基于告警聚合的模型监控系统

基于告警聚合的模型监控系统

在机器学习模型生产环境中，构建有效的监控系统是保障模型性能稳定的关键。本文将详细介绍如何通过告警聚合机制实现高效的模型监控。

核心监控指标配置

# 关键性能指标配置
- 模型准确率：设置阈值为0.85，低于此值触发告警
- AUC值：维持在0.90以上，低于0.85时告警
- 预测延迟：平均响应时间超过200ms时触发
- 数据漂移检测：KL散度大于0.1时发出警告
- 模型版本变更：每次部署新版本自动记录

告警聚合策略实现

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

class AlertAggregator:
    def __init__(self, threshold=3):
        self.threshold = threshold  # 连续3次触发聚合
        self.alert_buffer = []
    
    def aggregate_alerts(self, alerts):
        # 按模型、指标类型分组
        grouped = pd.DataFrame(alerts).groupby(['model_name', 'metric_type'])
        aggregated = []
        
        for (model, metric), group in grouped:
            if len(group) >= self.threshold:
                alert = {
                    'timestamp': datetime.now(),
                    'model_name': model,
                    'metric_type': metric,
                    'alert_count': len(group),
                    'severity': 'HIGH',
                    'message': f'连续{len(group)}次触发告警'
                }
                aggregated.append(alert)
        return aggregated

告警配置方案

在Prometheus中配置告警规则：

# prometheus.yml
rule_files:
  - "model_alerts.yml"

# model_alerts.yml
groups:
- name: model_performance
  rules:
  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: model_accuracy < 0.85
    for: 5m
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: "模型准确率下降"
      description: "模型准确率低于阈值{{ $value }}"

通过以上配置，可有效降低告警噪音，提高问题响应效率。