模型服务CPU使用率趋势分析

模型服务CPU使用率趋势分析

在模型服务运行过程中，CPU使用率是衡量系统性能的关键指标。通过持续监控CPU使用率趋势，可以及时发现潜在的性能瓶颈和资源异常。

监控指标配置

我们采用Prometheus收集模型服务的CPU使用率数据，关键指标包括：

• rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])：5分钟平均CPU使用率
• container_cpu_cfs_throttled_periods_total：CPU节流周期数
• container_cpu_cfs_throttled_seconds_total：CPU节流总时间

告警规则设置

针对CPU使用率设置以下告警规则：

# CPU使用率持续5分钟超过80%时触发告警
ALERT HighCPULoad
  IF rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8
  FOR 10m
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型服务CPU使用率过高，已持续10分钟超过80%"
  }

# CPU节流时间超过1分钟时触发告警
ALERT CPUSlackThrottling
  IF increase(container_cpu_cfs_throttled_seconds_total[1m]) > 60
  FOR 5m
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型服务CPU节流严重，已持续5分钟"
  }

复现步骤

1. 部署Prometheus监控服务并配置模型服务指标采集
2. 在Grafana中创建CPU使用率仪表板
3. 设置上述告警规则并测试告警触发机制
4. 根据趋势分析结果调整模型实例数量或资源配置

通过持续监控和及时响应，可确保模型服务稳定运行。