DevOps の世界では、Kubernetes クラスターの管理は複雑で困難なタスクとなる場合があります。しかし今では、Nethopper の KAOPS プラットフォームの GPT ベースの AIOps を利用することで、可観測性を強化し、Kubernetes クラスターの操作を簡素化できるようになりました。GPT ベースの AIOps は、Kubernetes の専門家をコパイロットとして抱えているようなもので、クラスターを常に監視し、シンプルで平易な言葉でリアルタイムの洞察を提供します。この高度な AI テクノロジーを使用すると、これまでよりも迅速に問題を検出、トラブルシューティング、解決できます。オープンソースの K8sGPT AI Large Language Model (LLM) を活用した KAOPS の AIOps 機能は、ビッグデータと機械学習を活用して IT 運用プロセスを自動化します。これには、イベントの相関関係、異常の検出、因果関係の判断が含まれ、これらすべてが問題の迅速な診断とトリアージに貢献します。Gartner によると、AIOps は IT 運用および DevOps コミュニティ内でホットな話題になっており、Nethopper は GPT ベースの AIOps を自社の KAOPS プラットフォームに統合することで対策を講じています。この新機能を使用すると、ハイブリッドおよびマルチクラスター Kubernetes を 1 つの画面に一元管理できるため、インフラストラクチャの管理と監視が容易になります。GPT ベースの AIOps を使用すると、Kubernetes インフラストラクチャとアプリケーションのあらゆる側面を継続的に監視し、現在の問題のリストとわかりやすい英語での明確な解決策を受け取ることができます。つまり、複雑なエラー メッセージを解読したり、オンラインで解決策を検索したりするのに何時間も費やす必要がなくなりました。代わりに、AI の専門知識に頼って、トラブルシューティングのプロセスをガイドすることができます。KAOPS の GPT ベースの AIOps の主な利点の 1 つは、ワークロードの健全性分析と迅速な優先順位付けを提供できることです。これは、ソフトウェア アプリケーションに影響を与える前に、問題を迅速に特定して解決できることを意味します。さらに、特定のニーズに応じて、AI 分析機能を柔軟にオンまたはオフにすることができます。GPT ベースの AIOps では、セキュリティも最優先事項です。 Netopper は、GPT AI がローカル (非公開) モデルとデータのみを使用することを保証し、機密情報を保護します。