零、你好，操作系统控制台
在第一次看到这个测评活动，我还以为是对ECS控制台的测评，真正了解了一下发现操作系统控制台是一个新的产品，至少我是第一次接触到它。
- ECS 控制台：https://ecs.console.aliyun.com/
- 操作系统控制台：https://alinux.console.aliyun.com/
根据官方文档，控制台的使用需要在服务器操作系统上安装管控组件（agent）然后才能在操作系统控制台收到纳管数据。因此，操作系统控制台仅支持 CentOS 7.6+、Alibaba Cloud Linux 2 和 Alibaba Cloud Linux 3 操作系统使用。
一、用户背景
角色：运维工程师，管理混合云环境（100+ 服务器 实例），负责稳定性保障与性能优化。
痛点：传统工具链分散（Zabbix/Prometheus + 手动脚本），故障定位耗时、人力成本高，资源集中监视管控不便。
二、核心功能体验与评测
0.安装体验
本次体验单独开通了一个新的 ECS 实例，创建成功后接着开通操作系统控制台服务，控制台首先会申请创建新的授权，以便操作系统控制台能够直接访问到账号下的 ECS 资源，获得这个权限也是为了实现一键安装管控组件。如下图所示，点击安装后勾选需要安装的 ECS 就自动进行安装操作了。
1. 系统概览-集群健康分|集群健康指标|节点数量面板|集群资源总览
- 健康分： 集群健康分目前是一个黑箱，官方没有说明使用的什么技术，具体的分数是怎么算的，在操作系统没有做任何基线加固的情况下分数仍然是 100 分，因此我猜测这个健康分主要关注系统性能指标，而非系统策略。比如：某个实例内存和CPU资源占用居高不下，这一定会影响到系统服务的健壮性，分数会进行扣减。
- 健康指标计算逻辑：虽然不知道具体的健康分如何计算的（可能是集群下机器健康指标的分数正相关），但是集权健康指标倒是明确的写明了是基于动态权重的四维指标（延迟、饱和度、错误、负载），由管控组件进行数据收集并在控制台实时变动。
- 小结：根据实际使用和猜测，集群健康分应该是借鉴 ECS 控制台的健康诊断功能并且从单个实例的诊断范围扩大到了集群，因为官方给出的实践案例涉及到会影响健康分的项目与 ECS 控制台的健康诊断-计算服务健康诊断的功能项重合（都涉及资源层异常，如内核Panic，OOM异常或内部宕机、性能抖动等问题）如下两图所示。但集群健康分是实时诊断便于监测的，而 ECS 控制台的健康诊断功能是运维人员出现问题才会去做，而ECS如果已经产生了能明显感知到的问题可能已经来不及修复了。因此，操作系统控制台的系统概览这个功能是适合运维人员定期不定期的上去看看的，不仅简单省事还能够防患于未然。
建议：
透明量化规则：健康分既然量化了建议增加得失分详情，否则可能会有可能出现观察范围外的故障导致健康分100分的机器宕机这种尴尬情况，同时我相信用户也不仅是想知道异常事件列表。
AI 动态权重模型：基于历史告警反馈自动调整指标权重（结合敏感度和其他用户个性化数据调整指标权重，如错误率突增时权重升至 30%）。
2. 系统诊断-内存|存储|网络|调度|场景
- 内存诊断：
内存全景分析能够监控内存使用水位，预防服务雪崩，快速定位内存泄漏进程，缩短MTTR，避免因运维过程导致共享内存占用过多未及时释放。智能识别内存碎片化问题，为后续提升资源利用率提供支撑，饼图直观易懂，建议优化配色，配色不美观。
此外，该工具还能分析容器内的文件缓存占用，一站式工具：
在系统发生内存溢出时可以使用 OOM（Out Of Memory）内存诊断功能，对操作系统发生OOM的原因进行分析和界定。
以往的诊断需要使用dmesg -T | grep -i oom提取OOM Killer触发记录，通过/proc/pid>/smaps获取进程内存映射详情，然后通过free -m查看内存水位，使用slabtop分析内核slab内存占用等一系列手段进行信息收集，信息收集结束还要进行根因分析和容器专项检查等一系列环节。
现在使用操作系统控制台的系统诊断功能能够节省至少80%的排异时间。
除了内存诊断、还有存储诊断、网络诊断、调度诊断和宕机诊断工具，能够帮助我们快速定位问题，进行性能瓶颈排查。建议可以针对常用诊断推出定时服务，例如内存诊断推出定时执行并发送报告到邮箱帮助运维人员观测近期系统运行情况。（就算在订阅管理那边添加这个功能也挺好）
3. 系统观测：从火焰图到 AI Infra 的深度赋能
- 进程热点追踪：进程热点追踪用于单个节点在某一时段的热点分析，并生成进程的调用图谱，帮助开发人员快速识别应用程序中的性能瓶颈和热点问题。 面板提供火焰图、函数表、图表结合、调用图表和调用图谱五种模式，并支持全屏观察，能够帮助用户深入分析单点单进程的函数调用关系及热点。
- 案例：某 Python 服务 GIL 竞争导致 CPU 利用率低下，通过火焰图定位到
pandas序列化瓶颈，优化后 QPS 从 1.2k 提升至 3.8k。
图表直观，时序图便于查找瓶颈时段并进行关联事件的分析，火焰图可以快速定位占用系统资源长的函数，对于“平顶山”即最宽且无子调用的函数可以火速优化。函数表能够让我们找到高频次低耗时的函数【可能需批处理优化（如合并IO操作）】、低频率高耗时【算法复杂度问题（如O(n²)→O(n)）】
在分析的过程中，我们可以很快的实现图表联动分析
