监控告警声音频提醒配置
在机器学习模型监控系统中，及时的告警提醒至关重要。本文将详细介绍如何配置声音告警，确保关键指标异常时能够立即响应。
核心监控指标配置
首先需要定义关键监控指标：
- 模型准确率下降：当准确率连续3个周期下降超过5%时触发
- 推理延迟：平均响应时间超过100ms时告警
- 数据漂移检测：特征分布变化超过阈值0.3时提醒
- 系统资源使用率：CPU使用率持续超过85%或内存超过90%
告警配置步骤
- 在Prometheus中添加告警规则文件：
# prometheus/rules/model_monitoring.yml
groups:
- name: model-alerts
rules:
- alert: ModelAccuracyDrop
expr: rate(model_accuracy[5m]) < -0.05
for: 3m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "模型准确率下降"
- 配置Alertmanager声音文件：
# alertmanager/config.yml
route:
group_by: ['alertname']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 3h
receiver: 'sound-alerts'
receivers:
- name: 'sound-alerts'
webhook_configs:
- url: http://localhost:8080/sound-trigger
- 实现声音触发服务：
# sound_trigger.py
from flask import Flask, request
import subprocess
app = Flask(__name__)
@app.route('/sound-trigger', methods=['POST'])
def trigger_sound():
# 使用aplay播放预设告警音
subprocess.run(['aplay', '/sounds/critical_alert.wav'])
return 'OK'
音频文件管理
建议准备以下音频文件：
- critical_alert.wav (严重级别)
- warning_alert.wav (警告级别)
- info_alert.wav (信息级别)
将这些文件放置在系统指定目录，确保服务启动时能够正常读取。
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