AI-CloudOps 是一个基于人工智能的云原生运维平台，提供智能化的运维管理、故障分析和自动化修复功能。该项目结合了机器学习、大语言模型和云原生技术，为现代化的运维管理提供全面的解决方案。
- 智能负载预测 - 基于历史数据和机器学习模型预测系统负载
- 根因分析（RCA） - 自动分析系统故障和性能问题的根本原因
- 自动化修复 - 智能化的Kubernetes资源自动修复和优化
- 智能小助手 - 基于RAG技术的运维知识问答和建议系统
- 健康检查 - 全面的系统健康监控和状态报告
- 实时监控 - 与Prometheus集成的实时监控和告警
AI-CloudOps 架构图
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 前端接口层 │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ REST API │ │ WebSocket │ │ GraphQL │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 业务逻辑层 │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 预测服务 │ │ 分析服务 │ │ 修复服务 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 助手服务 │ │ 监控服务 │ │ 通知服务 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 数据存储层 │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ 向量数据库 │ │ 时序数据库 │ │ 关系数据库 │ │
│ │ (ChromaDB) │ │(Prometheus) │ │ (可选) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 基础设施层 │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Kubernetes │ │ Docker │ │ 云平台 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
AI-CloudOps-backend/python/
├── app/ # 应用主目录
│ ├── __init__.py # 应用初始化
│ ├── main.py # 应用入口文件
│ ├── constants.py # 系统常量定义
│ ├── api/ # API接口层
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── middleware/ # 中间件
│ │ │ ├── cors.py # CORS处理
│ │ │ └── error_handler.py # 错误处理
│ │ └── routes/ # API路由
│ │ ├── assistant.py # 智能助手API
│ │ ├── autofix.py # 自动修复API
│ │ ├── health.py # 健康检查API
│ │ ├── predict.py # 负载预测API
│ │ └── rca.py # 根因分析API
│ ├── config/ # 配置管理
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── logging.py # 日志配置
│ │ └── settings.py # 应用设置
│ ├── core/ # 核心业务逻辑
│ │ ├── agents/ # AI代理系统
│ │ │ ├── assistant.py # RAG智能助手
│ │ │ ├── coder.py # 代码生成代理
│ │ │ ├── k8s_fixer.py # K8s自动修复代理
│ │ │ ├── notifier.py # 通知代理
│ │ │ ├── researcher.py # 研究分析代理
│ │ │ └── supervisor.py # 主管代理
│ │ ├── prediction/ # 预测模块
│ │ │ ├── model_loader.py # 模型加载器
│ │ │ └── predictor.py # 预测服务
│ │ └── rca/ # 根因分析模块
│ │ ├── analyzer.py # 主分析器
│ │ ├── correlator.py # 相关性分析
│ │ └── detector.py # 异常检测
│ ├── models/ # 数据模型
│ │ ├── data_models.py # 数据模型定义
│ │ ├── request_models.py # 请求模型
│ │ └── response_models.py # 响应模型
│ ├── services/ # 服务层
│ │ ├── kubernetes.py # K8s服务
│ │ ├── llm.py # LLM服务
│ │ ├── notification.py # 通知服务
│ │ └── prometheus.py # 监控服务
│ └── utils/ # 工具类
│ ├── error_handlers.py # 错误处理工具
│ ├── metrics.py # 指标工具
│ ├── time_utils.py # 时间工具
│ └── validators.py # 验证工具
├── config/ # 配置文件
│ ├── config.yaml # 主配置文件
│ └── config.production.yaml # 生产环境配置
├── data/ # 数据目录
│ ├── models/ # 机器学习模型
│ ├── knowledge_base/ # 知识库
│ ├── vector_db/ # 向量数据库
│ └── sample/ # 示例数据
├── deploy/ # 部署相关
│ ├── kubernetes/ # K8s部署文件
│ ├── grafana/ # Grafana配置
│ └── prometheus/ # Prometheus配置
├── docs/ # 文档目录
├── tests/ # 测试文件
├── scripts/ # 脚本文件
├── requirements.txt # Python依赖
├── docker-compose.yml # Docker编排
└── Dockerfile # Docker镜像
- Python 3.8+
- Docker & Docker Compose
- Kubernetes (可选)
- Prometheus (监控)
- 克隆项目
git clone 'https://github.com/GoSimplicity/AI-CloudOps.git'
cd AI-CloudOps-backend/python- 安装依赖
pip install -r requirements.txt- 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件，配置必要的环境变量- 启动服务
# 开发环境
python app/main.py
# 或使用启动脚本
bash scripts/start.sh主要配置文件：config/config.yaml
位置: app/core/prediction/
功能:
- 基于历史QPS数据预测未来负载
- 支持多种时间窗口预测
- 智能实例数量建议
- 置信度评估
主要算法:
- 时间序列分析
- 线性回归模型
- 周期性模式识别
- 趋势分析
使用示例:
from app.core.prediction.predictor import PredictionService
predictor = PredictionService()
result = await predictor.predict_load(