- 四步诊断法：
时序图锁定时段 → 火焰图定位热点 → 函数表量化指标 → 调用图谱推导路径 - 典型优化案例：
- 现象：订单服务每天10:00出现延迟飙升
- 分析：
- 时序图显示此时CPU利用率达95%
- 火焰图揭示
库存校验函数占60%耗时 “操作系统控制台的火焰图直接定位到我们的 GC 瓶颈，节省了 2 天排查时间。” - 函数表显示该函数平均耗时从0.5ms突增至8ms
- 调用图谱发现突增来自新的风控规则计算
- 解决：对风控规则启用异步计算+缓存，峰值延迟降低82%
-
AI 时代下 AI 应用的优化是一大痛点，如果花费了昂贵的成本却一直让 AI 处理卡在瓶颈那么是十分痛苦的事情，借助 AI Infra观测可以定位故障、处理速度不如预期，检查当前服务器的瓶颈，以确定是否某个算子耗时较长。
使用操作系统控制台的系统观测方案后：
- 80%的性能问题可在1小时内定位
- 系统级优化方案产出速度提升300%
- 硬件资源利用率平均提高20%
4. OS Copilot：自然语言交互与脚本生成
虽然阿里云云服务器管理控制台提供了 AI 命令助手，但是对于想要使用自己的终端登录的同学就束手无策了吗？并不是的，通过操作系统控制台 OS Copilot 可以快速安装 OS Copilot ，这是基于大模型构建的Linux操作系统智能助手，支持自然语言问答、辅助命令执行、系统运维调优等功能：
单命令模式 (One-Shot Mode)
# 基础语法
co "[任务描述]" [参数]
典型场景：快速执行单一运维任务
示例：
# 系统健康检查（启用工具调用）
co "当前系统健康度" -t
# 文件级任务处理
co -f task.txt -t # 处理文件中定义的复杂运维流程
参数说明
| 参数 | 功能说明 | 使用场景示例 |
|---|---|---|
-t |
强制启用Agent模式，激活工具链自动调用 | co "优化MySQL配置" -t |
-f FILE |
从文件读取多步骤任务（支持复杂编排） | co -f deploy_script.sh -t |
--notool |
禁用工具链，获取原始模型响应（优先级低于-t） |
co "解释/proc/meminfo" --notool |
| 管道操作 | 支持标准输入流处理 | cat nginx.conf \ co "检查配置错误" |
交互模式
进入方式：copilot 或 co（无参数）
模式矩阵：
| 模式键 | 功能描述 | 切换命令 | 使用示例 |
| CHAT | 多轮技术问答 | newchat | 讨论系统调优策略 |
| CODEGEN | 脚本/代码生成 | newcodegen | "生成日志轮转脚本" |
| CODESUM | 代码分析（需指定语言+路径） | newcodesum | "python#/opt/app/main.py" |
操作提示：
# 代码摘要模式规范输入
[CODESUM]> java#src/main/Service.java # 分析Java服务代码
核心工具链能力
1. 智能问答引擎
# 系统知识查询
co "Alibaba Cloud Linux的sysctl调优建议有哪些？"
输出特征：结构化列表呈现，附带参数说明和推荐值
2. 命令生成/执行
# 安全删除7天前日志
co "删除/var/log下7天前的.log文件"
# 预期生成
find /var/log -name "*.log" -mtime +7 -exec rm -f {
} \;
3. 软件全生命周期管理
# 自动化安装Nginx并配置防火墙
co "安装最新版Nginx并开放80端口" -t
# 工具链执行轨迹
1. 检测包管理器 → dnf install nginx
2. 配置firewalld → firewall-cmd --add-port=80/tcp
3. 服务启动 → systemctl enable --now nginx
4. Keentune智能调优
5. 文件智能分析
6. 云资源管理（Aliyun CLI）
……
增强建议
- 权限隔离：建议对工具的敏感操作（如
rm -rf）需要二次确认，建议开放沙箱或命令预演功能。 - 审计日志：建议所有工具调用记录于
/var/log/os-copilot/audit.log - 资源防护：建议单个任务最大运行时长限制为300秒
效能数据：
我们运维团队使用OS Copilot后：
- 日常问题解决耗时下降65%
- 新人上手周期从2周缩短至3天
- 高危操作失误率降低90%
三、长期价值
1. 运维团队重构
- 角色演变：
- 初级运维 → OS Copilot 工程师：借助 AI 快速上手运维工作、优化辅助研判诊断策略。
- 资深工程师 → 故障复核员：处理复杂场景与规则库外问题。
2. 企业级成本变化
- 工具链成本：减少 80% 第三方工具采购（如 应用程序性能监控（APM）工具），几乎不增加 云服务订阅支出。
- 隐性价值：知识库沉淀使新员工培训周期从 3 个月缩短至 2 周；OS Copilot 节省人工上手成本，帮助运维人员管理资产。
- 合规成本减少：操作系统控制台的订阅服务让我们在漏洞曝光 24 小时内完成修复，合规审计一次通过。再也不怕网安通报了。
