模型服务并发请求处理能力监控方案

模型服务并发请求处理能力监控方案

监控指标配置

# Prometheus监控配置
metrics:
  - name: model_request_duration_seconds
    help: 模型请求处理时间分布
    type: histogram
    buckets: [0.01, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0]
  - name: model_concurrent_requests
    help: 当前并发请求数
    type: gauge
  - name: model_request_rate
    help: 请求速率（每秒）
    type: counter

告警配置方案

# AlertManager规则
groups:
- name: model-concurrency-alerts
  rules:
  - alert: 高并发请求告警
    expr: model_concurrent_requests > 1000
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型服务并发请求数过高"
      description: "当前并发数{{ $value }}，超过阈值1000"
  - alert: 响应时间异常
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2.0
    for: 3m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型响应时间超过阈值"
      description: "95%响应时间{{ $value }}秒，超过阈值2.0秒"

实施步骤

1. 在模型服务中集成Prometheus客户端库
2. 配置Kubernetes部署文件添加监控端口
3. 创建Prometheus服务发现配置
4. 部署AlertManager告警规则

可复现验证

# 启动测试请求
ab -n 1000 -c 50 http://model-service:8080/predict
# 查看监控指标
curl http://prometheus:9090/api/v1/query?query=model_concurrent_requests