基于容器化部署的模型监控方案

基于容器化部署的模型监控方案

监控指标体系

在容器化部署环境中，建立以下核心监控指标：

• 模型推理延迟：model_inference_duration_seconds（95%分位数），阈值设置为200ms
• CPU使用率：container_cpu_usage_percentage，超过85%触发告警
• 内存使用率：container_memory_usage_bytes，超过70%触发告警
• 模型准确率下降：model_accuracy_drop_rate，连续3次检测到准确率下降超过2%时告警
• 数据漂移检测：data_drift_score，阈值0.3

Prometheus配置示例

scrape_configs:
  - job_name: 'model_monitor'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

告警规则配置

在Alertmanager中添加：

route:
  group_by: ['alertname']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 3h

receivers:
  - name: 'email'
    email_configs:
      - to: 'devops@company.com'
        send_resolved: true

rules:
  - alert: 'ModelLatencyHigh'
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_inference_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 0.2
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型延迟过高"

部署脚本

kubectl apply -f prometheus-deployment.yaml
kubectl apply -f alertmanager-config.yaml
kubectl apply -f model-monitor-service.yaml

通过以上配置，实现对模型运行时性能的实时监控与自动告警。