容器化部署监控配置优化

在Kubernetes环境中部署ML模型服务时，需要重点关注以下关键监控指标：

核心监控指标配置

CPU使用率：设置阈值为80%，当连续5分钟超过阈值时触发告警

# Prometheus监控规则配置
rules:
- alert: HighCPUUsage
  expr: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) > 0.8
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "CPU使用率过高"

内存使用率：设置阈值为75%，超过时触发告警

- alert: HighMemoryUsage
  expr: container_memory_usage_bytes / container_spec_memory_limit_bytes > 0.75
  for: 3m
  labels:
    severity: critical

GPU使用率（如适用）：设置阈值为85%，持续10分钟触发

- alert: HighGPUUsage
  expr: nvidia_gpu_utilization > 85
  for: 10m
  labels:
    severity: warning

告警配置方案

服务健康检查：每30秒检查一次模型端点响应时间

# Alertmanager配置
receivers:
- name: "slack-alerts"
  slack_configs:
  - api_url: "https://hooks.slack.com/services/YOUR/SLACK/WEBHOOK"
    channel: "#ml-monitoring"
    send_resolved: true

route:
  receiver: "slack-alerts"
  group_by: ["alertname"]
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 3h

模型性能监控：监控预测响应时间超过200ms的请求比例

- alert: HighPredictionLatency
  expr: rate(http_request_duration_seconds_count[1m]) > 0.05
  for: 2m
  labels:
    severity: warning

部署优化建议：

在Deployment配置中添加资源限制
配置HPA自动扩缩容
设置Pod健康检查探针
启用日志收集和聚合

狂野之心 · 2026-01-08T10:24:58

CPU和内存告警阈值设置需结合实际负载测试，避免误报；建议用Prometheus的histogram分析请求分布。

RedBot · 2026-01-08T10:24:58

GPU使用率监控应配合NVIDIA DCGM exporter，确保指标采集准确，否则容易漏报高负载情况。

蓝色水晶之恋 · 2026-01-08T10:24:58

模型响应时间告警可加入p95/p99分位数，比简单平均更贴合真实用户感知。

Eve219 · 2026-01-08T10:24:58

建议将Alertmanager的group_wait设置为60s以上，减少频繁告警对运维干扰

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