سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى ۋە DevOps قوراللىرى بىلەن ھادىسىنى تەكشۈرۈشنى ئاپتوماتىك قىلىش

تونۇشتۇرۇش

بۈگۈنكى بۇلۇتلۇق مۇھىتتا ، ۋەقەنى تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىش DevOps مەشغۇلاتلىرىنىڭ مۇھىم تەركىبىي قىسمى. قانداقلا بولمىسۇن ، قولدا يۈز بەرگەن ۋەقەلەرنى تەكشۈرۈش ۋاقىت ئىسراپچىلىقى ، خاتالىق كۆپ يۈز بېرىدۇ ، ھەمىشە كەڭ كۆلەمدە تەجرىبە تەلەپ قىلىدۇ. بۇ خىرىسلارنى ھەل قىلىش ئۈچۈن ، بىز كىرو سۈنئىي ئەقلىي ئىقتىدارلىق ۋاكالەتچى AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ۋە DSPy بىلەن ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىش ئۈچۈن بىرلەشتۈرۈش ئۈستىدە ئىزدىنىمىز.

زاپچاسلارنى چۈشىنىش

بىرلەشتۈرۈشكە شۇڭغۇشتىن بۇرۇن ، مۇناسىۋەتلىك تەركىبلەرنى چۈشىنىپ ئۆتەيلى:

• ** Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ئىشلەيدىغان ۋاكالەتچىلەر **: Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان سۇپا بولۇپ ، ۋەزىپە ۋە خىزمەت ئېقىمىنى ئاپتوماتلاشتۇرۇش ئۈچۈن خاس ۋاكالەتچى قۇرالايدۇ. بۇ ۋاكالەتچىلەر خاتىرە ، ئۆلچەم ۋە سەپلىمە ھۆججەتلىرىنى ئۆز ئىچىگە ئالغان ھەر خىل سانلىق مەلۇمات مەنبەلىرىدە تەربىيىلىنىدۇ.
• ** AWS DevOps ۋاكالەتچىسى **: AWS DevOps ۋاكالەتچىسى AWS دىكى ۋەزىپە ۋە خىزمەت ئېقىمىنى ئاپتوماتلاشتۇرالايدىغان قورال. ئۇ قوللىنىشچان پروگراممىلارنى ئورۇنلاشتۇرۇش ، ئىقتىدارنى نازارەت قىلىش ۋە مەسىلىلەرنى ھەل قىلىش قاتارلىق ۋەزىپىلەرنى ئاپتوماتلاشتۇرۇشنىڭ جانلىق ۋە كېڭەيتىش ئۇسۇلى بىلەن تەمىنلەيدۇ.
• ** DSPy **: DSPy Python كۈتۈپخانىسى بولۇپ ، بۇلۇت مەنبەلىك سانلىق مەلۇمات سۇپىسى DSPy بىلەن ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىشنىڭ ئاددىي ۋە ئۈنۈملۈك ئۇسۇلى بىلەن تەمىنلەيدۇ. DSPy ئىختىيارى سانلىق مەلۇمات تۇرۇبىسى قۇرۇش ، سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش ۋە سانلىق مەلۇماتنى تەسۋىرلەش ئىقتىدارىغا ئىگە قىلىدۇ.

بىرىكتۈرۈش ئومۇمىي ئەھۋالى

Kiro AI ئىقتىدارىغا ئىگە ۋاكالەتچىلەرنىڭ AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ۋە DSPy بىلەن بىرلىشىشى تۆۋەندىكى باسقۇچلارنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ:

1. ** سانلىق مەلۇمات توپلاش **: AWS DevOps ۋاكالەتچىسى خاتىرە ، ئۆلچەم ۋە سەپلىمە ھۆججىتى قاتارلىق ھەر خىل مەنبەلەردىن ئۇچۇر توپلايدۇ.
2. ** سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش **: توپلانغان سانلىق مەلۇماتلار DSPy ئارقىلىق بىر تەرەپ قىلىنىدۇ ، بۇ ئىختىيارى سانلىق مەلۇمات تۇرۇبا يولى ، سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش ۋە سانلىق مەلۇمات تەسۋىر ھاسىل قىلالايدۇ.
5. ** قارار **: ۋاكالەتچى ۋەقەنى ھەل قىلىش ئۈچۈن تەۋسىيە بىلەن تەمىنلەيدۇ ، بۇنى AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ئارقىلىق ئىجرا قىلغىلى بولىدۇ.

