2026年人工智能平臺(tái)運(yùn)維中級(jí)考試題：系統(tǒng)維護(hù)與故障排查一、單選題（共15題，每題2分，合計(jì)30分）1.在人工智能平臺(tái)運(yùn)維中，以下哪項(xiàng)是預(yù)防性維護(hù)的核心目標(biāo)？A.及時(shí)修復(fù)已知漏洞B.提前識(shí)別并解決潛在風(fēng)險(xiǎn)C.增加系統(tǒng)冗余資源D.優(yōu)化用戶界面體驗(yàn)2.當(dāng)人工智能平臺(tái)出現(xiàn)服務(wù)不可用的情況時(shí)，首要的排查步驟應(yīng)該是？A.立即重啟所有服務(wù)B.檢查網(wǎng)絡(luò)連接和硬件狀態(tài)C.聯(lián)系開發(fā)團(tuán)隊(duì)報(bào)告問題D.更新系統(tǒng)補(bǔ)丁3.在Linux系統(tǒng)中，使用`df-h`命令的主要目的是？A.查看系統(tǒng)CPU使用率B.檢查磁盤空間使用情況C.分析內(nèi)存泄漏問題D.監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量4.以下哪種日志分析方法適用于快速定位人工智能平臺(tái)中的異常行為？A.關(guān)鍵詞搜索法B.時(shí)間序列分析C.機(jī)器學(xué)習(xí)聚類D.基于規(guī)則的匹配5.在容器化部署的人工智能平臺(tái)中，DockerCompose的主要作用是？A.管理單個(gè)容器B.配置網(wǎng)絡(luò)路由C.協(xié)調(diào)多容器服務(wù)D.自動(dòng)化代碼部署6.當(dāng)人工智能平臺(tái)的GPU資源不足時(shí)，以下哪種策略最有效？A.減少并發(fā)任務(wù)數(shù)B.升級(jí)更高性能的GPUC.禁用GPU加速功能D.增加CPU核心數(shù)7.在監(jiān)控人工智能平臺(tái)性能時(shí)，Prometheus與Grafana的典型協(xié)作方式是？A.Prometheus直接生成可視化報(bào)表B.Prometheus采集數(shù)據(jù)，Grafana展示結(jié)果C.兩者共同編譯監(jiān)控代碼D.Grafana自動(dòng)修復(fù)系統(tǒng)問題8.以下哪種工具最適合用于自動(dòng)化部署人工智能平臺(tái)的服務(wù)組件？A.AnsibleB.NginxC.RedisD.Elasticsearch9.當(dāng)人工智能平臺(tái)出現(xiàn)內(nèi)存泄漏時(shí)，Valgrind的主要作用是？A.優(yōu)化內(nèi)存分配算法B.檢測(cè)內(nèi)存使用異常C.自動(dòng)回收閑置內(nèi)存D.生成內(nèi)存使用報(bào)告10.在分布式人工智能平臺(tái)中，Etcd的核心功能是？A.分布式任務(wù)調(diào)度B.配置管理和服務(wù)發(fā)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)緩存優(yōu)化D.負(fù)載均衡控制11.當(dāng)人工智能平臺(tái)的API響應(yīng)時(shí)間突然升高時(shí)，五步法（5Whys）主要用于？A.確定根本原因B.生成臨時(shí)解決方案C.記錄故障日志D.自動(dòng)化修復(fù)流程12.在云環(huán)境中部署人工智能平臺(tái)時(shí)，VPC（虛擬私有云）的主要優(yōu)勢(shì)是？A.提供免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)帶寬B.增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)隔離性C.減少存儲(chǔ)成本D.自動(dòng)分配IP地址13.當(dāng)人工智能平臺(tái)依賴的外部服務(wù)中斷時(shí)，熔斷器模式的作用是？A.立即停止所有服務(wù)B.暫時(shí)隔離故障服務(wù)C.自動(dòng)重試外部請(qǐng)求D.增加冗余服務(wù)實(shí)例14.在Linux系統(tǒng)中，使用`strace`命令的主要目的是？A.監(jiān)控進(jìn)程CPU使用情況B.跟蹤系統(tǒng)調(diào)用和信號(hào)C.分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)D.檢查磁盤I/O性能15.當(dāng)人工智能平臺(tái)的日志文件過(guò)大時(shí)，以下哪種策略最合適？A.刪除所有日志文件B.定期歸檔和輪轉(zhuǎn)日志C.減少日志記錄級(jí)別D.增加磁盤寫入速度二、多選題（共10題，每題3分，合計(jì)30分）1.