背景： 运维复杂性增加，传统响应式运维成本高、效率低。 数据驱动的运维（AIOps）成为趋势，机器学习是实现智能预测的核心。 目标： 构建预测模型，提前发现潜在故障、性能瓶颈或资源需求。 实现从“被动响应”到“主动预防”的运维模式转变，提升系统稳定性与资源利用率。 运维磁盘预测 python 脚本  import asyncio  import aiohttp  import time  import numpy as np  from typing import Dict, List  from dataclas…