Automatisation des enquêtes sur les incidents avec des agents basés sur l'IA et des outils DevOps
Présentation
Dans les environnements cloud natifs d'aujourd'hui, l'enquête et la résolution des incidents sont des éléments essentiels des pratiques DevOps. Cependant, les enquêtes manuelles sur les incidents peuvent prendre du temps, être sujettes à des erreurs et nécessitent souvent une expertise approfondie. Pour relever ces défis, nous explorerons l'intégration des agents Kiro AI avec AWS DevOps Agent et DSPy pour une enquête et une résolution automatisées des incidents.
Comprendre les composants
Avant de plonger dans l'intégration, comprenons les composants impliqués :
- Agents Kiro basés sur l'IA : Kiro est une plate-forme basée sur l'IA qui permet la création d'agents personnalisés pour automatiser les tâches et les flux de travail. Ces agents peuvent être formés sur diverses sources de données, notamment les journaux, les métriques et les fichiers de configuration.
- AWS DevOps Agent : L'AWS DevOps Agent est un outil qui permet l'automatisation des tâches et des flux de travail sur AWS. Il offre un moyen flexible et évolutif d'automatiser des tâches telles que le déploiement d'applications, la surveillance des performances et le dépannage.
- DSPy : DSPy est une bibliothèque Python qui offre un moyen simple et efficace d'interagir avec DSPy, une plateforme de données cloud native. DSPy permet la création de pipelines de données personnalisés, le traitement des données et la visualisation des données.
Aperçu de l'intégration
L'intégration des agents Kiro AI avec AWS DevOps Agent et DSPy implique les étapes suivantes :
- Collecte de données : l'agent AWS DevOps collecte des données à partir de diverses sources, telles que des journaux, des métriques et des fichiers de configuration.
- Traitement des données : les données collectées sont traitées à l'aide de DSPy, qui permet la création de pipelines de données personnalisés, le traitement des données et la visualisation des données.
- Formation de l'agent : les données traitées sont utilisées pour former l'agent Kiro AI, ce qui lui permet d'apprendre des modèles et des anomalies dans les données.
- Enquête sur les incidents : lorsqu'un incident se produit, l'agent basé sur l'IA de Kiro est déclenché pour enquêter sur l'incident à l'aide des modèles et des données formés.
- Résolution : l'agent fournit des recommandations pour la résolution des incidents, qui peuvent être exécutées à l'aide de l'agent AWS DevOps.
Exemple de code
Voici un exemple de code simple qui démontre l'intégration des agents Kiro AI avec AWS DevOps Agent et DSPy :
importer le système d'exploitation
importer json
de l'agent d'importation Kiros
à partir de dspy importer DSPy
aws_config = json.load(open('aws_config.json'))
# Créez un agent basé sur Kiro AI
agent = Agent(
nom='incident_investigation',
description='Enquête et résolution automatisées des incidents',
model='incident_investigation_model'
)
# Créer une instance DSpy
dspy = DSpy(
hôte='localhost',
port = 8080,
nom d'utilisateur = 'admin',
mot de passe='mot de passe'
)
# Définir un pipeline de données à l'aide de DSPy
pipeline = dspy.pipeline(
name='incident_investigation_pipeline',
description='Pipeline automatisée d'enquête sur les incidents',
sources=['logs', 'metrics', 'configuration']
)
# Former l'agent basé sur Kiro AI à l'aide du pipeline de données
agent.train(
pipeline=pipeline,
data=dspy.data(
name='incident_investigation_data',
description='Données d'enquête automatisée sur les incidents'
)
)
# Déclenchez l'agent Kiro AI pour enquêter sur un incident
incident = {
'identifiant' : 'INC-12345',
'description' : 'Temps d'arrêt de l'application'
}
agent.trigger(
incident=incident,
data=dspy.data(
name='incident_investigation_data',
description='Données d'enquête automatisée sur les incidents'
)
)
# Obtenez les recommandations de l'agent pour la résolution des incidents
recommandations = agent.recommendations(
incident=incident,
data=dspy.data(
name='incident_investigation_data',
description='Données d'enquête automatisée sur les incidents'
)
)
# Exécuter les recommandations de l'agent à l'aide de l'agent AWS DevOps
aws_config['recommendations'] = recommandations
aws_config['incident_id'] = incident['id']
aws_config['description'] = incident['description']
Top 5 à 10 des commandes/extraits les plus utilisés
Voici les 5 à 10 commandes/extraits les plus utilisés pour cette technologie :
- Création d'agent basée sur l'IA Kiro :
agent = Agent( nom='incident_investigation', description='Enquête et résolution automatisées des incidents', model='incident_investigation_model' )
2. **Création d'instance DSpy** :
```python
dspy = DSpy(
hôte='localhost',
port = 8080,
nom d'utilisateur = 'admin',
mot de passe='mot de passe'
)
- Définition du pipeline de données :
pipeline = dspy.pipeline( name='incident_investigation_pipeline', description='Pipeline automatisée d'enquête sur les incidents', sources=['logs', 'metrics', 'configuration'] )
4. **Formation d'agent basée sur l'IA Kiro** :
```python
agent.train(
pipeline=pipeline,
data=dspy.data(
name='incident_investigation_data',
description='Données d'enquête automatisée sur les incidents'
)
)
- Déclenchement d'agent alimenté par Kiro AI :
agent.trigger( incident=incident, data=dspy.data( name='incident_investigation_data', description='Données d'enquête automatisée sur les incidents' ) )
6. **Récupération des recommandations d'agent** :
```python
recommandations = agent.recommendations(
incident=incident,
data=dspy.data(
name='incident_investigation_data',
description='Données d'enquête automatisée sur les incidents'
)
)
- Chargement de la configuration de l'agent AWS DevOps :
aws_config = json.load(open('aws_config.json'))
8. **Exécution des recommandations de l'agent AWS DevOps** :
```python
aws_config['recommendations'] = recommandations
aws_config['incident_id'] = incident['id']
aws_config['description'] = incident['description']
- Récupération de données DSPy :
données = dspy.data( name='incident_investigation_data', description='Données d'enquête automatisée sur les incidents' )
10. **Chargement du modèle d'agent alimenté par Kiro AI** :
```python
modèle = agent.modèle(
name='incident_investigation_model',
description='Modèle d'enquête automatisé sur les incidents'
)
Visualisation
Voici une visualisation de l'intégration à l'aide de Chart.js :
{
"type": "barre",
"données": {
"labels": ["Collecte de données", "Traitement des données", "Formation des agents", "Enquête sur les incidents", "Résolution"],
"ensembles de données": [
{
"label": "Durée (secondes)",
"données": [10, 20, 30, 40, 50],
"Couleur d'arrière-plan": [
"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": {
"échelles": {
"yAxes": [
{
"tiques": {
"beginAtZero": vrai
}
}
]
}
}
}
Cette visualisation montre le temps nécessaire pour chaque étape du processus d'intégration.
Conclusion
Dans cet article, nous avons exploré l'intégration des agents Kiro AI avec AWS DevOps Agent et DSPy pour une enquête et une résolution automatisées des incidents dans les environnements cloud natifs. Nous avons fourni un aperçu détaillé des composants impliqués, du processus d'intégration et un exemple de code simple qui démontre l'intégration. Nous avons également inclus une visualisation de l'intégration à l'aide de Chart.js et une liste des 5 à 10 commandes/extraits les plus utilisés pour cette technologie.