TensorFlow Serving模型监控指标体系构建方案

TensorFlow Serving模型监控指标体系构建方案

作为DevOps工程师，我踩了无数坑后总结出这套TensorFlow Serving监控方案。首先配置核心指标：

1. 模型性能指标

# prometheus配置
- metrics_path: /monitoring/prometheus
- scrape_interval: 15s
- static_configs:
  - targets: ['localhost:8501']

核心指标包括：tensorflow_serving_request_count、tensorflow_serving_request_duration_seconds。

2. 告警配置方案

# alertmanager配置
- name: model_performance_alert
  rules:
  - alert: HighLatency
    expr: rate(tensorflow_serving_request_duration_seconds_sum[5m]) / rate(tensorflow_serving_request_duration_seconds_count[5m]) > 1000
    for: 2m
    labels:
      severity: critical

当平均响应时间超过1秒时触发告警，需配置邮件通知。

3. 资源监控

# 使用systemd监控
- name: cpu_usage
  expr: 100 - (avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[5m])) * 100)
  alert: cpu_high
  expr: >
    100 - (avg by(instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode='idle'}[5m])) * 100) > 80

监控CPU、内存使用率，避免模型服务资源耗尽。

可复现步骤：

1. 部署TensorFlow Serving容器
2. 配置Prometheus抓取指标
3. 设置Alertmanager告警规则
4. 创建grafana仪表盘可视化

这套方案已在线上稳定运行6个月，有效避免了模型服务雪崩问题。