基于Docker的模型容器资源监控配置

基于Docker的模型容器资源监控配置

在生产环境中部署机器学习模型时，必须对容器资源使用情况进行实时监控。以下是具体的配置方案。

1. Docker容器资源限制配置

docker run -d \
  --name model-container \
  --memory=4g \
  --memory-swap=8g \
  --cpus="2.0" \
  --memory-swappiness=60 \
  registry.example.com/model:latest

2. 监控指标收集

使用Prometheus采集以下关键指标：

• container_memory_usage_bytes (内存使用量)
• container_cpu_usage_seconds_total (CPU使用率)
• container_network_rx_bytes (网络接收流量)
• container_fs_usage_bytes (磁盘使用量)

3. 告警规则配置

在Prometheus告警规则文件中添加：

- alert: MemoryUsageHigh
  expr: container_memory_usage_bytes > 3.5g
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "容器内存使用率过高"
    description: "容器 {{ $labels.container_name }} 内存使用超过阈值"

- alert: CpuUsageHigh
  expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[1m]) > 0.8
  for: 3m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "容器CPU使用率过高"
    description: "容器 {{ $labels.container_name }} CPU使用率超过80%"

4. 实施步骤

1. 部署Prometheus和Grafana监控系统
2. 配置Docker容器资源限制
3. 设置告警规则并验证
4. 每日审查监控报告

通过上述配置，可有效防止模型容器资源耗尽导致的服务中断。