运维体系（Ops / SRE Platform）
目标：让系统“可发布、可回滚、可治理、可恢复”
P0（基础运维）
├── CMDB
├── 容器平台（K8s）
├── 发布平台
├── 配置中心
P1（稳定运行）
├── 服务治理（Service Mesh / Dubbo / SpringCloud）
├── 运维工具集
P2（事件驱动）
├── 事件中心（告警 / 事件 / 变更）
├── 灰度平台（Feature Flag）
├── 变更管理平台
P3（可靠性工程）
├── 自动化运维 / 自愈
├── 容量 & 成本管理
├── 运维审计 / 合规
下面我用工程化、平台化、可落地的方式，把预测性运维（Predictive Operations / Predictive Maintenance in IT）讲清楚，重点放在它到底预测什么、怎么做、和传统运维/SRE 的本质差异，以及如何在你当前的平台体系中自然演进出来。
一、一句话定义（先给结论）
预测性运维： 基于历史与实时运行数据，通过统计模型 / 机器学习 / 时序分析，提前预测系统未来的故障风险、性能退化或容量瓶颈，并在问题发生之前触发预防性或自动化干预的运维模式。
核心关键词只有四个： 提前（Before）｜概率（Risk）｜趋势（Trend）｜干预（Action）
二、预测性运维 vs 传统运维 / SRE
| 维度 | 传统运维 | SRE | 预测性运维 |
|---|---|---|---|
| 触发方式 | 故障后 | 告警触发 | 风险触发 |
| 时间点 | After | During | Before |
| 决策依据 | 经验 | 指标 & SLO | 趋势 & 概率 |
| 处理方式 | 人工 | 自动化 | 预防性 / 自愈 |
| 目标 | 恢复 | 控制 MTTR | 避免事故发生 |
一句话差异：
SRE 关注“出事了怎么快恢复”，预测性运维关注“别让它出事”。
三、预测性运维到底在“预测什么”？
不是“算命”，而是高度工程化的预测对象。
1️⃣ 故障风险预测（Failure Prediction）
预测：
- 服务在未来 T 时间窗口内 发生故障的概率
典型场景：
- JVM Full GC 频率持续升高
- 线程数 / FD 数逼近上限
- Error Rate 未超阈值，但趋势异常
输出不是“会不会挂”，而是：
Service A
未来 6 小时内故障概率：72%
主要风险因子：内存碎片化、GC 暴涨
2️⃣ 性能退化预测（Performance Degradation）
预测：
- RT 是否会在未来逐步恶化
- P99 延迟趋势是否不可逆
场景示例：
- 缓存命中率缓慢下降
- DB 慢 SQL 占比上升
- 依赖服务 RT 抖动传导
3️⃣ 容量与资源瓶颈预测（Capacity Prediction）
预测：
- CPU / 内存 / 磁盘 / 连接数 何时耗尽
- K8s 集群是否即将过载
典型输出：
当前增长趋势下：
Kafka Broker 磁盘将在 3.2 天后达到 85%
4️⃣ 故障演化路径预测（Failure Propagation）
预测：
- 一个局部异常，是否会演变成系统级事故
例如：
Auth Service RT ↑
→ Login Success Rate ↓
→ Order Create Error ↑
→ GMV 风险
这是你后面 AI 根因分析 / 拓扑推理 的重要前置能力。
四、预测性运维的技术基础（不神秘）
1️⃣ 数据基础（必须具备）
预测性运维 100% 建立在可观测性之上：
- Metrics（时序）
- Logs（事件）
- Traces（调用因果）
- Changes（变更）
- Topology（依赖）
👉 没有数据打通，谈预测性运维就是 PPT。
2️⃣ 常见预测方法（工程可落地）
（1）统计与时序模型（第一阶段最实用）
- 移动平均
- 指数平滑
- ARIMA / Holt-Winters
- 趋势外推
优点：
- 易解释
- 易落地
- 运维接受度高
（2）异常检测（Anomaly Detection）
- Seasonal Decomposition
- Isolation Forest
- 基于 SLI 的基线偏移
重点不是“是否异常”，而是：
异常是否持续 + 是否放大
（3）风险评分模型（Risk Scoring）
将多个信号融合：
Risk Score =
CPU Trend
+ Memory Fragmentation
+ Error Rate Gradient
+ Change Impact
输出一个可排序的风险列表，而不是一堆告警。
（4）机器学习（进阶阶段）
- LSTM / Prophet（时序）
- GBDT / XGBoost（特征融合）
- 图推理（依赖传播）
⚠️ 注意： ML 是“放大器”，不是起点。
五、预测性运维不是“看”，而是“动”
这是和“分析型平台”最大的区别。
预测 → 决策 → 行动（闭环）
示例 1：容量预测
预测：3 天后磁盘不足
→ 自动扩容
→ 同步调整 HPA
→ 标记成本变更
示例 2：性能退化
预测：P99 RT 持续恶化
→ 降级非核心功能
→ 限流
→ 暂停高风险变更
示例 3：故障风险
预测：Service X 风险高
→ 提前拉响“风险告警”（非事故）
→ 值班关注
→ 预执行 Runbook
六、在你整体运维体系中的位置
你可以这样理解演进关系：
监控
→ 告警
→ 事件
→ 自动化
→ SRE
→ 预测性运维
→ 智能自愈
📌 预测性运维是 SRE 的“下一层能力”，不是替代。
七、为什么很多公司“做不起来”
典型失败原因：
- 数据不干净、不统一
- 没有 Service 视角
- 只做预测，不敢自动执行
- 解释性差，运维不信
成功路径只有一条：
先“准”，再“早”，最后“自动”。
