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document_type: "architecture_design"
service: "MOMENTRY_CORE"
title: "Momentry Core 監控架構設計"
date: "2026-04-22"
version: "V1.0"
status: "active"
owner: "Warren"
created_by: "OpenCode"
tags:
  - "momentry"
  - "core"
  - "監控架構設計"
ai_query_hints:
  - "查詢 Momentry Core 監控架構設計 的內容"
  - "Momentry Core 監控架構設計 的主要目的是什麼？"
  - "如何操作或實施 Momentry Core 監控架構設計？"
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# Momentry Core 監控架構設計

| 項目 | 內容 |
|------|------|
| 建立者 | OpenCode |
| 建立時間 | 2026-04-22 |
| 文件版本 | V1.0 |
| 相關文件 | [ARCHITECTURE_OVERVIEW.md](./ARCHITECTURE_OVERVIEW.md)<br>[PERFORMANCE_AND_SCALABILITY.md](./PERFORMANCE_AND_SCALABILITY.md)<br>[SECURITY_ARCHITECTURE.md](./SECURITY_ARCHITECTURE.md) |

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## 版本歷史

| 版本 | 日期 | 目的 | 操作人 | 工具/模型 |
|------|------|------|--------|-----------|
| V1.0 | 2026-04-22 | 創建監控架構設計文件 | OpenCode | OpenCode / deepseek-v3.2 |

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## 1. 監控架構概述

### 1.1 監控目標
1. **系統健康**：確保所有服務正常運行
2. **效能監控**：追蹤系統效能指標與瓶頸
3. **業務指標**：監控關鍵業務流程與用戶行為
4. **安全監控**：偵測安全威脅與異常行為
5. **成本監控**：追蹤資源使用與成本優化

### 1.2 監控層次
```
應用層監控
    ├── 業務指標 (用戶行為、轉化率)
    ├── 應用效能 (API 響應、錯誤率)
    └── 用戶體驗 (頁面載入、互動延遲)
        ↓
系統層監控
    ├── 服務健康 (進程狀態、端口監聽)
    ├── 資源使用 (CPU、記憶體、磁碟)
    └── 網絡流量 (帶寬、連接數)
        ↓
基礎設施監控
    ├── 硬件狀態 (服務器、儲存)
    ├── 網絡設備 (路由器、交換機)
    └── 電源環境 (UPS、溫度)
```

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## 2. 監控指標體系

### 2.1 系統資源監控

#### 2.1.1 CPU 監控
| 指標 | 描述 | 告警閾值 | 測量頻率 |
|------|------|----------|----------|
| **CPU 使用率** | 總體 CPU 使用百分比 | > 80% 持續5分鐘 | 10秒 |
| **CPU 負載** | 平均負載 (1, 5, 15分鐘) | > 核心數×2 | 1分鐘 |
| **CPU 核心數** | 可用 CPU 核心數量 | 變化時告警 | 5分鐘 |
| **CPU 等待時間** | I/O 等待時間百分比 | > 20% 持續2分鐘 | 30秒 |

#### 2.1.2 記憶體監控
| 指標 | 描述 | 告警閾值 | 測量頻率 |
|------|------|----------|----------|
| **記憶體使用率** | 已用記憶體百分比 | > 85% 持續5分鐘 | 10秒 |
| **Swap 使用率** | Swap 空間使用百分比 | > 50% | 30秒 |
| **緩存使用量** | 文件緩存大小 | 監控趨勢 | 1分鐘 |
| **OOM 事件** | Out of Memory 事件 | 發生即告警 | 實時 |

#### 2.1.3 儲存監控
| 指標 | 描述 | 告警閾值 | 測量頻率 |
|------|------|----------|----------|
| **磁碟使用率** | 磁碟空間使用百分比 | > 90% | 5分鐘 |
| **磁碟 I/O** | 讀寫速度與延遲 | > 100ms 延遲 | 30秒 |
| **Inode 使用率** | Inode 使用百分比 | > 80% | 5分鐘 |
| **文件系統錯誤** | 文件系統錯誤數 | > 0 | 5分鐘 |

### 2.2 網絡監控

#### 2.2.1 網絡流量監控
| 指標 | 描述 | 告警閾值 | 測量頻率 |
|------|------|----------|----------|
| **帶寬使用率** | 網絡帶寬使用百分比 | > 80% 持續5分鐘 | 30秒 |
| **網絡錯誤率** | 錯誤包與丟包率 | > 1% | 1分鐘 |
| **TCP 連接數** | 活躍 TCP 連接數量 | > 10000 | 30秒 |
| **網絡延遲** | 網絡往返延遲 | > 100ms | 10秒 |

