模型监控平台的用户权限管理

模型监控平台的用户权限管理

在构建机器学习模型监控平台时，用户权限管理是保障系统安全性和数据隔离的关键环节。本文将详细阐述如何通过RBAC（基于角色的访问控制）模型实现精细化的权限管控。

核心监控指标配置

首先需要定义关键监控指标：

• 模型性能指标：准确率、召回率、F1分数，通过model_accuracy, model_recall等指标追踪
• 系统资源指标：CPU使用率、内存占用、GPU利用率，监控cpu_utilization, memory_usage, gpu_utilization
• 业务指标：预测延迟、错误率、请求量，用prediction_latency, error_rate, request_count等指标跟踪

权限管理实现方案

1. 角色定义

roles:
  - name: "model_admin"
    permissions: ["read", "write", "delete"]
    resources: ["models/*", "monitoring/*"]
  - name: "data_analyst"
    permissions: ["read"]
    resources: ["monitoring/*"]

2. 告警配置示例

alerts:
  - name: "accuracy_drop"
    metric: "model_accuracy"
    threshold: 0.85
    severity: "high"
    action: "email_notification"
  - name: "cpu_high"
    metric: "cpu_utilization"
    threshold: 0.90
    severity: "medium"
    action: "slack_alert"

3. 配置步骤

1. 登录平台管理后台，进入权限管理模块
2. 创建角色并分配相应权限
3. 将用户分配到对应角色
4. 配置告警规则并测试验证

通过以上配置，可以实现不同角色对模型监控数据的差异化访问控制，确保敏感信息的安全性。