私は、SREオンコールエンジニア向けのLLM根本原因仮説を生... ノート

私は、SREオンコールエンジニア向けのLLM根本原因仮説を生成するオープンソースAWS DevOpsエージェントを作成しています。

1日目/100日目。 過去2ヶ月間、空き時間にオンコールエンジニア向けのオープンソースツールを開発してきました。Kubernetesアラートが発火すると、自動的にコンテキストを収集し、「なぜ」に対する仮説を、証拠と仮説が間違っている場合に検証する方法とともにTelegramに送信します。設計上、クラスター内の何も触りません。昨日、初めて実際のEKSクラスターで実行したところ、コストは13セントでした。精度を正直に測定しました。ローカルモデルは難しいシナリオで7件中5件正解し、クラウドモデルは6件中6件正解しました。私は2つのうちどちらかをお願いしています。もしあなたがKubernetesを使用し、オンコール業務を担当しているなら、最近の夜間のインシデントについて25分間のチャットをさせていただけると嬉しいです。あるいは、インストールして壊してみてください。単一のhelm installコマンドで実行できます(リンクはコメント欄にあります)。⭐GitHubのスターは求めていません。あなたのどんな意見でも求めています。プロジェクト: https://github.com/maxuver/sentinelops
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