Microsoft присоединилась к научно -исследовательским учреждениям, таким как Университет Калифорнии, Беркли и Университет Иллинойса, чтобы открыть источник проекта по интеллектуальной системе интеллектуального агента Cloud Automation и технического обслуживания под названием AIOPSLAB. Проект направлен на реализацию автоматического обнаружения, местоположения и разрешения сбоев путем моделирования реальной среды облачных сервисов, тем самым значительно улучшив эффективность наблюдаемости и эксплуатации и обслуживания облачных сервисов. AIOPSLAB принимает модульный дизайн, поддерживает сотрудничество с компьютером человека и очень масштабируется, что облегчает разработчикам разрабатывать различные рабочие нагрузки и сценарии сбоев. Его основные функции включают в себя пять ключевых частей: координатор, сервис, генератор рабочей нагрузки, генератор разломов и наблюдение.
Основная функция AIOPSLAB заключается в поддержке сотрудничества между людьми и цифровыми агентами с помощью модульного дизайна, что облегчает разработчикам расширить приложения и обрабатывать различные рабочие нагрузки и сценарии сбоев. Его архитектура состоит из пяти ключевых компонентов: координатора, обслуживания, генератора рабочей нагрузки, генератора сбоев и наблюдаемой.
Координатор отвечает за создание сессии с агентом и обмен информацией по вопросам сравнительного анализа. Это помогает агенту эффективно решать задачи, вызывая серию документированных API (таких как получение журналов, метрик и т. Д.). Координатор также может работать от имени агента, таких как расширение или перераспределение услуг, гарантируя, что агент может работать плавно в фактической среде.
Сервисный модуль может адаптироваться к различным средам реальных облачных сервисов, таких как микросервисы, без серверов и однополучия. AIOPSLAB также использует набор приложений с открытым исходным кодом DeathStarbench, предоставляя исследователям инструмент для воспроизведения и изучения производственных событий в контролируемой среде. Кроме того, благодаря интеграции таких инструментов, как Blueprint, AIOPSLAB также может быть распространен на другие академические и производственные услуги, что позволяет быстро развернуть новые варианты.
Генераторы рабочей нагрузки играют важную роль в AIOPSLAB и отвечают за создание моделирования сценариев нормального и сбоя для проверки производительности агентов в различных условиях. Он генерирует соответствующие рабочие нагрузки в соответствии со спецификациями координатора, помогая пользователям тестировать в различных ситуациях.
Генератор неисправностей является инновационной особенностью AIOPSLAB, которая обеспечивает мелкозернистую инъекцию разлома в различных облачных сценариях. Эта функция может имитировать весь процесс сложных сбоев и рассмотреть взаимозависимость между микросервисами, предоставляя пользователям комплексные возможности тестирования и оценки.
Наконец, функция наблюдения объединяет несколько инструментов мониторинга для улучшения комплексных возможностей мониторинга AIOPSLAB, обеспечивая, чтобы пользователи могли получить индивидуальную систему информации для эффективного управления в случае возможной перегрузки данных.
Адрес с открытым исходным кодом: https://github.com/microsoft/aiopslab/?tab=readme-ov-file
Очки:
Microsoft и Universities совместно с открытым исходным кодом AIOPSLAB, стремясь улучшить возможности автоматизации и обслуживания облачных сервисов.
AIOPSLAB поддерживает несколько среде облачных сервисов через пять основных компонентов: координатор, сервис, генератор рабочей нагрузки, генератор неисправностей и наблюдение.
Функции наблюдения интегрируют несколько инструментов мониторинга, чтобы убедиться, что пользователи получают эффективную системную информацию и возможности мониторинга.
Открытый исходный код AIOPSLAB предоставляет новые возможности для повышения эффективности работы и технического обслуживания в облачной области. Мы с нетерпением ждем новых разработчиков, участвующих в нем, и совместно улучшать и развивать этот проект.