模型服务并发处理能力监控指标设计

模型服务并发处理能力监控指标设计

核心监控指标

1. 并发请求数 (Concurrent Requests)

• 指标：model_concurrent_requests_count
• 监控方式：通过Prometheus采集器每秒统计活跃请求
• 配置示例：

from prometheus_client import Counter, Histogram
concurrent_requests = Counter('model_concurrent_requests_count', 'Total concurrent requests')

2. 请求延迟 (Request Latency)

• 指标：model_request_latency_seconds
• 监控方式：使用Histogram记录P50、P90、P99延迟
• 配置示例：

latency_histogram = Histogram('model_request_latency_seconds', 'Request latency in seconds', buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0])

3. 服务响应率 (Response Rate)

• 指标：model_success_rate
• 监控方式：计算成功/总请求数的比率
• 配置示例：

success_counter = Counter('model_success_requests_total', 'Successful requests')
failure_counter = Counter('model_failed_requests_total', 'Failed requests')

告警配置方案

告警阈值设置：

• 并发数超过1000时触发预警
• P99延迟超过5秒触发严重告警
• 服务成功率低于95%触发告警

告警规则：

# Prometheus告警规则示例
ALERT HighConcurrentRequests
  IF model_concurrent_requests_count > 1000
  FOR 2m
  LABELS { severity = "warning" }
  ANNOTATIONS {
    summary = "High concurrent requests detected"
  }

可复现步骤：

1. 部署Prometheus监控系统
2. 集成模型服务指标采集器
3. 配置告警规则文件
4. 测试并发压力测试