模型异常请求流量的实时监控告警机制
核心监控指标配置
1. 请求流量基线监控
# 监控指标：每分钟请求数(QPS)
# 告警阈值：均值±3σ
metrics:
qps_threshold:
baseline: avg_requests_per_minute
upper_limit: avg + 3*std_dev
lower_limit: max(0, avg - 3*std_dev)
2. 异常流量检测
# 检测逻辑：滑动窗口内请求量突增
# 窗口大小：5分钟
# 触发条件：连续3个窗口内QPS超过基线的300%
alerting:
anomaly_detection:
window_size: 5
threshold_multiplier: 3.0
consecutive_windows: 3
告警配置方案
3. 多层级告警策略
# 告警级别1：轻微异常(5分钟内)
- 通知方式：邮件 + Slack
- 触发条件：QPS > 1.5*baseline
# 告警级别2：严重异常(1分钟内)
- 通知方式：电话 + 钉钉 + Slack
- 触发条件：QPS > 3*baseline
# 告警级别3：灾难性异常(30秒内)
- 通知方式：紧急电话 + 所有渠道
- 触发条件：QPS > 5*baseline
4. 可复现部署步骤
- 配置Prometheus监控指标采集
- 设置Alertmanager告警路由规则
- 创建Grafana仪表盘展示QPS趋势
- 部署告警处理脚本自动触发告警
通过上述配置，可在模型服务异常流量出现时实现毫秒级响应，确保问题及时发现与处理。
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