Samonaprawiający się Kubernetes: łączenie OpenTelemetry, SigNoz oraz rozwiązania opartego na Groq
Praktyczny przewodnik po samoleczącym Kubernetes: łączenie OpenTelemetry, SigNoz oraz rozwiązań opartych na Groq – umowy, sprawdzania oraz gotowe elementy kodu dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
Niech to służy jako wersja przeznaczona dla operatorów, zawierająca zasady przedstawione w artykule „Self-Healing Kubernetes: Wiring OpenTelemetry, SigNoz, and a Groq-Powered Remediation Agent (PART 6)”: wyraźne etapy, uporządkowane sekcje kodu oraz notatki dotyczące przywracania stanu, które przetrwają przeniesienie obowiązków. Etap Przeglądu działa najlepiej, gdy traktowany jest jako mierzalna powierzchnia do analizy. Zapisz jeden idealny zapis działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian, zanim rozszerzysz zakres pracy. Zdokumentuj zarówno prawidłowy przebieg działania, jak i ścieżkę przywracania stanu. Próby ponownych działań, kontrolne punkty ludzkie oraz obsługa wiadomości błędowych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później w celu udoskonalenia.
cd ~/k8s-aiops-blog
mkdir -p dashboard/backend dashboard/frontend
cd ~/k8s-aiops-blog/dashboard/backend
cat > main.py <<'EOF'
"""
Approval dashboard backend.
Receives incident cards from the remediation agent, serves them to the
React frontend, and applies approved kubectl commands via the Kubernetes
Python client.
"""
import logging
import shlex
import subprocess
import time
from typing import Literal
from uuid import uuid4from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModellogging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s %(levelname)s %(name)s — %(message)s",
)
log = logging.getLogger("dashboard")app = FastAPI(title="Approval Dashboard")app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"],
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)# ---------------------------------------------------------------------------
# In-memory store. Fine for a demo; swap for SQLite or Redis in production.
# ---------------------------------------------------------------------------
INCIDENTS: dict[str, dict] = {}# ---------------------------------------------------------------------------
# kubectl command allowlist.
# The LLM proposes a fix. We only execute it if it matches one of these
# safe prefixes. Nothing with delete, drain, or --all gets through.
# ---------------------------------------------------------------------------
ALLOWED_PREFIXES = (
"kubectl set env",
"kubectl rollout restart",
"kubectl scale",
"kubectl set resources",
)BLOCKED_TERMS = ("delete", "drain", "--all", "cluster-admin", "exec", "cp")
# ---------------------------------------------------------------------------
# Models
# ---------------------------------------------------------------------------
class IncidentCard(BaseModel):
id: str
timestamp: int
service: str
signals: dict
diagnosis: dict
status: Literal["pending", "approved", "rejected"] = "pending"
class ActionRequest(BaseModel):
actor: str = "operator"
# ---------------------------------------------------------------------------
# Routes
# ---------------------------------------------------------------------------
@app.get("/healthz")
def healthz():
return {"ok": True}
@app.post("/api/incidents", status_code=201)
def receive_incident(card: IncidentCard):
INCIDENTS[card.id] = card.dict()
log.info("incident received: id=%s type=%s", card.id, card.diagnosis.get("incident_type"))
return {"id": card.id}
@app.get("/api/incidents")
def list_incidents():
# Most recent first
return sorted(INCIDENTS.values(), key=lambda c: c["timestamp"], reverse=True)
@app.get("/api/incidents/{incident_id}")
def get_incident(incident_id: str):
if incident_id not in INCIDENTS:
raise HTTPException(status_code=404, detail="not found")
return INCIDENTS[incident_id]
@app.post("/api/incidents/{incident_id}/approve")
def approve_incident(incident_id: str, req: ActionRequest):
card = INCIDENTS.get(incident_id)
if not card:
raise HTTPException(status_code=404, detail="not found")
if card["status"] != "pending":
raise HTTPException(status_code=409, detail=f"incident already {card['status']}") proposed = card["diagnosis"].get("proposed_fix", "")
log.info("approve requested: id=%s fix=%r actor=%s", incident_id, proposed, req.actor) # Validate against allowlist
allowed = any(proposed.startswith(p) for p in ALLOWED_PREFIXES)
blocked = any(term in proposed for term in BLOCKED_TERMS) if not allowed or blocked:
log.error("REJECTED by allowlist: %r", proposed)
raise HTTPException(
status_code=400,
detail=f"proposed command did not pass allowlist validation: {proposed!r}",
