介绍
Keep 是一个开源的 AI 驱动的监控和告警平台，旨在通过自动化和智能化手段简化运维工作，帮助团队更高效地管理和监控复杂的基础设施和应用。它结合了传统的监控工具和现代的人工智能技术，实现了 AIOps（人工智能运维） 的核心功能，如异常检测、根因分析、告警降噪和自动化修复。
Keep 的核心目标是通过 AI 技术减少运维团队的负担，提高系统的可靠性和可维护性，同时降低误报和漏报的风险。并且支持deepseek模型.
架构
Keep 的架构设计围绕 AI 驱动的监控和告警 展开，主要分为以下几个核心模块：
(1) 数据收集层（Data Collection Layer）：
- 支持从多种监控工具和日志系统中收集数据，如 Prometheus、Grafana、Datadog、AWS CloudWatch、Elasticsearch 等。
- 提供灵活的插件机制，方便集成新的数据源。
(2) 数据处理与存储层（Data Processing & Storage Layer）：
- 对收集到的数据进行清洗、标准化和聚合。
- 支持多种存储后端，如 Elasticsearch、InfluxDB、PostgreSQL 等，用于存储历史数据和实时数据。
(3) AI 引擎（AI Engine）：
- 异常检测：使用机器学习算法（如时间序列分析、聚类、深度学习等）自动检测数据中的异常行为。
- 根因分析：通过因果推断和关联分析，快速定位问题的根本原因。
- 告警降噪：利用 AI 技术对告警进行分类和优先级排序，减少误报和重复告警。
- 预测性分析：基于历史数据预测未来的系统行为，提前发现潜在问题。
(4) 告警与通知层（Alerting & Notification Layer）：
- 根据 AI 引擎的分析结果生成告警。
- 支持多种通知渠道，如 Slack、Email、PagerDuty、Webhook 等。
(5) 自动化操作层（Automation Layer）：
- 提供自动化脚本和操作框架，支持对检测到的问题进行自动修复。
- 例如，自动重启服务、扩容资源、清理日志等。
(6) 可视化与用户界面（UI & Dashboard）：
- 提供直观的仪表盘和图表，展示监控数据和 AI 分析结果。
- 支持自定义仪表盘和报表，方便用户根据需求调整视图。
(7) API 接口（API Gateway）：
- 提供 RESTful API，方便与其他系统集成。
- 支持自动化脚本和第三方工具调用。
主要应用场景
(1) 异常检测：
- 使用时间序列分析算法（如 ARIMA、Prophet）或深度学习模型（如 LSTM）检测指标中的异常行为。
- 例如，检测 CPU 使用率突然飙升、请求延迟异常增加等。
(2) 根因分析：
- 通过因果推断和关联分析，快速定位问题的根本原因。
- 例如，当数据库响应时间增加时，自动分析是否与网络延迟、磁盘 I/O 或查询负载有关。
(3) 告警降噪：
- 使用分类算法（如随机森林、SVM）对告警进行分类，过滤掉低优先级的告警。
- 例如，将重复告警或已知问题标记为“已处理”，减少对运维团队的干扰。
(4) 预测性分析：
- 基于历史数据预测未来的系统行为，提前发现潜在问题。
- 例如，预测磁盘空间将在未来 24 小时内耗尽，并提前发出告警。
(5) 自动化修复：
- 使用规则引擎和脚本框架，对检测到的问题进行自动修复。
- 例如，当检测到服务不可用时，自动重启服务或切换到备用节点。
Keep 通过以下方式实现 AIOps 的核心能力
(1) 数据驱动：
收集和分析大量的监控数据、日志和指标，为 AI 模型提供训练和推理的基础。
(2) 机器学习与深度学习：
使用机器学习算法和深度学习模型，自动检测异常、分析根因和预测未来行为。
(3) 自动化与编排：
提供自动化脚本和操作框架，支持对检测到的问题进行自动修复。
(4) 智能告警管理：
通过 AI 技术对告警进行分类、过滤和优先级排序，减少误报和重复告警。
(5) 持续优化：
通过反馈机制不断优化 AI 模型，提高异常检测和根因分析的准确性。
总结
Keep 是一个强大的 AIOps 平台，通过 AI 技术实现了异常检测、根因分析、告警降噪和自动化修复等功能。它适用于各种复杂的基础设施和应用场景，帮助运维团队更高效地管理和监控系统，提高系统的可靠性和可维护性。无论是电商平台、金融系统还是物联网设备，Keep 都能提供智能化的监控解决方案，帮助用户及时发现和解决问题，确保业务的稳定运行。
地址
项目地址：https://github.com/keephq/keep
