Aiops探索：基于 n8n 做一个巡检的aiops

发布日期：2025-12-03 21:56:01 浏览次数： 2252

作者：阿铭linux

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研究Aiops有一段时间了，目前手里有不少可落地的方案了，接下来会把这些方案全部整理到我的大模型课程里。同时，欢迎大家把你遇到的场景在评论区留言。我会在能力范围内给你提供思路和建议。

今天收到一个同学的需求，想着做一个用来巡检的智能体。

我基于这个需求做了一个初版的方案，思路是这样的：

1、数据采集层:

1）在每台需要巡检的虚拟机上部署 node_exporter，它会暴露机器的硬件和操作系统指标（CPU、内存、磁盘等）。

2）Prometheus Server 定期从所有 node_exporter 拉取数据并存储。

2、自动化与报告层:

1）定时触发: 每天早上（例如 8:00）通过 Cron 节点自动启动工作流。

2）数据查询: n8n 通过 HTTP 请求调用 Prometheus 的 API，查询所有虚拟机的关键指标。

3）数据处理与判断: n8n 将查询到的数据进行处理，并根据预设的阈值判断各项指标是否正常。

4）报告生成: n8n 将处理后的数据动态生成一个 HTML 表格，对异常指标进行标红或标黄。

5）报告发送: n8n 通过邮件（或其他方式如 Slack、钉钉）将生成的 HTML 报告发送给指定的收件人。

以下是n8n的工作流各节点说明：

节点 1: Cron Trigger (定时触发器)

这是工作流的入口，负责每天早上自动启动。

节点类型: Schedule Trigger
规则：每天早上 8 点触发：0 8 * * *

节点 2: HTTP Request (获取所有实例列表)

我们首先需要知道当前有哪些虚拟机在监控中。通过查询 Prometheus 的 up 指标可以轻松获取。

节点类型: HTTP Request
配置:

Method: GET
URL: http://<你的PrometheusIP>:9090/api/v1/query
Query Parameters:

query: up{job="vms"} (这里的 vms 就是 prometheus.yml 中定义的 job_name)

Options: 确保 Response Format 为 JSON。

节点 3: Set (处理实例列表)

上一个节点返回的数据比较复杂，我们只需要提取出虚拟机的实例名（通常是 IP:端口）。

节点类型: Set
配置:

勾选 Keep Only Set，替换掉原有数据。
Set Key: instance
Value: {{ $json.metric.instance }} (这会从每个返回的数据项中提取 instance 字段)
Additional Fields: 可以添加一个 job 字段，值为 {{ $json.metric.job }}，方便后续使用。

节点 4: Split In Batches (分批处理)

我们需要对每一台虚拟机分别查询其详细指标。这个节点可以帮我们遍历实例列表。

节点类型: Split In Batches
配置:

Batch Size: 1 (每次处理一台虚拟机)
Options: 勾选 Reset，这样每次工作流运行都会从头开始处理。

节点 5: HTTP Request (查询单台VM的所有指标)

这是核心查询节点。它在循环中为每一台虚拟机执行一次。

节点类型: HTTP Request
配置:

query: 我们将使用一个复杂的 PromQL 查询一次性获取所有需要的指标。这个查询会返回一个向量，包含 CPU、内存、磁盘使用率等。
Method: GET
URL: http://<你的PrometheusIP>:9090/api/v1/query
Query Parameters:

query: 我们将使用一个复杂的 PromQL 查询一次性获取所有需要的指标。这个查询会返回一个向量，包含 CPU、内存、磁盘使用率等。

(  label_replace(    label_replace(      label_replace(        label_replace(          label_replace(            (100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle",instance="{{ $node["Set"].json["instance"] }}"}[5m])) * 100)),          "cpu_usage", "$1", "instance", "(.*)"        ),        "memory_usage", "$1", "instance", "(.*)"      ),      "disk_usage", "$1", "instance", "(.*)"    ),    "load1", "$1", "instance", "(.*)"  ),  "read_iops", "$1", "instance", "(.*)")or(  (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes{instance="{{ $node["Set"].json["instance"] }}"}} / node_memory_MemTotal_bytes{instance="{{ $node["Set"].json["instance"] }}"}})) * 100)or(  100 - ((node_filesystem_avail_bytes{instance="{{ $node["Set"].json["instance"] }}",fstype!~"tmpfs|rootfs"} / node_filesystem_size_bytes{instance="{{ $node["Set"].json["instance"] }}",fstype!~"tmpfs|rootfs"}) * 100))or(  node_load1{instance="{{ $node["Set"].json["instance"] }}"})or(  irate(node_disk_reads_completed_total{instance="{{ $node["Set"].json["instance"] }}"}}[5m]))or(  irate(node_disk_writes_completed_total{instance="{{ $node["Set"].json["instance"] }}"}}[5m]))

