模型服务延迟抖动检测算法

模型服务延迟抖动检测算法

核心原理

基于滑动窗口的动态阈值检测，通过计算P95延迟的标准差来识别异常抖动。

监控指标配置

# 1分钟滑动窗口延迟数据
metrics:
  latency_p95: 100ms
  latency_p99: 200ms
  request_count: 1000

# 计算抖动指标
jitter_metric = std(deviation) = std(latency_p95 - baseline)

告警配置方案

# Prometheus告警规则
ALERT ModelLatencyJitter
  IF rate(model_latency_seconds_count[5m]) > 0
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型延迟抖动超过阈值"
    description = "P95延迟标准差超过{{ $value }}ms，当前值: {{ $actual }}ms"
  }

# 阈值设定
threshold: 30ms

复现步骤

1. 配置Prometheus抓取模型服务指标
2. 设置滑动窗口参数(5分钟)
3. 配置标准差计算规则
4. 启用告警通知至Slack/Email

关键代码

class LatencyJitterDetector:
    def __init__(self, window_size=300):
        self.window = deque(maxlen=window_size)
        
    def add_sample(self, latency):
        self.window.append(latency)
        
    def detect_jitter(self, threshold=30):
        if len(self.window) < 10: return False
        p95 = np.percentile(self.window, 95)
        std_dev = np.std(list(self.window))
        return std_dev > threshold