微软携手加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学等研究机构，近日共同开源了AIOpsLab项目。该项目致力于为云自动化运维提供智能代理系统，旨在模拟真实云服务环境中的复杂操作任务，实现故障的自动检测、定位与解决，从而大幅提升云服务的可观测性和运维效率。
项目采用模块化设计，便于人类与数字代理的协作，支持开发者扩展应用程序，处理各种工作负载及故障场景。AIOpsLab的架构由协调器、服务、工作负载生成器、故障生成器和可观测性五个关键部分构成。
协调器负责与智能体建立会话，共享基准测试问题的信息，并通过调用一系列文档化的API（如获取日志、指标等）协助智能体有效完成任务。同时，协调器还能代表智能体进行操作，如扩展或重新部署服务，确保智能体在实际环境中顺利运行。
服务模块能够适应多种真实云服务环境，包括微服务、无服务器及单体服务。AIOpsLab还利用开源应用套件DeathStarBench，为研究人员提供在受控环境中复现和研究生产事件的工具。通过集成Blueprint等工具，AIOpsLab还能扩展到其他学术和生产服务中，便于快速部署新变体。
工作负载生成器在AIOpsLab中扮演重要角色，负责创建正常和故障场景的模拟，以测试智能体在不同条件下的性能。它根据协调器的规范生成相应的工作负载，帮助用户在多种情况中进行测试。
故障生成器是AIOpsLab的创新功能，能够在多种云场景中实施细粒度的故障注入。这一功能能模拟复杂的故障全流程，并考虑微服务之间的相互依赖性，为用户提供全面的测试与评估能力。
最后，可观测性功能通过整合多种监控工具，提升AIOpsLab的全面监控能力，确保用户能够获得定制化的系统信息，以便在可能的数据过载情况下进行有效管理。
开源地址：https://github.com/microsoft/AIOpsLab/?tab=readme-ov-file
🌐 微软与高校联合开源AIOpsLab，旨在提升云服务的自动化运维能力。
🛠️ AIOpsLab由协调器、服务、工作负载生成器、故障生成器和可观测性五大部分构成，支持多种云服务环境。
🔍 可观测性功能整合多种监控工具，确保用户获得有效的系统信息和监控能力。
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