MBE AI 驱动的自动化运维和优化策略
文档信息
- 创建日期: 2026-02-01
- 版本: v1.0
- 状态: 规划中
- 负责人: 技术团队
📋 目录
- 总体架构
- 实施策略
- Phase 0: 基础监控期 (当前)
- Phase 1: AI 辅助诊断期 (3个月后)
- Phase 2: AI 有限执行期 (6个月后)
- Phase 3: AI 自主运维期 (1年后)
- 风险评估
- 成本收益分析
- 实施路线图
总体架构
AI DevOps 系统架构
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 大脑层 (AI Brain Layer) │
│ - Claude / GPT-4 / 自定义模型 │
│ - MBE MCP Server (Cursor 集成) │
└────────────────────┬────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI Agent 层 (Intelligent Agents) │
│ ├── DevOps Agent (运维) │
│ ├── Code Review Agent (代码审查) │
│ ├── Testing Agent (测试生成) │
│ ├── Performance Agent (性能优化) │
│ ├── Security Agent (安全扫描) │
│ └── Debugging Agent (问题诊断) │
└────────────────────┬────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 执行层 (Execution Layer) │
│ ├── GitHub Actions / GitLab CI │
│ ├── Kubernetes API │
│ ├── Terraform / Infrastructure as Code │
│ ├── Database Operations │
│ └── Monitoring & Alerting │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
核心组件
1. DevOps Agent
功能:
- 24/7 监控系统健康状况
- 自动检测异常和故障
- 分析问题根因
- 执行修复操作（根据权限）
- 生成事件报告
工具集:
execute_kubectl: 执行 Kubernetes 命令check_logs: 查看服务日志check_metrics: 查询 Prometheus 指标scale_deployment: 扩缩容部署execute_sql: 执行 SQL 查询（只读）create_github_issue: 创建 Issuesend_alert: 发送告警通知
2. Code Review Agent
功能:
- 自动审查 Pull Request
- 检查代码质量、性能、安全性
- 提供改进建议
- 自动批准或请求修改
3. Testing Agent
功能:
- 自动生成单元测试
- 修复失败的测试
- 提高测试覆盖率
- 生成测试报告
4. Performance Agent
功能:
- 分析慢查询
- 优化代码性能
- 识别性能瓶颈
- 提供优化建议
5. Security Agent
功能:
- 依赖漏洞扫描
- 代码安全审查
- 配置安全检查
- 生成安全报告
实施策略
核心原则
"稳定压倒一切，自动化是锦上添花"
渐进式实施:
- 从只读监控开始
- 逐步增加 AI 权限
- 建立安全边界
- 完善审计和回滚机制
风险控制:
- 白名单机制（只允许安全操作）
- 人工审批（关键操作）
- 操作审计（所有操作可追溯）
- 快速回滚（一键恢复）
决策依据
何时进入下一阶段:
| 条件 | 要求 |
|---|---|
| 系统稳定性 | 连续运行 N 个月无重大故障 |
| AI 准确率 | >95% (Phase 1), >99% (Phase 3) |
| 成功案例 | 100+ (Phase 1), 1000+ (Phase 3) |
| 团队信心 | 团队成员信任 AI 决策 |
| 回滚机制 | 完善的审计和回滚系统 |
Phase 0: 基础监控期
时间范围
开始: 现在
结束: 开源发布后 3 个月
状态: 🔴 当前阶段
前置条件
- 代码拆分完成
- 基础测试覆盖率 >80%
- 开源代码准备完毕
目标
- 建立基础监控体系
- 稳定核心功能
- 积累运维数据
- 建立标准流程
实施内容
✅ 立即实施 (Week 1-4)
基础监控:
时间: Week 1-2
项目:
- Prometheus + Grafana (指标监控)
- Loki (日志聚合)
- Sentry (错误追踪)
- 钉钉/Slack (告警通知)
责任人: 运维团队
验收标准:
- 所有核心服务接入监控
- 告警规则配置完成
- 通知渠道正常工作
AI 只读诊断:
时间: Week 3-4
项目:
- Cursor MBE MCP 集成
- AI 日志分析（不执行）
- AI 诊断报告生成
- 准确率统计
责任人: AI 团队
验收标准:
- MCP 工具可用
- AI 诊断报告质量合格
- 记录 AI 建议准确率
标准化流程:
时间: Week 3-4
项目:
- 编写 Runbook（运维手册）
- 建立问题分类体系
