Самовідновлюваний Kubernetes: підключення OpenTelemetry, SigNoz та системи на основі Groq
Покрокова інструкція з використання Self-Healing Kubernetes: підключення OpenTelemetry, SigNoz та інструментів на основі Groq; контракти, перевірки та готові фрагменти коду для команд, які впроваджують цю модель.
Використовуйте цей документ як оновлену версію ідей з матеріалу „Self-Healing Kubernetes: Wiring OpenTelemetry, SigNoz, and a Groq-Powered Remediation Agent (PART 6)“ для співробітників операторів: чіткі етапи, впорядковані блоки коду та примітки щодо відновлення, які зберігаються під час передачі обов’язків. Етап Огляду найкраще функціонує, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Запишіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітки щодо скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Документуйте як успішний, так і невдалий сценарії роботи разом. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.
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
Чек-лист операцій
Під час роботи над етапом чек-листу операцій спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та наслідки часткової несправності. Цей чек-лист допомагає зберігати прозорість подальших змін у коді.
Зберігайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, яке оператори можуть перевірити, не читаючи весь код.
Створюйте контрольні точки після дорогих операцій. Функція відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізнішу операцію.
Зберігайте версії залежностей та фіксуйте дайджест зображення, яке використовувалося під час демонстрації. Відтворюваність краща за інтуїтивне розуміння.
Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.
Створюйте контрольні точки після дорогих операцій. Функція відновлення не повинна знову стягувати плату за той самий виклик LLM, коли оператор намагається знову виконати пізнішу операцію.
Перед підвищенням версії стеку заморозьте існуючі версії, збережіть ідеальний запис для критичного сценарію та підтвердьте кроки для відкату. У спільних середовищах необхідні обмеження на кількість запитів, перевірки прав доступу та чіткий власник для зміни секретів. Краща надійність, ніж круті одноразові демонстрації.
Примітка до пакету 4a22289d433c: не зберігайте ключі постачальника у репозиторії, встановіть ліміт токенів на сеанс та зберігайте записи поруч із елементами для оцінки, щоб зміна моделей залишалася порівнянною.
Для етапу 0 заходів з посилення безпеки необхідно визначити вхідні дані, відповідальну особу за крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан. Конфігурацію слід зберігати окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код.
Деталь посилення безпеки 0/765: вимірюйте час виконання, клас помилки та кількість витрачених токенів для цього етапу, а потім вирішуйте, чи залишити зміни, ґрунтуючись на фіксованому наборі питань, а не на індивідуальних спостереженнях.
Під час виконання першого етапу додаткових заходів зпрочнення спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед об’ємними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на складну послідовність операцій.
Деталь зпрочнення 1/765: виміряйте час виконання, клас помилки та кількість витрачених токенів для цього етапу, а потім вирішіть, чи залишити зміни, ґрунтуючись на певному наборі критеріїв, а не на індивідуальних спостереженнях.
Другий етап додаткових заходів зпрочнення найкраще працює, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний зразок виконання, один випадок невдачі та запис про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним витратам під час переходу з демо-середовища до спільних середовищ.
Деталь посилення безпеки 2/765: виміряйте час виконання, клас помилки та кількість витрачених токенів для цього запису, а потім вирішіть, чи залишити зміни, ґрунтуючись на фіксованому наборі питань, а не на окремих випадках.
Для 3-го етапу запису про посилення безпеки визначте вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не здогадуючись про прихований стан. Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації.
Деталь посилення безпеки 3/765: виміряйте час виконання, клас помилки та кількість витрачених токенів для цього запису, а потім вирішіть, чи залишити зміни, ґрунтуючись на фіксованому наборі питань, а не на окремих випадках.