AI助力运维：AIGC在运维领域的应用实践探索
### 背景
传统运维模式已难以应对日益复杂的海量数据和业务需求，效率低下。而人工智能的崛起，特别是AIGC技术的出现，为运维领域带来了新的机遇。AIGC能够自动生成运维脚本、分析海量数据，预测潜在故障，并提供解决方案，为运维工作注入智能化力量，推动运维向更高效、更智能的方向发展。
### 1. 运维痛点
**运维工作量大，效率低下：**
随着业务规模的增长，运维人员的工作量不断增加。而传统的人工操作效率低下，难以满足快速响应的需求。
**运维数据量庞大，分析难度高：**
各种监控数据、日志信息、告警信息等数据量庞大，人工分析难以快速找到问题根源，导致故障定位和解决效率低下。
**运维人员技能不足，人才缺口大：**
随着新技术不断涌现，运维人员需要掌握更多技能。而人才培养周期长，难以快速满足需求。
### 2. AIGC技术优势
**自动化能力：**
AIGC可以根据预设规则和算法自动生成运维脚本、配置信息、文档等，实现运维工作的自动化，提高效率，降低人工成本。
**数据分析能力：**
AIGC可以对海量运维数据进行分析，识别异常情况，预测故障，并提供解决方案，帮助运维人员快速定位问题，提高故障处理效率。
**智能化能力：**
AIGC可以根据历史数据和当前情况，智能地调整系统参数，优化运维策略，提高系统稳定性和可靠性。
### 3. 运维智能化趋势
**DevOps和SRE的兴起：**
DevOps和SRE强调自动化、高效、可靠的运维体系。AIGC能够提供强大的工具和技术支持，帮助企业实现DevOps和SRE转型。
**云原生技术的应用：**
云原生技术对运维提出了更高的要求。AIGC能够帮助企业快速部署、管理和维护云原生应用，提高云原生应用的效率和稳定性。
### 2. 实战
#### 业务代码
编写业务代码：
```go
export ACCESS_KEY_ID=XXXX
export ACCESS_KEY_SECRET=XXXX
go run main.go
```
使用Postman测试：
```json
{
"method": "POST",
"url": "https://example.com/api",
"body": {
"data": {}
},
"headers": {
"Content-Type": "application/json"
}
}
```
2.2 发布到阿里云API网关上
2.2.1 服务器端使用命令
首先，需要将本地代码打包并上传到阿里云API网关上。以下是具体的步骤：
a) 将本地代码打包：
- 在终端中运行以下命令：
```
go get github.com/aliyun/fc-runtime-go-sdk/fc
GOOS=linux go build main.go
```
b) 创建函数：
- 使用以下命令将打包好的`main.go`文件压缩并命名为`fc-golang-demo.zip`，然后上传到阿里云API网关上。
```
zip fc-golang-demo.zip main
```
这样就完成了服务器端代码的发布。
注入环境变量，阿里云ak认证信息
获取url
函数测试成功
2.2.2 为其添加API网关认证
创建API分组
创建后端服务
为了方便测试，先配置没有认证信息
通过在线调试测试
2.2.3 创建APP应用
在API列表中绑定应用
创建自定义工具
1. 创建一个名为 `application.json` 的文件，用于存储请求体信息。
2. 在 `application.json` 文件中添加以下字段：
```json
{
"type": "string",
"enum": [
"ecs_instance"
],
"description": "资源类型，例如实例（EC2）"
}
```
3. 添加另一个字段：
```json
{
"region": {
"type": "string",
"description": "地区信息"
}
}
```
4. 在 `resources` 路径下创建一个名为 `post` 的端点，用于获取资源信息。该端点需要接收请求体，并返回资源列表。
5. 在 `components/schemas/ResourceInfo` 中添加以下字段：
```json
{
"id": {
"type": "string",
"description": "资源ID"
},
"name": {
"type": "string",
"description": "资源名称"
},
"type": {
"type": "string",
"description": "资源类型，例如实例（EC2）"
},
"region": {
"type": "string",
"description": "地区信息"
},
"status": {
"type": "string",
"description": "资源状态"
}
}
```
6. 在 `components/schemas/APIRequest` 中添加以下字段：
```json
{
"$ref": "#/components/schemas/ResourceInfo"
}
```
7. 返回值为数组，每个元素表示一个资源信息。
以上就是创建自定义工具所需的步骤。
创建智能体
为了在阿里云的测试账户中使用 Terraform 编排两台云主机来进行测试，你可以按照以下步骤操作：
1. **安装并配置 Terraform**：
首先需要确保已经正确安装了 Terraform 并且配置好了环境变量。可以通过运行 `terraform version` 检查版本信息。
2. **创建一个新的 Terraform 工作空间**：
在你的测试账户中创建一个新的 Terraform 工作空间，以便可以独立管理项目和资源。
3. **编写并应用 Terraform 构建文件**：
为这两台云主机创建一个 Terraform 构建文件（例如 `main.tf`），定义所需的所有资源，比如 EC2 实例、网络配置等。确保你的构建文件已经正确部署到工作空间中。
4. **编译并部署项目**：
使用 `terraform apply` 命令将你的构建文件应用到实际的 AWS 账户中，并在指定的位置创建两台云主机。
5. **验证资源和配置**：
确保所有预期的云主机都已经成功创建，查看网络连接、IP 地址等是否正确。
6. **进行测试**：
开始对这台服务器进行各种功能测试。可以使用自动化脚本或手动检查服务的状态和性能。
7. **清理资源**（可选）：
在完成所有测试后，确保你已经通过 `terraform destroy` 命令删除所有创建的云主机和其他资源，以保持账户的整洁和安全性。
按照这些步骤，你就能够在阿里云的测试账户中成功编排两台云主机并进行相应的测试了。
2.4 测试阿里云的AI服务
目前，阿里云的AI功能主要表现为对指定云资源的跳转，并未提供相关的内容和加工数据支持。
三、其他功能
目前的demo还处于可行性验证阶段。在后续开发中，我们计划丰富内容，并支持更多的云资源类型。同时，我们也考虑将云资源获取功能作为一个独立的Agent，根据用户提供的云资源类型自动生成相应的代码。这一功能需要进一步探索和完善。
为了提高用户体验，我们将集成云查询和系统内部的操作功能，从而实现chat运维智能体的功能。
目前仅是利用AI生成自动化脚本在运维领域的探索阶段，后期将根据需求进行更丰富的扩展和使用。总结：自动化脚本生成： 根据用户需求自动生成运维脚本，例如系统配置、软件安装、故障处理等脚本；智能告警分析： 对告警信息进行分析，识别高危告警，并提供解决方案，帮助运维人员快速定位问题，避免故障扩散；运维文档生成： 自动生成运维文档，例如系统架构图、流程图、操作手册等，提高运维文档的质量和效率；故障预测和预防： 利用历史数据和机器学习算法，预测系统可能出现的故障，并提前采取措施进行预防；智能运维平台： 开发基于AI技术的智能运维平台，提供全面的运维解决方案，包括自动化运维、智能告警、故障分析、性能优化等功能。
参考链接：help.aliyun.com/zh/function...