Załaduj konfigurację agenta AWS DevOps

Automatyzacja badania incydentów za pomocą agentów opartych na sztucznej inteligencji i narzędzi DevOps

Wprowadzenie

W dzisiejszych środowiskach natywnych w chmurze badanie i rozwiązywanie incydentów są kluczowymi składnikami praktyk DevOps. Ręczne badanie incydentów może jednak być czasochłonne, podatne na błędy i często wymaga rozległej wiedzy specjalistycznej. Aby stawić czoła tym wyzwaniom, zbadamy integrację agentów Kiro opartych na sztucznej inteligencji z AWS DevOps Agent i DSPy w celu automatycznego badania i rozwiązywania incydentów.

Zrozumienie komponentów

Zanim zagłębimy się w integrację, przyjrzyjmy się zaangażowanym komponentom:

Agenci Kiro wykorzystujący sztuczną inteligencję: Kiro to platforma oparta na sztucznej inteligencji, która umożliwia tworzenie niestandardowych agentów w celu automatyzacji zadań i przepływów pracy. Tych agentów można szkolić w oparciu o różne źródła danych, w tym dzienniki, metryki i pliki konfiguracyjne.
AWS DevOps Agent: AWS DevOps Agent to narzędzie umożliwiające automatyzację zadań i przepływów pracy w AWS. Zapewnia elastyczny i skalowalny sposób automatyzacji zadań, takich jak wdrażanie aplikacji, monitorowanie wydajności i rozwiązywanie problemów.
DSPy: DSPy to biblioteka Pythona, która zapewnia prosty i skuteczny sposób interakcji z DSPy, platformą danych natywną w chmurze. DSPy umożliwia tworzenie niestandardowych potoków danych, przetwarzanie danych i wizualizację danych.

Przegląd integracji

Integracja agentów Kiro AI z AWS DevOps Agent i DSPy obejmuje następujące kroki:

Zbieranie danych: Agent AWS DevOps zbiera dane z różnych źródeł, takich jak dzienniki, metryki i pliki konfiguracyjne.
Przetwarzanie danych: Zebrane dane są przetwarzane przy użyciu technologii DSPy, która umożliwia tworzenie niestandardowych potoków danych, przetwarzanie danych i wizualizację danych.
Szkolenie agentów: Przetworzone dane służą do szkolenia agenta Kiro wykorzystującego sztuczną inteligencję, co umożliwia agentowi poznanie wzorców i anomalii w danych.
Badanie incydentu: Kiedy dochodzi do incydentu, uruchamiany jest agent Kiro wykorzystujący sztuczną inteligencję, aby zbadać incydent przy użyciu przeszkolonych modeli i danych.
Rozwiązanie: Agent zapewnia zalecenia dotyczące rozwiązania incydentu, które można wykonać za pomocą agenta AWS DevOps.

Przykład kodu

Oto prosty przykład kodu demonstrujący integrację agentów opartych na sztucznej inteligencji Kiro z agentem AWS DevOps i DSPy:

importuj os
importuj jsona
od agenta importowego kiros
z dspy importuj DSPy


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

# Utwórz agenta opartego na sztucznej inteligencji Kiro
agent = agent(
    nazwa='dochodzenie_incydentu',
    opis='Automatyczne badanie i rozwiązywanie incydentów',
    model='incident_investigation_model'
)

# Utwórz instancję DSPy
dspy = DSPy(
    host='localhost',
    port=8080,
    nazwa użytkownika='administrator',
    hasło='hasło'
)

# Zdefiniuj potok danych za pomocą DSPy
potok = dspy.pipeline(
    nazwa='incident_investigation_pipeline',
    opis='Automatyczny proces badania incydentów',
    źródła=['logi', 'metryki', 'konfiguracja']
)

# Przeszkol agenta opartego na sztucznej inteligencji Kiro za pomocą potoku danych
agent.pociąg(
    rurociąg=rurociąg,
    dane=dspy.data(
        nazwa='dane_incident_investigation_data',
        opis='Dane zautomatyzowanego badania incydentów'
    )
)

# Uruchom agenta opartego na sztucznej inteligencji Kiro, aby zbadać incydent
incydent = {
    „id”: „INC-12345”,
    'description': 'Przestój aplikacji'
}
agent.trigger(
    incydent=incydent,
    dane=dspy.data(
        nazwa='dane_incident_investigation_data',
        opis='Dane zautomatyzowanego badania incydentów'
    )
)

