2026年人工智能平台运维中级考试题系统维护与故障排查

2026年人工智能平台运维中级考试题：系统维护与故障排查一、单选题（共15题，每题2分，合计30分）1.在人工智能平台运维中，以下哪项是预防性维护的核心目标？A.及时修复已知漏洞B.提前识别并解决潜在风险C.增加系统冗余资源D.优化用户界面体验2.当人工智能平台出现服务不可用的情况时，首要的排查步骤应该是？A.立即重启所有服务B.检查网络连接和硬件状态C.联系开发团队报告问题D.更新系统补丁3.在Linux系统中，使用`df-h`命令的主要目的是？A.查看系统CPU使用率B.检查磁盘空间使用情况C.分析内存泄漏问题D.监控网络流量4.以下哪种日志分析方法适用于快速定位人工智能平台中的异常行为？A.关键词搜索法B.时间序列分析C.机器学习聚类D.基于规则的匹配5.在容器化部署的人工智能平台中，DockerCompose的主要作用是？A.管理单个容器B.配置网络路由C.协调多容器服务D.自动化代码部署6.当人工智能平台的GPU资源不足时，以下哪种策略最有效？A.减少并发任务数B.升级更高性能的GPUC.禁用GPU加速功能D.增加CPU核心数7.在监控人工智能平台性能时，Prometheus与Grafana的典型协作方式是？A.Prometheus直接生成可视化报表B.Prometheus采集数据，Grafana展示结果C.两者共同编译监控代码D.Grafana自动修复系统问题8.以下哪种工具最适合用于自动化部署人工智能平台的服务组件？A.AnsibleB.NginxC.RedisD.Elasticsearch9.当人工智能平台出现内存泄漏时，Valgrind的主要作用是？A.优化内存分配算法B.检测内存使用异常C.自动回收闲置内存D.生成内存使用报告10.在分布式人工智能平台中，Etcd的核心功能是？A.分布式任务调度B.配置管理和服务发现C.数据缓存优化D.负载均衡控制11.当人工智能平台的API响应时间突然升高时，五步法（5Whys）主要用于？A.确定根本原因B.生成临时解决方案C.记录故障日志D.自动化修复流程12.在云环境中部署人工智能平台时，VPC（虚拟私有云）的主要优势是？A.提供免费网络带宽B.增强网络隔离性C.减少存储成本D.自动分配IP地址13.当人工智能平台依赖的外部服务中断时，熔断器模式的作用是？A.立即停止所有服务B.暂时隔离故障服务C.自动重试外部请求D.增加冗余服务实例14.在Linux系统中，使用`strace`命令的主要目的是？A.监控进程CPU使用情况B.跟踪系统调用和信号C.分析网络流量数据D.检查磁盘I/O性能15.当人工智能平台的日志文件过大时，以下哪种策略最合适？A.删除所有日志文件B.定期归档和轮转日志C.减少日志记录级别D.增加磁盘写入速度二、多选题（共10题，每题3分，合计30分）1.在人工智能平台运维中，预防性维护通常包括哪些任务？A.定期更新系统补丁B.监控硬件健康状态C.清理无用日志文件D.测试备份恢复流程2.当人工智能平台出现性能瓶颈时，可能涉及哪些排查方向？A.资源利用率分析B.代码执行效率C.网络延迟问题D.数据库查询优化3.在容器化部署中，Dockerfile的主要作用包括？A.定义镜像构建步骤B.设置环境变量C.安装依赖库D.配置服务端口4.当人工智能平台的GPU出现故障时，可能采取哪些应对措施？A.调整任务分配策略B.启用CPUfallback模式C.更换备用GPU设备D.减少模型并行度5.在监控人工智能平台时，Prometheus的典型功能包括？A.时间序列数据采集B.指标自动报警C.可视化面板生成D.历史数据存储6.在自动化运维中，Ansible的主要优势有？A.基于SSH的远程执行B.声明式配置管理C.支持复杂工作流D.无需编译安装7.当人工智能平台出现内存泄漏时，可能采取哪些修复方法？A.优化代码内存分配B.增加系统内存容量C.使用内存检测工具D.调整垃圾回收策略8.在分布式人工智能平台中，Etcd的典型应用场景包括？A.配置共享B.服务注册与发现C.分布式锁管理D.日志聚合9.当人工智能平台的API接口出现故障时，熔断器模式的作用包括？A.防止故障扩散B.提供降级服务C.自动恢复功能D.增加服务容量10.在Linux系统中，使用`strace`命令可以检测哪些问题？A.系统调用失败B.信号处理异常C.内存访问错误D.网络连接中断三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.在人工智能平台运维中，所有故障都需要立即修复。（×）2.使用`top`命令可以实时监控Linux系统的资源使用情况。（√）3.DockerSwarm和Kubernetes都是容器编排工具，但Kubernetes功能更全面。（√）4.当人工智能平台的GPU显存不足时，可以尝试减少模型批处理大小。（√）5.Prometheus默认使用Grafana进行数据可视化。（×）6.Ansible不需要代理服务器即可管理远程主机。（√）7.在分布式系统中，Etcd的数据是分区的，每个节点只能访问本地数据。（×）8.熔断器模式会自动恢复服务，无需人工干预。（×）9.使用`strace`命令可以检测所有内核级错误。（×）10.在云环境中，VPC可以完全隔离不同租户的网络。（√）四、简答题（共5题，每题6分，合计30分）1.简述人工智能平台中预防性维护的重要性，并列举至少三种常见预防性维护措施。（提示：结合行业实际场景，如模型更新、硬件检测等）2.当人工智能平台的API响应时间突然升高时，如何通过五步法（5Whys）进行排查？请举例说明。3.在容器化部署中，DockerCompose与Kubernetes的主要区别是什么？为什么某些场景下更倾向于使用DockerCompose？