#### 2.2.2 端口監控
| 端口 | 服務 | 監控內容 | 告警條件 |
|------|------|----------|----------|
| **3002** | Momentry API | 端口監聽、響應時間 | 端口關閉、響應>1秒 |
| **3003** | Playground | 端口監聽、可用性 | 端口關閉、無法訪問 |
| **5432** | PostgreSQL | 連接數、查詢延遲 | 連接失敗、查詢>500ms |
| **6379** | Redis | 內存使用、命中率 | 內存>90%、命中率<80% |
| **6333** | Qdrant | 向量搜索延遲 | 搜索>100ms |

### 2.3 應用監控

#### 2.3.1 API 監控
| 端點 | 監控指標 | 告警閾值 | SLO 目標 |
|------|----------|----------|----------|
| `GET /api/health` | 響應時間、狀態碼 | 響應>200ms、非200狀態 | 99.9% 可用性 |
| `POST /api/videos/register` | 處理時間、成功率 | 處理>5分鐘、成功率<95% | 95% 成功率 |
| `GET /api/search` | 響應時間、召回率 | 響應>2秒、召回率<85% | P95 < 1.5秒 |
| `GET /api/chunks/{id}` | 緩存命中率、延遲 | 命中率<70%、延遲>500ms | 80% 緩存命中 |

#### 2.3.2 處理器監控
| 處理器 | 監控指標 | 告警閾值 | 恢復策略 |
|--------|----------|----------|----------|
| **ASR** | 處理時間、錯誤率 | 超時(3600s)、錯誤>10% | 重試、降級處理 |
| **OCR** | GPU 使用率、準確率 | GPU>90%、準確率<80% | 調整批量大小 |
| **CUT** | 算法複雜度、內存使用 | 內存泄漏、O(n²)增長 | 優化算法 |
| **YOLO** | 推理時間、檢測準確率 | 推理>100ms/幀、準確率下降 | 模型優化 |

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## 3. 監控工具棧

### 3.1 監控系統架構
```
數據收集層
    ├── Prometheus (指標收集)
    ├── Fluentd (日誌收集)
    ├── OpenTelemetry (追蹤數據)
    └── Filebeat (文件日誌)
        ↓
數據存儲層
    ├── Prometheus TSDB (指標存儲)
    ├── Elasticsearch (日誌存儲)
    ├── Jaeger (追蹤存儲)
    └── InfluxDB (時序數據)
        ↓
可視化層
    ├── Grafana (儀表板)
    ├── Kibana (日誌分析)
    └── Jaeger UI (追蹤可視化)
        ↓
告警層
    ├── Alertmanager (告警管理)
    ├── PagerDuty (值班管理)
    └── Slack/Email (通知渠道)
```

### 3.2 監控工具配置

#### 3.2.1 Prometheus 配置
```yaml
# prometheus.yml
global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'momentry-api'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:3002']
        labels:
          service: 'momentry-api'
          environment: 'production'

  - job_name: 'postgresql'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9187']  # postgres_exporter
        labels:
          service: 'postgresql'

  - job_name: 'redis'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9121']  # redis_exporter
        labels:
          service: 'redis'

  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']  # node_exporter
        labels:
          service: 'node'
```

#### 3.2.2 Grafana 儀表板
| 儀表板 | 用途 | 關鍵面板 |
|--------|------|----------|
| **系統概覽** | 整體系統健康 | CPU/記憶體/磁碟使用率 |
| **API 監控** | API 效能監控 | 響應時間、錯誤率、QPS |
| **數據庫監控** | 數據庫效能 | 查詢延遲、連接數、鎖等待 |
| **處理器監控** | 視頻處理監控 | 處理時間、隊列長度、錯誤率 |
| **業務監控** | 業務指標 | 註冊數、搜索數、用戶活躍度 |

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## 4. 日誌管理

### 4.1 日誌分級與格式

#### 4.1.1 日誌級別
| 級別 | 描述 | 使用場景 |
|------|------|----------|
| **ERROR** | 錯誤，需要立即處理 | 系統崩潰、數據丟失 |
| **WARN** | 警告，需要注意 | 效能下降、配置問題 |
| **INFO** | 信息，正常操作 | 用戶操作、系統狀態 |
| **DEBUG** | 調試，開發使用 | 詳細調試信息 |
| **TRACE** | 追蹤，詳細追蹤 | 性能分析、調試 |

#### 4.1.2 日誌格式規範
```json
{
  "timestamp": "2026-04-22T10:30:00Z",
  "level": "INFO",
  "service": "momentry-api",
  "module": "video_processor",
  "message": "Video processing completed",
  "video_id": "video_123",
  "duration_ms": 12345,
  "user_id": "user_456",
  "request_id": "req_789",
  "correlation_id": "corr_abc"
}
```

