AI 赋能运维：构建自动监控 + 异常分析系统的实战经验

一、背景：前端运维的痛点

在广告投放平台上线之后，我们遇到了一些典型问题：

• 某些用户反馈广告展示异常，但前端日志不完整
• 某天页面报错激增，却难以快速定位是哪一段代码导致
• 某些 bug 很偶发，无法复现场景

于是我推动搭建了前端智能化监控与异常分析系统，并引入 AI 协助分析高频报错与聚类归因。

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二、整体架构图

+------------------+        +-----------------+
|  用户访问页面     | ---->  |  错误监控 SDK    |
+------------------+        +-----------------+
                                        ↓
                             +-------------------+
                             |  日志聚合服务器     |
                             +-------------------+
                                        ↓
                             +-------------------+
                             |  AI 异常分析引擎     |
                             +-------------------+
                                        ↓
                             +-------------------+
                             |  报告 & 告警系统     |
                             +-------------------+

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三、错误采集：接入 sentry + 自定义埋点

Sentry.init({
  dsn: 'https://xxx@sentry.io/xxx',
  integrations: [new Sentry.BrowserTracing()],
  tracesSampleRate: 1.0
})

封装业务级别埋点：

window.__reportBizError = (errorKey, extra = {}) => {
  Sentry.captureMessage(`[BizError] ${errorKey}`, {
    extra
  })
}

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四、AI 分析核心能力

1. 自动聚类相似错误栈

   • 使用 embedding + KMeans 将相似的错误堆栈聚为一类
   • 输出“高频错误族”，提示开发者

2. 归因分析

   • 结合时间窗口、用户行为日志，尝试输出可能的 root cause：

   {
     "error_type": "Cannot read property 'data' of undefined",
     "likely_trigger": "用户点击广告卡片后迅速切页导致页面未挂载"
   }
   

3. 建议修复方式（通过 Prompt）：

   错误：Cannot read property 'xxx' of undefined
   建议：在访问该属性前增加 null 判断，或检查数据请求是否延迟返回
   

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五、前端页面中的使用方式

错误趋势展示卡片：

<n-card title="本周高频异常">
  <n-list>
    <n-list-item v-for="item in clusterList" :key="item.id">
      <p>{{ item.signature }}</p>
      <p class="text-xs text-gray">出现次数：{{ item.count }}</p>
    </n-list-item>
  </n-list>
</n-card>

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六、异常回溯能力实现

在错误发生前 10 秒内捕获用户行为栈：

const trace = []
document.addEventListener('click', (e) => {
  trace.push({ type: 'click', timestamp: Date.now(), target: e.target?.outerHTML })
  if (trace.length > 100) trace.shift()
})

错误发生时上传：

Sentry.captureException(err, {
  extra: {
    userTrace: trace.slice(-10)
  }
})

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七、上线后效果

• 自动识别高频错误 85%
• 错误修复平均时间从 3 天降低到 1 天内
• 新人开发者更容易理解问题上下文

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八、总结：AI 是前端稳定性的新武器

这套方案体现了我对“工程可观测性”的重视，也实践了 AI 如何协助前端做更快响应和更优判断。

稳定性 + 智能性的结合正是未来方向，而我已经有真实项目经验并能快速落地部署。