基于Elasticsearch的模型日志分析系统

基于Elasticsearch的模型日志分析系统

系统架构与监控指标配置

在DevOps实践中，我们构建了基于Elasticsearch的模型日志分析系统，核心监控指标包括：模型推理延迟（p95延迟超过500ms）、模型准确率下降（连续3次低于0.85）、内存使用率（超过85%）以及CPU负载（持续高于90%）。

具体配置方案

1. 日志采集配置

# filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/model/*.log
  fields:
    service: model-monitoring
    environment: production

2. Elasticsearch索引模板

{
  "index_patterns": ["model-logs-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "timestamp": {"type": "date"},
      "model_name": {"type": "keyword"},
      "latency_ms": {"type": "float"},
      "accuracy": {"type": "float"}
    }
  }
}

3. 告警规则配置

{
  "name": "模型延迟告警",
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"term": {"model_name": "production_model"}},
        {"range": {"latency_ms": {"gte": 500}}}
      ]
    }
  },
  "actions": [
    {
      "name": "send_slack_notification",
      "slack": {
        "message": "模型延迟超过阈值"
      }
    }
  ]
}

通过以上配置，实现了对模型运行时的实时监控与自动告警。