序言 “狼來了”

"叮咚！CPU使用率超過90%！"

"叮咚！內存占用達到80%！"

"叮咚！連接池資源空閑數低于5%！"

凌晨3點，我們的老演員，運維工程師小李，再次被釘釘機器人中監控的Prometheus的告警吵醒，他盯著手機屏幕，眼神呆滯，本著“小心駛得萬年船，不可讓一個故障漏網”的原則，他還是艱難地對抗了睡意，把所有系統健康指標進行逐一排查，如期所料，又是一起誤報。

“悠悠蒼天，何薄于我？這玩意監控了個寂寞呀。”

告警對于廣大運維人員來說，真的是又愛又恨，不用長時間監控系統有異常之后通知運維人員，極大的節省了時間，但隨著設備規模的大量增加，原本較少誤報突然呈現了爆炸式的增長，從而使得“狼來了”式的告警逐漸降低了運維人員的警惕閾值，從而使得正真的故障狼來了之時，運維人員可能還蒙在鼓里，毫無反應。

前章 “AI智能體”

AI時代，是否有更好的解決方案？熱烈歡迎本場的主角“AI智能體”上線。

AI智能體，通常是指能夠感知環境、自主決策并執行動作以實現特定目標的一類人工智能系統。該系統結合了感知、推理、學習和行動能力，可以獨立或在人工協同指導下完成任務。

那么如何通過構建AI智能體來處理Prometheus的告警呢？基本可以遵循如下的功能模塊來處置。

▍一、感知模塊

負責接收和處理來自環境的各類信息，為后續決策提供所需的數據支持。該部分的準確性和敏感度會直接影響到后續的處理。常見的感知模塊一般可以使用如下方式：

文本感知：NLP模型（BERT/GPT）

圖像感知：CV模型（YOLO/ResNet）

語音感知：ASR系統

▍二、認知引擎

負責記錄相關故障處置的上下文信息及對應處置經驗。按照信息存活時間及相關信息的固化特征可以分為：

短期記憶：對話上下文管理（LSTM/Transformer）

長期記憶：一般使用知識圖譜、向量數據庫

在構建對應的認知記憶過程需要遵循嚴格的標準，比如在AI智能體在處理Prometheus告警時，需要考慮如下的因素：

歷史性：異常指標是否在相同周期內出現

全局性：異常指標在集群架構下影響力

價值性：何種嚴重程度需要提示為告警，把小李從床上拉起來

基礎信息：持續時間、嚴重程度

關聯關系：服務組來源信息

同時對于告警的處置結果執行方式也分為三個星級：

一星告警："嗯。"（記錄日志完事）

二星告警："嗯？"（發個Slack消息）

三星告警："啊！"（打電話+發短信+在辦公室拉防空警報）

▍三、決策中心

該模塊通過綜合考慮各種因素，運用邏輯推理和概率統計等方法，做出最優決策。在大模型逐漸成熟的當下，該部分主要由各大模型來扮演，如DeepSeek、GPT等，相關介紹材料很多，在此不再贅述。

▍四、執行模塊

依據決策中心提供的處理意見完成對應處理工作，設計的核心是完成與相關業務系統的交互與聯動，通常可以通過如下方式完成：

API調用：OpenAPI規范封裝

RPA操作：Playwright/Airflow集成

執行模塊是最終呈現處置的關鍵部分，最終來衡量AI智能體在過程中非人工介入程度，與工具的對接的豐富度及耦合度決定了執行的準確性。

▍五、反饋系統

實現系統的持續自我優化，通過計算關鍵指標（如任務完成率、耗時）來進行效果評估。常見的模型更新：

在線學習：Bandit算法實時調整策略

離線訓練：每周全量數據retraining

終章 “不看廣告，看療效”

▍第一回合：CPU使用率告警

Prometheus："報！CPU沖到95%了！"

AI："淡定，這是每日報表生成時間，你家CPU在996呢"

結果：標記為"預期波動"，Slack發個已處理消息

▍第二回合：磁盤空間不足

Prometheus："急急急！/var只剩5%了！"

AI："（查看歷史記錄）發現這個分區每周三都會這樣...等等，日志輪轉腳本又睡懶覺了？"

結果：自動觸發日志清理腳本，并在Jira創建工單："日志輪轉腳本又雙叒叕偷懶了"

▍第三回合：數據庫連接池耗盡

Prometheus："藥丸！連接池100%了！"

AI："（0.1秒內掃描全鏈路）前端流量激增→促銷活動忘了限流→這不是故障，這是KPI在發光啊！"

結果：自動擴容數據庫實例+@市場部："親，下次搞活動記得提前說哦~"

寫在最后：AI不是終點，而是起點

記住：

再智能的AI也干不過寫bug的程序員

再精準的過濾也擋不住老板的突發奇想

最好的監控系統也永遠有一個會罵“這什么破AI”的幕后運維小李

在完成該文章的過程中，消耗了作者4杯咖啡和12次對Prometheus的告警的親切問候。

審核編輯 黃宇