机器学习模型推理延迟波动的异常检测系统

机器学习模型推理延迟波动的异常检测系统

在生产环境中，ML模型推理延迟的异常波动直接影响用户体验和业务指标。本文构建一个基于统计分析的延迟异常检测系统。

核心监控指标

- 推理延迟（p95, p99）
- 延迟标准差
- 延迟均值变化率
- 请求成功率

实现方案

使用Python实现基于滑动窗口的统计检测：

import numpy as np
from collections import deque
import time

class LatencyDetector:
    def __init__(self, window_size=100, threshold=3.0):
        self.window = deque(maxlen=window_size)
        self.threshold = threshold  # Z-score阈值
        
    def add_latency(self, latency):
        self.window.append(latency)
        
    def is_anomaly(self):
        if len(self.window) < 20:  # 最小样本数
            return False
        
        data = np.array(list(self.window))
        mean = np.mean(data)
        std = np.std(data)
        
        # 计算Z-score
        z_scores = np.abs((data - mean) / std)
        
        # 检测异常点
        anomalies = z_scores > self.threshold
        return np.any(anomalies) if len(anomalies) > 0 else False

# 告警配置
latency_detector = LatencyDetector(window_size=100, threshold=2.5)

告警策略

• 延迟p99超过300ms且持续5分钟
• 延迟标准差同比增加200%
• 连续3次Z-score > 3.0

集成方案

将检测逻辑集成到Prometheus监控系统，配置告警规则：

# alert.rules.yml
groups:
- name: ml_model_alerts
  rules:
  - alert: HighInferenceLatency
    expr: (
      rate(ml_inference_duration_seconds_sum[5m]) / 
      rate(ml_inference_duration_seconds_count[5m])
    ) > 0.3
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型推理延迟过高"

复现步骤

1. 部署检测器实例
2. 定期调用add_latency()记录延迟数据
3. 每分钟检查一次is_anomaly()
4. 集成Prometheus告警规则
5. 配置Slack/PagerDuty通知