4.当人工智能平台的GPU出现故障时，除了更换硬件外，还可以采取哪些软件层面的应对措施？5.简述Prometheus和Grafana在人工智能平台监控中的协作流程，并说明各自的核心作用。五、论述题（共1题，15分）结合当前人工智能平台运维的实际需求，论述自动化运维的优势、挑战及典型解决方案。（提示：可从工具选择、流程设计、监控体系等方面展开，结合实际案例说明）答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：预防性维护的核心是识别潜在风险并提前解决，避免突发故障。选项A、C、D属于事后修复或优化措施。2.B解析：排查服务不可用问题时，应先检查基础环境（网络、硬件），再逐步深入。选项A、C、D是后续步骤或无效操作。3.B解析：`df-h`用于显示磁盘空间使用情况，是运维常用命令。选项A、C、D分别对应`top`、`free`、`iftop`等命令。4.B解析：时间序列分析适合快速定位日志中的异常模式，如CPU飙升、内存泄漏等。选项A、C、D过于具体或不够高效。5.C解析：DockerCompose用于定义和运行多容器Docker应用，协调服务间依赖。选项A、B、D描述不准确。6.A解析：减少并发任务数是降低GPU负载最直接的方法，其他选项成本过高或无效。7.B解析：Prometheus采集指标，Grafana展示，是典型组合。选项A、C、D描述错误。8.A解析：Ansible基于SSH实现自动化部署，适合运维场景。选项B、C、D功能不符。9.B解析：Valgrind用于检测内存泄漏，是调试工具。选项A、C、D描述错误。10.B解析：Etcd提供分布式键值存储，核心是配置管理和服务发现。选项A、C、D不准确。11.A解析：五步法用于追溯根本原因，如“API慢→原因是什么？→请求处理时间长→为什么？→模型推理耗时高→根本原因是什么？→GPU显存不足”。12.B解析：VPC提供网络隔离，防止外部攻击。选项A、C、D描述不准确。13.B解析：熔断器模式隔离故障服务，防止影响整个系统。选项A、C、D描述错误。14.B解析：`strace`跟踪系统调用和信号，用于诊断内核级问题。选项A、C、D描述错误。15.B解析：日志轮转（如`logrotate`）是标准实践，选项A、C、D不适用或无效。二、多选题答案与解析1.A、B、D解析：预防性维护包括补丁更新、硬件检测、备份测试，日志清理属于事后维护。2.A、B、C、D解析：性能瓶颈可能源于资源、代码、网络或数据库，需全面排查。3.A、C、D解析：Dockerfile定义构建步骤、依赖和端口，环境变量通常在运行时设置。4.A、B、C解析：软件措施包括调整任务分配、CPUfallback，硬件措施是更换GPU。5.A、B解析：Prometheus核心是采集和报警，可视化依赖Grafana。6.A、B、C解析：Ansible基于SSH、声明式、支持工作流，但需安装客户端。7.A、C、D解析：内存修复需优化代码、使用工具检测、调整GC，增加内存是硬件方案。8.A、B、C解析：Etcd用于配置共享、服务发现、分布式锁，日志聚合通常用Kafka等。9.A、B解析：熔断器防止故障扩散、提供降级服务，自动恢复需额外配置。10.A、B、C解析：`strace`可检测系统调用、信号、内存问题，但不能直接监控网络。三、判断题答案与解析1.×解析：部分故障可分级处理，并非所有问题都需要立即修复。2.√解析：`top`实时显示CPU、内存、进程等状态。3.√解析：Kubernetes功能更丰富，但DockerSwarm轻量级更适合简单场景。4.√解析：减少批处理大小可降低显存需求。5.×解析：Prometheus可独立使用，Grafana是可选可视化工具。6.√解析：Ansible通过SSH，无需特殊代理。7.×解析：Etcd数据在所有节点间同步。8.×解析：熔断器需要手动或自动重置。9.×解析：`strace`主要检测用户态系统调用。10.√解析：VPC提供逻辑隔离，实际网络仍可互通。四、简答题答案与解析1.预防性维护的重要性及措施重要性：避免突发故障，降低运维成本，提升系统稳定性。措施：-定期更新模型和依赖库，防止过时漏洞；-监控硬件健康状态（如硬盘S.M.A.R.T指标），提前预警；-测试备份恢复流程，确保灾难场景可恢复。2.五步法排查API响应时间问题示例：-原因：API响应慢；-为什么？→请求处理时间过长；-为什么？→模型推理耗时高；-为什么？→GPU显存不足，导致OOM；-为什么？→未限制请求批处理大小。最终根本原因：批处理过大导致GPU显存不足。3.DockerCompose与Kubernetes的区别及适用场景区别：-DockerCompose：单主机简单场景，声明式配置，命令行操作；-Kubernetes：分布式集群，自动扩展、滚动更新，更复杂但功能全面。适用DockerCompose场景：小型项目、单节点部署、快速测试。4.GPU故障的软件应对措施-调整任务分配策略，分散GPU负载；-启用CPUfallback模式，临时使用CPU推理；-优化模型以减少显存占用；-优先处理低优先级任务。5.Prometheus与Grafana协作流程流程：-Prometheus采集各组件指标（如CPU、内存）；-配置规则触发报警；-Grafana接入Prometheus数据，生成可视化面板；-运维人员通过面板监控并响应异常。核心作用：Prometheus负责数据采集和报警，Grafana负责可视化。五、论述题答案与解析自动化运维的优势、挑战及解决方案优势：-提高效率：减少重复性手动操作，如部署、巡检；-降低错误：标准化流程减少人为失误；-实时响应：自动检测并处理故障。挑战：-复杂性：需要工具链（如Ansible、Prometheus）和脚本支持；-