ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਲੈਂਗਚੇਨ ਦੇ ਨਾਲ ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਆਰਕੈਸਟੇਸ਼ਨ

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ DevOps ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦਬਾਅ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਪਹੁੰਚ ਅਕਸਰ ਮੈਨੂਅਲ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਗਲਤੀਆਂ, ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਉਭਰਿਆ ਹੈ: AI ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਲੈਂਗਚੇਨ ਦੇ ਨਾਲ ZeroOps ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਆਰਕੈਸਟੇਸ਼ਨ।

ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਕੀ ਹੈ?

ZeroOps ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂਅਲ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ AI ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਤੱਕ, ਪੂਰੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਕੇ, ZeroOps ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਲੈਂਗਚੇਨ: ਏਆਈ-ਪਾਵਰਡ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ

LangChain ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਅਨੁਭਵੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, LangChain ਆਧੁਨਿਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਏਆਈ ਏਜੰਟ: ਜ਼ੀਰੋਓਪਸ ਦੀ ਕੁੰਜੀ

AI ਏਜੰਟ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਹੋਰ AI ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ। ZeroOps ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, AI ਏਜੰਟ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਅਤੇ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਸਟੈਕਜੇਨ ਅਤੇ ਓਪਸਵਰਸ: ਏਆਈ-ਚਾਲਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ

StackGen ਅਤੇ OpsVerse ਦੋ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਟੂਲ ਹਨ ਜੋ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ DevOps ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। StackGen ਇੱਕ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਘੋਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਸਟਮ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਟੈਂਪਲੇਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। OpsVerse, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਮਲਟੀਪਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

LangChain ਅਤੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ZeroOps ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

LangChain ਅਤੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ZeroOps ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਾਂਗੇ:

ਕਦਮ 1: ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

StackGen ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਕਸਟਮ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਲੋੜੀਂਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ, ਸਟੋਰੇਜ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੀਆਂ।

``ਅਜਗਰ ਸਟੈਕਜਨ ਆਯਾਤ ਕਰੋ

ਟੈਂਪਲੇਟ = ਸਟੈਕਜਨ. ਟੈਂਪਲੇਟ( name="my_infrastructure", ਸਰੋਤ=[ stackgen.Resource( name="vm1", type="vm", ਗੁਣ ={ "cpu": 2, "ਮੈਮੋਰੀ": 4, "ਸਟੋਰੇਜ": 100 } ), stackgen.Resource( name="vm2", type="vm", ਗੁਣ ={ "cpu": 4, "ਮੈਮੋਰੀ": 8, "ਸਟੋਰੇਜ": 200 } ) ] )

ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰੋ

infrastructure_code = template.generate() ``

ਕਦਮ 2: AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਓ

LangChain ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਵਾਂਗੇ ਜੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ CPU ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

``ਅਜਗਰ langchain ਆਯਾਤ

AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

ਏਜੰਟ = langchain.Agent( name="cpu_agent", type="cpu", ਗੁਣ ={ "ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ": 80 } )

ਏਜੰਟ ਤਰਕ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

def check_cpu_usage(vm): # CPU ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ cpu_usage = vm.get_cpu_usage() ਜੇਕਰ cpu_usage > agent.properties["threshold"]: # ਚੇਤਾਵਨੀ ਜੇਕਰ CPU ਵਰਤੋਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ "CPU ਵਰਤੋਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ" ਵਾਪਸ ਕਰੋ ਹੋਰ: # ਜੇਕਰ CPU ਵਰਤੋਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ ਤਾਂ ਨਲ ਵਾਪਸ ਕਰੋ ਵਾਪਸ ਕੋਈ ਨਹੀਂ ``

ਕਦਮ 3: AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਮੂਨੇ ਨਾਲ ਜੋੜੋ

ਅਸੀਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਨਾਲ ਜੋੜਾਂਗੇ। ਇਹ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੇਗੀ, ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਏਗੀ, ਅਤੇ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੇਗੀ।

``ਅਜਗਰ langchain ਆਯਾਤ

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ

ਪਾਈਪਲਾਈਨ = ਲੰਗਚੈਨ. ਪਾਈਪਲਾਈਨ ( name="my_pipeline", ਏਜੰਟ=[ਏਜੰਟ], ਟੈਂਪਲੇਟਸ=[ਟੈਂਪਲੇਟ] )

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਚਲਾਓ

pipeline.run() ``

ਟੌਪ 5-10 ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ/ਸਨਿਪੇਟਸ

ਇੱਥੇ LangChain ਅਤੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ 5-10 ਕਮਾਂਡਾਂ/ਸਨਿਪੇਟਸ ਹਨ:

1. langchain.Agent(name="cpu_agent", type="cpu", ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ={"ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ": 80})
2. stackgen.Template(name="my_infrastructure", ਸਰੋਤ=[...])
3. langchain.Pipeline(name="my_pipeline", agents=[agent], templates=[template])
4. agent.run(check_cpu_usage(vm))
5. template.generate()
6. langchain.Agent.update_properties(ਏਜੰਟ, {"ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ": 90})
7. stackgen.Resource(name="vm1", type="vm", properties={"cpu": 2, "ਮੈਮੋਰੀ": 4, "ਸਟੋਰੇਜ": 100})
8. langchain.Pipeline.remove_agent(ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਏਜੰਟ)
9. langchain.Agent.add_property(ਏਜੰਟ, "ਅਲਰਟ", ਸੱਚ)
10. stackgen.Template.update_resource(ਟੈਂਪਲੇਟ, "vm1", {"cpu": 4, "ਮੈਮੋਰੀ": 8, "ਸਟੋਰੇਜ": 200})

ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

ਇੱਥੇ Chart.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ:

ਜੇਸਨ { "type": "ਪੱਟੀ", "ਡਾਟਾ": { "labels": ["CPU ਵਰਤੋਂ", "ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ", "ਸਟੋਰੇਜ ਵਰਤੋਂ"], "datasets": [ { "label": "ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ", "ਡਾਟਾ": [80, 80, 80], "ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਰੰਗ": "rgba(255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)", "ਬਾਰਡਰ ਚੌੜਾਈ": 1 }, { "label": "ਅਸਲ", "ਡਾਟਾ": [70, 70, 70], "ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਰੰਗ": "rgba(54, 162, 235, 0.2)", "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)", "ਬਾਰਡਰ ਚੌੜਾਈ": 1 } ] }, "ਵਿਕਲਪ": { "ਸਿਰਲੇਖ": { "ਡਿਸਪਲੇ": ਸਹੀ, "text": "ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ" }, "ਪੈਮਾਨਾ": { "yAxes": [ { "ਡਿਸਪਲੇ": ਸਹੀ, "ਟਿਕਸ": { "beginAtZero": ਸਹੀ } } ] } } }

ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਸਲ CPU, ਮੈਮੋਰੀ, ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

AI ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ LangChain ਦੇ ਨਾਲ ZeroOps ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਆਰਕੈਸਟੇਸ਼ਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂਅਲ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। StackGen ਅਤੇ OpsVerse ਦੇ ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ DevOps ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ LangChain ਅਤੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ZeroOps ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦੀ ਹੈ।