模型推理时间超过预设阈值的实时告警配置

模型推理时间超过预设阈值的实时告警配置

问题背景

在生产环境中，模型推理时间突然飙升是常见问题。某次监控发现，模型平均推理时间从0.1s突增到2.5s，严重影响用户体验。

监控指标配置

首先在Prometheus中配置以下指标：

# 采集推理时间指标
- name: model_inference_duration_seconds
  help: 模型推理耗时(秒)
  type: histogram
  labels:
    model_name: ""
    version: ""

告警规则配置

在Alertmanager中设置以下告警规则：

# 推理时间超限告警
- alert: ModelInferenceTimeExceeded
  expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_inference_duration_seconds_bucket[5m])) by (model_name)) > 1.0
  for: 2m
  labels:
    severity: critical
    category: performance
  annotations:
    summary: "模型 {{ $labels.model_name }} 推理时间超过阈值"
    description: "模型 {{ $labels.model_name }} 的95%分位推理时间达到 {{ $value }}s，超过1.0s阈值"

复现步骤

1. 部署Prometheus和Alertmanager
2. 在模型服务中添加指标收集代码
3. 模拟高负载场景
4. 观察告警触发

实践建议

建议将推理时间监控与模型版本管理结合，避免因版本升级导致的性能退化。