AIOpsLab – 微软等机构共同开源的面向 AIOps 代理的综合 AI 框架-爱论文

AIOpsLab是什么

AIOpsLab是微软公司、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学香槟分校、微软研究院等机构推出的，用在构建、评估和改进云服务运营管理AIOps代理的原型框架。AIOpsLab基于模块化设计，整合应用程序、负载和故障生成器，模拟真实生产场景。AIOpsLab采用代理-云接口（ACI），提供标准化API供代理调用，支持从故障检测到根本原因分析和缓解的完整运营生命周期。框架具备强大的可观测性，收集多层面遥测数据，为AIOps工具评估提供丰富上下文信息，助力提升云服务自主性和自愈能力，适用于不同规模和时间尺度的运行。

AIOpsLab的主要功能

模块化设计：基于模块化架构，灵活地集成和扩展不同的应用程序、负载生成器和故障生成器。代理-云接口（ACI）：基于ACI作为代理与云环境之间的协调器，为代理提供标准化的API接口。负载和故障模拟：框架具备强大的负载生成器和故障生成器，能模拟真实生产环境中的各种负载模式和故障场景。全面的可观测性：配备丰富的可观测性层，收集多层面的遥测数据，包括日志、指标、追踪等。运营生命周期支持：框架支持云服务运营的完整生命周期，包括故障检测、根本原因分析、缓解措施执行等各个阶段。

AIOpsLab的技术原理

编排器：作为核心组件，编排器负责协调代理与云环境之间的交互。与代理建立会话，提供问题描述、指令和可用API等信息，根据代理的请求执行相应的操作。编排器能调用负载生成器和故障生成器，创建服务中断作为基准测试问题。服务抽象：对多种服务进行抽象，模拟生产环境中的多样性。基于开源应用程序套件和工具，如DeathStarBench和BluePrint，部署和管理基于不同架构（如微服务、无服务器和单体架构）的服务。负载生成器：根据编排器提供的规格，负载生成器生成符合要求的负载模式。用基于真实生产痕迹训练的模型生成负载，模拟正常和故障场景下的用户行为、资源消耗等，为代理提供丰富的测试场景。故障生成器：故障生成器是通用的故障注入工具，在不同系统层面注入故障，模拟复杂的生产故障。它结合应用程序和领域知识，创建适应AIOps场景的策略和预言机，保持语义完整性和考虑云微服务之间的依赖关系。可观测性层：基于集成多种工具（如Jaeger、Filebeat、Logstash和Prometheus等），可观测性层收集系统的遥测数据，包括追踪、日志、指标和底层系统信息等。

AIOpsLab的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/microsoft/AIOpsLab/arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.12165

AIOpsLab的应用场景

云服务提供商：实时监控云基础设施，自动检测和响应故障，快速定位并修复问题，减少人工干预，提高服务可用性和客户满意度。企业IT运维：实时监控企业IT系统，自动检测故障并提供信息，帮助运维团队快速定位和解决问题，保障业务连续性。金融行业：实时监控交易系统，及时预警和处理异常，确保交易系统的稳定运行，避免经济损失。教育与研究：为高校和研究机构提供实验环境，帮助学生和研究人员学习AIOps技术和云服务运营管理。

AIOpsLab &#8211; 微软等机构共同开源的面向 AIOps 代理的综合 AI 框架

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AIOpsLab的主要功能

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