Ceolfhoireann Bonneagair ZeroOps le Gníomhairí AI agus LangChain | B4N1

Ceolfhoireann Bonneagair ZeroOps le Gníomhairí AI agus LangChain

7 months ago · b4n1 Read time: 4 min

** Ceolfhoireann Bhonneagair ZeroOps le Gníomhairí AI agus LangChain**

Réamhrá

I dtírdhreach na hinnealtóireachta bogearraí agus DevOps atá ag athrú go tapa, tá an gá atá le ceolfhoireann bhonneagair éifeachtúil agus inscálaithe ag éirí níos práinní. Is minic a bhíonn cineálacha cur chuige traidisiúnta maidir le bainistíocht bonneagair ag brath ar chumraíocht láimhe agus scripteáil, rud a d’fhéadfadh earráidí, neamhréireachtaí agus scrogaill a bheith mar thoradh orthu. Chun aghaidh a thabhairt ar na dúshláin seo, tá paradigm nua tagtha chun cinn: ceolfhoireann bhonneagair ZeroOps le gníomhairí AI agus LangChain.

Cad é ZeroOps?

Is cur chuige réabhlóideach é ZeroOps maidir le bainistíocht bonneagair a ghiaráil gníomhairí AI agus uathoibriú chun deireadh a chur leis an ngá atá le cumraíocht láimhe agus scriptithe. Trí shaolré an bhonneagair iomláin a uathoibriú, ó imscaradh go scálú agus cothabháil, cuireann ZeroOps ar chumas eagraíochtaí leibhéil éifeachtúlachta, inscálaitheacht agus iontaofachta gan fasach a bhaint amach.

LangChain: An Creat Uathoibrithe AI-Powered

Is creat foinse oscailte é LangChain a chuireann ar chumas forbróirí sreafaí oibre uathoibrithe AI-chumhachta a thógáil ag baint úsáide as samhail ríomhchláraithe simplí iomasach. Trí astarraingt ardleibhéil a sholáthar thar na castachtaí AI agus uathoibrithe, déanann LangChain sé éasca píblínte uathoibrithe sofaisticiúla a chruthú a fhéadfaidh fiú na timpeallachtaí bonneagair is casta a bhainistiú.

** Gníomhairí AI: An Eochair do ZeroOps**

Is comhpháirteanna bogearraí iad gníomhairí AI a úsáideann foghlaim meaisín agus teicnící AI eile chun tascanna a uathoibriú agus cinntí a dhéanamh. I gcomhthéacs ZeroOps, tá ról ríthábhachtach ag gníomhairí AI maidir le monatóireacht a dhéanamh ar shláinte bonneagair, aimhrialtachtaí a bhrath, agus gníomh ceartaitheach a ghlacadh chun an fheidhmíocht is fearr a chinntiú.

StackGen agus OpsVerse: Uathoibriú AI-Thiomáinte a Luathú

Is dhá uirlis nuálacha iad StackGen agus OpsVerse a luathaíonn uathoibriú AI-tiomáinte le haghaidh sreafaí oibre innealtóireachta agus DevOps. Is uirlis giniúna cód é StackGen a chuireann ar chumas forbróirí teimpléid bhonneagair shaincheaptha a chruthú ag baint úsáide as comhréir shimplí, dhearbhaitheach. Ar an láimh eile, is ardán é OpsVerse a sholáthraíonn comhéadan aontaithe chun timpeallachtaí bonneagair iolracha a bhainistiú agus sreafaí oibre a uathoibriú.

** ZeroOps á chur i bhfeidhm le Gníomhairí LangChain agus AI**

Chun ZeroOps a chur i bhfeidhm le LangChain agus gníomhairí AI, leanfaimid cur chuige céim ar chéim:

Céim 1: Sainmhínigh Teimpléid Bonneagair

Ag baint úsáide as StackGen, saineoimid teimpléid bhonneagair saincheaptha a chuireann síos ar an gcumraíocht bhonneagair atá ag teastáil. Áireofar leis seo sonraíochtaí maidir le meaisíní fíorúla, líonraí, stóráil agus acmhainní eile.

allmhairiú stackgen


teimpléad = stackgen.Template(
    ainm = "my_infrastruchtúr",
    acmhainní=[
        stackgen.Resource(
            ainm = "vm1",
            cineál="vm",
            airíonna={
                "LAP": 2,
                "cuimhne": 4,
                "stóráil": 100
            }
        ),
        stackgen.Resource(
            ainm = "vm2",
            cineál="vm",
            airíonna={
                "LAP": 4,
                "cuimhne": 8,
                "stóráil": 200
            }
        )
    ]
)

# Gin cód bonneagair
bonneagar_code = template.generate()

Céim 2: Cruthaigh Gníomhairí AI

Ag baint úsáide as LangChain, cruthóimid gníomhairí AI ar féidir leo monatóireacht a dhéanamh ar shláinte bonneagair, aimhrialtachtaí a bhrath, agus gníomh ceartaitheach a ghlacadh. Déanfaimid gníomhaire simplí a shainiú a sheiceálann úsáid LAP agus a foláirimh má sháraíonn sé tairseach áirithe.

