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定时任务

了解如何使用 AI 定时任务，让 RESVRL 按计划执行重复性的运维和云管理工作。

定时任务

AI 定时任务是 RESVRL AI 自治云中的计划执行能力。你只需要描述希望 AI 定期完成的工作，AI 会将工作内容与执行时间拆分为任务描述和 Cron 计划，并由平台在指定时间自动执行。

它不是简单的提醒或脚本计时器：每次执行都会启动一次独立的 AI 工作会话，生成可追踪的对话记录和执行结果。结合 RESVRL 的基础设施工具，任务可以用于周期性的资源检查、状态汇总、排障辅助和其他经过授权的云管理工作。

适合做什么

AI 定时任务适合满足以下条件的工作：

  • 周期固定，能够用自然语言清楚描述目标；
  • 执行结果可以通过消息、资源状态或后续检查确认；
  • 风险可控，必要时可以暂停、修改或删除任务；
  • 不要求 AI 在每次执行时都等待人工输入。

例如：

  • 每天汇总指定资源的运行状态；
  • 定期检查某类服务，并在发现异常时生成排障信息；
  • 按固定周期检查资源使用情况或成本变化；
  • 定期执行经过授权的基础设施维护流程。

案例：把重复工作变成自治流程

下面的案例来自 RESVRL 控制台中的 AI 能力卡片。它们不是固定脚本，而是可以根据当前账户资源、权限和工具能力动态分析的工作请求。建议先从只读检查开始，再考虑让 AI 执行变更。

安全与防护

  • 异常基线检测：每天对比最近 7 天的登录失败、端口扫描和 SSH 爆破趋势，标记偏离历史基线的异常并生成风险报告。
  • 安全暴露面巡检：检查所有虚拟机的公网端口、安全组规则和 0.0.0.0/0 暴露，比较昨日数据并列出新增风险。
  • VM 防护巡检：检查快照、安全组和 Cloud Agent 等保护状态，为每台虚拟机标记缺失项和风险等级。
  • 安全态势变化：汇总新增攻击来源、攻击类型、CVE 和自动封禁 IP 的变化，解释上升指标并给出加固建议。

Kubernetes 与容器运维

  • 集群变更日报：对比 Kubernetes 资源快照，汇总 Deployment、Service、ConfigMap、Secret 和 RBAC 绑定的新增、删除与修改，并评估影响范围。
  • 容器健康趋势：检查 Pod 重启、CPU、内存、错误事件和最近部署变化，识别偏离运行基线的应用并分析可能原因。
  • Job 失败监控：检查 CronJob 和独立 Job 的失败情况，区分 OOM、镜像拉取失败、配置错误和超时等原因。
  • 磁盘容量预测：根据虚拟机过去 7 天的磁盘增长趋势，预测未来 30 天可能超过 90% 的磁盘，并给出清理或扩容建议。

支出与资源优化

  • 每日花费简报：汇总今日和本月消费，按虚拟机、磁盘、网络、容器分类，并在趋势可能超预算时提示。
  • 月度消费预测：结合本月消费和近 7 天日均速度预测月末金额，定位增长最多的资源类别和具体项目。
  • 低余额预警：计算余额可支撑天数，预测余额耗尽日期，并检查未支付订单可能带来的服务中断风险。
  • 虚拟机规格优化：根据 CPU 和内存使用峰值识别长期低负载或高负载机器，对比降配或升级后的费用变化。
  • 快照覆盖率日报：检查每台虚拟机最近快照、保留数量和失败任务，识别保护状态恶化的机器。

创建这类任务时，可以把“检查范围、时间窗口、判断阈值、报告内容和通知方式”写进工作内容。例如：

每天 UTC 时间 09:00，检查所有容器应用过去 24 小时的重启次数、CPU 和内存峰值，标记异常应用并生成报告；只做分析，不执行变更。

这些案例要求相应资源和平台工具可访问；文档中的阈值只是示例，实际应结合业务基线调整。涉及暂停 CronJob、清理资源、修改安全组或扩容等动作时，应先要求 AI 输出方案并保留人工确认。

如何创建任务

可以直接在 AI Chat 中描述目标和频率，例如：

每天 UTC 时间 09:00 检查我的 Kubernetes 集群，并汇总异常工作负载。

AI 会调用任务工具创建计划。任务由两部分组成：

  • 工作内容：一次实际执行时要完成的请求，不应把“每天”“每小时”等调度语义混入内容中；
  • Cron 计划：定义何时执行，使用 UTC 时区的五字段 Cron 表达式。

也可以在任务工作区查看和管理已有任务。

执行规则

  • Cron 计划使用 UTC 时区；
  • AI 定时任务的最小执行间隔为 5 分钟；
  • 创建或修改任务时，平台会校验 Cron 表达式和工作内容；
  • 任务通过后台队列异步执行，不会阻塞当前 Chat 会话；
  • 每次执行都会创建独立的定时任务会话，并保存 AI 的消息与结果；
  • 执行前需要满足可用的 AI 模型和账户余额条件；
  • 任务会根据最新的 Cron 计划计算下一次执行时间。

任务状态与结果

任务工作区会展示任务的计划和执行状态。一次执行完成后，可以从关联的定时任务会话查看 AI 的处理过程和输出结果。

常见状态包括：

  • 待执行：任务已经创建，等待下一次计划时间；
  • 执行中：后台队列正在处理本次任务；
  • 执行成功：本次 AI 工作已完成，并计算出下一次执行时间；
  • 执行失败：本次执行发生错误，平台会记录失败原因并安排下一次计划执行。

如果任务失败，应先查看关联会话和失败信息，再判断是否需要修改工作内容、调整执行频率或暂时删除任务。

管理任务

AI 可以通过任务工具完成以下操作：

  • 创建任务；
  • 分页查看当前用户的 AI 定时任务；
  • 修改 Cron 计划或工作内容；
  • 删除任务及其关联的定时任务会话。

任务只能由所属用户管理。对于不再需要的任务，建议及时删除，避免产生不必要的模型调用和云资源操作。

与 AI 自治的关系

AI 定时任务是自治闭环中“触发”能力的一种实现：

  1. 计划触发：Cron 到达执行时间；
  2. 理解目标：AI 读取预先保存的工作内容和上下文；
  3. 执行工作：AI 通过平台提供的受控工具处理请求；
  4. 记录结果：平台保存本次会话、执行状态和时间线；
  5. 持续运行：任务计算下一次执行时间，等待下一轮闭环。

定时任务本身不等于无限制的自动操作。创建任务前，应优先选择低风险、可验证、可回滚的工作，并确认相关资源权限、工具能力和组织策略。

安全与治理建议

  • 不要把不可逆或高风险变更作为无人值守的高频任务；
  • 在工作内容中明确资源范围、检查条件和预期结果；
  • 先用只读检查和状态汇总验证任务，再逐步引入变更动作；
  • 为关键任务保留审计记录和人工接管路径；
  • 定期检查任务列表，停用过期、重复或不再符合策略的任务。

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本文档更新于 2026-04-25 09:00