监控系统可观察性设计

监控系统可观察性设计

核心监控指标体系

模型性能监控应涵盖以下关键指标：

推理性能指标

• model_inference_time_p95：95%请求响应时间，阈值设置为200ms
• model_throughput_qps：每秒处理请求数，目标值1000 QPS
• model_error_rate：错误请求占比，阈值<1%

模型质量指标

• model_accuracy_drop：准确率下降幅度，连续3次监测超过0.5%触发告警
• model_drift_score：数据漂移分数，>0.8时触发风险告警
• model_prediction_variance：预测结果方差，异常波动时告警

告警配置方案

分层告警策略

# prometheus告警规则示例
rules:
  - alert: ModelPerformanceDegradation
    expr: model_inference_time_p95 > 200
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
      team: ml-platform
    annotations:
      summary: "模型推理延迟超过阈值"
      description: "当前p95响应时间{{ $value }}ms，超过200ms阈值"

  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: model_accuracy_drop > 0.005
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
      team: ml-platform
    annotations:
      summary: "模型准确率出现下降趋势"
      description: "连续监测到准确率下降{{ $value }}%"

可观察性组件部署

1. 部署Prometheus实例监控指标
2. 配置Grafana仪表板展示关键指标
3. 集成Alertmanager实现告警分发
4. 建立日志收集系统追踪异常请求

通过以上配置，可实现模型运行时的全链路可观测性。