architjain-05/ai-incident-response-platform

# 🚨 IncidentIQ ### 基于 AI 的事件响应与根因分析平台       # 📖 概述 现代应用程序由多个相互连接的服务组成。当某个组件发生故障时，工程师通常需要花费大量宝贵时间在成千上万条日志中进行搜索，以确定真正的根本原因。 **IncidentIQ** 是一个基于 AI 的事件响应平台，它集中管理日志、监控系统健康状况、检测异常，并提供智能根因分析，从而帮助工程师更快地解决事件。 # ✨ 功能 * 📥 集中式日志收集 * 📊 实时监控仪表板 * 🤖 基于 AI 的根因分析 * ⚠️ 智能异常检测 * 📝 自动化事件报告 * 📅 事件时间轴可视化 * 🖥️ 系统指标监控（CPU、内存、磁盘、网络） * 🔍 日志搜索与过滤 * 📈 服务健康监控 * 🔔 实时告警 *(计划中)* # 🏗️ 技术栈 ## 💻 前端 * React * Tailwind CSS * Chart.js / Recharts ## ⚙️ 后端 * Python * FastAPI ## 🗄️ 数据库 * PostgreSQL ## 🤖 AI 与机器学习 * OpenAI / Gemini API * Scikit-learn * LangChain *(未来计划)* ## 📡 监控与 DevOps * psutil * Docker * Prometheus *(未来计划)* * Grafana *(未来计划)* # 📂 项目结构 ``` IncidentIQ/ │ ├── backend/ ├── frontend/ ├── services/ ├── collector/ ├── ai/ ├── database/ ├── logs/ ├── docs/ │ ├── PRD.md │ ├── ARCHITECTURE.md │ ├── ROADMAP.md │ └── API.md │ ├── tests/ ├── assets/ │ ├── README.md ├── CONTRIBUTING.md ├── CODE_OF_CONDUCT.md ├── LICENSE ├── docker-compose.yml └── requirements.txt ``` # 🚀 开发路线图 ### ✅ 第一阶段 — 基础构建 * 模拟微服务 * 日志生成 * 日志存储 * 项目架构 ### ⚙️ 第二阶段 — 后端开发 * FastAPI REST API * PostgreSQL 集成 * 集中式日志收集 * 日志搜索 API ### 📊 第三阶段 — 监控仪表板 * 服务健康仪表板 * 日志查看器 * 实时指标 * 交互式图表 ### 🤖 第四阶段 — AI 引擎 * 根因分析 * AI 事件摘要 * 严重性分类 * 建议的解决方案 ### 🚀 第五阶段 — 高级功能 * 预测性异常检测 * 实时告警 * Docker 部署 * Kubernetes 集成 * Prometheus 与 Grafana 支持 # 🎯 项目目标 * 减少事件调查时间 * 提高系统可观测性 * 在故障升级前检测异常 * 利用 AI 驱动的分析协助工程师 * 简化分布式系统的调试 * 作为计算机工程专业学生的教育平台 # 🏛️ 系统架构 ``` Services Order Payment Inventory Database │ │ │ │ └────────┴─────────┴──────────┘ │ ▼ Log Collector (FastAPI) │ ▼ PostgreSQL Database │ ▼ AI Analysis Engine • Root Cause Analysis • Incident Summaries • Anomaly Detection │ ▼ React Monitoring Dashboard ``` # 📸 截图 🚧 即将推出... # 🛠️ 入门指南 ## 克隆仓库 ``` git clone https://github.com//IncidentIQ.git cd IncidentIQ ``` ## 安装后端依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ## 运行后端 ``` uvicorn backend.main:app --reload ``` ## 启动前端 ``` cd frontend npm install npm run dev ``` # 📅 计划里程碑 * ✅ 日志生成器 * ✅ 日志收集器 * 🔄 数据库集成 * 🔄 REST API * 🔄 监控仪表板 * 🔄 AI 根因分析 * 🔄 事件时间轴 * 🔄 异常检测 * 🔄 通知 * 🔄 Docker 部署 * 🔄 Kubernetes 支持 # 🌟 未来规划 * ☁️ 云部署 * ☸️ Kubernetes 集群监控 * 🔗 分布式追踪 * 📨 Slack 集成 * 📧 电子邮件告警 * 🔐 用户身份验证 * 📈 历史事件分析 * 🧠 预测性故障检测 * 📊 高级 AI 洞察 * 🌍 多组织支持 # 👨‍💻 开发者 构建者 * **Archit Jain** * **Yash Hirwani** ⭐ **如果您觉得这个项目有趣或有用，请考虑给它点个 Star！**

标签：API集成, AV绕过, FastAPI, Petitpotam, React, Syscalls, 人工智能, 可观测性, 根因分析, 测试用例, 用户模式Hook绕过, 请求拦截, 运维, 逆向工具