模型服务错误响应码统计分析

模型服务错误响应码统计分析

在构建模型监控系统时，错误响应码是衡量服务健康状况的关键指标。本文将基于实际监控平台，详细分析如何建立有效的错误响应码监控体系。

核心监控指标

首先需要监控以下关键响应码：

• 4xx系列错误（400, 401, 403, 404, 429）
• 5xx系列错误（500, 502, 503, 504）
• 特定业务错误码（如自定义的业务异常码）

告警配置方案

建议设置以下告警规则：

# 错误率阈值告警
error_rate_threshold: 0.01  # 1%错误率触发告警

# 5xx错误告警
alert_config:
  severity: critical
  threshold: 50  # 连续50次5xx错误
  duration: 5m   # 持续5分钟
  notification: webhook_url

# 4xx错误告警
alert_config:
  severity: warning
  threshold: 100 # 连续100次4xx错误
  duration: 10m  # 持续10分钟

可复现步骤

1. 配置Prometheus指标收集：http_requests_total{code=~"[45][0-9][0-9]"}
2. 创建Grafana面板展示错误码分布
3. 设置告警规则并关联Slack通知

通过该监控体系，可快速定位模型服务异常，实现主动运维。