基于因果AI与DeepSeek的故障定位实践：技术解析与落地应用

引言

随着云原生与微服务架构的普及，系统复杂性急剧增加，故障定位成为运维领域的核心挑战。传统方法依赖人工经验与碎片化工具，存在效率低、效果难量化等问题。本文将分别探讨因果AI推理以及DeepSeek大模型推理两种技术路径，来实现故障定位的智能化升级，并分享实际落地效果。最后，本文继续深入分析两种技术路径的相关性以及在实际应用场景中的互补性。

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一、故障定位的行业痛点

1. 效果难以量化

   • 当前可观测性或者监控工具虽支持故障定位，但缺乏统一评价标准，例如：

     • 支持的故障场景数量（如500种细粒度场景）。当前绝大多数可观测或者监控工具都不能清晰地定义故障场景，无法像传统软件测试用例一样列举出业务系统运行过程中，哪些具体业务或者技术场景可能会故障，并有效地定位出来。

     • 定位颗粒度（服务级、接口级、SQL语句级，代码级）。绝大多数工具无法清晰地描述故障场景的颗粒度，定位的粒度越细，例如能够直接定位到代码或者SQL，说明定位的效果越好。

     • 定位耗时（分钟级 vs 小时级）。绝大多数工具无法提供即时性的自动化故障定位能力，从而也不能将从故障发生时到故障定位结果之间的时间进行量化。

   • 解决方案：构建RootTalk Sandbox系统（放链接，跳转到介绍文章），通过构建典型的故障演练系统以及具体的故障场景集，在具体业务环节执行标准化故障注入，通过即时性的效果验证实现量化评估。

2. 产品化难度高

   • 传统的故障定位方法，也就是AIOps，在项目实施过程中，工程量非常大。整个流程需经历数据平台搭建；选择最有价值的故障场景，从各个数据源（指标，日志，链路，业务数据）抽取有价值的数据并执行数据清洗，转化成标准的数据格式供机器学习模型使用；不断根据实际效果进行模型调参等环节，最终才能落地一个故障场景。然后继续下一个故障场景的重复流程。可以看出，整个项目周期长（半年以上）且难以标准化和产品化。

   • 解决方案：基于因果可观测性的标准，以及故障场景所需的数据信号进行统一数据采集，基于因果AI进行自动化故障根因推理，从而实现故障定位的产品化和标