云器 Lakehouse MCP Server 用户案例：费用异常分析与问题定位

💬 核心问答过程展示

用户问题序列


👤 用户: "分析一下sys.information_schema.instance_usage表里的数据，看下九月4日，九月5日的费用"

🤖 MCP Server: [自动分析表结构] → [生成智能查询] → [输出费用报告]
   发现：9月4日费用¥85.77，9月5日费用¥66.65，主要来自GP计算集群

👤 用户: "为什么这两天费用偏高很多呢？"

🤖 MCP Server: [历史数据对比] → [异常模式识别] → [趋势分析]
   发现：正常日费用¥1-6，异常期间激增15倍，GP集群使用时长异常

👤 用户: "看下是哪个实例那个工作空间的集群"

🤖 MCP Server: [多维度分析] → [责任方定位] → [作业历史追踪]
   发现：实例270397的quick_start工作空间，mcp_test_daily_summary动态表频繁刷新导致

关键洞察

问题定位时间: <= '2025-09-08' GROUP BY date(measurement_start) ORDER BY usage_date

异常模式识别

历史费用趋势分析：

时间段	日均费用	费用范围	状态
8月25日-9月2日	¥1.8	¥0.99-¥6.06	✅ 正常基线
9月3日	¥25.13	-	⚠️ 首次异常
9月4-5日	¥76.21	¥66.65-¥85.77	🚨 严重异常
9月6日后	¥0.73	¥0.53-¥1.05	✅ 恢复正常

使用模式变化分析


SELECT 
    date(measurement_start) as usage_date,
    sku_name,
    count(*) as record_count,
    sum(measurements_consumption) as total_consumption_hours,
    avg(measurements_consumption) as avg_consumption_per_record,
    sum(total_after_discount) as total_cost
FROM sys.information_schema.instance_usage 
WHERE sku_category = 'compute'
GROUP BY date(measurement_start), sku_name

GP集群使用模式对比：

日期	平均每小时消费	记录数	总消费时长	单次费用
9月1-2日	0.03-0.04小时	14-20条	0.37-0.76小时	¥1-3
9月4日	0.57小时	42条	24.05小时	¥3.5
9月5日	0.58小时	32条	18.71小时	¥3.5
9月6日后	0.02小时	12条	0.20小时	¥0.7

关键发现：

GP集群从短时查询模式变为长时间运行模式
每小时消费时长增加15倍（0.04 → 0.57小时）
接近满1小时计费，说明集群持续运行

第三步：精确责任方定位

用户继续询问：


看下是哪个实例那个工作空间的集群

MCP Server多维度分析：

实例和工作空间费用分布


SELECT 
    instance_id,
    workspace_name,
    sku_name,
    sum(total_after_discount) as total_cost
FROM sys.information_schema.instance_usage 
WHERE date(measurement_start) IN ('2025-09-04', '2025-09-05')
  AND sku_category = 'compute'
GROUP BY instance_id, workspace_name, sku_name
ORDER BY total_cost DESC

责任方分析结果：

实例ID	工作空间	9月4日费用	9月5日费用	异常程度
270397	quick_start	¥83.48	¥64.77	🚨 主要责任方
270397	lakehouse_quick_experience	¥0.71	¥0.71	✅ 正常
270397	ns227206	¥0.17	¥0.17	✅ 正常

具体集群使用详情


SELECT 
    date(measurement_start) as usage_date,
    hour(measurement_start) as usage_hour,
    measurements_consumption,
    amount
FROM sys.information_schema.instance_usage 
WHERE workspace_name = 'quick_start' 
  AND sku_name = 'GP类型计算集群'
  AND amount >

