7.2.1 异常检测：AutoML瓶颈预测

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7.2.1 异常检测：AutoML瓶颈预测 7.2.1 异常检测：AutoML 瓶颈预测在现代分布式系统与云原生架构中，性能瓶颈的出现往往不是孤立的，而是伴随着复杂的资源争抢、依赖调用链的级联反应以及非线性的负载增长。传统的基于固定阈值的监控方案，在面对动态伸缩、微服务频繁变更的生产环境时，往往显得捉襟见肘——要么由于阈值过低导致告警风暴，要么因为阈值过高而错失了最佳的故障处置窗口。作为技术专家，我们深知“瓶颈”本质上是一种特殊的“异常”。这种异常并不总是表现为服务的完全不可用，而更多地体现为响应时间的缓慢爬升、吞吐量的停滞不前或资源利用率的饱和。