Sage DataMart — 数据集市模块

模型性能监控、供应商性价比分析、多维度数据下钻。

数据来源

数据源	模块	表	说明
模型调用记录	llmage	llmusage	每次 API 调用详细日志
模型定义	llmage	llm	模型名、catelog、供应商、owner
定价	pricing	pricing_program_timing	各模型供应商定价数据
供应链关系	supplychain	distribution_agreements	分销商(reseller) → 二级分销商(sub_reseller)
供应链关系	supplychain	product_org_auth	产品授权 org 关联链
组织架构	rbac	organization	org 基础信息（名称、类型、parentid）

维度层级（从供应链模块获取）

分销商(distributor, org_type='reseller')
  └─ 供应商/二级分销商(sub_reseller, org_type='sub_reseller')
       └─ 客户(customer, org_type='customer')

• 分销商与二级分销商关系：distribution_agreements(reseller_id → sub_reseller_id)
• 二级分销商与客户关系：organization.parentid 或 product_org_auth 授权链
• 注意: 不能用 organization.parentid 递归到顶来获取分销商，因为 parentid 是组织管理层级，不代表供应链业务关系。分销商归属必须从 supplychain 模块获取。

集市表

表名	说明	粒度
dm_model_call_fact	模型调用事实表	每次调用
dm_model_perf_daily	模型性能天汇总	天/模型/组织
dm_provider_cost_daily	供应商性价比天汇总	天/模型/供应商

取数频率

ETL 任务	频率	说明
sync_call_fact	每 5 分钟	增量同步 llmusage → dm_model_call_fact
aggregate_daily_perf	每小时	聚合当天 dm_model_call_fact → dm_model_perf_daily
aggregate_provider_cost	每天 1 次	聚合同模型供应商性价比 → dm_provider_cost_daily

业务指标

性能指标

• TTFT (Time To First Token): 首 Token 响应时间，来源 llmusage.responsed_seconds
• TTOT (Time To Output Total): 完成时间，来源 llmusage.finish_seconds
• 成功率: status='SUCCEEDED' / 总调用数
• 失败率: status='FAILED' / 总调用数
• 并发度: 同一时间窗口内活跃请求数

性价比

• 单价: total_amount / total_tokens，按模型+供应商维度对比
• TTFT × 单价：综合性价比排序

多维度

• 分销商(reseller) → 二级分销商(sub_reseller) → 客户(customer)
• 层级关系来自 supplychain 模块：distribution_agreements + product_org_auth
• 每层独立统计：用量、模型分布、性能、费用

Dashboard 看板

模型性能看板 /sage_datamark/index.ui

• 4 个统计卡片：平均 TTFT、成功率、今日调用、失败数
• 模型排行表：TTFT / TTOT / 成功率 / 调用次数 / 金额

供应商性价比看板 /sage_datamark/provider_roi.ui

• 同模型不同供应商对比
• 单价(¥/token)、TTFT、调用次数、总费用

API 接口

端点	方法	说明
/sage_datamark/api/model_perf.dspy	POST	模型性能统计
/sage_datamark/api/provider_roi.dspy	POST	供应商性价比

model_perf.dspy

// 请求
{"date": "2026-07-17", "model": "qwen3-max"}

// 响应
[{
    "model": "qwen3-max",
    "avg_ttft_ms": 320.5,
    "avg_ttot_ms": 2100.3,
    "success_rate": 98.5,
    "total_calls": 12340,
    "success_calls": 12155,
    "fail_calls": 185,
    "total_amount": 246.80
}]

provider_roi.dspy

// 请求
{"model": "qwen3-max"}

// 响应
[{
    "model": "qwen3-max",
    "providerid": "aliyun",
    "total_calls": 5000,
    "total_tokens": 5000000,
    "total_amount": 10.00,
    "unit_price": 0.000002,
    "avg_ttft_ms": 280.5
}]

部署

cd ~/sage/pkgs
git clone git@git.opencomputing.cn:yumoqing/sage_datamark.git
cd sage_datamark && pip install .
py3/bin/python scripts/load_path.py

# 添加 ETL cron 任务（在 Sage start.sh 或系统 cron）
# 每 5 分钟同步
*/5 * * * * cd ~/sage && py3/bin/python -c "
from sage_datamark.etl import run_etl_sync
from sqlor.dbpools import DBPools
from appPublic.jsonConfig import getConfig
import asyncio
config = getConfig('.')
db = DBPools(config.databases)
async def go():
    env_dbname = ServerEnv().get_module_dbname('sage_datamark')
    async with db.sqlorContext(env_dbname) as sor:
        await run_etl_sync(sor)
asyncio.run(go())
"

# 重启 Sage，访问 /sage_datamark/index.ui