# 1. AIOps 三大核心能力中告警降噪聚合、故障根因分析与业务指标异常预判如何落地？ A AIOps 三大能力是告警降噪聚合、故障根因分析与业务指标异常预判，是「降噪→根因→预判」的演进 ✓ 正确答案 B AIOps 只做告警降噪 C 业务指标预判是基础 D 根因分析无需结合变更
# 2. 基于 AI 的根因分析（RCA）中因果图、关联规则、图神经网络在微服务排障中的应用 A AI RCA 用因果图找因果根因、关联规则初筛、图神经网络利用服务拓扑推断故障传播，综合定位根因 ✓ 正确答案 B 相关即是因果 C GNN 不利用拓扑 D 根因分析只需一个指标
# 3. 智能告警的核心能力中告警压缩、告警关联、告警预测、根因推荐与自动降噪 A 智能告警核心能力含压缩、关联、预测、根因推荐与自动降噪，让告警少而准、有根因、能预判 ✓ 正确答案 B 智能告警只做压缩 C 根因推荐只是展示 D 降噪与告警质量无关
# 4. AIOps 中的时序异常检测算法中 STL 分解、Prophet、ARIMA、LSTM、Isolation Forest 的适用场景与局限 A STL/Prophet 适合季节趋势、ARIMA 适合平稳、LSTM 适合复杂非线性、Isolation Forest 适合无标签异常点 ✓ 正确答案 B 所有算法适用场景相同 C LSTM 适合小样本 D Isolation Forest 直接利用时序结构
# 5. AIOps 异常检测在指标 (Prometheus)、trace、log 三种数据源上的真实可用性差异？ A 三种数据源可用性相同 B 指标无法检测异常 C log 最容易检测 D 指标结构化最易检测、trace 需聚合、log 需解析语义最难，落地按可用性分阶段 ✓ 正确答案
# 6. AIOps 的落地路径中先告警压缩、再根因关联、后预测预防的实施顺序与收益评估 A AIOps 按「先告警压缩、再根因关联、后预测预防」由易到难实施，每阶段收益可量化 ✓ 正确答案 B 应一次性做预测预防 C 压缩是最高级能力 D 预测预防最简单
# 7. LLM 在日志分析与根因定位中的用法中语义理解、因果推理与自愈闭环如何设计？ A LLM 只能做日志摘要 B LLM 用语义理解日志、因果推理根因并驱动自愈闭环，但需证据与人工确认防幻觉 ✓ 正确答案 C LLM 推理无需证据 D 高风险处置应自动执行
# 8. 告警聚合并（按主机/服务/时间窗）与智能降噪（动态基线）的工程实现？ A 固定阈值比动态基线更准 B 聚合只按时间窗 C 动态基线无法适应业务波动 D 告警聚合按主机/服务/时间窗合并，智能降噪用动态基线减少误报漏报，让告警少而准 ✓ 正确答案
# 9. 异常检测的评估指标中 Precision/Recall/F1、MTTD（平均检测时间）与 False Positive Rate A 只关注 Precision 即可 B MTTD 反映准确率 C 用 Precision/Recall/F1、MTTD 与误报率评估检测质量，并按业务权衡 Precision vs Recall 与 MTTD vs 误报 ✓ 正确答案 D 误报率与报警疲劳无关
# 10. 时序异常检测（3-sigma/EWMA/Prophet/深度学习）在监控中的选型与误报治理？ A 深度学习适合所有场景 B 3-sigma 适合强趋势 C 平稳用 3-sigma/EWMA、季节用 Prophet、复杂用深度学习，用动态基线、多窗口与反馈治理误报 ✓ 正确答案 D 固定阈值适应波动
# 11. AIOps 与人工的协作边界中机器建议、人工确认与自动化执行的权限划分如何设计 A 机器应全自动执行 B 按风险分级：机器建议、人工确认、低风险自动高风险人工，平衡效率与安全 ✓ 正确答案 C 高风险也应自动执行 D 自动化无需人工停止
# 12. AIOps 场景选择与 ROI 中告警压缩、日志摘要与根因推荐哪些场景优先落地 A 应优先做根因推荐 B 按 ROI 排序：告警压缩（低难度高价值）优先、日志摘要次之、根因推荐（高难度）最后 ✓ 正确答案 C 日志摘要 ROI 最高 D 场景选择无需考虑 ROI
# 13. AIOps 的数据工程中指标、日志与追踪的归一化存储与统一查询如何建设 A 三类数据各自独立即可 B 数据工程需归一化存储（统一采集/格式/关联标识）与统一查询，支撑 AI 分析的跨数据关联 ✓ 正确答案 C 统一查询无需关联标识 D 归一化与 AI 分析无关
# 14. AIOps 的评估中根因定位准确率、MTTR 下降与误报率如何度量并驱动迭代？ A 用根因定位准确率、MTTR 下降与误报率评估，并用反馈闭环驱动持续优化迭代 ✓ 正确答案 B AIOps 上线即可无需评估 C 误报率不影响 AIOps D MTTR 与 AI 价值无关
# 15. AIOps 误报治理中模型阈值校准、反馈标注与误报归因的闭环如何设计 A 误报治理只需一次 B 误报归因无意义 C 反馈标注无用 D 误报治理用阈值校准、反馈标注与误报归因形成闭环，持续优化降低误报率 ✓ 正确答案
# 16. 基于 LLM 的事件摘要与 Runbook 生成 (incident.io / Rootly) 在 On-Call 工作流的工程边界？ A LLM 生成的 runbook 可直接自动执行 B LLM 替代值班决策 C LLM 建议无需核对 D LLM 做事件摘要与 Runbook 建议辅助值班，但关键决策需人工确认、防幻觉、敏感数据加密 ✓ 正确答案
# 17. 根因分析的数据融合中调用链、服务拓扑与日志如何在同一时间窗内关联定位 A 在统一时间窗内用调用链定位异常、拓扑看传播、日志看细节，交叉验证定位根因 ✓ 正确答案 B 只用调用链即可定位 C 时间错位不影响定位 D 三源数据无需关联
