运维微信交互机器人

前言

今年五月份参加Oracle开发者大会,在会议上看到智能AI在运维方面的应用场景;讲师现场展现了一款能够结合上下文对话的智能AI,通过聊天方式完成运维工作。

会议后对该款智能AI机器人念念不忘,由于人工智能AI学习成本较高,寻思着是否能够写一套低配版运维交互机器人;

思考

初期期望该机器人能够:

  • 通过手机能够处理简单的故障
  • 不智能但至少配置能够灵活变更

有了具体的目标, 再考虑具体实现方案, 主要思考几个点:

应用载体
我期望这个载体是一款常用的手机APP;现有环境中微信企业号适合干这个事情, 且官网有各种API文档, 实施起来不是个什么巨大挑战.

安全性
涉及到运维平台,控制了运维平台就相当于控制了所有服务器;所以关系到运维平台的安全问题不可小窥,得确保在交互过程中的安全,在交互过程中需要加密,对不信任服务器进行策略管控.

灵活性
可以通过配置文件方式进行配置,后续随着功能模块增加可以随时进行更改,考虑到使用配置文件方式可能太过单一,花里胡哨的功能可能无法满足实现,尽量考虑又能花里胡哨,又能灵活管理配置的方案.

对话上下文
一般而言,通讯都需要一个长连接保证通信期间双方可以收发数据包; 考虑到一个对话就得专门起一个线程进行通信,这样不但增加开发难度,且更消耗资源, 权衡利弊后,对于上下文管理这一部分尽量选用非实时性方案去做.

架构

列出思考的几个关键点后,对整体的设计进行深入思考,几经思考后:

  • 采用微信企业号作为应用载体

    1. 有关于企业号的开发传送门.
  • 安全加固

    1. 接口平台只放通腾讯服务器IP访问.
    2. 运维平台开放接口平台白名单访问,并且采用Pythonitsdangerous生成安全令牌进行通信交互.
  • 程序设计思想

    1. 采用树结构设计模式,每个分叉为一个功能.
    2. 这样就不必担心无法完成花里胡哨的操作,又能够灵活变更.
  • 持久化存储接收信息
    1. 对每个用户发送的信息进行存储,并作出快速响应.
    2. Redis对于这个场景非常适用,既能够存储信息又十分高效.

架构图看起来大概是这样:

实现

接收企业号信息API代码片段展示

# 引用企业微信JDK from WXcrypt.WXBizMsgCrypt import WXBizMsgCrypt def 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 = WXBizMsgCrypt(WXTOKEN, WXENCODINGAESKEY, WXCROPID) if request.method == 'POST': eagle_branch = request.POST.get('eagle_branch', 'master') if eagle_branch == "master": request_data = request.body # 解析接收到的文本 ret, msg = wxcpt.DecryptMsg(request_data, msg_signature, timestamp, nonce) request_xml = ET.fromstring(msg) # 获取信息内容 cOntent= request_xml.find("Content").text # 获取信息类型 msg_type = request_xml.find("MsgType").text # 获取发送人 from_user = request_xml.find("FromUserName").text else: cOntent= request.POST.get('content', '') from_user = request.POST.get('from_user', '')

安全令牌生成

# 加密 def enc_dict(d): # 加密 s = URLSafeSerializer('1234') st = s.dumps(d) # 加密后再生成基于时间戳的令牌 t = TimestampSigner('4567') ts = t.sign(st) return ts

功能树设计代码片段展示

先定义一个功能树基类

# 菜单功能的基类 class Function: def __init__(self, data): self._data = data self._functiOns= [] # 传入的方法的描述 def __str__(self): return str(self._data()) # 返回当前对象类型 def f_type(self): return self._data.f_type # 返回当前对象 def getData(self): return self._data # 返回所有子菜单 def getFunctions(self): return self._functions # 新增子菜单 def add(self, function): self._functions.append(function) # 递归搜索 def go(self, num): for _, i in enumerate(self._functions): if int(num) == _ : return i return None 

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(self): return self._data.f_type # 递归搜索 def go(self, num): for _, i in enumerate(self._functions): 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 if f_type == "default" and int(num) == _ or f_type == "dynamic": return i return None

接着,编写一个功能树的类

class Menu: def __init__(self): self._head = Function(FunctionNodeBase()) self.input_text = None # 链接 def linkToHead(self, function): self._head.add(function) # 搜索 def search(self, text): cur = self._head for i in text.split('-'): if cur.go(i) == None: return None else: self.input_text = i cur = cur.go(i) return cur 

叶子的主体都有了,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Node class FunctionNodeBase: __metaclass__ = ABCMeta def __init__(self, user=None, f_type="default", input_text=None, sub_text=None): self.user = user self.sub_text = sub_text self.input_text = input_text self.f_type = f_type self.f_mark = [] # 菜单通过run方法执行与生成文本 @abstractmethod def run(self): return self.__str__() # 描述 @abstractmethod def __str__(self): return "菜单树顶层" # 动态生成 class SelectDeploymentTop(FunctionNodeBase): # 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 for i in FunctionList.keys()] for _, i in enumerate(deployment_list): self.f_mark.append(_) text += "%s %s\n" % (_, i) return text # 微信显示的文本信息 def __str__(self): return "选择事业部" # 静态 class MySQLFunctionTop(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__()) text += "%s\n" % self.sub_text return text def __str__(self): return "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,user): # 实例化 menu = Menu() top = Function(SelectDeploymentTop) function_top = Function(FunctionTop) mysql_top = Function(MySQLFunctionTop) # 链接 top.add(function_top function_top.add(mysql_top) # 关联菜单树 menu.linkToHead(top) # 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 self.mark = '-' self.redis_db = redis.StrictRedis( host = host, port=6379, db=1, decode_respOnses=True) # 默认回话过期600秒,每次存储 '-'隔开 def add(self,key,text,Timeout=600): if key not in self.keys(): self.redis_db.set(key,'',ex=Timeout) if self.get(key): self.redis_db.append(key,self.mark) self.redis_db.append(key,text) 

同理,返回上层就删除一格; 退出即删除该KEY的值.

成果

下图为:通过交互机器人连接k8s增加POD数的应用场景

后记

该系统已经在平台上稳定运行大半年, 上线后使运维人员能够更高效快速解决日常中遇到的一些故障.