ZeroOps: Hoʻohana i ka Agentic AI no ka hoʻohana ʻana i nā polokalamu lako polokalamu a me nā DevOps Modernization | B4N1

ZeroOps: Hoʻohana i ka Agentic AI no ka hoʻohana ʻana i nā polokalamu lako polokalamu a me nā DevOps Modernization

8 months ago · b4n1 Read time: 6 min

**ZeroOps: Hoʻohana i ka Agentic AI no ka hoʻohana ʻana i nā polokalamu lako polokalamu a me nā DevOps Modernization **

Hoʻolauna

I loko o ka ʻāina hoʻomohala polokalamu wikiwiki i kēia mau lā, ʻaʻole i ʻoi aku ka paʻakikī o ka pono no nā kaʻina hana hoʻolaha ʻokoʻa. ʻO ke ala kuʻuna i DevOps, e hilinaʻi nui nei i ka hana lima a me ka kākau ʻana, ʻaʻole lawa ia e hoʻokō i nā koi o ka hoʻomohala polokalamu hou. ʻO kēia kahi i komo ai ʻo ZeroOps - kahi ala hoʻololi e hoʻohana ai i ka AI agentic e hoʻokaʻawale i ka hoʻonohonoho polokalamu a me ka hoʻomohala ʻana o DevOps.

Ma kēia ʻatikala, e ʻimi mākou i ka intersection o nā mea hana AI, ka nānā ʻana i ka naʻauao, a me ka automation ma DevOps modernization, me ka nānā ʻana i ka hoʻokō ʻana i nā loina ZeroOps me ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy. E ʻimi mākou i nā ʻano hana o ka hoʻokō ʻana iā ZeroOps, me nā hiʻohiʻona code a me nā papa inoa kauoha, a me ka hāʻawi ʻana i kahi hiʻohiʻona o nā pono o kēia ala.

He aha ka ZeroOps?

ʻO ZeroOps kahi paradigm e manaʻo nei e hoʻopau i ka pono o ka hana lima i ka hoʻonohonoho polokalamu a me nā kaʻina DevOps. Ma ka hoʻohana ʻana i nā ʻoihana AI, hiki iā ZeroOps ke hoʻoholo i ka hoʻoholo ʻana, ka nānā mau ʻana, a me ka loiloi manawa maoli o nā pipelines deployment software. Hoʻolālā ʻia kēia ala e hōʻemi i ka paʻakikī a me ka pilikia e pili ana i nā hana DevOps kuʻuna, ʻoiai e hoʻomaikaʻi ana i ka wikiwiki a me ka hilinaʻi o ka hoʻonohonoho polokalamu.

ʻO ke kuleana o nā ʻelele AI ma ZeroOps

He kuleana koʻikoʻi nā ʻelele AI ma ZeroOps ma o ka hāʻawi ʻana i ka ʻike naʻauao a me nā mana automation. Hiki i kēia mau ʻelele ke kālailai i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole, me nā moʻolelo noiʻi, nā ana hana, a me nā manaʻo o ka mea hoʻohana, e ʻike i nā mamana a me nā anomalies. Ma muli o kēia loiloi, hiki i ka ʻelele AI ke hoʻoholo i ka ʻike e pili ana i ka hoʻolaha ʻana i nā polokalamu, e like me ka hoʻoholo ʻana i ka hoʻolālā hoʻolālā kūpono, ʻike i nā pilikia kūpono, a me ka paipai ʻana i nā hana hoʻoponopono.

LangChain a me DSPy: Ho'ā i nā ZeroOps

ʻO LangChain a me DSPy ʻelua mau papa hana kaulana e hiki ai i ka hoʻomohala ʻana o nā mea hana AI-powered no ZeroOps. ʻO LangChain kahi waihona Python e hāʻawi ana i kahi pūʻulu o nā mea hana no ke kūkulu ʻana i nā ʻelele AI kamaʻilio, ʻoiai ʻo DSPy kahi papa hana Rust e hiki ai i ka hoʻomohala ʻana i nā mea hana AI i alakaʻi ʻia i ka ʻikepili.

Ma kēia ʻatikala, e kālele mākou i ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy e hoʻokō i nā loina ZeroOps. E hāʻawi mākou i nā hiʻohiʻona code a me nā papa kauoha e hōʻike i nā ʻano hana o ka hoʻokō ʻana i nā ZeroOps me ka hoʻohana ʻana i kēia mau frameworks.

Ke hoʻokō nei i nā ZeroOps me LangChain a me DSPy

No ka hoʻokō ʻana i nā ZeroOps me ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy, e hahai mākou i kahi ala i kēlā me kēia ʻanuʻu:

  1. Data Collection: E hōʻiliʻili i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole, me nā moʻolelo noiʻi, nā ana hana, a me nā manaʻo hoʻohana.
  2. Kānai ʻIkepili: E noʻonoʻo i ka ʻikepili i hōʻiliʻili ʻia me ka hoʻohana ʻana i nā mea hana AI-powered no ka ʻike ʻana i nā mamana a me nā anomalies.
  3. Ka Hoʻoholo ʻana: E hoʻohana i nā ʻike i loaʻa mai ka ʻikepili ʻikepili e hana i nā hoʻoholo ʻike e pili ana i ka hoʻolaha ʻana i nā polokalamu.
  4. Automation: Hoʻopololei i ka hoʻopololei ʻana i nā polokalamu ma muli o nā hoʻoholo i hana ʻia e ka luna AI.