- 常见问题解决方案库
- 事件响应 SLA
责任人: DevOps 团队
验收标准:
- Runbook 文档完整
- 团队培训完成
- SLA 明确定义
❌ 暂不实施
禁止项目:
- AI 自动重启服务
- AI 自动扩缩容
- AI 自动修改配置
- AI 自动部署代码
- AI 自动修改数据库
原因: 系统不稳定，风险太高
配置示例
# Phase 0 配置
MONITORING_CONFIG = {
"ai_enabled": False, # ❌ AI 不自动执行
"ai_suggest": True, # ✅ AI 只提供建议
"auto_remediate": False, # ❌ 不自动修复
"human_approval_required": True, # ✅ 需要人工批准
"metrics": {
"prometheus_url": "http://prometheus:9090",
"scrape_interval": "15s",
"retention": "30d"
},
"alerts": {
"channels": ["dingtalk", "slack"],
"severity_levels": ["info", "warning", "critical"],
"sla": {
"critical": "15m", # 15分钟响应
"warning": "2h", # 2小时响应
"info": "24h" # 24小时响应
}
},
"ai_diagnosis": {
"enabled": True, # ✅ 启用 AI 诊断
"mode": "read_only", # ✅ 只读模式
"suggest_only": True, # ✅ 只提供建议
"log_accuracy": True # ✅ 记录准确率
}
}
告警处理流程
async def handle_alert(alert):
"""Phase 0: 人工主导的告警处理"""
# 1. 发送通知给工程师
await send_notification(
channel="dingtalk",
message=f"🚨 {alert.severity}: {alert.message}",
severity=alert.severity
)
# 2. AI 生成诊断报告（只读）
diagnosis = await ai_agent.diagnose(
alert=alert,
mode="read_only", # 关键：只读
suggest_only=True
)
# 3. 发送诊断报告
await send_notification(
channel="dingtalk",
message=f"""
📋 AI 诊断报告
问题: {alert.message}
根因分析: {diagnosis.root_cause}
建议方案:
{diagnosis.suggestions}
⚠️ 请人工确认并执行
""",
severity="info"
)
# 4. 等待人工处理
# ❌ 不自动执行任何操作
# ✅ 记录 AI 建议，供后续评估准确率
await log_ai_suggestion(alert, diagnosis)
成功标准
- 监控系统覆盖所有服务
- 告警及时送达（<1分钟）
- AI 诊断报告质量满意度 >80%
- 系统稳定运行 3 个月
- 零次 AI 相关故障
Phase 1: AI 辅助诊断期
时间范围
开始: 开源发布后 3 个月
持续: 3 个月
状态: 🟡 规划中
前置条件
- Phase 0 成功完成
- 系统稳定运行 3 个月无重大故障
- 测试覆盖率 >80%
- 真实用户 >100
- AI 诊断准确率统计完成
目标
- AI 深度参与问题诊断
- 提供可执行的解决方案
- 减少人工分析时间 50%
- 建立 AI 可信度
实施内容
AI 诊断（只读）:
权限:
- ✅ 查看所有日志和指标
- ✅ 分析问题根因
- ✅ 提供解决方案
- ✅ 生成修复代码
- ❌ 不执行任何操作
工具:
- check_logs
- check_metrics
- analyze_performance
- generate_fix_code
输出:
- 详细的诊断报告
- 问题根因分析
- 修复方案（需人工执行）
- 预防措施建议
Cursor IDE 集成:
功能:
- 在 Cursor 中查询系统状态
- AI 协助代码调试
- 实时获取系统信息
- 生成修复代码
MCP 工具:
- mbe_devops_diagnose
- mbe_check_logs
- mbe_check_metrics
- mbe_analyze_performance
AI Code Review:
功能:
- 自动审查所有 PR
- 检查代码质量、性能、安全
- 提供改进建议
- ⚠️ 需要人工最终批准合并
配置示例
# Phase 1 配置
MONITORING_CONFIG = {
"ai_enabled": True, # ✅ 启用 AI
"ai_suggest": True, # ✅ 提供建议
"auto_remediate": False, # ❌ 仍不自动执行
"human_approval_required": True, # ✅ 必须人工批准
"ai_capabilities": [
"diagnose", # ✅ 诊断
"analyze", # ✅ 分析
"suggest", # ✅ 建议
