microsoft/AIOpsLab
A holistic framework to enable the design, development, and evaluation of autonomous AIOps agents.
它解决了什么问题
AIOpsLab 提供了一个标准化的框架，用于设计、开发和评估自主的 AIOps 代理。它解决了为负责管理云环境的 AI 代理创建可复现且可扩展的基准测试的难题，具体通过自动化部署微服务、注入故障以及收集遥测数据来实现。
它如何工作
该框架充当 AI 代理与模拟或远程 Kubernetes 集群之间的编排器。它可以自动使用 Helm 图表部署应用程序，注入特定故障（如配置错误），并使用 wrk2 等工具生成合成工作负载。编排器管理交互循环：向代理提供问题描述和 API，记录代理在会话追踪中的操作，然后使用内置评估器根据定量和定性指标衡量代理的性能。
适用人群
- AI 研究人员：正在构建用于系统运维的自主代理，并需要一种标准化的方式来对其性能进行基准测试。
- SRE 和 DevOps 工程师：希望测试基于 AI 的自动化在故障检测、定位、分析和缓解方面能力的专业人士。
- 软件开发者：希望创建自定义 AIOps 问题或应用，以测试基于大语言模型的运维代理极限的用户。
主要亮点
- 端到端自动化：涵盖从集群配置（通过 Terraform/Ansible）到工作负载生成和故障注入的全部流程。
- 灵活的代理接入：允许任何封装在 Python 类中并具有异步
get_action方法的代理被集成。 - 内置基准测试套件：包含一个预定义问题注册表，重点关注检测、定位、分析和缓解任务。
- 多集群支持：兼容本地模拟集群（kind）、远程 Kubernetes 集群以及 Azure 虚拟机。
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