Eia kahi laʻana code maʻalahi e hoʻohana ana iā LangChain a me DSPy e hoʻokō i nā ZeroOps:

lawe mai i ka lanchain
mai dspy import Agent


luna = Agent(
    inoa = "ZeroOps Agent",
    model="langchain/llama:1.3B",
    prompt="Hoʻolaha i nā polokalamu i ka ʻenehana hana",
)

# E hōʻiliʻili i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole
ʻikepili = {
    "application_logs": ["log1", "log2", "log3"],
    "performance_metrics": {"cpu": 80, "memory": 90},
    "user_feedback": ["kūpono", "negative", "neutral"],
}

# Nānā i ka ʻikepili i hōʻiliʻili ʻia
kālailai = agent.analyze(data)

# E hoʻoholo i ka ʻike e pili ana i ka hoʻonohonoho polokalamu
hoʻoholo = agent.decide(analysis)

# Hoʻokaʻawale i ka polokalamu lako polokalamu
deployment = agent.deploy(hoʻoholo)

Hōʻike kēia hiʻohiʻona code i ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy e hoʻokō i nā loina ZeroOps. ʻOhi ka ʻelele AI i ka ʻikepili mai nā kumu like ʻole, kānana i ka ʻikepili, hana i nā hoʻoholo ʻike e pili ana i ka hoʻonohonoho polokalamu, a hoʻomaʻamaʻa i ke kaʻina hana.

** 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/nā ʻāpana**

Eia nā 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia nā kauoha / snippets no ka hoʻokō ʻana i ZeroOps me ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy:

  1. langchain.Agent(inoa = "ZeroOps Agent", model="langchain/llama:1.3B", prompt="Hoʻopololei i nā lako polokalamu i ka ʻenehana hana")
  2. dspy.Agent(inoa = "ZeroOps Agent", model="langchain/llama:1.3B", prompt="Hoʻopololei i nā lako polokalamu i ka ʻenehana hana")
  3. data = {"application_logs": ["log1", "log2", "log3"], "performance_metrics": {"cpu": 80, "memory": 90}, "user_feedback": ["positive", "negative", "neutral"]}
  4. ʻIkepili = agent.analyze(data)`
  5. hoʻoholo = agent.decide(analysis)
  6. deployment = agent.deploy(hoʻoholo)
  7. langchain.llama.LlamaModel.load("langchain/llama:1.3B")
  8. dspy.Agent.load("langchain/llama:1.3B")
  9. agent.train(data)
  10. agent.save("zeroops_agent.pkl")

Hōʻikeʻike

Eia kahi hiʻohiʻona o nā pono o ZeroOps me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js:

{
  "type": "pā",
  "ʻikepili": {
    "labels": ["Hoʻohana Manua", "ZeroOps"],
    "mau ʻikepili": [
      {
        "label": "Ka manawa hoʻolālā",
        "ʻikepili": [10, 2],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "BorderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "BorderWidth": 1
      },
      {
        "label": "Ka helu kuhi hewa",
        "ʻikepili": [5, 1],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)"],
        "BorderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)"],
        "BorderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "koho": {
    "poʻo inoa": {
      "hōʻike": ʻoiaʻiʻo,
      "text": "Pono o ZeroOps"
    },
    "nā unahi": {
      "yAxes": [
        {
          "hōʻike": ʻoiaʻiʻo,
          "scaleLabel": {
            "hōʻike": ʻoiaʻiʻo,
            "labelString": "Waiwai"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Hōʻike kēia hiʻohiʻona i nā pōmaikaʻi o ZeroOps, me ka hoʻemi ʻana i ka manawa deployment a me ka helu hewa.

Hoʻoholo

ʻO ZeroOps kahi ala hoʻololi i ka DevOps modernization e hoʻohana ai i ka agentic AI e hoʻomaʻamaʻa i ka hoʻonohonoho polokalamu a me ka hoʻohui mau ʻana / hoʻouna (CI/CD) pipeline optimization. Ma ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy, hiki i nā mea hoʻomohala ke hoʻokō i nā kumumanaʻo ZeroOps a loaʻa i nā pōmaikaʻi nui, me ka hoʻemi ʻana i ka manawa hoʻolālā a me ka helu hapa. Me ka piʻi nui ʻana o ka noi no ka hoʻolaha ʻana i ka polokalamu pono a me ka automated, ua mākaukau ʻo ZeroOps e lilo i mea pāʻani koʻikoʻi i ka ʻāina DevOps.


Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn