监控平台数据存储策略

监控平台数据存储策略

核心存储架构设计

为实现高效的数据存储与查询，建议采用分层存储策略：

时序数据存储（Prometheus + Thanos）

# prometheus.yml配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'model_monitoring'
    static_configs:
      - targets: ['model-api:8000']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

指标类型划分：

• 模型性能指标（延迟、准确率）
• 系统资源指标（CPU、内存、GPU）
• 数据质量指标（数据漂移、分布变化）

告警配置策略

性能告警

# alerting rules
groups:
- name: model_performance
  rules:
  - alert: ModelLatencyHigh
    expr: histogram_quantile(0.95, sum(rate(model_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (job)) > 2
    for: 5m
    labels:
      severity: page
    annotations:
      summary: "模型延迟超过2秒"

数据质量告警

# 数据漂移检测告警
- alert: DataDriftDetected
  expr: model_data_drift_score > 0.1
  for: 10m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "检测到数据漂移"

存储分层策略

1. 短期存储（1小时）：高频指标，保留7天
2. 中期存储（1天）：聚合指标，保留30天
3. 长期存储（1年）：归档数据，用于分析

可复现步骤：

1. 部署Prometheus + Thanos架构
2. 配置模型指标exporter
3. 设置告警规则并验证
4. 验证数据持久化与查询性能