OS Copilot 体验心得

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 作为一名开发工程师,我主要负责云资源的运维和管理。在使用OS Copilot的过程中,我发现其-t/-f/管道功能非常实用。特别是-t管道功能,能够自动调用注册工具完成任务,简化操作流程;-f管道则通过读取预定义的任务文件,提高执行效率并减少错误。此外,管道功能还能将标准输入传递给OS Copilot进行分析,帮助快速理解代码或配置文件。总的来说,OS Copilot大大提升了工作效率,特别是在自动化任务管理和执行方面表现出色。

我是一位开发工程师,我平时工作涉及云资源的运维和管理。

顺利使用 OS Copilot的 -t/-f/管道 功能。

我认为 -t 管道 功能非常实用 ,它可使OS Copilot自动调用注册工具完成任务,用户只需提出需求,OS Copilot就会根据任务内容调用与之对应的工具,完成任务的整个执行流程。通过以下案例,可以了解到使用与不使用 -t 管道的区别。


  • 案例A:
  • 未使用-t管道 image.png
    image.png

image.png     在未使用-t管道时,OS Copilot 首先将会告知你关于问题的一些解释,然后提供一些常用的命令,并可以将这些命令提取出来,我们只需要输入建议的命令行号,OS Copilot 将会帮我们自动的运行命令。



  • 使用-t管道:
    image.png
    可以明显的看到,只需要输入一条指令,既可以直接得到非常综合结果,同时OS Copilot 还会将这些结果进行总结,清晰明了的得知当前系统的健康度。


  • 通过其他提示词,也可以达到相同效果 image.png


  • 案例B:
  • 未使用-t管道: image.png image.png



  • 使用-t管道
    image.png image.png 可以看到使用-t管道可以自动化、有流程的完成要求。实现了Linux系统中的智能化任务管理,将传统操作与现代技术结合,解决了过往的非专业运维的开发者对于某些服务流程不熟悉,命令不清楚所带来的效率问题,成为提升生产力的得力助手。



OS Copilot 还提供另一项代表性的功能,就是 -f 管道功能。该功能能够从文件中读取预先定义好的命令或任务,并传递给 OS Copilot 执行。这种方法不仅大大提高了任务执行的效率,还允许将复杂的命令或一系列操作封装成一个文件,这对于需要定期执行相似任务的管理员或开发者来说,是一种非常高效的方式。用户只需编写一次任务文件,之后可以轻松重复执行,不再需要每次手动输入复杂的命令。这样,不仅节省了时间,也降低了出错的风险。-f 管道功能特别适用于自动化脚本执行、系统维护任务、批量数据处理,能够提高工作效率并确保任务执行的准确性和一致性。


-f管道使用体验:

首先定义一个task文件,用于提供给OS Copilot ,task文件应写明大致的执行步骤,处理的文件数据格式,以及如何处理结果。

本次体验定义了一个分析log日志,并将结果保存至result.txt的任务,体验案例相关文本如下。


task内容:

读取当前目录下的log1和log2文件,获取文件数据。
写一个python脚本,用于分析log1和log2记录的每个用户的登录成功次数和失败次数,任务成功率(成功任务数/总任务数                                                                                                                                                               ),和每个用户的任务平均执行时间。
log1格式:
[时间戳] [事件ID] [用户ID] [操作类型] [状态]
log2格式:
时间戳,任务ID,用户ID,任务类型,执行时间,结果

产物:
1.将python脚本保存到test.py
2.对比报告保存到result.txt

OS Copilot 提供的test.py:


import re

# 日志1数据
log1_data = '''2025-01-14T10:00:00 1001 U123 LOGIN SUCCESS
2025-01-14T10:05:00 1002 U124 LOGOUT SUCCESS
2025-01-14T10:10:00 1003 U123 LOGIN FAILURE
2025-01-14T10:20:00 1004 U125 LOGIN SUCCESS
2025-01-14T10:30:00 1005 U126 LOGIN FAILURE
2025-01-14T10:45:00 1006 U123 LOGOUT SUCCESS
2025-01-14T11:00:00 1007 U125 LOGIN FAILURE
2025-01-14T11:15:00 1008 U126 LOGIN SUCCESS
2025-01-14T11:30:00 1009 U127 LOGIN SUCCESS
2025-01-14T12:00:00 1010 U128 LOGIN FAILURE'''

# 日志2数据
log2_data = '''2025-01-14T10:00:00,2001,U123,DATA_PROCESSING,5s,SUCCESS
2025-01-14T10:15:00,2002,U124,MODEL_TRAINING,30s,FAILURE
2025-01-14T10:20:00,2003,U123,MODEL_TRAINING,15s,SUCCESS
2025-01-14T10:45:00,2004,U125,DATA_ANALYSIS,12s,FAILURE
2025-01-14T11:00:00,2005,U126,DATA_CLEANING,8s,SUCCESS
2025-01-14T11:30:00,2006,U127,DATA_PROCESSING,20s,SUCCESS
2025-01-14T11:45:00,2007,U128,MODEL_TRAINING,50s,FAILURE
2025-01-14T12:00:00,2008,U123,DATA_ANALYSIS,10s,SUCCESS
2025-01-14T12:15:00,2009,U124,MODEL_TRAINING,25s,SUCCESS
2025-01-14T12:30:00,2010,U125,DATA_PROCESSING,18s,SUCCESS'''

