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TReNDS如何利用Amazon Bedrock自动化根因分析，将故障排查从30分钟缩短至60秒
TReNDS（佐治亚州立大学转化神经影像与数据科学研究中心）在AWS上构建了一套基于Amazon Bedrock的智能体AI流水线，用于自动化生产环境中的错误根因分析。该中心与佐治亚理工学院、埃默里大学合作，自2019年起将基础设施运行在AWS上，应用包括研究工具和API，均部署在Amazon EKS上，日志通过FluentBit发送至Amazon CloudWatch。随着应用增长，错误调查成为耗时瓶颈，工程师通常需要15–30分钟甚至更长时间来手动排查。TReNDS利用Amazon Bedrock和开源的Strands Agents SDK，结合CloudWatch订阅过滤器、Lambda和GitHub源码，构建了实时错误检测与根因分析系统，将平均排查时间降至60秒以内。该系统不仅总结错误信息，还能拉取日志上下文、读取源代码并生成结构化分析。文章详细介绍了架构设计、实现原理和实际效果，展示了生成式AI在运维自动化中的巨大潜力。
