凌晨3点的AI救火：模型误杀投诉涌来，数据漂移告警触发，SRE紧急介入-优快云博客

标题：凌晨3点的AI救火：模型误杀投诉涌来，数据漂移告警触发，SRE紧急介入

背景

在一个金融风控系统的凌晨高峰期，系统突然出现大量用户投诉，称其合法交易被错误拦截（即“误杀”）。与此同时，实时监控系统发出“数据漂移告警”，提示模型输入数据的特征分布与训练数据存在显著差异。此外，实时推理的延迟飙升，严重影响了用户体验和业务连续性。面对这一紧急情况，SRE（Site Reliability Engineering）团队、数据科学家和算法工程师迅速集结，展开了一场“凌晨救火”。

问题分析

误杀投诉激增
用户投诉显示，一些正常的交易（如转账、支付）被系统误判为高风险交易并被拦截。这表明模型的误报率显著升高。
数据漂移告警触发
数据漂移告警显示，实时输入数据的特征分布与模型训练时的数据分布存在显著差异。例如，某些关键特征（如用户行为模式、交易金额分布）出现了异常波动。
实时推理延迟飙升
实时推理延迟飙升可能是由于模型推理过程中出现了计算瓶颈，或者由于数据漂移导致模型异常行为（如特征缺失或异常值）。

紧急介入步骤

第一步：SRE团队快速响应

监控告警分析：SRE团队首先查看实时监控数据，确认数据漂移的具体特征和范围，以及推理延迟的来源。
部署降级策略：为防止故障进一步扩大，SRE团队临时开启“降级模式”，将高风险交易的阻断阈值调低，降低误杀率，同时记录所有受影响的交易，以便后续分析。
日志采集：启用全量日志采集功能，包括实时推理日志、模型输入输出日志和系统性能日志，为后续排查提供数据支持。

第二步：数据科学家深入排查

特征分布分析：数据科学家开始对比实时数据与训练数据的特征分布。通过统计分析发现，某些关键特征（如用户设备ID、交易金额分布）出现了显著变化：
- 用户设备ID的熵显著降低，可能是用户群体发生了变化（如夜间用户多为特定群体）。
- 交易金额分布的均值和方差明显偏离训练数据，可能是夜间高频小额交易增多。
数据漂移量化：使用Kullback-Leibler散度（KL散度）和最大均值差异（MMD）等方法，量化实时数据与训练数据的分布差异。
特征工程检查：排查是否由于特征工程中的归一化、标准化等预处理步骤出现了问题，导致特征分布异常。