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在之前的系列文章中，我們圍繞軟件工程與 AI 的融合展開了多維度探討，內容多偏向宏觀視角與理論層面。（文末附前期系列文章）

恰逢情人節，今天為大家帶來更輕量化、易理解的實戰干貨 —— 分享我們基于 AI 開展故障分析的多個實際案例及落地效果。

以下將介紹 3 個典型場景案例，所有案例均基于行云創新旗下基礎云原生應用平臺 CloudOS 實現。

案例一：診斷數據庫連接異常的場景

場景構造

1. 搭建 “Java + MySQL” 的簡單應用場景，并在 Java 服務中配置健康探針。

2. 手動將 MySQL 的 Pod 副本數調整為 0。

案例效果

1. 待 Java 組件出現故障后，點擊 “故障診斷” 功能。

2. 從下圖效果可見，智能體可準確識別故障原因，并同步給出正確的處理建議。

案例二：診斷配額不足導致 Pod 調度失敗的場景

場景構造

搭建 “Java + MySQL” 的簡單應用場景，將 MySQL 的 CPU 請求（request）設置為超過單個節點的 CPU 核心數，并保存架構圖。

案例效果

1. 點擊架構圖右上角的「發布」按鈕部署應用，進入應用管理頁面查看發布進度，可發現 MySQL 發布失敗；此時點擊應用左上角的「智能診斷」功能，系統將自動分析失敗原因并給出建議。

2. 從下圖可見，系統已準確識別到故障的原因。

3. 同時也提供了對應的正確處理建議。

案例三：診斷鏡像拉取失敗導致 Pod 調度失敗的場景

場景構造

搭建 “Java + MySQL” 的簡單應用場景，修改 MySQL 的鏡像為不存在或無法拉取的版本（本案例中使用不存在的鏡像），并保存架構圖。

案例效果

1. 點擊架構圖右上角的「發布」按鈕部署應用，進入應用管理頁面查看發布進度，可發現 MySQL 發布失敗；此時點擊應用左上角的「智能診斷」功能，系統將自動分析失敗原因并給出建議。

2. 從下圖可見，智能體已準確識別故障原因 —— 鏡像倉庫中不存在該指定鏡像。

3. 同時也提供了對應的正確處理建議。

1. CloudOS 平臺的故障智能診斷能力，本質是調用底層智能體的 API 實現，而該智能體基于智能體平臺通過可視化方式搭建。這種 “底層智能體支撐 + 上層業務調用” 的模式，正是各類業務系統實現智能化升級的典型路徑。

   
   

2. 若要進一步提升 AI 故障分析的精準度與智能性，需為 AI 補充更多關聯數據，例如日志信息、告警記錄、節點監控數據、K8s 集群信息、代碼庫提交的 diff 信息等。

   
   

3. AI 故障分析要實現良好落地效果，必須深入實際業務場景：通過真實案例沉淀 “分析經驗”，讓智能體結合這些經驗優化分析邏輯，最終提升故障診斷能力。