# 事件报告术语 CloudWatch 调查功能事件报告中使用了以下术语： 人工智能分析得出的事实 基于 Amazon 服务内的可用数据、遥测数据、日志和历史模式，人工智能系统认为客观真实或高度可能的信息或观测结果。这些事实通过算法分析和机器学习模型得出，虽然系统将其视为可靠信息，但仍需经过人工验证，尤其是在关键决策场景下。人工智能分析得出的事实可能包括事件之间的相关性、异常检测，或人类操作员可能无法立即看到的系统行为推断。 整改措施 CloudWatch 调查功能根据 Amazon 最佳实践和受影响资源的特定上下文，为解决事件根本原因并防止其再次发生所建议的具体、可行的步骤。 事实类别 事件相关信息的结构化分组，例如影响指标、检测详细信息和缓解步骤，用于组织数据以生成报告。 影响评测 基于调查中添加的 CloudWatch 指标及其他 Amazon 服务数据，对事件在系统性能、用户体验和业务运营方面的影响所进行的定量和定性评估。 事件报告生成 一种自动化流程，基于 CloudWatch 调查功能调查期间收集的数据，为操作事件创建全面的文档，包含其时间线、影响、根本原因和解决步骤。 调查源 CloudWatch 调查功能的调查中按时间顺序显示的已接受观测结果、假设和用户添加的备注，作为调查进展和调查发现的主要记录。 经验总结 通过事件调查过程自动生成的见解和改进机会，旨在提高整个组织的系统可靠性、操作效率和事件响应能力。 报告评测 对生成的事件报告进行自动评估，旨在识别潜在的数据缺口或需要额外信息以提高报告完整性和质量的领域。 根本原因分析 确定操作问题根本原因的系统化流程，利用 CloudWatch 调查功能人工智能驱动的假设及多个 Amazon 服务之间的关联进行分析。 建议选项卡 CloudWatch 调查功能中的一项功能，基于对系统遥测数据和日志的分析，显示人工智能生成的有关潜在原因或相关问题的观测结果和假设。 时间线事件 事件期间重大事件发生的时间顺序序列，自动从 CloudWatch 日志、指标和其他 Amazon 服务数据中提取，以提供清晰的事件进展概览。