# 解析日志1
login_success = {}
login_failure = {}
for line in log1_data.split('\n'):
    parts = line.split()
    if len(parts) == 5:
        _, _, user_id, operation, status = parts
        if operation == 'LOGIN':
            if status == 'SUCCESS':
                login_success[user_id] = login_success.get(user_id, 0) + 1
            elif status == 'FAILURE':
                login_failure[user_id] = login_failure.get(user_id, 0) + 1

# 解析日志2
total_tasks = {}
success_tasks = {}
total_time = {}
for line in log2_data.split('\n'):
    parts = line.split(',')
    if len(parts) == 6:
        _, _, user_id, _, time, result = parts
        total_tasks[user_id] = total_tasks.get(user_id, 0) + 1
        if result == 'SUCCESS':
            success_tasks[user_id] = success_tasks.get(user_id, 0) + 1
        # 将时间转换为秒
        time_in_seconds = int(re.sub('[^0-9]', '', time))
        total_time[user_id] = total_time.get(user_id, 0) + time_in_seconds

# 计算结果
results = []
for user_id in set(login_success.keys()).union(set(login_failure.keys())).union(set(total_tasks.keys())):
    success_count = login_success.get(user_id, 0)
    failure_count = login_failure.get(user_id, 0)
    task_count = total_tasks.get(user_id, 0)
    success_task_count = success_tasks.get(user_id, 0)
    average_time = total_time.get(user_id, 0) / task_count if task_count > 0 else 0
    success_rate = success_task_count / task_count if task_count > 0 else 0
    results.append(f'User ID: {user_id}\nLogin Success: {success_count}\nLogin Failure: {failure_count}\nTask Success Rate: {success_rate:.2%}\nAverage Task Time: {average_time:.2f}s\n')

# 输出结果
with open('result.txt', 'w') as f:
    f.writelines(results)

result.txt内容:

User ID: U124
Login Success: 0
Login Failure: 0
Task Success Rate: 50.00%
Average Task Time: 27.50s

User ID: U128
Login Success: 0
Login Failure: 1
Task Success Rate: 0.00%
Average Task Time: 50.00s

User ID: U127
Login Success: 1
Login Failure: 0
Task Success Rate: 100.00%
Average Task Time: 20.00s

User ID: U126
Login Success: 1
Login Failure: 1
Task Success Rate: 100.00%
Average Task Time: 8.00s

User ID: U123
Login Success: 1
Login Failure: 1
Task Success Rate: 100.00%
Average Task Time: 10.00s

User ID: U125
Login Success: 1
Login Failure: 1
Task Success Rate: 50.00%
Average Task Time: 15.00s

log1内容:

2025-01-14T10:00:00 1001 U123 LOGIN SUCCESS
2025-01-14T10:05:00 1002 U124 LOGOUT SUCCESS
2025-01-14T10:10:00 1003 U123 LOGIN FAILURE
2025-01-14T10:20:00 1004 U125 LOGIN SUCCESS
2025-01-14T10:30:00 1005 U126 LOGIN FAILURE
2025-01-14T10:45:00 1006 U123 LOGOUT SUCCESS
2025-01-14T11:00:00 1007 U125 LOGIN FAILURE
2025-01-14T11:15:00 1008 U126 LOGIN SUCCESS
2025-01-14T11:30:00 1009 U127 LOGIN SUCCESS
2025-01-14T12:00:00 1010 U128 LOGIN FAILURE

log2内容:

2025-01-14T10:00:00,2001,U123,DATA_PROCESSING,5s,SUCCESS
2025-01-14T10:15:00,2002,U124,MODEL_TRAINING,30s,FAILURE
2025-01-14T10:20:00,2003,U123,MODEL_TRAINING,15s,SUCCESS
2025-01-14T10:45:00,2004,U125,DATA_ANALYSIS,12s,FAILURE
2025-01-14T11:00:00,2005,U126,DATA_CLEANING,8s,SUCCESS
2025-01-14T11:30:00,2006,U127,DATA_PROCESSING,20s,SUCCESS
2025-01-14T11:45:00,2007,U128,MODEL_TRAINING,50s,FAILURE
2025-01-14T12:00:00,2008,U123,DATA_ANALYSIS,10s,SUCCESS
2025-01-14T12:15:00,2009,U124,MODEL_TRAINING,25s,SUCCESS
2025-01-14T12:30:00,2010,U125,DATA_PROCESSING,18s,SUCCESS

运行图:

image.png


"| "管道功能也是 OS Copilot 的一大特色,它可以将标准输入直接传递给 OS Copilot进行分析。例如,当使用命令 cat test.py|co 时,cat test.py 的输出内容(即 test.py 文件的内容)会通过管道传递给 OS Copilot,随后 OS Copilot 会解析输入内容并解释文件内容。不仅可以分析代码,还可以将配置文件传递给OS Copilot,如在使用 cat /etc/sysctl.conf|co 时,OS Copilot将会解析文件的每个参数的作用是什么,帮助用户快速了解各项参数。


cat test.py|co 运行图:

image.png


cat /etc/sysctl.conf|co 运行图:

image.png



总的来说,OS Copilot 能够高效处理多种场景下的自动化需求。无论是文件驱动的任务执行还是动态工具调用,都可以通过智能化的任务管理与执行逻辑,帮助用户与相关技术人员快速达成目标。推荐大家使用,更多使用方法可参考:https://help.aliyun.com/zh/alinux/user-guide/instructions-for-os-copilot


此外,在体验过程中,我遇到了在OS Copilot生成期间出现网络波动后,终端会卡住的现象,Ctrl+C也无法强制结束,只能通过重启终端解决的问题,建议优化体验。


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