让 K8s 更简单!8款你不得不知的 AI 工具-Part 2

在 part 1 中,我们探讨了目前比较流行的四种 OpenAI 开源工具。在今天的 part 2 中我们将探究另外三种不同的 OpenAI 开源工具并介绍一些与 Appilot 相关的内容。

Kubectl-GPT

Kubectl-GPT 是一个 kubectl 插件,可使用 GPT 模型从自然语言输入生成 kubectl 命令 。该插件引入了 kubectl GPT 命令,它的唯一使命就是在 Kubernetes 集群中实现您的请求。

安装

Homebrew

bash 复制代码
# Install Homebrew: https://brew.sh/ 
brew tap devinjeon/kubectl-gpt https://github.com/devinjeon/kubectl-gpt
brew install kubectl-gpt

Krew

bash 复制代码
# Install Krew: https://krew.sigs.k8s.io/docs/user-guide/setup/install/
kubectl krew index add devinjeon https://github.com/devinjeon/kubectl-gpt
kubectl krew install devinjeon/gpt

需要使用自然语言输入运行命令行工具,生成 kubectl 命令。

arduino 复制代码
kubectl gpt "<WHAT-YOU-WANT-TO-DO>"

前提条件

开始之前,请确保将 OpenAI API 密钥设置为名为 OPENAI_API_KEY 的环境变量。

然后您可以在 .zshrc.bashrc 文件中添加以下一行:

ini 复制代码
export OPENAI_API_KEY=<your-key>

当然,这取决于 OpenAI GPT API 所支持的语言,比如:

css 复制代码
# English
kubectl gpt "Print the creation time and pod name of all pods in all namespaces."
kubectl gpt "Print the memory limit and request of all pods"
kubectl gpt "Increase the replica count of the coredns deployment to 2"
kubectl gpt "Switch context to the kube-system namespace"

Kube-Copilot

它是由 OpenAI 提供支持的 Kubernetes Copilot。主要功能为:

  • 使用 ChatGPT(GPT-4 或 GPT-3.5)自动执行 Kubernetes 集群操作
  • 诊断和分析 Kubernetes 工作负载的潜在问题。
  • 根据提供的提示说明生成 Kubernetes 清单。
  • 利用本地 kubectl 和 trivy 命令进行 Kubernetes 集群访问和安全漏洞扫描。
  • 无需离开终端即可访问网络并执行 Google 搜索

安装

在 Kubernetes 中运行时

Option 1:使用带 Helm 的 Web UI(推荐)

ini 复制代码
# Option 1: OpenAI
export OPENAI_API_KEY="<replace-this>"
helm install kube-copilot kube-copilot \
  --repo https://feisky.xyz/kube-copilot \
  --set openai.apiModel=gpt-4 \
  --set openai.apiKey=$OPENAI_API_KEY

# Option 2: Azure OpenAI Service
export OPENAI_API_KEY="<replace-this>"
export OPENAI_API_BASE="<replace-this>"
helm install kube-copilot kube-copilot \
  --repo https://feisky.xyz/kube-copilot \
  --set openai.apiModel=gpt-4 \
  --set openai.apiKey=$OPENAI_API_KEY \
  --set openai.apiBase=$OPENAI_API_BASE
# Forwarding requests to the service
kubectl port-forward service/kube-copilot 8080:80
echo "Visit http://127.0.0.1:8080 to use the copilot"

Option 2:使用带 CLI 的 kubectl

ini 复制代码
kubectl run -it --rm copilot \
  --env="OPENAI_API_KEY=$OPENAI_API_KEY" \
  --restart=Never \
  --image=ghcr.io/feiskyer/kube-copilot \
  -- execute --verbose 'What Pods are using max memory in the cluster'

在本地安装

使用下面的 pip 命令安装 copilot:

