Natuurlijk! Hier is een uitgebreide aanbeveling voor het ontwerpen van een effectieve monitoring- en alertstrategie voor jouw MLOps-systeem op AWS EKS, inclusief relevante metrics, alertdrempels en integratieplatforms: 1. Belangrijke Metrics om te Monitoren a. Kubernetes Cluster en Node Metrics - CPU- en geheugenverbruik per node en pod - Disk I/O en netwerkverkeer - Pod status (Running, Pending, CrashLoopBackOff) - Node gezondheid en beschikbaarheid - Kubernetes API server en controller-manager status b. Container en Pod Metrics - Resourcegebruik (CPU, geheugen) - Pod crashes en restarts - Latency en doorvoer van services - Error rates en failed requests c. Model Performance en Inference - Latency van voorspellingen - Doorvoer (requests per seconde) - Foutpercentages en uitzonderingen - Model drift (bijvoorbeeld via data distribution metrics) d. AWS EKS & AWS CloudWatch Metrics - EKS control plane health - CloudWatch alarms voor onderbrekingen of hoge latency - EBS volume en netwerkgebruik 2. Alertdrempels en Strategieën a. Kubernetes Metrics - CPU/geheugen gebruik per node/pod > 80% gedurende 5 minuten - Pod crashes of restarts > 3 binnen korte periode - API server response time > 500ms b. Model Metrics - Latency > vooraf ingestelde limiet (bijv. 200ms) gedurende 5 minuten - Error rate > 1% voor een bepaalde periode - Significant afwijking in model performance (bijv. via monitoring van drift) c. AWS & Cluster Health - EKS control plane endpoint niet bereikbaar - Diskgebruik > 90% - Netwerkproblemen of hoge latency in CloudWatch logs 3. Tools en Platforms voor Monitoring en Integratie a. Prometheus & Grafana - Voor uitgebreide metrics verzameling en visualisatie - Gebruik de Prometheus Operator voor Kubernetes-integratie - Configuratie van alerts via Alertmanager b. CloudWatch - Native AWS monitoring - Alarmeringen en dashboards - Integratie met Lambda voor aangepaste acties c. Monitoring van Model Performance - Systeem zoals Prometheus + custom exporters voor model metrics - Of gebruik tools zoals Evidently AI voor model drift d. Alerting en Integratie - Alertmanager voor routing van alerts naar Slack en PagerDuty - Gebruik van Alertmanager's Slack en PagerDuty integraties - Configuratie van escalatiepolicy’s in PagerDuty voor kritieke incidenten 4. Notificatie Kanalen en Escalatieplan - Slack - Voor dagelijkse monitoring en niet-kritieke waarschuwingen - Gebruik kanalen per component of environment - PagerDuty - Voor kritieke incidenten en escalaties - Stel escalatiebeleid in met prioriteiten en tijdsduur 5. Automatisering en Best Practices - Automatische herstelmaatregelen bij bepaalde alerts (bijv. pod herstarten) - Regelmatige review van metrics en alertdrempels - Implementatie van dashboards voor realtime overzicht - Gebruik van infrastructuur als code (bijv. Terraform) voor consistente monitoring setup Samenvatting: - Focus op Kubernetes, node, en model-specifieke metrics - Stel drempels in op basis van historische gegevens en service level agreements (SLA’s) - Gebruik Prometheus + Grafana voor uitgebreide monitoring - Integreer alerting met Alertmanager, Slack, en PagerDuty - Implementeer automatische herstel- en escalatieprocedures Ik hoop dat deze aanbevelingen je helpen bij het opzetten van een robuuste monitoring- en alertstrategie voor jouw MLOps-omgeving op AWS EKS. Mocht je verdere details of voorbeelden nodig hebben, laat het gerust weten!

