基于SpringAI的智能运维平台（AI驱动）

智能运维平台（AI驱动）迭代式开发实施规划

智能运维平台的建设遵循“分步实施、逐步演进”的迭代式开发思路，以“基础环境先行、核心功能递进、智能能力增强”为原则，将覆盖CICD全生命周期与AI智能运维的核心需求拆解为5个关键迭代阶段。各阶段既独立承载明确的业务与技术目标，又层层衔接形成完整的平台能力体系，最终实现“全流程自动化、故障智能诊断与处理”的核心价值。本规划将详细阐述各迭代阶段的实施内容，明确每个阶段的业务重点、技术实现要点及前后端具体任务。

一、迭代式开发整体思路与阶段划分

迭代式开发的核心逻辑是“小步快跑、快速验证”，结合平台“基础支撑-流程自动化-智能诊断-自动化处理-优化扩展”的能力演进路径，划分以下5个迭代阶段：

1. 迭代1：基础环境搭建（2周）—— 搭建平台运行的基础设施与核心技术底座，完成环境适配与组件集成，为后续功能开发提供支撑。

2. 迭代2：基础CICD流程实现（3周）—— 实现从代码提交到测试环境发布的全流程自动化，打通CICD核心链路，验证基础运维流程的可行性。

3. 迭代3：智能故障诊断基础版（3周）—— 接入日志与监控数据采集能力，整合通义千问大模型与Chroma向量存储，实现故障自动定位与方案推荐。

4. 迭代4：自动化故障处理与灰度发布（3周）—— 完善向量存储与AI诊断能力，实现故障处理方案的自动化执行，新增灰度发布功能，增强生产环境部署稳定性。

5. 迭代5：功能优化与智能扩展（持续迭代）—— 基于业务反馈优化流程效率，扩展AI预测性维护能力，适配更多业务场景，提升平台易用性与智能化水平。

各迭代阶段均遵循“业务目标牵引技术实现，前后端协同开发”的模式，每个迭代结束后进行阶段性验证与复盘，根据反馈调整下一阶段的实施重点。

二、各迭代阶段详细实施规划

迭代1：基础环境搭建（第1-2周）—— 筑牢平台技术底座

2.1.1 核心业务目标

完成平台运行所需的基础设施部署、核心技术组件集成与环境适配，搭建开发、测试两套基础环境，确保各技术组件兼容互通，为后续CICD流程与智能功能开发提供稳定的运行环境。

2.1.2 技术实现要点

1. 基础设施部署：

   • 服务器环境配置：完成开发、测试环境服务器初始化（操作系统、网络、安全组配置），保障服务器间网络互通。

   • 容器化环境搭建：部署Docker引擎，搭建K8s集群（测试环境单节点/小规模集群），配置K8s核心组件（API Server、Controller Manager、Etcd等），实现容器编排与资源调度能力。

   • 私有镜像仓库部署：安装Harbor私有镜像仓库，配置镜像存储路径、访问权限与安全扫描规则，保障Docker镜像的安全存储与版本管理。

2. 核心技术组件集成：

   • 服务注册与发现：部署Nacos集群（测试环境单节点），配置命名空间与服务注册规则，验证服务注册与发现功能。

   • 数据库与存储部署：安装MySQL数据库（主从架构，保障数据可靠性），创建平台业务数据库与表结构；部署Elasticsearch单节点（测试环境），配置日志存储索引规则。

   • 消息队列部署：部署Kafka/RabbitMQ，配置消息主题/队列，验证消息生产与消费功能，为后续通知机制与异步任务处理提供支撑。

   • 向量存储初始化：集成Chroma向量存储（嵌入式部署模式），完成环境依赖安装（Python环境、相关库），验证向量数据的存储与检索基础功能。

3. 开发环境适配：

   • 搭建后端开发框架：基于Spring Boot/Spring Cloud初始化微服务骨架，集成Spring AI核心依赖，配置Nacos服务注册与发现、MySQL数据源连接。

   • 前端开发环境搭建：初始化前端项目框架（Vue/React），配置开发依赖、路由基础结构，实现与后端网关的基础通信适配。

4. 技术验证：验证Spring AI与通义千问接口的基础连通性，测试Chroma向量存储与Java后端的交互可行性，确保核心技术栈兼容无问题。

2.1.3 前后端具体任务

• 后端任务：

  • 完成微服务骨架搭建，包含网关模块、服务注册与配置模块、基础工具类模块。

  • 编写数据库初始化脚本，创建用户、角色、系统配置等基础表结构。

  • 实现Nacos、MySQL、Elasticsearch、Kafka等组件的配置类与基础连接工具。

  • 验证Spring AI与通义千问接口的基础调用，完成接口封装基础版本。

• 前端任务：

  • 初始化前端项目，配置路由、状态管理与网络请求工具。

  • 搭建基础页面框架（登录页、首页布局），实现登录功能与基础权限拦截逻辑。

  • 完成与后端网关的基础通信测试，确保前端请求能正常路由至后端服务。

2.1.4 迭代交付成果

开发、测试两套基础环境；K8s、Harbor、Nacos、MySQL等核心组件正常运行；后端微服务骨架与前端基础框架搭建完成；各技术组件兼容验证通过，形成环境部署文档。

