前言

在之前的系列文章中，我们围绕软件工程与 AI 的融合展开了多维度探讨，内容多偏向宏观视角与理论层面。

今天为大家带来更轻量化、易理解的实战干货 —— 分享我们基于 AI 开展故障分析的多个实际案例及落地效果。

故障智能分析

以下将介绍 3 个典型场景案例，所有案例均基于行云创新旗下基础云原生应用平台 CloudOS 实现。

案例一：诊断数据库连接异常的场景

场景构造

1. 搭建 “Java + MySQL” 的简单应用场景，并在 Java 服务中配置健康探针。

2. 手动将 MySQL 的 Pod 副本数调整为 0。

案例效果

1. 待 Java 组件出现故障后，点击 “故障诊断” 功能。

2. 从下图效果可见，智能体可准确识别故障原因，并同步给出正确的处理建议。

案例二：诊断配额不足导致 Pod 调度失败的场景

场景构造

搭建 “Java + MySQL” 的简单应用场景，将 MySQL 的 CPU 请求（request）设置为超过单个节点的 CPU 核心数，并保存架构图。

案例效果

1. 点击架构图右上角的「发布」按钮部署应用，进入应用管理页面查看发布进度，可发现 MySQL 发布失败；此时点击应用左上角的「智能诊断」功能，系统将自动分析失败原因并给出建议。

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2. 从下图可见，系统已准确识别到故障的原因。

3. 同时也提供了对应的正确处理建议。

案例三：诊断镜像拉取失败导致 Pod 调度失败的场景

场景构造

搭建 “Java + MySQL” 的简单应用场景，修改 MySQL 的镜像为不存在或无法拉取的版本（本案例中使用不存在的镜像），并保存架构图。

案例效果

1. 点击架构图右上角的「发布」按钮部署应用，进入应用管理页面查看发布进度，可发现 MySQL 发布失败；此时点击应用左上角的「智能诊断」功能，系统将自动分析失败原因并给出建议。

2. 从下图可见，智能体已准确识别故障原因 —— 镜像仓库中不存在该指定镜像。

3. 同时也提供了对应的正确处理建议。

结语

1. CloudOS 平台的故障智能诊断能力，本质是调用底层智能体的 API 实现，而该智能体基于智能体平台通过可视化方式搭建。这种 “底层智能体支撑 + 上层业务调用” 的模式，正是各类业务系统实现智能化升级的典型路径。

2. 若要进一步提升 AI 故障分析的精准度与智能性，需为 AI 补充更多关联数据，例如日志信息、告警记录、节点监控数据、K8s 集群信息、代码库提交的 diff 信息等。

3. AI 故障分析要实现良好落地效果，必须深入实际业务场景：通过真实案例沉淀 “分析经验”，让智能体结合这些经验优化分析逻辑，最终提升故障诊断能力。