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微信運維交互機器人的示例代碼

 更新時間：2018年11月12日 09:33:59   作者：迷失的貓妖  
這篇文章主要介紹了微信運維交互機器人的示例代碼，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

前言

今年五月份參加Oracle開發(fā)者大會,在會議上看到智能AI在運維方面的應(yīng)用場景;講師現(xiàn)場展現(xiàn)了一款能夠結(jié)合上下文對話的智能AI,通過聊天方式完成運維工作。

會議后對該款智能AI機器人念念不忘,由于人工智能AI學(xué)習(xí)成本較高,尋思著是否能夠?qū)懸惶椎团浒?code>運維交互機器人;

思考

初期期望該機器人能夠：

  • 通過手機能夠處理簡單的故障
  • 不智能但至少配置能夠靈活變更

有了具體的目標(biāo), 再考慮具體實現(xiàn)方案, 主要思考幾個點：

應(yīng)用載體

我期望這個載體是一款常用的手機APP;現(xiàn)有環(huán)境中微信企業(yè)號適合干這個事情, 且官網(wǎng)有各種API文檔, 實施起來不是個什么巨大挑戰(zhàn).

安全性

涉及到運維平臺,控制了運維平臺就相當(dāng)于控制了所有服務(wù)器;所以關(guān)系到運維平臺的安全問題不可小窺,得確保在交互過程中的安全,在交互過程中需要加密,對不信任服務(wù)器進行策略管控.

靈活性

可以通過配置文件方式進行配置,后續(xù)隨著功能模塊增加可以隨時進行更改,考慮到使用配置文件方式可能太過單一,花里胡哨的功能可能無法滿足實現(xiàn),盡量考慮又能花里胡哨,又能靈活管理配置的方案.

對話上下文

一般而言,通訊都需要一個長連接保證通信期間雙方可以收發(fā)數(shù)據(jù)包; 考慮到一個對話就得專門起一個線程進行通信,這樣不但增加開發(fā)難度,且更消耗資源, 權(quán)衡利弊后,對于上下文管理這一部分盡量選用非實時性方案去做.

架構(gòu)

列出思考的幾個關(guān)鍵點后,對整體的設(shè)計進行深入思考,幾經(jīng)思考后:

采用微信企業(yè)號作為應(yīng)用載體

有關(guān)于企業(yè)號的開發(fā)傳送門.

安全加固

接口平臺只放通騰訊服務(wù)器IP訪問.運維平臺開放接口平臺白名單訪問,并且采用Python itsdangerous生成安全令牌進行通信交互.

程序設(shè)計思想

采用樹結(jié)構(gòu)設(shè)計模式,每個分叉為一個功能.這樣就不必?fù)?dān)心無法完成花里胡哨的操作,又能夠靈活變更.

持久化存儲接收信息

對每個用戶發(fā)送的信息進行存儲,并作出快速響應(yīng).Redis對于這個場景非常適用,既能夠存儲信息又十分高效.

架構(gòu)圖看起來大概是這樣:

實現(xiàn)

接收企業(yè)號信息API代碼片段展示

# 引用企業(yè)微信JDK
from WXcrypt.WXBizMsgCrypt import WXBizMsgCrypt

def work_weixin_api(request):
 # 獲取微信Post參數(shù)
 msg_signature = request.GET.get('msg_signature', '')
 timestamp = request.GET.get('timestamp', '')
 nonce = request.GET.get('nonce', '')
 echostr = request.GET.get('echostr', '')