allmhairiú langchain

# Sainmhínigh gníomhaire AI
gníomhaire = langchain.Agent(
    ainm = "cpu_agent",
    cineál = "cpu",
    airíonna={
        "tairseach": 80
    }
)

# Sainmhínigh loighic gníomhaire
def check_cpu_usage(vm):
    # Seiceáil úsáid LAP
    cpu_usage = vm.get_cpu_usage()
    má tá cpu_usage > agent.properties["tairseach"]:
        # Foláireamh má sháraíonn úsáid LAP an tairseach
        filleadh "Sáraíonn úsáid LAP an tairseach"
    eile:
        # Seol null ar ais má tá úsáid LAP laistigh den tairseach
        ar ais Dada

Céim 3: Gníomhairí AI a Chomhtháthú le Teimpléid Bonneagair

Déanfaimid na gníomhairí AI a chomhtháthú leis na teimpléid bhonneagair chun píblíne uathoibrithe aontaithe a chruthú. Déanfaidh an píblíne seo monatóireacht ar shláinte an bhonneagair, braithfidh aimhrialtachtaí, agus glacfaidh sé gníomh ceartaitheach chun an fheidhmíocht is fearr a chinntiú.

allmhairiú langchain

# Sainmhínigh píblíne uathoibrithe
píblíne = langchain.Pipeline(
    name="my_phíblíne",
    gníomhairí=[gníomhaire],
    teimpléid=[template]
)

# Rith píblíne uathoibrithe
píblíne.run()

Na 5-10 nOrd/Blúire is Mó Úsáidte

Seo iad na 5-10 orduithe/blúine is mó a úsáidtear le haghaidh gníomhairí LangChain agus AI:

  1. langchain.Agent(name="cpu_agent", type="cpu", properties={ "tairseach": 80})
  2. stackgen.Template(name="my_infrastructure", acmhainní=[...])
  3. langchain.Pipeline(name="my_pipeline", gníomhairí = [gníomhaire], teimpléid = [teimpléad])
  4. agent.run(check_cpu_usage(vm))
  5. teimpléad.generate()
  6. langchain.Agent.update_properties(agent, {"tairseach": 90})
  7. stackgen.Resource(name="vm1", type="vm", properties={ "cpu": 2, "cuimhne": 4, "stóráil": 100})
  8. langchain.Pipeline.remove_agent(píblíne, gníomhaire)
  9. langchain.Agent.add_property(gníomhaire, "airdeall", Fíor)
  10. stackgen.Template.update_resource(teimpléad, "vm1", {" cpu": 4, "cuimhne": 8, "stóráil": 200})

Amharcléiriú

Seo léirshamhlú simplí ar an bpíblíne uathoibrithe ag baint úsáide as Chart.js:

{
  "cineál": "barra",
  "sonraí": {
    "labels": ["Úsáid LAP", "Úsáid Cuimhne", "Úsáid Stórála"],
    "tacair sonraí": [
      {
        "label" : " Tairseach",
        "sonraí": [80, 80, 80],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "leithead teorann": 1
      },
      {
        "label": "Iarbhír",
        "sonraí": [70, 70, 70],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "leithead teorann": 1
      }
    ]
  },
  "roghanna": {
    "teideal": {
      "taispeáint": fíor,
      "text": "Píblíne Uathoibrithe"
    },
    "scálaí": {
      "yAiseanna": [
        {
          "taispeáint": fíor,
          "ticeanna": {
            "beginAtZero": fíor
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Léiríonn an léirshamhlú seo an úsáid iarbhír LAP, cuimhne, agus stórála i gcomparáid leis na luachanna tairsí. Is féidir leis an bpíblíne uathoibrithe na sonraí seo a úsáid chun aimhrialtachtaí a bhrath agus gníomh ceartaitheach a dhéanamh.

Conclúid

Is cur chuige réabhlóideach é orchestration bonneagair ZeroOps le gníomhairí AI agus LangChain maidir le bainistíocht bonneagair a chuireann deireadh leis an ngá atá le cumraíocht láimhe agus scriptithe. Trí ghníomhairí AI agus uathoibriú a ghiaráil, is féidir le heagraíochtaí leibhéil éifeachtúlachta, inscálaitheacht agus iontaofachta gan fasach a bhaint amach. Le StackGen agus OpsVerse, is féidir le forbróirí dlús a chur le uathoibriú AI-tiomáinte le haghaidh sreafaí oibre innealtóireachta agus DevOps. Trí leanúint leis an gcur chuige céim ar chéim a leagtar amach san Airteagal seo, is féidir le forbróirí ZeroOps a chur i bhfeidhm le LangChain agus gníomhairí AI chun píblíne uathoibrithe aontaithe a chruthú a dhéanann monatóireacht ar shláinte bonneagair, a bhraitheann aimhrialtachtaí, agus a ghlacann gníomh ceartaitheach chun an fheidhmíocht is fearr a chinntiú.


Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn