glm的开源模型搭建智能运维平台

最新推荐文章于 2025-04-25 14:06:18 发布

罗sir 99

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文章标签：开源运维

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46689397/article/details/143730777

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使用glm的开源模型搭建智能运维平台

前言

使用glm的开源模型自己搭建一个智能运维平台，使用这个ai运维平台实时拉取监控平台的内容和数据日志根据应用，业务健康情况给出相应的运维指令实现自动化智能运维

一、框架思路

使用开源的GLM模型（如ChatGLM）来搭建一个智能运维平台是完全可行的，并且能够极大地提升运维效率和自动化水平。这个AI运维平台可以从监控平台拉取实时数据，结合业务和应用的健康状况给出对应的运维指令，甚至实现一定程度的自我修复。以下是如何基于GLM搭建一个智能运维平台的实现思路和主要步骤：

1. 系统架构设计

为了实现实时监控、智能分析和自动化处理，系统可以分为以下模块：

数据采集模块：负责从监控平台（如Prometheus、Zabbix、ELK）实时拉取监控数据、日志数据等。
数据处理和分析模块：处理采集的数据，包括日志解析、数据预处理和异常检测等。
AI分析决策模块：基于ChatGLM模型分析系统状态，生成运维指令或自动化脚本。
自动化执行模块：负责执行运维指令，并通过自动化工具（如Ansible、Jenkins）完成任务。
反馈与监控模块：监控执行后的状态和效果，并将反馈传回系统以进一步调整。

2. 数据采集模块

数据采集是平台的关键基础，可以选择集成常见的监控和日志平台，并通过API或插件的方式实现：

监控数据采集：使用Prometheus的API来实时拉取各项指标数据，如CPU、内存、网络、磁盘等资源的使用率。
日志数据采集：从ELK、Splunk等日志系统中获取实时日志，以便检测异常、排查故障。
业务健康状态：采集业务应用的自定义指标和健康检查信息，可以是HTTP状态、响应时间、错误率等。

采集的数据应保存到数据库中，以便于后续的AI分析模块进行模型处理。

3. 数据处理和分析模块

数据处理模块的核心工作是将采集到的原始数据转换为模型能够理解的特征向量和数据格式。主要包括：

异常检测：可以使用时间序列分析和机器学习方法检测监控数据中的异常情况，确保出现异常时AI能及时响应。
数据清洗与特征提取：对数据进行清洗、归一化处理，并提取出与系统健康状况相关的特征。日志数据可以利用自然语言处理技术（如BERT、GPT-3）进行分析和分类。
特征向量生成：将监控指标和日志数据编码为数值特征向量，准备输入到GLM模型中进行分析和推理。

4. AI分析决策模块

ChatGLM模型在AI决策模块中扮演核心角色，负责根据当前的系统状态生成运维指令或建议。为了实现这一点，可以通过以下方法：

知识库训练与微调：微调GLM模型，使其了解特定的运维环境和业务逻辑。可以输入各种运维场景（例如，CPU高负载、网络延迟、存储空间不足）和相应的处理指令。
多模态数据处理：在一些场景下，结合多模态数据（如指标、日志和健康检查）能提供更准确的分析。可以将这些信息作为上下文传递给GLM，使其更全面地分析故障根源。
智能运维指令生成：GLM模型基于输入的监控数据和日志，自动生成具体的运维指令（如重启服务、清理缓存、通知技术团队等），甚至可以自动化生成Shell脚本或Ansible Playbook。

模型的输入结构示例：

# 监控数据和日志内容作为输入的上下文
context = """
CPU利用率：90%
内存占用：85%
磁盘IO：正常
最近的错误日志：应用服务A连接超时
"""
response = model.chat(f"当前状态：{context}，请生成相应的运维指令")

5. 自动化执行模块

在AI生成运维指令后，需要自动化执行模块负责实际的操作。该模块可以调用自动化工具（如Ansible、Terraform）来完成指令的执行。

自动化任务执行：将AI生成的指令转换为Ansible Playbook或Shell脚本，通过远程执行的方式自动化完成任务。
执行安全控制：对于高风险操作（如重启、删除数据等），可以设置双重确认或审批机制。
状态回传：执行完指令后，自动化模块可以将执行状态和效果回传至AI分析模块，以便对AI决策进行优化。

6. 反馈与监控模块

实时反馈和监控能帮助智能运维平台不断优化。监控系统的状态和业务健康状况，并收集执行任务后的系统反馈信息，优化AI决策。

模型优化：根据执行效果微调GLM模型，使其在后续类似场景中生成更准确的指令。
性能与日志监控：记录平台的运行性能、任务执行时间、成功率等，为系统优化提供依据。
用户反馈：对于一些需要人工确认的操作，将结果或建议反馈给运维人员，收集人工反馈，帮助模型持续改进。

7. 自动化运维平台的部署和优化

为了确保平台的稳定性和高可用性，建议采用容器化和微服务架构进行部署：

容器化与分布式部署：将各模块打包为Docker容器，以便部署到Kubernetes等集群环境中，确保平台的高可用性。
监控平台：可以在平台本身部署Prometheus和Grafana监控系统，以便运维人员查看智能平台的运行情况和任务执行状态。
安全性：对平台的API和执行任务设置权限控制，防止非授权用户操作关键系统。

实现效果

通过上述步骤搭建的智能运维平台可以实现：

实时监控分析：对系统运行状态进行实时监控和分析。
智能指令生成：根据业务健康情况自动生成运维指令。
自动化执行：通过自动化工具自动执行指令，减少人工干预。
自我优化：通过反馈机制不断优化运维策略和指令生成逻辑。

这种智能运维平台可以大幅提升运维效率，减少故障恢复时间，是面向未来运维智能化的重要方向。

二、具体配置步骤

在一台AlmaLinux服务器上部署一个智能运维平台，具体实现流程包括环境准备、安装各个必要组件（如监控系统、日志系统、AI模型服务、自动化工具等），并配置这些组件之间的集成。以下是详细的部署步骤：

1. 准备环境

首先，确保系统满足以下环境需求：

操作系统：AlmaLinux
硬件需求：充足的内存和存储空间。AI模型（如ChatGLM）通常需要较高的计算资源，建议至少有一块GPU，或运行轻量级模型。
网络连接：需要外网连接来安装依赖包和容器镜像。

更新系统

sudo dnf update -y

2. 安装Docker和Docker Compose

Docker用于容器化各个组件（如监控系统、日志系统、模型服务等），方便管理和维护。

# 安装Docker
sudo dnf install -y docker
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

# 安装Docker Compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version  # 验证安装

3. 部署Prometheus和Grafana（监控系统）

Prometheus用于监控系统资源，Grafana用于可视化。

创建docker-compose.yml文件：

version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: prometheus
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
    ports:
      - "9090:9090"
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: grafana
    ports:
      - "3000:3000"

创建Prometheus配置文件prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

启动Prometheus和Grafana：
```
docker-compose up -d
```

安装Node Exporter（用于监控AlmaLinux的系统资源）：

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.5.0/node_exporter-1.5.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-1.5.0.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-1.5.0.linux-amd64
./node_exporter &

配置Grafana：访问http://<服务器IP>:3000，默认账号密码为admin/admin。添加Prometheus为数据源，然后创建仪表盘查看系统资源数据。

4. 部署ELK（日志收集系统）

ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）用于日志收集和分析。可以使用Docker部署ELK Stack。

创建docker-compose.yml文件：

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.1
    environment:
      - discovery.type=single-node
    ports:
      - "9200:9200"
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.1
    ports:
      - "5601:5601"

启动ELK服务：
```
docker-compose up -d
```
访问Kibana：通过http://<服务器IP>:5601访问Kibana界面，配置Elasticsearch作为数据源。

5. 部署GLM模型服务

在本地部署ChatGLM模型服务可以使用FastAPI来提供API接口。首先安装Python和必要的依赖：

安装Python和依赖：

sudo dnf install -y python3 python3-pip
pip3 install fastapi uvicorn transformers torch

