恭喜！K8sGPT加入CNCF！

Kubernetes 的受欢迎程度直线上升，但它也带来了大量有关集群工作负载管理的复杂知识。随着新创新的出现，管理工作负载和识别潜在问题变得越来越具有挑战性。

随着投票的结束，作为第一个给接受的人工智能和 Kubernetes 工具。K8sGPT 项目获选入 CNCF 是一个了不起的时刻。

项目介绍

K8sGPT 采用编码的 SRE 技术，利用人工智能（托管或自带）来简化复杂问题的描述并提供易于实施的解决方案。该工具可通过 CLI 或作为操作员访问，并且可以与可观测性项目集成，以促进持续监控和直接分类。

K8sGPT 的目标是充当虚拟工程师，减少团队所需的人员数量，并消除云原生采用的两个最重要的障碍：成本和技能。

路线图背景

K8sGPT 计划旨在为最终用户简化 Kubernetes 并简化工作负载管理。为了实现这一目标，该项目打算增强可观测性集成、资源分析和人工智能后端。该路线图包括开发一个可互操作系统，该系统反映云原生原则，并使个人和组织（无论规模大小）能够将 K8sGPT 纳入其工具包中。

官网地址

https://k8sgpt.ai

https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt

安装k8sgpt

Linux/Mac via brew

brew tap k8sgpt-ai/k8sgpt
brew install k8sgpt

DEB-based installation (Ubuntu/Debian)

# 32bit
curl -LO https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt/releases/download/v0.3.24/k8sgpt_386.deb
sudo dpkg -i k8sgpt_386.deb
# 64bit
curl -LO https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt/releases/download/v0.3.24/k8sgpt_amd64.deb
sudo dpkg -i k8sgpt_amd64.deb

Operator Installation

详见：https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt-operator

Operator模式非常适合对集群进行持续监控，并且可以与 Prometheus 和 Alertmanager 等现有监控集成。

快速开始

• 目前默认的AI提供商是OpenAI，需要从OpenAI生成API密钥
  • 可以通过运行k8sgpt generate打开浏览器链接来生成它来完成此操作
• 运行k8sgpt auth add在 k8sgpt 中进行设置。
  • 可以使用该标志直接提供密码–password。
• 运行k8sgpt filters以管理分析仪使用的有源滤波器。默认情况下，所有过滤器都会在分析期间执行。
• 运行k8sgpt analyze以运行扫描。
• 并用于k8sgpt analyze --explain获取问题的更详细解释。
• 还可以运行k8sgpt analyze --with-doc（带或不带解释标志）从 kubernetes 获取官方文档。

内置分析器

K8sGPT 使用分析器来分类和诊断集群中的问题。它有一组内置的分析器，

内置默认分析器

• pod分析器
• PVC分析仪
• RS分析仪
• 服务分析器
• 事件分析器
• 入口分析器
• 有状态集分析器
• 部署分析器
• cronJob分析器
• 节点分析器
• mutatingWebhook分析器
• 验证Webhook分析器

选用分析器

• hpa分析仪
• pdb分析器
• 网络策略分析器
• 网关类
• 网关
• http路由

使用分析器例子

使用默认分析器运行扫描

k8sgpt generate
k8sgpt auth add
k8sgpt analyze --explain
k8sgpt analyze --explain --with-doc

过滤资源

k8sgpt analyze --explain --filter=Service

按命名空间过滤

k8sgpt analyze --explain --filter=Pod --namespace=default

输出到 JSON

k8sgpt analyze --explain --filter=Service --output=json

更多使用例子可见：https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt