ZeroOps: AI агенттері, StackGen және LangChain көмегімен автономды инфрақұрылымға қол жеткізу

ZeroOps: AI агенттері, StackGen және LangChain көмегімен автономды инфрақұрылымға қол жеткізу

Кіріспе

Бұлтты орталардың үнемі дамып келе жатқан ландшафтында инфрақұрылымды тиімді және ауқымды басқаруға сұраныс бұрын-соңды болмаған. Дәстүрлі автоматтандыру құралдары процестерді оңтайландыруда маңызды рөл атқарды, бірақ олар қазіргі заманғы инфрақұрылымның күрделілігі мен нюанстарын шешуде жиі жетіспейді. Дәл осы жерде ZeroOps келеді – инфрақұрылымды автономды басқаруға қол жеткізу үшін Agentic AI қолданатын революциялық тәсіл. Бұл мақалада біз ZeroOps әлеміне үңіліп, оның негізгі компоненттерін, артықшылықтарын және практикалық қолданбаларын зерттейміз.

ZeroOps дегеніміз не?

ZeroOps - өзін-өзі басқаратын инфрақұрылымды құру үшін жасанды интеллект (AI) күшін бұлттағы жергілікті орталардың икемділігімен біріктіретін дамып келе жатқан парадигма. AI агенттерінің, StackGen және LangChain мүмкіндіктерін пайдалана отырып, ZeroOps ұйымдарға инфрақұрылымды басқаруды автоматтандыруға, адам қатесін азайтуға және жалпы тиімділікті арттыруға мүмкіндік береді.

Агентикалық AI: ZeroOps жүрегі

Агенттік AI интеллектуалды мінез-құлықты, шешім қабылдау мүмкіндіктерін және бейімделу қабілетін көрсететін AI түріне жатады. ZeroOps контекстінде Agentic AI агенттері инфрақұрылым үлгілерінен үйренуге, ауытқуларды анықтауға және түзету әрекеттерін қабылдауға арналған. Бұл агенттер инфрақұрылымның әрекетін терең түсіну үшін журналдар, көрсеткіштер және конфигурация файлдарын қоса алғанда, әртүрлі деректер көздерінде оқытылуы мүмкін.

StackGen: код ретінде инфрақұрылым (IaC) қозғалтқышы

StackGen - ұйымдарға инфрақұрылымды код ретінде анықтауға және басқаруға мүмкіндік беретін ашық бастапқы IaC қозғалтқышы. StackGen қолдану арқылы әзірлеушілер инфрақұрылым үлгілерін жасай алады, қолданбаларды орналастырады және ресурстарды дәйекті және қайталанатын түрде басқара алады. StackGen компаниясының Agtic AI агенттерімен интеграциясы агенттер нақты уақыт режимінде мәселелерді анықтап, түзете алатын өзін-өзі емдейтін инфрақұрылымды құруға мүмкіндік береді.

LangChain: AI-мен жұмыс істейтін инфрақұрылым оркестрі

LangChain - әзірлеушілерге AI-мен жұмыс істейтін инфрақұрылым оркестрлерін құруға және орналастыруға мүмкіндік беретін Python негізіндегі құрылым. LangChain пайдалана отырып, ұйымдар автономды инфрақұрылымды басқаруға қол жеткізу үшін StackGen және басқа инфрақұрылым құралдарымен біріктірілген пайдаланушы AI агенттерін жасай алады. LangChain модульдік архитектурасы және алдын ала құрастырылған компоненттердің кең кітапханасы оны AI-мен жұмыс істейтін күрделі инфрақұрылымдық шешімдерді құру үшін тамаша таңдау жасайды.

Практикалық қолдану: қарапайым мысал

ZeroOps-ті бұлтқа негізделген ортада қалай қолдануға болатынының қарапайым мысалын қарастырайық. Бізде Kubernetes кластерінде орналастырылған веб-бағдарлама бар делік және біз трафик сұранысы негізінде қолданбаны масштабтау процесін автоматтандырғымыз келеді.


langchain импорттау
langchain.agents сайтынан LMChain импорттау
langchain.llms ішінен LangChainLLM импорттау

# AI агентін анықтаңыз
агент = LMCchain(
    llm=LangChainLLM(
        model_name="code-davinci-002",
        температура=0,7,
        max_tokens=2048,
        stop_sequences=["\n", "\n\n"]
    ),
    chain_name="масштаб_қолданба"
)

# StackGen үлгісін анықтаңыз
шаблон = {
    "kind": "Орналастыру",
    "метадеректер": {
        "name": "web-app"
    },
    "спецификация": {
        «көшірмелер»: 1
    }
}

# Масштабтау саясатын анықтаңыз
саясат = {
    "condition": "трафик > 1000",
    "әрекет": {
        «репликалар»: 2
    }
}