"generate_fix", # ✅ 生成修复代码
# "execute" # ❌ 不执行
],
"ai_tools_enabled": [
"check_logs",
"check_metrics",
"analyze_performance",
"check_database",
"generate_report"
],
"ai_tools_disabled": [
"execute_kubectl",
"scale_deployment",
"restart_service",
"modify_config",
"deploy_code"
]
}
AI 辅助诊断流程
async def handle_alert_phase1(alert):
"""Phase 1: AI 深度诊断，人工执行"""
# 1. 通知工程师
await send_notification(alert)
# 2. AI 深度分析
analysis = await ai_agent.deep_analyze(alert, tools=[
"check_logs",
"check_metrics",
"analyze_performance",
"check_database"
])
# 3. AI 生成解决方案
solutions = await ai_agent.generate_solutions(analysis)
# 4. AI 生成修复代码（如适用）
if solutions.requires_code_fix:
fix_code = await ai_agent.generate_fix_code(
problem=analysis.root_cause,
context=analysis.context
)
solutions.fix_code = fix_code
# 5. 发送完整报告
report = f"""
🤖 AI 深度诊断报告
## 问题分析
{analysis.summary}
## 根因
{analysis.root_cause}
## 影响范围
{analysis.impact}
## 推荐方案
{solutions.recommendations}
## 修复代码
```python
{solutions.fix_code}
预防措施
{solutions.prevention}
⚠️ 请审查后执行 """
await send_notification({
"channel": "dingtalk",
"message": report,
"actions": [
{"label": "批准执行", "callback": "approve_fix"},
{"label": "手动处理", "callback": "manual_fix"},
{"label": "忽略", "callback": "ignore"}
]
})
# 6. 等待人工决策
decision = await wait_for_human_decision(alert.id)
# 7. 记录结果（用于评估 AI）
await log_ai_performance({
"alert": alert,
"analysis": analysis,
"solutions": solutions,
"human_decision": decision,
"outcome": decision.outcome
})
### 成功标准
- [ ] AI 诊断准确率 >95%
- [ ] 平均诊断时间 <5 分钟
- [ ] 人工分析时间减少 50%
- [ ] AI 建议被采纳率 >80%
- [ ] 成功案例 >100
---
## Phase 2: AI 有限执行期
### 时间范围
**开始**: 开源发布后 6 个月
**持续**: 6 个月
**状态**: 🟢 未来规划
### 前置条件
- [ ] Phase 1 成功完成
- [ ] AI 诊断准确率 >95%
- [ ] AI 建议采纳率 >80%
- [ ] 系统稳定运行 6 个月
- [ ] 团队对 AI 有信心
### 目标
1. AI 自动执行安全操作
2. 关键操作需人工批准
3. 减少人工干预 50%
4. 建立完善的审计体系
### 白名单机制
```python
# Phase 2 配置
AI_AUTO_EXECUTE_WHITELIST = {
# ✅ 允许自动执行的安全操作
"safe_operations": [
"check_logs", # 查看日志
"check_metrics", # 查询指标
"check_status", # 检查状态
"analyze_performance", # 性能分析
"generate_report", # 生成报告
"clear_temp_files", # 清理临时文件
"vacuum_database", # 数据库清理（只读表）
],
# ⚠️ 需要人工批准的操作
"approval_required": [
"restart_pod", # 重启 Pod
"scale_deployment", # 扩缩容
"clear_cache", # 清理缓存
"kill_long_query", # 终止慢查询
"rebuild_index", # 重建索引
],
# ❌ 禁止自动执行的操作
"forbidden": [
"deploy_code", # 部署代码
"modify_database", # 修改数据库结构
"change_config", # 修改配置
