基于Kafka的消息队列模型监控系统

基于Kafka的消息队列模型监控系统

系统架构

构建基于Kafka的实时模型监控管道，通过消息队列实现模型推理日志的实时采集与处理。

核心监控指标配置

1. 推理延迟监控

# Kafka消费者组配置
kafka.consumer.group.id=model-monitoring-group
kafka.consumer.enable.auto.commit=true
kafka.consumer.auto.offset.reset=latest

# 关键指标：推理时间分布
- P95延迟 > 500ms 告警
- 平均延迟 > 200ms 告警

2. 模型性能指标

# 监控数据结构
metrics = {
    "model_name": "xgboost_model",
    "timestamp": "2023-12-01T10:00:00Z",
    "inference_time_ms": 156,
    "input_size_bytes": 1024,
    "output_size_bytes": 512,
    "memory_usage_mb": 128,
    "cpu_utilization_percent": 45.2
}

告警配置方案

阈值告警规则：

• 推理延迟P95 > 500ms，触发严重告警
• 内存使用率 > 85%，触发警告告警
• CPU利用率 > 90%，触发紧急告警

Kafka告警配置文件：

alert_rules:
  - name: "high_inference_latency"
    metric: "inference_time_ms"
    threshold: 500
    operator: ">"
    severity: "critical"
    duration: "5m"

  - name: "memory_threshold"
    metric: "memory_usage_mb"
    threshold: 256
    operator: ">"
    severity: "warning"
    duration: "10m"

实施步骤

1. 部署Kafka集群并创建监控topic
2. 配置模型推理日志发送到Kafka
3. 开发Kafka消费者处理监控数据
4. 集成Prometheus进行指标持久化
5. 配置Grafana可视化监控面板