Tracer-Cloud/opensre

해결하는 문제

OpenSRE는 운영 인시던트를 자동으로 조사하고 해결할 수 있는 AI Site Reliability Engineering (SRE) 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 로그, 메트릭, 트레이스에 증거가 흩어져 있는 분산 장애 디버깅의 어려움을 에이전트 기반의 인시던트 대응 및 학습을 위한 표준화된 환경을 제공함으로써 해결합니다.

작동 방식

알람이 발생하면 시스템은 다음과 같은 구조화된 프로세스를 따릅니다:

1. 컨텍스트 수집: 연관된 로그, 메트릭, 트레이스 및 배포 이력을 가져옵니다.
2. 개인정보 보호: LLM에 데이터를 보내기 전에 선택적으로 민감한 식별자를 마스킹합니다.
3. 추론: 에이전트는 도구 호출 루프를 사용하여 연결된 시스템 전반에서 가설을 테스트합니다.
4. 보고: 연결된 증거와 함께 가능한 근본 원인을 식별하는 구조화된 조사 보고서를 생성합니다.
5. 복구: 문제를 해결하기 위한 다음 단계를 제안하거나 실행합니다.
6. 알림: Slack 또는 Telegram과 같은 커뮤니케이션 도구에 요약을 게시합니다.

대상 사용자

이 도구는 AI 에이전트를 사용하여 운영 디버깅 및 근본 원인 분석(RCA)을 자동화하려는 SRE, DevOps 엔지니어 및 개발자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 광범위한 통합: 관측성(Grafana, Datadog, Sentry), 인프라(Kubernetes, AWS, GCP) 및 데이터베이스(PostgreSQL, MongoDB) 전반에 걸쳐 60개 이상의 도구와 연결됩니다.
• 학습 및 평가: 에이전트 성능을 벤치마킹하고 개선하기 위한 합성 인시던트 시뮬레이션 및 엔드 투 엔드 테스트를 포함합니다.
• 유연한 LLM 지원: Anthropic, OpenAI, Gemini 및 Ollama를 통한 로컬 모델을 포함한 다양한 제공업체와 호환됩니다。
• 런북 인식: 에이전트는 조사 중에 기존 런북을 자동으로 읽고 적용할 수 있습니다.