机器学习模型服务状态实时监控

机器学习模型服务状态实时监控

核心监控指标配置

模型性能指标：

• 准确率(Accuracy): 设置阈值0.95，当连续3次采样低于阈值时触发告警
• AUC值: 目标值0.90，低于0.85时发出严重告警
• 预测延迟: 平均响应时间超过200ms时触发警告

系统资源指标：

• CPU使用率: 超过85%持续5分钟触发告警
• 内存使用率: 超过90%持续3分钟发出警告
• GPU使用率: 超过95%时立即告警

告警配置方案

# prometheus告警规则配置
groups:
  - name: model-monitoring
    rules:
      - alert: ModelAccuracyDrop
        expr: model_accuracy < 0.95
        for: 3m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "模型准确率下降"
          description: "当前准确率为 {{ $value }}"

      - alert: HighCPUUsage
        expr: (100 - avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[5m]))) > 85
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "CPU使用率过高"
          description: "当前CPU使用率为 {{ $value }}%"

实施步骤

1. 部署Prometheus + Grafana监控栈
2. 集成模型推理日志到日志收集系统
3. 配置以上告警规则并测试阈值
4. 设置钉钉/企业微信告警通知通道
5. 每周评估并优化监控指标阈值