1. 输入数据
{"problem_id": "003", "time_range": "2025-08-29 10:14:20 ~ 2025-08-29 10:19:20", "candidate_root_causes": ["ad.Failure", "ad.LargeGc", "ad.memory", "ad.cpu","ad.networkLatency", "cart.Failure", "cart.cpu", "checkout.cpu", "checkout.Failure", "image-provider.cpu", "image-provider.memory", "image-provider.networkLatency", "inventory.Failure", "inventory.cpu", "inventory.memory", "inventory.networkLatency", "load-generator.cpu", "load-generator.FloodHomepage", "payment.Failure", "payment.Unreachable", "payment.cpu", "payment.memory", "payment.networkLatency", "product-catalog.Failure", "product-catalog.cpu", "product-catalog.memory", "product-catalog.networkLatency", "recommendation.CacheFailure", "recommendation.Failure", "recommendation.cpu", "recommendation.memory", "recommendation.networkLatency", "system.NodeKiller"], "alarm_rules": ["frontend_avg_rt"]}
2. 页面操作
2.1 查看错误数据
- 访问下面的链接进入云监控2.0调用链分析页面：
- 比赛A榜依赖的云监控2.0的workspace链接为：https://sls.aliyun.com/doc/playground/tianchi2025.html
- 比赛B榜依赖的云监控2.0的workspace链接为：https://sls.aliyun.com/doc/playground/tianchi2025b.html
- 依次点击左栏
应用监控、顶栏调用链分析； - 将故障时段
2025-08-29 10:14:20 ~ 2025-08-29 10:19:20原样复制，粘贴至页面右上角时间输入框，回车确认。在Span列表中，点击耗时排序箭头，在操作列点击详情按钮，查看耗时较长的 Span 信息：
根据文档说明，点击黑线最长的轨迹，可见自身耗时较长的调用段checkout SERVER，对应的主机名为checkout-5d79bbcb9-mvnkr
2.3 智能分析
在Trace详情页面，点击检测到异常右侧的魔棒按钮，可展开 Copilot 并向其提问：
2.4 定位性能问题
在左栏菜单点击容器洞察，悬停展开资源中心菜单，点击Pod列表：
在页面顶部点击+展开查询栏。展开 key 菜单，选定name；展开 value 菜单，选择前文出现异常的机器名checkout-5d79bbcb9-mvnkr，点击确认：
在Pod 名称列表中，悬停展开操作列表，点击眼球按钮，在弹出页面中点击打开实体：
在实体详情页面，CPU Resource栏目下点击CPU Usage图表中的同比环比按钮：
点击展开选单，选择1小时，点击查询：
对比 1 小时前的数据可发现：CPU 使用率从 24.889%显著上升至 99.287%，可视为异常。
3. 得出结论
结合调用链视图与 Copilot 分析结果，观察独占耗时高的调用段（Span）及其性能指标，可以定位故障根因系checkout出现 CPU 负载故障。
{"problem_id": "003", "root_causes": ["checkout.cpu"]}