"delete_data", # 删除数据
"grant_permissions", # 授权操作
],
# 审批流程
"approval_process": {
"timeout": 300, # 5分钟超时
"approvers": ["oncall_engineer", "tech_lead"],
"quorum": 1, # 需要1人批准
"auto_reject_on_timeout": True
}
}
自动执行流程
async def handle_alert_phase2(alert):
"""Phase 2: AI 有限自动执行"""
# 1. AI 分析
analysis = await ai_agent.analyze(alert)
# 2. AI 决策
decision = await ai_agent.decide_action(analysis)
# 3. 检查权限
if decision.action in AI_AUTO_EXECUTE_WHITELIST["safe_operations"]:
# 安全操作：自动执行
result = await ai_agent.execute(decision.action, decision.params)
# 记录和通知
await log_and_notify({
"type": "auto_executed",
"action": decision.action,
"result": result,
"alert": alert
})
elif decision.action in AI_AUTO_EXECUTE_WHITELIST["approval_required"]:
# 需要批准：等待人工
await request_approval({
"alert": alert,
"analysis": analysis,
"proposed_action": decision.action,
"risk_level": "medium",
"timeout": 300
})
approval = await wait_for_approval(timeout=300)
if approval.approved:
result = await ai_agent.execute(decision.action, decision.params)
await log_and_notify({
"type": "approved_and_executed",
"action": decision.action,
"approver": approval.approver,
"result": result
})
else:
await log_and_notify({
"type": "rejected",
"action": decision.action,
"reason": approval.reason
})
else:
# 禁止操作：拒绝并通知
await log_and_notify({
"type": "forbidden_action",
"action": decision.action,
"message": "此操作需要人工执行"
})
审计和回滚
class OperationAudit:
"""操作审计系统"""
async def log_operation(self, operation: Dict):
"""记录所有操作"""
await db.audit_log.insert({
"timestamp": datetime.now(),
"operation": operation["action"],
"params": operation["params"],
"executor": "ai_agent",
"result": operation["result"],
"alert_id": operation["alert_id"],
"can_rollback": self._is_rollbackable(operation)
})
async def rollback_operation(self, operation_id: str):
"""回滚操作"""
op = await db.audit_log.get(operation_id)
if not op["can_rollback"]:
raise Exception("Operation cannot be rolled back")
# 执行回滚
if op["operation"] == "scale_deployment":
# 恢复到原来的副本数
await kubectl(f"scale deployment/{op['params']['deployment']} "
f"--replicas={op['params']['original_replicas']}")
elif op["operation"] == "restart_pod":
# Pod 重启无法回滚，但记录
logger.warning(f"Pod restart cannot be rolled back: {operation_id}")
# 记录回滚
await db.audit_log.update(operation_id, {
"rolled_back": True,
"rolled_back_at": datetime.now()
})
