监控告警收敛规则配置

监控告警收敛规则配置踩坑记录

作为DevOps工程师，构建ML模型监控平台时，告警收敛规则配置是个重灾区。以下是我在实际项目中遇到的典型问题。

核心指标配置

首先必须监控以下关键指标：

• 模型准确率下降：设置准确率低于0.85时触发告警
• 推理延迟：P95响应时间超过100ms触发
• 数据漂移检测：特征分布变化率>20%时告警
• 内存使用率：超过80%持续5分钟触发

告警收敛配置方案

# 告警收敛规则示例
{
  "alert_name": "模型性能下降",
  "threshold": 0.85,
  "time_window": "10m",
  "repeat_interval": "30m",
  "escalation_rules": [
    {"level": 1, "duration": "5m", "action": "邮件通知"},
    {"level": 2, "duration": "15m", "action": "电话告警"}
  ]
}

踩坑经验

1. 重复告警问题：配置了repeat_interval但未设置合理的阈值，导致每分钟都发一次邮件
2. 误报处理：初期没有设置数据漂移的平滑窗口，导致正常的数据波动被误判为异常
3. 收敛逻辑混乱：多个监控指标同时触发时，优先级处理不当，需要建立明确的告警等级体系

建议使用Prometheus + Grafana组合，配合自定义的告警收敛服务来实现可靠的监控告警系统。