Execution Context
模型监控中的性能监控功能专注于测量基于计算的指标，例如推理延迟和吞吐量。该功能使站点可靠性工程师 (SRE) 能够通过实时检测瓶颈来维护系统健康。它提供对请求处理时间和交易量的细粒度洞察，确保人工智能服务在不同负载条件下始终保持稳定和一致的性能，且不会出现性能下降。
该系统持续采集每个推理请求的延迟数据，以识别响应时间出现的峰值或性能下降。
吞吐量数据会被汇总计算得出每秒请求数，这有助于工程师了解系统容量利用率以及扩展需求。
当延迟超过预定义的阈值时，告警机制将自动触发，以便 SRE 团队能够立即采取干预措施。
Operating Checklist
初始化监控代理，用于在推理端点处收集计算指标。
根据特定模型端点的服务级别协议 (SLA) 要求，配置延迟阈值。
通过在滚动时间窗口内汇总吞吐量数据，以检测系统容量饱和情况。
将延迟峰值与吞吐量下降相关联，以隔离计算资源瓶颈。
Integration Surfaces
仪表盘分析
实时可视化延迟趋势和吞吐量图表，可立即了解系统运行状况。
自动警报
当性能指标超出关键阈值时，系统会立即向 SRE 团队发送通知。
API 日志
包含时间戳的详细日志条目，记录了延迟和吞吐量值，用于审计和调试。