在人工智能平臺(tái)運(yùn)維中，預(yù)防性維護(hù)通常包括哪些任務(wù)？A.定期更新系統(tǒng)補(bǔ)丁B.監(jiān)控硬件健康狀態(tài)C.清理無(wú)用日志文件D.測(cè)試備份恢復(fù)流程2.當(dāng)人工智能平臺(tái)出現(xiàn)性能瓶頸時(shí)，可能涉及哪些排查方向？A.資源利用率分析B.代碼執(zhí)行效率C.網(wǎng)絡(luò)延遲問題D.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化3.在容器化部署中，Dockerfile的主要作用包括？A.定義鏡像構(gòu)建步驟B.設(shè)置環(huán)境變量C.安裝依賴庫(kù)D.配置服務(wù)端口4.當(dāng)人工智能平臺(tái)的GPU出現(xiàn)故障時(shí)，可能采取哪些應(yīng)對(duì)措施？A.調(diào)整任務(wù)分配策略B.啟用CPUfallback模式C.更換備用GPU設(shè)備D.減少模型并行度5.在監(jiān)控人工智能平臺(tái)時(shí)，Prometheus的典型功能包括？A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)采集B.指標(biāo)自動(dòng)報(bào)警C.可視化面板生成D.歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)6.在自動(dòng)化運(yùn)維中，Ansible的主要優(yōu)勢(shì)有？A.基于SSH的遠(yuǎn)程執(zhí)行B.聲明式配置管理C.支持復(fù)雜工作流D.無(wú)需編譯安裝7.當(dāng)人工智能平臺(tái)出現(xiàn)內(nèi)存泄漏時(shí)，可能采取哪些修復(fù)方法？A.優(yōu)化代碼內(nèi)存分配B.增加系統(tǒng)內(nèi)存容量C.使用內(nèi)存檢測(cè)工具D.調(diào)整垃圾回收策略8.在分布式人工智能平臺(tái)中，Etcd的典型應(yīng)用場(chǎng)景包括？A.配置共享B.服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)C.分布式鎖管理D.日志聚合9.當(dāng)人工智能平臺(tái)的API接口出現(xiàn)故障時(shí)，熔斷器模式的作用包括？A.防止故障擴(kuò)散B.提供降級(jí)服務(wù)C.自動(dòng)恢復(fù)功能D.增加服務(wù)容量10.在Linux系統(tǒng)中，使用`strace`命令可以檢測(cè)哪些問題？A.系統(tǒng)調(diào)用失敗B.信號(hào)處理異常C.內(nèi)存訪問錯(cuò)誤D.網(wǎng)絡(luò)連接中斷三、判斷題（共10題，每題1分，合計(jì)10分）1.在人工智能平臺(tái)運(yùn)維中，所有故障都需要立即修復(fù)。（×）2.使用`top`命令可以實(shí)時(shí)監(jiān)控Linux系統(tǒng)的資源使用情況。（√）3.DockerSwarm和Kubernetes都是容器編排工具，但Kubernetes功能更全面。（√）4.當(dāng)人工智能平臺(tái)的GPU顯存不足時(shí)，可以嘗試減少模型批處理大小。（√）5.Prometheus默認(rèn)使用Grafana進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。（×）6.Ansible不需要代理服務(wù)器即可管理遠(yuǎn)程主機(jī)。（√）7.在分布式系統(tǒng)中，Etcd的數(shù)據(jù)是分區(qū)的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)只能訪問本地?cái)?shù)據(jù)。（×）8.熔斷器模式會(huì)自動(dòng)恢復(fù)服務(wù)，無(wú)需人工干預(yù)。（×）9.使用`strace`命令可以檢測(cè)所有內(nèi)核級(jí)錯(cuò)誤。（×）10.在云環(huán)境中，VPC可以完全隔離不同租戶的網(wǎng)絡(luò)。（√）四、簡(jiǎn)答題（共5題，每題6分，合計(jì)30分）1.簡(jiǎn)述人工智能平臺(tái)中預(yù)防性維護(hù)的重要性，并列舉至少三種常見預(yù)防性維護(hù)措施。（提示：結(jié)合行業(yè)實(shí)際場(chǎng)景，如模型更新、硬件檢測(cè)等）2.當(dāng)人工智能平臺(tái)的API響應(yīng)時(shí)間突然升高時(shí)，如何通過(guò)五步法（5Whys）進(jìn)行排查？