复制代码
pip install kube-copilot

设置操作

  • 确保本地计算机上安装了 kubectl,并为 Kubernetes 集群访问配置了 kubeconfig 文件。
  • 安装 trivy 以评估容器映像安全问题(用于 audit 命令)。
  • 将 OpenAI API 密钥设置为 OPENAI_API_KEY 的环境变量,以启用 ChatGPT 功能。
  • 对于 Azure OpenAI 服务,还要设置 OPENAI_API_TYPE=azure,以及 OPENAI_API_BASE=https://<replace-this>.openai.azure.com/
  • Google 搜索默认为禁用。要启用它,请设置 GOOGLE_API_KEYGOOGLE_CSE_ID

使用 CLI的方法:直接在终端运行。

vbnet 复制代码
Usage: kube-copilot [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Kubernetes Copilot powered by OpenAI
Options:
  --version  Show the version and exit.
  --help     Show this message and exit.
Commands:
  analyze   analyze issues for a given resource
  audit     audit security issues for a Pod
  diagnose  diagnose problems for a Pod
  execute   execute operations based on prompt instructions
  generate  generate Kubernetes manifests

审核 Pod 的安全问题 :可以使用 kube-copilot audit POD [NAMESPACE] 来审核 Pod 的安全问题。

vbnet 复制代码
Usage: kube-copilot audit [OPTIONS] POD [NAMESPACE]
 audit security issues for a Pod
Options:
  --verbose      Enable verbose information of copilot execution steps
  --model MODEL  OpenAI model to use for copilot execution, default is gpt-4
  --help         Show this message and exit.

诊断 Pod 存在的问题 :利用 kube-copilot diagnose POD [NAMESPACE] 即能诊断 Pod 的问题。

vbnet 复制代码
Usage: kube-copilot diagnose [OPTIONS] POD [NAMESPACE]
 diagnose problems for a Pod
Options:
  --verbose      Enable verbose information of copilot execution steps
  --model MODEL  OpenAI model to use for copilot execution, default is gpt-4
  --help         Show this message and exit.

分析 K8s Object 的潜在问题 :运行 kube-copilot analyze RESOURCE NAME [NAMESPACE] 将分析给定资源对象的潜在问题。

vbnet 复制代码
Usage: kube-copilot analyze [OPTIONS] RESOURCE NAME [NAMESPACE]
  analyze issues for a given resource
Options:
  --verbose     Enable verbose information of copilot execution steps
  --model TEXT  OpenAI model to use for copilot execution, default is gpt-4
  --help        Show this message and exit.

根据提示指令执行操作kube-copilot execute INSTRUCTIONS 能根据提示指令执行操作。它也可用于询问任何问题。

lua 复制代码
Usage: kube-copilot execute [OPTIONS] INSTRUCTIONS
execute operations based on prompt instructions
Options:
  --verbose      Enable verbose information of copilot execution steps
  --model MODEL  OpenAI model to use for copilot execution, default is gpt-4
  --help         Show this message and exit.

生成 Kubernetes 清单 :使用 kube-copilot generate 命令,根据提示说明创建 Kubernetes 清单。生成清单后,系统会提示您确认是否要应用它们。

vbnet 复制代码
Usage: kube-copilot generate [OPTIONS] INSTRUCTIONS
generate Kubernetes manifests
Options:
  --verbose     Enable verbose information of copilot execution steps
  --model TEXT  OpenAI model to use for copilot execution, default is gpt-4
  --help        Show this message and exit.

