开发基于AKS能运维开工单的智能体应用

该智能体应用通过AKS的无状态Pod架构，结合先进的AI分析和自动化能力，为企业提供了高效的日志分析和问题处理解决方案。成本估算显示，这是一个具有良好成本效益的解决方案，特别是通过适当的优化策略可以进一步控制运营成本，同时可以保证7*24小时不间断工作。

开发一个智能体应用使用Azure Kubernetes Service(AKS)的Agent Work Scheduler Stateless Pod组件来使用无状态或无内存方法编排和执行Splunk日志分析平台的错误日志提取和Azure DevOps Service的Stories Dashboard中自动查询和写入Work Item的自动化MCP服务（Service Stateless Pod），它会设置定时运行一个工作流，首先执行服务按照一定的数据搜索模式，筛选出有故障的日志记录，通过调用Deepseek大模型的接口，得到Root Cause和行动步骤并总结内容和归纳标题，然后执行服务用智能搜索Stories Dashboard里Work Item内容，如果没有相关错误日志的Work Item，就自动创建Work Item并发送包含所有信息的邮件给相关开发人员，该智能体可以同时并行多个这样的工作流，使用Azure Monitor进行智能体应用监控，并使用Blob Storage进行运行日志的存储。

1. 系统架构概述

1.1 核心组件设计

该智能体应用采用微服务架构，在Azure Kubernetes Service (AKS) 上部署无状态Pod组件，实现高效的日志分析与工作项管理自动化。

主要组件包括：

Agent Work Scheduler: 工作流调度器，负责触发和管理分析任务
Splunk Log Analyzer: Splunk日志分析服务
Deepseek AI Processor: 大模型接口调用服务
Azure DevOps Integrator: DevOps工作项管理服务
Notification Service: 邮件通知服务
Monitoring & Logging: 监控和日志记录服务

1.2 无状态架构优势

采用无状态Pod设计确保：

水平扩展性：可根据负载动态调整Pod数量
故障恢复：Pod故障不影响系统整体可用性
资源优化：按需分配计算资源
部署简便：支持蓝绿部署和滚动更新

2. 详细工作流程

2.1 定时触发机制

apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: log-analysis-scheduler
spec:
  schedule: "*/15 * * * *"  # 每15分钟执行一次
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: agent-scheduler
            image: agent-scheduler:1.0
            env:
            - name: SCHEDULE_INTERVAL
              value: "900"

2.2 Splunk日志分析流程

连接Splunk API: 使用Token认证建立安全连接
执行搜索查询: 基于预定义模式筛选错误日志

# 搜索模式示例
search_patterns = [
    "error_level=ERROR",
    "exception_type=*Exception",
    "status_code=5xx",
    "response_time>5000ms"
]

数据预处理: 清洗和标准化日志数据
批量处理: 分批次处理大量日志记录

2.3 Deepseek AI分析集成

class DeepseekAnalyzer:
    def analyze_logs(self, log_data):
        prompt = f"""
        分析以下错误日志，提供：
        1. 根本原因分析
        2. 建议的行动步骤
        3. 问题总结
        4. 归纳标题
        
        日志数据：{log_data}
        """
        
        response = self.call_deepseek_api(prompt)
        return self.parse_analysis_response(response)

2.4 Azure DevOps工作项管理

查询现有工作项: 使用Azure DevOps REST API
智能匹配: 基于问题特征匹配相关Work Item
自动创建工作项:

{
  "op": "add",
  "path": "/fields/System.Title",
  "value": "自动创建：数据库连接超时问题"
},
{
  "op": "add",
  "path": "/fields/System.Description",
  "value": "根本原因：数据库连接池耗尽\n解决步骤：1. 调整连接池配置 2. 优化查询语句"
}

