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云原生 AI 系统中的故障检测通过实时识别动态分布式基础设施中的问题来确保平稳运行。以下是你需要知道的：
快速提示: 像这样的工具 prompts.ai 还有像这样的平台 Datadog 和 新遗物 提供自动运行状况检查、异常检测和预测分析等高级功能，以有效管理云原生 AI 系统。
故障检测不仅仅是修复问题，还要在问题发生之前进行预防。
实时监控使您可以即时了解系统性能，从而可以快速响应警报并在出现趋势时发现趋势。这在云原生环境中尤其重要，在这些环境中，条件可能会迅速变化，这使得传统的监控方法无法满足需求。
向云原生架构的迁移正在加快。一项调查由 帕洛阿尔托网络 透露，2023年有53％的组织将其工作负载过渡到云端，预计未来两年这一数字将达到64％。
另一方面，运行状况检查是结构化评估，用于确认系统组件是否正常运行。自动化是这里的秘诀——自动运行状况检查可最大限度地减少人为错误，并确保任何事情都不会被忽视。通过及早发现效率低下和缺陷，定期运行状况检查可以提高系统的可靠性。
Netflix公司向微服务的过渡是这种方法付诸实施的一个很好的例子。他们的举动显著减少了容量问题，实现了更快的扩展。
“我们选择了云原生方法，重建了几乎所有的技术，从根本上改变了公司的运营方式。从架构上讲，我们从单一应用程序迁移到数百个微服务，并使用NoSQL数据库对数据模型进行了非规范化。[...]必须建造许多新系统，学习新技能。将 Netflix 转变为云原生公司需要时间和精力，但它使我们处于更好的位置，可以继续发展并成为全球电视网络。” — Yury Izrailevsky，Netflix 云和平台工程副总裁
另一个值得注意的案例是意大利医疗保健公司 赞邦，它与云原生监控工具合作，为16个网站创建了统一的编辑平台。这种转变使新网站的设置成本降低了55％，而超过70％的生态系统过渡到新的基础架构。
为了使运行状况检查有效，它们应该轻量级且资源节约。保护运行状况检查端点以防止未经授权的访问也至关重要。区分关键依赖关系和非关键依赖关系有助于有效地确定问题的优先级。警报应侧重于关键指标和服务级别目标 (SLO)，人工智能和机器学习在自动发出警报和减少因过多通知而造成的疲劳方面发挥作用。
这种监控级别为更复杂的异常检测技术奠定了基础。
机器学习通过识别数据中可能被忽视的细微异常，将故障检测提升到一个新的水平。这些系统可以快速高效地分析庞大的数据集，从过去的数据中学习以发现与正常行为的偏差。
例如，基于联邦学习的云原生人工智能模型获得了令人印象深刻的94.3％的F1分数，超过了传统的集中式深度学习模型（89.5％）和基于规则的系统（76.2％）。其96.1％的召回率凸显了其对异常的敏感性，而92.7％的精度率最大限度地减少了虚假警报。
深度学习模型，例如 LSTM 和 Transformer 模型，在捕获系统日志和性能指标中的复杂时间模式方面特别有效。这些模型可以提前预测存储故障，从而实现自动备份以防止中断。他们还成功地实时检测网络流量异常，识别拥塞、数据包丢失或网络威胁等问题。
具有自学功能的现代 AI 模型会随着时间的推移适应新类型的异常，与静态深度学习模型相比，未被发现的威胁减少了 23%。它们还提供运营优势，例如，与边缘环境中的传统模型相比，CPU 使用率降低了 30%，GPU 工作负载减少了 22%。平均推理时间也更快——只有 3.2 毫秒，相比之下，集中式模型为 8.7 毫秒，独立系统为 5.4 毫秒。
一项关于人工智能驱动的异常检测的研究表明，在 25 个团队中部署此类解决方案可将平均检测时间 (MTTD) 缩短了 7 分钟以上，解决了 63% 的重大事件。
为了提高准确性，可以采用诸如异常分数阈值和反馈回路之类的高级技术。来自人类专家的反馈有助于完善 AI 模型，减少误报，并随着时间的推移增强检测。
这些完善的方法为预测分析奠定了基础，预测分析可以在潜在故障发生之前进行预见。
预测分析不仅限于检测，它还使用机器学习来分析历史和实时数据，发现模式，并生成预测，帮助在问题出现之前将其预防。这种主动方法正在重塑组织管理其云基础架构的方式。
通过收集数据、应用人工智能进行分析、自动响应和持续学习，预测系统会随着时间的推移提高其准确性。主要功能包括预测性扩展、容量规划、故障预测和成本优化建议，所有这些功能共同构成云原生环境的预警系统。
这项技术的财务影响是巨大的。例如，全球医疗保健预测分析市场在2024年价值167.5亿美元，预计到2032年将增长至1845.8亿美元，复合年增长率（CAGR）为35.0％。 高盛 据估计，到2030年，生成式人工智能将占云总支出的10-15％，相当于2000亿至3000亿美元的投资。