# Uzyskaj rekomendacje agenta dotyczące rozwiązania incydentu
rekomendacje = agent.rekomendacje(
    incydent=incydent,
    dane=dspy.data(
        nazwa='dane_incident_investigation_data',
        opis='Dane zautomatyzowanego badania incydentów'
    )
)

# Wykonaj zalecenia agenta za pomocą agenta AWS DevOps
aws_config['recommendations'] = rekomendacje
aws_config['incident_id'] = incydent['id']
aws_config['opis'] = incydent['opis']

Top 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów

Oto 5–10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla tej technologii:

Tworzenie agenta Kiro wykorzystującego sztuczną inteligencję:

agent = agent( nazwa='dochodzenie_incydentu', opis='Automatyczne badanie i rozwiązywanie incydentów', model='incident_investigation_model' )

2. **Tworzenie instancji DSPy**:
    ```pyton
dspy = DSPy(
    host='localhost',
    port=8080,
    nazwa użytkownika='administrator',
    hasło='hasło'
)

Definicja potoku danych:

potok = dspy.pipeline( nazwa='incident_investigation_pipeline', opis='Automatyczny proces badania incydentów', źródła=['logi', 'metryki', 'konfiguracja'] )

4. **Szkolenie agentów wykorzystujących sztuczną inteligencję Kiro**:
    ```pyton
agent.pociąg(
    rurociąg=rurociąg,
    dane=dspy.data(
        nazwa='dane_incident_investigation_data',
        opis='Dane zautomatyzowanego badania incydentów'
    )
)

Wyzwalanie agenta napędzanego sztuczną inteligencją Kiro:

agent.trigger( incydent=incydent, dane=dspy.data( nazwa='dane_incident_investigation_data', opis='Dane zautomatyzowanego badania incydentów' ) )

6. **Pobieranie rekomendacji agentów**:
    ```pyton
rekomendacje = agent.rekomendacje(
    incydent=incydent,
    dane=dspy.data(
        nazwa='dane_incident_investigation_data',
        opis='Dane zautomatyzowanego badania incydentów'
    )
)

Ładowanie konfiguracji agenta AWS DevOps:

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

8. **Wykonanie rekomendacji agenta AWS DevOps**:
    ```pyton
aws_config['recommendations'] = rekomendacje
aws_config['incident_id'] = incydent['id']
aws_config['opis'] = incydent['opis']

Odzyskiwanie danych DSPy:

dane = dspy.data( nazwa='dane_incident_investigation_data', opis='Dane zautomatyzowanego badania incydentów' )

10. **Ładowanie modelu agenta opartego na sztucznej inteligencji Kiro**:
    ```pyton
model = agent.model(
    nazwa='model_dochodzenia_incydentu',
    opis='Model automatycznego badania incydentów'
)

Wizualizacja

Oto wizualizacja integracji przy użyciu Chart.js:

{
  "typ": "pasek",
  „dane”: {
    „etykiety”: [„Gromadzenie danych”, „Przetwarzanie danych”, „Szkolenie agentów”, „Dochodzenie w sprawie incydentu”, „Rozwiązanie”],
    „zestawy danych”: [
      {
        "label": "Czas (sekundy)",
        „dane”: [10, 20, 30, 40, 50],
        „Kolor tła”: [
          "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)”
        ],
        „kolor obramowania”: [
          "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)”
        ],
        „Szerokość obramowania”: 1
      }
    ]
  },
  „opcje”: {
    „skale”: {
      „Osie y”: [
        {
          „tyknięcia”: {
            „beginAtZero”: prawda
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Ta wizualizacja pokazuje czas potrzebny na każdy etap procesu integracji.

Wniosek

W tym artykule zbadaliśmy integrację agentów opartych na sztucznej inteligencji Kiro z agentem AWS DevOps i DSPy w celu automatycznego badania i rozwiązywania incydentów w środowiskach natywnych w chmurze. Udostępniliśmy szczegółowy przegląd zaangażowanych komponentów, proces integracji i prosty przykład kodu demonstrujący integrację. Zamieściliśmy także wizualizację integracji za pomocą Chart.js oraz listę 5-10 najczęściej używanych poleceń/fragmentów dla tej technologii.

Załaduj konfigurację agenta AWS DevOps

Have Questions?