HPE Zerto 基于 Amazon Bedrock 构建智能体故障排除系统
收录时间：2026年9月12日查看来源
问题
数据保护和灾难恢复团队面临环境规模扩大、信息碎片化、手动收集上下文耗时、经验不足管理员难以解读症状、缺乏快速风险摘要等问题，导致故障解决延迟。
解决方案
HPE Zerto 使用 Amazon Bedrock 构建了一个多智能体故障排除系统，嵌入现有 Zerto UI，本地部署，通过 Strands Agents 框架和 MCP 服务器访问实时环境数据，结合 Amazon Bedrock Guardrails 和 Knowledge Bases，提供自然语言交互和可操作的上下文答案。
结果
自2026年Q2发布以来，超过20%的HPE Zerto客户采用该系统；在生产使用中，支持案例减少10%；帮助用户更快排查问题、识别根因、提高运营效率。
成本
成本信息待确认。
案例分析
使用场景：混合云和多云基础设施的智能体故障排除与运营支持
实施证据：该系统作为 Zerto 产品中的一个 pod 部署在客户本地环境，可从现有 UI 访问；仅模型推理和知识库查询发送到 AWS。自 2026 年第二季度发布以来，超过 20% 的 HPE Zerto 客户已采用并积极使用该系统。在生产使用中，观察到支持案例减少 10%。
指标：超过20%的HPE Zerto客户已采用该系统；支持案例减少10%
经验：本地部署约束从根本上改变了架构：不能将客户数据传出本地网络，因此选择本地编排的 Strands Agents SDK 和本地数据访问的 MCP 服务器。；MCP 服务器是将智能体与实时运营数据接地的有效模式，显著加速了智能体开发。；多智能体分解提高了复杂任务的可靠性：将工作流拆分为多个专职智能体，采用中心辐射拓扑，防止智能体间递归并保持单一控制点。；流式传输对用户信任至关重要：通过 SSE 实时显示调查进度，显著改善了用户体验。