一、背景介绍
随着 IT 基础设施的复杂度不断增加，传统运维方式已无法满足现代企业对实时响应、智能分析和自愈能力的要求。引入 AI 与 LLM（大语言模型）结合 Prometheus 监控体系与 ChatOps 自动化对话能力，为我们构建新一代“智能运维平台”提供了可行路径。
二、整体架构设计
技术选型：
- 监控系统：Prometheus + Alertmanager
- 对话平台：Slack（或飞书、企业微信）
- ChatOps 框架：Mattermost Hubot / Errbot / Botkube
- AI 引擎：OpenAI / Ollama + LangChain
- 中间层服务：Flask/FastAPI + Redis
- 告警处理策略：基于规则+AI分析修复建议
架构图概览
Prometheus → Alertmanager → Webhook → ChatOps Bot → 调用 LLM → 返回建议/执行指令
三、实战部署流程（含操作步骤）
第一步：部署 Prometheus 及 Alertmanager
- 安装 Prometheus：
docker run -d \
--name prometheus \
-p 9090:9090 \
-v /your/path/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
prom/prometheus
- 配置 Alertmanager：
docker run -d \
--name alertmanager \
-p 9093:9093 \
-v /your/path/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/config.yml \
prom/alertmanager
- 配置 Prometheus 连接 Alertmanager：
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
- 'alertmanager:9093'
第二步：搭建 ChatOps 平台（以 Botkube + Slack 为例）
- 在 Slack 创建 bot 用户并获取 token；
- 使用 Helm 安装 Botkube 到 Kubernetes 集群中：
helm repo add botkube https://charts.botkube.io
helm upgrade --install botkube botkube/botkube \
--namespace botkube --create-namespace \
--set communications.slack.enabled=true \
--set communications.slack.token=<SLACK_TOKEN>
- 配置监听规则触发器，对接 Prometheus 告警 webhook。
第三步：接入 LLM 服务（OpenAI / 本地模型）
- 如果使用 OpenAI：
- 安装 LangChain 和 openai SDK：
pip install openai langchain
- 配置环境变量：
export OPENAI_API_KEY=your_api_key
- 如果使用本地 LLM（如 Ollama）：
- 安装并启动模型（以 LLaMA3 为例）：
ollama run llama3
- 使用 LangChain 的 Ollama 模块调用：
from langchain.llms import Ollama
llm = Ollama(model="llama3")
response = llm("请分析以下监控指标：CPU 95%，Mem 90%，可能原因？")
第四步：Webhook 中间层服务（接收告警并触发 AI）
- 创建一个 FastAPI 服务接收 Alertmanager 的 webhook：
from fastapi import FastAPI, Request
import openai
app = FastAPI()
@app.post("/alert")
async def handle_alert(req: Request):
data = await req.json()
alerts = data.get("alerts", [])
for alert in alerts:
desc = alert.get("annotations", {}).get("description", "")
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "user", "content": f"请分析告警信息并给出修复建议：{desc}"}
]
)
# 调用 ChatOps 接口推送消息
print(response.choices[0].message["content"])
return {"status": "ok"}
- 绑定 webhook 到 Alertmanager：
receivers:
- name: 'chatops'
webhook_configs:
- url: 'http://your-api-endpoint/alert'
第五步：实现 AI 自动生成修复建议并对接执行流程
- 使用 LangChain + 自定义 Prompt 生成诊断建议；
- 由 ChatOps Bot 自动执行修复脚本（如使用 Ansible）；
- 日志与执行结果回传至 Slack。
四、增强能力与扩展建议
- 多语言模型支持：接入 Claude、Gemini 等提升答案多样性；
- 上下文记忆增强：基于 Redis 实现短期记忆或向量数据库（如 Weaviate）；
- 执行审批流程：通过 ChatOps 加入自动或半自动修复流程；
- 图表分析支持：引入 Grafana + Chatbot 插件支持图形反馈。
五、总结
本方案融合 Prometheus 的指标能力、ChatOps 的交互机制和 LLM 的智能诊断，从监控告警、对话分析到建议执行，构建了一整套智能化、自动化的 AI 驱动运维平台。未来可进一步扩展为多集群、多团队协作式智能系统，全面提升 DevOps 实践效率。