以下是如何将DeepSeek深度分析集成到Zabbix飞书告警的步骤指南：

一、前期准备

1. 确保已配置好Zabbix飞书告警基础功能

2. 获取DeepSeek API凭证：

   • 登录DeepSeek控制台
   • 创建API Key（通常位于「账户设置」→「API管理」）

二、创建告警处理脚本

1. 创建Python脚本（如：/usr/lib/zabbix/alertscripts/feishu_deepseek.py）

#!/usr/bin/env python3
import requests
import json
import sys

# 配置参数
DEEPSEEK_API = "https://api.deepseek.com/v1/analysis"
DEEPSEEK_KEY = "your_api_key_here"  # 建议使用Zabbix宏变量

def get_deepseek_analysis(alert_message):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {DEEPSEEK_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "message": alert_message,
        "analysis_type": "troubleshooting"
    }

    try:
        response = requests.post(DEEPSEEK_API, headers=headers, json=payload, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        return response.json().get('analysis', '')
    except Exception as e:
        print(f"DeepSeek API Error: {str(e)}", file=sys.stderr)
        return ""

def send_feishu(message):
    webhook_url = sys.argv[1]
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
        "msg_type": "interactive",
        "card": {
            "elements": [{
                "tag": "div",
                "text": {"content": message, "tag": "lark_md"}
            }],
            "header": {"title": {"content": "Zabbix告警 + DeepSeek分析", "tag": "plain_text"}}
        }
    }
    requests.post(webhook_url, headers=headers, json=data)

if __name__ == "__main__":
    alert_subject = sys.argv[2]
    alert_message = sys.argv[3]

    # 获取深度分析
    analysis = get_deepseek_analysis(alert_message)

    # 构建最终消息
    full_message = f"**告警信息**\n{alert_message}\n\n"
    if analysis:
        full_message += f"**DeepSeek分析**\n{analysis}"
    else:
        full_message += "⚠️ 深度分析暂不可用"

    send_feishu(full_message)

三、Zabbix配置步骤

1. 创建告警媒介类型

• 名称: Feishu with DeepSeek
• 类型: Script
• 脚本名称: feishu_deepseek.py

• 参数:

  {ALERT.SENDTO}
  {ALERT.SUBJECT}
  {ALERT.MESSAGE}
  

2. 配置全局宏变量

• {$DEEPSEEK.API.KEY}：填写你的DeepSeek API密钥

（在脚本中通过Zabbix宏读取，需修改脚本中的DEEPSEEK_KEY变量为os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')，并在Zabbix服务端配置环境变量）

四、消息模板优化建议

在飞书消息卡片中增加分析结果区块：

# 修改send_feishu函数中的data结构：
"elements": [
    {
        "tag": "div",
        "text": {
            "content": f"**🚨 告警详情**\n{alert_message}",
            "tag": "lark_md"
        }
    },
    {
        "tag": "hr"
    },
    {
        "tag": "div",
        "text": {
            "content": f"**🔍 深度分析**\n{analysis}",
            "tag": "lark_md"
        }
    }
]

五、高级配置建议

1. 异步处理（推荐）：

   • 使用Zabbix的AlertScriptsPath配置
   • 通过消息队列（如RabbitMQ）分离告警发送与分析请求

2. 缓存机制：

   # 添加缓存避免重复分析
   from functools import lru_cache
   
   @lru_cache(maxsize=100)
   def get_deepseek_analysis(alert_message):
       # ...原有代码...
   

3. 敏感信息处理：

   # 在日志中隐藏API密钥
   print(f"API Error with key ending {DEEPSEEK_KEY[-4:]}: {str(e)}")
   

六、测试验证

1. 手动触发测试告警：

   python3 feishu_deepseek.py https://your.feishu.url SubjectTest "测试告警内容"
   

2. 检查飞书消息是否包含：

   • 原始告警信息
   • DeepSeek生成的分析建议
   • 错误降级处理（当API不可用时）

七、常见问题排查

通过以上配置，您的Zabbix告警将在飞书通知中自动附加DeepSeek的智能分析结果，帮助运维人员快速定位问题根源。建议根据实际业务需求调整分析请求参数和消息模板格式。