一、什麼是 AIOps Flow？

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)：

• 結合自動化、監控與機器學習之流程
• 協助運維團隊在複雜系統中，可以快速發現問題並進行自動化處理
• 傳統 DevOps 流程多偏向程式交付， AIOps 則加入了模型的訓練與部署，使 ML 服務能以同樣的工程標準進行管理

二、完整流程概念

採 Spec‑Driven 思維：

• 模型訓練完成後，將評估指標與服務需求整理成 MODEL.yaml 規格檔
• 自動化流程讀取規格檔，決定模型是否有資格進入上線環節
• 將模型好壞量化，避免主觀判斷

流程概念如下：

1. 訓練與追蹤：使用 W&B 或其他實驗管理工具保存訓練過程與模型 Artifact
2. 規格定義：以 MODEL.yaml 記錄模型的 I/O Schema 及 Gate 條件
3. 離線評估：自動測試模型在測試集上的指標，確認是否通過 Eval/SLO/Cost Gate
4. 部署：利用 Argo Rollouts 在 Kubernetes 中逐步放量
5. 如果監控指標正常，逐步擴大流量；否則在 30 秒內自動回滾到舊版本
6. 線上監控與成本：透過 Prometheus/Grafana 觀測延遲與錯誤率

三、專案架構

aiops_flow_project/
│
├── flows/n8n/            # n8n 流程定義 (JSON)；示範自動化流程編排
├── platform/
│   ├── specs/           # 存放模型規格檔 (MODEL_*.yaml)
│   ├── k8s/rollouts/    # 金絲雀部署的 Argo Rollouts YAML
│   └── images/          # Dockerfile 及服務啟動腳本
├── dashboards/grafana/  # Grafana 儀表板 JSON 匯出
├── docs/runbooks/       # 運維手冊 (Runbook)
├── langgraph/           # 智慧運維模組程式碼 (SpecGuard, AdversarialGen 等)
└── tools/loadtest/      # 壓力測試腳本 (k6/Locust)

四、注意事項

• 此系列文章專注於 AIOps 流程的建置與最佳實踐，並不公開全部模型實作細節
• 如需學習傳統與深度模型的白箱實作，敬請關注後續的內部專案或其他學習資源
• 本系列僅偶爾引用示範模型協助說明流程