) # Apply the fix
try:
args = shlex.split(proposed)
result = subprocess.run(
args,
capture_output=True,
text=True,
timeout=30,
)
if result.returncode != 0:
log.error("kubectl failed: %s", result.stderr)
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"kubectl error: {result.stderr}") log.info("kubectl succeeded: %s", result.stdout.strip())
card["status"] = "approved"
card["applied_at"] = int(time.time())
card["applied_by"] = req.actor
card["kubectl_output"] = result.stdout.strip()
INCIDENTS[incident_id] = card
return {"status": "approved", "kubectl_output": result.stdout.strip()} except subprocess.TimeoutExpired:
raise HTTPException(status_code=504, detail="kubectl timed out")
@app.post("/api/incidents/{incident_id}/reject")
def reject_incident(incident_id: str, req: ActionRequest):
card = INCIDENTS.get(incident_id)
if not card:
raise HTTPException(status_code=404, detail="not found")
if card["status"] != "pending":
raise HTTPException(status_code=409, detail=f"incident already {card['status']}") card["status"] = "rejected"
card["rejected_at"] = int(time.time())
card["rejected_by"] = req.actor
INCIDENTS[incident_id] = card
log.info("incident rejected: id=%s actor=%s", incident_id, req.actor)
return {"status": "rejected"}
EOF
cat > requirements.txt <<'EOF'
fastapi==0.115.0
uvicorn[standard]==0.32.0
pydantic==2.9.2
httpx==0.27.2
EOF
cat > Dockerfile <<'EOF'
FROM python:3.11-slim
# Install kubectl so the backend can apply fixes
RUN apt-get update && apt-get install -y curl && \
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -Ls https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl" && \
install -o root -g root -m 0755 kubectl /usr/local/bin/kubectl && \
rm kubectl && \
apt-get cleanWORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY main.py .EXPOSE 9000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "9000"]
EOF
cd ~/k8s-aiops-blog/dashboard/frontend
cat > index.html <<'EOF'
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"/>
<title>SRE Approval Dashboard</title>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react/18.2.0/umd/react.production.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/react-dom/18.2.0/umd/react-dom.production.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/babel-standalone/7.23.2/babel.min.js"></script>
<link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/tailwindcss/2.2.19/tailwind.min.css" rel="stylesheet"/>
</head>
<body class="bg-gray-950 text-gray-100 min-h-screen">
<div id="root"></div><script type="text/babel">
const API = "http://localhost:9000";const SEVERITY_COLOR = {
critical: "bg-red-600",
high: "bg-orange-500",
medium: "bg-yellow-500",
low: "bg-blue-500",
};const TYPE_LABEL = {
crash_loop: "Crash Loop",
oom_kill: "OOM Kill",
latency_spike: "Latency Spike",
token_spike: "Token Spike",
unknown: "Unknown",
};function ConfidenceBadge({ value }) {
const pct = Math.round((value || 0) * 100);
const color = pct >= 80 ? "text-green-400" : pct >= 50 ? "text-yellow-400" : "text-red-400";
return (
<span className={`text-xs font-mono font-bold ${color}`}>
{pct}% confidence
</span>
);
}function IncidentCard({ card, onAction }) {
const d = card.diagnosis || {};
const sev = d.severity || "low";
const isPending = card.status === "pending"; return (
<div className="bg-gray-900 border border-gray-700 rounded-xl p-5 mb-4 shadow-lg">
{/* Header row */}
<div className="flex items-center justify-between mb-3">
<div className="flex items-center gap-2">
<span className={`text-xs font-bold px-2 py-0.5 rounded-full text-white ${SEVERITY_COLOR[sev] || "bg-gray-600"}`}>
{sev.toUpperCase()}
</span>
<span className="font-semibold text-white">
{TYPE_LABEL[d.incident_type] || d.incident_type}
</span>
<span className="text-gray-400 text-sm">— {card.service}</span>
</div>
<div className="flex items-center gap-3">
<ConfidenceBadge value={d.confidence} />
<span className="text-xs text-gray-500">
{new Date(card.timestamp * 1000).toLocaleTimeString()}
</span>
</div>
</div> {/* Root cause */}
<p className="text-sm text-gray-300 mb-3">
<span className="text-gray-500 mr-1">Root cause:</span>
{d.root_cause}
</p> {/* Proposed fix */}
<div className="bg-gray-800 rounded-lg px-4 py-2 mb-4 font-mono text-sm text-green-300 flex items-center gap-2">
<span className="text-gray-500 select-none">lt;/span>
{d.proposed_fix}
</div> {/* Low confidence warning */}
{(d.confidence || 0) < 0.6 && isPending && (
<div className="bg-yellow-900 border border-yellow-600 rounded-lg px-3 py-2 mb-3 text-yellow-300 text-xs">
⚠ Low confidence — review signals carefully before approving.