كود مىسالى

بۇ يەردە Kiro AI ئىقتىدارى بار ۋاكالەتچىلەرنىڭ AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ۋە DSPy بىلەن بىرلەشتۈرۈلگەنلىكىنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان ئاددىي كود مىسالى: `` python import os ئىمپورت json kiros ئىمپورت ۋاكالەتچىسى dspy ئىمپورت DSPy دىن

aws_config = json.load (ئوچۇق ('aws_config.json'))

Kiro سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى قۇرۇڭ

ۋاكالەتچى = ۋاكالەتچى ( name = 'incident_investigation', description = 'ۋەقەنى ئاپتوماتىك تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىش', model = 'event_investigation_model' )

DSPy مىسالى قۇر

dspy = DSPy ( host = 'localhost', port = 8080, username = 'admin', password = 'password' )

DSPy ئارقىلىق سانلىق مەلۇمات تۇرۇبىسىغا ئېنىقلىما بېرىڭ

تۇرۇبا يولى = dspy.pipeline ( name = 'event_investigation_pipeline', description = 'ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش تۇرۇبىسى', source = ['logs', 'metrics', 'config'] )

سانلىق مەلۇمات تۇرۇبىسى ئارقىلىق Kiro AI ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچىنى تەربىيىلەڭ

agent.train ( تۇرۇبا يولى = تۇرۇبا يولى ، data = dspy.data ( name = 'event_investigation_data', description = 'ۋەقەنى ئاپتوماتىك تەكشۈرۈش سانلىق مەلۇماتلىرى' ) )

كىرو سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى قوزغىتىپ ، بىر ۋەقەنى تەكشۈرۈڭ

ھادىسە = { 'id': 'INC-12345', 'description': 'ئىلتىماس چۈشۈش ۋاقتى' } agent.trigger ( ھادىسە = ۋەقە ، data = dspy.data ( name = 'event_investigation_data', description = 'ۋەقەنى ئاپتوماتىك تەكشۈرۈش سانلىق مەلۇماتلىرى' ) )

ھادىسىنى ھەل قىلىش ئۈچۈن ۋاكالەتچىنىڭ تەۋسىيەلىرىگە ئېرىشىڭ

تەۋسىيە = ۋاكالەتچى. تەۋسىيە ( ھادىسە = ۋەقە ، data = dspy.data ( name = 'event_investigation_data', description = 'ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش سانلىق مەلۇماتلىرى' ) )

AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ئارقىلىق ۋاكالەتچىنىڭ تەۋسىيەلىرىنى ئىجرا قىلىڭ

aws_config ['تەۋسىيە'] = تەۋسىيە aws_config ['incident_id'] = ھادىسە ['id'] aws_config ['description'] = ۋەقە ['چۈشەندۈرۈش'] `` ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلىدىغان 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر

بۇ تېخنىكا ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەر:

