模型部署脚本自动化测试

模型部署脚本自动化测试

在模型监控平台建设中，部署脚本的可靠性直接关系到模型运行稳定性。本文将介绍如何构建自动化的部署脚本测试体系。

核心监控指标

• 部署成功率：统计部署任务执行结果，设置阈值为95%
• 响应时间：记录从触发到完成的时长，目标<30秒
• 资源使用率：CPU占用率、内存使用率、磁盘IO
• 模型加载时间：从启动到服务可用的耗时

告警配置方案

# Prometheus告警规则示例
ALERT ModelDeploymentFailure
  IF rate(model_deployment_success[5m]) < 0.95
  FOR 2m
  ANNOTATIONS {
    summary = "模型部署失败率超过阈值"
  }

ALERT DeploymentTimeout
  IF model_deployment_duration_seconds > 30
  FOR 1m
  ANNOTATIONS {
    summary = "部署响应时间超时"
  }

自动化测试流程

1. 环境准备：使用Docker容器模拟生产环境
2. 脚本执行：运行部署脚本并记录输出日志
3. 指标收集：通过Prometheus抓取关键指标
4. 结果验证：对比预期值与实际值
5. 告警触发：异常时自动通知相关人员

实施建议

建议每小时执行一次自动化测试，确保部署脚本在各种环境下稳定运行。测试结果应记录到监控平台中，便于历史数据分析。