基于Zabbix的模型异常监控

基于Zabbix的模型异常监控

核心监控指标配置

在Zabbix中建立模型监控模板，重点关注以下指标：

模型性能指标：

• model_accuracy：准确率，阈值设定为85%以下触发告警
• model_precision：精确率，阈值70%以下告警
• model_recall：召回率，阈值60%以下告警
• model_f1_score：F1分数，阈值低于0.7时告警

模型健康指标：

• model_latency_p95：95%响应延迟，超过200ms触发告警
• model_error_rate：错误率，超过5%时告警
• model_throughput：吞吐量，低于正常值的70%时告警

告警配置方案

1. 创建触发器规则：

# 配置Zabbix触发器表达式
{model-template:model_accuracy.last()}>85

2. 告警分层策略：

• 严重级别：F1分数连续3次低于0.7或延迟超过300ms
• 警告级别：准确率低于90%或错误率超过3%

3. 自动化处理：配置动作脚本自动重启模型服务

#!/bin/bash
systemctl restart model-service

配置步骤

1. 创建模板：Adminstration → Templates → Create template
2. 添加监控项：Items → Create item
3. 设置触发器：Triggers → Create trigger
4. 配置告警媒介：Administration → Media types

通过以上配置，可实现模型运行时异常的实时监控与自动响应。