迭代2：基础CICD流程实现（第3-5周）—— 打通全流程自动化链路

2.2.1 核心业务目标

实现从代码提交到测试环境发布的全流程自动化管控，覆盖代码规范检查、单元测试、编译打包、安全扫描、镜像推送、人工审核、测试环境部署等核心环节，减少人工干预，提升研发交付效率。

2.2.2 技术实现要点

1. 代码提交触发机制实现：

   • 基于Python Flask/FastAPI搭建Webhook服务，监听GitLab/GitHub的代码提交事件，解析提交信息（分支、作者、提交内容）。

   • 实现Webhook与后端CICD模块的通信，触发CICD流程实例创建，记录流程日志。

2. 自动化校验与构建环节实现：

   • 代码规范检查：集成Checkstyle（Java）、Pylint/Flake8（Python）工具，编写规范配置文件，实现代码提交后自动校验，生成校验报告，不通过则拦截流程并反馈。

   • 单元测试执行：集成JUnit+Mockito（Java）、pytest（Python），实现单元测试自动执行，统计测试覆盖率，生成测试报告，测试不通过则终止流程。

   • 编译打包与镜像构建：配置Maven/Gradle构建脚本，实现项目自动编译打包；编写Dockerfile，实现制品自动打包为Docker镜像，生成唯一可追溯版本号。

   • 安全检查：集成OWASP Dependency Check工具实现依赖漏洞扫描，集成Clair实现容器镜像安全扫描，发现漏洞则生成工单并终止流程，需修复后重新触发流程。

3. 镜像推送与人工审核实现：

   • 镜像推送：将安全扫描通过的Docker镜像推送至Harbor私有仓库，记录镜像版本与关联的流程实例。

   • 人工审核流程：集成Activiti工作流引擎，配置审核节点规则，实现流程自动触发人工审核，支持审核通过/驳回操作，驳回需反馈原因并允许重新提交。

4. 测试环境部署实现：

   • 基于K8s API与Helm实现应用自动部署，从Harbor拉取指定版本镜像，配置部署参数（资源配额、端口映射、环境变量）。

   • 集成Ansible配置管理工具，实现测试环境服务器的基础配置与应用部署后的服务启动、健康检查。

5. 通知机制实现：基于Kafka/RabbitMQ实现通知功能，流程各环节状态变更（通过/驳回/终止）自动推送通知（站内信/邮件）给相关人员（开发、测试、审核人）。

2.2.3 前后端具体任务

• 后端任务：

  • 开发CICD流程核心模块：实现流程实例管理、各环节任务调度、流程状态跟踪与日志记录。

  • 开发Webhook服务与CICD模块的交互接口，实现流程触发与信息同步。

  • 集成代码规范检查、单元测试、安全扫描等工具的API，实现工具调用与结果解析。

  • 开发Activiti工作流配置模块，实现审核任务的创建、分配与状态更新。

  • 开发K8s/Helm部署接口与Ansible调用模块，实现应用自动部署与健康检查。

  • 开发通知模块，实现消息生成、推送与记录功能。

• 前端任务：

  • 开发CICD流程管控页：实现流程进度可视化展示（流程图）、各环节详情查看（校验报告、测试报告、扫描结果）、流程暂停/终止操作。

  • 开发人工审核页：展示待审核任务列表，支持审核通过/驳回操作，录入审核意见。

  • 开发通知中心页面：展示个人通知列表，支持已读/未读标记与通知筛选。

  • 优化首页/概览页：新增CICD流程运行状态统计模块。

2.2.4 迭代交付成果

基础CICD全流程自动化功能实现；CICD流程管控、人工审核等前端页面上线；流程日志与通知功能正常运行；形成CICD流程操作手册与问题排查文档。

迭代3：智能故障诊断基础版（第6-8周）—— 构建AI诊断核心能力

2.3.1 核心业务目标

接入日志与监控数据采集能力，整合通义千问大模型与Chroma向量存储，实现系统异常的自动发现与故障根源定位，能结合历史故障案例给出基础处理方案，支持运维人员手动触发诊断与方案执行。

