服务性能指标收集方法

服务性能指标收集方法

在构建机器学习模型监控平台时，服务性能指标收集是核心环节。以下是具体的收集方法和实现方案。

核心指标采集

# Prometheus指标收集示例
- model_inference_duration_seconds{model="xgboost", version="1.0"}  # 推理耗时
- model_prediction_count_total{model="xgboost", status="success"}   # 预测次数
- model_memory_usage_bytes{model="xgboost"}                      # 内存使用
- model_cpu_utilization_percent{model="xgboost"}                 # CPU使用率

实现步骤

1. 添加Prometheus客户端库

pip install prometheus-client

2. 代码集成

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge
import time

inference_duration = Histogram('model_inference_duration_seconds', 'Inference duration')
prediction_count = Counter('model_prediction_count_total', 'Total predictions')
memory_usage = Gauge('model_memory_usage_bytes', 'Memory usage')

@inference_duration.time()
def predict(data):
    prediction_count.inc()
    # 模型推理逻辑
    return model.predict(data)

告警配置方案

# Alertmanager规则
- name: "HighInferenceLatency"
  rules:
  - alert: HighInferenceLatency
    expr: rate(model_inference_duration_seconds[5m]) > 2
    for: 10m
    labels:
      severity: critical

关键监控维度

• 响应时间：99%分位数超过2秒触发告警
• 错误率：每分钟错误次数超过10次告警
• 资源使用：CPU超过80%或内存超过70%时告警

通过以上方法可实现对模型服务的实时监控和异常预警。