算法部门接入Prometheus，自定义报警监控步骤

本文档不解释相关API的使用，自行查询

总体分3个步骤

在自己的服务模型中写入需要监控的代码，代码部署，运行起来，可以在监控页面搜索到自己的服务，可以看到你自己监控的一些数据，说明代码这一步就成功啦

配合Grafana跳转到图表显示面，进行配置。首先需要登陆，然后右上角会有一个add panel按钮，增加视图。
点击add panel ，然后在刚创建的 New Panel 中选择 Choose Visualization 按钮，默认是Graph，接着点击左侧的Queries，在查询输入框中填入要查询的 metric, 创建即可完成

接入Alert报警配置

接下来具体说明上述3个步骤

step1 代码层

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在自己的模型中写入相关代码，参考以下代码
该代码监控的是用户输入不合法句子长度的个数
'''
from prometheus_client import Metric, push_to_gateway, CollectorRegistry, Gauge, Counter

class UserCommentRank(SimplexBaseModel):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(UserCommentRank, self).__init__(*args, **kwargs)
        
        # 生成 registry 实例
        self.registry = CollectorRegistry()
        
        # 统计不符合句子长度的句子数量
        # 创建 counter 类型对象
        # metric_name 名称在当前 register 中必须唯一, 建议使用 service 名称作为前缀
        # 描述信息可使用中英文
        # 指定 registry 收集该对象的监控数据
        # label_name 列表
        self.SENT_LEN_COUNTS = Counter('usercommentrank_sent_len_num','不符合长度句子个数',registry=self.registry,labelnames=['labels1'])
        
        # 别的一些代码
        
    def predict(self, data, **kwargs):
    
        # 处理你自己业务的一些代码
        
        illegal_sent_len_count = 0
        for comment, score in zip(raw_tmp, list(tmp_pred)):
            if len(comment) < 15:
                illegal_sent_len_count += 1
        
        # 计数统计加, 并添加 label valu
        self.SENT_LEN_COUNTS.labels(labels1='illegal_sent_len_value').inc(illegal_sent_len_count)
        
        # 将监控数据推送至 pushgateway, 设置 job 的名称为 service 的名称, 指定 registry
        # job 可以理解为该监控指标所属的集合, 名称必须全局唯一
        push_to_gateway('pgw.monitor.aipp.io', job="usercommentrank_wl", registry=self.registry)