背景
当前 OCP（OceanBase Cloud Platform）已配置 278 项告警规则，全面覆盖 OceanBase 数据库的架构运行、性能指标、事务处理、存储系统等核心场景。然而在生产环境实践中，高频次的告警推送已对运维管理效率产生一定影响，主要体现在：
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告警数量冗余导致关键信息识别成本增加；
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重复性告警消耗大量人力进行被动响应；
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缺乏前置性分析工具支撑运维策略优化。
优化目标
基于知识图谱的关联分析、AI 智能降噪算法及趋势预测模型，我们计划实现：
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告警数量精简化：通过智能过滤与聚合规则降低无效告警干扰；
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处置流程自动化：为高频告警提供标准化解决方案与自动化修复建议；
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运维模式升级：推动从 “被动故障响应” 向 “主动风险预防” 的能力转型。
调研需求
诚邀各位社区伙伴，在本帖中反馈您在生产环境中 TOP 10 高频告警类型（如 “OBServer 节点连接异常”、“日志磁盘使用率超限” 等）。
我们将基于大家真实场景的数据，持续迭代优化模型，目标为用户减少 90% 以上重复性告警处理工作，并优先针对高频问题输出智能化解决方案。
输出示例
大家可以通过连接 OCP 的 meta 库，然后执行下面这条 SQL 语句获得相应的数据：
select alarm_type, count(*)
from meta_database.ocp2_alarm_event_history
where gmt_create > '2025-05-04 00:00:00'
group by alarm_type
order by 2 desc
limit 10;
连接 OCP meta 租户的方式：选择 ocp meta 租户 → 用户管理 → 复制登录连接串 → 执行。
