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我用AI做了一个内部工具,把查日志从1分钟降到几秒
我用AI做了一个内部工具,把查日志从1分钟降到几秒作为后端研发，每天要排查问题。 在实际工作中，会有开发、测试、性能测试、预发布、灰度、生产等环境，每套环境又分为国内区、海外若干区，各区内又有几十个微服务，每个微服务又有若干实例。 复杂环境带来的直接问题就是，在真正排查问题前，需要花不少时间找到对应的日志信息源。 而日志系统，并不是每套环境都采集的。比如开发环境，需要手动登录对应的Nacos，找到服务列表，切换到命名空间，再搜索服务，得到IP了，复制IP到堡垒机上，在进入指定目录下，在使用Linux目录过滤日志。这套动作其实可以抽象出来，做agent应用的时候，也会形成skill将固定流程沉淀下来。 
问题已经被发现和分析了，需要有一个解决方案。 我初步想法是做一个工具，它对外呈现是一个页面，能做聚合查询，把每套环境每个区的服务实例集群按照命名空间和实例名称做划分。 说干就干，把想法喂给AI，就得到了项目mvp。能选择环境、区域、命名空间，再模糊搜索服务名得到实例IP。 得到了IP，还要登录对应的堡垒机，国内区、海外区的堡垒机又是不一样的，还得自己判断然后去登录。所以我做了第二个迭代，在拿到实例IP之后，顺带展示关联的堡垒机登录地址，一键跳转。 跳转完之后，查找日志，要进入指定目录，这个动作是有共性的，指定目录有固定前缀加上服务名的。这个动作，也可以优化，在页面上可以将该命令生成出来可以一键复制，于是我给AI下发了第三个迭代指令。 到这里，面对个人的解决方案已经成型了。项目只需要有Python环境就能跑。 
这个解决方案，可以推广到团队中。而做推广，就要将用户使用成本降低为0，有些同事不一定有Python环境的，为了查日志，还得先折腾一通环境，这就很难推广起来了。所以我把这个项目直接部署到机器上，对外提供一个访问路径，免鉴权使用。 这里有一个细节，免鉴权，为什么可以这么大胆？主要就是堡垒机有鉴权机制，拿到实例IP，不登录堡垒机也做不了什么操作的，所以我这个小工具可以不考虑接入已有的权限模型。如果做agent应用，权限模型肯定是要着重考虑的。 
如果没有这个工具，新员工捣鼓几分钟都不一定能找到日志，因为不熟练。老员工，也需要几十秒到1分钟，有时候遇到网络卡顿的，nacos登不上，时间花费更多了。有了这个工具，在同一个页面点几个按钮就能找到期望的服务实例、堡垒机地址、查看日志命令，耗时1分钟缩短到几秒，这就是价值。 
这个案例，是在发现重复工作的问题时，积极思考应对策略，借助AI加速方案落地与迭代测试。同时，将个人效率提升升级成团队效率提升。希望对大家有帮助。 关注「视线归处」，不错过下一篇文章 ↓↓
人的精力，要么用来忍受重复，要么用来消除重复。
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