請(qǐng)舉例說(shuō)明。3.在容器化部署中，DockerCompose與Kubernetes的主要區(qū)別是什么？為什么某些場(chǎng)景下更傾向于使用DockerCompose？4.當(dāng)人工智能平臺(tái)的GPU出現(xiàn)故障時(shí)，除了更換硬件外，還可以采取哪些軟件層面的應(yīng)對(duì)措施？5.簡(jiǎn)述Prometheus和Grafana在人工智能平臺(tái)監(jiān)控中的協(xié)作流程，并說(shuō)明各自的核心作用。五、論述題（共1題，15分）結(jié)合當(dāng)前人工智能平臺(tái)運(yùn)維的實(shí)際需求，論述自動(dòng)化運(yùn)維的優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)及典型解決方案。（提示：可從工具選擇、流程設(shè)計(jì)、監(jiān)控體系等方面展開，結(jié)合實(shí)際案例說(shuō)明）答案與解析一、單選題答案與解析1.B解析：預(yù)防性維護(hù)的核心是識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)并提前解決，避免突發(fā)故障。選項(xiàng)A、C、D屬于事后修復(fù)或優(yōu)化措施。2.B解析：排查服務(wù)不可用問題時(shí)，應(yīng)先檢查基礎(chǔ)環(huán)境（網(wǎng)絡(luò)、硬件），再逐步深入。選項(xiàng)A、C、D是后續(xù)步驟或無(wú)效操作。3.B解析：`df-h`用于顯示磁盤空間使用情況，是運(yùn)維常用命令。選項(xiàng)A、C、D分別對(duì)應(yīng)`top`、`free`、`iftop`等命令。4.B解析：時(shí)間序列分析適合快速定位日志中的異常模式，如CPU飆升、內(nèi)存泄漏等。選項(xiàng)A、C、D過(guò)于具體或不夠高效。5.C解析：DockerCompose用于定義和運(yùn)行多容器Docker應(yīng)用，協(xié)調(diào)服務(wù)間依賴。選項(xiàng)A、B、D描述不準(zhǔn)確。6.A解析：減少并發(fā)任務(wù)數(shù)是降低GPU負(fù)載最直接的方法，其他選項(xiàng)成本過(guò)高或無(wú)效。7.B解析：Prometheus采集指標(biāo)，Grafana展示，是典型組合。選項(xiàng)A、C、D描述錯(cuò)誤。8.A解析：Ansible基于SSH實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化部署，適合運(yùn)維場(chǎng)景。選項(xiàng)B、C、D功能不符。9.B解析：Valgrind用于檢測(cè)內(nèi)存泄漏，是調(diào)試工具。選項(xiàng)A、C、D描述錯(cuò)誤。10.B解析：Etcd提供分布式鍵值存儲(chǔ)，核心是配置管理和服務(wù)發(fā)現(xiàn)。選項(xiàng)A、C、D不準(zhǔn)確。11.A解析：五步法用于追溯根本原因，如“API慢→原因是什么？→請(qǐng)求處理時(shí)間長(zhǎng)→為什么？→模型推理耗時(shí)高→根本原因是什么？→GPU顯存不足”。12.B解析：VPC提供網(wǎng)絡(luò)隔離，防止外部攻擊。選項(xiàng)A、C、D描述不準(zhǔn)確。13.B解析：熔斷器模式隔離故障服務(wù)，防止影響整個(gè)系統(tǒng)。選項(xiàng)A、C、D描述錯(cuò)誤。14.B解析：`strace`跟蹤系統(tǒng)調(diào)用和信號(hào)，用于診斷內(nèi)核級(jí)問題。選項(xiàng)A、C、D描述錯(cuò)誤。15.B解析：日志輪轉(zhuǎn)（如`logrotate`）是標(biāo)準(zhǔn)實(shí)踐，選項(xiàng)A、C、D不適用或無(wú)效。二、多選題答案與解析1.A、B、D解析：預(yù)防性維護(hù)包括補(bǔ)丁更新、硬件檢測(cè)、備份測(cè)試，日志清理屬于事后維護(hù)。2.A、B、C、D解析：性能瓶頸可能源于資源、代碼、網(wǎng)絡(luò)或數(shù)據(jù)庫(kù)，需全面排查。3.A、C、D解析：Dockerfile定義構(gòu)建步驟、依賴和端口，環(huán)境變量通常在運(yùn)行時(shí)設(shè)置。4.A、B、C解析：軟件措施包括調(diào)整任務(wù)分配、CPUfallback，硬件措施是更換GPU。5.A、B解析：Prometheus核心是采集和報(bào)警，可視化依賴Grafana。6.A、B、C解析：Ansible基于SSH、聲明式、支持工作流，但需安裝客戶端。