模型服务错误处理能力监控

模型服务错误处理能力监控

在机器学习模型生产环境中，错误处理能力直接关系到系统稳定性。本文将详细介绍如何构建有效的错误处理监控体系。

核心监控指标

1. 异常请求率

# Prometheus监控规则
rate(model_service_errors_total[5m]) > 0.01

当异常请求占比超过1%时触发告警。

2. 响应时间分布

# 监控95%响应时间
histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_response_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2.0

响应时间超过2秒时告警。

告警配置方案

错误分类监控：

# Alertmanager配置
- name: model-error-alerts
  rules:
    - alert: HighErrorRate
      expr: rate(model_service_errors_total[5m]) > 0.05
      for: 2m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
        summary: "模型服务错误率过高"
        description: "错误率 {{ $value }} 超过阈值0.05"
    - alert: ResponseTimeout
      expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_response_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 3.0
      for: 1m
      labels:
        severity: warning
      annotations:
        summary: "模型响应超时"
        description: "95%响应时间 {{ $value }} 超过3秒"

可复现步骤：

1. 部署Prometheus和Alertmanager
2. 配置模型服务指标导出
3. 应用上述告警规则
4. 模拟高错误率场景验证告警

建议将错误处理能力监控集成到CI/CD流程中，确保每次部署都包含相应的监控配置。