概述

AI助力监控告警诊断系统是一个基于MCP（Model Context Protocol）协议的智能运维平台，通过集成多种Kubernetes监控接口，实现告警的自动分析、根因定位和诊断报告生成，大幅提升运维效率和问题解决速度。

效果展示

告警列表展示

告警列表集中展示了系统中发生的所有监控告警事件，包括容器重启、资源不足、节点故障等各种异常情况。通过列表可以快速了解当前系统的健康状态和问题分布。

点击告警条目右侧的”诊断”按钮，系统会自动触发AI诊断流程，通过MCP接口采集该告警相关的多维度数据，包括资源配置、事件记录、应用日志等，进行智能根因分析。

事件列表展示

事件列表展示了Kubernetes系统产生的各种正常或异常的操作事件，包括容器生命周期事件、资源调度事件、系统操作记录等。通过事件列表可以追踪资源的状态变化历程。

对于异常事件（如重试警告、启动失败等），点击”诊断”按钮可以针对特定事件进行深度分析。系统会关联该事件发生时间点的相关日志和监控指标，分析事件产生的根本原因。

点击诊断功能

诊断报告采用分层结构设计，提供了更深入的诊断信息

核心功能特性

智能告警分析

• 自动关联分析: 将告警信息与相关资源、事件、日志自动关联

• 多维度诊断: 结合资源配置、运行状态、历史事件进行综合分析

• 根因定位: 智能识别问题根本原因，减少人工排查时间

数据采集接口集成

1. 监控告警接口

用途：实时获取集群告警信息
能力：告警级别、触发时间、受影响资源、告警描述

2. K8s事件接口

用途：收集Kubernetes集群事件流
能力：容器状态变化、调度事件、资源操作记录

3. K8s资源接口

用途：获取集群资源配置信息
能力：Pod配置、资源限制、重启策略、镜像信息

4. 日志查询接口

用途：检索容器应用日志
能力：错误日志、性能指标、业务异常记录

工作流程

自动化诊断流程

1. 告警触发

   • 系统监控到容器重启、资源异常等告警

   • 自动捕获告警ID和关键信息

2. 数据聚合

   • 通过MCP接口并行采集：

     • 告警详情信息

     • 相关Pod资源配置

     • 历史事件记录

     • 容器运行日志

3. AI智能分析

   • 关联分析多维度数据

   • 识别异常模式和关联关系

   • 定位问题根因

4. 报告生成

   • 自动生成结构化诊断报告

   • 提供解决建议和优化方案

诊断报告示例

报告结构

诊断报告

1. 告警详情

• 告警名称: 容器重新启动
• 告警等级: 警告
• 触发时间: 2025-12-01T02:58:32.394Z
• 受影响资源: Pod secure-cipher-5df7556478-bd45z

2. 资源配置分析

• 重启策略: Always
• 资源限制: CPU 1核，内存 1Gi
• 容器镜像: secure-cipher:1.0

3. 事件分析

• 容器启动完成
• 镜像拉取成功
• 重试警告
• 容器销毁

4. 根因诊断

• 主要问题: 容器因Error原因重启
• 重启次数: 近5分钟内重启1次
• 可能原因: 应用异常退出、资源不足等

核心优势

效率提升

• 自动化诊断: 减少人工排查时间90%以上

• 快速定位: 分钟级完成根因分析

• 批量处理: 支持多告警并行分析

准确性

• 数据驱动: 基于真实监控数据和日志

• 多源验证: 交叉验证告警、事件、日志信息

• 智能推理: AI模型识别复杂问题模式

易用性

• 统一接口: 标准化MCP协议集成

• 即开即用: 无需复杂配置

• 清晰报告: 结构化输出，易于理解

应用场景

适用场景

• 容器频繁重启诊断

• 资源不足预警分析

• 应用性能异常根因定位

• 部署故障快速排查

• 容量规划决策支持

通过AI助力监控告警诊断系统，运维团队可以实现从”被动响应”到”主动预防”的转变，显著提升系统稳定性和运维效率。