前言

参加了今年5月的甲骨文开发者大会，在大会上看到了智能AI在运维方面的应用场景；讲师展示了一个智能AI，可以结合上下文对话，通过聊天完成运维工作。

会后，我永远不会忘记这个智能AI机器人。由于人工智能AI学习成本较高，不知能否写出一套低调的运维互动机器人；

思考

最初，机器人被期望：

通过手机处理简单的故障并不智能，但至少可以灵活改变配置。有了具体的目标，再考虑具体的实施方案，主要思考几点：

应用载体

我期待这个载体是一个常用的手机APP在现有环境下，微信企业号适合这个任务，官网有各种API文档，实现起来不是很大的挑战。

安全

说到运维平台，控制运维平台相当于控制所有服务器；因此，运维平台相关的安全问题不容忽视。需要保证交互过程中的安全性，这就需要对不可信的服务器进行加密和策略控制。

灵活性

可以通过配置文件的方式进行配置，可以随着功能模块的增加随时更改。考虑到配置文件的使用方式可能过于单一，花哨的功能可能无法满足实现的要求，在配置管理上尽量考虑可以花哨灵活的方案。

对话上下文

一般来说，通信需要较长的连接，以保证通信过程中双方都能收发数据包；考虑到一个对话需要一个特殊的线程来进行交流，不仅增加了开发的难度，也消耗了更多的资源。权衡利弊后，我们尝试选择非实时解决方案进行上下文管理。

体系结构

列举了几个思考要点后，我对整体设计进行了深入思考。几经思考，

采用微信企业号作为应用载体

关于企业发展与传送门。加强安全

接口平台只允许腾讯服务器IP访问。运维平台开放接口平台白名单访问，使用Python itsdangerous生成安全令牌进行通信和交互。编程思想

采用树形结构设计模式，每一个分支都是一个功能，不用担心无法完成花里胡哨的操作，可以灵活变化，持久存储收到的信息

存储每个用户发送的信息，并做出快速响应。Redis非常适合这种场景，可以存储信息，效率非常高。架构图如下所示。

实现

接收企业号信息的API代码片段显示

#引用企业微信JDK自wxcrypt.wxbizmsgcrypt导入wxbizmsgcryptdef work _ weixin _ API(request): #获取微信Post参数msg _ signature=request . Get . Get(' msg _ signature '，' ')timestamp=request . Get . Get(' timestamp '，' ')nonce=request.get.get ('nonce '，)echostr=request . Get . Get(' echostr '，' ')#构造微信信息解析方法wxcpt=wxbiztPOST.get('eagle_branch '，Master ')如果eagle _ branch==' Master ' : Request _ data=Request . body #解析接收到的文本ret，msg=wxcpt .解密msg (request _ data，msg _ signature，timestamp，Nonce) Request _ XML=et。从字符串(消息)#获取信息内容内容=请求XML。查找('内容')。文本#获取信息类型msg _ type=Request _ XML。查找(' msgtype ')。文本#从_ user=request _ XML . find(' from username ')获取发件人的安全令牌生成。text else : content=request . post . get(' content '，'')from _ user=request . post . get(' from _ user '，' ')

# encrypt def enc _ dict(d): # encrypt s=urlsaveserializer(' 1234 ')ST=s . dumps(d)# encrypt然后基于时间戳生成令牌t=timestampsigner(' 4567 ')ts=t . sign(ST)return ts功能树设计代码片段show

首先定义一个功能树基类

# 菜单功能的基类类函数： def _ _ init _ _(self，data): self ._数据=数据自身。_函数=[] #传入的方法的描述def __str__(自):返回字符串(自我._data()) #返回当前对象类型def f_type(自我):返回自我_data.f_type #返回当前对象def getData(self):返回自我._数据#返回所有子菜单def getFunctions(self):返回自我._函数#新增子菜单def add(自我，功能):自我_functions.append(function) #递归搜索def go(self，num): for _，i in enumerate(self ._函数):如果int(num)==_ :返回，则返回没有人由于是在手机上操作，那么交互内容尽可能简单，所以采用全数字交互方式。在树结构设计模式下，所有操作都是在递归搜寻，对于其他特殊的输入，例如端口确认验证码之类的无法实现。

在这里需要有小小的改动

# 新增一个类型属性def f_type(自我):返回自我_data.f_type #递归搜索def go(self，num): for _，i in enumerate(self .函数): f_type=i._data().f_type #如果类型是默认且存在列表中，或动态生成类型的，直接返回如果f_type=='默认'和int(num)=_或f_type=='动态' :我返回无

接着，编写一个功能树的类

课程菜单： def _ _ init _ _(自我):自我._ head=Function(FunctionNodeBase())self。输入文本=无#链接def linkToHead(自我，功能): self ._head.add(函数)#搜索极好的搜索（自我，文本): cur=自我。如果cur . go(I)=None :返回没有别人：自我。input _ text=I cur=cur。去(我)返回坏蛋叶子跟树的主体都有了，下面来创建树顶

展示：基础功能叶动态功能叶静态功能叶

# 空的功能节点类函数nodebase : _ _元类_ _=abcdame def _ _ init _ _(self，user=None，f_type='default '，input_text=None，sub _ text=None): self。用户=用户。子文本=子文本自身。输入文本=输入文本。f _ type=f _ type。f _ mark=[]#菜单通过奔跑方法执行与生成文本@抽象方法def run(self):返回自我._ _ str _ _(#)描述@抽象方法def _ _ str _ _(self): return '菜单树顶层'# 动态生成类选择部署选项(功能节点库): #动态生成的菜单需要声明f _ type def _ _ init _ _(self): super()._ _ init _ _()self。f _ type=' dynamic ' def run(self): text='请选择事业部 n n ' deployment _ list=[I代表函数列表中的I。keys()]for _，I in enumerate(deployment _ list): self。f _ mark。追加(_)文本=' % s % s n ' %(_，I)返回文本#微信显示的文本信息def __str__(self): return '选择事业部'# 静态类MySQL function top(FunctionNodeBase): def _ _ init _ _(self): super()._ _ init _ _()def run(self): text='您选择的是%s，请选择您想要操作： n“% str(self ._ _ str _ _())文本=' % s n ' % self。sub _ text返回text def _ _ str _ _(self):返回' MySQL操作'效果图，第一层功能展示

将需要的功能逐一写好后需要进行注册

def api(tid，用户): #实例化Menu=Menu()top=Function(SelectDeploymentTop)Function _ top=Function(Function top)MySQL _ top=Function(MySQL Function top)#链接顶部。add(function _ top function _ top。添加(MySQL _ top)#关联菜单树menu.linkToHead(顶部)#递归搜索function=menu.search(tid)Redis存储对话代码片段

class redis _ db : def _ _ init _ _(self): #按符号隔开自我。马克='-'自我。redis _ db=redis .StrictRedis(主机=主机，端口=6379，db=1，decode_responses=True) #默认回话过期600秒，每次存储'-'隔开def add(自身、键、文本、超时=600):如果键不在自我。keys(): self。redis _ db。设置(键' '，例如=超时)如果自我。get(key): self。redis _ db。追加(键，自身。马克)自我。redis _ db。追加(键、文本)同理，返回上层就删除一格；退出即删除该键的值。

成果

下图展示了通过连接k8s和交互式机器人来增加PODs数量的应用场景

附言

该系统在平台上稳定运行半年多，使运维人员能够更高效、更快速地解决一些日常故障。

以上就是本文的全部内容。希望对大家的学习有帮助，支持我们。