模型推理延迟超过阈值告警

模型推理延迟超过阈值告警

在机器学习模型生产环境中，推理延迟是衡量系统性能的关键指标。当模型响应时间超过预设阈值时，需要及时告警以便快速定位问题。

监控指标配置

首先，在Prometheus中配置模型延迟监控指标：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model_monitor'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
metrics_path: '/metrics'

告警规则设置

创建告警规则文件model_alerts.yml：

groups:
- name: model-latency-alerts
  rules:
  - alert: ModelInferenceLatencyHigh
    expr: histogram_quantile(0.95, rate(model_inference_duration_seconds_bucket[5m])) > 2.0
    for: 2m
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: "模型推理延迟过高"
      description: "模型95%分位延迟超过2秒，当前值为{{ $value }}秒"

复现步骤

1. 启动Prometheus服务并配置监控目标
2. 部署模型服务，模拟高负载请求
3. 等待5分钟，观察告警触发

告警处理流程

当告警触发后，应立即检查：

• 模型推理性能瓶颈
• 服务器资源使用情况
• 网络延迟状况

此监控方案可有效识别模型推理性能问题，确保服务SLA达标。