服务容错机制测试方法

服务容错机制测试方法

在机器学习模型运行时监控中，服务容错机制是保障系统稳定性的关键。本文将通过具体指标和配置方案，介绍如何构建有效的容错测试体系。

核心监控指标配置

响应时间监控：设置P95响应时间阈值为200ms，当连续5次采样超过阈值时触发告警。

metrics:
  response_time:
    threshold: 200
    duration: 5
    action: alert

错误率监控：设定错误率超过1%时触发，需包含HTTP状态码4xx/5xx统计。

容错测试步骤

1. 故障注入测试：使用Chaos Monkey模拟服务不可用，观察模型是否自动降级
2. 超时重试机制：配置最大重试次数3次，间隔时间100ms
3. 熔断器测试：当错误率超过5%时，熔断时间设置为30秒

告警配置方案

{
  "alert": {
    "response_time": "P95 > 200ms, 连续5次触发",
    "error_rate": "错误率 > 1%, 5分钟内连续出现",
    "service_status": "服务不可用时立即告警"
  }
}

通过上述配置，可以有效验证模型在异常情况下的容错能力，并及时响应潜在风险。