模型服务资源使用率预警机制配置

模型服务资源使用率预警机制配置

现状对比

传统监控系统通常只关注CPU和内存使用率，而ML模型服务需要更精细化的资源监控。相比普通应用，模型服务在GPU利用率、内存带宽、网络I/O等方面有特殊需求。

核心监控指标配置

# Prometheus监控配置
- job_name: 'model_service'
  metrics_path: '/metrics'
  scrape_interval: 15s
  static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']
  # 关键指标
  metric_relabel_configs:
    - source_labels: [__name__]
      regex: 'model_gpu_utilization|model_memory_usage|model_network_io'
      action: keep

告警规则配置

# Alertmanager配置
- name: 'model_resource_alerts'
  rules:
    # GPU使用率告警
    - alert: HighGPUUtilization
      expr: model_gpu_utilization > 85
      for: 5m
      labels:
        severity: critical
        category: gpu
      annotations:
        summary: "GPU使用率超过85%"
        description: "当前GPU使用率{{ $value }}%，请检查模型推理负载"
    
    # 内存使用率告警
    - alert: HighMemoryUsage
      expr: model_memory_usage > 90
      for: 2m
      labels:
        severity: warning
        category: memory
      annotations:
        summary: "内存使用率超过90%"
        description: "当前内存使用率{{ $value }}%，可能存在内存泄漏"

可复现步骤

1. 部署Prometheus和Alertmanager
2. 配置模型服务暴露监控指标
3. 应用上述告警规则
4. 验证告警触发条件