通过 K8sGPT 和 Amazon Bedrock 集成，实施人工智能驱动的 Kubernetes 诊断和故障排除

将 Amazon Bedrock 设为 k8sGpt 的人工智能后端提供商。

要将 Amazon Bedrock 设置为 k8sGpt 的人工智能后端提供者 r，请使用以下命令： AWS CLI

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

示例命令用us-west-2于 AWS 区域。但是，您可以选择其他区域，前提是 Amazon EKS 集群和相应的 Amazon Bedrock 模型在该选定区域均可用并已启用。

要检查amazonbedrock是否已添加到 AI 后端提供商列表中并处于Active状态，请运行以下命令：

k8sgpt auth list

以下是此命令的预期输出示例：

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

查看可用过滤器列表。

要查看所有可用过滤器的列表，请使用以下 AWS CLI 命令：

k8sgpt filters list

以下是此命令的预期输出示例：

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

使用过滤器扫描特定命名空间中的 Pod。

此命令对于有针对性地调试 Kubernetes 集群中的特定 pod 问题非常有用，它使用 Amazon Bedrock AI 功能来分析和解释它发现的问题。

要使用过滤器扫描特定命名空间中的 pod，请使用以下 AWS CLI 命令：

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

以下是此命令的预期输出示例：

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.

使用筛选器扫描特定命名空间中的部署。

此命令对于识别和解决特定于部署的问题非常有用，尤其是在实际状态与所需状态不匹配时。

要使用筛选器扫描特定命名空间中的部署，请使用以下 AWS CLI 命令：

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

以下是此命令的预期输出示例：

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.

使用过滤器扫描特定命名空间中的节点。

要使用筛选器扫描特定命名空间中的节点，请使用以下 AWS CLI 命令：

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

以下是此命令的预期输出示例：

AI Provider: amazonbedrock

No problems detected

获取详细输出。

要获得详细输出，请使用以下 AWS CLI 命令：

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

以下是此命令的预期输出示例：

{
  "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": ""
    }
  ]
}

检查有问题的 pod。

要检查是否有特定问题的 pod，请使用以下 AWS CLI 命令：

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

以下是此命令的预期输出示例：

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

获取特定于应用程序的见解。

在以下情况下，此命令特别有用：

要获得特定于应用程序的见解，请使用以下命令：

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

以下是此命令的预期输出示例：

AI Provider: amazonbedrock

No problems detected