训练任务抖动，究竟是 GPU 降频、交换机丢包，还是 PDU 分支过载触发限电？若监控分散在三套系统、时间戳还对不齐，排障会变成猜谜。AI 机房需要把 GPU 利用率/温度、网络丢包与光模块状态、机柜电力与环境温湿度拉到统一时间轴，才能快速定位「是算力问题还是基础设施问题」。
落地时优先打通告警收敛：同一根因只生成一张工单，并带上机柜位置与变更记录。对租用机房的客户，还要约定机房方共享哪些电力与环境指标、延迟多少分钟可见。没有基础设施侧数据，应用侧 APM 再漂亮也只能看到「变慢了」。
建议从 Day‑1 就把看板模板固化进交付文档，新人值班也能按同一路径排查。南方数据在机房代维与监控协同方面可提供实践建议。若您希望提升 AI 机柜的可观测性，欢迎与我们交流。