说明: 这个 PromQL 比较复杂，它通过 or 将多个查询组合在一起，并用 label_replace 将结果统一命名。{{ $node["Set"].json["instance"] }} 是 n8n 的动态变量，会自动替换为当前循环的虚拟机实例名。

节点 6: Code (整合数据并生成HTML报告)

当所有虚拟机都查询完毕后（Split In Batches 节点执行完），这个节点会收集所有结果，并生成最终的 HTML 表格。

节点类型: Code (Javascript)
配置: 将以下 JavaScript 代码粘贴到代码框中。

// 从上一个节点获取所有虚拟机的数据const allVmData = $input.all();
// --- 阈值定义 ---const THRESHOLDS = {  cpu_usage: { warning: 70, critical: 90 },  memory_usage: { warning: 80, critical: 95 },  disk_usage: { warning: 80, critical: 95 },  load1: { warning: 2, critical: 5 }, // 负载阈值需根据CPU核心数调整  read_iops: { warning: 100, critical: 500 }, // IOPS阈值需根据磁盘性能调整  write_iops: { warning: 100, critical: 500 }};
// --- 辅助函数：根据值和阈值返回带样式的HTML ---function getStyledCell(value, metricName) {  const numValue = parseFloat(value);  const threshold = THRESHOLDS[metricName];  if (!threshold) return `<td>${value}</td>`; // 如果没有阈值，直接返回
  let style = '';  if (numValue >= threshold.critical) {    style = 'color: white; background-color: red; font-weight: bold;';  } else if (numValue >= threshold.warning) {    style = 'color: black; background-color: yellow; font-weight: bold;';  }
  // 格式化数字，保留两位小数  const formattedValue = isNaN(numValue) ? value : numValue.toFixed(2);  return `<td style="${style}">${formattedValue}</td>`;}
// --- 生成HTML表格 ---let htmlTable = `<head>  <style>    body { font-family: Arial, sans-serif; }    table { border-collapse: collapse; width: 100%; }    th, td { border: 1px solid #dddddd; text-align: left; padding: 8px; }    th { background-color: #f2f2f2; }  </style></head><body>  <h2>虚拟机每日巡检报告 - ${new Date().toLocaleDateString('zh-CN')}</h2>  <table>    <tr>      <th>实例</th>      <th>CPU使用率(%)</th>      <th>内存使用率(%)</th>      <th>磁盘使用率(%)</th>      <th>1分钟平均负载</th>      <th>读IOPS</th>      <th>写IOPS</th>    </tr>`;
// 循环处理每台VM的数据for (const vm of allVmData) {  const instance = vm.json.metric.instance;  const data = vm.json.metric;
  // 从查询结果中提取值，如果不存在则为 'N/A'  const cpuUsage = data.cpu_usage || 'N/A';  const memoryUsage = data.memory_usage || 'N/A';  const diskUsage = data.disk_usage || 'N/A';  const load1 = data.load1 || 'N/A';  const readIops = data.read_iops || 'N/A';  const writeIops = data.write_iops || 'N/A';
  htmlTable += `    <tr>      <td>${instance}</td>      ${getStyledCell(cpuUsage, 'cpu_usage')}      ${getStyledCell(memoryUsage, 'memory_usage')}      ${getStyledCell(diskUsage, 'disk_usage')}      ${getStyledCell(load1, 'load1')}      ${getStyledCell(readIops, 'read_iops')}      ${getStyledCell(writeIops, 'write_iops')}    </tr>  `;}
htmlTable += `  </table>  <hr>  <p><small>阈值说明: 黄色(警告), 红色(严重)</small></p></body>`;
// 返回生成的HTML，供下一个节点使用return [{ json: { htmlReport: htmlTable } }];