Chandana0824/Pulsewire

# Pulsewire — AI 驱动的故障响应平台 (Demo) 这是一个企业级 SRE copilot 的精简版纯前端 Demo：包含实时 dashboard、基础设施拓扑结构、基于 AI 的日志分析与根因 建议、故障时间线、协作式 war room、AI 工程 copilot，以及自动化的 RCA 报告生成。 **这是一个使用模拟数据的 UI/UX Demo** — 旨在展示故障 响应平台的产品概念与交互设计，而非 生产系统。没有后端，也没有真实的 observability 数据；所有内容均 在客户端以单个 HTML 文件运行。 ## 本地运行 只需在任何浏览器中打开 `index.html` 即可 —— 无需构建步骤，无需依赖。 ``` git clone https://github.com//pulsewire-demo.git cd pulsewire-demo open index.html # or double-click the file / drag into a browser ``` ## 在线 Demo (GitHub Pages) 推送代码后，启用 GitHub Pages (Settings → Pages → Deploy from branch → `main` / root)，即可通过以下地址访问： `https://.github.io/pulsewire-demo/` ## 演示的功能 | 模块 | 展示内容 | |---|---| | Dashboard | MTTD/MTTR 指标、实时告警推送、AI 风险预测 | | Topology | 带有实时健康状态的可点击服务拓扑图 | | Log Analysis | AI 标记的异常 + 带有置信度分数的根因分析 | | Incident Timeline | 检测 → 响应 → 解决的逐个事件展示 | | War Room | 模拟的多响应者聊天，带有 AI agent 参与者 | | AI Copilot | 针对故障/基础设施提问，提供预设的智能化解答 | | RCA Report | 一键自动生成的故障后报告 | ## 生产版本将会增加的内容 - 真实的日志/指标摄入 (OpenTelemetry, Prometheus, ELK) - LLM + 对日志/runbook 进行向量搜索，以实现真正的根因推理 - 用于预测性故障检测的异常检测模型 - 真实的聊天/协作后端 (websockets)，以替代脚本化消息 - Auth、RBAC，以及与 PagerDuty/Slack/Jira 的集成 ## 技术 单文件 HTML/CSS/JS。无框架，无构建工具 —— 特意保持 简单，以便于阅读、fork 和扩展。

标签：AIOps, SRE, 互联网扫描, 偏差过滤, 前端UI演示, 可视化仪表盘, 后端开发, 多模态安全, 数据可视化, 运维监控