监控平台数据清洗流程

监控平台数据清洗流程

在构建机器学习模型监控系统时，数据清洗是确保监控准确性的关键环节。以下是具体的数据清洗流程配置方案。

数据源接入与预处理

首先配置数据采集管道，通过Prometheus Exporter收集模型推理延迟、预测准确性等指标。在数据进入监控系统前，需要进行基础清洗：

# 数据清洗脚本示例
import pandas as pd
from datetime import datetime

def clean_model_metrics(raw_data):
    # 移除异常值（3σ原则）
    data = raw_data.copy()
    numeric_cols = ['inference_time', 'accuracy', 'latency']
    for col in numeric_cols:
        mean_val = data[col].mean()
        std_val = data[col].std()
        data = data[(data[col] > mean_val - 3*std_val) & (data[col] < mean_val + 3*std_val)]
    
    # 去除重复数据
    data = data.drop_duplicates(subset=['model_version', 'timestamp'])
    
    # 时间戳标准化
    data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    return data

核心监控指标配置

在Grafana中创建以下监控面板：

• 推理延迟（p95）> 200ms 告警
• 准确率下降 > 1% 告警
• 数据质量分数 < 80% 告警

告警规则配置

# Alertmanager 配置示例
groups:
- name: model_quality
  rules:
  - alert: HighInferenceLatency
    expr: avg(model_inference_time) > 200
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型推理延迟过高"
      description: "当前平均推理时间 {{ $value }}ms，超过阈值200ms"

数据验证机制

建立每日数据完整性检查：

1. 检查各指标数据完整性
2. 验证数据一致性（如准确率与样本数关系）
3. 自动标记可疑数据点

通过以上流程，确保监控系统的数据质量，为模型性能分析提供可靠依据。