論文の概要: AIOpsLab: A Holistic Framework to Evaluate AI Agents for Enabling Autonomous Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06706v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 04:17:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:29:19.513141
• Title: AIOpsLab: A Holistic Framework to Evaluate AI Agents for Enabling Autonomous Clouds
• Title（参考訳）: AIOpsLab: 自律クラウドを実現するためのAIエージェントを評価するための全体論的なフレームワーク
• Authors: Yinfang Chen, Manish Shetty, Gagan Somashekar, Minghua Ma, Yogesh Simmhan, Jonathan Mace, Chetan Bansal, Rujia Wang, 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おり、人間の作業量を削減し、顧客への影響を最小限にする。 大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントの最近の進歩は、エンドツーエンドとマルチタスクの自動化を可能にすることで、AIOpsに革命をもたらしている。 マイクロサービスクラウド環境をデプロイし、障害を注入し、ワークロードを生成し、テレメトリデータをエクスポートするフレームワークであるAIOPSLABを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.464941027105306
• License:
• Abstract: AI for IT Operations (AIOps) aims to automate complex operational tasks, such as fault localization and root cause analysis, to reduce human workload and minimize customer impact. While traditional DevOps tools and AIOps algorithms often focus on addressing isolated operational tasks, recent advances in Large Language Models (LLMs) and AI agents are revolutionizing AIOps by enabling end-to-end and multitask automation. This paper envisions a future where AI agents autonomously manage operational tasks throughout the entire incident lifecycle, leading to self-healing cloud systems, a paradigm we term AgentOps. Realizing this vision requires a comprehensive framework to guide the design, development, and evaluation of these agents. To this end, we present AIOPSLAB, a framework that not only deploys microservice cloud environments, injects faults, generates workloads, and exports telemetry data but also orchestrates these components and provides interfaces for interacting with and evaluating agents. We discuss the key requirements for such a holistic framework and demonstrate how AIOPSLAB can facilitate the evaluation of next-generation AIOps agents. Through evaluations of state-of-the-art LLM agents within the benchmark created by AIOPSLAB, we provide insights into their capabilities and limitations in handling complex operational tasks in cloud environments.
• Abstract（参考訳）: 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おり、人間の作業量を削減し、顧客への影響を最小限にする。 従来のDevOpsツールとAIOpsアルゴリズムは、独立した運用タスクに対処することに集中することが多いが、Large Language Models(LLM)とAIエージェントの最近の進歩は、エンドツーエンドとマルチタスクの自動化を可能にすることで、AIOpsに革命をもたらしている。 本稿では、AIエージェントがインシデントライフサイクル全体を通して自律的に運用タスクを管理し、セルフヒーリングクラウドシステム、AgentOpsと呼ばれるパラダイムを実現する未来を構想する。 このビジョンを実現するには、これらのエージェントの設計、開発、評価をガイドする包括的なフレームワークが必要である。 この目的のために、私たちは、マイクロサービスクラウド環境をデプロイし、障害を注入し、ワークロードを生成し、テレメトリデータをエクスポートするフレームワークであるAIOPSLABを紹介します。 このような包括的フレームワークのキー要件について議論し、AIOPSLABが次世代AIOpsエージェントの評価をいかに促進できるかを実証する。 AIOPSLABが作成したベンチマーク内で、最先端のLLMエージェントの評価を通じて、クラウド環境における複雑な運用タスクを扱う際の、その機能と制限に関する洞察を提供する。

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