现代组织越来越依赖强大的云基础设施,以确保业务连续性和操作效率。通过应用人工智能,企业可以更有效地管理云操作事件,减少不必要的人工干预,并提高整体运营效率。
组织在管理云操作事件时面临重大挑战,尤其是在复杂的组织结构中,日常发生的大量事件使得手动管理成为不切实际。借助本文介绍的方法,企业能够构建一个基于人工智能的事件驱动的操作助手,自动响应操作事件,从而提升生产力。
现代企业高度依赖强大的云基础设施,以确保业务连续性和运营效率。操作健康事件包括操作问题、软件生命周期通知等,都是云操作管理的关键输入。处理这些事件的低效可能导致计划外的停机、不必要的成本以及收入损失。
然而,管理云操作事件面临诸多挑战,尤其是在复杂的组织结构下。随着服务和资源跨越数百个账户,组织每天可能会面临海量操作事件,使得手动管理 impractical。虽然传统的编程方法提供了自动化能力,但它们通常伴随着显著的开发和维护开销,以及日益复杂的映射规则和不灵活的优先级逻辑。
本文将展示如何创建一个基于人工智能的、事件驱动的操作助手,自动响应操作事件。该助手使用了 、、 等 AWS 服务。该助手可以根据组织政策过滤无关事件,推荐行动,在集成的 IT服务管理工具中创建和管理问题票据,并查询知识库以获取与操作事件相关的见解。
通过协调一组人工智能端点,本解决方案的智能设计能够自动化复杂任务,简化云操作事件的修复流程。这一方法帮助组织克服管理大量操作事件的挑战,确保在复杂的云驱动环境中进行最小限度的人类监督,从而提高业务连续性和运营效率。
_操作事件_是指在组织云环境中发生的可能影响工作负载性能、弹性、安全性或成本的事件。例如,部分 AWS 来源的操作事件包括:
然而,操作事件不仅限于 AWS来源的事件。它们也可以来自您自己的工作负载或本地环境。原则上,任何能够与您的操作管理集成并对工作负载健康至关重要的事件都可以被视为操作事件。
操作事件管理是一个全面的过程,提供从头到尾的高效处理。这一过程包括通知、优先级划分、进度跟踪、行动和大规模的归档报告。以下是每个步骤中典型任务的细分:
一个简化的流程应包含确保事件被及时检测、优先处理、采取行动并记录以备未来参考和合规的步骤,从而实现大规模的高效操作事件管理。然而,传统的编程自动化在处理多任务时存在局限性。例如,基于事件属性的噪声过滤规则在面对组织变化、服务扩展或新数据源格式时缺乏灵活性,导致复杂性增加。
通过关键词匹配自由文本描述来自动化影响分析是不切实际的。将事件转化为票务需要手动生成行动提示,并且缺乏与源事件的关联。从复杂的事件更新线程中提取事件情节也面临挑战。
让我们探索一个基于人工智能的解决方案,看看它如何帮助解决这些挑战并提高生产力。
该解决方案使用 AWS Health 与 AWS Security Hub 的发现作为操作事件来源,以演示工作流程。可以通过遵循事件驱动架构 (EDA) 方法扩展以包含其他类型的操作事件——无论是来自 AWS 还是非 AWS 来源。
该解决方案设计为完全无服务器的在 AWS 上部署,并可以使用 AWS Cloud Development Kit (AWSCDK) 作为基础设施代码 (IaC)。
Slack 用作主要用户界面,但您也可以使用其他消息工具,例如 Microsoft Teams。
运行和托管该解决方案的费用取决于实际查询的消费量和向量存储的大小以及 Amazon Kendra 文档库的大小。有关定价详细信息,请参见 、 和 。
可在附带的 GitHub 存储库中找到。
以下图示展示了解决方案架构。
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该解决方案由三层微服务组成,以下是各层的详细讨论。
事件处理层负责管理通知、确认和行动的优先级划分。其主要逻辑由使用 Step Functions 实现的两个关键工作流程控制。
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人工智能层处理 、 和用户界面 (Slack 聊天) 之间的交互。它包含几个关键组件。
OpsAgent 是一款由 驱动的操作助手,能够根据事件类型和文本描述对操作事件做出反应。OpsAgent 由在 Amazon Bedrock 上的其他两个 AI模型端点提供支持,这些模型专注于不同的知识领域。一个 被定义并附加到 OpsAgent,使其能够通过协调 AI 端点的工作来解决更复杂的问题,以及无人工干预地采取例如创建票据等行动。
OpsAgent 在事件过滤、优先级划分和 ITSM 操作时,预先嵌入了公司要求的政策和指导方针。请参见 (在 escalation_runbook 标签之间)。
OpsAgent 使用两个支持 AI 模型的端点:
这些专用端点与专业的 RAG 数据源的结合,能帮助分解复杂任务,提高准确性,并确保使用正确的模型。
人工智能层还包括两个 AI 编排 Step Functions 工作流。这些工作流管理 AI 代理、AI 模型端点以及与用户的交互 (通过 Slack聊天):
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存档和报告层处理流式传输、存储、提取、转换和加载 (ETL) 操作事件数据。它还为 BI仪表板和报告分析准备数据湖,但此解决方案不包括实际的仪表板实现;其准备了一个操作事件数据湖以供后续开发。
您可以利用该解决方案进行自动事件通知、自主事件确认和操作优先级划分,通过设置虚拟监督员或操作员来遵循组织的政策。该虚拟操作员配备了多个 AI能力——每个能力专注于特定的知识领域——例如生成推荐行动或向 ITSM 工具发出票据的行动,如下图所示:
![用例示例 删除)
虚拟事件监督员根据您的政策过滤掉噪声,如下图所示:
![用例示例 删除)
AI 可以使用与特定 AWS 健康事件相关的票据,提供这些票据的最新状态更新,如下图所示:
![用例示例 删除)
以下图展示了助手如何评估复杂的操作事件线程以提供有价值的见解。
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最后,以下图展示了一个更复杂的用例。
![用例示例 删除)
要部署此解决方案,您必须满足以下先决条件:
设置 Slack:
使用以下命令为工作账户准备您的部署环境。确保您不是在任何现有 AWS CDK 项目的根目录下运行该命令。此步骤仅在您选择的工作账户与管理
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