Elastic（纽约证券交易所代码：ESTC）近日宣布推出一项基于代理的Kubernetes调查工作流 ，以及基于模型上下文协议的可观测性技能。该功能可在告警触发的同时自动诊断故障
，当站点可靠性工程师（SRE）打开告警时，根因分析、证据链和修复建议已准备就绪 。

　　对于大规模运行Kubernetes的团队而言
，从收到告警到找到答案的时间差，不仅延长故障时长 、加剧服务中断影响 ，也让值班工程师疲惫不堪
。Elastic通过自动启动调查流程
，在工程师被呼叫前就开始工作，有效填补了这一空白。

　　此项新能力建立在Elastic已有的Kubernetes仪表盘
、预制告警模板和机器学习异常检测之上 ，提供两种加速排障的方式：一是当告警触发时自动运行诊断的智能调查工作流；二是将相同的调查能力集成到工程师日常使用的AI工具和集成开发环境中，如Claude、Cursor 、VS Code等 。

　　借助Elastic Observability MCP应用
，SRE可以通过对话方式调查Kubernetes环境
。AI代理能实时查询Elasticsearch中的日志和指标数据，并直接在工具内呈现交互式视图 ，包括集群健康状态汇总
、服务依赖关系图、异常详情 、终端故障的爆炸半径分析以及告警规则管理。Elasticsearch凭借比同类产品高2.5倍的存储效率
，确保工程师在调查事件时能够访问完整的运营上下文 。

　　Elastic可观测性总经理Bahaaldine Azarmi表示：“凌晨3点被叫醒的工程师不想从头开始调查，他们想要答案
。通过本次发布 ，Elastic在告警触发的那一刻就启动了调查流程
，让团队能够更快
、更有信心地解决问题。而且由于它运行在工程师已使用的工具内部，无需切换上下文 ，也无需学习新界面 。 ”

　　Elastic Kubernetes集成（包含仪表盘、告警模板和机器学习异常检测）目前已向所有Elastic Cloud Hosted 、Serverless和自管部署用户开放。新的Kubernetes调查工作流和MCP应用则处于技术预览阶段
。