模型服务响应时间超过阈值的告警策略

模型服务响应时间超过阈值的告警策略

监控指标定义

在模型服务中，响应时间（Response Time）是核心性能指标，通常以p95（95百分位数）为衡量标准。建议设置以下监控维度：

• p95响应时间：正常范围应控制在100ms以内
• 平均响应时间：用于追踪趋势变化
• 请求成功率：确保高可用性

告警配置方案

1. 配置Prometheus监控规则

# prometheus.yml 中添加规则
groups:
- name: model_alerts
  rules:
  - alert: ModelResponseTimeTooHigh
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_response_time_seconds_bucket[5m])) by (job)) > 200
    for: 3m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型响应时间过高"
      description: "p95响应时间超过200ms，当前值为 {{ $value }}ms"

2. 集成告警通知

配置Alertmanager接收规则并发送通知：

receivers:
- name: "slack-notifications"
  slack_configs:
  - api_url: "https://hooks.slack.com/services/XXX"
    channel: "#model-monitoring"
    title: "{{ .CommonAnnotations.summary }}"
    text: "模型服务告警：{{ .CommonAnnotations.description }}"

3. 复现步骤

1. 模拟高负载请求，使用locust工具发送每秒100个请求
2. 观察Prometheus面板中model_response_time_seconds指标变化
3. 当p95超过200ms持续3分钟时，触发告警并通知相关人员
4. 根据告警信息定位瓶颈（模型推理、数据预处理或网络延迟）

4. 响应流程

• 自动化回滚至上一版本
• 启动性能分析脚本
• 调整资源配置（CPU/内存）
• 记录故障恢复时间（MTTR）