随着信息技术的快速发展，无人值守系统在工业自动化、数据中心运维等领域的应用日益广泛。然而，传统运维模式依赖人工干预，难以应对复杂系统环境下的突发故障。本文提出一种基于知识图谱的故障自愈方案，通过构建系统知识库与智能推理机制，实现故障的自动化诊断与修复。

知识图谱作为方案的核心技术，通过结构化存储设备属性、运行状态、历史故障等数据，形成系统运行的完整知识网络。当系统发生异常时，基于图谱的推理引擎可快速定位故障根源，并结合预设规则库生成修复策略。例如，某服务器节点CPU负载异常升高，系统可通过图谱关联分析，判断是否为相邻节点流量激增导致，并自动触发负载均衡操作。

方案设计包含三大模块：

1. 数据采集层：集成多源传感器与日志数据，实时监控系统状态；

2. 知识构建层：利用自然语言处理技术，将非结构化数据转化为图谱中的实体与关系；

3. 决策执行层：采用强化学习算法优化修复策略，通过API接口控制运维机器人或软件代理完成操作。

实际测试表明，该方案可将平均故障修复时间（MTTR）缩短67%，同时减少90%以上的人工干预需求。未来，随着知识图谱技术的深化应用，无人值守系统的自主决策能力将进一步提升，为智能运维领域开辟新的可能性。