综合介绍

Wuhr AI Ops 是一个集成了人工智能的运维管理平台。它将多种运维工具整合到一个统一的界面中，旨在简化复杂的运维工作。平台内置了一个多模态AI助手，能理解并执行用户的自然语言指令，操作Linux系统或Kubernetes集群。除了AI助手，它还集成了实时服务器监控、日志集中分析和CI/CD自动化部署功能。运维人员可以通过这个平台管理服务器、设置监控告警、分析系统日志、配置和运行自动化部署流程。同时，系统还包含完整的用户和权限管理体系，确保不同角色的成员只能访问其被授权的功能，为运维团队提供了一个一站式的解决方案。

功能列表

• 智能AI助手: 集成多种大语言模型（如GPT-4o），能通过对话式自然语言执行运维操作，并能在Kubernetes和Linux命令模式间智能切换。
• 主机管理: 支持统一管理本地和远程Linux服务器，可进行SSH连接配置、状态监控和批量操作。
• 实时监控与日志分析: 集成Grafana提供性能监控面板，集成ELK进行日志的聚合、搜索和分析。
• CI/CD管理: 提供可视化的持续集成和持续部署流水线，支持与Jenkins集成，可管理包括K8s、Docker、Shell在内的多种部署模板。
• 权限管理: 拥有基于角色的访问控制（RBAC）系统，包含用户注册审批、权限分配和操作审计等功能。
• 模型管理: 允许用户接入和管理自己的AI模型，支持多种AI服务提供商的API配置。
• 工具箱: 提供常用的运维工具集合，如系统诊断、网络测试和文件传输等。

使用帮助

Wuhr AI Ops平台设计了简便的安装和使用流程。以下是详细的操作指南，帮助你快速上手。

系统要求

在开始安装前，请确保你的系统满足以下基本条件：

• 操作系统: Linux, macOS, 或 Windows
• Node.js: 18.0.0或更高版本 (推荐使用20.0+)
• npm: 8.0.0或更高版本 (推荐使用10.0+)
• Docker: 20.10.0或更高版本
• Docker Compose: 2.0.0或更高版本
• 硬件: 建议至少4GB内存和20GB可用硬盘空间

一键安装部署

项目提供了自动化安装脚本，能够检测并提示安装缺失的依赖，是推荐的安装方式。

1. 克隆代码库首先，使用git命令将项目代码克隆到你的本地电脑。

   git clone https://github.com/st-lzh/wuhr-ai-ops.git
   

2. 进入项目目录

   cd wuhr-ai-ops
   

3. 执行安装脚本脚本分为国内和国外两个版本，主要区别在于使用了不同的软件镜像源以优化下载速度。
   • 如果你在中国大陆，请使用中文安装脚本：

     ./install-zh.sh
     

   • 如果你在其他国家或地区，请使用英文安装脚本：

     ./install-en.sh
     

   脚本在执行过程中会自动检测Docker、Node.js等环境。如果发现有组件缺失，它会询问你是否需要自动安装。安装过程中，脚本会让你选择运行模式：

   • 前台运行模式: 适用于开发和测试，所有运行日志会直接显示在终端界面，方便调试。
   • 系统服务模式: 适用于生产环境，会将应用注册为系统服务，实现开机自启和后台稳定运行。

访问和登录平台

安装完成后，你可以通过浏览器访问平台。

• 访问地址: http://localhost:3000
• 默认管理员账户:
  • 用户名: admin
  • 邮箱: admin@wuhr.ai
  • 密码: Admin123!

首次登录后，建议立即修改默认密码以保证系统安全。

核心功能操作流程

1. AI助手的使用

AI助手是平台的核心功能，它能让你用自然语言完成复杂的运维任务。

• 进入AI助手: 在左侧导航栏点击“AI助手”。
• 配置AI模型: 首次使用前，需要先配置AI模型。进入“模型管理”页面，点击“添加模型”，选择你的AI服务提供商（如OpenAI、Gemini等），并填入你的API密钥。
• 选择命令模式: AI助手支持Kubernetes (K8s)和Linux两种命令模式。你可以通过界面上的切换按钮或使用快捷键Ctrl + K来切换。
• 发送指令: 在聊天框中输入你的运维指令。例如：
  • 在Linux模式下，你可以输入：“检查当前服务器的CPU使用率最高的5个进程”
  • 在K8s模式下，你可以输入：“列出default命名空间下所有的pod”
• 执行与反馈: AI助手会分析你的指令，生成对应的Shell或kubectl命令。你可以选择让其自动执行，执行结果会实时显示在界面上。