编写模型服务脚本（chatglm_service.py）：

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

app = FastAPI()
model_name = "THUDM/chatglm-6b"  # 使用ChatGLM模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

@app.post("/chat")
async def chat(input_text: str):
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return {"response": response}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

启动服务：
```
python3 chatglm_service.py
```

测试API：

curl -X POST "http://localhost:8000/chat" -H "Content-Type: application/json" -d '{"input_text": "服务器CPU占用过高，如何处理？"}'

6. 自动化运维模块

使用Ansible进行自动化任务执行。安装Ansible并配置。

安装Ansible：
```
sudo dnf install -y ansible
```

配置Ansible任务剧本（示例：重启服务）：

创建playbook.yml：

- hosts: localhost
  tasks:
    - name: Restart service
      service:
        name: apache2
        state: restarted

执行Ansible任务：
```
ansible-playbook playbook.yml
```
集成到FastAPI服务：在GLM生成自动化指令后，将指令传递到Ansible Playbook中执行。

7. 实现实时监控与自动化响应

在应用中实现定时任务拉取Prometheus、ELK数据，根据ChatGLM的分析结果，调用Ansible执行相应操作。

可以编写一个Python脚本定时检查数据并调用GLM API，例如：

import requests
import time

def get_monitor_data():
    # 从Prometheus/ELK获取监控数据
    # 示例：调用Prometheus的API获取CPU使用率
    response = requests.get("http://localhost:9090/api/v1/query?query=node_cpu_seconds_total")
    return response.json()

def analyze_and_execute(data):
    # 调用GLM API进行分析
    glm_response = requests.post("http://localhost:8000/chat", json={"input_text": data})
    instruction = glm_response.json().get("response")

    # 根据分析结果调用Ansible或执行指令
    if "重启" in instruction:
        print("Executing restart task...")
        # 执行自动化任务
        # os.system("ansible-playbook playbook.yml")

while True:
    monitor_data = get_monitor_data()
    analyze_and_execute(monitor_data)
    time.sleep(60)  # 每隔一分钟运行一次

8. 优化和扩展

容器化FastAPI服务：将GLM模型服务容器化，以便更方便地管理和扩展。
故障处理和日志记录：在监控数据异常或任务失败时生成告警。
安全和权限控制：为API接口设置身份认证，防止未授权操作。

通过以上步骤，可以在AlmaLinux上构建一个具有监控、日志分析、智能运维指令生成和自动化执行的智能运维平台。

##三，配置微信与ai聊天实现自动运维
要实现通过微信与AI聊天并自动执行运维任务，可以通过以下方法来搭建一个系统。这个系统的主要流程是：用户通过微信发送消息 -> 消息转发到AI运维平台 -> AI解析并生成运维指令 -> 执行自动化运维任务。以下是具体步骤：

1. 微信消息接收与转发

可以通过一个微信机器人（如微信网页版或第三方库）来接收微信消息，并将消息转发给AI运维平台。

使用`wxpy`或`itchat`库来接入微信

wxpy和itchat是Python的微信自动化库，可以用来实现微信消息的接收和发送。

安装itchat库（如果用wxpy则类似）：
```
pip install itchat
```

编写一个简单的微信机器人：

import itchat
import requests

@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
def handle_msg(msg):
    user_message = msg['Text']
    print(f"Received message: {user_message}")

    # 将消息发送到AI运维平台
    response = requests.post(
        "http://localhost:8000/chat",  # ChatGLM的API地址
        json={"input_text": user_message}
    )

    # 解析AI的响应
    ai_response = response.json().get("response")
    print(f"AI response: {ai_response}")

    # 回复用户
    reply_message = ai_response
    itchat.send(reply_message, toUserName=msg['FromUserName'])

    # 判断是否包含自动运维指令（可自定义）
    if "执行" in ai_response or "重启" in ai_response:
        # 调用自动化运维任务，示例用ansible
        # os.system("ansible-playbook playbook.yml")
        print("自动运维任务已触发")

itchat.auto_login()
itchat.run()