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使用Amazon Bedrock Admock Workflow自动化Amazon EKS故障排除

2025年4月16日 20:13 33 Comments
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在这篇文章中，我们演示了如何编排多个亚马逊基岩代理商来创建复杂的亚马逊EKS故障排除系统。通过启用专业代理商之间的合作（来自K8SGPT的见解并通过ARGOCD框架执行行动），您可以建立一个全面的自动化，以最少的人为干预来识别，分析和解决集群问题。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
随着组织扩展其亚马逊弹性Kubernetes服务（Amazon EKS）的部署，平台管理员在有效管理多租户集群方面面临越来越多的挑战。诸如调查POD故障，解决资源限制和解决错误配置之类的任务可以消耗大量的时间和精力。团队不应花费宝贵的工程时间手动解析日志，跟踪指标和实施修复程序，而应专注于推动创新。现在，凭借生成AI的力量，您可以改变Kubernetes操作。通过实施智能集群监控，模式分析和自动补救措施，您可以大大减少平均识别时间（MTTI）和平均解决（MTTR）的平均时间（MTTR）（aws Re：Invent 2024），我们宣布了Amazon Bedrock（预览）的多代代理协作能力。通过多代理协作，您可以在需要专门技能的复杂多步骤任务上共同构建，部署和管理多个AI代理。因为对EKS群集进行故障排除涉及从多个可观察性信号中获得见解，并使用连续集成和部署（CI/CD）管道应用修复程序，因此多代理工作流程可以帮助操作团队简化EKS群集的管理。 Workflow Manager代理可以与单个代理集成，这些代理与单个可观察性信号和CI/CD Workflow接口，以根据用户提示进行协调和执行任务。在这篇文章中，我们演示了如何协调多个亚马逊床架代理，以创建一个精致的Amazon Eks Eks Exks Difcess Indersing System。通过启用专业代理之间的合作 - 从K8SGPT衍生的见解并通过ARGOCD框架执行行动 - 您可以建立一个全面的自动化，以识别，分析和解析人类干预最少的集群问题。解决方案概述构建以下核心组合
任务 力量 解析 协调 时间 构建 管理员 模式分析 大量的 EKS 解决 CD CI 可观察性 全面的 Amazon 最少的 集群 操作 MTTR 管理 自动化 平均时 代理 平均时间 故障排除 根据 AI Kubernetes