模型服务CPU利用率峰值检测机制

模型服务CPU利用率峰值检测机制

在机器学习模型生产环境中，CPU资源消耗是衡量模型服务健康状态的关键指标。本文将详细介绍如何构建有效的CPU利用率峰值检测机制。

核心监控指标

1. CPU利用率阈值设置

• 正常阈值：80%
• 告警阈值：90%
• 紧急阈值：95%

2. 关键指标采集

# Prometheus监控配置
metric: process_cpu_seconds_total
labels: {service="model-service", instance="node-1"}
rate(window=5m)

告警配置方案

Prometheus告警规则

# alert.rules.yml
- alert: ModelServiceHighCPU
  expr: rate(process_cpu_seconds_total[5m]) * 100 > 90
  for: 3m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "模型服务CPU利用率过高"
    description: "服务CPU使用率持续超过90%超过3分钟"

- alert: ModelServiceCriticalCPU
  expr: rate(process_cpu_seconds_total[5m]) * 100 > 95
  for: 2m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "模型服务CPU利用率异常"
    description: "服务CPU使用率超过95%，存在性能风险"

可复现步骤

1. 部署Prometheus监控服务
2. 配置模型服务exporter暴露指标
3. 应用上述告警规则
4. 验证告警触发机制

验证脚本：

# 模拟高CPU负载测试
stress --cpu 8 --timeout 60s

通过该机制可及时发现模型服务的CPU资源瓶颈，为容量规划和性能优化提供数据支撑。