监控平台告警收敛策略

监控平台告警收敛策略

在机器学习模型运行时监控中，告警风暴是常见问题。以下为具体收敛方案：

1. 告警分级配置

# 配置文件示例
alerts:
  model_performance:
    threshold: 0.05  # 性能下降超过5%触发
    duration: 300    # 持续5分钟才告警
    severity: warning
  data_drift:
    threshold: 0.1   # 数据漂移超过10%触发
    duration: 600    # 持续10分钟才告警
    severity: critical

2. 告警聚合策略

使用Prometheus告警规则进行聚合：

# alert.rules.yaml
- alert: ModelPerformanceDegradation
  expr: |
    rate(model_prediction_latency[5m]) > 1.5 * avg(rate(model_prediction_latency[30m]))
  for: 5m
  labels:
    severity: high
    group: model_monitoring

3. 告警抑制配置

在Alertmanager中配置：

# alertmanager.yml
route:
  receiver: 'default'
  group_by: ['alertname', 'service']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 1h

inhibit_rules:
- source_match:
    severity: critical
  target_match:
    severity: warning
  equal: ['service', 'instance']

4. 实施步骤

1. 确定核心监控指标：准确率、延迟、数据漂移率
2. 设置阈值和持续时间
3. 配置告警分组和抑制规则
4. 测试告警收敛效果