微软等开源AIOpsLab，可构建自主云AI Agent

专用于云自动化运维的AI Agents—AIOpsLab。

原标题：微软等开源AIOpsLab，可构建自主云AI Agent
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：2732字

AIOpsLab：一个用于云自动化运维的开源AI Agents

本文概述了由微软、加州大学伯克利分校和伊利诺伊大学等机构联合开源的AIOpsLab项目。AIOpsLab是一个用于云自动化运维的AI Agents，旨在模拟真实云服务环境中的复杂操作任务，实现故障的自动化检测、定位和解决。其核心在于通过AI Agents与真实云环境的交互，提升云服务的运维效率和可靠性。

1. AIOpsLab 的核心功能

AIOpsLab 的主要功能包括：自动化故障检测、定位和解决；高度可观测性，提供深入的系统状态和应用环境洞察；支持人类、数字和AI Agents 的不同协作模式；模块化设计，易于扩展新应用程序、工作负载和故障场景。

2. AIOpsLab 的架构组成

AIOpsLab 的架构包含五个关键部分：

1. 协调器 (Coordinator): 协调器是AIOpsLab的核心，负责与智能体（Agents）建立会话，分配任务，共享信息（包括问题描述、响应格式指南和可调用的API），验证并执行智能体的操作，并拥有对部署的特权访问权，可以代表智能体采取行动（如扩展、重新部署等）。它还负责调用工作负载和故障生成器。
2. 服务 (Services): 该模块使AIOpsLab能够适应不同的真实云服务环境，例如微服务、无服务器和单体服务等。并利用开源应用套件DeathStarBench提供受控环境下的生产复现和研究。
3. 工作负载生成器 (Workload Generator): 负责创建正常和故障场景的模拟，以测试代理在不同条件下的性能。它根据协调器的规范生成符合要求的工作负载，包括正常场景（模拟日常活动周期和多用户交互）和故障场景（模拟资源耗尽、边缘情况或级联故障等）。
4. 故障生成器 (Fault Injector): AIOpsLab 的创新功能，用于在各种通用云场景中进行细粒度的故障注入，模拟由生产启发的复杂故障全流程。它可以在不同系统级别注入故障，暴露根本原因，并考虑云微服务之间的相互依赖性。
5. 可观测性 (Observability): 提供全面监控能力，包括Jaeger追踪、Filebeat和Logstash格式化应用日志，以及Prometheus监控的系统指标，并捕获低级别系统信息（如系统调用日志和集群信息）。通过API允许用户选择所需信息，确保量身定制的可观测性。

3. AIOpsLab 的优势和应用

AIOpsLab 的开源特性使得研究人员能够深入研究云服务运维中的各种问题，并开发新的AI驱动的解决方案。其模块化设计和可扩展性使其能够适应不同的云环境和应用场景。通过与DeathStarBench和Blueprint等工具的集成，AIOpsLab 能够在学术研究和生产环境中发挥重要作用，促进云服务运维技术的进步。

4. 总结

AIOpsLab 提供了一个强大的、可扩展的平台，用于研究和开发基于AI的云自动化运维技术。其开源特性和丰富的功能使其成为一个宝贵的资源，有望推动云服务运维的自动化和智能化发展。

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