微服务架构监控挑战

微服务架构监控挑战

在微服务架构下，机器学习模型的监控面临独特挑战。当模型作为独立服务部署时，传统的单体应用监控手段往往失效。

核心监控指标配置

1. 模型性能指标

metrics:
  latency_p95: 200ms
  throughput: 1000 req/sec
  error_rate: 0.1%
  model_accuracy: 0.95

2. 资源使用监控

resources:
  cpu_usage: 80%
  memory_usage: 75%
  gpu_utilization: 60%

告警配置方案

关键告警规则：

• 响应时间超过200ms触发一级告警（邮件通知）
• 准确率下降至0.90以下触发二级告警（短信+钉钉）
• CPU使用率持续超过85%触发三级告警（自动扩容）

配置示例：

alert_rules:
  - name: latency_alert
    condition: latency_p95 > 200ms
    severity: critical
    actions: [email, sms]
  - name: accuracy_drop
    condition: model_accuracy < 0.90
    severity: warning
    actions: [slack, webhook]

复现步骤

1. 部署Prometheus监控服务
2. 配置模型服务指标导出
3. 创建告警规则文件
4. 验证告警触发机制