1. ** كىرو سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى قۇرۇش **: python ۋاكالەتچى = ۋاكالەتچى ( name = 'incident_investigation', description = 'ۋەقەنى ئاپتوماتىك تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىش', model = 'event_investigation_model' )
2. ** DSPy Instance Creation **: python dspy = DSPy ( host = 'localhost', port = 8080, username = 'admin', password = 'password' )
3. ** سانلىق مەلۇمات تۇرۇبا ئېنىقلىمىسى **: python تۇرۇبا يولى = dspy.pipeline ( name = 'event_investigation_pipeline', description = 'ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش تۇرۇبىسى', source = ['logs', 'metrics', 'config'] )
4. ** كىرو سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى تەربىيىلەش **: python agent.train ( تۇرۇبا يولى = تۇرۇبا يولى ، data = dspy.data ( name = 'event_investigation_data', description = 'ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش سانلىق مەلۇماتلىرى' ) )
5. ** كىرو سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى قوزغىتىش **: python agent.trigger ( ھادىسە = ۋەقە ، data = dspy.data ( name = 'event_investigation_data', description = 'ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش سانلىق مەلۇماتلىرى' ) )
6. ** ۋاكالەتچىلەرنىڭ تەۋسىيەلىرىنى ئېلىش **: python تەۋسىيە = ۋاكالەتچى. تەۋسىيە ( ھادىسە = ۋەقە ، data = dspy.data ( name = 'event_investigation_data', description = 'ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش سانلىق مەلۇماتلىرى' ) )
7. ** AWS DevOps ۋاكالەتچى سەپلىمىسى يۈكلەش **: python aws_config = json.load (ئوچۇق ('aws_config.json'))
8. ** AWS DevOps ۋاكالەتچى تەۋسىيە ئىجرا قىلىش **: python aws_config ['تەۋسىيە'] = تەۋسىيە aws_config ['incident_id'] = ھادىسە ['id'] aws_config ['description'] = ۋەقە ['چۈشەندۈرۈش']
9. ** DSPy سانلىق مەلۇماتلارنى يىغىش **: python data = dspy.data ( name = 'event_investigation_data', description = 'ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش سانلىق مەلۇماتلىرى' )
10. ** كىرو سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ۋاكالەتچى مودېل يۈكلەش **: python model = agent.model ( name = 'event_investigation_model', description = 'ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش ئەندىزىسى' )

Visualization

بۇ يەردە Chart.js ئارقىلىق بىرلەشتۈرۈشنىڭ بىر كۆرۈنۈشى: json { "type": "bar", "data": { "بەلگە": ["سانلىق مەلۇمات توپلاش" ، "سانلىق مەلۇمات بىر تەرەپ قىلىش" ، "ۋاكالەتچى تەربىيىلەش" ، "ۋەقەنى تەكشۈرۈش" ، "قارار"], "datasets": [ { "label": "ۋاقىت (سېكۇنت)", "data": [10, 20, 30, 40, 50], "backgroundColor": [ "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "rgba (54, 162, 235, 0.2)", "rgba (255, 206, 86, 0.2)", "rgba (75, 192, 192, 0.2)", "rgba (153, 102, 255, 0.2)" ], "borderColor": [ "rgba (255, 99, 132, 1)", "rgba (54, 162, 235, 1)", "rgba (255, 206, 86, 1)", "rgba (75, 192, 192, 1)", "rgba (153, 102, 255, 1)" ], "borderWidth": 1 } ] }, "options": { "تارازا": { "yAxes": [ { "ticks": { "startAtZero": راست } } ] } } } بۇ كۆرۈنۈش بىر گەۋدىلىشىش جەريانىدىكى ھەر بىر قەدەم ئۈچۈن ئېلىنغان ۋاقىتنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.

خۇلاسە

بۇ ماقالىدە ، كىرو سۈنئىي ئەقىل ئارقىلىق ھەرىكەتلىنىدىغان ۋاكالەتچىلەرنىڭ AWS DevOps ۋاكالەتچىسى ۋە DSPy بىلەن بۇلۇت يەرلىك مۇھىتتىكى ئاپتوماتىك ۋەقەنى تەكشۈرۈش ۋە ھەل قىلىش ئۈچۈن بىرلىشىشى ئۈستىدە ئىزدەندۇق. بىز مۇناسىۋەتلىك زاپچاسلار ، بىرلەشتۈرۈش جەريانى ۋە بىر گەۋدىلىشىشنى نامايان قىلىدىغان ئاددىي كود مىسالى ھەققىدە تەپسىلىي چۈشەنچە بەردۇق. بىز يەنە Chart.js ئارقىلىق بىرلەشتۈرۈشنىڭ تەسۋىرىنى ۋە بۇ تېخنىكا ئۈچۈن ئەڭ كۆپ ئىشلىتىلگەن 5-10 بۇيرۇق / ئۈزۈندىلەرنىڭ تىزىملىكىنى كىرگۈزدۇق.