成功标准
- AI 执行准确率 >99%
- 自动处理比例 30%
- 人工干预时间减少 50%
- 零次 AI 造成的重大故障
- 审计记录完整
Phase 3: AI 自主运维期
时间范围
开始: 开源发布后 1 年
持续: 持续优化
状态: 🔵 长期目标
前置条件
- Phase 2 成功完成
- AI 执行准确率 >99%
- 成功案例 >1000
- 零次 AI 重大故障
- 团队完全信任 AI
目标
- AI 自主决策大部分操作
- 人工只处理关键决策
- 减少人工干预 80%
- 系统自我优化
扩展权限
# Phase 3 配置
AI_AUTO_EXECUTE_WHITELIST = {
"safe_operations": [
# 包含 Phase 2 所有安全操作
"check_logs",
"check_metrics",
# ...
# 新增自动执行权限
"restart_pod", # ✅ 自动重启
"scale_deployment", # ✅ 自动扩缩容
"clear_cache", # ✅ 自动清理缓存
"kill_long_query", # ✅ 自动终止慢查询
"rebuild_index", # ✅ 自动重建索引
"optimize_query", # ✅ 自动优化查询
],
"approval_required": [
# 仍需批准的关键操作
"deploy_code", # ⚠️ 代码部署
"modify_schema", # ⚠️ 数据库结构变更
"change_critical_config", # ⚠️ 关键配置
"delete_production_data", # ⚠️ 删除生产数据
],
"forbidden": [
# 永远禁止自动执行
"drop_database", # ❌ 删除数据库
"revoke_all_access", # ❌ 撤销所有权限
]
}
自主优化
class AutonomousOptimizer:
"""自主优化系统"""
async def continuous_optimization(self):
"""持续优化"""
while True:
# 1. 分析系统性能
metrics = await self.collect_metrics()
# 2. AI 识别优化机会
opportunities = await ai_agent.identify_optimization_opportunities(metrics)
# 3. 自动执行安全的优化
for opp in opportunities:
if opp.risk_level == "low":
# 自动执行
result = await self.apply_optimization(opp)
await self.log_optimization(opp, result)
elif opp.risk_level == "medium":
# 请求批准
await self.request_approval_for_optimization(opp)
else:
# 高风险：仅记录建议
await self.log_suggestion(opp)
# 4. 休息一段时间
await asyncio.sleep(3600) # 每小时一次
成功标准
- AI 自动处理 80% 的事件
- 人工干预减少 80%
- 系统可用性 >99.9%
- 零次 AI 重大故障
- 持续性能改进
风险评估
各阶段风险等级
| 阶段 | 风险等级 | 主要风险 | 缓解措施 |
|---|---|---|---|
| Phase 0 | 🟢 低 | - AI 误诊 - 数据泄露 |
- 只读模式 - 数据脱敏 |
| Phase 1 | 🟢 低 | - AI 误导 - 建议错误 |
- 人工最终决策 - 记录准确率 |
| Phase 2 | 🟡 中 | - 误操作 - 权限滥用 |
- 白名单机制 - 审批流程 - 完整审计 |
| Phase 3 | 🟡 中 | - 自主决策失误 - 级联故障 |
- 严格的准入条件 - 快速回滚 - 人工兜底 |
现在就上 AI 自动化的风险
❌ 极高风险场景:
1. AI 误判系统健康状况
→ 自动重启正常服务
→ 导致服务中断
风险等级: 🔴 严重
概率: 高（系统不稳定）
影响: 用户无法访问
2. AI 错误扩容决策
→ 自动扩容到 100 个实例
→ 云服务费用爆炸
风险等级: 🔴 严重
概率: 中
影响: 成本失控
3. AI 误删数据
→ 自动清理"垃圾数据"
→ 删除重要用户数据
风险等级: 🔴 致命
概率: 低
影响: 数据丢失
4. AI 部署错误代码
→ 自动合并有 bug 的 PR
→ 生产环境崩溃
风险等级: 🔴 严重
概率: 中
影响: 系统不可用
5. 问题难以追溯
→ AI 操作没有审计
→ 无法定位问题原因
风险等级: 🟡 中等
概率: 高
影响: 运维困难
风险控制措施
技术措施:
- 白名单机制（限制操作范围）
- 人工审批（关键操作）
- 操作审计（所有操作可追溯）
