Aiops探索：基于Dify+k8s+prometheus+Loki的aiops方案设计 - 53AI-AI知识库大模型知识库大模型训练智能体开发 --知识铺

推荐语

探索智能运维新方案：基于Dify+k8s+prometheus+Loki的AIOps实践，让自动化运维更高效！

核心内容：
1. 整体架构设计与核心模块功能解析
2. 关键场景实现流程：从异常恢复到容量预测
3. 技术实现细节与安全控制机制

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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

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）

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

四、技术实现细节

1. Dify智能体配置

工具集成：

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

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。

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