监控系统日志级别设置

监控系统日志级别设置

在构建机器学习模型监控平台时，合理的日志级别配置是实现有效性能追踪的基础。以下是具体的日志级别设置方案。

核心监控指标日志配置

# 1. 模型推理性能监控
LOG_LEVEL_INFERENCE = "INFO"  # 记录每次推理耗时、批次大小
LOG_LEVEL_MODEL_METRICS = "DEBUG"  # 记录模型输入输出维度、数据类型

# 2. 系统资源使用监控
LOG_LEVEL_RESOURCE = "WARN"  # 当CPU使用率>80%或内存>85%时告警
LOG_LEVEL_HEALTH = "ERROR"  # 记录服务不可用、连接失败等严重问题

# 3. 数据质量监控
LOG_LEVEL_DATA_QUALITY = "INFO"  # 记录数据异常值、缺失率

告警配置示例

# Prometheus告警规则配置
- alert: ModelInferenceSlow
  expr: rate(model_inference_duration_seconds[5m]) > 0.5
  for: 2m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "模型推理延迟超过阈值"

- alert: SystemResourceHigh
  expr: (1 - (node_memory_available_bytes / node_memory_total_bytes)) > 0.8
  for: 5m
  labels:
    severity: critical

实施步骤

1. 在模型部署脚本中添加日志级别初始化
2. 配置Logstash或Fluentd进行日志收集
3. 设置Prometheus监控指标暴露端口
4. 建立Slack/Email告警通知机制