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9. 监控与可观测

9.1 业务指标​

核心业务指标​

智能媒体/内容解决方案的核心业务指标包括：

内容创作业务指标​

  • 内容创作任务数：

    • 定义：每日/每小时创建的内容创作任务数量
    • 计算方法：统计内容创作API调用次数
    • 目标值：日均5000+个任务
    • 监控频率：实时

  • 内容创作成功率：

    • 定义：成功生成内容的比率
    • 计算方法：成功创作数 / 总创作数
    • 目标值：≥ 95%
    • 监控频率：实时

  • 内容质量评分：

    • 定义：AI生成内容的质量评分
    • 计算方法：平均质量评分
    • 目标值：≥ 4.0/5.0
    • 监控频率：实时

  • 内容创作时间：

    • 定义：内容创作的平均时间
    • 计算方法：平均创作时间
    • 目标值：≤ 60秒
    • 监控频率：实时

内容审核业务指标​

  • 审核任务数：

    • 定义：每日/每小时执行的审核任务数量
    • 计算方法：统计审核API调用次数
    • 目标值：日均50000+个任务
    • 监控频率：实时

  • 审核准确率：

    • 定义：审核结果正确的比率
    • 计算方法：正确审核数 / 总审核数
    • 目标值：≥ 99.5%
    • 监控频率：每日

  • 审核漏检率：

    • 定义：漏检的违规内容占所有违规内容的比率
    • 计算方法：漏检违规数 / 总违规数
    • 目标值：≤ 0.5%
    • 监控频率：每日

  • 审核效率：

    • 定义：审核任务的处理速度
    • 计算方法：审核任务数 / 时间
    • 目标值：≥ 1000篇/小时
    • 监控频率：实时

内容推荐业务指标​

  • 推荐任务数：

    • 定义：每日/每小时生成的推荐任务数量
    • 计算方法：统计推荐API调用次数
    • 目标值：日均100000+个任务
    • 监控频率：实时

  • 推荐点击率：

    • 定义：用户点击推荐内容的比率
    • 计算方法：点击数 / 推荐数
    • 目标值：≥ 10%
    • 监控频率：实时

  • 用户停留时间：

    • 定义：用户浏览推荐内容的平均停留时间
    • 计算方法：平均停留时间
    • 目标值：≥ 5分钟
    • 监控频率：实时

  • 用户留存率：

    • 定义：用户回访的比率
    • 计算方法：回访用户数 / 总用户数
    • 目标值：≥ 70%
    • 监控频率：每日

标签生成业务指标​

  • 标签生成任务数：

    • 定义：每日/每小时生成的标签任务数量
    • 计算方法：统计标签生成API调用次数
    • 目标值：日均10000+个任务
    • 监控频率：实时

  • 标签准确率：

    • 定义：标签生成准确的比率
    • 计算方法：准确标签数 / 总标签数
    • 目标值：≥ 95%
    • 监控频率：每日

  • 标签覆盖率：

    • 定义：有标签的内容占所有内容的比率
    • 计算方法：有标签内容数 / 总内容数
    • 目标值：≥ 95%
    • 监控频率：每日

版权保护业务指标​

  • 版权检测任务数：

    • 定义：每日/每小时执行的版权检测任务数量
    • 计算方法：统计版权检测API调用次数
    • 目标值：日均5000+个任务
    • 监控频率：实时

  • 侵权检测准确率：

    • 定义：侵权检测准确的比率
    • 计算方法：准确检测数 / 总检测数
    • 目标值：≥ 95%
    • 监控频率：每日

  • 侵权检测效率：

    • 定义：版权检测任务的处理速度
    • 计算方法：检测任务数 / 时间
    • 目标值：≥ 10000篇/小时
    • 监控频率：实时

9.2 技术指标​

系统性能指标​

API性能指标​

  • 响应时间：

    • P50响应时间：< 200ms
    • P95响应时间：< 1s
    • P99响应时间：< 3s

  • 吞吐量：

    • 内容创作API：≥ 100 QPS
    • 内容审核API：≥ 500 QPS
    • 内容推荐API：≥ 1000 QPS
    • 标签生成API：≥ 200 QPS
    • 版权检测API：≥ 100 QPS

  • 错误率：

    • API错误率：< 0.1%
    • 5xx错误率：< 0.01%

模型性能指标​

  • 模型推理时间：

    • 内容生成模型：< 10s
    • 内容审核模型：< 100ms
    • 推荐模型：< 50ms
    • 标签生成模型：< 200ms
    • 版权检测模型：< 500ms

  • 模型准确率：

    • 内容生成质量评分：≥ 4.0/5.0
    • 内容审核准确率：≥ 99.5%
    • 推荐点击率：≥ 10%
    • 标签准确率：≥ 95%
    • 版权检测准确率：≥ 95%

