模型服务启动失败后的异常监控与恢复机制
问题场景
当机器学习模型服务启动失败时，需要快速识别并自动恢复。以TensorFlow Serving为例，当模型加载失败或端口占用时，系统应立即告警并尝试重启。
核心监控指标
- 启动成功率：
model_service_start_success_rate，阈值<95%触发告警 - 启动耗时：
model_service_startup_duration，超过30秒为异常 - 进程存活状态：
model_service_health_status，0表示失败 - 端口可用性：
model_service_port_available，检查8501端口
告警配置方案
# Prometheus告警规则
- alert: ModelServiceStartupFailed
expr: model_service_start_success_rate < 0.95
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "模型服务启动失败"
description: "服务启动成功率低于95%，请检查日志"
# 告警通知脚本
#!/bin/bash
# check_and_restart.sh
if [ $(curl -s http://localhost:8501/v1/models/model_name) != "200" ]; then
echo "服务异常，正在重启..."
systemctl restart tensorflow-serving
sleep 30
if [ $(curl -s http://localhost:8501/v1/models/model_name) == "200" ]; then
echo "服务恢复成功"
else
echo "服务恢复失败，发送告警邮件"
# 发送邮件告警
fi
fi
复现步骤
- 启动模型服务：
systemctl start tensorflow-serving - 模拟端口占用：
sudo fuser -k 8501/tcp - 观察监控面板，确认告警触发
- 执行恢复脚本，验证自动重启功能
验证方法
通过模拟不同故障场景（端口占用、配置错误、模型加载失败）来验证恢复机制的有效性。每个场景应能在5分钟内完成告警和恢复。
讨论