2.3.2 技术实现要点

1. 日志与监控数据采集实现：

   • 集成Elasticsearch日志采集能力，配置日志采集规则（应用日志、系统日志），实现日志实时采集、存储与检索。

   • 集成普罗米修斯监控工具，配置核心监控指标（CPU、内存、磁盘使用率、接口响应时间、服务可用性），实现指标实时采集与可视化展示。

2. 异常发现机制实现：

   • 编写异常识别规则（如接口响应超时>3s、报错日志5分钟内激增>100条、CPU使用率持续>80%），实现平台自动识别异常数据并触发告警。

   • 实现异常事件上报模块，记录异常发生时间、关联服务、异常指标等信息。

3. AI智能诊断能力实现：

   • 数据预处理：开发Python脚本，对异常日志与监控数据进行清洗、提取关键信息（错误类型、资源标识、异常时间范围）。

   • 向量化与检索：调用通义千问接口将异常信息转换为向量，存储至Chroma向量存储；实现Chroma相似性检索功能，根据异常向量检索历史相似故障案例。

   • 方案生成：整合通义千问大模型，结合检索到的历史案例，生成适配当前异常的处理方案（含操作步骤、关联脚本），支持方案人工审核。

4. 人工交互模块实现：开发AI诊断触发接口，支持运维人员通过前端输入问题描述触发诊断，展示诊断过程与结果。

2.3.3 前后端具体任务

• 后端任务：

  • 开发日志与监控数据采集模块，实现与Elasticsearch、普罗米修斯的交互与数据解析。

  • 开发异常识别与告警模块，编写异常规则配置文件，实现异常自动发现与上报。

  • 开发AI诊断核心模块：集成通义千问API与Chroma向量存储，实现数据预处理、向量化转换、相似案例检索与方案生成。

  • 开发人工触发诊断接口与方案展示接口，支持与前端的交互。

• 前端任务：

  • 开发故障管理页：展示异常告警列表、故障详情（异常数据、关联服务）、诊断结果与处理方案。

  • 开发AI诊断交互页：支持输入问题描述触发诊断，展示诊断过程（数据采集-预处理-检索-方案生成）。

  • 优化首页/概览页：新增监控指标可视化图表（折线图、柱状图）、异常告警提醒模块。

2.3.4 迭代交付成果

日志与监控数据采集功能实现；异常自动发现与告警功能上线；AI智能诊断基础版实现（故障定位、方案推荐）；故障管理与AI诊断交互页面上线；导入首批历史故障案例至Chroma向量存储。

迭代4：自动化故障处理与灰度发布（第9-11周）—— 提升运维自动化与稳定性

2.4.1 核心业务目标

完善AI诊断能力，实现故障处理方案的自动化执行；新增生产环境灰度发布功能，支持流量按比例分配与异常自动回滚；增强服务监控维度，支持自定义告警规则，提升生产环境部署稳定性与故障处理效率。

2.4.2 技术实现要点

1. 自动化故障处理实现：

   • 脚本管理模块开发：实现Shell/Python脚本的上传、编辑、测试、关联故障类型功能，存储脚本执行参数与权限信息。

   • 方案与脚本关联：优化AI诊断模块，使生成的处理方案能自动关联对应的自动化脚本（如服务重启脚本、配置调整脚本）。

   • 自动化执行引擎开发：基于Spring AI核心模块接收处理方案，触发对应脚本执行，通过K8s/Ansible调用服务器资源，执行过程实时日志记录。

   • 结果反馈与回滚：脚本执行完成后反馈处理结果，成功则记录案例；失败则触发告警通知运维人员人工处理，支持手动回滚操作。

2. 灰度发布功能实现：

   • 基于K8s的Ingress流量控制，配置灰度发布策略（按比例分配流量、按用户群体分配）。

   • 通过Nacos配置中心动态调整流量权重，实现灰度流量的灵活管控；集成普罗米修斯监控灰度环境服务状态，配置异常指标阈值，触发异常则自动回滚流量。

3. 监控与告警增强：

   • 扩展监控维度：新增数据库慢查询、接口调用成功率、业务指标（如订单量、访问量）监控。

   • 开发自定义告警规则模块，支持运维人员配置告警指标、阈值、通知方式与接收人。

2.4.3 前后端具体任务

• 后端任务：

  • 开发自动化脚本管理模块，实现脚本的全生命周期管理与权限控制。

  • 优化AI诊断与自动化执行模块，实现方案与脚本的自动关联、脚本执行与结果反馈。

  • 开发灰度发布模块，实现流量策略配置、权重调整与异常自动回滚。

  • 扩展监控模块，新增业务指标监控；开发自定义告警规则模块与告警通知优化功能。

• 前端任务：

  • 开发自动化脚本管理页：展示脚本列表、支持上传/编辑/测试/关联故障类型操作。

  • 开发灰度发布管控页：配置灰度策略、调整流量权重、查看灰度环境监控数据与回滚操作。

  • 开发自定义告警规则配置页：支持告警指标选择、阈值设置、通知方式配置。

  • 优化故障管理页：新增自动化处理状态展示、执行日志查看与手动回滚按钮。

2.4.4 迭代交付成果

自动化故障处理功能实现（脚本管理、方案关联、自动执行）；灰度发布功能上线；监控维度扩展与自定义告警规则功能实现；对应的前端交互页面上线；故障处理成功率统计与分析功能。

