从 SSH/SCP 到 AI 驱动的 OPS Agent：能力清单

传统的 OPS 自动化更多停留在 SSH/SCP + 脚本 层面，难以应对现代复杂系统的高并发、分布式与动态变化需求。要实现“AI 驱动的 OPS Agent”，需要从数据采集、存储建模、可观测与告警、到知识化与闭环治理逐步构建。能力清单可分为三类：必备 → 增强 → 进阶

一、数据与配置基础层

目标：建立统一的数据底座与配置基线。

• 必备
  • PostgreSQL + TimescaleDB：存储结构化指标、日志摘要与聚合结果，支持时序压缩与高效查询。
  • OpenTelemetry Collector：作为统一数据采集与转发层，接入系统指标、应用日志、分布式链路。
  • GitOps（ArgoCD/Flux）：实现配置与应用的声明式管理，保证配置即代码、可追溯。
• 增强
  • Apache AGE：在 PG 内扩展图数据库功能，用于表达服务拓扑与依赖关系。
  • 基础 RBAC + 秘钥管理：确保 OPS Agent 对接 GitOps、DB、存储时的最小权限模型。

二、可观测与运维分析层

目标：实现多维度观测、告警与分析能力。

• 必备
  • OpenObserve / Loki：日志采集与索引，支持结构化与全文搜索。
  • VictoriaMetrics (VM)：高性能指标存储，适合高吞吐写入与长时间保留。
  • Tempo：分布式链路追踪，帮助定位跨服务调用问题。
  • Alertmanager：事件与告警统一处理，支持静默、分级通知。
• 增强
  • ClickHouse：用于大规模日志与事件的冷存归档与聚合查询。
  • 分钟级 TopK/聚合计算：在 PG/VM 上定时生成热点指标，支持快速定位。

三、智能化与 AI 驱动层

目标：将运维经验与历史案例转化为可检索、可推理的知识体系。

• 必备
  • pgvector：在 PG 中存储文档/日志/事件的向量嵌入，支持语义检索。
  • RAG Pipeline：基于 pgvector 的检索增强生成，辅助问题溯源与解决方案推荐。
• 增强
  • 文档与案例知识化：历史告警、变更记录、SOP 转换为可向量化检索的知识库。
  • Agent 思维链推理 (MAPE-K 模型)：感知（Metrics/Logs/Traces）→ 分析（AI/RAG）→ 计划（Ops Check）→ 执行（GitOps/变更）。
• 进阶
  • 闭环 OPS Agent：自动基于告警触发分析，生成变更建议或 PR，走 GitOps 审核通道，实现 AI 驱动的自愈与
  • 跨域数据融合：结合 CMDB/资产/成本信息，形成完整的“配置—运行—优化”循环。

四、演进路径总结

1. 必备阶段：替代手工 SSH/SCP，建立 CICD/GitOps + 数据采集/存储/告警的统一基线。
2. 增强阶段：增加图数据库、冷存与分钟级聚合，支持更复杂的拓扑分析与高吞吐数据。
3. 进阶阶段：引入 AI（pgvector + RAG + OPS Agent），将历史知识与实时观测结合，驱动自动诊断与闭环优化。

OPS Agent 不仅是执行器，更是一个具备 自感知、自学习、自优化 能力的智能体。

能力清单列表

A. 运维自动化与执行层（替代“SSH/SCP脚本”）

• 必备｜标准化执行器：
  • GitOps 优先（改配置→PR→合并→CD下发），直连执行器仅作备用。
  • 执行器抽象：gitops, k8s-rollout, feature-flag, traffic-shift, db-migration, dns/lb。
• 必备｜幂等与回滚：每个动作都有“前/后状态签名”和回滚步骤（rollout undo / revert PR）。
• 增强｜原子化动作库：动作以 YAML/JSON 模板化（参数校验、预检查、后置验证）。
• 进阶｜干跑(Dry-Run) + 影响评估：执行前自动评估风险、依赖影响、预计恢复时间。

B. GitOps 与配置治理

• 必备｜配置仓库结构（示例） gitops/ apps/ checkout/ charts/app/values.yaml overlays/{prod,staging}/kustomization.yaml policies/ # OPA/Conftest 策略 environments/ # 环境级入口
• 必备｜CODEOWNERS + 审批流（PR 必须被服务 owner 审批）。
• 增强｜策略即代码(Policy-as-Code)：OPA/Conftest 校验副本数、资源上限、网络策略、PDB 等。
• 进阶｜变更节流：同服务单位时间合并变更上限；夜间/大促冻结窗口。

C. 可观测性数据面（OTel → 开放后端）

• 必备｜OTLP 统一入口（metrics/logs/traces），Collector 做路由/脱敏/采样。
• 必备｜告警 → Webhook（Alertmanager/OpenObserve）对接 Agent。
• 增强｜网络/流量可视：eBPF/Flow（DeepFlow 等）对齐服务依赖图。
• 进阶｜多租户与冷热分层：短保留高频，长保留聚合/摘要到 CH/OO。

