模型数据输入格式校验与异常告警机制

模型数据输入格式校验与异常告警机制

核心监控指标

• 输入数据结构验证：检查输入JSON是否包含必需字段（如user_id, features）
• 数据类型校验：确保数值字段为float/int类型，字符串字段为string类型
• 数据范围检查：验证特征值是否在合理范围内（如年龄0-150，分数0-100）
• 数据完整性：统计缺失值比例，异常值占比

实现方案

from jsonschema import validate, ValidationError
import logging

# 定义输入格式规范
input_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "user_id": {"type": "string"},
        "features": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "age": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 150},
                "income": {"type": "number", "minimum": 0}
            },
            "required": ["age", "income"]
        }
    },
    "required": ["user_id", "features"]
}

def validate_input(data):
    try:
        validate(instance=data, schema=input_schema)
        return True
    except ValidationError as e:
        logging.error(f"输入数据格式错误: {e.message}")
        return False

告警配置

1. 阈值设置：缺失值率>5%触发告警
2. 告警级别：格式错误触发严重级别，数据异常触发警告级别
3. 通知渠道：集成Slack和邮件通知

复现步骤

1. 启动模型服务并配置监控
2. 发送格式错误的请求（如缺少字段）
3. 观察日志输出和告警触发
4. 调整schema规范后重新测试