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microsoft Los investigadores han lanzado un marco de inteligencia artificial (IA) de código abierto para agentes que operan en entornos de nube. Se llama AIOpsLab y es un marco de investigación basado en principios que permite a los desarrolladores crear, probar, comparar y mejorar agentes AIOps. El marco es compatible con el servicio Azure AI Agent. AIOpsLab utiliza una interfaz de middleware, un generador de errores y carga de trabajo, así como una capa de observabilidad que muestra una amplia gama de datos de telemetría. En particular, la compañía dijo que se aceptó un documento sobre el marco en el Simposio anual ACM sobre Computación en la Nube (SoCC'24).
Microsoft lanza AIOpsLab para agentes basados en la nube
Los servicios basados en la nube y las organizaciones que los aprovechan a menudo enfrentan importantes desafíos operativos, especialmente en el diagnóstico y mitigación de errores. Los agentes AIOps, también conocidos como agentes de inteligencia artificial para operaciones de TI, son herramientas basadas en software que se utilizan para monitorear, analizar y optimizar los sistemas en la nube y resolver estos desafíos operativos.
Investigadores de Microsoft, en un Publicación de blogdestacó que cuando se trata de análisis de causa raíz de incidentes (RCA) o clasificación, los agentes AIOps dependen de servicios y conjuntos de datos propietarios, y solo utilizan marcos que atienden a soluciones específicas. Esto no logra captar la naturaleza dinámica de los servicios en la nube en el mundo real.
Para resolver este problema, la compañía ha lanzado un marco unificado de código abierto llamado AIOpsLab para desarrolladores e investigadores que les permitirá diseñar, desarrollar, evaluar y mejorar las capacidades de los agentes. Una de las formas básicas de resolver el problema es separar estrictamente el proxy y el servicio de aplicación mediante una interfaz intermedia. Esta interfaz se puede utilizar para integrar y ampliar otras partes del sistema.
Esto permite al agente AIOps abordar el problema paso a paso, simulando escenarios de la vida real. Por ejemplo, se podría enseñar a un agente a encontrar primero una descripción del problema, luego comprender las instrucciones y luego utilizar las interfaces de programación de aplicaciones (API) disponibles para invocar acciones.
AIOpsLabs también viene con un generador de errores y cargas de trabajo que se puede utilizar para capacitar a estos agentes de IA. Puede crear simulaciones de escenarios normales y defectuosos para permitir que los agentes de AIOps adquieran conocimientos sobre cómo resolverlos y eliminar cualquier comportamiento no deseado.
Además, AIOpsLab también viene con una capa de monitoreo extensible que brinda capacidades de monitoreo al desarrollador. Debido a que el sistema recopila una amplia gama de datos de telemetría, el marco solo puede mostrar datos relevantes para agentes específicos, lo que permite a los desarrolladores una forma granular de realizar cambios.
AIOpsLab actualmente admite cuatro tareas principales dentro del dominio AIOps: detección de incidentes, localización, diagnóstico de causa raíz y mitigación. Actualmente, el marco de IA de código abierto de Microsoft es disponible En GitHub con licencia MIT para casos de uso personal y comercial.
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