</div>
)} {/* Action buttons or status badge */}
{isPending ? (
<div className="flex gap-3 mt-2">
<button
onClick={() => onAction(card.id, "approve")}
className="bg-green-600 hover:bg-green-500 text-white text-sm font-semibold px-5 py-2 rounded-lg transition"
>
✓ Approve
</button>
<button
onClick={() => onAction(card.id, "reject")}
className="bg-red-700 hover:bg-red-600 text-white text-sm font-semibold px-5 py-2 rounded-lg transition"
>
✗ Reject
</button>
</div>
) : (
<div className={`inline-block text-xs font-bold px-3 py-1 rounded-full mt-1 ${
card.status === "approved" ? "bg-green-800 text-green-300" : "bg-red-900 text-red-300"
}`}>
{card.status === "approved" ? "✓ Approved" : "✗ Rejected"}
{card.applied_by && ` by ${card.applied_by}`}
</div>
)} {/* kubectl output on approved cards */}
{card.kubectl_output && (
<div className="mt-3 bg-gray-800 rounded-lg px-4 py-2 font-mono text-xs text-gray-400">
{card.kubectl_output}
</div>
)}
</div>
);
}function App() {
const [incidents, setIncidents] = React.useState([]);
const [loading, setLoading] = React.useState(true);
const [error, setError] = React.useState(null);
const [acting, setActing] = React.useState(null); const fetchIncidents = () => {
fetch(`${API}/api/incidents`)
.then(r => r.json())
.then(data => { setIncidents(data); setLoading(false); setError(null); })
.catch(e => { setError(e.message); setLoading(false); });
}; React.useEffect(() => {
fetchIncidents();
const id = setInterval(fetchIncidents, 10000); // poll every 10s
return () => clearInterval(id);
}, []); const handleAction = async (id, action) => {
setActing(id);
try {
const r = await fetch(`${API}/api/incidents/${id}/${action}`, {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ actor: "operator" }),
});
if (!r.ok) {
const err = await r.json();
alert(`Action failed: ${err.detail}`);
}
fetchIncidents();
} catch (e) {
alert(`Network error: ${e.message}`);
} finally {
setActing(null);
}
}; const pending = incidents.filter(c => c.status === "pending");
const resolved = incidents.filter(c => c.status !== "pending"); return (
<div className="max-w-3xl mx-auto px-4 py-8">
{/* Header */}
<div className="mb-8">
<h1 className="text-2xl font-bold text-white">SRE Approval Dashboard</h1>
<p className="text-gray-400 text-sm mt-1">
Human-in-the-loop remediation — review every fix before it runs
</p>
</div> {loading && <p className="text-gray-500">Loading incidents…</p>}
{error && <p className="text-red-400">Could not reach backend: {error}</p>} {/* Pending */}
{pending.length > 0 && (
<section className="mb-8">
<h2 className="text-sm font-semibold text-gray-400 uppercase tracking-widest mb-3">
Awaiting Review ({pending.length})
</h2>
{pending.map(c => (
<IncidentCard key={c.id} card={c} onAction={handleAction} />
))}
</section>
)} {pending.length === 0 && !loading && (
<div className="bg-gray-900 border border-gray-700 rounded-xl p-8 text-center text-gray-500 mb-8">
No pending incidents. The cluster looks healthy.
