概述

随着我司承接的IT运维和云托管项目增多，客户系统的复杂性导致故障预警和定位完全依赖工程师经验。传统基于固定阈值的监控工具误报率高，无法发现隐性故障，且告警风暴问题突出。一次小的故障可能因未能及时预警而演变为业务中断的重大事故，对客户满意度和公司声誉造成严重影响。为从“被动救火”转向“主动预警”，我们迫切需要引入AI技术，构建智能异常检测系统，以提升运维服务质量、降低客户流失风险。

需求详情

1.多源数据采集与融合：系统需能无缝接入Zabbix、Prometheus、ELK等常见监控工具的数据，并对指标、日志、链路追踪数据进行关联。2.智能异常检测算法：需集成或研发多种无监督/有监督算法（如孤立森林、LOF、LSTM时序预测、动态阈值算法），自动学习正常基线，检测指标异常、日志模式异常和业务流量异常。3.告警收敛与根因分析：实现智能告警压缩，将同一根因的多条告警合并；提供根因分析图谱，可视化展示故障传播路径，快速定位问题源头。4.可解释性与反馈闭环：AI模型的判定结果需具备可解释性，并允许运维人员对告警结果进行反馈（误报/漏报），用于模型的自优化。

技术参数

对核心业务指标的检测准确率>95%；误报率<5%；支持每秒万级指标数据的实时流处理；根因定位Top-3准确率>80%。

项目预期

实现运维告警数量减少70%，平均故障发现时间（MTTD）和平均修复时间（MTTR）均缩短50%以上，形成可产品化的AIOps解决方案。