AI bilen işleýän agentler we DevOps gurallary bilen hadysalary derňemegi awtomatlaşdyrmak

Giriş

Häzirki wagtda bulut bilen baglanyşykly şertlerde hadysalary derňemek we çözmek DevOps amallarynyň möhüm bölekleridir. Şeýle-de bolsa, el bilen bolan waka derňewi köp wagt talap edip biler, ýalňyşlyga sebäp bolup biler we köplenç giňişleýin tejribe talap edýär. Bu kynçylyklary çözmek üçin, Kiro AI bilen işleýän agentleriň AWS DevOps Agent we DSPy bilen hadysalary awtomatiki derňemek we çözmek üçin birleşmegini öwreneris.

Komponentlere düşünmek

Integrasiýa girmezden ozal, gatnaşýan komponentlere düşüneliň:

• ** Kiro AI bilen işleýän agentler **: Kiro, AI bilen işleýän platforma bolup, meseleleri we iş akymlaryny awtomatlaşdyrmak üçin ýörite agentleri döretmäge mümkinçilik berýär. Bu agentlere gündelikler, ölçegler we konfigurasiýa faýllary ýaly dürli maglumatlar çeşmeleri boýunça tälim berilip bilner.
• ** AWS DevOps Agenti **: AWS DevOps Agenti, AWS-de meseleleriň we iş akymlarynyň awtomatlaşdyrylmagyna mümkinçilik berýän guraldyr. Programmalary ýerleşdirmek, öndürijilige gözegçilik etmek we näsazlyklary düzetmek ýaly meseleleri awtomatlaşdyrmagyň çeýe we ulaldylan usulyny üpjün edýär.
• ** DSPy **: DSPy Python kitaphanasy bolup, bulutdan gelip çykýan maglumat platformasy DSPy bilen täsirleşmegiň ýönekeý we täsirli usulyny üpjün edýär. DSPy ýörite maglumat turbageçirijilerini döretmäge, maglumatlary gaýtadan işlemäge we maglumatlary wizuallaşdyrmaga mümkinçilik berýär.

Integrasiýa syn

Kiro AI bilen işleýän agentleriň AWS DevOps Agent we DSPy bilen birleşmegi aşakdaky ädimleri öz içine alýar:

1. ** Maglumat ýygnamak **: AWS DevOps Agenti gündelikler, ölçegler we konfigurasiýa faýllary ýaly dürli çeşmelerden maglumatlary ýygnaýar.
2. ** Maglumatlary gaýtadan işlemek **: Collectedygnalan maglumatlar, ýörite maglumat turbageçirijilerini döretmäge, maglumatlary gaýtadan işlemäge we maglumatlary wizuallaşdyrmaga mümkinçilik berýän DSPy ulanylýar.
3. ** Agent okuwy **: Işlenen maglumatlar, agentdäki maglumatlardaky nagyşlary we anomaliýalary öwrenmäge mümkinçilik berýän Kiro AI bilen işleýän agenti taýýarlamak üçin ulanylýar.
4. ** Waka derňewi **: Bir waka ýüze çykanda, Kiro AI bilen işleýän agent, tälim berlen modelleri we maglumatlary ulanyp, wakany derňemäge başlaýar.
5. ** Karar **: Agent, AWS DevOps Agentiniň kömegi bilen ýerine ýetirilip bilinjek hadysalary çözmek üçin teklipleri berýär.

Kod mysaly

Ine, Kiro AI bilen işleýän agentleriň AWS DevOps Agent we DSPy bilen birleşmegini görkezýän ýönekeý kod mysaly: `` piton import os json import et kiros import agentinden dspy import DSPy-dan

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

Kiro AI bilen işleýän agent dörediň

agent = Agent ( ady = 'waka_ gözleg', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek we çözmek', model = 'waka_inwestisiýa_model' )

DSPy mysal dörediň

dspy = DSPy ( host = 'ýerlihost', port = 8080, ulanyjy ady = 'admin', parol = 'parol' )

DSPy ulanyp, maglumat geçirijisini kesgitläň

turba = dspy.pipeline ( ady = 'waka_investigation_pipeline', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek turbageçirijisi', çeşmeler = ['surnallar', 'ölçegler', 'konfigurasiýa'] )

Maglumat geçirijisini ulanyp, Kiro AI bilen işleýän agenti öwrediň

agent.train ( turba = turba, maglumatlar = dspy.data ( ady = 'waka_inwestisiýa_data', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek maglumatlary' ) )

