机器学习模型负载均衡监控方案

机器学习模型负载均衡监控方案

监控指标体系

针对ML模型的负载均衡，核心监控指标包括：

1. CPU使用率：cpu_percent > 85% 告警
2. 内存使用率：memory_percent > 90% 告警
3. GPU使用率（如适用）：gpu_utilization > 80% 告警
4. 模型推理延迟：latency_p95 > 500ms 告警
5. 请求队列长度：queue_length > 100 请求 告警

告警配置方案

# prometheus告警规则
groups:
- name: ml_model_alerts
  rules:
  - alert: HighCPUUsage
    expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.85
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率过高"
      description: "容器CPU使用率达到{{ $value }}%"

  - alert: HighMemoryUsage
    expr: container_memory_usage_bytes / container_spec_memory_limit_bytes * 100 > 90
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型服务内存使用率过高"
      description: "容器内存使用率达到{{ $value }}%"

负载均衡配置

# nginx负载均衡配置
upstream ml_models {
    server model-0:8080 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server model-1:8080 max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server model-2:8080 max_fails=3 fail_timeout=30s;
}

server {
    listen 80;
    location /predict {
        proxy_pass http://ml_models;
        proxy_next_upstream error timeout invalid_header http_500 http_502 http_503;
        proxy_next_upstream_tries 3;
    }
}

监控面板配置

使用Grafana创建以下监控面板：

• 模型服务CPU/内存使用率趋势图
• 推理延迟分布直方图
• 请求成功率和失败率曲线
• 负载均衡器后端服务器状态监控

配置完成后，通过Prometheus抓取指标，当任一关键指标超过阈值时，自动触发Slack或钉钉告警通知。