EEKONG/cloud-support-platform
GitHub: EEKONG/cloud-support-platform
该平台是一个模拟生产级云运维全流程的端到端项目，结合 AWS 基础设施部署、CloudWatch 监控和 AI 驱动的日志分析，帮助云支持工程师完成从应用上线到事件根因诊断的完整工作闭环。
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# 云支持平台
这是一个端到端的云运营平台，展示了在 AWS 上的生产级部署、监控、可观测性、AI 辅助故障排除以及基础设施自动化。
该平台通过将云基础设施、Linux 管理、监控、自动化和 AI 驱动的事件分析整合到一个项目中，模拟了云支持工程师、平台工程师和站点可靠性工程师的日常工作职责。
# 项目目标
本项目展示了如何：
- 部署生产就绪的 Web 应用
- 使用 HTTPS 和 IAM 保护工作负载
- 使用 CloudWatch 监控基础设施
- 使用 AI 分析日志
- 排查生产事件
- 自动化云运维
- 构建可扩展的云基础设施
# 平台架构
```
Users
│
▼
AWS Security Group
│
▼
NGINX Reverse Proxy
│
▼
Gunicorn
│
▼
Flask Application
│
▼
Amazon CloudWatch Logs
│
┌─────────────┴─────────────┐
▼ ▼
CloudWatch Metrics CloudWatch Alarms
│
▼
AI Log Intelligence
│
▼
Incident Report Generation
│
▼
Root Cause Recommendations
```
# 仓库结构
```
cloud-support-platform/
│
├── nginx/
├── systemd/
├── ai-log-intelligence/
├── cloudwatch_logs/
├── screenshots/
└── README.md
```
# 当前模块
## 应用部署
生产级部署使用：
- Flask
- Gunicorn
- NGINX
- systemd
## 云基础设施
- AWS EC2
- IAM
- Security Groups
- HTTPS
- Let's Encrypt
## 监控
- CloudWatch Metrics
- CloudWatch Alarms
- CloudWatch Logs
## AI 日志智能
该平台包含一个 AI 驱动的事件分析引擎，它使用 boto3 检索 CloudWatch Logs，并利用 OpenAI API 分析生产活动。
### 当前功能
- 连接摘要
- HTTP 状态分布
- 成功与失败请求计数
- 流量峰值分析
- 错误检测
- 根因分析
- 严重性分类
- 建议的修复措施
- AWS/Linux 故障排除命令
- 面向客户的事件摘要
# 技术栈
## 云服务
- AWS EC2
- IAM
- CloudWatch
- CloudWatch Logs
## AI
- OpenAI API
- OpenAI Python SDK
## 后端
- Python
- Flask
- Gunicorn
## Web
- NGINX
## Linux
- Amazon Linux
- systemd
- SSH
- journalctl
## 监控
- boto3
- CloudWatch
# 涵盖的生产场景
✔ 反向代理部署
✔ HTTPS 配置
✔ SSL 续签
✔ 502 Bad Gateway 故障排除
✔ Gunicorn 服务恢复
✔ CloudWatch 监控
✔ AI 驱动的事件分析
✔ 根因分析 (RCA)
✔ 生产日志调查
✔ 安全扫描检测
# 展示的技能
## 云服务
- AWS EC2
- IAM
- CloudWatch
- CloudWatch Logs
## Linux
- Linux 管理
- systemd
- NGINX
## 开发
- Python
- Flask
- REST APIs
## 可观测性
- 监控
- 日志记录
- 事件响应
- 根因分析
## AI
- OpenAI API
- AI 日志智能
- Prompt 工程
# 路线图
## 基础设施
- Terraform
- Docker
- Kubernetes
- Route 53
## DevOps
- GitHub Actions
- CI/CD
- 自动化测试
## AI
- 安全分析
- 性能分析
- 延迟分析
- 成本优化
- 预测性事件检测
- AI 事件时间线
## 通知
- Slack
- Microsoft Teams
- 电子邮件告警
# 为什么做这个项目
现代云支持工程师需要具备结合基础设施知识、Linux 故障排除、监控、自动化和 AI 辅助运维的综合能力。
该平台通过真实世界的生产场景和持续的功能增强，展示了这些能力。
# 作者
**Edikan Ekong**
AWS 认证云从业者
云支持工程师 | 平台支持工程师 | AI 驱动的云运维
标签：AIOps, API集成, Petitpotam, 可观测性, 自动化运维, 负责任AI, 运维监控, 逆向工具