froggychips/sre-ai-copilot

KI-gesteuerter Incident-Response-Copilot für Kubernetes. AlertManager Webhook → Agenten-Pipeline (Analyzer/Hypothesis/Critic/Fix/Risk) → Menschliche Genehmigung. FastAPI + Celery + LLM, k8s-Namespace-Schutzmaßnahmen.

Was ist sre-ai-copilot?

Das froggychips/sre-ai-copilot Skill ist ein KI-gesteuerter Copilot für die Incident-Response in Kubernetes-Umgebungen. Es empfängt Webhooks von AlertManager und durchläuft eine mehrstufige Agenten-Pipeline, die aus Analyse, Hypothesenbildung, Kritik, Korrektur und Risikobewertung besteht. Der finale Schritt beinhaltet eine menschliche Genehmigung, um sicherzustellen, dass nur sichere und geprüfte Aktionen ausgeführt werden. Das Skill basiert auf FastAPI und Celery für eine skalierbare und asynchrale Verarbeitung und verwendet ein Large Language Model (LLM) zur Entscheidungsfindung. Es integriert Namespace-Schutzmaßnahmen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Namespaces in Kubernetes manipuliert werden können. Dieses Skill ist besonders nützlich für SRE-Teams und DevOps-Ingenieure, die automatisierte, aber kontrollierte Reaktionen auf Incidents benötigen, ohne die Sicherheit zu gefährden. Es unterstützt die Plattformen Kubernetes und kann mit anderen Überwachungstools wie Prometheus und AlertManager integriert werden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht sre-ai-copilot?

KI-gesteuerter Incident-Response-Copilot für Kubernetes. AlertManager Webhook → Agenten-Pipeline (Analyzer/Hypothesis/Critic/Fix/Risk) → Menschliche Genehmigung. FastAPI + Celery + LLM, k8s-Namespace-Schutzmaßnahmen.

Überblick

Dieses Skill bietet eine vollständige Pipeline zur automatisierten Verarbeitung von AlertManager-Benachrichtigungen in Kubernetes. Es analysiert Incidents, generiert Hypothesen, bewertet diese kritisch, schlägt Korrekturen vor und bewertet Risiken – bevor eine Aktion durch menschliche Genehmigung freigegeben wird.

Funktionsweise

  1. Webhook-Empfang: Der FastAPI-Server empfängt Webhooks von AlertManager.
  2. Analyse: Der Analyzer-Agent untersucht den eingehenden Alert und sammelt relevante Kontextinformationen aus dem Kubernetes-Cluster.
  3. Hypothesenbildung: Der Hypothesis-Agent generiert mögliche Ursachen für den Incident.
  4. Kritik: Der Critic-Agent bewertet die Hypothesen auf Plausibilität und priorisiert sie.
  5. Korrektur: Der Fix-Agent erstellt einen Abhilfeplan (z. B. Skalierung eines Deployments, Neustart eines Pods).
  6. Risikobewertung: Der Risk-Agent bewertet die Risiken des vorgeschlagenen Fixes.
  7. Menschliche Genehmigung: Der Plan wird einem Menschen zur Freigabe vorgelegt, bevor er ausgeführt wird.

Voraussetzungen

  • Python 3.10+
  • FastAPI
  • Celery (mit einem Broker wie Redis oder RabbitMQ)
  • Zugriff auf einen Kubernetes-Cluster
  • LLM-Service (z. B. OpenAI, Anthropic, oder lokales Modell)
  • AlertManager-Instanz mit Webhook-Konfiguration

Installation

pip install fastapi celery redis kubernetes requests openai

Konfiguration

Die Konfiguration erfolgt über Umgebungsvariablen:

VariableBeschreibungStandardwert
K8S_NAMESPACE_WHITELISTKomma-separierte Liste der erlaubten Namespacesdefault
LLM_API_KEYAPI-Schlüssel für das LLM– (erforderlich)
LLM_MODELModellnamegpt-4
CELERY_BROKER_URLCelery-Broker-URLredis://localhost:6379/0
ALERTMANAGER_WEBHOOK_PATHWebhook-Endpunkt-Pfad/webhook

Verwendung

Starten des FastAPI-Servers

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080

Starten des Celery-Workers

celery -A tasks worker --loglevel=info

Konfiguration von AlertManager

receivers:
  - name: 'sre-copilot'
    webhook_configs:
      - url: 'http://<copilot-host>:8080/webhook'
        send_resolved: false

Sicherheitshinweise

  • Stellen Sie sicher, dass der Webhook-Endpunkt nur von vertrauenswürdigen Quellen erreichbar ist.
  • Der Namespace-Whitelist verhindert versehentliche Aktionen in production-kritischen Namespaces.
  • Jeder ausgeführte Schritt protokolliert alle relevanten Informationen in einer Datenbank (optional).
  • Für die LLM-Kommunikation wird HTTPS empfohlen.

Lizenz

MIT

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