学生开发AIOps平台实现Docker服务自动修复

印度浦那的一名工程专业学生构建了一个AIOps平台，用于自动修复Docker服务。该平台集成了检测、预测、根因分析和自动修复功能。检测模块使用6种并行算法，包括统计Z-score、隔离森林、LSTM深度检测器、多变量相关性、季节性和漂移检测器。自动修复通过Docker SDK实现，平均恢复时间1.4-1.7秒，并设有置信度门槛（≥65%）、严重性门槛（仅HIGH/CRITICAL）、每服务30秒冷却、每小时10次操作限速及熔断器（连续3次失败触发）。平台通过了40/40可靠性测试（97%通过率）、108事件/秒负载测试零失败、17/17 RBAC测试、18/18多租户隔离测试和10/10 WAL恢复测试。技术栈包括Python、FastAPI、PostgreSQL、Redis、Docker SDK和JWT认证。作者寻求DevOps和SRE反馈，并提供免费试用。