K8sGPT、AI をベースにした究極のクラウドネイティブ ツール

人工知能と機械学習の台頭により、企業や組織は競争上の優位性を獲得するためにこれらのテクノロジーを活用する革新的な方法をますます模索しています。この分野で最も強力なツールの 1 つは、Kubernetes オーケストレーションの利点と GPT モデルの高度な自然言語処理機能を組み合わせた K8sGPT (GPT on Kubernetes) です。

K8sGPT は、医療や金融から電子商取引や教育まで、多くの業界に革命を起こす可能性を秘めた画期的なツールであると言っても過言ではありません。自然言語データを分析および理解する能力は比類がなく、大量のテキスト データから洞察を得たいと考えている企業や組織にとって貴重なツールとなります。

1. K8sGPT とは何ですか?

K8sGPT は、Kubernetes クラスターをスキャンし、わかりやすい英語で問題を診断およびトリアージするためのツールです。 SRE の経験をアナライザーに組み込むことで、最も価値のある関連情報を抽出し、人工知能に基づいて情報を充実および改善して問題解決をサポートします。

2. K8sGPTはどのように機能しますか?

一般的に、K8sGPT は、Kubernetes クラスターの問題を診断およびトリアージするプロセスを識別して簡素化するように設計された一連のアナライザーを使用します。これらのアナライザーは SRE の経験があり、最も正確で関連性の高い情報を提供します。

K8sGPT の組み込みアナライザーの詳細については、以下を参照してください。

1. ポッドアナライザー

このアナライザーは、Pod に関連付けられた構成を調べ、Pod がクラッシュしたりリソースが過剰にコミットされたりする原因となる問題がないかチェックします。

2. PVCアナライザー

このアナライザーは主に PVC の構成情報をチェックし、データ損失やその他のストレージ関連の問題を引き起こす可能性のある問題がないかチェックします。

3. サービスアナライザー

このアナライザーは、サービスの構成パラメータをチェックし、サービスのダウンタイムやパフォーマンスの低下を引き起こす可能性のある問題を検出します。

4. デプロイメントアナライザー

このアナライザーは、デプロイメントの構成を調べ、リソースの使用不足または過剰の原因となる可能性のある問題をチェックします。

5. NodeAnalyzer: このアナライザーは、Kubernetes クラスター内のノード情報をチェックし、ノードの健全性、使用率、容量に関連する問題がないかチェックします。

もちろん、上記のコア アナライザーに加えて、エントリ アナライザー、スケジュールされたタスク アナライザー、イベント アナライザーなど、実際のビジネス シナリオで使用できる便利なアナライザーもいくつかあります。

AI バックエンドの場合、K8sGPT はデフォルトのバックエンド プラットフォームとして OpenAI を使用します。 Azure OpenAI プロバイダーや FakeAI プロバイダーなどの他のバックエンドに切り替えることもできます。

3. K8sGPT はどのような問題点を解決するのに役立ちますか?

この画期的な革新的なツールに基づいて、K8sGPT は以下に示すように多くのことに役立ちます。

1. Kubernetes クラスターの障害を診断する

K8sGPT は、Kubernetes クラスターのログやその他の重要なデータを分析して、現在のシステム環境の潜在的な問題を特定するのに役立ちます。これにより、特に SRE、プラットフォーム、DevOps エンジニアは、クラスター内で何が起こっているかを迅速に把握し、問題の根本原因を見つけることができます。

2. Kubernetes クラスタの分類の問題

K8sGPT は、クラスター内の問題のトリアージと診断に重点を置き、ログや複数のツールのノイズを排除して、問題の根本原因を迅速に見つけるのに役立ちます。

3. Kubernetesクラスタの信頼性を向上する

K8sGPT を使用して Kubernetes クラスターの健全性を定期的に分析することで、ダウンタイムやその他の問題が発生する前に問題を積極的に特定して解決できます。

4. 特定のリソースのトラブルシューティング

実際の運用環境のシナリオでは、サービスやデプロイメントなどの特定のリソース、または特定の名前空間で問題が発生した場合、K8sGPT を使用すると、特定のリソースまたは特定の名前空間のトラブルシューティングを簡単に行うことができます。

5. データを匿名化する

分析中に、K8sGPT は、Pod 名、名前空間、リソース名などの機密情報が含まれている可能性のあるデータを取得します。これらの情報は、特定のグループに対して厳密に機密として分類されるか、個人に対してさらに制限されることがあります (C3、C4 データ分類)。 K8sGPT は、AI バックエンドに送信されるときにデータをマスクし、ソリューションがユーザーに返されるときにデータの匿名化を解除するために使用できるキーに置き換えることで、このデータを簡単に匿名化する機能を提供します。

4. K8sGPT の使い方は?

一般的に、K8sGPT は CLI (コマンド ライン インターフェイス) ツールとして、または Kubernetes クラスターのオペレーターとしてインストールできます。

1. CLI ベースのインストール:

 [leonli@leonLab ~ ] % brew tap k8sgpt-ai/k8sgpt Warning: No remote 'origin' in /opt/homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-services, skipping update! Running `brew update --auto-update`... ==> Auto-updated Homebrew! Updated 1 tap (kubescape/tap). You have 16 outdated formulae and 1 outdated cask installed. ==> Tapping k8sgpt-ai/k8sgpt Cloning into '/opt/homebrew/Library/Taps/k8sgpt-ai/homebrew-k8sgpt'... remote: Enumerating objects: 86, done. remote: Counting objects: 100% (86/86), done. remote: Compressing objects: 100% (85/85), done. remote: Total 86 (delta 51), reused 2 (delta 0), pack-reused 0 Receiving objects: 100% (86/86), 18.77 KiB | 98.00 KiB/s, done. Resolving deltas: 100% (51/51), done. Tapped 1 formula (14 files, 37.7KB).

