在LLM微服务架构中，合理的监控告警阈值设置是保障系统稳定性的关键环节。本文将分享一些实用的阈值设置技巧。
核心原则
- 业务相关性：告警阈值应与具体业务指标挂钩，如响应时间、成功率等
- 历史数据分析：基于历史数据确定正常波动范围
- 层级化设置：不同重要程度的服务设置不同的告警级别
可复现步骤
- 收集服务响应时间历史数据（建议至少30天）
- 计算平均值和标准差
- 设置阈值 = 平均值 + 2×标准差（95%置信区间）
import numpy as np
# 假设已有响应时间数据
response_times = [100, 120, 95, 110, 130, 105, 125] # ms
mean_time = np.mean(response_times)
std_time = np.std(response_times)
threshold = mean_time + 2 * std_time
常见场景设置
- CPU使用率：正常值80%，告警阈值90%
- 内存使用率：正常值70%，告警阈值85%
- 响应时间：根据业务需求设定，如电商场景可设为2s
通过以上方法可以有效避免误报和漏报，提升运维效率。
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