模型服务请求超时率超过阈值的告警机制

模型服务请求超时率超过阈值的告警机制

在机器学习模型部署后，请求超时是影响服务质量的关键指标。当模型推理时间过长或系统负载过高时，会导致请求超时率上升。

监控指标定义

超时率计算公式：

超时率 = (超时请求数 / 总请求数) * 100%

需要监控以下关键指标：

• request_timeout_count：单位时间内超时请求数
• total_request_count：单位时间内总请求数
• request_duration_ms：平均请求耗时

Prometheus告警配置

在Prometheus中添加以下告警规则：

# 告警规则文件 alert.rules.yml
groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: ModelRequestTimeoutRateHigh
    expr: (
      sum(rate(model_request_timeout_count[5m])) / 
      sum(rate(model_total_request_count[5m]))
    ) > 0.05  # 超时率超过5%
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型服务超时率过高"
      description: "超时率 {{ $value }}%，超过阈值5%"

告警处理流程

1. 自动通知：通过钉钉、企业微信等渠道发送告警
2. 日志分析：查看模型推理日志，定位慢查询
3. 资源检查：确认CPU、内存使用率是否异常
4. 服务降级：必要时启用降级策略

Grafana仪表板配置

创建一个实时监控面板，包含：

• 超时率趋势图（5分钟滚动）
• 平均响应时间曲线
• 请求数量和超时数量对比

通过以上配置，可实现对模型服务超时率的主动监控与及时告警。