論文の概要: Building AI Agents for Autonomous Clouds: Challenges and Design Principles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12165v2
- Date: Wed, 31 Jul 2024 06:01:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 19:55:28.178276
- Title: Building AI Agents for Autonomous Clouds: Challenges and Design Principles
- Title（参考訳）: 自律クラウドのためのAIエージェントの構築 - 課題と設計原則
- Authors: Manish Shetty, Yinfang Chen, Gagan Somashekar, Minghua Ma, Yogesh Simmhan, Xuchao Zhang, Jonathan Mace, Dax Vandevoorde, Pedro Las-Casas, Shachee Mishra Gupta, Suman Nath, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan,
- Abstract要約: AI for IT Operations(AIOps)は、障害のローカライゼーションや根本原因分析といった複雑な運用タスクを自動化することを目的としている。
このビジョンペーパーは、まず要求をフレーミングし、次に設計決定について議論することで、そのようなフレームワークの基礎を定めています。
アプリケーションをオーケストレーションし,カオスエンジニアリングを使用してリアルタイム障害を注入するエージェント-クラウドインターフェースを活用したプロトタイプ実装であるAIOpsLabと,障害のローカライズと解決を行うエージェントとのインターフェースを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.03870042416836
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The rapid growth in the use of Large Language Models (LLMs) and AI Agents as part of software development and deployment is revolutionizing the information technology landscape. While code generation receives significant attention, a higher-impact application lies in using AI agents for operational resilience of cloud services, which currently require significant human effort and domain knowledge. There is a growing interest in AI for IT Operations (AIOps) which aims to automate complex operational tasks, like fault localization and root cause analysis, thereby reducing human intervention and customer impact. However, achieving the vision of autonomous and self-healing clouds through AIOps is hampered by the lack of standardized frameworks for building, evaluating, and improving AIOps agents. This vision paper lays the groundwork for such a framework by first framing the requirements and then discussing design decisions that satisfy them. We also propose AIOpsLab, a prototype implementation leveraging agent-cloud-interface that orchestrates an application, injects real-time faults using chaos engineering, and interfaces with an agent to localize and resolve the faults. We report promising results and lay the groundwork to build a modular and robust framework for building, evaluating, and improving agents for autonomous clouds.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発とデプロイメントの一部としてのLarge Language Models(LLM)とAI Agentsの利用の急速な成長は、情報技術の展望に革命をもたらしている。
コード生成は大きな注目を集める一方で、AIエージェントをクラウドサービスの運用上のレジリエンスに使用する場合、よりインパクトの高いアプリケーションは、現在、かなりの人的努力とドメイン知識を必要としている。
AI for IT Operations(AIOps)には、障害のローカライゼーションや根本原因分析といった複雑な運用タスクを自動化することを目的としている。
しかし、AIOpsによる自律的および自己修復クラウドのビジョンを達成するには、AIOpsエージェントの構築、評価、改善のための標準フレームワークが欠如しているため、障害となる。
このビジョンペーパーは、まず要求をフレーミングし、それを満たす設計決定について議論することで、そのようなフレームワークの基礎を定めます。
また、アプリケーションをオーケストレーションし、カオスエンジニアリングを使用してリアルタイム障害を注入するエージェント-クラウドインターフェースを活用したプロトタイプ実装であるAIOpsLabや、障害のローカライズと解決を行うエージェントとのインターフェースも提案する。
我々は有望な結果を報告し、自律クラウドのエージェントの構築、評価、改善のためのモジュラーで堅牢なフレームワークを構築するための基礎を築きます。
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