模型服务CPU负载持续过高的监控方案

模型服务CPU负载持续过高的监控方案

问题背景

在生产环境中，模型服务出现CPU负载持续超过85%的情况，影响了模型推理响应时间。本文将提供一套完整的监控与告警方案。

监控指标配置

首先在Prometheus中添加以下监控指标：

# prometheus.yml配置
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    # CPU相关指标
    metric_relabel_configs:
      - source_labels: [__name__]
        regex: 'model_cpu_usage|model_cpu_cores|model_cpu_percent'
        action: keep

关键监控指标

• model_cpu_usage：当前CPU使用率百分比
• model_cpu_cores：实际使用的CPU核心数
• model_cpu_load_avg：1分钟平均负载

告警规则配置

创建告警规则文件model-alerts.yml：

groups:
- name: model-cpu-alerts
  rules:
  - alert: HighCPULoad
    expr: model_cpu_usage > 85
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
      service: model-serving
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率过高"
      description: "当前CPU使用率 {{ $value }}%，超过阈值85%"
      remediation: "检查是否有异常请求或增加资源"

  - alert: ContinuousHighCPULoad
    expr: model_cpu_usage > 70 and increase(model_cpu_usage[1m]) > 5
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
      service: model-serving
    annotations:
      summary: "模型服务持续高CPU负载"
      description: "CPU使用率连续10分钟维持在70%以上"

复现步骤

1. 部署Prometheus和Alertmanager
2. 配置模型服务暴露监控指标
3. 加载告警规则文件
4. 模拟高负载场景验证

响应流程

当触发告警时，通过Slack或邮件通知运维团队，并自动记录到Jira工单系统。