迭代5：功能优化与智能扩展（第12周起，持续迭代）—— 深化平台智能价值

2.5.1 核心业务目标

基于前序迭代的业务反馈优化平台流程效率与易用性；扩展AI智能能力（如预测性维护）；适配更多业务场景（多环境部署、跨集群管理）；提升平台性能与稳定性，形成完整的智能运维闭环。

2.5.2 技术实现要点

1. 流程与功能优化：

   • 优化CICD流程效率：调整各环节并行/串行逻辑，减少构建与部署时间；优化日志检索性能，支持更精准的日志过滤与分析。

   • 提升易用性：优化前端交互体验，简化操作步骤；新增报表统计功能（流程通过率、故障解决效率、自动化处理成功率），支持报表导出。

2. AI智能能力扩展：

   • 预测性维护：基于历史监控数据与故障案例，利用Python机器学习框架（Scikit-learn）训练预测模型，实现潜在故障的提前预警。

   • 优化大模型诊断能力：基于人工反馈持续优化Chroma向量存储的案例数据，调整大模型提示词策略，提升诊断准确率与方案适配性。

   • 自然语言交互增强：支持运维人员通过自然语言查询系统状态、触发运维操作（如“查看服务A的CPU使用率”“重启服务B”）。

3. 业务场景适配：

   • 多环境部署支持：新增预发布环境，实现流程按需部署至不同环境；支持跨K8s集群管理，实现多集群应用部署与监控。

   • 权限精细化管理：基于RBAC模型优化权限管理模块，支持更细粒度的功能权限与数据权限控制。

4. 性能与稳定性优化：优化数据库查询性能（索引优化、分库分表）；实现服务熔断、降级机制，提升平台高可用性；进行压力测试与性能调优。

2.5.3 前后端具体任务

• 后端任务：

  • 优化CICD流程与日志检索性能；开发报表统计模块与数据导出功能。

  • 开发预测性维护模块，训练预测模型并集成至平台；优化大模型交互策略与自然语言处理接口。

  • 开发多环境部署与跨集群管理模块；优化RBAC权限管理模块。

  • 进行数据库优化、服务高可用设计与性能调优。

• 前端任务：

  • 优化各页面交互体验，简化操作流程；开发报表展示页，支持图表可视化与导出。

  • 开发预测性维护预警页，展示潜在故障信息与预警级别；优化自然语言交互页面，支持语音/文字输入。

  • 开发多环境部署配置页与跨集群管理页；优化权限配置页面，支持精细化权限分配。

2.5.4 迭代交付成果

平台流程与易用性优化完成；预测性维护与自然语言交互功能上线；多环境部署、跨集群管理与精细化权限管理功能实现；平台性能与稳定性提升，形成完整的智能运维平台闭环与运维手册。

三、迭代式开发保障措施

3.1 质量保障

每个迭代阶段严格执行代码规范检查，单元测试覆盖率不低于80%；迭代结束后进行全流程测试，验证功能完整性与稳定性；上线前进行压力测试与安全测试，确保平台运行可靠。

3.2 风险控制

• 技术风险：提前搭建技术验证环境，验证Spring AI与通义千问、Chroma等组件的兼容性；针对大模型诊断准确率不足问题，初期导入足量历史案例，持续优化数据与模型。

• 进度风险：每个迭代拆解明确的任务清单与时间节点，每日同步开发进度，及时解决阻塞问题；预留1-2天缓冲时间，应对突发问题。

3.3 沟通协作

建立迭代启动会与复盘会机制，明确各迭代目标与任务分工；前后端开发人员同步协作，定期沟通技术实现细节；迭代结束后收集业务方反馈，调整下一阶段实施重点。

四、总结

本迭代式开发规划以基础环境搭建为起点，逐步实现CICD全流程自动化、智能故障诊断、自动化处理与灰度发布等核心功能，最终通过持续迭代完成平台优化与智能扩展。各迭代阶段目标明确、衔接紧密，既能快速验证核心功能的可行性，又能根据业务反馈灵活调整方向，确保最终建成的智能运维平台能精准匹配业务需求，实现“提升运维效率、保障系统稳定”的核心价值。