- Kiro:
kiro_agent.get_logs(): iegūstiet lietojumprogrammu žurnālus no Kiro. 2. Kiro:kiro_agent.get_metrics(): iegūstiet lietojumprogrammu metriku no Kiro. - LangChain:
llms.run(input={"logs": žurnāli, "metrics": metrics}, task="analyze"): analizējiet žurnālus un metriku, izmantojot LangChain. 4. Kiro:kiro_agent.take_action(): veiciet koriģējošus pasākumus, pamatojoties uz analīzi. - LangChain:
llms.generate_response(input={"user": "hello"}, task="response"): ģenerē atbildi uz lietotāja ievadi. - Kiro:
kiro_agent.get_status(): iegūstiet lietojumprogrammas statusu. - LangChain:
llms.run(input={"logs": žurnāli, "metrics": metrics}, task="predict"): paredziet iespējamās problēmas, izmantojot LangChain. - Kiro:
kiro_agent.set_config(config={"log_level": "debug"}): iestatiet Kiro konfigurāciju. - LangChain:
llms.run(input={"user": "help"}, task="help"): sniedziet lietotājam palīdzību. - Kiro:
kiro_agent.get_logs(limit=100): iegūstiet pēdējos 100 lietojumprogrammu žurnālus no Kiro.
Vizualizācija
Šeit ir vienkārša ZeroOps sistēmas vizualizācija, izmantojot Chart.js:
{
"tips": "josla",
"dati": {
"iezīmes": ["Uzraudzība", "Analīze", "Darbība"],
"datu kopas": [
{
"label": "Laiks",
"dati": [10, 20, 30],
"backgroundColor": ["#FF6384", "#36A2EB", "#FFCE56"]
}
]
},
"opcijas": {
"title": {
"displejs": patiess,
"text": "ZeroOps sistēma"
},
"svari": {
"yAxes": [
{
"ērces": {
"beginAtZero": taisnība
}
}
]
}
}
}
Šī vizualizācija parāda laiku, kas nepieciešams katram ZeroOps sistēmas posmam, no uzraudzības līdz darbībai.
Secinājums
Šajā rakstā mēs esam izpētījuši ZeroOps stratēģiju koncepciju un to, kā Kiro AI darbinātus aģentus un LangChain var izmantot, lai uzlabotu DevOps automatizāciju, izmantojot programmatūras definētu infrastruktūru un AI vadītu lēmumu pieņemšanu. Mēs esam arī nodrošinājuši vienkāršu koda piemēru un ZeroOps sistēmas vizualizāciju. Ieviešot ZeroOps, organizācijas var izveidot elastīgas programmatūras sistēmas, kas var pielāgoties mainīgajai videi un samazināt atslēgumu ietekmi.