GP集群运行时间分析：

9月4日异常模式：

00:00-23:59：24小时持续运行
每小时消费：~1.00小时（几乎满小时计费）
单小时费用：¥3.5左右

9月5日异常模式：

00:00-18:59：19小时持续运行
费用模式：同样接近满小时计费

关键发现：

问题锁定在 quick_start 工作空间的GP集群
集群呈现24小时近乎不间断运行状态
非正常的短时查询模式

第四步：根本原因追踪

MCP Server自动深入调查：

作业历史分析

<= '2025-09-06 23:59:59'

正常期间作业特征：

查询执行时间：几秒到几分钟
集群自动挂起：查询完成后快速释放
费用模式：按实际使用时间计费

问题根源深度解析

技术层面分析

1. 动态表配置错误


-- 问题配置（推测）
CREATE DYNAMIC TABLE mcp_test_daily_summary
REFRESH_INTERVAL = '5 MINUTES'  -- ❌ 过于频繁
AS SELECT ...

2. 集群资源管理失效

正常模式: 查询完成 → 集群空闲 → 自动挂起（几分钟内）
异常模式: 查询完成 → 5分钟后新查询 → 集群持续活跃 → 无法挂起

3. 费用计算逻辑

按小时计费: GP集群按使用时长计费，¥3.5/小时
最小计费单位: 即使使用几分钟，活跃状态会累积计费时间
累积效应: 5分钟间隔刷新 → 24小时几乎满计费

业务影响评估

1. 直接费用损失

异常期间: 2天总费用¥152.42
正常期间: 2天预期费用¥2-12
直接损失: ¥140-150

2. 潜在风险

如未及时发现: 每日额外费用¥80+
月度影响: 可能产生¥2400+额外费用
资源浪费: 集群资源未得到有效利用

3. 系统性问题

配置管理: 动态表刷新策略缺乏合理性检查
监控告警: 费用异常未及时发现
资源优化: 集群自动管理策略需要优化

解决方案与最佳实践

立即修复措施

1. 动态表配置修正


-- 检查当前配置
DESC DYNAMIC TABLE mcp_test_daily_summary;

-- 方案一：调整刷新间隔（推荐）
ALTER DYNAMIC TABLE mcp_test_daily_summary 
SET REFRESH_INTERVAL = '1 HOUR';

-- 方案二：根据业务需求调整
ALTER DYNAMIC TABLE mcp_test_daily_summary 
SET REFRESH_INTERVAL = '4 HOURS';  -- 或其他合理间隔

-- 方案三：暂停动态表（紧急情况）
ALTER DYNAMIC TABLE mcp_test_daily_summary SUSPEND;

2. 集群配置优化


-- 检查集群自动挂起设置
SHOW VIRTUAL_CLUSTERS;

-- 确保合理的自动挂起时间
ALTER VIRTUAL_CLUSTER your_gp_cluster 
SET AUTO_SUSPEND_IN_SECOND = 300;  -- 5分钟自动挂起

预防性措施

1. 监控和告警


-- 创建费用监控视图
CREATE VIEW daily_cost_monitor AS
SELECT 
    date(measurement_start) as cost_date,
    sum(total_after_discount) as daily_cost,
    CASE 
        WHEN sum(total_after_discount) >

**2. 动态表最佳实践**

* **刷新间隔建议**：根据数据更新频率设置，最短不低于30分钟
* **资源考虑**：评估刷新对计算资源的影响
* **业务对齐**：刷新频率应匹配实际业务需求

**3. 资源管理策略**

* **集群分离**：将定时任务和交互查询分离到不同集群
* **时间窗口**：在低峰时段执行资源密集型任务
* **成本预算**：设置工作空间级别的费用预算和告警

## 案例价值与技术特色

### 1. MCP Server智能分析能力

**自然语言理解**

* 无需用户掌握复杂的SQL语法
* 智能理解分析意图并转换为精确查询
* 支持多轮对话，逐步深入问题

**自动化数据分析**

用户意图: "分析费用"→ 自动表结构识别→ 智能查询生成→ 多维度数据关联→ 异常模式识别→ 可视化结果展示



**上下文记忆能力**

* 记住前序分析结果
* 基于已有发现进行深入挖掘
* 保持分析逻辑的连贯性

### 2. 问题排查的系统性方法

**层次化分析框架**

1. **概览层**: 整体费用趋势识别
2. **分解层**: 按维度拆解费用构成
3. **定位层**: 精确定位责任方
4. **根因层**: 追踪到具体技术原因