current_qps=100,
hours_ahead=24,
confidence_level=0.95
)位置: app/core/rca/
功能:
- 自动化的系统故障分析
- 多维度相关性分析
- 异常检测和模式识别
- 智能化的根因推荐
主要算法:
- 统计异常检测
- 相关性分析
- 图论分析
- 机器学习分类
使用示例:
from app.core.rca.analyzer import RCAAnalyzer
analyzer = RCAAnalyzer()
result = await analyzer.analyze_issue(
metrics=metrics_data,
time_range="30m",
threshold=0.65
)位置: app/core/agents/assistant.py
功能:
- 基于RAG的知识问答
- 运维建议和最佳实践
- 上下文理解和记忆
- 多轮对话支持
技术特性:
- 向量数据库检索
- 语义搜索
- 上下文管理
- 流式响应
使用示例:
from app.core.agents.assistant import AssistantAgent
assistant = AssistantAgent()
response = await assistant.process_query(
query="如何优化Kubernetes集群性能？",
context=conversation_history
)位置: app/core/agents/k8s_fixer.py
功能:
- Kubernetes资源自动修复
- 配置优化建议
- 资源扩缩容
- 健康检查修复
支持的修复类型:
- Pod重启和恢复
- 资源配额调整
- 网络连接修复
- 存储问题解决
位置: app/services/prometheus.py
功能:
- Prometheus指标查询
- 实时监控数据获取
- 告警规则管理
- 图表数据生成
支持的指标:
- 系统资源使用率
- 应用性能指标
- 业务指标
- 自定义指标
GET /api/v1/health
响应示例:
{
"status": "healthy",
"timestamp": "2024-01-01T00:00:00Z",
"version": "1.0.0",
"components": {
"llm": {"status": "healthy", "response_time": 0.1},
"prometheus": {"status": "healthy", "response_time": 0.05},
"vector_store": {"status": "healthy", "response_time": 0.02}
}
}GET /api/v1/predict?hours=24&confidence=0.95
响应示例:
{
"predictions": [
{
"timestamp": "2024-01-01T01:00:00Z",
"predicted_qps": 150.5,
"confidence": 0.95,
"suggested_instances": 3
}
],
"summary": {
"max_qps": 200.0,
"avg_qps": 125.0,
"recommended_instances": 4
}
}POST /api/v1/rca
Content-Type: application/json
{
"metrics": ["cpu_usage", "memory_usage", "disk_io"],
"time_range": "30m",
"namespace": "default"
}
响应示例:
{
"analysis": {
"root_causes": [
{
"cause": "高CPU使用率",
"confidence": 0.85,
"affected_resources": ["pod-1", "pod-2"],
"recommendations": ["扩容Pod副本", "优化CPU配置"]
}
],
"correlations": [
{
"metric_a": "cpu_usage",
"metric_b": "response_time",
"correlation": 0.78
}
]
}
}POST /api/v1/assistant/query
Content-Type: application/json
{
"query": "如何优化Kubernetes集群性能？",
"context": "生产环境，高负载"
}
响应示例:
{
"response": "基于您的生产环境高负载情况，我建议...",
"sources": [
{
"title": "Kubernetes性能优化指南",
"relevance": 0.92,
"content": "..."
}
],
"suggestions": [
"检查资源配额设置",
"优化Pod调度策略",
"配置HPA自动扩缩容"
]
}WS /api/v1/assistant/stream
消息格式:
{
"type": "query",
"data": {
"query": "用户问题",
"session_id": "unique-session-id"
}
}-
命名规范
- 使用Python PEP 8标准
- 类名使用驼峰命名法
- 函数和变量使用下划线命名法
- 常量使用大写字母和下划线
-
文档规范
- 所有模块、类、函数都需要docstring
- 使用中文注释说明复杂逻辑
- 参数和返回值需要类型注解
-
错误处理
- 使用自定义异常类
- 记录详细的错误日志
- 提供有意义的错误消息
-
单元测试
- 测试文件放在
tests/目录 - 使用 pytest 作为测试框架
- 测试覆盖率要求 > 80%
- 测试文件放在
-
集成测试
- API接口测试
- 数据库连接测试
- 外部服务集成测试
-
性能测试
- 负载测试
- 压力测试
- 内存使用测试
- 本地部署
# 启动开发环境
python app/main.py- Kubernetes部署
# TODO: 待实现- 生产部署
# 设置环境变量
export ENV=production
# 启动生产服务
python app/main.py- 异步处理: 使用asyncio处理I/O密集操作
- 连接池: 数据库和HTTP连接池管理
- 缓存策略: 多级缓存提升响应速度
- 负载均衡: 支持水平扩展
- 对象池: 复用大对象减少GC压力
- 流式处理: 大数据集分批处理
- 内存监控: 实时监控内存使用情况
- 压缩传输: 启用gzip压缩
- 长连接: 复用HTTP连接
- CDN加速: 静态资源CDN分发
- 加密存储: 敏感数据加密存储
- 传输加密: HTTPS/TLS加密传输
- 访问控制: 基于角色的访问控制
- 身份验证: JWT令牌认证
- 授权控制: 细粒度权限控制
- 限流保护: API请求限流
- 输入验证: 严格的输入参数验证
- SQL注入防护: 使用参数化查询
- XSS防护: 输出数据转义
- 初始版本发布
- 完整的AI-CloudOps功能实现
- 支持多种部署方式
- 完善的API文档和使用指南
- 图形化Dashboard
- 更多云平台支持
- 增强的AI分析能力
- 移动端应用支持
- Fork 项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 创建 Pull Request
- 项目主页: [https://github.com/GoSimplicity/AI-CloudOps]
- 问题报告: [https://github.com/GoSimplicity/AI-CloudOps/issues]
- 邮件联系: [[email protected]]
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本文档最后更新: 2025-07-19 版本: 1.0.0