</div>
)} {/* Resolved */}
{resolved.length > 0 && (
<section>
<h2 className="text-sm font-semibold text-gray-400 uppercase tracking-widest mb-3">
Resolved ({resolved.length})
</h2>
{resolved.map(c => (
<IncidentCard key={c.id} card={c} onAction={handleAction} />
))}
</section>
)}
</div>
);
}ReactDOM.createRoot(document.getElementById("root")).render(<App />);
</script>
</body>
</html>
EOF
cat > Dockerfile <<'EOF'
FROM nginx:alpine
COPY index.html /usr/share/nginx/html/index.html
EXPOSE 80
EOF
cd ~/k8s-aiops-blog/dashboard/backend
docker build -t approval-backend:v1 .
kind load docker-image approval-backend:v1 --name aiops
cd ~/k8s-aiops-blog/dashboard/frontend
docker build -t approval-frontend:v1 .
kind load docker-image approval-frontend:v1 --name aiops
cat > ~/k8s-aiops-blog/k8s/dashboard.yaml <<'EOF'
# ── Backend ────────────────────────────────────────────────────────────────
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: approval-backend
namespace: apps
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: approval-backend
template:
metadata:
labels:
app: approval-backend
spec:
containers:
- name: backend
image: approval-backend:v1
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- containerPort: 9000
readinessProbe:
httpGet:
path: /healthz
port: 9000
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
resources:
requests:
memory: "128Mi"
cpu: "100m"
limits:
memory: "256Mi"
cpu: "500m"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: approval-dashboard
namespace: apps
spec:
selector:
app: approval-backend
ports:
- port: 9000
targetPort: 9000
---
# ── Frontend ───────────────────────────────────────────────────────────────
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: approval-frontend
namespace: apps
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: approval-frontend
template:
metadata:
labels:
app: approval-frontend
spec:
containers:
- name: frontend
image: approval-frontend:v1
imagePullPolicy: IfNotPresent
ports:
- containerPort: 80
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "50m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "200m"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: approval-frontend-svc
namespace: apps
spec:
selector:
app: approval-frontend
ports:
- port: 3000
targetPort: 80
EOF
kubectl apply -f ~/k8s-aiops-blog/k8s/dashboard.yaml
kubectl rollout status deployment/approval-backend -n apps
kubectl rollout status deployment/approval-frontend -n apps
kubectl port-forward -n apps svc/approval-dashboard 9000:9000
kubectl port-forward -n apps svc/approval-frontend-svc 3000:3000
kubectl logs -n apps deployment/remediation-agent --tail=5 -f
kubectl get pods -n apps -w
kubectl set env deployment/summarizer -n apps KILL_ME=true
curl -s http://localhost:8000/crash
... WARNING crash loop signal: error_rate=1.00
... INFO anomaly detected: crash_loop — calling Groq for diagnosis
... INFO diagnosis: type=crash_loop severity=critical confidence=0.91
fix=kubectl set env deployment/summarizer -n apps KILL_ME-
... INFO incident posted: id=<uuid> type=crash_loop
CRITICAL Crash Loop — summarizer 91% confidence
Root cause: The KILL_ME environment variable is set to true, causing the process to exit immediately on each start.
$ kubectl set env deployment/summarizer -n apps KILL_ME-
[ ✓ Approve ] [ ✗ Reject ]
✓ Approved by operator
deployment.apps/summarizer env updated
Lista kontrolna operacyjna
Podczas przechodzenia przez etap listy kontrolnej operacyjnej najpierw zapisz umowę: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego awarii. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie.
Zachowaj konfigurację poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić bez konieczności czytania całej struktury.
Zrób punkt kontrolny po kosztownych krokach. System powinien unikać ponownego naliczania opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator spróbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.
Zapisz wersje zależne od Pin i zarejestruj digest obrazu, który uruchomił demo. Reprodukowalność jest ważniejsza od lokalnej wiedzy zespołu.
Zdokumentuj zarówno prawidłowy przebieg operacji, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponownych działań, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości nieodebranych stanowią część produktu, a nie elementy dodawane później.
Zrób punkt kontrolny po kosztownych krokach. Narzędzie do kontynuacji nie powinno ponownie naliczać opłat za tę samą wywołanie LLM, gdy operator próbuje ponownie uruchomić późniejszy węzeł.
