模型服务错误率超过阈值的自动恢复机制
在机器学习模型服务中，错误率监控是保障系统稳定性的重要环节。当模型服务出现异常导致错误率超过预设阈值时，必须建立自动恢复机制。
核心监控指标配置
# Prometheus监控配置
- model_error_rate: rate(model_requests_total{status="error"}[5m])
- model_latency_p95: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))
- model_memory_usage: model_memory_bytes
- model_cpu_utilization: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])
告警规则设置
# Alertmanager配置
ALERT ModelErrorRateHigh
IF model_error_rate > 0.05
FOR 2m
ANNOTATIONS {
summary = "模型错误率超过阈值",
description = "当前错误率: {{ $value }}，超过设定阈值0.05"
}
自动恢复脚本
#!/bin/bash
# 检测错误率并重启服务
ERROR_RATE=$(curl -s http://localhost:8080/metrics | grep model_error_rate | awk '{print $2}')
if (( $(echo "$ERROR_RATE > 0.05" | bc -l) )); then
echo "触发自动恢复"
systemctl restart model-service
# 发送告警通知
curl -X POST http://alertmanager:9093/api/v1/alerts \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"status":"firing","alerts":[{"labels":{"alertname":"ModelRecovery","service":"model-service"}}]}'
fi
配置步骤
- 在Prometheus中添加模型指标采集规则
- 设置告警阈值和持续时间
- 编写并部署恢复脚本
- 测试异常场景下的自动恢复功能
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