AI测试架构知识库
首页
AI测试理论
AI测试理论
方法论体系
评估体系
对比分析
最佳实践
AI测试技术
AI测试技术
LLM技术
VLM技术
Agent技术
RAG技术
模型评估
自愈测试
AI测试场景
AI测试场景
UI测试场景
API测试场景
性能测试场景
安全测试场景
移动测试场景
AI测试工程
AI测试工程
数据工程
MLOps实践
平台建设
DevOps集成
AI测试质量
AI测试质量
质量评估
效果度量
风险控制
合规审计
AI深度探索
AI深度探索
视觉融合
稳定性测试
服务端技术
系统架构
其他
其他
前沿探索
软技能
🛡️ 稳定性
一句话总结
:AI 系统稳定性保障需要覆盖从基础设施到模型服务的全链路监控、快速诊断和自动恢复。
📋 目录
故障诊断
— 根因分析、故障分类、诊断流程
日志分析
— 日志采集、解析、异常检测
性能监控
— 指标采集、告警、容量规划
🏗️ 稳定性架构
📊 稳定性指标
指标
说明
目标
MTTR
平均恢复时间
<15min
MTBF
平均无故障时间
>30天
可用率
系统可用时间比
>99.9%
故障率
每月故障次数
<2
自愈率
自动恢复比例
>80%
⚡ 常见故障
AI 系统故障类型
🔗 相关主题
架构设计
— 架构稳定性设计
服务端平台
— 基础设施运维
AI 安全
— 安全监控与告警
📚 延伸阅读
Google SRE
Chaos Engineering
Next
性能监控