直达原文:大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手背景1、运维转型背景蓝鲸平台从诞生之初,就一直在不遗余力地推动运维转型,让运维团队可以通过一体化 PaaS 平台,快速编写脚本,编排流程,开发运维工具 为了让运维人员更快成长为“六边形运维”(参考《在线跟腾讯工程师学习 SaaS 开发》,泛指运维界的六边形战士,特指掌握了运维开发技能的运维人群),降低运维开发 SaaS 的难度,蓝鲸不仅提供了蓝鲸开发框架 2、大模型对运维开发带来的挑战和机遇最近几年,大模型的爆发式发展为开发和运维行业带来新的变革,2021 年 7 月 1 日,由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编码助手——Copilot 为了解决提问不规范的问题,我们单独开发了一个“AI 开发助手”的 SaaS,通过定义角色的方式预制 Propmt 提示词,这样可以让熟悉“提示词工程”的平台开发工程师汇总运维开发关注的常见问题,比如定义 直达原文:大模型在蓝鲸运维体系应用——蓝鲸运维开发智能助手
本文来自腾讯蓝鲸智云社区用户: CanWay背景1、运维转型背景蓝鲸平台从诞生之初,就一直在不遗余力地推动运维转型,让运维团队可以通过一体化PaaS平台,快速编写脚本,编排流程,开发运维工具,从被动地提供运维支撑服务 为了让运维人员更快成长为“六边形运维”(参考《在线跟腾讯工程师学习SaaS开发》,泛指运维界的六边形战士,特指掌握了运维开发技能的运维人群),降低运维开发 SaaS 的难度,蓝鲸不仅提供了蓝鲸开发框架, 2、大模型对运维开发带来的挑战和机遇最近几年,大模型的爆发式发展为开发和运维行业带来新的变革,2021 年 7 月 1 日,由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编码助手——Copilot 难道,运维不再需要开发转型了?甚至“零运维”在AI的帮助下提前实现了? 为了解决提问不规范的问题,我们单独开发了一个“AI开发助手”的SaaS,通过定义角色的方式预制 Propmt 提示词,这样可以让熟悉“提示词工程”的平台开发工程师汇总运维开发关注的常见问题,比如定义“前端
手机响了,是监控系统的告警短信:某服务器CPU使用率飙到95%,某接口响应超时……对网络运维工程师来说,这是再熟悉不过的一幕。不管昨晚几点睡,这一刻必须起来,打开电脑,开始排查。 不是技术不好,不是值班制度不完善,而是传统运维模式下,从告警触发到工程师介入,中间那段时间是空白的——告警在那里,但没有人在做任何事。
本文将介绍如何使用腾讯云智能体开发平台(TencentCloudADP)构建一个专业的IT运维助手,它能够智能识别运维问题类型,提供精准的故障诊断和解决方案,显著提升运维效率和质量。 适合读者:●IT运维工程师和架构师●智能体开发者●对AI+运维感兴趣的技术人员●企业数字化转型负责人效果展示体验链接:https://adp.cloud.tencent.com/webim_exp/#/ chat/vuKeOT整体架构IT运维助手采用智能分类+专业处理的设计模式,能够根据不同类型的运维问题提供针对性的解决方案:核心流程说明1.问题分类识别:智能分析用户描述的运维问题,识别问题类型和紧急程度 ●设置解决方案生成模板5.配置输出格式●统一解决方案输出格式●添加操作验证和风险提醒●设置日志记录和审计功能结论IT运维助手代表了智能运维发展的重要方向,通过深度整合自然语言处理、运维知识图谱和专家经验系统 该系统不仅显著提升了运维响应速度和处理质量,更为企业数字化转型和智能运维建设提供了强有力的技术支撑。
