模型服务请求处理时间分布监控系统

模型服务请求处理时间分布监控系统

监控指标设计

为实现精准的处理时间监控，需采集以下核心指标：

1. 响应时间分布：p50、p90、p95、p99百分位数
2. 平均响应时间：每分钟平均耗时
3. 请求吞吐量：每秒请求数(RPS)
4. 错误率：失败请求占比

Prometheus配置示例

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model-service'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s
    
# 自定义指标收集器
# 在模型服务中添加
from prometheus_client import Histogram, Counter

request_duration = Histogram('model_request_duration_seconds', 'Request duration in seconds', 
                          buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0])

@request_duration.time()
def predict(request):
    # 模型推理逻辑
    return model.predict(request)

告警配置方案

创建Prometheus告警规则：

# rules.yml
groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: HighLatency
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型服务95%请求响应时间超过2秒"
      description: "当前95%请求耗时{{ $value }}秒，超出阈值2秒"

可复现步骤

1. 部署Prometheus并配置服务监控
2. 在模型服务中集成上述指标收集代码
3. 配置告警规则文件
4. 启动服务并观察监控面板

通过以上配置，可实现对模型请求处理时间的实时监控与异常告警。