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人工智能 + eBPF 驱动的 OS+OS 架构故障快速恢复解决方案

发布时间: 2025-11-04

基本信息

合作方式： 技术服务
成果类型： 发明专利,实用新型专利,新技术
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本成果以 AIOPS 为底座，融合人工智能与 eBPF 技术，构建 “故障发现 - 分析定界 - 执行恢复” 全流程体系，专为 OS+OS 架构系统稳定运行设计。通过 eBPF 内核级采集指标、链路、日志数据（用户软件零侵入），AI 机器学习算法实现系统观测数据智能分析、事件预测（达成 “先知、先觉、先行” 运维目标）及微服务异常点快速定位；结合站点可靠性工程（SRE）与混沌工程，提升故障模拟真实度与服务可靠性验证能力，支持冗余切换、流量绕行、容灾迁移等恢复手段，解决传统运维 “响应慢、侵入性强、故障预判难” 问题，为 OS+OS 架构提供高效故障快恢支撑。
成果亮点
***+eBPF 双驱效能：AI 事件预测准确率超 90%，提前规避潜在故障；eBPF 采集实现 “零侵入、低消耗”（资源占用较传统工具降 60%），突破运维效率与系统负载矛盾；2. 全链路故障快恢：覆盖 “数据采集 - 智能诊断 - 异常定位 - 恢复执行” 闭环，业务抢通时效提升 80%，异常点修复周期缩短 70%；*** + 混沌工程赋能：基于 eBPF 优化故障模拟场景真实性，结合 AI 事件预测优化模拟方案，验证服务可靠性，降低实际故障发生率 35% 以上；***+OS 架构专属适配：深度匹配双层操作系统协同需求，统一数据格式与运维标准，兼容容器动态变化，满足分布式系统多场景故障快恢需求。
团队介绍
团队聚焦 OS+OS 架构运维技术创新，以 “AI+eBPF 重构故障快恢体系” 为核心目标，整合人工智能算法研发、eBPF 内核技术、SRE / 混沌工程三大能力。核心成员来自计算机系统、机器学习、云原生运维领域，拥有 10 年以上大型分布式系统故障处理经验，曾主导企业级 OS+OS 架构运维体系搭建。团队突破 eBPF 动态数据采集、AI 事件预测模型、混沌故障模拟等关键技术，研发智能诊断工具与快恢预案系统，已为金融、互联网等行业客户提供服务，支撑多套 OS+OS 架构系统稳定运行，助力企业实现运维从 “被动响应” 向 “主动预测” 转型，技术成果获云原生运维行业权威认可。
成果资料