Execution Context
此功能可实现对预测准确性的持续监控，通过量化实时数据流中错误预测的频率和严重程度。机器学习工程师利用这些指标来识别模型性能是否偏离既定基线，从而提示潜在的数据漂移或概念漂移。通过在滑动时间窗口中汇总错误率，组织可以主动触发模型重训练流程或部署备用机制，从而确保预测质量相关的服务级别协议（SLA）得到维护，且无需人工干预即可避免延迟。
该系统接收实时推理日志，用于计算在特定时间间隔内，预测失败的次数与总请求数的比例。
统计异常检测算法通过将当前误差分布与历史基线进行比较，以识别显著偏差，从而提示模型性能下降。
当错误阈值超出时，系统将自动生成警报，通知相关方，并启动修复流程，以便立即采取干预措施。
Operating Checklist
配置错误定义规则，包括可接受的阈值和用于精度计算的滑动窗口时长。
部署指标收集服务，以近乎实时的方式采集生产环境终端节点的推理日志。
实施统计异常检测逻辑，以识别当前错误分布与基准错误分布之间的偏差。
集成告警机制，以便在超出预定义的错误率阈值时，自动通知相关方。
Integration Surfaces
推理日志流水线
结构化日志记录能够捕获预测结果以及对应的真实标签，从而在边缘设备或网关层实现精确的误差计算。
数据采集服务
专门的计算服务能够聚合原始日志数据，计算滑动窗口统计数据，并规范化错误率，从而实现一致的监控。
告警引擎
基于阈值的触发器，会根据计算出的指标与服务级别协议 (SLA) 的定义进行比较，并通过电子邮件、Slack 或 PagerDuty 等渠道发送通知。
