模型服务响应时间超出预期的告警策略

模型服务响应时间超出预期的告警策略

问题场景

在生产环境中，模型服务响应时间突然飙升至500ms以上，影响用户体验。需要建立实时监控和告警机制。

监控指标配置

# Prometheus监控配置
- metric: model_response_time_ms
  description: 模型服务响应时间(ms)
  labels:
    service: model_api
    environment: production
    model_version: v1.2.3

# 关键阈值设置
- threshold_critical: 500ms
- threshold_warning: 300ms
- sliding_window: 5m

告警规则定义

# Alertmanager配置
rule_files:
  - model_alerts.yml

groups:
  - name: model_response_time
    rules:
      # 5分钟内平均响应时间超过300ms告警
      - alert: HighResponseTime
        expr: avg(model_response_time_ms{environment="production"}) > 300
        for: 2m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "模型服务响应时间过高"
          description: "当前平均响应时间为 {{ $value }}ms"

      # 5分钟内平均响应时间超过500ms严重告警
      - alert: CriticalResponseTime
        expr: avg(model_response_time_ms{environment="production"}) > 500
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "模型服务响应时间超限"
          description: "当前平均响应时间为 {{ $value }}ms"

复现步骤

1. 启动Prometheus和Alertmanager
2. 配置模型服务指标导出
3. 使用以下脚本模拟高延迟：

import time
import requests

def simulate_delay():
    start = time.time()
    # 模拟延迟响应
    time.sleep(0.6)  # 600ms延迟
    response = requests.get('http://localhost:8080/predict')
    end = time.time()
    print(f"响应时间: {end-start:.2f}s")

告警处理流程

1. Prometheus检测到指标异常
2. Alertmanager触发告警
3. 通知至Slack/钉钉群组
4. 运维团队排查服务性能瓶颈
5. 调整模型参数或增加资源