资源使用指标​

  • CPU使用率：

    • 平均CPU使用率：< 70%
    • 峰值CPU使用率：< 90%

  • 内存使用率：

    • 平均内存使用率：< 80%
    • 峰值内存使用率：< 95%

  • GPU使用率：

    • 平均GPU使用率：> 50%
    • 峰值GPU使用率：> 80%

  • 存储使用率：

    • 数据库存储使用率：< 80%
    • 对象存储使用率：< 90%

9.3 监控系统​

监控架构​

监控组件​

  • Prometheus：指标收集和存储
  • Grafana：指标可视化和告警
  • ELK Stack：日志收集和分析
  • Jaeger：分布式追踪

监控数据流​

监控指标采集​

业务指标采集​

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge

# 内容创作指标
content_creation_total = Counter(
    'content_creation_total',
    'Total number of content creation requests',
    ['status']
)

content_creation_duration = Histogram(
    'content_creation_duration_seconds',
    'Content creation duration in seconds'
)

content_quality_score = Gauge(
    'content_quality_score',
    'Average content quality score'
)

# 内容审核指标
content_moderation_total = Counter(
    'content_moderation_total',
    'Total number of content moderation requests',
    ['result']
)

content_moderation_accuracy = Gauge(
    'content_moderation_accuracy',
    'Content moderation accuracy'
)

# 内容推荐指标
recommendation_click_rate = Gauge(
    'recommendation_click_rate',
    'Recommendation click rate'
)

user_retention_rate = Gauge(
    'user_retention_rate',
    'User retention rate'
)

技术指标采集​

# API性能指标
api_request_duration = Histogram(
    'api_request_duration_seconds',
    'API request duration in seconds',
    ['endpoint', 'method']
)

api_request_total = Counter(
    'api_request_total',
    'Total number of API requests',
    ['endpoint', 'method', 'status']
)

# 模型性能指标
model_inference_duration = Histogram(
    'model_inference_duration_seconds',
    'Model inference duration in seconds',
    ['model_name']
)

model_accuracy = Gauge(
    'model_accuracy',
    'Model accuracy',
    ['model_name']
)

# 资源使用指标
cpu_usage = Gauge(
    'cpu_usage_percent',
    'CPU usage percentage'
)

memory_usage = Gauge(
    'memory_usage_bytes',
    'Memory usage in bytes'
)

gpu_usage = Gauge(
    'gpu_usage_percent',
    'GPU usage percentage',
    ['gpu_id']
)

9.4 告警规则​

业务告警​

内容创作告警​

  • 创作成功率下降：

    • 条件：创作成功率 < 90% 持续5分钟
    • 级别：警告
    • 通知：邮件、短信

  • 内容质量下降：

    • 条件：平均质量评分 < 3.5 持续10分钟
    • 级别：警告
    • 通知：邮件

内容审核告警​

  • 审核准确率下降：

    • 条件：审核准确率 < 99% 持续10分钟
    • 级别：严重
    • 通知：邮件、短信、电话

  • 审核漏检率上升：

    • 条件：审核漏检率 > 1% 持续10分钟
    • 级别：严重
    • 通知：邮件、短信、电话

内容推荐告警​

  • 推荐点击率下降：

    • 条件：推荐点击率 < 8% 持续30分钟
    • 级别：警告
    • 通知：邮件

  • 用户留存率下降：

    • 条件：用户留存率 < 60% 持续1小时
    • 级别：警告
    • 通知：邮件

技术告警​

API性能告警​

  • 响应时间过长：

    • 条件：P95响应时间 > 2s 持续5分钟
    • 级别：警告
    • 通知：邮件

  • 错误率过高：

    • 条件：错误率 > 1% 持续5分钟
    • 级别：严重
    • 通知：邮件、短信

资源使用告警​

  • CPU使用率过高：

    • 条件：CPU使用率 > 90% 持续10分钟
    • 级别：警告
    • 通知：邮件

  • 内存使用率过高：

    • 条件：内存使用率 > 95% 持续5分钟
    • 级别：严重
    • 通知：邮件、短信

  • 存储使用率过高：

    • 条件：存储使用率 > 90% 持续1小时
    • 级别：警告
    • 通知：邮件

9.5 日志管理​

日志级别​

  • DEBUG：调试信息
  • INFO：一般信息
  • WARNING：警告信息
  • ERROR：错误信息
  • CRITICAL：严重错误

日志格式​

{
  "timestamp": "2024-01-15T10:00:00Z",
  "level": "INFO",
  "service": "content-creation-api",
  "request_id": "req-123456",
  "user_id": "user-789",
  "message": "Content created successfully",
  "content_id": "CONT123456",
  "duration_ms": 5000,
  "status_code": 200
}

日志分析​

错误日志分析​

  • 错误类型统计：统计各类错误的数量
  • 错误趋势分析：分析错误趋势
  • 错误根因分析：分析错误根本原因

性能日志分析​

  • 慢查询分析：分析慢查询日志
  • API性能分析：分析API性能日志
  • 资源使用分析：分析资源使用日志