机器学习模型在线监控系统架构

机器学习模型在线监控系统架构

核心监控指标体系

模型性能指标：

• 准确率(Accuracy)：设置阈值0.95，低于此值触发告警
• F1分数：目标0.90，异常波动超过5%时告警
• AUC值：基准0.95，下降至0.90以下立即告警

推理性能指标：

• 平均响应时间：目标<200ms，超过300ms触发告警
• 吞吐量(QPS)：目标1000/sec，低于800/sec告警
• 内存使用率：峰值超过85%时触发

实施方案

# prometheus配置文件
scrape_configs:
  - job_name: 'ml_model'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 30s

# 告警规则配置
groups:
- name: model_alerts
  rules:
  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: model_accuracy < 0.95
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型准确率下降"

监控面板配置

使用Grafana创建仪表板，包含：

1. 模型性能趋势图
2. 响应时间分布直方图
3. 异常检测告警列表

告警处理流程

1. 接收Prometheus告警
2. 自动化脚本检查模型健康状态
3. 发送钉钉/企业微信通知
4. 生成故障报告并触发回滚机制