Опорная идея
ML-модель стареет: меняется поведение пользователей, продукт, сезонность, источники данных и правила бизнеса. Поэтому мониторят data drift, prediction drift, latency, error rate, freshness, missing values и качество на размеченных примерах. Не каждый drift означает аварию, но каждый должен быть видимым.
Хороший мониторинг отвечает на вопрос: модель сломалась, данные изменились или изменился сам мир?