Microsoft는 University of California, Berkeley 및 Illinois University와 같은 연구 기관과 함께 Aiopslab이라는 클라우드 자동화 운영 및 유지 보수 지능형 에이전트 시스템 프로젝트를 개설했습니다. 이 프로젝트는 실제 클라우드 서비스 환경을 시뮬레이션하여 자동 감지, 위치 및 실패의 해상도를 실현하여 클라우드 서비스의 관찰 및 운영 및 유지 보수 효율을 크게 향상시키는 것을 목표로합니다. AiopSlab은 모듈 식 디자인을 채택하고 인간 컴퓨터 협업을 지원하며 확장 가능성이 높으므로 개발자가 다양한 워크로드 및 실패 시나리오를보다 쉽게 처리 할 수 있습니다. 핵심 기능에는 코디네이터, 서비스, 워크로드 생성기, 결함 생성기 및 관찰 가능성의 5 가지 핵심 부분이 포함됩니다.
AiopSlab의 주요 기능은 모듈 식 설계를 통해 인간과 디지털 에이전트 간의 협업을 지원하는 것입니다. 이는 개발자가 응용 프로그램을 확장하고 다양한 워크로드 및 실패 시나리오를 처리 할 수 있도록합니다. 아키텍처는 코디네이터, 서비스, 워크로드 생성기, 결함 생성기 및 관찰 가능성의 5 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
코디네이터는 에이전트와 세션을 설정하고 벤치마킹 문제에 대한 정보를 공유 할 책임이 있습니다. 에이전트가 문서화 된 API (예 : 로그, 메트릭 등)를 호출하여 작업을 효과적으로 해결하는 데 도움이됩니다. 코디네이터는 서비스 확장 또는 재배치와 같이 에이전트를 대신하여 운영 할 수 있으며, 실제 환경에서 에이전트가 원활하게 작동 할 수 있습니다.
서비스 모듈은 마이크로 서비스, 서버리스 및 단일 서비스와 같은 다양한 실제 클라우드 서비스 환경에 적응할 수 있습니다. AiopSlab은 또한 오픈 소스 애플리케이션 제품군 DeathStarbench를 활용하여 연구원들에게 통제 된 환경에서 생산 이벤트를 재현하고 연구 할 수있는 도구를 제공합니다. 또한 Blueprint와 같은 도구의 통합을 통해 Aiopslab은 다른 학업 및 생산 서비스로 확장되어 새로운 변형을 신속하게 배치 할 수 있습니다.
워크로드 생성기는 AIOPSLAB에서 중요한 역할을하며, 다른 조건에서 에이전트의 성능을 테스트하기 위해 정상 및 고장 시나리오의 시뮬레이션을 작성해야합니다. 코디네이터의 사양에 따라 해당 워크로드를 생성하여 사용자가 다양한 상황에서 테스트 할 수 있도록 도와줍니다.
고장 생성기는 다양한 클라우드 시나리오에서 세밀한 결함 주입을 가능하게하는 AiopSlab의 혁신적인 기능입니다. 이 기능은 복잡한 실패의 전체 과정을 시뮬레이션하고 마이크로 서비스 간의 상호 의존성을 고려하여 사용자에게 포괄적 인 테스트 및 평가 기능을 제공 할 수 있습니다.
마지막으로, 관측 성 기능은 여러 모니터링 도구를 통합하여 AIOPSLAB의 포괄적 인 모니터링 기능을 향상시켜 사용자가 데이터 과부하가 발생할 경우 효과적인 관리를 위해 맞춤형 시스템 정보를 얻을 수 있도록합니다.
오픈 소스 주소 : https://github.com/microsoft/aiopslab/?tab=readme-ov-file
전철기:
Microsoft와 대학은 공동으로 오픈 소스 Aiopslab으로 클라우드 서비스의 자동화 운영 및 유지 보수 기능을 향상시키기위한 것입니다.
AiopSlab은 코디네이터, 서비스, 워크로드 생성기, 결함 생성기 및 관찰 가능성의 5 가지 주요 구성 요소를 통해 여러 클라우드 서비스 환경을 지원합니다.
관찰 기능 기능은 여러 모니터링 도구를 통합하여 사용자가 효과적인 시스템 정보 및 모니터링 기능을 얻을 수 있도록합니다.
AiopSlab의 오픈 소스는 클라우드 네이티브 필드의 작동 및 유지 보수 효율을 향상시킬 수있는 새로운 가능성을 제공합니다. 우리는 더 많은 개발자들이 참여 하고이 프로젝트에 공동으로 개선하고 개발하기를 기대합니다.