AI模型推理服务接口生命周期规范

AI模型推理服务接口生命周期规范一、总则（一）目的规范。为明确AI模型推理服务接口生命周期管理要求，提升服务稳定性与安全性，本规范旨在提供系统性操作指引。各相关部门需严格遵照执行。（二）适用范围。本规范适用于公司所有自研及第三方引入的AI模型推理服务接口，涵盖从设计开发至废弃的全生命周期管理。二、接口设计开发（一）需求评审标准。1.模型能力匹配。接口需完整支持模型输入输出规范，不得存在功能缺失。2.安全性要求。必须包含身份认证、权限控制等机制。3.性能指标。P95响应时间不得超过200ms，并发处理能力需满足峰值需求。评审通过后方可进入开发阶段。（三）开发实施规范。1.代码实现要求。采用TypeScript或Java标准开发，禁止使用已废弃API。2.日志规范。必须记录请求ID、调用时长、错误码等关键信息。3.版本控制。每次变更需提交GitLabCodeReview，分支命名需符合"vX.Y.Z-模块名"格式。三、测试验证（一）测试流程要求。1.单元测试。覆盖率需达80%以上，使用Jest或JUnit执行。2.集成测试。需模拟真实业务场景，验证接口交互逻辑。3.性能测试。使用JMeter模拟10000并发请求，持续压力测试需达1小时。（二）测试结果处置。1.严重缺陷。必须修复后重新测试，并提交测试报告。2.一般缺陷。纳入后续版本修复计划。3.临时方案。需制定风险说明，明确上线后监控要求。四、部署上线（一）发布流程。1.环境准备。测试环境需与生产环境配置一致，包括网络策略、资源配额等。2.发布策略。采用蓝绿部署，优先选择非业务高峰期执行。3.风险预案。需制定回滚方案，明确触发条件。（二）上线监控。1.实时监控。使用Prometheus采集接口QPS、错误率等指标。2.异常告警。设置阈值，告警级别分为P1（5分钟内恢复）、P2（1小时内恢复）两级。3.应急处置。需建立值班制度，明确各环节处理人。五、运行维护（一）日常巡检。1.巡检周期。每日08:00、14:00、22:00执行全量接口检查。2.巡检内容。验证接口可用性、性能指标、日志完整性。3.异常处置。发现P1级别问题需立即上报，P2级别问题纳入次日处理计划。（二）变更管理。1.变更分类。分为紧急变更（需2小时前报备）、计划变更（需提前24小时审批）。2.变更流程。需经过申请-评估-实施-验证四步走。3.变更记录。所有变更需在Confluence中存档，包括变更原因、执行人、验证结果。六、废弃处置（一）废弃标准。1.使用率达标。连续3个月请求量低于100次/日。2.技术淘汰。模型被更新版本替代。3.业务调整。相关业务已迁移至其他系统。（二）处置流程。1.停用通知。需提前30天发布停用公告，明确停用时间。2.数据迁移。历史数据需归档至DataLake，保留期限为1年。3.资源回收。删除相关API网关配置、缓存配置等。七、组织保障（一）职责分工。1.技术部门。负责接口开发、测试、部署等全流程技术支持。2.运维部门。负责日常监控、应急响应、变更实施。3.业务部门。负责需求提报、使用反馈、废弃决策。（二）考核机制。1.KPI指标。接口可用性需达99.9%，平均故障解决时间不超过30分钟。2.问责制度。连续3次发生P1级别问题，相关责任人需提交分析报告。3.培训要求。每季度组织接口规范培训，考核合格后方可参与开发工作。八、附则（一）文档管理。本规范每年修订一次，修订版本需经技术委员会审议通过。各接口文档需与规范保持一致，使用GitLabWiki统一管理。（二）解释权