AI-CloudOps

README

AI+CloudOps: AI 驱动的云原生运维平台

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📖 项目介绍 (Introduction)

AI+CloudOps 是一个专为企业设计的、由 AI 驱动的云原生运维管理平台。我们的目标是融合人工智能技术与云原生实践，显著提升运维工作的效率、自动化和智能化水平。

• 后端仓库: GoSimplicity/AI-CloudOps
• 前端仓库: GoSimplicity/AI-CloudOps-web
• AIOps 模块: GoSimplicity/AI-CloudOps-aiops

✨ 主要功能 (Features)

• 智能 AIOps: 通过机器学习分析监控数据和日志，提供智能告警、故障预测及根因分析。
• 多维度权限管理: 精细化的用户、角色、权限控制，保障系统和资源安全。
• 可视化 CMDB: 以服务树的形式直观展示和管理所有运维资源。
• 高效工单系统: 全生命周期追踪工单，从创建、分配到解决，流程清晰，提升协作效率。
• 深度集成 Prometheus: 实时监控系统性能，并结合 AI 实现异常的智能预警和自动化响应。
• 一体化 Kubernetes 管理: 简化 K8s 集群的日常管理和监控，利用 AI 实现自动化资源调度和优化。

📸 项目演示 (Screenshots)

登录页	API 管理
表单设计	流程管理
服务树节点概览	根因分析
k8s 故障自动修复	k8s 故障自动修复

🚀 快速开始 (Quick Start)

1. 环境准备 (Prerequisites)

请确保您的开发环境中已安装以下软件：

• Go 1.21+
• Node.js 21.x
• pnpm latest
• Docker & Docker Compose
• Python 3.11.x

2. 克隆项目 (Clone Repositories)

您需要分别克隆后端和前端项目：

# 克隆后端项目
git clone https://github.com/GoSimplicity/AI-CloudOps.git

# 克隆前端项目
git clone https://github.com/GoSimplicity/AI-CloudOps-web.git

# 克隆 AIOps 项目
git clone https://github.com/GoSimplicity/AI-CloudOps-aiops.git

3. 开发模式 (Development Mode)

步骤一：启动依赖服务

# 进入后端项目目录
cd AI-CloudOps

# 使用 Docker Compose 启动 MySQL, Redis 等中间件
docker-compose -f docker-compose-env.yaml up -d

# 复制并配置环境变量
cp env.example .env

步骤二：启动前端服务

# 进入前端项目目录
cd ../AI-CloudOps-web

# 安装依赖
pnpm install

# 启动开发服务器
pnpm run dev

默认访问地址: http://localhost:3000

步骤三：启动后端服务

# 回到后端项目目录
cd ../AI-CloudOps

# 安装 Go 依赖
go mod tidy

# 启动后端主服务
go run main.go

默认服务地址: http://localhost:8000

步骤四：启动 AIOps 服务 (可选)

# 进入 AIOps 项目目录
cd ../AI-CloudOps-aiops

# 配置环境变量
cp env.example .env

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 训练模型 (如果需要)
cd data/ && python machine-learning.py && cd ..

# 启动服务
python app/main.py

4. 生产模式 (Production Mode)

步骤一：构建前端静态资源

# 进入前端项目目录
cd AI-CloudOps-web

# 安装依赖并构建
pnpm install
pnpm run build

构建产物位于 dist/ 目录，请将其部署到 Nginx 或其他 Web 服务器。

步骤二：构建并运行后端服务

# 回到后端项目目录
cd AI-CloudOps

# 构建二进制文件
go build -o bin/ai-cloudops main.go

# 运行生产服务
./bin/ai-cloudops

步骤三 (推荐)：使用 Docker Compose 部署

我们强烈推荐使用 Docker Compose 来部署整个应用，这能简化流程并保证环境一致性。

# 在 AI-CloudOps 项目根目录
# 确保您的 docker-compose.yaml 已配置好前端镜像和后端服务

# 启动所有服务
docker-compose up -d

🏗️ 项目结构 (Project Structure)

后端 (AI-CloudOps)

AI-CloudOps/
├── cmd/                  # 可执行程序的主入口
├── config/               # 配置文件目录
├── deploy/               # 部署相关文件 (K8s, Docker)
├── internal/             # 内部模块与业务逻辑
├── main.go               # 主程序入口
├── Makefile              # 项目构建和管理文件
└── go.mod                # Go 模块依赖

前端 (AI-CloudOps-web)

AI-CloudOps-web/
├── apps/
│   └── web-antd/         # 基于 Ant Design 的主应用
├── packages/             # 共享组件和工具库 (monorepo)
├── package.json          # Node.js 依赖
├── pnpm-workspace.yaml   # pnpm workspace 配置
└── turbo.json            # Turborepo 配置

AIOps (AI-CloudOps-aiops)

AI-CloudOps-aiops/
├── app/                  # 主应用代码
├── config/               # 配置文件
├── data/                 # 数据和模型训练脚本
├── deploy/               # 部署相关文件
├── requirements.txt      # Python 依赖
└── Dockerfile            # Docker 构建文件

🤝 贡献指南 (Contributing)

我们非常欢迎来自社区的任何贡献！无论是提交 Bug、建议新功能，还是直接贡献代码。

1. Fork 本仓库
2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 发起一个 Pull Request

📄 许可证 (License)

本项目基于 MIT License 开源。

📞 联系我们 (Contact)

• Email: bamboocloudops@gmail.com
• 微信 (WeChat): GoSimplicity (添加时请备注 "AI-CloudOps"，我会邀请您加入交流群)

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🙏 致谢 (Acknowledgements)

感谢所有为 AI-CloudOps 做出贡献的开发者和用户。正是因为你们，这个项目才能不断进步。