模型服务CPU使用率持续飙升的监控告警策略

模型服务CPU使用率持续飙升的监控告警策略

问题背景

在生产环境中，ML模型服务出现CPU使用率持续飙升现象，需要建立有效的监控告警机制。

核心监控指标配置

# Prometheus监控配置
- job_name: 'ml-model-service'
  metrics_path: '/metrics'
  static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']
  metrics_relabel_configs:
    # CPU相关指标
    - source_labels: [__name__]
      regex: 'model_cpu_usage_percent'
      target_label: metric_type
      replacement: cpu_usage
    - source_labels: [__name__]
      regex: 'model_cpu_core_usage'
      target_label: metric_type
      replacement: cpu_cores

告警规则配置

# Alertmanager配置
groups:
- name: model-cpu-alerts
  rules:
  - alert: ModelCPUSpike
    expr: rate(model_cpu_usage_percent[5m]) > 80
    for: 3m
    labels:
      severity: critical
      service: ml-model
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率超过80%"
      description: "当前CPU使用率 {{ $value }}%，持续3分钟以上"

  - alert: ModelCPUSpikeHigh
    expr: rate(model_cpu_usage_percent[1m]) > 95
    for: 1m
    labels:
      severity: emergency
      service: ml-model
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率急剧上升"
      description: "当前CPU使用率 {{ $value }}%，需要立即排查"

复现步骤

1. 启动Prometheus和Alertmanager服务
2. 配置模型服务暴露指标端点
3. 执行以下命令模拟CPU飙升：

# 模拟高负载
while true; do
  yes > /dev/null &
done

4. 观察告警触发：curl -X GET http://localhost:9093/api/v1/alerts