监控告警分组策略设计

监控告警分组策略设计

在构建ML模型监控平台时，合理的告警分组是确保运维效率的关键。本文基于DevOps实践，提供一套可复现的告警分组方案。

核心分组维度

1. 模型维度分组

# 监控指标配置示例
- model_accuracy: 0.95
- model_precision: 0.92
- model_recall: 0.88
- model_f1_score: 0.90

2. 环境维度分组

# 告警级别配置
{
  "production": {
    "threshold": {"accuracy": 0.95},
    "escalation": "immediate"
  },
  "staging": {
    "threshold": {"accuracy": 0.90},
    "escalation": "daily"
  }
}

实施步骤

1. 创建监控仪表板，按模型名称分组
2. 配置Prometheus告警规则文件
3. 设置Slack/PagerDuty通知通道
4. 建立告警收敛策略，避免告警风暴

通过以上分组策略，可将复杂监控体系简化为清晰的运维视图。