一、引言 作为一个运维人员,每次看到开发嗷嗷一顿敲代码就可以实现自己想要的功能属实十分羡慕,但奈何能力有限只能想想罢了,但是现在不一样了,有了腾讯云AI代码助手,我感觉作为运维的我行了,我站起来了~。 腾讯云AI代码助手安装方式可以参考官方文档。三、腾讯云AI代码助手使用实践3.1、我想要实现的功能 其实我想要实现的功能很简单。 最后在同事以及腾讯云AI代码助手的帮助下,修改为一下结构,并编写了对应的struct接收yaml数据中间大量重复的和腾讯AI代码助手互动就直接跳过(折磨了我四天,哦不对是我折磨了AI四天。。。) ,最后开发完代码结构如下但是腾讯云AI代码助手真的是太优秀了,尤其是这个代码补全功能,我写个开头就能帮我把代码补充完整然后就是有部分给出的示例代码读不懂,可以让腾讯AI代码助手直接解释这段代码3.4、验证四 通过腾讯云AI助手的帮助完成了这个小工具的开发也算是我这个运维入门了开发吗,姑且勉强我就这么认为吧。最起码降低了程序员的入门门槛,这个帮助对于我来说无疑是巨大的。
但借助流量分析功能,运维人员第一时间打开流量趋势图,发现某一分钟内流量陡然升高。点击该时间点,系统自动跳转至分钟级详细分析视图,多条业务流清晰展示在图表中,包括源IP、目的IP、端口及流量变化曲线。 基于这一发现,运维团队立即与相关业务部门沟通,调整视频同步计划,并对该链路应用限速策略。几分钟内问题得到缓解,其他业务恢复正常。 在日常运维中,运维人员经常面临这样的挑战:网络资源是否被合理使用?关键业务是否有被“抢带宽”?到底是谁在频繁访问外部站点?这些问题的答案,藏在流量背后。 这种“不确定性”往往让运维人员宁可保守,也不敢轻易动架构。在实际运维中,架构的稳定性和业务的连续性始终优先于一切,任何新增能力都必须优先考虑“无感接入、零干扰”。 在保障兼容性的同时,也实现了“即插即用式”的可观测能力,让流量分析真正成为运维体系中的轻量赋能,而不是负担。
一、引言在云原生与分布式架构普及的今天,传统运维模式面临着告警分散、操作繁琐、响应滞后、风险不可控等挑战。 本文介绍如何基于 OpenCLAW 大模型网关,对接 Anthropic Sonnet 4.5 大模型,结合飞书机器人与阿里云、腾讯云双云平台能力,打造一个集查询、执行、分析、安全管控于一体的运维智能助手 ,实现运维工作的自动化、智能化与安全化。 以上日常工作可观测性增强:多源监控聚合与全链路分析,让问题定位更精准、更高效六、总结与未来规划本文介绍了基于 OpenCLAW + Anthropic Sonnet 4.5 + 飞书 + 双云平台构建运维智能助手的完整方案 ,从架构设计到落地场景,再到安全管控,已形成一套可复用的企业级运维智能化解决方案。
做运维需要考虑的事 简介 /* 运维是在于一个量 最少的人,最多的事 并且保证业务 比如说google的一个数据中心,只有几个人在维护 运维不能直接的创造价值,而是可以变相的节约成本 简介 运维的工作方向比较多,随着业务规模的不断发展,越成熟的互联网公司,运维岗位会划分得越细。 运维研发 运维研发负责通用的运维平台设计和研发工作,如:资产管理、监控系统、运维平台、数据权限管理系统等。提供各种API供运维或研发人员使用,封装更高层的自动化运维系统。详细的工作职责如下所述。 (1)运维平台 记录和管理服务及其关联关系,协助运维人员自动化、流程化地完成日常运维操作,包括机器管理、重启、改名、初始化、域名管理、流量切换和故障预案实施等。 从月薪5K到50k 简介 这是一个热门运维问题,也是很多刚进入运维工作的同学面临的心境。
1 指定Topic指定分区用重新PREFERRED:优先副本策略 进行Leader重选举
默认配置 附件 More 日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置