Kubernetes ChatGPT bot

这是用于 Kubernetes 问题的 ChatGPT1 bot。它能向 AI 询问如何解决 Prometheus 警报,并获得精炼的回复。

Prometheus 将通过 webhook 接收器将警报转发给 bot。随后 bot 会向 OpenAI 发送查询,询问如何修复警报,您只需要耐心等待结果即可。

这样的 bot 是通过 Robusta.dev 实现的,一个用于响应 Kubernetes 警报的开源平台。我们还有一个用于多集群 Kubernetes 可观察性的 SaaS 平台。

一个 Slack 工作区即为设置它的前提条件。

然后,您只需:

  • 使用 Helm 安装 Robusta
  • 加载 ChatGPT playbook。将以下内容添加到 generated_values.yaml
yaml 复制代码
playbookRepos:
  chatgpt_robusta_actions:
    url: "https://github.com/robusta-dev/kubernetes-chatgpt-bot.git"
customPlaybooks:
# Add the 'Ask ChatGPT' button to all Prometheus alerts
- triggers:
  - on_prometheus_alert: {}
  actions:
  - chat_gpt_enricher: {}
  • generated_values.yaml 中添加 OpenAI API 密钥。确保编辑现有的 globalConfig 部分,不要添加重复的部分。
vbnet 复制代码
globalConfig:
  chat_gpt_token: YOUR KEY GOES HERE
  • 进行 Helm 升级以应用新值
ini 复制代码
helm upgrade robusta robusta/robusta 
 --values=generated_values.yaml 
 --set clusterName=<YOUR_CLUSTER_NAME>
  • 将 Prometheus 警报发送到 Robusta。或者,直接使用 Robusta 捆绑的 Prometheus 堆栈。

演示

先部署损坏的 pod,使该 pod 将停留在待处理状态:

arduino 复制代码
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/robusta-dev/kubernetes-demos/main/pending_pods/pending_pod_node_selector.yaml

随即立即触发 Prometheus 警报,跳过正常延迟:

arduino 复制代码
robusta playbooks trigger prometheus_alert alert_name=KubePodCrashLooping namespace=default pod_name=example-pod

Slack 中会出现一个带有按钮的警报。单击该按钮向 ChatGPT 询问有关该警报的信息即可。

Appilot

Appilot 是一款面向 DevOps 场景的开源 AI 助手,它可以充分利用 AI 大语言模型的能力让用户直接输入自然语言进一步简化 K8s 管理体验。

Appilot 基于大语言模型进行推理,并且可以运行在本地个人电脑上。用户可以根据自身的需求和使用习惯,将 Appilot 集成到任意平台,进而实现通过输入自然语言即可调用后端平台的能力,轻松完成应用管理、环境管理、K8s debug 等任务。

Appilot 项目地址 github.com/seal-io/app...

相关推荐
checkcheckck8 分钟前
spring ai 适配 流式回答、mcp、milvus向量数据库、rag、聊天会话记忆
人工智能
Microvision维视智造10 分钟前
从“人工眼”到‘智能眼’:EZ-Vision视觉系统如何重构生产线视觉检测精度?
图像处理·人工智能·重构·视觉检测
巫婆理发22220 分钟前
神经网络(多层感知机)(第二课第二周)
人工智能·深度学习·神经网络
lxmyzzs24 分钟前
【打怪升级 - 03】YOLO11/YOLO12/YOLOv10/YOLOv8 完全指南:从理论到代码实战,新手入门必看教程
人工智能·神经网络·yolo·目标检测·计算机视觉
SEO_juper25 分钟前
企业级 AI 工具选型报告:9 个技术平台的 ROI 对比与部署策略
人工智能·搜索引擎·百度·llm·工具·geo·数字营销
Coovally AI模型快速验证37 分钟前
数据集分享 | 智慧农业实战数据集精选
人工智能·算法·目标检测·机器学习·计算机视觉·目标跟踪·无人机
xw337340956438 分钟前
彩色转灰度的核心逻辑:三种经典方法及原理对比
人工智能·python·深度学习·opencv·计算机视觉
蓝桉80238 分钟前
opencv学习(图像金字塔)
人工智能·opencv·学习
倔强青铜三42 分钟前
为什么 self 与 super() 成了 Python 的永恒痛点?
人工智能·python·面试
墨尘游子1 小时前
目标导向的强化学习:问题定义与 HER 算法详解—强化学习(19)
人工智能·python·算法