microsoft/AIOpsLab
A holistic framework to enable the design, development, and evaluation of autonomous AIOps agents.
它解決的問題
AIOpsLab 提供了一個標準化的框架，用於設計、開發和評估自主的 AIOps 代理。它解決了為負責管理雲端環境的 AI 代理建立可重現且可擴展基準的困難，特別是透過自動化微服務部署、故障注入和遙測資料收集來實現。
如何運作
該框架作為 AI 代理與模擬或遠端 Kubernetes 集群之間的協調器。它可以自動使用 Helm 圖表部署應用程式，注入特定故障（例如錯誤設定），並使用 wrk2 等工具產生合成工作負載。協調器管理互動循環：向代理提供問題描述和 API，記錄代理的動作於會話追蹤中，然後使用內建評估器根據量化和質化指標衡量代理的表現。
適用對象
- AI 研究人員：正在開發系統運維自主代理，並需要標準化方式來評估代理的使用者。
- SRE 和 DevOps 工程師：希望測試 AI 驅動自動化以進行故障檢測、定位、分析和緩解的專業人士。
- 軟體開發人員：想要建立自訂 AIOps 問題或應用程式，以測試基於 LLM 的運維代理極限的使用者。
特色亮點
- 端到端自動化：從叢集設置（透過 Terraform/Ansible）到工作負載產生和故障注入，全部自動處理。
- 彈性代理整合：允許任何包裝在 Python 類別中並具備非同步
get_action方法的代理被整合。 - 內建基準套件：包含預定義問題的註冊表，專注於檢測、定位、分析和緩解任務。
- 多叢集支援：相容於本地模擬叢集（kind）、遠端 Kubernetes 叢集以及 Azure VM。
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