模型服务响应时间稳定性监控系统

模型服务响应时间稳定性监控系统

在机器学习模型生产环境中，响应时间波动直接影响用户体验和业务指标。本文将构建一套基于Prometheus的响应时间稳定性监控方案。

核心监控指标配置

首先，在模型服务中集成以下指标收集：

from prometheus_client import Histogram, Counter
import time

# 响应时间直方图，按百分位数记录
response_time = Histogram('model_response_seconds', 'Model response time', 
                        buckets=[0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0, float('inf')])

# 请求计数器
request_counter = Counter('model_requests_total', 'Total model requests')

@app.route('/predict')
def predict():
    start_time = time.time()
    request_counter.inc()
    with response_time.time():
        result = model.predict(data)
    return result

告警规则配置

在Prometheus中配置告警规则：

groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: HighResponseTime
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_response_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 2
    for: 3m
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: "模型响应时间超过2秒（95%分位）"
      description: "当前95%响应时间{{ $value }}秒，超出阈值"

  - alert: ResponseTimeDrift
    expr: rate(model_response_seconds_sum[10m]) / rate(model_response_seconds_count[10m]) > 3
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "响应时间平均值异常增长"
      description: "平均响应时间{{ $value }}秒，出现显著增长"

复现步骤

1. 部署模型服务并启用指标收集
2. 配置Prometheus抓取目标和告警规则
3. 使用压力测试工具模拟高并发请求
4. 观察监控面板中的响应时间变化
5. 当触发告警时，系统自动发送通知到Slack或邮件

该方案通过95%分位数和平均值双重监控，确保及时发现性能异常。