# AI-мен жұмыс істейтін инфрақұрылым оркестрін жасаңыз
оркестр = LangChainLLM(
    model_name="code-davinci-002",
    температура=0,7,
    max_tokens=2048,
    stop_sequences=["\n", "\n\n"]
)

# StackGen орналастыруын анықтаңыз
орналастыру = StackGen(
    шаблон=үлгі,
    саясат = саясат
)

# Қолданбаны орналастырыңыз
deployment.deploy()

# Трафик сұранысына негізделген қолданбаны масштабтаңыз
orchestrator.scale_app(агент, орналастыру)

Бұл мысалда трафик сұранысына негізделген веб-бағдарламаны масштабтау процесін автоматтандыру үшін StackGen-мен біріктірілген LangChain көмегімен AI агентін анықтадық. Агент трафик деректерін талдау және қолданбаны масштабтау туралы шешім қабылдау үшін алдын ала дайындалған тіл үлгісін пайдаланады.

Ең көп қолданылатын 5-10 пәрмендер/үзінділер

Мұнда ZeroOps үшін ең жиі қолданылатын пәрмендер мен үзінділердің кейбірі берілген:

langchain init: жаңа LangChain жобасын инициализациялайды.

langchain init my_project

llm тізбегі: жаңа LLM тізбегін жасайды.

langchain.agents сайтынан LMChain импорттау
langchain.llms ішінен LangChainLLM импорттау

агент = LMCchain(
    llm=LangChainLLM(
        model_name="code-davinci-002",
        температура=0,7,
        max_tokens=2048,
        stop_sequences=["\n", "\n\n"]
    ),
    chain_name="менің_тізбекім"
)

stackgen deploy: StackGen үлгісін бұлт провайдеріне орналастырады.

stackgen deploy my_template.yaml

orchestrator scale_app: трафик сұранысына негізделген қолданбаны масштабтайды.

langchain.agents сайтынан LMChain импорттау
langchain.llms ішінен LangChainLLM импорттау

оркестр = LangChainLLM(
    model_name="code-davinci-002",
    температура=0,7,
    max_tokens=2048,
    stop_sequences=["\n", "\n\n"]
)

orchestrator.scale_app(агент, орналастыру)

агент пойызы: деректер жиынында AI агентін оқытады.

my_dataset.csv агент поезды

стекген саясаты: қолданба үшін масштабтау саясатын анықтайды.

саясат = {
    "condition": "трафик > 1000",
    "әрекет": {
        «репликалар»: 2
    }
}

langchain visualize: AI агентінің шешім қабылдау процесін визуализациялайды.

langchain my_agent.json визуализациясы

оркестр күйі: қолданбаның күйін көрсетеді.

оркестр күйі my_app

stackgen журналдары: StackGen орналастыруының журналдарын көрсетеді.

stackgen my_deployment журналын жазады

агент бағалау: AI агентінің жұмысын бағалайды.

агент my_agent.json бағалайды

визуализация

Мұнда Chart.js арқылы ZeroOps архитектурасының визуализациясы берілген:

{
  "түрі": "бар",
  «деректер»: {
    "labels": ["Agentic AI", "StackGen", "LangChain"],
    "деректер жинағы": [
      {
        "label": "Компоненттер",
        "деректер": [10, 8, 12],
        "фон түсі": [
          "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
          "rgba(54, 162, 235, 0,2)",
          "rgba(255, 206, 86, 0,2)"
        ],
        "borderColor": [
          "rgba(255, 99, 132, 1)",
          "rgba(54, 162, 235, 1)",
          "rgba(255, 206, 86, 1)"
        ],
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опциялар": {
    «таразы»: {
      "yAxes": [
        {
          «кенелер»: {
            "beginAtZero": шын
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Бұл визуализация ZeroOps бағдарламасының үш негізгі құрамдастарын көрсетеді: Agentic AI, StackGen және LangChain. Жолақ диаграмма ZeroOps архитектурасындағы әрбір құрамдастың салыстырмалы маңыздылығын көрсетеді.

Қорытынды

ZeroOps - автономды инфрақұрылымды басқаруға қол жеткізу үшін Agentic AI, StackGen және LangChain мүмкіндіктерін пайдаланатын инфрақұрылымды басқарудың революциялық тәсілі. AI және IaC қуатын пайдалана отырып, ZeroOps ұйымдарға инфрақұрылымды басқаруды автоматтандыруға, адам қатесін азайтуға және жалпы тиімділікті арттыруға мүмкіндік береді. Өзінің практикалық қолданбалары, жоғарғы пәрмендері және визуализациясы арқылы ZeroOps бұлтқа негізделген орталардағы инфрақұрылымды басқару тәсілін өзгертуге дайын.

ZeroOps: AI агенттері, StackGen және LangChain көмегімен автономды инфрақұрылымға қол жеткізу

Have Questions?