D. 数据与图：PG + Timescale + AGE + pgvector

• 必备｜Timescale 连续聚合：分钟级 CAGG、TopK 物化视图策略与刷新窗口。
• 必备｜AGE 服务依赖图：(:Service)-[:CALLS]->(:Service)，双向校验（从 IaC 与运行时探测生成）。
• 增强｜pgvector 知识库：Runbook/Incident/PR/变更 → 切片+Embedding+标签。
• 进阶｜一致性标记：拓扑节点标注“可信度/时效性”，过期自动衰减。

E. 决策与验证：SLO/错误预算驱动

• 必备｜SLO/SLI 定义：可用性、延迟（p95/p99）、错误率，窗口与目标。
• 必备｜验证门：变更前后 5–10 分钟指标对比（降幅阈值、误报抑制、回滚判据）。
• 增强｜根因候选生成：告警聚类 + 图遍历 + TopK 指标异常 → 候选集合；RAG 给出解释/步骤草案。
• 进阶｜情景化验证：金丝雀、灰度流量、地区/租户差异化阈值。

F. 安全与合规

• 必备｜最小权限：Agent 默认仅能“提 PR/读健康状态”；直连执行器需要独立 RBAC 与审计。
• 必备｜密钥管理：Vault/SOPS 或 Secret 管理；Token/证书轮转。
• 增强｜审计可追溯：actions_audit + OpenObserve 查询面板（谁在何时改了什么、结果如何）。
• 进阶｜合规域隔离：生产/测试数据与权限、日志脱敏、PII 屏蔽。

G. 测试与上线策略

• 必备｜多环境通路：dev→staging→prod，数据面与控制面均可在非生产环境演练。
• 必备｜演练脚本：故障演练/回滚演练；灾备切换的 Runbook。
• 增强｜影子/回放流量：对关键路径支持影子压测、变更前基线对齐。
• 进阶｜混沌工程：故障注入自动化与 SLO 验证联动。

H. 元数据与标签规范

• 必备｜统一标签：service, owner, env, cluster, namespace, version, region, tier。
• 增强｜变更标识：每次发布/开关变更写入标签（便于回溯因果）。
• 进阶｜资产分层：业务域/平台域/基础设施域分层，方便图与策略作用域。

I. 组织流程（人机协作）

• 必备｜RACI 明确：谁定义规则、谁审批、谁对回滚负责。
• 增强｜事故复盘到知识库：PR Diff + 指标变化 + 根因摘要 → 自动写回向量库。
• 进阶｜成熟度门槛：从“只提 PR（人工合并）”→“半自动（审批+阈值）”→“全自动（SLO 绿区内）”。

反模式（要避免）

• 仅 SSH/SCP 执行、无幂等/无回滚/无审计。
• 告警直接“重启/扩容”而无验证闭环。
• GitOps 仓库杂乱、无 CODEOWNERS、无策略校验。
• SLO 未定义，验证门“拍脑袋”。
• 文档不结构化，复盘不落库，知识无法复用。

直接落地的“前提检查清单”（勾完就能跑）

平台

• IAC自动话(terraform/pulumi)
• Kubernetes & Ingress/证书可用
• PostgreSQL 14+/TimescaleDB/AGE 扩展安装权限
• OpenObserve（或 Loki/Tempo/VM/CH）可写入
• ArgoCD/FluxCD 就绪，应用纳管

账号/RBAC

• GitHub/GitLab Token（repo:contents, pull_request）
• ArgoCD Token（只读即可），K8s ServiceAccount（只读 + 受控直连命令）
• Vault/SOPS 管理密钥

数据/告警

• OTel Collector 部署，应用/节点/进程可上报
• Alertmanager → Agent Webhook 通畅
• Timescale 连续聚合已建立；验证 SQL 可执行

仓库/策略

• GitOps 仓库按 apps/<svc>/charts|overlays 组织
• CODEOWNERS & 保护分支启用
• OPA/Conftest 最少一条策略（副本下限、资源上限、禁止latest）

知识库

• Runbook/Incident/Wiki 抽取入口
• pgvector 建表、Embedding 模型可调用

推荐的最小增量（从“可用”到“好用”）

1. 把“执行器”抽象成模板（YAML）+ 幂等回滚，真正替代散落的 SSH 脚本。
2. 把验证门指标改为 p95/p99，引入金丝雀/灰度时段。
3. 每次事故自动沉淀到向量库，Agent 提案时先检索 3–5 条相似 Case。
4. 策略即代码融入 CI（PR 不达标直接红灯）。
5. 发布节流/冻结策略，提升整体变更安全性。