Zanim zaktualizujesz całą architekturę, zamroź wersje, utwórz idealny zapis transkrypcji dla kluczowej ścieżki działania i potwierdź kroki odwracające zmiany. Środowiska współdzielone wymagają ograniczeń szybkości, weryfikacji dostępu oraz jasnego odpowiedzialnego za rotację haseł. Wolisz nudną niezawodność od pomysłowych, jednorazowych demonstracji.
Uwaga dotycząca partii 4a22289d433c: trzymaj klucze dostawcy poza repozytorium, ustaw ograniczenie liczby tokenów na sesję oraz przechowuj transkrypcje obok plików testowych, aby późniejsze zmiany modeli pozostały porównywalne.
Dla etapu 0 notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa należy zdefiniować dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie uruchomić ten krok na podstawie znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Konfigurację należy przechowywać poza kodem aplikacji. Pliki środowiskowe, magazyny tajnych danych oraz flagi funkcjonalne powinny znajdować się w jednym miejscu, które operatorzy mogą sprawdzić, nie musząc czytać całej struktury.
Szczegóły wzmocnienia bezpieczeństwa 0/765: zmierz czas wykonywania, klasę błędów oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie informacji anegdotycznych.
Podczas przechodzenia przez pierwszy etap notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa, najpierw zapisz warunki kontraktu: wymagane dane wejściowe, sygnał sukcesu oraz to, co dzieje się w przypadku częściowego awarii. Taka lista kontrolna zapewnia uczciwość późniejszych zmian w kodzie. Wolno preferować małe, testowalne jednostki zamiast rozbudowanych skryptów. Gdy jakiś krok zawiedzie, awaria powinna wskazywać na konkretną odpowiedzialność, a nie na skomplikowany łańcuch operacji.
Szczegół wzmocnienia bezpieczeństwa 1/765: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie osobistych obserwacji.
Drugi etap notatki dotyczącej wzmocnienia bezpieczeństwa działa najlepiej, gdy traktuje się go jako mierzalną powierzchnię do analizy. Zanim rozszerzysz zakres, zapisz jeden idealny przykład działania, jeden przypadek awarii oraz notatkę dotyczącą cofnięcia zmian. Zapisuj czasy wykonywania oraz koszt tokenów lub zapytań obok wyników funkcjonalnych. Wczesna widoczność kosztów zapobiega nieoczekiwanym rachunkom, gdy przechodzi się od środowiska demonstracyjnego do wspólnych środowisk.
Szczegóły wzmocnienia 2/765: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.
W trzecim etapie notatki dotyczącej wzmocnienia określ dane wejściowe, osobę odpowiedzialną za dany krok oraz kryteria zakończenia przed modyfikacją kodu. Operatorzy powinni móc ponownie wykonać ten krok od znanego punktu kontrolnego, bez konieczności zgadywania ukrytego stanu. Zdokumentuj zarówno prawidłowy przebieg działania, jak i ścieżkę naprawczą. Próby ponowne, kontrola przez ludzi oraz obsługa wiadomości błędnych stanowią część produktu, a nie element późniejszej dopracowywania.
Szczegóły wzmocnienia 3/765: zmierz czas wykonywania, klasę błędu oraz zużycie tokenów dla tej notatki, a następnie zdecyduj, czy zachować zmianę na podstawie ustalonego zestawu pytań, a nie jedynie anegdoty.
Literatura pokrewna
- Self-Healing Kubernetes: Integracja z OpenTelemetry, SigNoz i rozwiązaniami opartymi na Groq — Szczegółowy przewodnik po implementacji Self-Healing Kubernetes: Integracja z OpenTelemetry, SigNoz i rozwiązaniami opartymi na Groq: umowy, sprawdzenia oraz gotowe fragmenty kodu dla zespołów wdrażających ten model.
- Praktyczne wskazówki: Tworzenie zespołu wieloagentowego o zdolnościach samoregeneracyjnych przy użyciu LangGraph — Szczegółowy przewodnik po praktycznych wskazówkach dotyczących tworzenia zespołu wieloagentowego o zdolnościach samoregeneracyjnych przy użyciu LangGraph: umowy, sprawdzenia oraz gotowe fragmenty kodu dla zespołów wdrażających ten model.