基于InfluxDB的模型性能数据存储方案

基于InfluxDB的模型性能数据存储方案

在构建机器学习模型监控平台时，选择合适的时序数据库至关重要。InfluxDB作为专为时间序列数据设计的数据库，在模型性能监控场景中展现出优异表现。

核心指标设计

首先需要定义关键监控指标：

• model_accuracy：模型准确率，用于评估模型质量
• model_latency：推理延迟，毫秒级响应时间
• model_throughput：每秒处理请求数
• model_loss：训练/预测损失值
• model_memory_usage：内存占用率
• model_cpu_utilization：CPU使用率

InfluxDB Schema配置

CREATE DATABASE model_monitoring

CREATE RETENTION POLICY "one_week" ON "model_monitoring" DURATION 7d REPLICATION 1

CREATE RETENTION POLICY "one_month" ON "model_monitoring" DURATION 30d REPLICATION 1

数据写入示例

from influxdb import InfluxDBClient
import json

client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'root', 'root', 'model_monitoring')

# 构建数据点
json_body = [
    {
        "measurement": "model_performance",
        "tags": {
            "model_version": "v1.2.3",
            "environment": "production"
        },
        "time": "2023-10-26T10:00:00Z",
        "fields": {
            "accuracy": 0.95,
            "latency_ms": 120,
            "throughput": 500,
            "loss": 0.05
        }
    }
]

client.write_points(json_body)

告警配置

在Grafana中配置告警规则：

• 当model_accuracy连续5分钟低于0.90时触发严重告警
• 当model_latency超过200ms时触发警告
• 当model_loss增长超过30%时触发告警