作为一名运维工程师，每天都要面对各种复杂的命令行操作、监控告警和故障排查。想象一下，如果你可以对电脑说：”帮我查看昨天nginx的错误日志”、”检查一下集群的CPU使用情况”，然后AI就能自动帮你执行相应的运维操作，那该多爽？
经过几个月的开发和测试，我终于把这个想法变成了现实。今天，正式宣布 Wuhr AI运维管理平台 开源！
项目亮点
🚀 自然语言交互，告别复杂命令
不用再记忆那些复杂的kubectl、docker、systemctl命令了：
- “重启nginx服务” →
systemctl restart nginx - “查看Pod状态” →
kubectl get pods -o wide - “帮我看看磁盘使用情况” →
df -h
🤖 多模型支持，总有一款适合你
国内模型：
- DeepSeek、Qwen、豆包等主流模型
国外模型：
- OpenAI GPT系列
- Google Gemini
- xAI Grok
可以根据不同场景灵活切换，比如紧急故障用响应快的模型，复杂分析用推理能力强的模型。
🛠️ 开箱即用的运维工具集成
目前已经深度集成：
- Jenkins：AI驱动的CI/CD流水线管理
- ELK Stack：智能日志分析和查询
- Grafana：自然语言查询监控指标
真实使用场景
场景1：故障排查
你：昨晚12点到2点之间有什么异常吗？
AI：检测到以下异常：
1. nginx服务在01:23出现502错误，持续15分钟
2. 数据库连接池在01:45达到上限
3. 内存使用率在01:30-02:00期间超过85%
需要我帮你查看详细日志吗？
场景2：日常运维
你：帮我扩容订单服务到5个副本
AI：正在执行kubectl scale deployment order-service --replicas=5
扩容完成！当前副本状态：5/5 Ready
场景3：性能监控
你：这个月服务器性能怎么样？
AI：基于Grafana数据分析：
- 平均CPU使用率：45%（正常）
- 内存使用率：62%（建议关注）
- 磁盘IO：偶有峰值，建议优化数据库查询
技术架构
采用轻量级设计，核心组件：
- 自然语言处理模块：理解用户意图，转换为运维指令
- 多模型适配层：统一接口，支持各种AI模型
- 工具集成框架：插件化设计，方便扩展新的运维工具
- 安全控制模块：权限管理和操作审计
开发规划
近期目标
- [ ] MCP工具集成：增强AI的工具调用能力
- [ ] 智能异常检测：自动识别系统异常，提前预警
- [ ] 预测性运维：基于历史数据预测潜在问题
- [ ] 集群智能调度：自动优化资源分配
长期愿景
打造真正落地的AIOps平台，让每个运维工程师都能拥有AI助手。
如何开始
- 克隆项目
git clone https://github.com/st-lzh/Wuhr-AI-ops.git
- 配置AI模型（支持多种模型，选择一个即可）
- 启动服务，开始你的AI运维之旅！
项目资源
- 🔗 GitHub仓库：https://github.com/st-lzh/Wuhr-AI-ops
- 📺 演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EK86ziE2y/?vd_source=56a061d9ef5994305d047165b2c6a3d5#reply114943240246918
最后想说
这个项目的初衷很简单：让运维工作更轻松、更智能。我相信AI不是来替代运维工程师的，而是来增强我们的能力的。
如果你也是运维工程师，或者对AIOps感兴趣，欢迎试用并给出反馈。如果觉得项目有价值，别忘了给个⭐支持一下！
有任何问题或建议，欢迎在评论区讨论，或者私信我交流。让我们一起推动运维自动化的发展！
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