监控平台告警分级管理

监控平台告警分级管理

在机器学习模型运行时监控系统中，合理的告警分级管理是确保系统稳定性的关键。我们按照业务影响程度将告警分为三个等级：P0（紧急）、P1（重要） 和 P2（一般）。

P0级告警 - 立即处理

# 机器学习模型性能下降监控
- 模型准确率低于80%且连续3个周期下降
- 预测延迟超过500ms
- 数据输入格式异常（缺失字段）

# 告警配置示例
```yaml
alerts:
  - name: "模型准确率下降"
    severity: P0
    condition: "accuracy < 0.8 AND consecutive_periods > 3"
    notify_channels: ["slack", "pagerduty"]

P1级告警 - 24小时内处理

# 模型性能退化
- 模型召回率下降超过10%
- 数据漂移检测到显著变化
- 特征分布偏移度超过3σ

# 告警配置示例
```yaml
alerts:
  - name: "模型召回率下降"
    severity: P1
    condition: "recall < 0.7 AND consecutive_periods > 2"
    notify_channels: ["slack", "email"]

P2级告警 - 一周内处理

# 模型健康度检查
- 模型版本更新失败
- 预测结果分布变化
- 系统资源使用率持续偏高

## 实施步骤
1. 在Prometheus中配置告警规则：
   ```yaml
   groups:
   - name: model_alerts
     rules:
     - alert: ModelAccuracyDrop
       expr: model_accuracy < 0.8
       for: 5m
       labels:
         severity: P0

2. 配置Alertmanager路由规则：

   route:
     group_by: [alertname]
     group_wait: 30s
     group_interval: 5m
     repeat_interval: 1h
     receiver: 'ops-team'
   receivers:
   - name: 'ops-team'
     slack_configs:
     - channel: '#model-alerts'
   

通过这种分级管理，确保关键问题得到及时响应，同时避免告警疲劳。