机器学习模型服务可用性评估
核心监控指标体系
请求成功率：监控API请求的成功率，设置阈值为95%。通过Prometheus采集http_requests_total{status_code=~"2.."}指标，配置告警规则：
rate(http_requests_total{status_code=~"2.."}[5m]) / rate(http_requests_total[5m]) < 0.95
响应延迟：监控模型推理延迟，重点关注P95和P99指标。使用model_inference_duration_seconds指标，设置告警阈值：
histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_inference_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 1000ms
模型性能指标：监控准确率下降、AUC等核心业务指标，通过model_performance_metric指标进行追踪。
告警配置方案
- 一级告警（严重）：成功率低于90%或延迟超过2s时触发
- 二级告警（警告）：成功率低于95%或延迟超过1s时触发
- 三级告警（信息）：性能指标出现异常波动时触发
复现步骤
- 部署Prometheus监控系统
- 配置模型服务暴露指标端点
- 创建告警规则文件：
- alert: ModelServiceDown
expr: http_requests_total{status_code=~"5.."} > 0
for: 2m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "模型服务不可用"
- 集成钉钉或Slack告警通知。
可视化监控面板
在Grafana中创建仪表盘，包含成功率趋势图、延迟分布图和性能指标变化图，实现7x24小时不间断监控。
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