Execution Context
该功能允许系统管理员监控物理服务器基础设施的实时 CPU 利用率。通过跟踪总体和每个核心的利用情况，管理员可以识别瓶颈、预测容量需求，并防止服务性能下降。该系统汇总来自硬件传感器的遥测数据，并将其与正在运行的模型推理或编排任务相关联，并在超出阈值时提供可操作的警报。这确保了关键 AI 工作负载的高可用性，同时通过智能资源分配策略实现节能。
系统持续采集来自物理服务器硬件传感器的原始CPU遥测数据，以建立基准的运行性能。
数据与主动推理任务以及编排事件相关联，以便将特定的使用量激增归因于特定的AI模型执行或智能体工作流程。
实时仪表盘和告警机制能够立即通知管理员，当资源利用率超过预设阈值时，从而实现主动干预。
Operating Checklist
从物理服务器硬件传感器处以高频率采集原始的 CPU 遥测数据。
将聚合的用量指标与模型推理和智能体编排的活动事件相关联。
计算每个核心的利用率百分比以及总体的利用率百分比，并与配置的阈值进行比较。
当阈值超出时，触发自动警报或扩展建议。
Integration Surfaces
硬件遥测数据采集
直接从CPU核心采集传感器数据流，以亚秒级的间隔进行收集，以捕捉瞬时负载指标。
使用相关性引擎
一种分析引擎，通过将原始的 CPU 数量与正在运行的模型推理会话以及代理编排事件进行对应，实现精确的归因分析。
管理控制面板警报
系统管理员在CPU利用率超出关键运行阈值时，会收到实时通知并查看可视化仪表盘。
