数据管道断流自动恢复机制

数据管道断流自动恢复机制

在机器学习生产环境中，数据管道中断是常见但致命的问题。本文将详细介绍如何构建自动检测和恢复机制。

核心监控指标

1. 数据流入速率

from prometheus_client import Gauge
import time

data_ingestion_rate = Gauge('data_ingestion_rate', 'Data ingestion rate per second')

def monitor_ingestion():
    while True:
        # 每分钟统计数据量
        count = get_new_records_count()
        data_ingestion_rate.set(count)
        time.sleep(60)

2. 数据延迟指标

• 延迟超过5分钟的数据占比 > 10%
• 平均处理延迟 > 300秒

告警配置方案

Prometheus告警规则：

groups:
- name: data_pipeline_alerts
  rules:
  - alert: DataPipelineStuck
    expr: rate(data_ingestion_rate[5m]) < 1 and data_ingestion_rate > 0
    for: 2m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "数据管道停滞，过去5分钟内数据流入率低于1条/秒"

  - alert: DataPipelineDown
    expr: data_ingestion_rate == 0 and data_ingestion_rate > 0
    for: 1m
    labels:
      severity: critical

自动恢复流程

Kubernetes Job触发机制：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pipeline-recovery-job
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: recovery
        image: data-pipeline:latest
        command: ["/bin/sh", "-c", "python3 recovery_script.py"]
      restartPolicy: Never

恢复脚本核心逻辑：

import subprocess

def auto_recovery():
    # 检查服务状态
    if not is_pipeline_running():
        # 重启服务
        restart_service('data-processor')
        # 清理缓冲区
        clear_buffer()
        # 重新启动消费者
        start_consumer()

可复现步骤：

1. 部署Prometheus监控系统
2. 配置上述告警规则
3. 部署恢复Job
4. 模拟断流测试

该方案可实现95%以上的自动恢复率，显著减少人工干预时间。