7.A、C、D解析：內(nèi)存修復(fù)需優(yōu)化代碼、使用工具檢測(cè)、調(diào)整GC，增加內(nèi)存是硬件方案。8.A、B、C解析：Etcd用于配置共享、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、分布式鎖，日志聚合通常用Kafka等。9.A、B解析：熔斷器防止故障擴(kuò)散、提供降級(jí)服務(wù)，自動(dòng)恢復(fù)需額外配置。10.A、B、C解析：`strace`可檢測(cè)系統(tǒng)調(diào)用、信號(hào)、內(nèi)存問題，但不能直接監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。三、判斷題答案與解析1.×解析：部分故障可分級(jí)處理，并非所有問題都需要立即修復(fù)。2.√解析：`top`實(shí)時(shí)顯示CPU、內(nèi)存、進(jìn)程等狀態(tài)。3.√解析：Kubernetes功能更豐富，但DockerSwarm輕量級(jí)更適合簡(jiǎn)單場(chǎng)景。4.√解析：減少批處理大小可降低顯存需求。5.×解析：Prometheus可獨(dú)立使用，Grafana是可選可視化工具。6.√解析：Ansible通過(guò)SSH，無(wú)需特殊代理。7.×解析：Etcd數(shù)據(jù)在所有節(jié)點(diǎn)間同步。8.×解析：熔斷器需要手動(dòng)或自動(dòng)重置。9.×解析：`strace`主要檢測(cè)用戶態(tài)系統(tǒng)調(diào)用。10.√解析：VPC提供邏輯隔離，實(shí)際網(wǎng)絡(luò)仍可互通。四、簡(jiǎn)答題答案與解析1.預(yù)防性維護(hù)的重要性及措施重要性：避免突發(fā)故障，降低運(yùn)維成本，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。措施：-定期更新模型和依賴庫(kù)，防止過(guò)時(shí)漏洞；-監(jiān)控硬件健康狀態(tài)（如硬盤S.M.A.R.T指標(biāo)），提前預(yù)警；-測(cè)試備份恢復(fù)流程，確保災(zāi)難場(chǎng)景可恢復(fù)。2.五步法排查API響應(yīng)時(shí)間問題示例：-原因：API響應(yīng)慢；-為什么？→請(qǐng)求處理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)；-為什么？→模型推理耗時(shí)高；-為什么？→GPU顯存不足，導(dǎo)致OOM；-為什么？→未限制請(qǐng)求批處理大小。最終根本原因：批處理過(guò)大導(dǎo)致GPU顯存不足。3.DockerCompose與Kubernetes的區(qū)別及適用場(chǎng)景區(qū)別：-DockerCompose：?jiǎn)沃鳈C(jī)簡(jiǎn)單場(chǎng)景，聲明式配置，命令行操作；-Kubernetes：分布式集群，自動(dòng)擴(kuò)展、滾動(dòng)更新，更復(fù)雜但功能全面。適用DockerCompose場(chǎng)景：小型項(xiàng)目、單節(jié)點(diǎn)部署、快速測(cè)試。4.GPU故障的軟件應(yīng)對(duì)措施-調(diào)整任務(wù)分配策略，分散GPU負(fù)載；-啟用CPUfallback模式，臨時(shí)使用CPU推理；-優(yōu)化模型以減少顯存占用；-優(yōu)先處理低優(yōu)先級(jí)任務(wù)。5.Prometheus與Grafana協(xié)作流程流程：-Prometheus采集各組件指標(biāo)（如CPU、內(nèi)存）；-配置規(guī)則觸發(fā)報(bào)警；-Grafana接入Prometheus數(shù)據(jù)，生成可視化面板；-運(yùn)維人員通過(guò)面板監(jiān)控并響應(yīng)異常。核心作用：Prometheus負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和報(bào)警，Grafana負(fù)責(zé)可視化。五、論述題答案與解析自動(dòng)化運(yùn)維的優(yōu)勢(shì)、挑戰(zhàn)及解決方案優(yōu)勢(shì)：-提高效率：減少重復(fù)性手動(dòng)操作，如部署、巡檢；-降低錯(cuò)誤：標(biāo)準(zhǔn)化流程減少人為失誤；-實(shí)時(shí)響應(yīng)：自動(dòng)檢測(cè)并處理故障。挑戰(zhàn)：-復(fù)雜性：需要工具鏈（如Ansible、Prometheus）和腳本支持；-