参考链接1：
ChatGPT一周年,你充分利用了吗？Zabbix+ChatGPT，轻松化解告警！
https://mp.weixin.qq.com/s/KaKE7WnNp4Kf0s5xFhVWyw
参考链接2：
AIOPS:Zabbix结合讯飞星火做自动化告警+邮件通知并基于人工智能提供解决方案
https://blog.csdn.net/xingdiango/article/details/136570674?spm=1001.2014.3001.5501
老板让我们调研一个智能运维的产品，我们找了结合Zabbix运维方向的。
Zabbix微信公众号上的文章（参考链接1）要结合一个Node.js云托管服务AirCode，目前AirCode无法登陆。找了好几个类似的，注册好了无法登陆。这个方案暂时
置。
参照参考链接2的文章，找了第三方下载服务（可以私信我免费获取）看了一下，按照他的教程，实现起来有困难。
1、邮件发送脚本嵌套了一个调用AI的脚本，这个AI脚本获取到Zabbix告警信息主题后，根据不同模型，在知识库里找一个对应的运维建议，然后这个邮件脚本再把
警信息和AI对于这条告警的运维建议拼接之后调用第三方（例子中是QQ邮箱）邮箱的API，把邮件发送出来。
这么一套流程下来，50几秒的时间，这个时间大于Zabbix配置文件中的TimeOut（超时）的时间，会引起发送失败。
解决办法是2个Python做异步操作（这个笔者也不太会）
2、今天和团队和老板讨论下来，老板认为这种每条告警都要让AI出运维建议的东西不是最佳的，里面也有很多”杂音”。比如CPU负载过高的告警，就有很多种原因，
然管理员可以到Zabbix管理页面把告警信息关闭，但是如果告警很多怎么办？
所以让AI给建议不是很好的办法。下面的PPT是老板想要的结果。一种智能化的预警方式，在Zabbix 6.0的机器学习特性，基于基线告警的方式也可以达到类似效果。
与Zabbix 官方的机器学习类似，两者目标一样，实现技术有些区别。
然后根据监控的指标，有一套分析系统，对于一个业务创景对于指标的异常做出分析。
