mithilesh241125/Autonomous-incident-response-system

# 自主事件响应系统 该项目模拟了一个小型 DevOps/SRE 后端，用于监控系统健康状态、检测故障、分析日志、决定纠正措施、应用自愈操作，并通过 Flask 仪表板展示所有信息。 ## 项目结构 - `app.py` 启动 Flask 应用程序和仪表板。 - `config.py` 存储环境驱动的配置。 - `monitor.py` 运行后台监控循环。 - `detector.py` 检测故障并创建事件。 - `analyzer.py` 读取 `logs.txt` 并将日志模式映射到原因。 - `healer.py` 模拟恢复操作和告警消息。 - `storage.py` 使用 SQLite 持久化运行时数据。 - `templates/dashboard.html` 显示健康状态、事件、日志和操作。 - `airs.db` 会自动创建以保存运行时数据。 ## 功能特性 - 周期性 API 健康检查 - 模拟 CPU 使用率和异常检测 - 短时间窗口内的错误率检测 - 日志模式分析，包括： - `connection failed` - `timeout` - `memory error` - 根因分析输出（错误、原因、严重程度） - 模拟自愈操作： - 重启服务 - 清除缓存 - 重试失败请求 - 仪表板自动刷新 - SQLite 持久化存储事件、告警、操作、健康状态和 RCA 输出 - 通过环境变量可配置阈值和间隔 - 事件状态跟踪与重复消除冷却时间 - 核心模块的内置单元测试 ## 运行方法 1. 安装依赖： pip install -r requirements.txt 2. 启动 Flask 应用： python app.py 3. 在浏览器中打开： http://127.0.0.1:5000 ## 注意事项 - API 健康检查使用 `https://httpbin.org/status/200`，并会随机模拟故障，以便仪表板展示有趣的事件。 - CPU 使用率和异常被模拟以保持项目简单且适合初学者。 - 事件、告警、操作和最新健康状态存储在 `airs.db` 中。 - 可通过环境变量自定义行为，例如 `AIRS_MONITOR_INTERVAL`、`AIRS_CPU_HIGH_THRESHOLD`、`AIRS_FAILURE_THRESHOLD` 和 `AIRS_DB_PATH`。 ## 运行测试 ``` python -m unittest discover -s tests ```

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