Wuhr AI Ops

Wuhr AI Ops – AI运维管理平台，提供一站式运维解决方案

Wuhr AI Ops 是一款智能运维管理平台，它利用人工智能技术简化复杂的运维任务。该平台集成了多模态 AI 助手，支持自然语言交互执行运维命令，并能一键切换 Kubernetes 集群和 Linux 系统命令环境。 Wuhr AI Ops 具备实时监控、日志分析、CI/CD 管理、用户权限管理等功能，支持本地和远程主机的统一管理。它整合了 ELK 日志分析和 Grafana 性能监控，提供可视化流水线配置和多环境部署支持，旨在帮助运维团队实现高效、智能的运维管理。

### Wuhr AI Ops： 您的智能运维助手

在数字化时代，运维团队面临着日益增长的复杂性和挑战。Wuhr AI Ops 正是为此而生，它是一个集成了 AI 技术的智能化运维管理平台，旨在简化您的运维工作流程，提升效率，并降低出错的可能性。通过自然语言交互，您可以轻松地指挥 AI 助手执行各种运维指令，无论是管理 Kubernetes 集群，还是处理 Linux 系统命令，都能得心应手。

### 核心功能： 赋能运维团队

Wuhr AI Ops 提供了丰富的功能，助力您的运维工作：

* **智能 AI 助手**： 搭载多模态 AI 模型，支持自然语言交互，并可在 Kubernetes 和 Linux 命令环境间无缝切换。您可以直接通过对话方式执行运维任务，极大地提高了操作的便捷性。
* **实时监控与日志分析**： 集成 ELK 日志分析和 Grafana 监控，实现实时日志搜索、性能监控，并支持自定义告警规则。帮助您快速发现并解决问题。
* **CI/CD 管理**： 提供代码构建、自动化测试、Jenkins 集成以及容器化部署支持。 此外，还具备部署审批和回滚机制，确保部署过程的稳定可靠。
* **用户权限管理**： 基于角色的访问控制，支持用户注册审批、精细化的权限分配以及操作审计日志，保障运维操作的安全性和合规性。
* **主机管理**： 统一管理本地和远程服务器，支持 SSH 连接配置、状态监控以及批量操作，简化了主机管理流程。
* **模型管理**： 支持接入多种 AI 提供商，并提供 API 密钥管理以及模型性能测试，方便您根据需求灵活选择 AI 服务。
* **接入管理**： 轻松集成 ELK 和 Grafana，实现日志聚合、搜索以及自定义监控面板的配置，全面掌控系统运行状态。
* **工具箱**： 提供系统诊断、网络测试、文件传输以及批量操作等常用运维工具，满足日常运维需求。

### 产品官网

目前，Wuhr AI Ops 尚未提供的官方网站，但您可以在其 GitHub 仓库中获取更多信息。

### 应用场景： 助力各行业运维升级

Wuhr AI Ops 适用于多种应用场景，助力各行业实现运维升级：

* **数据中心运维**： 利用 AI 助手快速排查和解决故障，结合实时监控和日志分析模块及时发现性能瓶颈和异常，保障数据中心稳定运行。
* **云平台运维**： 通过 CI/CD 管理模块实现容器化应用的自动化部署和更新，结合监控模块确保云平台的稳定性和可靠性。
* **企业 IT 运维**： 利用 AI 助手执行日常运维任务，结合用户权限管理模块确保运维操作的安全性和合规性，降低运维风险。
* **开发与测试环境管理**： AI 助手快速配置和管理开发环境，结合实时监控模块确保开发与测试环境的稳定性，加速开发流程。
* **故障排查与应急响应**： 快速获取故障信息，利用日志分析模块快速定位问题根源，结合实时监控模块实时跟踪系统状态，及时采取应急措施，减少损失。

### 常见问题解答

* **如何安装 Wuhr AI Ops？**
您可以选择一键安装脚本（`install-zh.sh` 或 `install-en.sh`），或者按照手动安装步骤进行操作。手动安装需要配置环境变量、配置 npm 镜像源、下载 kubelet-wuhrai 工具、启动数据库服务、安装依赖、进行数据库初始化、初始化用户和权限、初始化预设模型、初始化 ELK 模板，最后构建和启动应用。
* **系统要求是什么？**
您需要 Linux/macOS/Windows 操作系统、Node.js (>= 18.0.0，推荐 20.0+),npm (>= 8.0.0，推荐 10.0+),Docker (>= 20.10.0),Docker Compose (>= 2.0.0),至少 4GB 内存和 20GB 可用硬盘空间。
* **访问地址是什么？**
安装完成后，您可以通过 http://localhost:3000 访问 Wuhr AI Ops。
* **默认账户是什么？**
默认账户为：用户名：admin，邮箱：admin@wuhr.ai，密码：Admin123!。
* **在哪里可以获取更多信息？**
您可以在 GitHub 仓库中找到 Wuhr AI Ops 的项目地址：https://github.com/st-lzh/Wuhr-AI-ops