模型服务响应时间异常增长趋势监控

模型服务响应时间异常增长趋势监控

监控指标定义

在模型服务中，响应时间（Latency）是核心监控指标。建议采集以下具体指标：

• P95响应时间：95%请求的响应时间阈值
• 平均响应时间：所有请求的平均耗时
• 响应时间标准差：衡量响应时间波动性
• 错误率：HTTP 5xx错误占比

告警配置方案

使用Prometheus进行监控，配置如下告警规则：

# prometheus.yml
groups:
- name: model-latency-alerts
  rules:
  - alert: ModelLatencyHigh
    expr: histogram_quantile(0.95, rate(model_response_duration_seconds_bucket[5m])) > 2.0
    for: 3m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型响应时间过高"
      description: "P95响应时间超过2秒，当前值为 {{ $value }} 秒"

  - alert: LatencyTrendGrowth
    expr: rate(model_response_duration_seconds_sum[10m]) / rate(model_response_duration_seconds_count[10m]) > 1.5 * (rate(model_response_duration_seconds_sum[30m]) / rate(model_response_duration_seconds_count[30m]))
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "响应时间增长趋势"
      description: "响应时间平均值在过去10分钟内增长超过30%"

复现步骤

1. 启动Prometheus服务并配置抓取目标
2. 在模型服务中添加以下监控代码：

from prometheus_client import Histogram
import time

response_time = Histogram('model_response_duration_seconds', '响应时间分布')

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

3. 观察告警面板中的趋势变化

处理建议

当触发告警时，应检查模型推理负载、硬件资源使用率，并考虑模型优化或扩容方案。