监控系统日志收集优化

监控系统日志收集优化

问题背景

在模型监控平台中，日志收集效率直接影响告警响应时间。当前系统存在日志丢失、采集延迟等问题。

核心指标优化方案

1. 日志级别过滤配置

# /etc/rsyslog.conf
*.info;mail.none;authpriv.none;cron.none    /var/log/messages
*.err;*.warning;*.crit    /var/log/error.log

2. 采集器性能调优

# filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log
  paths:
    - /var/log/ml-model/*.log
  close_inactive: 5m
  ignore_older: 24h
  multiline.pattern: '^\d{4}-\d{2}-\d{2}'
  multiline.negate: true
  multiline.match: after

3. 日志结构化处理

# log_processor.py
class ModelLogProcessor:
    def process_log(self, log_line):
        # 提取关键指标
        metrics = {
            'timestamp': self.extract_timestamp(log_line),
            'model_name': self.extract_model_name(log_line),
            'request_id': self.extract_request_id(log_line),
            'latency_ms': self.extract_latency(log_line),
            'error_code': self.extract_error_code(log_line)
        }
        return metrics

告警配置优化

关键阈值设置：

• 响应时间 > 2000ms (告警)
• 错误率 > 1% (严重)
• CPU使用率 > 85% (警告)

Prometheus告警规则：

groups:
- name: model_monitoring
  rules:
  - alert: ModelLatencyHigh
    expr: avg(model_response_time) > 2000
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "模型响应时间过高"

复现步骤

1. 部署优化后的filebeat配置
2. 验证日志采集延迟 < 2s
3. 测试告警触发条件
4. 监控日志处理吞吐量 > 1000条/秒