Zeker, hieronder vindt u een gedetailleerd voorstel voor een effectieve monitoring- en alertstrategie voor uw MLOps-systeem, afgestemd op uw AWS EKS-omgeving en notificatievoorkeuren. ### Overkoepelende Strategie Het is essentieel om monitoring in drie lagen op te zetten: 1. **Infrastructuurlaag:** De gezondheid van het onderliggende Kubernetes/EKS-cluster. 2. **Applicatielaag:** De gezondheid en prestaties van uw model-serving services (bv. pods, services, ingresses). 3. **Modellaag (ML-specifiek):** De prestaties en het gedrag van de machine learning modellen zelf. --- ### 1. Aanbevolen Tools & Platforms (Integratie met AWS EKS) Gezien uw setup op AWS EKS, zijn dit de aanbevolen tools die naadloos integreren: * **Prometheus & Grafana (De facto standaard voor Kubernetes):** * **Prometheus:** Wordt de centrale metrische database. Gebruik de [Prometheus Kubernetes Stack](https://github.com/prometheus-community/helm-charts/tree/main/charts/kube-prometheus-stack) via Helm voor eenvoudige installatie. Deze haalt automatisch metrics op van Kubernetes componenten (kube-state-metrics, node exporters) en van uw applicaties. * **Grafana:** Gebruik dit voor dashboards en visualisatie. De Helm stack installeert standaard nuttige dashboards voor Kubernetes. * **Integratie:** Draait soepel in uw EKS-cluster. * **AWS Native Services (Voor een volledig AWS-geïntegreerd beeld):** * **Amazon CloudWatch:** Verzamel container logs via CloudWatch Container Insights. U kunt ook Prometheus-metrieken naar CloudWatch sturen via de [AWS Managed Service for Prometheus](https://aws.amazon.com/prometheus/). * **AWS X-Ray:** Voor gedistribueerde tracing van verzoeken door uw model-services, zeer nuttig voor prestatie-debugging. * **Alert Management:** * **Prometheus Alertmanager:** Wordt mee geïnstalleerd met de Prometheus Stack. Dit is uw centrale alert router. U configureert Alertmanager om alerts door te sturen naar **Slack** en **PagerDuty**. * **PagerDuty & Slack:** Creëer integraties in zowel PagerDuty als Slack (webhook of speciale app) en configureer Alertmanager om ernaar te routeren. --- ### 2. Te Monitoren Metrics & Alertdrempels Hier is een tabel met aanbevolen metrics, gesorteerd per laag. #### Infrastructuurlaag (Kubernetes / EKS) | Metric | Beschrijving | Aanbevolen Alertdrempel (Waarschuwing / Critical) | Waarom? | | :--- | :--- | :--- | :--- | | `NodeCPUUtilization` | CPU-gebruik van een worker node | >80% voor 5m / >90% voor 5m | Voorkomt dat nodes overbelast raken, wat model latency beïnvloedt. | | `NodeMemoryUtilization` | Geheugengebruik van een worker node | >85% voor 5m / >95% voor 5m | Geheugendruk kan tot pod-evicties en crashes leiden. | | `NodeStatusReady` | Status van de node (Ready vs Not Ready) | `condition != true` voor 2m | Geeft aan of een node gezond is en pods kan accepteren. | | `PersistentVolumeFreeSpace` | Beschikbare ruimte op storage volumes | <20% / <10% | Voorkomt dat logs of modeldata niet meer kunnen worden weggeschreven. | #### Applicatielaag (Model Serving - bv. Seldon, KServe, Custom Pods) | Metric | Beschrijving | Aanbevolen Alertdrempel | Waarom? | | :--- | :--- | :--- | :--- | | `up` | Of de pod/service bereikbaar is | `== 0` voor 1m | **Critical alert.