Bir wakany derňemek üçin Kiro AI bilen işleýän agenti işlediň

waka = { 'id': 'INC-12345', 'düşündiriş': 'Programmanyň iş wagty' } agent.trigger ( waka = waka, maglumatlar = dspy.data ( ady = 'waka_inwestisiýa_data', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek maglumatlary' ) )

Wakany çözmek üçin agentiň tekliplerini alyň

teklipler = agent.recommendations ( waka = waka, maglumatlar = dspy.data ( ady = 'waka_inwestisiýa_data', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek maglumatlary' ) )

AWS DevOps Agentini ulanyp, agentiň tekliplerini ýerine ýetiriň

aws_config ['teklipler'] = teklipler aws_config ['waka_id'] = waka ['id'] aws_config ['description'] = waka ['düşündiriş'] `` Iň köp ulanylýan buýruklar / bölekler

Ine, bu tehnologiýa üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölek:

1. ** Kiro AI bilen işleýän agent döretmek **: piton agent = Agent ( ady = 'waka_ gözleg', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek we çözmek', model = 'waka_inwestisiýa_model' )
2. ** DSPy dessine döretmek **: piton dspy = DSPy ( host = 'ýerlihost', port = 8080, ulanyjy ady = 'admin', parol = 'parol' )
3. ** Maglumat turbageçirijisiniň kesgitlemesi **: piton turba = dspy.pipeline ( ady = 'waka_investigation_pipeline', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek turbageçirijisi', çeşmeler = ['surnallar', 'ölçegler', 'konfigurasiýa'] )
4. ** Kiro AI bilen işleýän agent okuwy **: piton agent.train ( turba = turba, maglumatlar = dspy.data ( ady = 'waka_inwestisiýa_data', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek maglumatlary' ) )
5. ** Kiro AI bilen işleýän agent Triggering **: piton agent.trigger ( waka = waka, maglumatlar = dspy.data ( ady = 'waka_inwestisiýa_data', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek maglumatlary' ) )
6. ** Agentiň tekliplerini gözlemek **: piton teklipler = agent.recommendations ( waka = waka, maglumatlar = dspy.data ( ady = 'waka_inwestisiýa_data', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek maglumatlary' ) )
7. ** AWS DevOps Agent konfigurasiýasy ýüklenýär **: piton aws_config = json.load (açyk ('aws_config.json'))
8. ** AWS DevOps agentiniň maslahat beriş ýerine ýetirilişi **: piton aws_config ['teklipler'] = teklipler aws_config ['waka_id'] = waka ['id'] aws_config ['description'] = waka ['düşündiriş']
9. ** DSPy maglumatlary gözlemek **: piton maglumatlar = dspy.data ( ady = 'waka_inwestisiýa_data', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek maglumatlary' )
10. ** Kiro AI bilen işleýän agentiň modeli ýüklenýär **: piton model = agent.model ( ady = 'waka_investigation_model', description = 'Awtomatiki hadysany derňemek modeli' )

Wizuallaşdyrma

Ine, Chart.js ulanyp integrasiýanyň wizual görnüşi: json { "tip": "bar", "maglumatlar": { "bellikler": ["Maglumatlary ýygnamak", "Maglumatlary gaýtadan işlemek", "Agentleri taýýarlamak", "Waka derňewi", "Karar"], "maglumat bazalary": [ { "bellik": "Wagt (sekunt)", "maglumatlar": [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 } ] }, "opsiýalar": { "terezisi": { "yAxes": [ { "bellikler": { "startAtZero": dogry } } ] } } } Bu wizuallaşdyrma, integrasiýa prosesinde her ädim üçin alnan wagty görkezýär.

Netije

Bu makalada, Kiro AI bilen işleýän agentleriň AWS DevOps Agent we DSPy bilen bulutly ýerlerde awtomatiki hadysalary derňemek we çözmek üçin birleşmegini öwrendik. Gatnaşan komponentler, integrasiýa prosesi we integrasiýany görkezýän ýönekeý kod mysaly barada jikme-jik maglumat berdik. Şeýle hem, Chart.js ulanyp integrasiýany wizuallaşdyrmagy we bu tehnologiýa üçin iň köp ulanylýan 5-10 buýruk / bölekleriň sanawyny goşduk.