CI/CD流水线监控指标设置

CI/CD流水线监控指标设置

在构建机器学习模型的CI/CD流水线中，监控指标的合理设置是保障模型稳定运行的关键。本文将围绕具体监控指标和告警配置进行详细说明。

核心监控指标

1. 流水线执行时间：设置阈值为超过30分钟时触发告警。通过Jenkins Pipeline脚本中的currentBuild.duration获取执行时长。

2. 构建成功率：当连续5次构建失败时，自动触发邮件通知。配置buildFailure触发器，并使用emailext插件发送告警。

3. 代码覆盖率：设置最低阈值为80%，低于此值时在流水线中抛出异常并中断执行。使用coverage插件收集数据。

告警配置方案

pipeline {
    agent any
    stages {
        stage('Build') {
            steps {
                script {
                    def duration = currentBuild.duration / 1000 / 60 // 转换为分钟
                    if (duration > 30) {
                        slackSend(channel: '#alerts', message: "⚠️ 流水线执行超时：${duration}分钟")
                    }
                }
            }
        }
    }
    post {
        failure {
            script {
                def failedBuilds = Jenkins.instance.getJob('my-model-pipeline').getBuilds().filter { it.isBuilding() == false && it.getResult() == hudson.model.Result.FAILURE }
                if (failedBuilds.size() >= 5) {
                    emailext (
                        subject: "CI流水线连续失败告警",
                        body: "连续5次构建失败，请及时处理。"
                    )
                }
            }
        }
    }
}

实施建议

建议将上述监控指标集成到Prometheus监控系统中，并通过Grafana进行可视化展示，实现自动化监控与告警闭环。