“预测分析就像让你的数据有发言权和远见感。” — 亚历山大·皮赫托夫尼科夫，TechMagic交付总监
真实的例子突显了预测分析的潜力。西门子在其制造工厂中使用人工智能来监控机器性能，预测设备故障的准确度超过90％，并通过提高效率每年节省约100万美元。同样，Verizon将人工智能集成到其网络管理系统中，通过实时异常检测和自动修复将服务中断减少了25％。
要有效实施预测分析，请将日志、指标和事件集中到一个统一的系统中。从小处着手，专注于特定领域，例如自动缩放或成本优化，然后在获得信心时向上扩展。选择与您的云平台和现有监控系统兼容的 AI 工具。持续学习至关重要-将结果反馈到 AI 模型中以提高其准确性。虽然人工智能处理重复的任务和建议，但人类专家应监督复杂的决策并执行政策。这些系统可以实时处理遥测数据，例如 CPU 使用率、内存消耗、网络流量和 I/O 操作。
故障检测工具已经取得了长足的发展，现在整合了人工智能驱动的分析、实时异常检测和自动响应。这些进步超越了传统的监控，提供了有助于优化基础设施和提高效率的工具。
现代可观测性工具集成了日志、指标和跟踪，以提供实时见解和主动异常检测。它们通常包括实时监控、动态异常检测、自动根本原因分析和可自定义的仪表板等功能。
以下是一些热门选项的详细介绍：
这些工具重点介绍了现代平台如何通过速度和准确性增强故障检测。下表总结了它们的主要特征：
prompts.ai 将故障检测更进一步，专注于实时令牌监控和即时编排。通过跟踪所有大型语言模型 (LLM) 集成的代币化，它提供了对系统性能和资源使用情况的详细见解。其即用即付定价模式可确保精确的成本跟踪，同时实现与各种 LLM 平台的无缝集成。
一个突出的特点是 即时编排，它将复杂的任务分解为较小的步骤。这种方法可以更轻松地查明故障点和简化调试。自动回归和评估管道通过防止即时版本更新时出现中断，进一步增强了可靠性。
该平台的与模型无关的蓝图允许团队使用任何 LLM 平台，从而最大限度地降低与供应商锁定相关的风险。真实的例子证明了它的有效性：
诸如线程评论和无代码编辑器之类的协作功能使技术和非技术用户都能有效地做出贡献，从而减少沟通不畅并改善结果。
选择故障检测平台时，请关注以下关键因素：
此外，还要优先考虑即时异常检测、指标关联、预测分析和自动修复等功能。透明的定价模式对于避免意外成本至关重要。安全也应该是重中之重——寻找具有人工智能安全态势管理（AI-SPM）等功能的平台来主动保护系统。
现代平台正在从被动故障排除转向主动管理。通过利用机器学习、模式识别和大数据分析，这些工具可以预测和预防事件，启用自我修复系统，并实时通知开发人员以支持更好的决策。
在云原生 AI 系统中实现故障检测需要的不仅仅是部署监控工具。一项经过深思熟虑的策略，包括设置明确的基准、建立冗余和自动响应，可以显著减少停机时间并最大限度地减少错误。
创建准确的基准是故障检测的关键第一步。如果不清楚地了解 “正常” 是什么样子，系统要么对虚假警报反应过度，要么无法检测到实际问题。该过程包括分析几周内的典型使用模式，以捕捉活动的自然变化。
需要监控的关键指标包括登录频率、数据量、流量模式和文件访问权限。这些指标是检测算法的基础。
“TDR 持续监控云环境，以建立正常行为的基准并标记异常模式，例如未经授权的访问尝试、流量峰值或可疑登录。”-Wiz
机器学习可以通过随着网络的发展不断调整这些基准来提供帮助，从而确保即使在系统扩展或更改功能时它们也能保持相关性。要进行实时检测，尤其是在有流数据的环境中，必须根据这些基准模型不断评估活动。国外 IP 地址或意外数据传输等指标可以发出潜在威胁信号。
来自科堡入侵检测数据集 (CIDDS) 的案例研究强调了基准的重要性。图表分析将IP地址192.168.220.15标记为关键节点，揭示了工作日活动增加和周末几乎完全不活动的模式，这可能表明定期维护。
基准到位后，下一步就是通过冗余确保系统的弹性。
冗余对于在故障期间维持系统运行至关重要。由于IT停机使企业平均每分钟损失5,600美元，因此制定健全的冗余计划既是财务优先事项，也是技术优先事项。
首先使用硬件、软件和数据冗余解决单点故障。地理冗余更进一步，在多个地点复制数据和服务，以防区域中断或灾难。这通常涉及混合使用同步复制以实现实时一致性，同时使用异步复制来管理延迟。
负载平衡是另一个必不可少的工具，它可以在服务器之间分配流量，以防止任何单个系统不堪重负。配置可以是主动-主动，所有系统共享负载，也可以是主动-被动配置，备份系统可以在需要时随时接管。
像Netflix这样的领先公司， 亚马逊，以及 谷歌云 在中断期间，依靠地理冗余和负载平衡来维持服务。
