Вчитајте ја конфигурацијата на агентот AWS DevOps

Автоматизирање на истрага за инциденти со агенти напојувани со вештачка интелигенција и алатки за DevOps

Вовед

Во денешните средини на облакот, истрагата и решавањето на инцидентите се критични компоненти на практиките на DevOps. Сепак, рачното истражување на инцидентот може да одземе време, да има грешки и често бара голема експертиза. За да се справиме со овие предизвици, ќе ја истражиме интеграцијата на агентите на Kiro AI со AWS DevOps Agent и DSPy за автоматско истражување и решавање инциденти.

Разбирање на компонентите

Пред да се нурне во интеграцијата, ајде да ги разбереме вклучените компоненти:

Киро AI-Powered Agents: Kiro е платформа напојувана со вештачка интелигенција која овозможува создавање на сопствени агенти за автоматизирање на задачите и работните текови. Овие агенти може да се обучуваат за различни извори на податоци, вклучувајќи логови, метрика и конфигурациски датотеки.
AWS DevOps Agent: AWS DevOps Agent е алатка која овозможува автоматизација на задачите и работните текови на AWS. Обезбедува флексибилен и скалабилен начин за автоматизирање на задачите, како што се распоредување апликации, следење на перформансите и решавање проблеми.
DSPy: DSPy е библиотека на Python која обезбедува едноставен и ефикасен начин за интеракција со DSPy, платформа за податоци што е родена во облакот. DSPy овозможува креирање на прилагодени цевководи за податоци, обработка на податоци и визуелизација на податоците.

Преглед на интеграција

Интеграцијата на агентите на Kiro AI со AWS DevOps Agent и DSPy ги вклучува следните чекори:

Собирање податоци: Агентот AWS DevOps собира податоци од различни извори, како што се дневници, метрика и датотеки за конфигурација.
Обработка на податоци: Собраните податоци се обработуваат со помош на DSPy, што овозможува создавање приспособени цевководи за податоци, обработка на податоци и визуелизација на податоците.
Обука за агенти: обработените податоци се користат за обука на агентот со напојување на Kiro AI, што му овозможува на агентот да научи обрасци и аномалии во податоците.
Истрага на инцидентот: Кога ќе се случи инцидент, агентот на Kiro AI се активира да го истражи инцидентот користејќи обучени модели и податоци.
Резолуција: Агентот дава препораки за разрешување на инцидентот, што може да се изврши со помош на AWS DevOps Agent.

Пример на код

Еве едноставен пример за код кој ја демонстрира интеграцијата на агентите на Kiro AI со AWS DevOps Agent и DSPy:

увоз оперативен систем
увезете json
од Kiros Import Agent
од dspy увоз DSPy


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

# Создадете агент на Kiro AI
агент = Агент(
    име='инцидент_истрага',
    description='Автоматска истрага и решавање на инцидентот',
    model='incident_investigation_model'
)

# Креирајте пример за DSPy
dspy = DSPy(
    домаќин = 'локален домаќин',
    порта = 8080,
    корисничко име='админ',
    лозинка = 'лозинка'
)

# Дефинирајте линија за податоци користејќи DSPy
цевковод = dspy.pipeline(
    name='incident_investigation_pipeline',
    description='Автоматски цевковод за истрага на инциденти',
    извори=['дневници', 'метрика', 'конфигурација']
)

# Обучете го агентот напојуван од Kiro AI користејќи го цевководот за податоци
агент.воз (
    цевковод=цевковод,
    data=dspy.data(
        name='incident_investigation_data',
        description='Податоци за автоматска истрага за инцидентот'
    )
)

# Активирајте го агентот на Киро со вештачка интелигенција за да истражи инцидент
инцидент = {
    'id': 'INC-12345',
    'опис': 'Продолжување на апликацијата'
}
agent.trigger(
    инцидент=инцидент,
    data=dspy.data(
        name='incident_investigation_data',
        description='Податоци за автоматска истрага за инцидентот'
    )
)