2.5 邮件通知服务

使用Azure Communication Services或SMTP
模板化邮件内容
支持HTML格式和附件
收件人智能分组

3. 并行处理架构

3.1 水平扩展设计

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: log-analysis-worker
spec:
  replicas: 3  # 可根据负载自动扩展
  selector:
    matchLabels:
      app: log-analysis-worker
  template:
    spec:
      containers:
      - name: worker
        image: log-analysis-worker:1.0
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

3.2 消息队列集成

使用Azure Service Bus实现工作流解耦：

请求队列：接收分析任务
结果队列：存储分析结果
死信队列：处理失败消息

4. 监控与日志存储

4.1 Azure Monitor集成

# Container Insights配置
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: container-azm-ms-agentconfig
  namespace: kube-system
data:
  schema-version: v1
  config-version: ver1
  log-data-collection-settings: |-
    [
      {
        "enabled": true,
        "collect_all": true
      }
    ]

监控指标包括：

Pod资源使用率（CPU、内存）
请求处理延迟
错误率和成功率
队列深度和处理速度
API调用性能和配额使用

4.2 Blob Storage日志存储

class LogStorageManager:
    def store_analysis_log(self, analysis_id, log_data):
        blob_name = f"analysis-logs/{analysis_id}/{datetime.utcnow().isoformat()}.json"
        blob_client = self.container_client.get_blob_client(blob_name)
        
        log_record = {
            "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
            "analysis_id": analysis_id,
            "log_data": log_data,
            "pod_name": os.environ.get('HOSTNAME', 'unknown')
        }
        
        blob_client.upload_blob(json.dumps(log_record))

5. 成本估算方法

5.1 AKS集群成本

计算节点成本：

标准D4s v3 (4 vCPU, 16GB RAM):
- 按需价格: ~$0.192/小时
- 月度成本: ~$138.24 (720小时)

节点数量估算:
- 开发环境: 2节点 = $276.48/月
- 生产环境: 5节点 = $691.20/月

AKS管理费：

免费层：首个集群免费
额外集群：~ $0.10/小时 =$ 72/月

5.2 存储成本

Blob Storage：

存储容量估算:
- 日志数据: 50GB
- 冷存储层: $0.01/GB/月
- 存储成本: $0.50/月

操作成本:
- 写入操作: 100,000次/月 × $0.0005/10,000次 = $0.05
- 读取操作: 50,000次/月 × $0.0004/10,000次 = $0.02

5.3 网络成本

数据传输：

入站数据：免费
出站数据：前5GB免费，之后 $0.087/GB
估算：10GB/月 = $0.87

5.4 第三方服务成本

Deepseek API：

假设:
- 每次分析: 2,000 tokens
- 每日分析: 1,000次
- 月度总量: 30,000,000 tokens

成本估算:
- 输入: 30M tokens × $1/1M = $30
- 输出: 15M tokens × $2/1M = $30
总计: $60/月

Splunk成本：

基于数据摄入量：$0.55/GB
估算：100GB/月 = $55

5.5 Azure Monitor成本

日志分析：

基础层：$2.76/GB
估算：10GB/月 = $27.60

指标和警报：

基础监控：免费层通常足够
高级功能：~$15/月

5.6 总成本估算

月度成本汇总：

开发环境:
- AKS计算: $276.48
- AKS管理: $0 (首个集群免费)
- 存储: $0.57
- 网络: $0.87
- Deepseek API: $60.00
- Splunk: $55.00
- 监控: $42.60
总计: ~$435.52/月

生产环境:
- AKS计算: $691.20
- AKS管理: $72.00
- 存储: $1.00
- 网络: $1.50
- Deepseek API: $180.00 (3倍用量)
- Splunk: $165.00 (3倍用量)
- 监控: $85.00
总计: ~$1,195.70/月

5.7 成本优化策略

使用预留实例：AKS节点可节省40-55%
自动缩放：根据负载动态调整Pod数量
数据生命周期管理：自动归档旧日志到存档层
API调用优化：批量处理减少token消耗
监控告警：设置成本超支警报

开发基于AKS能运维开工单的智能体应用