مركز TReNDS ي automate تحليل السبب الجذري باستخدام Amazon Bedrock
Amazon/AWS
Anthropic
Amazon Web Services
بنى مركز TReNDS للأبحاث العصبية نظاماً آلياً باستخدام Amazon Bedrock و Strands Agents SDK للتحقيق في أخطاء الإنتاج. يكتشف النظام الأخطاء في سجلات CloudWatch، ويجلب السياق والكود المصدري، ويقدم تحليل السبب الجذري للفريق عبر SNS، مما يخفض زمن التحقيق من 15 إلى 30 دقيقة إلى أقل من 60 ثانية.
يستخدم مركز TReNDS (المركز الانتقالي للأبحاث في التصوير العصبي وعلوم البيانات) خدمة AWS منذ عام 2019، مع تطبيقات على Amazon EKS وسجلات في CloudWatch عبر FluentBit. قاموا ببناء بنية تقنية تعمل على أتمتة تحليل السبب الجذري: محفزات الاشتراك في CloudWatch تشغل دالة Lambda عند ظهور أنماط أخطاء، وتقوم دالة Lambda بتشغيل وكيل Strands المدعوم بخدمة Amazon Bedrock (باستخدام Anthropic Claude Sonnet كنموذج أساسي)، والذي يجلب سياقًا إضافيًا من السجلات والكود المصدري من GitHub، ويحلل الخطأ، وينشر تحليلًا منظمًا إلى SNS للتسليم عبر البريد الإلكتروني وSlack. قلل النظام وقت التحقيق من 15-30 دقيقة إلى أقل من 60 ثانية، مع تكاليف استدلال Bedrock ضئيلة (2-3 جولات استخدام أدوات لكل خطأ). اختبروا نماذج Claude Sonnet وHaiku وOpus وAmazon Nova Pro/Lite، واختاروا Sonnet للدقة. يمنع إلغاء التكرار عبر DynamoDB التحليلات المتكررة للأخطاء المماثلة.
المصدر: AWS ML blog —
الأصلي