而运维作为IT运行的有力保障,在不同时期和不同类型的企业中正在发挥着越来越大的支撑和引领作用,今天就让我们聊聊信息化时代的传统运维、互联网时代的互联网运维和数字化时代的业务运维有什么不同! 随着IT规模越来越大、系统越来越复杂,运维保障工作由最初的硬件运维不断细分,网络工程师、系统运维工程师、DBA、安全工程师等岗位加入到运维体系中,系统管理采用各种重耦合的ITSM、ITOA软件,如IBMTivoli 故障发生时,要求互联网运维能够第一时间发现问题,并快速进行根因分析,依靠人工巡检的传统运维管理方式严重落后,自动化运维逐渐流行。 未来,随着机器学习、深度学习等技术的不断成熟,AI技术将在业务运维体系中得到广泛的应用,共同推动IT运维市场的进步,而这就是业务运维在几年之后发展方向——智能运维AIOps。 通过不断的数据积累和持续学习,智能运维AIOps将把运维人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中彻底解放出来,而运维也将变得更加自动化、智能化。
1 运维工作有哪些? 7.2 运维管理文章开头说运维管理主要目标是标准化/规范化,自动化,可视化/web化,从切身体验来看运维管理的目标也是随着运维自动化阶段的不同而变化的。 理由:(1)运维自动化的价值在于,将运维从繁琐的、例行、容易发生人为事故的工作中脱离出来,做更有价值的业务运维和服务运维。所以,从这个角度来看,运维自动化既不是起点,也不是终点。 运维自动化不是万能的,我们需要看清楚它的位置。(2)运维的本质到底是服务,是服务于业务,因为运维是用技术解决业务问题,运维的价值要依托于业务才能体现。 运维不是因为技术高深,或者管理了几万台服务器而很牛逼,也不是能玩转很多开源工具而很牛逼,这都不是运维的关键。对于运维来说,服务第一,技术第二。
而 OrcaTerm AI 助手刚好能针对单台服务器的运维痛点,帮我们解决一个个实际问题,今天就从具体场景出发,看看它怎么 “对症下药”。 先明确:OrcaTerm AI 助手的核心作用 单台服务器运维不用复杂的批量操作,但更看重 “精准、安全、少出错”。 总结:服务器运维,AI 助手的核心价值 从上面 4 个实际问题能看出,OrcaTerm AI 助手在服务器运维中,不是 “帮你省时间” 这么简单,更核心的是: 一是解决 “不敢操作” 的问题:不管是改端口还是装服务 当然,服务器运维中,AI 助手也有 “边界”—— 比如服务器硬件故障(如硬盘坏了),它没法帮你修硬件;但涉及软件、命令、配置的问题,它几乎都能给出可靠解决方案。 对不论是开发者,还是运维来说,有了这个 “助手”,服务器的管理和使用会更省心,也更不容易出岔子,毕竟 “精准解决每个小问题,才能保证服务器不出大问题”。好了,本篇的分享就先到这里,我们下期见。
利用AI进行运维知识提取:运维新时代的智能助手大家好,我是Echo_Wish,一名专注于运维领域的自媒体创作者。今天,我们来探讨一个前沿且引人深思的话题——如何利用人工智能(AI)进行运维知识提取。 一、AI在运维中的应用场景运维是一个复杂且琐碎的工作,涉及系统监控、故障排除、性能优化等多个方面。传统的运维方式往往依赖经验和手动操作,而AI的引入则可以极大地提升运维效率。 二、利用AI进行运维知识提取的优势运维知识提取是指从运维过程中生成的数据中提取出有用的信息和知识。 自动化:AI可以实现运维知识提取的自动化,减少了运维人员的工作量,降低了人为错误的可能性。三、AI在运维知识提取中的实现方法那么,如何具体实现利用AI进行运维知识提取呢?下面以一个具体案例来说明。 此外,智能日志分析大大减少了运维人员的工作量,使得他们能够更加专注于高价值的任务。结语AI技术的引入,为运维带来了前所未有的变革。
