View a markdown version of this page

Pengamat dan agen pemantauan - AWS Panduan Preskriptif
ArsitekturDeskripsiKemampuanKasus penggunaan umumPanduan implementasiRingkasan

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Pengamat dan agen pemantauan

Pengamat dan agen pemantauan secara pasif mengamati sistem, lingkungan, dan interaksi untuk mendeteksi pola, menghasilkan wawasan, dan memicu tindakan. Sebagai pengamat cerdas, mereka meningkatkan peringatan, diagnostik, dan audit tanpa langsung memulai perilaku.

Agen-agen ini unggul di mana pemantauan tradisional tidak memiliki kemampuan beradaptasi atau penalaran, terutama untuk AI-in-the-loop pemantauan, deteksi anomali, pengawasan kepatuhan, dan intelijen keamanan. Agen pengamat adalah pendengar acara yang terus memantau telemetri sistem dan interaksi pengguna. Agen tergantung pada persepsi, interpretasi, dan eskalasi atau pelaporan bersyarat.

Arsitektur

Pengamat dan agen pemantauan.

Deskripsi

  1. Telemetri telemetri

    • Agen menerima masukan dari satu atau lebih sumber sistem, seperti berikut ini:

      • Log (aplikasi, infrastruktur, keamanan)

      • Metrik (kinerja, latensi, penggunaan)

      • Acara (panggilan API, tindakan pengguna, data sensor)

  2. Mengurai konteks

    • Input mentah diuraikan, terstruktur, dan diperkaya dengan metadata, seperti stempel waktu, identitas aktor, status sistem, dan ID jejak.

  3. Alasan menggunakan LLM

    • Agen menggunakan LLM atau modul logika untuk menafsirkan input yang diurai dengan mengidentifikasi anomali, meringkas tren, dan berkorelasi di seluruh jejak terdistribusi atau jendela waktu.

  4. Klasifikasi atau waspada

    • Agen menentukan apakah perilaku yang diamati menjamin hal-hal berikut:

      • Peringatan atau eskalasi

      • Laporan atau pembaruan dasbor

      • Pemicu respons (misalnya, remediasi otomatis dan penegakan kebijakan)

  5. Memori log atau loop umpan balik

    • Agen menyimpan acara dan keputusan untuk pembelajaran jangka panjang, audit, atau referensi future untuk agen lain.

Kemampuan

  • Pasif dan noninvasif (agen tidak langsung bertindak)

  • Sangat skalabel dan asinkron

  • AI-driven korelasi di seluruh sinyal berisik atau terdistribusi

  • Mendukung audit, kepatuhan, dan wawasan waktu nyata

  • Dapat memberi makan agen hilir atau alur kerja manusia

Kasus penggunaan umum

  • AI-augmented observabilitas untuk layanan mikro dan API

  • Pemantauan penyimpangan model, pelanggaran kebijakan, atau perilaku out-of-band

  • Analisis aktivitas pelanggan atau ringkasan interaksi

  • Agen peninjau kode yang memantau komit atau penerapan

  • Pemantauan log keamanan atau kepatuhan menggunakan penalaran LLM

Panduan implementasi

Anda dapat membangun pengamat dan agen pemantauan menggunakan alat-alat berikut dan Layanan AWS:

Komponen

Layanan AWS

Tujuan

Konsumsi acara

Amazon EventBridge, CloudWatch Log Amazon, Amazon Kinesis, Amazon S3

Menelan telemetri terstruktur dan tidak terstruktur

Pemrosesan awal

AWS Lambda, AWS Glue, AWS Step Functions

Ubah data mentah menjadi petunjuk terstruktur

Mesin penalaran

Batuan Dasar Amazon, Amazon SageMaker, AWS Lambda

Menganalisis peristiwa, mengklasifikasikan perilaku, menghasilkan wawasan

Penyimpanan dan memori

Amazon S3, Amazon DynamoDB, OpenSearch

Pengamatan, ringkasan, dan output yang terus-menerus

Peringatan dan eskalasi

Amazon SNS,, AWS AppFabric Amazon EventBridge

Memicu sistem atau agen hilir

Berikut ini adalah aplikasi tambahan:

Ringkasan

Pengamat dan agen pemantauan melacak sistem dan perilaku secara real time. Mereka mendeteksi anomali, mengaudit keamanan, dan mengumpulkan intelijen operasi dengan mengidentifikasi pola yang mungkin diabaikan oleh manusia atau aturan. Kemampuan ini membantu menciptakan sistem yang dapat beradaptasi dengan perubahan kondisi dan membuat keputusan berdasarkan analisis data yang komprehensif.