模型监控平台的资源利用率分析

模型监控平台的资源利用率分析

在机器学习模型运行时监控中，资源利用率是核心指标之一。本文将详细介绍如何构建基于Prometheus和Grafana的资源监控体系。

核心监控指标配置

首先配置关键资源指标收集：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-server'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

主要监控指标包括：CPU使用率(usage_percent)、内存占用(memory_usage_mb)、GPU显存使用(gpu_memory_mb)。

告警规则设置

# alerting rules
groups:
- name: model-resources
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "CPU使用率超过80%"

  - alert: HighMemoryUsage
    expr: container_memory_usage_bytes > 1073741824
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "内存使用超过1GB"

复现步骤

1. 部署Prometheus服务并配置目标监控
2. 在模型服务中集成Prometheus客户端库
3. 配置Grafana仪表板展示指标
4. 设置告警通知规则

通过以上配置，可实时监控模型运行资源状态，及时发现性能瓶颈。