11、AI系统可靠性与性能优化全解析

AI系统可靠性与性能优化全解析

1. 故障检测与管理

1.1 故障分析方法

FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）和FTA（Fault Tree Analysis）是识别系统潜在故障点以及理解其对系统遵循人类价值影响的有效方法。FTA能系统地追溯故障根源，而FMEA有助于评估不同故障的严重程度和可能性，让开发者能对风险进行优先级排序并实施有效的缓解策略。

1.2 故障检测方式

1.2.1 完全故障检测

在分布式系统中，组件完全故障意味着它不响应或不发送消息。检测完全故障的基本方法是健康检查，有ping/echo和heartbeat两种形式：
- Ping/echo ：由监控组件发起，向被监控组件发送消息，被监控组件需在规定时间内响应，若未响应，监控组件会多次尝试后判定其故障。
- Heartbeat ：由被监控组件主动发起，定期向监控组件发送消息表明自身仍活跃，监控组件在错过多次心跳后判定其故障。

1.2.2 可疑输出检测

组件或模型的可疑输出更难检测。在设计阶段就需认识到组件输出可能存在问题，像传感器数据和模型预测都可能有不确定性。可通过冗余和投票机制、设置护栏来处理可疑输出。

1.2.3 运行时错误检测

持续监控输入数据和输出，检测异常和分布外数据，可采用以下技术：
- 监控准确性、精度、召回率、F1分数等指标，以及自定义指标，还应包含基础设施健康指标。
- 设置警报，当指标偏离基线时