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数据收集：首先需要收集基础设施的监控数据，例如 CPU 利用率、内存使用情况、网络流量等。这些数据将用于构建预测模型。

数据清洗和处理：在收集到数据后，需要对数据进行清洗和处理，包括去除异常值、填充缺失值等。这样可以确保数据的准确性和完整性。

构建预测模型：在清洗和处理数据后，可以使用机器学习算法来构建预测模型。常用的算法包括回归分析、时间序列分析等。通过训练这些模型，可以预测基础设施可能出现的故障。

部署模型：将训练好的预测模型部署到 Zabbix 监控系统中。这样系统就可以实时监测基础设施的状态，并根据预测模型的结果提前发出警报或采取措施来预防可能的故障。

通过使用预测模型来预防基础设施故障，可以大大提高系统的稳定性和可靠性，减少故障对业务的影响。同时，也可以帮助管理员更好地规划资源和预防潜在的风险。

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