- 快速回滚（一键恢复）
- 模拟环境（测试 AI 决策）
- 金丝雀发布（逐步推广）
组织措施:
- 建立 AI 治理委员会
- 定期审查 AI 决策
- 建立升级机制
- 培训团队成员
- 应急预案
监控措施:
- AI 决策质量监控
- 异常操作告警
- 成本监控
- 性能监控
- 安全监控
成本收益分析
每月成本
AI 服务成本:
├── Claude API 调用
│ ├── 代码审查: ~1,000次 × $0.03 = $30
│ ├── 监控响应: ~5,000次 × $0.03 = $150
│ ├── 性能优化: ~500次 × $0.03 = $15
│ └── 测试生成: ~300次 × $0.03 = $9
│ 小计: $204/月
│
├── 基础设施
│ ├── AI Agent 服务器: $50/月
│ ├── 监控存储: $30/月
│ └── 日志存储: $20/月
│ 小计: $100/月
│
└── 总计: ~$300/月
节省成本
人工成本节省:
├── 代码审查
│ ├── 节省时间: 40小时/月
│ ├── 时薪: $50
│ └── 节省: $2,000/月
│
├── 运维响应
│ ├── 节省时间: 80小时/月
│ ├── 时薪: $50
│ └── 节省: $4,000/月
│
├── 测试编写
│ ├── 节省时间: 20小时/月
│ ├── 时薪: $50
│ └── 节省: $1,000/月
│
├── 性能优化
│ ├── 节省时间: 30小时/月
│ ├── 时薪: $50
│ └── 节省: $1,500/月
│
└── 总计: $8,500/月
ROI 计算
投资回报率:
├── 月度成本: $300
├── 月度收益: $8,500
├── 净收益: $8,200
└── ROI: ($8,500 - $300) / $300 = 2,733% 🚀
年度收益:
├── 年度成本: $3,600
├── 年度收益: $102,000
└── 净收益: $98,400
无形收益
- 响应速度: 从小时级到分钟级
- 服务质量: 可用性提升
- 团队士气: 减少重复劳动
- 创新能力: 工程师专注核心
- 竞争优势: 技术领先
实施路线图
总体时间线
Month 0-3: Phase 0 - 基础监控
├── Week 1-2: 建立监控体系
├── Week 3-4: AI 只读诊断
└── Month 2-3: 稳定运行，积累数据
Month 3-6: Phase 1 - AI 辅助诊断
├── Month 3: 启用 AI 深度分析
├── Month 4: Cursor 集成
├── Month 5: AI Code Review
└── Month 6: 评估效果
Month 6-12: Phase 2 - AI 有限执行
├── Month 6-7: 白名单机制
├── Month 8-9: 审批流程
├── Month 10-11: 扩大范围
└── Month 12: 全面评估
Month 12+: Phase 3 - AI 自主运维
├── 逐步扩大权限
├── 持续优化
└── 长期运营
详细计划
Week 1-2: 建立监控体系
任务:
- [ ] 部署 Prometheus + Grafana
- [ ] 配置 Loki 日志聚合
- [ ] 接入 Sentry 错误追踪
- [ ] 配置钉钉/Slack 通知
- [ ] 定义告警规则
- [ ] 配置仪表板
负责人: 运维团队
验收: 所有服务接入监控，告警正常工作
Week 3-4: AI 只读诊断
任务:
- [ ] 集成 Claude API
- [ ] 开发 AI 诊断脚本
- [ ] 集成 MBE MCP Server
- [ ] 配置 Cursor IDE
- [ ] 测试 AI 诊断功能
- [ ] 建立准确率统计
负责人: AI 团队
验收: AI 诊断可用，准确率可统计
Week 3-4: 标准化流程
任务:
- [ ] 编写 Runbook 文档
- [ ] 建立问题分类体系
- [ ] 整理常见问题库
- [ ] 定义响应 SLA
- [ ] 团队培训
- [ ] 建立值班制度
负责人: DevOps 团队
验收: 文档完整，团队培训完成
Month 2-3: 稳定运行
任务:
- [ ] 持续监控系统
- [ ] 收集 AI 诊断数据
- [ ] 优化告警规则
- [ ] 评估 AI 准确率
- [ ] 准备进入 Phase 1
KPI:
- 系统可用性 >99.5%
- AI 诊断准确率 >90%
- 告警误报率 <10%
Month 3-6: AI 辅助诊断
任务:
- [ ] 启用 AI 深度分析
- [ ] 开发审批流程
- [ ] 集成 GitHub Actions
- [ ] 部署 Code Review Agent
- [ ] 培训团队使用 AI 工具
- [ ] 持续优化 AI 提示词
KPI:
- AI 诊断准确率 >95%
- AI 建议采纳率 >80%
