模型服务CPU使用率峰值监控策略

模型服务CPU使用率峰值监控策略

在机器学习模型部署后，CPU使用率监控是保障服务稳定性的关键环节。本文将详细介绍如何构建有效的CPU峰值监控方案。

核心监控指标设置

首先，需要重点关注以下三个核心指标：

• 平均CPU使用率：设置阈值为80%，超过此值触发预警
• 峰值CPU使用率：设置阈值为95%，超过此值立即告警
• CPU负载平均值：设置阈值为1.5（单核），超过则需要优化

告警配置方案

在Prometheus中配置告警规则：

rules:
  - alert: ModelServiceHighCPU
    expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total{container=~"model-service.*"}[5m]) * 100 > 80
    for: 2m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率过高"
      description: "服务CPU使用率持续超过80%，请及时检查"

  - alert: ModelServiceCriticalCPU
    expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total{container=~"model-service.*"}[5m]) * 100 > 95
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型服务CPU使用率峰值过高"
      description: "服务CPU使用率超过95%，存在性能瓶颈风险"

复现步骤

1. 部署Prometheus监控服务并配置目标端点
2. 应用上述告警规则到Prometheus配置文件
3. 启动Alertmanager处理告警事件
4. 通过k8s部署模型服务，观察监控指标变化

实际优化建议

当CPU使用率持续超过阈值时，应优先检查：

• 模型推理过程中的计算密集型操作
• 数据预处理是否过度消耗资源
• 是否需要增加容器资源限制（requests/limits）

该方案可有效预防因CPU资源不足导致的模型服务降级问题。