数据中台与AI助手的运行监控实践

小明：最近我们在做数据中台和AI助手的集成，感觉运行监控这块有点复杂。你有没有什么建议？

小李：确实，运行监控是保障系统稳定的关键。我们可以用Prometheus来收集指标，再配合Grafana做可视化。

小明：那怎么开始呢？有没有具体的代码示例？

小李：可以先写一个简单的Python脚本，模拟数据中台的运行状态，并暴露给Prometheus抓取。比如：

    from prometheus_client import start_http_server, Gauge
    import time

    # 定义指标
    data_processing_latency = Gauge('data_processing_latency_seconds', 'Data processing latency in seconds')

    def run():
        while True:
            # 模拟处理延迟
            latency = 0.5 + (time.time() % 1)
            data_processing_latency.set(latency)
            time.sleep(1)

    if __name__ == '__main__':
        start_http_server(8000)
        run()
    

小明：这样就能让Prometheus抓取到数据了？

小李：没错，然后我们可以在Grafana里配置数据源，创建仪表盘，实时查看处理延迟等关键指标。

小明：那AI助手那边呢？也需要监控吗？

小李：当然需要。比如可以监控API调用次数、响应时间、错误率等。我们可以使用类似的方式，将这些指标暴露出来，统一接入到监控系统中。

小明：明白了，这样整个系统就更可控了。

小李：对，运行监控不仅帮助我们发现问题，还能为优化提供数据支持。