K8sGPT と Amazon Bedrock の統合を利用して AI を活用した Kubernetes の診断とトラブルシューティングを実装する

Amazon Bedrock を K8sGPT の AI バックエンドプロバイダーとして設定する。

Amazon Bedrock を K8sGPT 用の AI バックエンド provide r として設定するには、次の AWS CLI コマンドを使用します。

k8sgpt auth add -b amazonbedrock \
 -r us-west-2 \
 -m anthropic.claude-v2 \
 -n endpoint-name 

コマンド例では、 AWS リージョンに us-west-2 を使用します。ただし、Amazon EKS クラスターとそれに対応する Amazon Bedrock モデルの両方がその選択したリージョンで使用可能であり有効になっている場合は、別のリージョンを選択できます。

amazonbedrock が AI バックエンドプロバイダーリストに追加されていて、Active 状態であることを確認するには、次のコマンドを実行します。

k8sgpt auth list

以下に、このコマンドを実行したときの出力の例を示します。

Default: 
> openai
Active: 
> amazonbedrock
Unused: 
> openai
> localai
> ollama
> azureopenai
> cohere
> amazonsagemaker
> google
> noopai
> huggingface
> googlevertexai
> oci
> customrest
> ibmwatsonxai

使用可能なフィルターのリストを表示する。

使用可能なすべてのフィルターのリストを表示するには、次の AWS CLI コマンドを使用します。

k8sgpt filters list

以下に、このコマンドを実行したときの出力の例を示します。

Active: 
> Deployment
> ReplicaSet
> PersistentVolumeClaim
> Service
> CronJob
> Node
> MutatingWebhookConfiguration
> Pod
> Ingress
> StatefulSet
> ValidatingWebhookConfiguration

フィルターを使用して、特定の名前空間のポッドをスキャンする。

このコマンドは、Kubernetes クラスター内の特定ポッドの問題に対するターゲットを絞ったデバッグに役立ち、Amazon Bedrock AI 機能を使用して、検出された問題を分析および説明します。

フィルターを使用して特定の名前空間のポッドをスキャンするには、次の AWS CLI コマンドを使用します。

k8sgpt analyze --backend amazonbedrock --explain --filter Pod -n default

以下に、このコマンドを実行したときの出力の例を示します。

100% |████████████████████████████████████████████████████████| (1/1, 645 it/s)        
AI Provider: amazonbedrock

0: Pod default/crashme()
- Error: the last termination reason is Error container=crashme pod=crashme
Error: The pod named crashme terminated because the container named crashme crashed.
Solution: Check logs for crashme pod to identify reason for crash. Restart pod or redeploy application to resolve crash.

フィルターを使用して、特定の名前空間のデプロイをスキャンする。

このコマンドは、特に実際の状態が目的の状態と一致しない場合に、デプロイ固有の問題を特定してトラブルシューティングするのに役立ちます。

フィルターを使用して特定の名前空間のデプロイをスキャンするには、次の AWS CLI コマンドを使用します。

k8sgpt analyze --backend amazonbedrock --explain --filter Deployment -n default

以下に、このコマンドを実行したときの出力の例を示します。

100% |██████████████████████████████████████████████████████████| (1/1, 10 it/min)        
AI Provider: amazonbedrock

0: Deployment default/nginx()
- Error: Deployment default/nginx has 1 replicas but 2 are available
 Error: The Deployment named nginx in the default namespace has 1 replica specified but 2 pod replicas are running.
Solution: Check if any other controllers like ReplicaSet or StatefulSet have created extra pods. Delete extra pods or adjust replica count to match available pods.

フィルターを使用して、特定の名前空間のノードをスキャンする。

フィルターを使用して特定の名前空間のノードをスキャンするには、次の AWS CLI コマンドを使用します。

k8sgpt analyze --backend amazonbedrock --explain --filter Node -n default 

以下に、このコマンドを実行したときの出力の例を示します。

AI Provider: amazonbedrock

No problems detected

詳細な出力を取得する。

詳細な出力を取得するには、次の AWS CLI コマンドを使用します。

k8sgpt analyze --backend amazonbedrock --explain --ouput json

以下に、このコマンドを実行したときの出力の例を示します。

{
  "provider": "amazonbedrock",
  "errors": null,
  "status": "ProblemDetected",
  "problems": 1,
  "results": [
    {
      "kind": "Pod",
      "name": "default/crashme",
      "error": [
        {
          "Text": "the last termination reason is Error container=crashme pod=crashme",
          "KubernetesDoc": "",
          "Sensitive": []
        }
      ],
      "details": " Error: The pod named crashme terminated because the container named crashme crashed.\nSolution: Check logs for crashme pod to identify reason for crash. Restart pod or redeploy application to resolve crash.",
      "parentObject": ""
    }
  ]
}

問題のあるポッドを確認する。

特定の問題のあるポッドを確認するには、次の AWS CLI コマンドを使用します。

kubectl get pods --all-namespaces | grep -v Running

以下に、このコマンドを実行したときの出力の例を示します。

NAMESPACE    NAME      READY    STATUS          RESTARTS      AGE                                       
default     crashme     0/1   CrashLoopBackOff   260(91s ago)   21h

アプリケーション固有のインサイトを取得する。

このコマンドは、特に次の場合に便利です。

アプリケーション固有のインサイトを取得するには、次のコマンドを実行します。

k8sgpt analyze --backend amazonbedrock --explain -L app=nginx -n default

以下に、このコマンドを実行したときの出力の例を示します。

AI Provider: amazonbedrock

No problems detected