模型服务资源瓶颈识别监控

模型服务资源瓶颈识别监控

监控指标配置

CPU使用率监控

# Prometheus监控配置
- job_name: 'model_service'
  metrics_path: '/metrics'
  static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']
  metrics_path: /metrics
  scrape_interval: 15s
  
# 关键指标采集
# model_cpu_usage_percent
# model_memory_usage_mb
# model_gpu_utilization

内存监控配置

# 监控阈值设置
memory_threshold: 80%  # 告警阈值
memory_warning: 70%     # 预警阈值

# Docker容器资源限制
resources:
  memory_limit: "2G"
  cpu_quota: 100000

告警配置方案

Prometheus告警规则

# alerts.yml
groups:
- name: model_bottleneck
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率过高"
      description: "当前CPU使用率达到{{ $value }}%"

  - alert: MemoryBottleneck
    expr: container_memory_usage_bytes / container_spec_memory_limit_bytes > 0.8
    for: 3m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型服务内存瓶颈"
      description: "内存使用率超过80%"

复现步骤

1. 部署监控服务

kubectl apply -f prometheus-deployment.yaml
kubectl apply -f model-service.yaml

2. 配置告警规则

kubectl create configmap alert-rules --from-file=alerts.yml
kubectl apply -f alertmanager-config.yaml

3. 触发测试告警

# 模拟内存占用
import psutil
import time

while True:
    # 模拟高内存使用
    memory = psutil.virtual_memory()
    if memory.percent > 80:
        print(f"High memory usage: {memory.percent}%")
    time.sleep(1)

4. 验证告警

kubectl get pods -n monitoring
kubectl logs -n monitoring prometheus-0

关键监控点

• CPU峰值检测：连续5分钟CPU使用率超过80%
• 内存泄漏检测：内存使用率持续增长趋势
• GPU资源监控：NVIDIA GPU利用率监控

通过上述配置，可实现对模型服务的实时资源瓶颈识别，提前预警潜在性能问题。