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技术栈要求

  • Linux
  • Python, Restful API,MySQL数据库相关
  • React, bootstrap, HTML, CSS, JavaScript前端三件套
  • prometheus, grafana
  • git
  • 系统测试调优
  • 敏捷开发流程

    会议记录

    第一周线下会议

机会难得，适应企业节奏（企业不放假），要求有进度。

PPT或者视频汇报。

线上会议

介绍ibm的老师：

tina团队

hardware

optimization

何磊，朱华，来自TLS团队。针对用户售后服务。运维等。

谢强老师：技术上的问题可以问谢强。

何雷，joes：
技术服务部，解决方案总监。
之前十年在软件开发中心工作。2020转技术服务团队。

朱华老师：
技术服务团队。Linuxone，监控的方面，虚拟化。各个不同的层次把需求理清楚。

江南老师：
IT团队，开发中心和信息中心的运维。监控方面和监控工具相关的团队可以问江南老师。

陈沁悦老师：
主机性能相关的工作。
开发测试方面的问题可以问陈沁悦老师。

李敬喆老师：

zbrink团队：ljz，tina，llj；

项目介绍

项目总体

项目名称：linuxone可观测平台

客户没有观测和报警的系统。

使用的时候，并没有很好的调优的指导意见。

重要的运行时指标进行检测，提供手段进行设置边界条件，告警。

deliver：

  • 可观测。可靠性。
  • 指标分析，给出用户比较合理的调优建议

项目架构：

  • 系统边界：Linuxone可观测平台
  • 采集指标给到prometheus，prometheus给到grafana。
  • 前端可以集成grafana。
  • 如果取出来的数据，并不能完全满足要求，需要获取存储端（存储交换机和存储本身）的数据，使用shell再去获取数据。进行分析。
  • 通过把采集的指标训练一个模型。（附加）项目开始的时候可以同步展开。

指导老师的侧重：

  • 前端：谢强
  • 后端：李敬喆
  • 可观测：江南

用户需求和痛点：

朱华：
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靶子：airpart虚机的监控已经比较成熟，我们需要的是物理机的监控。

数据是存在的，怎么去找到。

监控的是最底层的物理卡。逻辑连接，端到端映射模型。物理机和虚机之间的关系，怎么去映射起来，这个是第二层。

对于设备、channel的监控还是比较欠缺。

分组

先分组学习，IBM那边准备环境，都准备好了之后就可以开始开发。

前端开发 - 3人

任务：根据业务需求完成前端页面设计开发工作，完成项目验收展示视频制作（中期后期两个）
技能：React、Docker、Nginx

后端开发 - 3人

任务：为前端提供RestfulAPI服务，与Prometheus、Grafana交互获取数据并分析
技能：Python、Docker、Mariadb、Prometheus、Grafana

AI研究员 - 2人

任务：调研当下AIOps领域的预测、数据分析解决方案，寻找适合模型及训练方法
技能：拥有训练模型、调整模型参数的经验

前端组：
任务1 了解下什么是restful API。参考： https://restfulapi.net/
任务2 学习React框架，完成一个helloworld页面。参考： https://react.docschina.org/
任务3 学习编译React工程，并将编译结果部署在Nginx中启动。

后端组：
任务1 了解下什么是restful API。参考： https://restfulapi.net/
任务2 学习使用框架cherrypy，利用框架在本机完成一个helloworld的api接口。参考：https://cherrypy.dev/
任务3 学习使用apidoc为自己的接口生成文档。参考：https://apidocjs.com/

AI组：从两个方面逐步清晰我们的目标
1 调研在AIOps中，通常可以对哪些东西预测，输入是什么，如何预测，输出是什么。抛砖引玉：https://segmentfault.com/a/1190000041851035?utm_source=sf-similar-article
2 调研哪些产品在预测这里做的比较好。

下周汇报学习进展

第二周汇报

  • 加强沟通
  • 看源码

    第三周汇报

    前端组Q：A主机的node_exporter，不能联通B机器的Prometheus？
    改变配置，指向B机器的Prometheus。

虚拟机网络复杂可能要配置一下Prometheus的配置文件 防火墙、selinux要关闭

谢强老师(前端)：

  • 前后端后面需要talk关于api
  • axios
  • ant-design组件库
  • dockerfile打包成image发布
  • mock数据

第四周考试停工

第五周汇报

  • ljy：警告信息返回流程，根据模板生成警告信息
  • frt：构建看板监控数据，找到指标
    • CPC维度
    • Partition维度
    • Network维度
    • 磁盘和磁盘IO？
    • 反馈：改善数据的展示，数据的展示要更加直观，把这些指标找到合理的组织方式
  • hyk：utils

  • dyr：告警规则
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  • api协同

  • 目前还没有详细的需求，前端同学的工作重点是方法论，形而上

第六周汇报

后端：

  • ljy：slack bot
  • hyk：prometheus util
  • ylw：adapter view
    前端：
  • frt：grafana 面板嵌入前端
  • dyr：grafana接口获取
  • zzx：后端接口调用
    AI：
  • 算法demo

    第七周

    后端
    ljy：
  • 模板表
  • 增删改查
  • 模糊搜索
    hyk：
  • 获取指定指标下某个属性的值
  • message controller
    ylw：
  • CPC/Adapter view
  • Adapter/Partition view
    前端
    frt：
  • 用户过滤选择
  • 分享 grafana view 的具体设置
    dyr：
  • 页面的色彩元素啥的，后续需要替换为 IBM 现有的产品搭配
    zzx：
  • message page
  • 封装后端API提供给其他前端组员

AI：
模型训练，得到一系列参数文件在目录下；
预测的过程中一段时间后workload如果总是偏移，已经不适合了，那么拿着最新的值再去训练，参数覆盖，重新加载模型
如果偏移超出容忍值，自动触发训练覆盖模型，重新加载模型

第八周

参考开源套件：alter-manager

项目结束总结

后续项目推荐：

  • 华为合作大型工业软件
    • 工业课程
    • 数据平台iDME开发、应用
    • 实训
  • 学校大数据教研项目
    • 编写教材
    • 案例应用
  • 谷歌技术栈项目
    • 每年6月份，以学生为主导的申请
    • 使用谷歌的开源项目开发应用，提前准备
    • 经费，每个项目 2w
  • srp
    • 中文歧义理解
    • 数据集构造，大模型评测
  • 许可老师的实验室个性化推荐项目
    • 心理学结合，好奇心对于个性化推荐的影响
    • 数据挖掘顶刊TKDE
    • 结合对比学习，CPR，类似BPR