2. 管理主机

你可以将所有的服务器都添加到平台中进行统一管理。

• 添加新主机: 导航到“主机管理”页面，点击“添加主机”。
• 填写连接信息: 输入服务器的名称、IP地址、SSH端口号和登录用户名。你可以选择使用密码或SSH密钥进行认证。
• 测试连接: 填写完毕后，点击“测试连接”按钮，确保平台可以成功连接到你的服务器。
• 配置监控: 添加主机后，你可以进一步在“接入管理”中为其配置ELK和Grafana监控，以实现日志和性能数据的采集。

3. 配置CI/CD流水线

自动化部署可以极大提升发布效率。

• 创建部署模板: 进入“CI/CD管理”下的“模板管理”，根据你的需求创建部署模板，例如一个用于部署Docker容器的模板。
• 配置流水线: 在“持续部署”模块，创建一个新的部署流水线。你可以通过可视化的方式编排部署步骤，例如“拉取代码”、“构建镜像”、“推送镜像”和“在目标服务器上运行容器”。
• 关联Jenkins (可选): 如果你已经在使用Jenkins，可以在“Jenkins部署任务”中进行关联，将平台的CI/CD流程与Jenkins任务打通。
• 触发部署: 配置完成后，你可以手动触发流水线，或者配置代码仓库的Webhook来实现代码提交时自动触发部署。

应用场景

1. 中小团队的统一运维中心对于资源有限的中小企业或开发团队，往往缺乏专职的SRE工程师和昂贵的商业运维软件。Wuhr AI Ops可以将团队内所有的服务器、容器和应用都集中到一个平台进行管理和监控，并通过AI助手降低日常运维的技术门槛。
2. 云原生环境下的运维辅助在采用Kubernetes进行容器编排的环境中，运维人员需要记忆大量kubectl命令。AI助手可以通过自然语言转换，自动生成并执行这些命令，例如查询Pod状态、查看容器日志或伸缩Deployment，显著提升了在云原生环境下的工作效率。
3. 自动化部署与发布管理开发团队可以利用平台的CI/CD功能，为不同的项目和环境（开发、测试、生产）搭建标准化的部署流水线。通过审批流功能，可以确保每一次向生产环境的发布都经过了负责人审核，降低了误操作的风险。
4. 快速故障排查与诊断当线上服务出现问题时，运维人员可以快速通过平台的日志中心（ELK）搜索相关错误日志，同时在监控面板（Grafana）上查看异常时间点的服务器性能指标。结合AI助手，可以直接在平台上执行诊断命令，缩短了故障排查的时间。

QA

1. 如何为AI助手添加一个新的AI模型？你需要进入“模型管理”页面，点击“添加模型”。然后根据指引选择AI模型的提供商类型（例如是GPT系列还是Gemini系列），并填写该模型对应的API地址和访问密钥。保存后，就可以在AI助手设置中选择使用这个新模型。
2. 为什么AI助手执行命令会失败？执行失败可能由几个原因造成：首先，请检查“主机管理”中对应服务器的连接状态是否正常。其次，确认执行该命令所需的用户权限是否足够（例如，执行某些系统级命令需要root权限）。最后，检查当前选择的命令模式（Linux或K8s）是否与你的指令匹配。
3. 如何为一台新加入的远程主机配置监控？首先在“主机管理”页面成功添加你的服务器并确保连接通畅。然后，你需要导航到“接入管理”模块，在这里配置ELK和Grafana的连接信息。配置完成后，系统便会开始从该主机收集日志和性能数据，并在监控仪表盘上展示。
4. 这个平台是否可以商用？根据项目的LICENSE文件说明，个人学习和非商业用途是完全免费的。如果计划在商业环境中使用，或进行二次开发和重新分发，则需要联系项目作者（邮箱：1139804291@qq.com）获得授权。