Aiops探索：基于Dify k8s prometheus Loki的aiops方案设计

最近一直在探索和研究智能运维平台的可落地方案，说实话难度很大，因为很多细节在当前的技术背景下落地难度还是有点大。我们不妨曲线救国，与其做平台要考虑各种复杂场景，不如先实现和落地某一项功能模块。所以，当前我研究的方向为自动化运维智能体！

一、整体架构设计

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二、核心模块设计

1. 数据采集层

• Prometheus
• 监控指标：节点资源（CPU/MEM/磁盘）、Pod状态、应用性能（QPS/延迟）
• 告警规则：配置kubelet、K8s组件、应用SLO等告警规则
• Loki
• 日志标签：namespace,pod,container,severity
• 日志解析：通过LogQL提取错误日志（如Exception,OOMKilled）

2. dify智能体核心能力

能力模块	实现方式
智能告警分析	接收Prometheus告警，调用Loki关联日志，自动生成根因报告
自动修复	通过K8s API执行操作（如重启Pod、扩容、清理磁盘）
预测性维护	基于历史指标预测资源瓶颈（使用LSTM模型）
自然语言交互	运维人员通过聊天界面查询状态（如“查询过去1小时高CPU的Pod”）
知识库管理	存储历史故障案例和解决方案，支持RAG（检索增强生成）

3. 执行引擎

• K8s Operator
• 开发自定义Operator执行Dify下发的指
• 令安全控制
• RBAC权限最小化（仅允许特定操作）
• 操作前人工确认（高危操作需审批）

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三、关键场景实现流程

场景1：Pod异常自动恢复

场景2：集群容量预测

1、数据输入：

• Prometheus历史数据（7天CPU/MEM使用率）
• K8s事件（如HPA扩容记录）

2、Dify处理：

• 调用预测模型（LSTM）生成未来3天容量趋势
• 输出建议：建议在明天10:00前增加3个节点

3、执行：

• 自动触发Cluster Autoscaler扩容
• 生成容量报告发送至运维团队

场景3：日志根因分析

• 用户提问：“为什么今天9:00-10:00订单服务延迟飙升？”

• Dify处理流程：
• 查询Prometheus：定位order-service Pod的P99延迟突增
• 查询Loki：提取同时段错误日志（发现数据库连接池耗尽）
• 知识库匹配：返回类似案例（解决方案：调整连接池参数）
• 生成报告：包含指标趋势图、错误日志片段、修复建议

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四、技术实现细节

1. Dify智能体配置

工具集成：

#Dify工具定义示例tools=[{"name":"query_prometheus","description":"查询Prometheus指标","parameters":{"query":{"type":"string","description":"romQL表达式"},"time_range":{"type":"string","description":"如1h"}}},{"name":"execute_k8s_action","description":"执行K8s操作","parameters":{"action":{"type":"string","enum":["restart_pod","scale_deployment"]},"target":{"type":"string","description":"资源名称"}}}]

2. 知识库构建

• 数据来源：
• 历史工单系统（Jira/Zendesk）
• 运维文档（Confluence）
• K8s事件日志

• 处理流程：

3. 安全与审计

• 操作审计：所有Dify执行的操作记录到Elasticsearch
• 熔断机制：连续3次自动修复失败则暂停并人工介入
• 敏感信息过滤：日志脱敏（如密码、Token）

声明：本方案仅提供思路，真正落地还需要实践和验证。