** De service is down en doet geen inferenties. Escaleer via PagerDuty. | | `http_request_duration_seconds` (p95/p99) | Latency van inference verzoeken | >300ms voor 5m / >1000ms voor 5m | Hoge latency verpest de gebruikerservaring. Onderzoek naar model- of resourceproblemen. | | `http_requests_total` (foutencodes 5xx) | Aantal server errors | Rate > 1/s voor 2m | Geeft aan dat er interne fouten zijn in de model-serving code. | | `container_memory_usage_bytes` | Geheugengebruik per model container | >90% van request limit voor 5m | Pod loopt risico te worden afgebroken door Kubernetes (OOMKill). | | `container_cpu_usage_seconds_total` | CPU-gebruik per model container | >90% van request limit voor 5m | Model kan niet meer scalen en wordt een bottleneck. | #### **Modellaag (ML-specifiek - Meest Cruciaal!)** U moet custom metrics exporteren vanuit uw model-serving code. | Metric | Beschrijving | Aanbevolen Alertdrempel | Waarom? | | :--- | :--- | :--- | :--- | | `model_inference_latency_seconds` | Latency specifiek voor het model (niet de HTTP laag) | p95 > [model-specificieke drempel] | Isolatie van modelproblemen van netwerk-/infraproblemen. | | `model_prediction_count` | Totaal aantal inferenties | Sudden drop to 0 voor 2m | **Critical.** Mogelijk is de input pipeline gebroken. | | `model_input_data_drift` | Statistische drift in input features (bv. PSI, KL-divergentie) | > [drempel, bv. 0.2] voor 24u | **Waarschuwing.** De data wijkt af van de trainingsdata. Modelprestaties verslechteren stil. | | `model_confidence_score_low` | Aantal voorspellingen met een lage betrouwbaarheidsscore | >20% van requests voor 1u | Model is onzeker, mogelijk door out-of-distribution data. | | `model_accuracy_estimate` | Geschatte nauwkeurigheid (via canary releases of shadow mode) | < [acceptabele drempel] voor 12u | **Business critical alert.** Het model presteert ondermaats en moet mogelijk worden teruggedraaid. | --- ### 3. Implementatiestappen & Best Practices 1. **Installeer de Monitoring Stack:** * Gebruik Helm om de `kube-prometheus-stack` te installeren in een dedicated `monitoring` namespace. * Controleer of Prometheus automatisch pod- en service-monitors ontdekt. 2. **Exporteer Custom ML-Metrics:** * Instrumenteer uw model-serving code (Python met bv. Prometheus client library) om de ML-specifieke metrics (drift, latency, confidence) bloot te stellen op een `/metrics` endpoint. * Creëer een `ServiceMonitor` of `PodMonitor` resource zodat Prometheus deze metrics automatisch begint te scrapen. 3. **Configureer Alertmanager:** * Definieer uw alertregels in Prometheus (meestal in een `values.yaml` file of een ConfigMap). * Configureer Alertmanager met receivers voor **Slack** (voor waarschuwingen en info) en **PagerDuty** (voor critical alerts die menselijke interventie vereisen). * Gebruik `severity` labels (e.g., `warning`, `critical`) in uw alertregels om routing te sturen. 4. **Maak Dashboards in Grafana:** * Bouw een "Model Health" dashboard dat de ML-specifieke metrics combineert met infrastructuurmetrics (CPU, memory). Dit geeft een holistisch beeld tijdens incidenten. 5. **Test Uw Alerts:** * Test alertroutes door een test-alert te triggeren. Zorg dat waarschuwingen in Slack en critical alerts in PagerDuty terechtkomen. * Simuleer een storing (bv. scale een deployment naar 0) om de `up == 0` alert te testen. 6. **Overweeg Proactieve Monitoring:** * Stel synthetic tests in (bv. met AWS CloudWatch Synthetics of Checkly) die periodiek een voorspelling doen tegen uw model endpoint om de beschikbaarheid en correcte output te valideren. Deze strategie zorgt voor een robuust monitoringsysteem dat niet alleen waakt over de infrastructuur, maar vooral ook over de gezondheid en effectiviteit van uw machine learning modellen zelf.