 # 構(gòu)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)

   # 獲取信息內(nèi)容
   content = request_xml.find("Content").text

   # 獲取信息類型
   msg_type = request_xml.find("MsgType").text

   # 獲取發(fā)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)

 # 加密后再生成基于時間戳的令牌
 t = TimestampSigner('4567')
 ts = t.sign(st)
 return ts

功能樹設(shè)計代碼片段展示

先定義一個功能樹基類

# 菜單功能的基類
class Function:
 def __init__(self, data):
  self._data = data
  self._functions = []

 # 傳入的方法的描述
 def __str__(self):
  return str(self._data())

 # 返回當(dāng)前對象類型
 def f_type(self):
  return self._data.f_type

 # 返回當(dāng)前對象
 def getData(self):
  return self._data

 # 返回所有子菜單
 def getFunctions(self):
  return self._functions

 # 新增子菜單
 def add(self, function):
  self._functions.append(function)

 # 遞歸搜索
 def go(self, num):
  for _, i in enumerate(self._functions):
   if int(num) == _ :
    return i
  return None

由于是在手機上操作, 那么交互內(nèi)容盡可能簡單,所以采用全數(shù)字交互方式.
在樹結(jié)構(gòu)設(shè)計模式下,所有操作都是在遞歸搜尋,對于其他特殊的輸入,例如端口 確認(rèn)驗證碼之類的無法實現(xiàn).

在這里需要有小小的改動

 # 新增一個類型屬性
 def f_type(self):
  return self._data.f_type

 # 遞歸搜索
 def go(self, num):
  for _, i in enumerate(self._functions):
   f_type = i._data().f_type
   # 如果類型是默認(rèn)且存在列表中，或動態(tài)生成類型的，直接返回
   if f_type == "default" and int(num) == _ or f_type == "dynamic":
    return i
  return None

接著,編寫一個功能樹的類

class Menu:
 def __init__(self):
  self._head = Function(FunctionNodeBase())
  self.input_text = None

 # 鏈接
 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

葉子 跟 樹的主體都有了,下面來創(chuàng)建樹頂

展示： 基礎(chǔ)功能葉 動態(tài)功能葉 靜態(tài)功能葉

# 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 = []

 # 菜單通過run方法執(zhí)行與生成文本
 @abstractmethod
 def run(self):
  return self.__str__()

 # 描述
 @abstractmethod
 def __str__(self):
  return "菜單樹頂層"

# 動態(tài)生成
class SelectDeploymentTop(FunctionNodeBase):
 # 動態(tài)生成的菜單需要聲明f_type
 def __init__(self):
  super().__init__()
  self.f_type = "dynamic"

 def run(self):

  text       = "請選擇事業(yè)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

 # 微信顯示的文本信息
 def __str__(self):
  return "選擇事業(yè)部"

# 靜態(tài)
class MySQLFunctionTop(FunctionNodeBase):
 def __init__(self):
  super().__init__()

 def run(self):
  text = "您選擇的是%s,請選擇您想要操作:\n" % str(self.__str__())
  text += "%s\n" % self.sub_text
  return text

 def __str__(self):
  return "MySQL操作"

效果圖,第一層功能展示

將需要的功能逐一寫好后需要進行注冊

def api(tid,user):

 # 實例化
 menu    = Menu()
 top     = Function(SelectDeploymentTop)
 function_top = Function(FunctionTop)
 mysql_top  = Function(MySQLFunctionTop)

 # 鏈接
 top.add(function_top
 function_top.add(mysql_top)

 # 關(guān)聯(lián)菜單樹
 menu.linkToHead(top)

 # 遞歸搜索
 function = menu.search(tid)

Redis存儲對話代碼片段

class redis_db:
 def __init__(self):
  # 按符號隔開
  self.mark = '-'
  self.redis_db = redis.StrictRedis(
   host = host, port=6379, db=1, decode_responses=True)

 # 默認(rèn)回話過期600秒,每次存儲 '-'隔開
 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,返回上層就刪除一格; 退出即刪除該KEY的值.

成果

下圖為：通過交互機器人連接k8s增加POD數(shù)的應(yīng)用場景

后記

該系統(tǒng)已經(jīng)在平臺上穩(wěn)定運行大半年, 上線后使運維人員能夠更高效快速解決日常中遇到的一些故障.

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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