一说到运维，人们首先想到的可能就是经常加班，工作简单。这话前半句对，但说工作简单，我不认同。运维人很多工作是重复的，但不意味着简单。正所谓运维就像WIFI，有了都不吱声，没了都找。
运维人是IT系统的幕后英雄
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肩负着保障系统稳定运行、提供高质量服务的重任。运维工作的重要性不言而喻,但其面临的挑战也不容小觑: 复杂多变的系统环境、不断提高的用户期望、以及持续演进的安全威胁,都考验着运维人的技术实力和应变能力。
锄禾日当午，不如运维苦。对着破电脑，一调一下午。
AI技术日新月异，将其应用于运维工作的AIOps概念近来也很火。但AIOps需要打造一整套运维系统，调整工作流程，甚至组织架构。我们今天不聊那么大的话题，就聊点实在的，分享一点当前的运维人如何利用AI省时省力的方法吧。
运维常见痛点
运维工作的痛点有很多，这里是我想到的几个，也欢迎你留言告诉我你工作中的痛点。
日常工作中常常会遇到一些让人头疼的问题。面对海量的技术资料,想要从中快速找到所需的信息,谈何容易。每次排查问题都像是大海捞针,耗费大量时间和精力。
现代IT系统的架构愈发复杂,涉及多种技术和组件。当系统出现故障时,问题可能出在任何一个环节,定位起来非常棘手。没有捷径可走,只能逐一排查,既考验技术实力,也考验耐心毅力。
IT行业的技术更新迭代速度之快,让人应接不暇。运维工程师需要持续学习新知识、新技能,才能跟上时代的步伐。这无疑给他们带来了巨大的学习压力,如何在工作和学习之间取得平衡,是一个不小的挑战。
运维工作常常给人单打独斗的感觉,缺乏经验交流的机会。每个人都在独自摸索,走了不少弯路。如果能够与他人分享经验,互通有无,或许可以避免许多不必要的困难和失误。
这些痛点是实实在在的,但这也恰恰彰显了运维工程师的不可或缺。正是有了他们的默默付出和专业素养,才能确保系统的稳定运行,支撑起企业的数字化大厦。
根据以上痛点，下面就让我用天工AI来演示怎么一一解决。
简单介绍一下我已经用了很久的AI工具——天工AI，作为一款具备文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数理推算等功能,旨在为用户提供
智能化的搜索和交互体验
的宝藏AI工具，现在不仅免费不限次数，而且使用门槛简单
网址www.tiangong.cn 或手机APP/微信小程序搜索“
天工
”即可使用。
天工AI有三点非常适配运维工作场景。
第一是能够快速检索问题。排查系统故障。
正好最近电商618大促，我们假设系统运维工程师小王突然接到警报，显示商品详情页响应时间严重超时，已经影响到用户正常访问和下单。小王立即登录服务器，查看各项监控指标，发现数据库CPU使用率异常偏高，初步判断可能是某些SQL语句存在性能问题。
为了尽快定位问题根本原因，小王打开天工AI搜索,在对话框中输入:"电商平台商品详情页响应缓慢，数据库CPU使用率高,怎么排查?"天工AI通过智能语义分析，理解了小王的问题
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搜索网络上的公开信息，并给出了以下排查思路:
小王按照天工AI给出的思路，很快在慢查询日志中发现了几个执行时间超过5秒的SQL语句。他将日志丢给天工AI，询问具体的优化方案。天工AI分析后，回复如下:
小王按照天工AI的建议，为表添加了组合索引。再次在商品详情页执行该SQL语句，响应时间从5秒降到了0.01秒，数据库CPU使用率也恢复了正常。
无论是运维新手，老手，遇到经验不足的问题时，都可以借助于天工AI，快速地获取相关的经验和知识。免去了在大量文档，日志中排查的时间。
第二点，能够迅速解决问题，搭建计划。
我们用一个解决Kubernetes VPA的配置问题来演示。
假设小李在为他的应用程序部署Kubernetes Vertical Pod Autoscaler(VPA)时遇到了一些问题。他按照官方文档的步骤,创建了一个VPA配置文件vpa.yaml:
但是当他尝试应用这个配置时，Kubernetes返回了一个错误:
小李不清楚这个错误的原因，于是他打开天工AI搜索，输入:"我在创建Kubernetes VPA时遇到了这个错误:spec.resourcePolicy: Required value: must specify a resource policy。原始yaml是这样的 xxx"
天工AI快速分析了错误信息,并联网搜索相关的解决方案。很快,它返回了以下建议:
小李按照天工AI提供的建议，添加了resourcePolicy字段，并成功创建了VPA。
天工AI搜索与传统搜索引擎最大的区别，在于
它可以直接返回你想要的结果
。天工AI不仅能理解技术问题的上下文，还能给出切中要害的解决方案，并提供可操作的配置示例。这种智能化的问题解答能力, 免去了运维人员去查询最新文档的时间，大大提高了运维工程师的工作效率和问题解决能力。
第三点，自动化处理工作任务，提高效率。
我们还是用一个自动诊断故障并生成警告信息举例
小王是一名运维工程师，负责监控公司的Web应用系统。他们的监控系统会实时收集各个服务的日志，当发现错误日志时
，
会触发警报并发送给运维人员处理。
但是,原始的错误日志通常信息量很大，运维人员需要花费大量时间分析日志
，
定位问题根源。为了提高故障处理效率，小王决定利用天工AI的能力，在发送警报时自动诊断问题，并生成更加全面的警告信息。
首先，小王在天工开放平台上完成实名认证,并创建了一个新的应用，获得了APP KEY和APP SECRET。
然后
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他参考接口文档
，
编写了一个脚本，用于将错误日志发送给天工AI
，
并获取诊断结果。以下是脚本的关键部分:
