模型服务CPU使用率历史趋势监控

模型服务CPU使用率历史趋势监控

在机器学习模型生产环境中，CPU使用率是衡量模型服务健康状态的核心指标。本文将详细介绍如何构建基于Prometheus的CPU监控体系。

监控指标配置

首先，在模型服务中集成Prometheus客户端：

from prometheus_client import Gauge, Counter
import psutil

# 定义CPU使用率指标
cpu_usage = Gauge('model_service_cpu_percent', 'Current CPU usage percentage')

# 每秒采集一次CPU数据
while True:
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    cpu_usage.set(cpu_percent)
    time.sleep(1)

告警规则设置

在Prometheus告警规则文件中配置：

groups:
- name: model_cpu_alerts
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(model_service_cpu_percent[5m]) > 80
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率过高"
      description: "CPU使用率持续超过80%，已持续2分钟"
  - alert: CriticalCPUUsage
    expr: rate(model_service_cpu_percent[1m]) > 95
    for: 30s
    labels:
      severity: emergency
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率异常"
      description: "CPU使用率超过95%，存在性能风险"

可视化监控

通过Grafana创建仪表板，展示CPU使用率历史趋势图，并设置自动告警通知。当CPU使用率超过阈值时，系统会自动发送邮件或Slack通知给运维团队。

此方案可有效预防模型服务因CPU资源耗尽导致的性能下降问题。