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- 后端: ListNamespacesDetailed/CreateNamespace/DeleteNamespace/ListResourceQuotas/ListLimitRanges - 后端: GetNamespacesDetail handler (6 API calls aggregate, not N×3) - 后端: CreateNamespaceHandler + DeleteNamespaceHandler (system NS protection) - 前端: NamespaceManagementPage.tsx (~280行) — 表格+概览卡片+创建/删除弹框 - 路由: GET/POST/DELETE /:clusterCode/namespaces + GET /namespace/:ns/detail - 验证: 9/9 通过 (urllib), TS 零错误, Vite 构建成功
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6.8 KiB
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# AIOps Agent
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轻量主机采集代理，定时采集 CPU/内存/磁盘/网络/端口/进程 等指标，通过 HTTP 上报至 AIOps 后端。
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## 目录结构
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agent/
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├── main.go # 入口：CLI 解析、采集编排、上报循环
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├── Makefile # 本地构建（单架构）
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├── collector/ # 采集器 —— 从 /proc /sys netstat 读原始数据
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│ ├── cpu.go # CPU 使用率、核数、负载
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│ ├── mem.go # 内存 total/used/cached
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│ ├── swap.go # Swap 分区
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│ ├── disk.go # 磁盘（按挂载点）
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│ ├── diskio.go # 磁盘 IO（读写速率/IOPS）
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│ ├── network.go # TCP 连接状态、网卡流量
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│ ├── port.go # 监听端口发现
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│ ├── proctop.go # 进程 TOP N（按 CPU 排序）
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│ ├── fd.go # 系统文件句柄使用量
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│ ├── context.go # 上下文切换/中断次数
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│ ├── health_probe.go # 健康探针（HTTP GET / TCP / CMD）
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│ ├── system.go # 系统信息（OS/Kernel/Uptime）
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│ └── util.go # 通用工具（读文件、解析等）
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├── model/ # 数据模型
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│ ├── model.go # Report 结构体（一次采集的完整报文）
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│ ├── model_ext.go # NetworkStat / DiskIOStat / SwapStat 等
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│ └── model_proctop.go # ProcessStat（含 Cmdline/User/CPU%/Mem%/FD）
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├── client/ # HTTP 客户端（连接池复用、Keep-Alive）
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│ └── http.go
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├── reporter/ # 上报器 —— 将 Report JSON 序列化后 POST 到后端
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│ └── http.go
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├── task/ # 任务系统（后端下发命令，Agent 执行并回传结果）
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│ ├── client.go
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│ └── executor.go
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├── deploy/ # 部署文件
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│ ├── install.sh # 一键安装脚本（自动检测架构）
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│ └── aiops-agent.service # systemd 服务模板
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├── bin/ # 编译产物（Docker 多架构构建后拷贝）
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├── go.mod / go.sum # Go 依赖
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└── README.md
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```
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## 架构
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```
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┌─────────────┐ 采集 ┌──────────────────────────────┐
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│ /proc/cpu │──────────▶│ collector/ │
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│ /proc/mem │ │ cpu / mem / disk / net / ... │
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│ netstat │ └──────────┬───────────────────┘
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│ /sys/... │ │ Go struct
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└─────────────┘ ▼
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┌────────────────┐
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│ model.Report │ ← 一次采集的完整数据
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└───────┬────────┘
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│ JSON 序列化
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▼
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┌────────────────┐
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│ reporter/ │ ← HTTP POST /api/v1/agent/report
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└───────┬────────┘
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│
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▼
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┌─────────────────────┐
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│ AIOps Backend │
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│ (10.10.10.75:8080) │
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└─────────────────────┘
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```
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- **采集层**：从 `/proc`、`/sys`、`netstat` 等系统接口读取原始数据
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- **模型层**：统一的数据结构 `Report`，涵盖系统指标、进程 TOP、端口、FD、探针等
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- **上报层**：共享 HTTP 连接池，JSON 序列化后 POST 到后端
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- **任务层**：独立协程轮询后端任务（脚本执行、探针配置拉取）
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## 快速开始
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```bash
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# 输出全部上报指标（Zabbix-agent -p 风格），调试用
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./aiops-agent output
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# 按 CPU 占用输出 TOP 5 进程
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./aiops-agent output -top-n 5
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# 正常采集上报（daemon）
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./aiops-agent -server http://10.10.10.75:8080 -token <TOKEN> -interval 30
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```
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## 参数
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| 参数 | 默认 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `-server` | （空） | 后端地址，daemon 模式必填 |
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| `-token` | （空） | Bearer 鉴权令牌 |
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| `-hostname` | 系统主机名 | 上报标识 |
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| `-interval` | `10` | 采集间隔（秒），建议 30~60 |
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| `-top-n` | `3` | 进程 TOP N，按 CPU 占用排序 |
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## output 输出
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格式：`key [type|value]`，type=`s`(string) `u`(uint) `d`(double)。
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```text
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agent.hostname [s|opsx-server]
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system.hostname [s|opsx-server]
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agent.version [s|v2.1.0]
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agent.ip [s|10.10.10.75]
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system.os [s|Ubuntu 24.04 LTS]
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system.kernel [s|6.8.0-90-generic]
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system.uptime [u|603932]
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cpu.usage_percent [d|0.00]
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cpu.core_count [u|8]
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cpu.load1 / load5 / load15 [d|...]
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memory.total_gb / used_gb / usage_percent [d|...]
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swap.total_gb / used_gb / usage_percent [d|...]
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disk[/].total_gb / used_gb / usage_percent [d|...] （每挂载点一行）
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ports.discovery[*] [s|{JSON}] （Zabbix LLD 格式）
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net.listen[PORT].process / .protocol [s|...]
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net.tcp.established / time_wait / close_wait [u|...]
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net.rx_bps / tx_bps [d|...]
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disk_io.read_bps / write_bps / read_iops / write_iops
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proc.top[N].name / pid / user / cpu_pct / mem_pct / fd_count / threads
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fd.allocated / max / usage_pct [u|...]
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ctx.ctx_per_sec / irq_per_sec [d|...]
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agent.heartbeat.version / uptime_sec / self_rss_mb / report_seq
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```
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## 安装
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```bash
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# x86_64
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curl -o /usr/local/bin/aiops-agent http://10.10.10.75:8080/agent/aiops-agent-linux-amd64
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# ARM64
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curl -o /usr/local/bin/aiops-agent http://10.10.10.75:8080/agent/aiops-agent-linux-arm64
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# 一键安装（自动检测架构并注册 systemd）
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curl -fsSL http://10.10.10.75:8080/agent/install.sh | sudo bash -s -- --server http://10.10.10.75:8080 --token <TOKEN>
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```
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## 本地构建
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```bash
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cd agent
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make # CGO_ENABLED=0 静态编译当前平台
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```
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Docker 多架构构建由顶层 `backend/Dockerfile` 的 `agent-builder` stage 完成（linux-amd64 / linux-arm64 / darwin-arm64）。
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