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Observateurs et agents de surveillance - AWS Conseils prescriptifs
ArchitectureDescriptionFonctionnalitésCas d’utilisation courantsDirectives d’implémentationRésumé

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Observateurs et agents de surveillance

Les observateurs et les agents de surveillance observent passivement les systèmes, les environnements et les interactions afin de détecter des modèles, de générer des informations et de déclencher des actions. En tant qu'observateurs intelligents, ils améliorent les alertes, les diagnostics et les audits sans déclencher directement de comportement.

Ces agents excellent là où la surveillance traditionnelle manque d'adaptabilité ou de raisonnement, en particulier pour la AI-in-the-loop surveillance, la détection des anomalies, le contrôle de la conformité et le renseignement de sécurité. Les agents observateurs sont des auditeurs d'événements qui surveillent en permanence la télémétrie du système et les interactions avec les utilisateurs. L'agent dépend de la perception, de l'interprétation et de l'escalade conditionnelle ou du reporting.

Architecture

Observateurs et agents de surveillance.

Description

  1. Ingérer la télémétrie

    • L'agent reçoit des informations provenant d'une ou de plusieurs sources système, telles que les suivantes :

      • Logs (application, infrastructure, sécurité)

      • Métriques (performances, latence, utilisation)

      • Événements (appels d'API, actions des utilisateurs, données des capteurs)

  2. Analyser le contexte

    • Les entrées brutes sont analysées, structurées et enrichies de métadonnées, telles que l'horodatage, l'identité de l'acteur, l'état du système et l'identifiant de trace.

  3. Les raisons d'utiliser le LLM

    • L'agent utilise un LLM ou un module logique pour interpréter les entrées analysées en identifiant les anomalies, en résumant les tendances et en établissant des corrélations entre des traces distribuées ou des fenêtres temporelles.

  4. Classer ou alerter

    • L'agent détermine si le comportement observé justifie ce qui suit :

      • Une alerte ou une escalade

      • Mise à jour du rapport ou du tableau de bord

      • Un déclencheur de réponse (par exemple, correction automatique et application des politiques)

  5. Mémoire journal ou boucles de rétroaction

    • L'agent enregistre les événements et les décisions à des fins d'apprentissage à long terme, d'audits ou de futures références pour d'autres agents.

Fonctionnalités

  • Passif et non invasif (l'agent n'agit pas directement)

  • Hautement évolutif et asynchrone

  • AI-driven corrélation entre signaux bruyants ou distribués

  • Soutient l'audit, la conformité et les informations en temps réel

  • Peut alimenter les agents en aval ou les flux de travail humains

Cas d’utilisation courants

  • AI-augmented observabilité pour les microservices et les API

  • Surveillance de la dérive du modèle, de la violation des règles ou du comportement hors bande

  • Analyse de l'activité des clients ou résumés des interactions

  • Agents de révision du code qui surveillent les validations ou les déploiements

  • Surveillance des journaux de sécurité ou de conformité à l'aide du raisonnement LLM

Directives d’implémentation

Vous pouvez créer un observateur et un agent de surveillance à l'aide des outils suivants et Services AWS :

Composant

Service AWS

Objectif

Ingestion d'événements

Amazon EventBridge, Amazon CloudWatch Logs, Amazon Kinesis, Amazon S3

Ingérer des données de télémétrie structurées et non structurées

Prétraitement

AWS Lambda, AWS Glue, AWS Step Functions

Transformez les données brutes en instructions structurées

Moteur de raisonnement

Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, AWS Lambda

Analyser les événements, classer les comportements, générer des informations

Stockage et mémoire

Amazon S3, Amazon DynamoDB, OpenSearch

Observations, résumés et résultats persistants

Alerte et escalade

Amazon SNS, AWS AppFabric Amazon EventBridge

Déclenchez des systèmes ou des agents en aval

Les applications supplémentaires suivantes sont les suivantes :

Résumé

Les observateurs et les agents de surveillance suivent les systèmes et les comportements en temps réel. Ils détectent les anomalies, auditent la sécurité et collectent des informations opérationnelles en identifiant les modèles que les humains ou les règles pourraient ignorer. Cette fonctionnalité permet de créer des systèmes capables de s'adapter aux conditions changeantes et de prendre des décisions basées sur une analyse complète des données.