**多维度关联分析**

* 时间维度：历史对比、趋势分析
* 空间维度：实例、工作空间、集群
* 业务维度：作业类型、执行频率
* 技术维度：资源使用、配置参数

### 3. 实战价值

**快速响应能力**

* **问题发现到定位**：< 5分钟
* **解决方案输出**: 立即可执行的SQL命令
* **效果验证**: 实时查看修复结果

**经济价值**

* **直接节省**: ¥80+/天的费用节省
* **避免损失**: 防止长期配置错误造成的持续损失
* **效率提升**: 大幅减少人工排查时间

**知识沉淀**

* **可复用流程**: 分析方法可应用于其他类似问题
* **最佳实践**: 形成标准化的问题排查流程
* **预防指南**: 为其他用户提供经验参考

## 结果验证与效果评估

### 解决效果确认

**费用恢复验证**

```sql
-- 创建费用监控视图
CREATE VIEW daily_cost_monitor AS
SELECT 
    date(measurement_start) as cost_date,
    sum(total_after_discount) as daily_cost,
    CASE 
        WHEN sum(total_after_discount) >

**结果**：

* 9月6日：¥1.05 ✅ 恢复正常
* 9月7日：¥0.96 ✅ 持续正常
* 9月8日：¥0.53 ✅ 更加优化

**集群使用模式恢复**

* 平均每次使用时长：0.02小时（恢复正常短查询模式）
* 单次费用：¥0.02-0.7（回到合理范围）
* 集群自动挂起：正常工作

### 经验总结

**技术层面经验**

1. **动态表设计**: 刷新间隔应与业务需求和成本考虑平衡
2. **资源监控**: 建立多层次的费用和资源使用监控
3. **配置管理**: 重要配置变更应经过评估和测试

**运维层面经验**

1. **及时发现**：建立自动化的异常检测机制
2. **快速定位**：掌握系统化的问题排查方法
3. **预防为主**：通过最佳实践避免类似问题

**业务层面经验**

1. **成本意识**: 技术决策应考虑成本影响
2. **需求评估**: 功能需求与资源消耗的平衡
3. **持续优化**: 定期审查和优化资源使用

## 总结

这个真实案例完美展示了云器 Lakehouse MCP Server在企业级数据平台运维中的核心价值：

### 🚀 技术创新

* **AI驱动的自然语言分析**：让复杂的数据分析变得简单直观
* **智能化问题诊断**：自动识别异常模式和根本原因
* **多维度关联分析**：从海量数据中快速提取关键信息

### 💰 商业价值

* **立竿见影的成本节省**：单个案例节省¥80+/天
* **运维效率显著提升**：问题排查时间从小时级降至分钟级
* **风险预防能力**：避免配置错误导致的长期损失

### 🛠️ 实用性

* **零门槛使用**：无需SQL知识，自然语言即可完成复杂分析
* **即时可执行方案**：不仅诊断问题，更提供具体解决方案
* **知识传承**：分析过程和方法可复用于类似场景

通过这个案例，我们看到了AI技术在数据平台运维中的巨大潜力。云器 Lakehouse MCP Server不仅是一个工具，更是一个智能的运维伙伴，帮助用户在复杂的数据环境中快速定位问题、优化成本、提升效率。

***

*本案例基于真实用户使用场景，数据已做脱敏处理，展示了云器 Lakehouse MCP Server在费用管理、问题排查和运维优化方面的实际应用价值。*



## 参考

[实例级Information schema](instance-information_schema.md)

[动态表](dynamic-table.md)

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