- 人工分析时间减少 50%
Month 6-12: AI 有限执行
任务:
- [ ] 实施白名单机制
- [ ] 开发审批系统
- [ ] 建立审计体系
- [ ] 实现回滚功能
- [ ] 逐步扩大 AI 权限
- [ ] 持续监控 AI 表现
KPI:
- AI 执行准确率 >99%
- 自动处理比例 >30%
- 零次 AI 重大故障
附录
A. 监控指标定义
核心指标:
可用性:
- uptime: 系统正常运行时间比例
- mtbf: 平均故障间隔时间
- mttr: 平均恢复时间
性能:
- response_time_p50: 中位响应时间
- response_time_p95: 95分位响应时间
- response_time_p99: 99分位响应时间
- throughput: 吞吐量（请求/秒）
错误:
- error_rate: 错误率
- 5xx_rate: 服务器错误率
- 4xx_rate: 客户端错误率
资源:
- cpu_usage: CPU 使用率
- memory_usage: 内存使用率
- disk_usage: 磁盘使用率
- network_io: 网络 I/O
AI 指标:
准确性:
- diagnosis_accuracy: 诊断准确率
- suggestion_acceptance: 建议采纳率
- execution_success: 执行成功率
效率:
- diagnosis_time: 诊断耗时
- response_time: 响应时间
- resolution_time: 解决时间
成本:
- api_calls: API 调用次数
- api_cost: API 成本
- token_usage: Token 使用量
B. 告警规则示例
告警规则:
高错误率:
condition: error_rate > 5%
duration: 5m
severity: critical
action: 立即通知 + AI 诊断
高延迟:
condition: response_time_p95 > 2000ms
duration: 5m
severity: warning
action: 通知 + AI 分析
高 CPU:
condition: cpu_usage > 85%
duration: 10m
severity: warning
action: 通知 + AI 建议
数据库连接数:
condition: db_connections > 90
duration: 5m
severity: critical
action: 立即通知 + AI 诊断
磁盘空间:
condition: disk_usage > 80%
duration: 30m
severity: warning
action: 通知 + AI 建议清理
C. AI 提示词模板
## 系统诊断提示词
你是一个专业的 DevOps 工程师，负责 MBE 系统的运维。
当前发生了一个事件：
- 类型: {incident_type}
- 服务: {service_name}
- 指标: {metrics}
- 描述: {description}
请分析这个问题，并采取适当的行动。你可以使用以下工具：
- check_logs: 查看服务日志
- check_metrics: 查询 Prometheus 指标
- check_status: 检查服务状态
- [其他工具...]
请逐步分析问题：
1. 收集相关信息
2. 分析问题根因
3. 评估影响范围
4. 提出解决方案
5. 评估风险
6. 执行修复（如授权）
请提供详细的分析报告。
D. Runbook 模板
# [服务名称] 故障处理 Runbook
## 问题描述
[描述问题的表现]
## 影响范围
- 受影响服务: [列出]
- 受影响用户: [估计]
- 业务影响: [描述]
## 诊断步骤
1. 检查服务状态
```bash
kubectl get pods -l app=[service-name]
查看日志
kubectl logs [pod-name] --tail=100检查指标 [Grafana 仪表板链接]
解决方案
临时方案（快速恢复）
- [步骤1]
- [步骤2]
永久方案（根本解决）
- [步骤1]
- [步骤2]
预防措施
- [措施1]
- [措施2]
相关文档
- [链接1]
- [链接2]
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## 文档维护
**更新频率**: 每季度评审一次
**负责人**: DevOps 团队
**审批人**: CTO
**版本历史**:
- v1.0 (2026-02-01): 初始版本
- v1.1 (待定): Phase 1 完成后更新
- v2.0 (待定): Phase 2 开始前更新
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**最后更新**: 2026-02-01
**文档状态**: ✅ 已审核