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标签：AIOps、根因定位、可观测性、日志聚类、LLM、向量检索、Prometheus、ELK
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1. 背景：凌晨 3 点的 P0，定位 2 小时？
某电商大促，上千微服务并发飙升，告警电话连环轰炸：
• Prometheus 500+ 指标飘红；
• ELK 日志 10 GB/min 疯狂刷屏；
• 最终人工翻日志 2 小时才定位到 一个配置中心超时。
领导发话：“能不能 5 分钟自动告诉我是哪一行配置？”
于是我们把 大模型 变成了 分布式系统的“温度计”，直接读出异常根因。
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2. 技术方案：LLM + 向量检索 + 层次聚类
模块 选型 作用
日志/指标采集 Filebeat + OTel 统一 Schema
向量编码 Sentence-Transformer-Mini 日志 → 512 维
向量库 Qdrant + HNSW 毫秒级搜索
根因推理 Llama3-8B-LoRA 5-shot prompt
结果排序 Cross-Encoder 重排 Top-3 根因
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3. 流水线：3 步 5 分钟闭环
1. 异常检测：Prometheus Rule → 触发事件
2. 日志聚类：向量检索 + 层次聚类 → 100 条 → 5 条聚类中心
3. LLM 根因：5-shot prompt → JSON 输出 {service, file, line, reason}
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4. Prompt 模板（可直接抄）
你是一名 SRE 专家，根据下面异常聚类日志，给出根因：
[日志1] [日志2] [日志3] [日志4] [日志5]
返回 JSON：{"service":"xxx","file":"yyy","line":123,"reason":"..."}
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5. 代码速览（核心 80 行）
# root_cause.py
from qdrant_client import QdrantClient
from transformers import pipeline
import jsonclient = QdrantClient(":memory:") # 临时内存库
llm = pipeline("text-generation", model="llama3-8b-lora")def search_logs(query, top_k=100):hits = client.search("logs", query_vector=encode(query), limit=top_k)return [h.payload["raw"] for h in hits]def cluster_and_rank(logs):centers = h_cluster(logs, k=5)prompt = build_prompt(centers)return json.loads(llm(prompt, max_new_tokens=128)[0]["generated_text"])if __name__ == "__main__":print(cluster_and_rank(search_logs("timeout")))----
6. 实测案例
场景 输入 输出根因 耗时
配置中心超时 500 条日志 `{"service":"config","file":"client.go","line":88,"reason":"连接池耗尽"}` 3 min
缓存击穿 1200 条日志 `{"service":"cache","file":"redis.go","line":42,"reason":"未设置随机过期时间"}` 4 min
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7. 性能 & 成本
指标 数值 备注
日志向量库 1.2 GB 7 天滚动
LLM 推理 14 tokens/s RTX 4090
单次根因 0.8 元 OpenAI 3.5 API
私有化 单卡 4090 成本 1.5 万
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8. 踩坑 & 调优
坑 解决
日志格式不统一 Filebeat processors 统一 JSON
向量检索噪声 Cross-Encoder 重排 Top-10
LLM 幻觉 返回 JSON Schema 校验 + 重试
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9. 一键部署
git clone https://github.com/sre-ai/root-cause
docker-compose up -d
# 浏览器打开 http://localhost:3000----
10. 结语：让根因定位从 2 小时到 2 分钟
当异常日志不再靠人工“肉眼扫描”，
当大模型成为 SRE 的“温度计”，
你会发现 “5 分钟恢复”不再是 KPI，而是日常。
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