🔧 AI SRE 智能运维

运维 AIOps 自愈系统

📖 什么是 AI SRE？

AI SRE（AI Site Reliability Engineering）是将 AI 技术应用于站点可靠性工程的实践。它用 AI Agent 替代或辅助传统 SRE 的工作，实现智能监控、自动诊断、自愈修复和预测性运维。

⚙️ 工作原理

1. 传统 SRE vs AI SRE

2. AI SRE 工作流程

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                   监控数据流                          │
│   Metrics │ Logs │ Traces │ Events │ Alerts         │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
                        ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 1: 智能告警处理                               │
│  - 告警聚合：合并相关告警                            │
│  - 噪音过滤：识别并静默无效告警                      │
│  - 优先级排序：P0/P1/P2/P3 分级                     │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
                        ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 2: 自动根因分析（RCA）                        │
│  - 日志分析：提取关键错误模式                        │
│  - 关联分析：连接 Metrics/Logs/Traces               │
│  - 知识库匹配：查找历史相似案例                      │
│  - LLM 推理：生成根因假设                           │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
                        ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 3: 自动修复决策                               │
│  - 风险评估：修复操作的影响范围                      │
│  - 方案选择：选择最优修复策略                        │
│  - 审批流程：高风险操作需人工确认                    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
                        ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 4: 执行与验证                                 │
│  - 执行修复：运行修复脚本/API                        │
│  - 效果验证：确认问题是否解决                        │
│  - 回滚机制：修复失败自动回滚                        │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
                        ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Phase 5: 报告与学习                                 │
│  - 生成报告：事件摘要、根因、修复措施                │
│  - 知识入库：将新案例加入知识库                      │
│  - 工单创建：自动创建 Jira/工单                      │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

🔧 OpenClaw 实战应用

OpenClaw AI SRE Agent 配置

# openclaw.yaml - AI SRE Agent 配置
agent:
  name: "ai-sre-agent"
  role: "site_reliability_engineer"
  
skills:
  # 监控集成
  - name: "monitoring"
    providers:
      - prometheus: "http://prometheus:9090"
      - grafana: "http://grafana:3000"
      - datadog: "${DATADOG_API_KEY}"
  
  # 日志分析
  - name: "log_analyzer"
    sources:
      - elasticsearch: "http://es:9200"
      - loki: "http://loki:3100"
    patterns:
      - "error_pattern_detection"
      - "anomaly_detection"
  
  # 告警处理
  - name: "alert_manager"
    noise_filter: true
    aggregation_window: "5m"
    auto_resolve: true
  
  # 自动修复
  - name: "auto_remediation"
    enabled: true
    require_approval: false  # P0/P1 自动执行
    playbooks_dir: "/etc/sre/playbooks"
  
  # 工单集成
  - name: "ticketing"
    provider: "jira"
    auto_create: true
    template: "incident_report"

# 自愈规则
remediation_rules:
  - name: "high_cpu_restart"
    condition: "cpu_usage > 90% for 5m"
    action: "restart_service"
    target: "${service_name}"
    risk: "low"
    
  - name: "oom_kill_scale"
    condition: "oom_kills > 3 in 10m"
    action: "scale_up"
    target: "${deployment}"
    risk: "medium"
    
  - name: "disk_full_clean"
    condition: "disk_usage > 85%"
    action: "clean_logs"
    risk: "low"

代码示例：AI SRE Agent

const { Agent, Skill } = require('openclaw');

// 创建 AI SRE Agent
const sreAgent = new Agent({
    name: 'ai-sre',
    model: 'gpt-4o',
    skills: [
        'monitoring',
        'log_analysis', 
        'alert_manager',
        'auto_remediation',
        'ticketing'
    ]
});

// 告警处理流程
sreAgent.on('alert', async (alert) => {
    // 1. 告警降噪
    if (await sreAgent.isNoise(alert)) {
        console.log(`静默噪音告警: ${alert.id}`);
        return;
    }
    
    // 2. 根因分析
    const rootCause = await sreAgent.analyzeRootCause(alert);
    console.log('根因分析:', rootCause);
    /*
    {
        type: 'database_connection_pool_exhausted',
        confidence: 0.92,
        evidence: ['连接数达到上限', '慢查询增加', '连接超时'],
        affectedServices: ['api-server', 'worker'],
        suggestedFix: '增加连接池大小或重启连接服务'
    }
    */
    
    // 3. 自动修复
    if (rootCause.confidence > 0.85 && rootCause.risk === 'low') {
        const result = await sreAgent.autoRemediate(rootCause);
        
        if (result.success) {
            // 4. 创建工单记录
            await sreAgent.createTicket({
                title: `[自动修复] ${alert.name}`,
                description: `
## 问题摘要
${alert.message}

## 根因分析
${rootCause.summary}

## 自动修复
- 操作: ${result.action}
- 执行时间: ${result.timestamp}
- 结果: 成功
                `,
                priority: 'P2',
                labels: ['auto-remediated', 'ai-sre']
            });
        }
    } else {
        // 需人工介入，创建紧急工单
        await sreAgent.createTicket({
            title: `[需人工介入] ${alert.name}`,
            priority: 'P1',
            assignee: 'on-call-sre'
        });
    }
});

// 启动 Agent
sreAgent.start();

⚡ 最佳实践

P0 级故障 → AI 自动修复 + 即时通知
P1 级故障 → AI 建议方案 + 一键执行
P2 级故障 → AI 诊断 + 人工决策
P3 级故障 → AI 记录 + 批量处理

📊 AI SRE 能力成熟度

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