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AutoChaos

AI 소스 코드

1.0.0

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오토카오스

️ 이 README는 실제 상태가 아닌 이 프로젝트의 최종 목표를 반영합니다.

?️ 소개
- 목적
- 작동 방식
? 요구사항
?‍♀️ 설치
? OpenAI 키 구성
빠른 시작
?️ 환경 변수(구성 파일)
구현 세부정보
- 작업을 추가하는 방법
결과
결론
? 더 나아가
? 면책조항
♻️ 포맷터
? 특허

?️ 소개

AutoChaos는 다양한 시스템(현재는 Kubernetes 클러스터)에 혼란을 주입하도록 설계된 강력한 도구입니다.

목적

AutoChaos의 목적은 시스템의 혼란을 분석하고 시뮬레이션하여 조직이 잠재적인 취약점, 병목 현상 및 실패 지점을 식별하도록 돕는 것입니다. 시스템을 통제된 혼란 시나리오에 적용함으로써 기업은 복원력에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 개선을 위한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

작동 방식

AutoChaos는 LLM을 활용하여 제어된 혼돈을 시스템에 주입합니다. 갑작스러운 사용량 급증, 하드웨어 오류, 네트워크 중단 등과 같은 다양한 혼란스러운 이벤트를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 도구는 이러한 혼란스러운 이벤트에 대한 시스템의 반응을 측정하고 스트레스를 받는 시스템 동작에 대한 자세한 분석 및 시각화를 제공합니다.

? 요구사항

Python 3.9 이상(asyncio.to_thread() 필요)

sudo apt update
sudo apt install python3.xx python3.xx-dev python3.xx-venv

개방형 API 키, LoacalAI 인스턴스 또는 openAi Python 패키지와 호환되는 기타 GenAI 인스턴스.

?‍♀️ 설치

1 - 이 저장소 복제

git clone https://github.com/nervousapps/AutoChaos.git

2 - repo 디렉토리로 이동

 cd AutoChaos

3 - 터미널에서 Python venv를 생성하는 것이 좋습니다.

python3.xx -m venv autochaos

그리고 활성화하세요

 source ./autochaos/bin/activate

4 - 다음을 실행하여 AutoChaos 패키지 및 종속성을 설치합니다.

pip install -r ./python/requirements.txt
pip install ./python --no-deps

? OpenAI 키 구성

openai_key.txt.template을 opanai 키로 채우고 이름을 openai_key.txt로 바꿉니다. 또는 다음을 사용하여 새 항목을 만듭니다.

nano ./openai_key.txt

빠른 시작

 if local_ai_url :
    # Change api url to LLM local tool one
    openai . base_url = local_ai_url
    openai . api_key = "sx-xxx"
else :
    # Initialize openai api_key
    with open ( "./openai_key.txt" , "r" ) as file :
        openai . api_key = ( file . read ()). strip ()

# Systems
k8s_system = K8sSystem ( namespace )
locust_system = LocustSystem ()

# Load system description
initial_state = {
    "system_resources" : k8s_system . describe (),
    "api_routes" : api_routes ,
    "availability_route" : availability_route ,
}

# It is time to do chaos !
chaos = Chaos ([ k8s_system , locust_system ], initial_state )
chaos . chaos ( objective = 10 )
chaos . report ()

# Write the result file
with open (
    os . path . join ( f"autochaos.json" ), "w"
) as file :
    file . write ( json . dumps ( chaos . messages , indent = 4 ))

?️ 환경 변수(구성 파일)

환경 이름	설명	기본값
K8S_CTX	K8s 컨텍스트	기본
키파일	openai keyfile.txt 경로	./openai_key.txt
네임스페이스	카오스가 적용될 네임스페이스	모두
AVAILABILITY_ROUTE	시스템 가용성 확인을 위한 경로	없음
API_ROUTES	locust 시스템이 로드 테스트를 수행하는 경로는 "/foo/hostname /bar/hostname" 형식이어야 합니다.	""
LOCAL_AI_URL	openAi Python 패키지와 호환되는 API의 로컬 인스턴스 URL	""
MODEL_NAME	사용할 모델명	gpt-3.5-터보-16k
NB_반복	혼돈 반복 횟수	5

구현 세부정보

처음에는 다음 예와 같이 시스템 프롬프트(chaos_engineer.txt)에 작업이 정의됩니다.

 - DESCRIBE : this action must be used to see the system state during chaos, no arguments required, use it after chaos has begun
- KILL : this action must be used to kill a process, a task, a pod, a node of anything in the system, you have to indicate in this order: the type, the name and the namespace of resource to kill (for example KILL pod kop-123 namespace_1), no talking, no comments

LLM(카오스 엔지니어 역할)은 정의된 작업 중 하나를 선택하고 해당 인수를 사용하여 수행하도록 요청합니다. 응답은 다음과 같습니다.

 KILL pod kop-123 namespace_1

정의된 작업에 대한 핸들러는 auto_chaos.chaos.BaseSystem에서 상속된 시스템 클래스에서 구현되어야 합니다. 이 BaseSytem 클래스는 카오스 엔지니어 응답을 분석하고 해당 핸들러가 있는 경우 해당 핸들러를 호출하는 do_action 메소드를 정의합니다. 그렇지 않으면 기본 핸들러를 호출합니다.

작업을 추가하는 방법

Chaos_engineer.txt 프롬프트에서 새 작업을 정의합니다.
BaseSystem에서 상속받은 시스템 클래스에 동일한 이름(소문자)을 가진 새 핸들러를 추가합니다.

결과

AutoChaos 도구는 카오스 이벤트 중 시스템 동작에 대한 정확하고 자세한 결과를 제공합니다. 분석에는 응답 시간, 오류율, 리소스 활용도, 시스템 안정성 등의 지표가 포함됩니다. 차트, 그래프 등의 시각화도 생성되어 데이터를 시각화하고 패턴이나 이상 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다. 결과를 분석함으로써 기업은 잠재적인 약점을 식별하고 시스템의 탄력성과 성능을 개선하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

결론

AutoChaos는 시스템의 혼란을 분석하고 기업에 복원력과 취약성에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 강력한 도구입니다. 혼란스러운 사건을 시뮬레이션하고 시스템의 반응을 분석함으로써 조직은 정보에 입각한 결정을 내리고 시스템의 견고성을 향상시키기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다. 지금 AutoChaos를 설치하고 스트레스 상황에서 시스템의 동작을 더 깊이 이해해 보세요.