智能巡检任务编排：巡检不是把脚本串起来
一、巡检要有目标和依赖
自动化巡检很容易做成一堆脚本：检查磁盘、检查 CPU、检查证书、检查 Pod、检查日志。脚本都能跑，但报告经常像流水账。智能巡检任务编排要先定义目标、依赖和异常处理。
巡检不是把脚本串起来，而是把系统健康问题拆成可执行检查图。
二、把巡检建成 DAG
flowchart TD A[基础连通性] --> B[节点资源] B --> C[Pod 状态] C --> D[服务依赖] D --> E[业务探测]有些检查依赖前置条件。API Server 不通时，继续查 Pod 状态只会报一堆无意义错误。DAG 能让巡检按依赖执行。
inspection_task: id: check_pod_status depends_on: - check_kube_api timeout_seconds: 30 retry: 1任务依赖清楚，报告才不会误导。
三、异常要聚合成问题
巡检报告不应该列出 200 条异常。要把相关异常聚合成问题：某个节点磁盘满导致 Pod 驱逐，某个命名空间配额不足导致部署失败。
incident_summary: problem: node_disk_pressure evidence: - node_condition_disk_pressure - pod_evicted_count_rise suggested_action: clean_image_cacheAI 可以帮助聚合，但每个结论要回到证据。
四、巡检结果要能闭环
巡检不是写完报告就结束。每条异常要有负责人、优先级、建议动作和复检方式。否则同一个问题会每天出现在报告里。
inspection_finding: severity: medium owner: platform action: expand_pvc verify: pvc_usage_below_80还要区分一次性问题和长期趋势。磁盘今天 85% 可能不急，连续 7 天增长就必须处理。
最后，巡检任务本身要监控。任务超时、脚本失败、权限不足，都不能被当成系统健康。
巡检还要区分环境。生产集群、预发集群、测试集群的巡检阈值和动作不应该完全一样。生产更强调稳定性，测试更强调资源浪费和漂移发现。
inspection_profile: prod: severity_policy: strict auto_fix: disabled staging: severity_policy: normal auto_fix: limited自动修复要谨慎。清理镜像、重启 Pod、扩容副本这类动作看起来简单，但都可能掩盖问题或制造新抖动。巡检系统可以提出建议，执行动作要有审批或明确策略。
最后，巡检报告要减少噪声。连续多天未变化的低风险问题可以折叠，但新出现、高风险、趋势恶化的问题要突出。报告不是越长越负责。
巡检数据还要能沉淀成趋势。一次巡检只告诉你今天有没有问题，连续巡检才能告诉你资源水位、证书过期、错误率和容量缺口是否在逼近阈值。智能巡检应该保存历史结果，用于趋势分析。
inspection_history: keep_days: 90 compare_with_previous: true detect_worsening: true还要支持按业务视角汇总。平台看到的是节点、Pod、磁盘；业务负责人更关心某个应用是否有风险。报告要能从资源维度聚合到服务维度。
五、总结
智能巡检任务编排要把检查项组织成 DAG，聚合异常为问题，并给出负责人、动作和复检方式。
巡检不是把脚本串起来。真正的巡检要帮助运维完成下一步。