# Добијте ги препораките на агентот за решавање инциденти
препораки = агент.препораки(
    инцидент=инцидент,
    data=dspy.data(
        name='incident_investigation_data',
        description='Податоци за автоматска истрага за инцидентот'
    )
)

# Извршете ги препораките на агентот користејќи го AWS DevOps Agent
aws_config['препораки'] = препораки
aws_config['incident_id'] = инцидент['id']
aws_config['description'] = инцидент['опис']

** Топ 5-10 најкористени команди/парчиња**

Еве ги првите 5-10 најкористени команди/парчиња за оваа технологија:

Создавање агент со напојување со киро AI:

агент = Агент( име='инцидент_истрага', description='Автоматска истрага и решавање на инцидентот', model='incident_investigation_model' )

2. **Креирање на пример DSPy**:
    ```пајтон
dspy = DSPy(
    домаќин = 'локален домаќин',
    порта = 8080,
    корисничко име='админ',
    лозинка = 'лозинка'
)

Дефиниција на цевководот на податоци:

цевковод = dspy.pipeline( name='incident_investigation_pipeline', description='Автоматски цевковод за истрага на инциденти', извори=['дневници', 'метрика', 'конфигурација'] )

4. **Обука за агенти со напојување со Киро AI **:
    ```пајтон
агент.воз (
    цевковод=цевковод,
    data=dspy.data(
        name='incident_investigation_data',
        description='Податоци за автоматска истрага за инцидентот'
    )
)

Активирање на агент со напојување на Киро со вештачка интелигенција:

agent.trigger( инцидент=инцидент, data=dspy.data( name='incident_investigation_data', description='Податоци за автоматска истрага за инцидентот' ) )

6. **Пребарување препораки за агенти**:
    ```пајтон
препораки = агент.препораки(
    инцидент=инцидент,
    data=dspy.data(
        name='incident_investigation_data',
        description='Податоци за автоматска истрага за инцидентот'
    )
)

Конфигурација на агентот AWS DevOps се вчитува:

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

8. **Извршување на препораките на агентот AWS DevOps**:
    ```пајтон
aws_config['препораки'] = препораки
aws_config['incident_id'] = инцидент['id']
aws_config['description'] = инцидент['опис']

Преземање на податоци DSPy:

податоци = dspy.data( name='incident_investigation_data', description='Податоци за автоматска истрага за инцидентот' )

10. **Се вчитува модел на агент со напојување со киро AI**:
    ```пајтон
модел = агент.модел(
    name='incident_investigation_model',
    опис='Модел за автоматско истражување на инциденти'
)

Визуелизација

Еве визуелизација на интеграцијата користејќи Chart.js:

{
  "тип": "бар",
  "податоци": {
    „етикети“: [„Собирање податоци“, „Обработка на податоци“, „Обука за агенти“, „Истрага на инциденти“, „Резолуција“],
    "збирки на податоци": [
      {
        "етикета": "Време (секунди)",
        „податоци“: [10, 20, 30, 40, 50],
        "Боја на позадина": [
          "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)"
        ],
        „Ширина на границата“: 1
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "вага": {
      „yOxes“: [
        {
          "крлежи": {
            "beginAtZero": точно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Оваа визуелизација го покажува времето потребно за секој чекор во процесот на интеграција.

Заклучок

Во оваа статија, ја истраживме интеграцијата на агентите на Kiro AI со AWS DevOps Agent и DSPy за автоматско истражување на инциденти и решавање во средини на облак. Дадовме детален преглед на вклучените компоненти, процесот на интеграција и едноставен пример за код кој ја демонстрира интеграцијата. Вклучивме и визуелизација на интеграцијата користејќи Chart.js и листа на топ 5-10 најкористени команди/парчиња за оваа технологија.

Вчитајте ја конфигурацијата на агентот AWS DevOps

¿Tienes preguntas?