来源:运维人那些事儿 ID:jzjytd2016 【01】换工作 2017年8月份的某一个晴朗慵懒的下午,我在望京中环南路7号西家大院E楼5层最角落且紧靠大落地窗的工位上掐指一算,我在研究院竟然已经工作 顶着小伙伴和家人都觉得你脑子进水的诧异目光,我开始了我的换工作大业,从实习开始就在研究院工作,突然开始可以选择了竟然有些茫然,种种纠结波折暂且不表,总之,在2017年12月18号,我走进了东四157号,正式成为了银河信息化集中交易运维团队的一份子 每每想到这些,我除了自责、懊恼、自我怀疑之外,也深深体会到了团队成员的团结和大家释放出来的善意,对于运维团队来讲,每天来自业务部门及客户的压力非常大,小心翼翼,如履薄冰,全部精力用来对抗外部还不够,对于团队内部制造麻烦消耗精力的人的态度 这次经历也让我对运维工作有了新的认识和更多的思考,在这里和大家分享一下: 操作层面 1. 线上操作无小事”,坚持 “双人复核”,坚持“按照流程操作” 端正心态,受过去经历和个人性格的影响,我是一个有一点个人英雄主义倾向的人,来到新的团队,更是急于证明自己,心态出了问题自然会导致路线跑偏,生产系统线上运维是一个严谨度要求非常高的工作
服务器配置: 数据库rds、redis、nacos、nginx、node、git、域名、OSS、java、maven 安装Java\maven\nginx\Mysal JAVA yum install java-1.8.0-openjdk : java -version vim /etc/profile.d/java.sh JAVA_HOME=“/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk” source /etc/profile.d/java.sh 验证:echo $JA
前几天和一个朋友聊天,谈到运维的方方面面。简要记录如下: 1、关于运维愿景 建立标准化的运维体系,打造透明化的综合运维服务平台。 3、关于运维团队和个人的价值 这个价值是随着运维的阶段变化而变化的,我之前在一篇文章中阐述了我的观点,我把运维分成几个阶段-----单机运维、组件化运维、服务化运维、云化运维,在每一个阶段都有他各自的特点 在YY的运维团队划分是:一线运维、应用运维(业务运维)、平台运维(网络、系统运维、数据库)、运维开发(运维监控和工具开发两个方向)、IT运维、应用运维、安全运维。 在腾讯部门运维团队:分成三个中心: 运维中心:前端运维、中间层运维、数据层运维、基础运维、运维开发 运营分析中心:面向产品的运营分析和数据挖掘、面向技术的运维数据分析(没有挖掘) 基础架构中心:负责公共组件的开发 16、 关于金融运维和互联网运维的区别 金融运维是规范式的,互联网运维是开放式、激情式的;金融运维的难点是对于商业产品的把控能力;互联网运维的难点是敏捷业务驱动下如何做出好吃的运维大杂烩。
蓝鲸智云标准运维,以下简称标准运维标准运维中的标准插件:标准运维自带封装好的插件,主要是蓝鲸平台各个产品的原子操作,可以直接拖拽到流程画布里使用。如果标准运维插件不满足,则需要自定义开发插件。 默认标准插件有哪些部署完社区版,标准运维里默认有以下标准插件,覆盖5个类醒,总数40+【蓝鲸服务】标准插件使用方法1、HTTP请求该插件使用需要确保请求的URL在当前网络下是能访问演示:选择http插件配置插件参数新建任务执行效果
1、在线扩容 2、#单主机容器通信由 --icc控制,设置为false,容器间不能通信,默认为true ~设置link ~通过虚拟IP和端口 3、单主机容器网络:none,host,bridge https://www.cnblogs.com/justinli/p/11679270.html 4、docker 跨主机通信 ~flannel通信 ~overlay方式 ~macvlan方式 ~weave方式 ~calico方式 5、docker 更改容器日志驱动 docker run -d --log-driver=syslog redis -v 方式处理日志 日志收集 6、监控 docker stats
Linux服务器被黑遭敲诈,如何在3小时内紧急逆袭 作者介绍:陈浩,北信源研发工程师,五年Linux运维工作经验,热衷运维技术研究、实践和团队分享。 看完就会用的 GIT 操作图解分析 无论你是前端还是后台,无论是运维还是移动端研发,GIT 是逃避不了的东西,当然你说你要用 SVN,那不在这次的讨论范围之内。