 [leonli@leonLab ~ ] % brew install k8sgpt Warning: No remote 'origin' in /opt/homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-services, skipping update! Running `brew update --auto-update`... ==> Fetching k8sgpt-ai/k8sgpt/k8sgpt ==> Downloading https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt/releases/download/v0.3.0/k8sgpt_Darwin_arm64.tar.gz ==> Downloading from https://objects.githubusercontent.com/github-production-release-asset-2e65be/617152691/d9f59995-7f66-468b-9a21-2dd6a2f3c7ea?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKI ######################################################################## 100.0% ==> Installing k8sgpt from k8sgpt-ai/k8sgpt 🍺 /opt/homebrew/Cellar/k8sgpt/0.3.0: 6 files, 55.5MB, built in 3 seconds ==> Running `brew cleanup k8sgpt`... Disable this behaviour by setting HOMEBREW_NO_INSTALL_CLEANUP. Hide these hints with HOMEBREW_NO_ENV_HINTS (see `man brew`).

 [leonli@leonLab ~ ] % /opt/homebrew/Cellar/k8sgpt/0.3.0/bin/k8sgpt version k8sgpt version 0.3.0

はい、終わり。

2. オペレータベースのインストール:

通常、K8sGPT が Kubernetes クラスターにインストールされている場合は、k8sgpt-operator を使用します。

オペレーター モードに基づいて、Kubernetes クラスターで K8sGPT を有効にすることを目的としています。これにより、管理された K8sGPT ワークロードの動作と範囲を定義するカスタム リソースを作成できるようになります。分析と出力は、既存のワークフローに統合するように構成することもできます。

この動作モードは、構築するクラスター環境の継続的な監視に最適であり、既存の監視 (Prometheus や Alertmanager など) と統合できます。

 [leonli@leonLab ~ ] % helm repo add k8sgpt https://charts.k8sgpt.ai/ [leonli@leonLab ~ ] % helm install release k8sgpt/k8sgpt-operator -n k8sgpt-operator-system --create-namespace

次に、実行例を簡単に紹介します。

（1）キーを作成する

[leonli@leonLab ~ ] % kubectl create secret generic k8sgpt-sample-secret --from-literal=openai-api-key=$OPENAI_TOKEN -n k8sgpt- operator-system

（２）K8sGPT設定オブジェクトを適用する

[leonli@leonLab ~ ] % kubectl apply -f - << EOF apiVersion: core.k8sgpt.ai/v1alpha1 kind: K8sGPT metadata: name: k8sgpt-sample namespace: k8sgpt-operator-system spec: model: gpt-3.5-turbo backend: openai noCache: false version: v0.3.0 enableAI: true secret: name: k8sgpt-sample-secret key: openai-api-key EOF

（３）展開結果を見る

カスタム リソースが適用されると、K8sGPT コンポーネントのインストールが開始され、数分後には以下に示すように分析された結果オブジェクトを確認できるようになります。

 [leonli@leonLab ~ ] % kubectl get results -o json | jq . { "apiVersion": "v1", "items": [ { "apiVersion": "core.k8sgpt.ai/v1alpha1", "kind": "Result", "metadata": { "creationTimestamp": "2023-04-26T09:45:02Z", "generation": 1, "name": "placementoperatorsystemplacementoperatorcontrollermanagermetricsservice", "namespace": "default", "resourceVersion": "108371", "uid": "f0edd4de-92b6-4de2-ac86-5bb2b2da9736" }, "spec": { "details": "The error message means that the service in Kubernetes doesn't have any associated endpoints, which should have been labeled with \"control-plane=controller-manager\". \n\nTo solve this issue, you need to add the \"control-plane=controller-manager\" label to the endpoint that matches the service. Once the endpoint is labeled correctly, Kubernetes can associate it with the service, and the error should be resolved.",

5. 一般的なK8sGPT 操作の例は何ですか?

インストールが完了すると、以下のように現在の K8sGPT コンポーネントのバージョンを確認できます。

 [leonli@leonLab ~ ] % /opt/homebrew/Cellar/k8sgpt/0.3.0/bin/k8sgpt version k8sgpt version 0.3.0

現在の K8sGPT が最新バージョンであることがわかりました。このとき、「--help」コマンドを使用してインデックス指示操作を実行できます。

たとえば、操作は次のように k8sgpt フィルター リスト コマンドに基づいています。

Kubernetes クラスターの問題を分析するには、次のコマンドを実行します。詳細については、以下を参照してください。

もちろん、上記のコマンドラインに加えて、次のような関連コマンドラインも日常のシナリオで広く使用されています。

 [leonli@leonLab ~ ] % k8sgpt generate && k8sgpt auth &&

企業や組織が人工知能と機械学習を活用する革新的な方法を模索し続ける中、K8sGPT は目標達成を支援する強力なツールとして浮上しています。高度な自然言語処理機能と Kubernetes オーケストレーションの利点を備えた K8sGPT は、テキスト データを分析および理解する方法を変え、多くの業界でイノベーションを推進する可能性があります。