### 4.2 日誌收集與分析

#### 4.2.1 日誌收集配置
```yaml
# fluentd 配置
<source>
  @type tail
  path /var/log/momentry/*.log
  tag momentry.*
  format json
</source>

<filter momentry.**>
  @type record_transformer
  <record>
    hostname ${hostname}
    environment production
  </record>
</filter>

<match momentry.**>
  @type elasticsearch
  host elasticsearch.local
  port 9200
  logstash_format true
</match>
```

#### 4.2.2 日誌分析用例
| 分析場景 | 查詢語句 | 告警條件 |
|----------|----------|----------|
| **錯誤率分析** | `level:ERROR | stats count by service` | 錯誤數 > 10/分鐘 |
| **效能分析** | `message: /processing.*duration_ms/ | stats avg(duration_ms)` | 平均處理時間 > 警告閾值 |
| **用戶行為** | `message: /user.*action/ | stats count by user_id,action` | 異常行為模式 |
| **安全審計** | `message: /(login|auth|access)/ | search suspicious_pattern` | 登錄失敗 > 5次 |

---

## 5. 告警管理

### 5.1 告警策略

#### 5.1.1 告警級別
| 級別 | 響應時間 | 通知方式 | 處理流程 |
|------|----------|----------|----------|
| **P0 - 緊急** | 立即 | 電話、短信、推送 | 立即處理，全員通知 |
| **P1 - 高** | 15分鐘 | Slack、Email | 值班工程師處理 |
| **P2 - 中** | 1小時 | Email、儀表板 | 工作日處理 |
| **P3 - 低** | 24小時 | 儀表板 | 計劃性處理 |

#### 5.1.2 告警規則示例
```yaml
# alertmanager 配置
groups:
  - name: momentry-critical
    rules:
      - alert: APIDown
        expr: up{job="momentry-api"} == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "API service is down"
          description: "{{ $labels.instance }} has been down for more than 1 minute"
      
      - alert: HighCPUUsage
        expr: rate(process_cpu_seconds_total[5m]) * 100 > 80
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High CPU usage detected"
          description: "CPU usage is above 80% for 5 minutes"
```

### 5.2 值班管理

#### 5.2.1 值班排班
| 時段 | 值班人員 | 聯繫方式 | 覆蓋範圍 |
|------|----------|----------|----------|
| **工作日 9:00-18:00** | 開發團隊 | Slack、內部電話 | P0-P2 告警 |
| **工作日 18:00-9:00** | 值班工程師 | 手機、短信 | P0-P1 告警 |
| **週末/節假日** | 輪值工程師 | 手機、緊急電話 | P0 告警 |

#### 5.2.2 告警升級流程
```
檢測到告警 → 初始響應
    ↓
    評估嚴重程度
    ↓
P0/P1: 立即通知值班人員
P2/P3: 記錄到工單系統
    ↓
    開始處理
    ↓
    問題解決
    ↓
    撰寫事後報告
    ↓
    改進預防措施
```

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## 6. 監控最佳實踐

### 6.1 監控設計原則
1. **關鍵指標優先**：監控最重要的業務指標
2. **分層監控**：從基礎設施到應用層全面監控
3. **自動化監控**：自動發現、配置、告警
4. **可視化優先**：儀表板清晰展示關鍵信息
5. **告警有效性**：避免告警疲勞，確保告警有意義

### 6.2 效能優化建議
1. **指標採樣**：合理設置採樣頻率，平衡精度與成本
2. **日誌輪轉**：自動清理舊日誌，控制儲存成本
3. **查詢優化**：使用索引、聚合優化監控告警
4. **儲存分層**：熱數據快速訪問，冷數據歸檔存儲

### 6.3 成本控制策略
1. **監控成本分析**：定期分析監控系統成本
2. **資源優化**：根據使用模式調整資源配置
3. **數據保留策略**：設置合理的數據保留期限
4. **雲服務優化**：選擇合適的雲監控服務方案

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## 7. 未來發展方向

### 7.1 近期改進（1-3個月）
1. **AI 異常檢測**：使用機器學習檢測異常模式
2. **預測性監控**：基於歷史數據預測潛在問題
3. **自動化修復**：簡單問題自動修復機制

### 7.2 中期規劃（3-6個月）
1. **跨區域監控**：支持多區域部署監控
2. **多租戶監控**：為不同客戶提供隔離監控
3. **移動監控**：移動端監控應用

### 7.3 長期願景（6-12個月）
1. **智能運維**：AI 驅動的智能運維平台
2. **業務影響分析**：監控事件對業務影響分析
3. **自動擴展預測**：基於監控數據的自動擴展

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## 8. 總結

Momentry Core 的監控架構設計提供：
1. **全面覆蓋**：從基礎設施到應用層的完整監控
2. **實時響應**：快速檢測問題並通知相關人員
3. **數據驅動**：基於數據的決策與優化
4. **持續改進**：不斷優化監控策略與工具

通過完善的監控體系，確保系統穩定運行，快速發現並解決問題，為用戶提供高質量的服務。
