模型性能瓶颈定位中的CPU使用率监控

在机器学习模型运行时监控中，CPU使用率是识别性能瓶颈的核心指标。当模型推理延迟升高时，首先需要检查CPU资源使用情况。

具体监控配置方案：

1. 指标采集：通过Prometheus监控系统，配置node_cpu_seconds_total指标，按模型实例进行分组。设置每30秒采集一次数据。

2. 告警规则配置：

- alert: ModelCPUHigh
  expr: rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[5m]) * 100 > 80
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "模型实例CPU使用率超过80%"

3. 具体复现步骤：

• 部署Prometheus并配置目标节点监控
• 使用Grafana创建CPU使用率仪表盘
• 模拟高负载场景，观察CPU使用率是否触发告警

性能瓶颈定位技巧：当CPU使用率持续高于80%时，需进一步分析process_cpu_seconds_total指标，判断是模型计算密集型还是数据处理环节导致的资源占用。通过设置model_inference_duration_seconds和cpu_usage_percent的关联性监控，可快速定位具体瓶颈模块。

告警升级策略：当CPU使用率持续超过90%超过10分钟时，自动触发服务降级机制，限制并发请求数量。