0xSaksham/cf_ai_aura-ops
GitHub: 0xSaksham/cf_ai_aura-ops
一个基于 Cloudflare 边缘原生架构的原子化事件检测与调试协动引擎，解决分布式日志的实时分析与快速修复问题。
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# Aura-Ops: 边缘原生事件协程
**Aura-Ops** 是一个有状态、边缘原生的事件检测与调试引擎。完全基于 **Cloudflare Workers** 和 **Durable Objects** 构建，它将可观测性从集中式、高延迟的模型转变为边缘端的原子化、近零延迟架构。
## ⚡ 30 秒快速体验（实时演示）
在不触碰终端的情况下，查看 **Durable Object** 状态协调与 **Workers AI** 分析的实际效果：
1. **触发事件：** [**点击此处模拟 auth-api 的 6 次错误故障**](https://cf_ai_aura-ops.sakshamgupta-ai.workers.dev/simulate/auth-api)
* **逻辑：** 该程序会发送 6 条日志，触发异常阈值，并立即调用 AI SRE 分析。
2. **与引擎对话：** 使用聊天端点向协程询问系统状态：
```bash
curl -X POST https://cf_ai_aura-ops.sakshamgupta-ai.workers.dev/chat/auth-api \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "auth-api 发生了什么？我该如何修复？"}'
```
## 🏗️ 架构
Aura-Ops 避免了“与 PDF 聊天”的陷阱，将 AI 视为分布式系统中的*确定性组件*。
```
graph TD
A[Logs API Ingest] -->|Route to DO| B(Incident Engine - Durable Object)
B -->|State Management| C{Anomaly Detector}
C -->|Trigger| D[Workers AI - Llama 3.1]
D -->|Contextual Analysis| E[Active Incident State]
E -->|API / Chat| F[Aura-Ops Copilot]
```
### 核心创新
* **原子化状态协调：** 使用 **Durable Objects** 维护每个服务的独立事件状态。这确保了日志聚合的一致性，即使在全局分布式环境中也避免了竞态条件。
* **边缘原生智能：** 逻辑与 AI 推理在与传入日志相同的 Cloudflare 边缘节点（PoP）内完成，消除了跨区域出口延迟。
* **类型严格的基础设施：** 采用严格的 TypeScript 契约（无 `any`），体现了生产级系统工程的严谨性。
## 🛠️ 概念验证（PoC）
该引擎通过接收原始日志、执行异常检测，并触发 Workers AI 协程以提供可操作的修复方案，实现实时事件处理。
### 1. 事件检测与分析
### 2. 上下文感知 AI 聊天（RAG）
通过 Bruno 发送（请参见 `tests/` 文件夹中的集合）：
## 🚀 快速开始
1. **安装依赖：**
```bash
bun install
```
2. **部署：**
```bash
bun run deploy
```
3. **项目文档：**
* **[工程日志与 AI 提示词](./PROMPTS.md)**：包含架构决策、AI 提示词及调试难题（如 TLS 握手不匹配、流消费修复）的详细记录。
## 🛤️ 路线图与未来改进
Aura-Ops 是一个高性能的概念验证（PoC）。未来的架构升级包括：
1. **持久化存储钩子：** 集成 **R2** 以归档事件快照，便于长期审计追踪。
2. **告警集成：** 构建专用的 `webhooks` 服务，将 `active` 告警推送到 Slack/PagerDuty。
3. **向量存储集成：** 利用 **Vectorize** 对历史日志执行 RAG，实现长期模式识别。
## ⚖️ 技术栈
- **Cloudflare Workers**（计算）
- **Durable Objects**（有状态内存）
- **Workers AI**（Llama 3.1-8b-instruct）
- **Hono**（路由）
- **TypeScript**（安全性）
由 [Saksham Gupta](https://github.com/0xsaksham) 倾情构建 ❤️
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