Lehren Sie Ihrem Agenten, einen Cluster zu lesen

Agenda: * 18-18:30 Uhr: Networking und Essen/Getränke * 18:30-19:15 Uhr: Ankündigungen und Präsentation * 19:15-19:30 Uhr: Q&A und Abschluss Lehren Sie Ihrem Agenten, einen Cluster zu lesen Agentenanalyse zur Leistung für OpenSearch, von MCP über Quellgraphen bis hin zu einer Wissensbasis des gesamten Projekts Die meisten Ingenieure, die OpenSearch verwenden, betreiben es nicht. Sie schreiben Abfragen, besitzen eine Suchpipeline oder liefern ein Feature, das gegen einen Cluster läuft, den jemand anderes verwaltet. Wenn die Leistung nachlässt, liegen die Beweise bereits vor und sitzen hinter APIs, Metrikgraphen und Protokollen, die alle davon ausgehen, dass Entwickler bereits wissen, welche sie lesen sollen. Diese Sitzung entwickelt einen agentischen Analyseworkflow in drei kumulativen Schichten, live, mit Komponenten, die bereits im OpenSearch Open-Source-Projekt enthalten sind. Zuerst der offizielle MCP-Server des OpenSearch-Projekts und sein Repository für Agentenfähigkeiten. Entwickler installieren ein Paket, weisen es auf einen Cluster-Endpunkt, fügen einige Zeilen zu ihrer Agentenkonfiguration hinzu und beginnen, Fragen in einfachem Englisch zu stellen. Es gibt kein Plugin zu erstellen, keine Fähigkeit zu schreiben, kein Modell zu optimieren und nichts am Cluster selbst zu ändern, sodass keine Genehmigung von dem, der es besitzt, erforderlich ist. Was auch immer das Team bereits verwendet, bleibt das, was sie verwenden. Zweitens, struktureller Kontext. Wissensgraphen, die über den neuesten OpenSearch-Quellbaum und seine Abhängigkeit von Apache Lucene aufgebaut sind, damit der Agent darüber nachdenken kann, warum ein Symptom auftritt, anstatt nur zu berichten, dass es dies tut. Drittens, fundiertes Wissen auf beiden. Die Graphen bleiben an Ort und Stelle, und der Agent erhält auch die vollständige OpenSearch-Dokumentation und die Kostensemantik von Lucene-Abfragen über eine Bedrock-Wissensbasis, unterstützt von einem OpenSearch-Vektorstore. Alle drei Schichten arbeiten zusammen und machen die Analyse genau genug, um auf einem Live-Cluster oder nach einem Vorfall vertraut zu werden. Die Sitzung endet mit dem, wie man all dies in einen wiederholbaren Workflow verpackt. Das Ziel ist eine genaue Identifizierung der Grundursache, ohne zuerst ein Experte für die internen Abläufe von OpenSearch zu werden.