“容错不是备用计划；它是正常运行时间所依赖的生命线。”-Tenecom 运营副总裁 Julio Aversa
为确保这些系统按预期运行，请监控所有基础设施层并定期模拟故障以测试您的防御能力。自动化故障转移流程和进行例行演练可以让您的团队做好准备，使之能够在冗余系统激活后进行有效的响应。
冗余与主动监控相结合，构成了持续可用性的支柱。
自动化将故障检测从被动过程转变为主动过程，从而能够以最少的人为干预更快地解决问题。自愈系统可以自动解决故障，而自动修复可显著缩短平均解决时间 (MTTR)。
例如，自动响应，例如隔离问题、屏蔽威胁以及在检测到故障后立即扩展资源。自定义自动化手册可以根据严重性和潜在影响对事件进行优先排序，从而进一步简化响应，确保立即解决关键威胁。
一家金融服务公司通过使用以下方法展示了自动化的力量 Moogsoft的 AIOps 平台。通过自动进行事件关联和降噪，该公司将其平均检测时间 (MTTD) 缩短了 35%，MTTR 减少了 43%，从而降低了停机成本和改善了客户体验。
与现有工具（例如 SIEM、端点安全平台和威胁情报系统）的无缝集成对于有效的自动化至关重要。事故发生后，自动绩效审查可以帮助确定需要改进的领域，并完善应对组织中新出现的威胁和变化的策略。
自动化的成功在于取得适当的平衡。虽然例行问题应立即通过自动化系统解决，但复杂的问题应通过所有必要的背景和分析结果上报给人工操作员。
有效发现故障可以改变人工智能系统的游戏规则，它可以提高可靠性、缩短停机时间并提高客户满意度。这些优势为自愈系统和全面更顺畅的运行铺平了道路。
人工智能驱动的故障检测带来了许多好处：更高的准确性、更快的问题解决速度和更少的停机时间。这些改进转化为更低的成本、更强的客户信任和更高效的工作流程。例如，自我修复系统可以将停机时间缩短多达40％，从而使人工智能应用程序的整体效率更高。而且，更少的停机意味着更少的开支。
除了基础知识外，现代故障检测系统还通过即时识别异常行为或潜在漏洞来增强安全性。它们还通过预测资源需求和自动调整容量来简化可扩展性。这样可以确保即使在高流量时段也能保持稳定的性能。
这些改进波及整个组织。他们建立了客户信任，减少了支持请求的数量，并使技术团队腾出时间专注于创新，而不是不断进行故障排除。
“实现高可用性的最佳方法是根据预期和处理故障来设计系统。” — Netflix 的 Chaos Monkey 博客文章
prompts.ai 提供了为云原生 AI 工作流程量身定制的强大平台。其多模态工作流程和实时协作工具非常适合管理复杂、永不停机的人工智能系统的团队。
通过集成大型语言模型，prompts.ai 提供高级异常检测和自动报告。该平台的即用即付定价模式可确保具有成本效益的扩展，完全符合云原生原则——仅按使用量付费。
最重要的是，prompts.ai 使用加密数据和矢量数据库将安全放在首位。其跟踪代币化和连接大型语言模型的能力无缝增强了其代币监控和即时编排能力。这为预测分析打开了大门，预测分析可以在潜在故障影响用户之前将其发现。
如果你要设置新的故障检测系统或升级现有系统，本指南中的策略与 prompts.ai 等平台相结合，为构建在云原生环境中蓬勃发展的弹性、自我修复的人工智能系统提供了一条清晰的途径。
人工智能驱动的故障检测在保持云原生系统的平稳运行方面起着关键作用。通过及早发现潜在问题，它允许团队在问题升级之前采取行动。这不仅最大限度地减少了计划外停机时间，而且还增强了系统从中断中恢复过来的能力。最重要的是，人工智能可以简化复杂的诊断并自动进行自我修复，从而减少了对手动干预的需求。
从财务角度来看，基于人工智能的故障检测有助于避免代价高昂的停机并降低维护成本。它简化了运营，削减了监控费用，并确保资源得到有效利用。这使其成为维护可靠且经济实惠的云原生基础设施的实用解决方案。
了解什么构成云原生人工智能系统中的 “正常” 行为可能很棘手。不同的数据源、不断变化的工作负载以及这些环境的流动性质相结合，使得确定一致的基准指标变得困难。
为了解决这些复杂问题，组织可以依靠一些关键策略：
这些方法有助于应对云原生系统的不可预测性，确保它们按预期运行。
预测分析使企业能够在潜在的系统问题升级之前预测和解决这些问题，从而减少中断并提高可靠性。通过检查实时和历史数据，公司可以采取 主动步骤 例如安排维护或重新分配资源以保持运营平稳运行。
以制造业为例：公司依靠预测性维护来跟踪设备性能并预测潜在故障，从而帮助他们避免代价高昂的停机时间。同样，云原生系统使用预测模型来预测服务器过载或软件故障，从而确保功能不间断。这些示例显示了预测分析如何不仅有助于回避问题，还可以提高效率和整体服务质量。
