Het maken van een AgentGPT-agent om je cloud-infrastructuur logs te bewaken vereist een gestructureerde aanpak. Hieronder leg ik uit hoe je de agent kunt configureren en welke voorbeelden van waarschuwingsberichten en escalatieprocessen je kunt gebruiken. 1. **Voorbereiding en Integratie** - **Data bron koppelen:** Zorg dat de agent toegang heeft tot je logbestanden of API's van je cloud infrastructuur (bijv. AWS CloudWatch, Azure Monitor, Google Cloud Logging). - **Gebruik van API’s:** Configureer API-sleutels en toegangsmachtigingen zodat de agent logs kan lezen en analyseren. 2. **Detectie van Specifieke Gebeurtenissen en Drempels** - **Monitoring van CPU-gebruik:** - Stel een regel in om het CPU-gebruik te controleren op boven de 85%. - Bijvoorbeeld: `if cpu_usage > 85% then trigger alert` - **Monitoring van foutpercentage:** - Detecteer pieken in foutmeldingen, bijvoorbeeld meer dan 5% fouten over een bepaalde periode. - Bijvoorbeeld: `if error_rate > 5% over 5 minuten then trigger alert` 3. **Configuratie van de AgentGPT-Agent** - **Script voor log-analyse:** Programmeer de agent om regelmatig logs te scannen en patronen te herkennen die duiden op overbelasting of kritieke fouten. - **Gebruik van taalmodellen:** Laat de agent natuurlijke taal gebruiken om waarschuwingen te formuleren en escalaties te initiëren. 4. **Voorbeelden van Waarschuwingsberichten** - **Systeemoverbelasting:** > "Waarschuwing: CPU-gebruik is de drempel van 85% overschreden. Huidig gebruik: 90%. Mogelijke overbelasting van de server." - **Kritieke fouten:** > "Kritieke fout gedetecteerd: het foutpercentage is gestegen tot 7% in de laatste 5 minuten. Actie vereist onmiddellijke aandacht." 5. **Escalatieprocessen** - **Eerste waarschuwingsniveau:** - Stuur een bericht naar de systeembeheerder via e-mail of chat (bijv. Slack). - Bijvoorbeeld: “CPU-overbelasting gemeld, controleer de server X.” - **Tweede niveau (bij niet afdoende reactie):** - Automatisch verhogen van prioriteit, bijvoorbeeld door een incident te registreren in je ITSM-systeem. - Escaleer naar een senior engineer of team. - **Kritieke fouten escalate:** - Direct automatisch de verbinding verbreken, services herstarten of servers in quarantaine plaatsen. - Notificaties sturen naar alle relevante stakeholders. 6. **Voorbeeld van een volledige configuratie (conceptueel)** ```python # Pseudocode voorbeeld if cpu_usage > 85: send_alert("Waarschuwing: CPU-gebruik is hoog ({}%)".format(cpu_usage)) escalate("Systeemoverbelasting op server X") if error_rate > 5: send_alert("Kritieke fout: foutpercentage is {}%".format(error_rate)) escalate("Kritieke fout op systeem Y") ``` **Kort samengevat:** - Koppel je logs aan de agent. - Stel regels in voor drempels (bijv. CPU > 85%, foutpercentage > 5%). - Laat de agent waarschuwingen formuleren en escalaties initiëren. - Gebruik automatische acties en communicatiekanalen (e-mail, Slack) voor snelle respons. Met deze aanpak creëer je een intelligente bewaking die snel reageert op kritieke situaties en de juiste escalaties doorvoert.

Absoluut! Hier is een uitgebreide handleiding in het Nederlands voor het opzetten van een AgentGPT-agent om uw cloudinfrastructuur te bewaken. --- ### Stap 1: De Basis van Uw AgentGPT-agent AgentGPT is een framework waarmee je autonome AI-agents kunt bouwen. De "agent" is in feite een geautomatiseerde AI (meestal een GPT-model) die je taken en doelen geeft. Voor monitoring vertaal je dit naar: "Lees logs, analyseer data, en alarmeer bij afwijkingen." **Kerncomponenten van uw monitoring-agent:** 1. **Naam & Doel:** Bijv., "CloudGuard Monitor Bot" 2. **Doelstellingen (Goals):** Dit zijn de taken die de agent continu zal uitvoeren. 3. **Tools (Gereedschappen):** Hoe de agent toegang krijgt tot uw data. Dit is het belangrijkste onderdeel. --- ### Stap 2: Configuratie voor Specifieke Gebeurtenissen en Drempels AgentGPT zelf heeft geen directe toegang tot je logs. Je moet het koppelen aan een monitoringtool of database via API's. De agent fungeert dan als de intelligente laag die de data interpreteert en actie onderneemt. **Hoe stel je de detectie in?** 1. **Koppel een Data-bron:** Integreer je agent met een monitoringtool zoals **Datadog, Prometheus/Grafana, AWS CloudWatch, of een eigen API** die je metrische gegevens en logs beschikbaar stelt. 2. **Definieer de Drempels in de Agent's Doelstellingen:** Je programmeert de agent niet in code, maar geeft het duidelijke opdrachten. Je goals zouden er zo uit moeten zien: * **Goal 1:** "Vraag elke 5 minuten de laatste metrische gegevens op via de [URL van je CloudWatch/Prometheus API] voor CPU-gebruik en HTTP-foutpercentages." * **Goal 2:** "Analyseer de ontvangen data. Indien het CPU-gebruik gemiddeld boven 85% is gedurende 5 minuten, classificeer dit als 'Systeemoverbelasting' en genereer een waarschuwing." * **Goal 3:** "Analyseer de ontvangen data. Indien het foutpercentage (HTTP 5xx) piekt boven 10% gedurende 2 minuten, classificeer dit als 'Kritieke Fouten' en genereer een waarschuwing." * **Goal 4:** "Stuur waarschuwingen naar het gekoppelde Slack-kanaal / Microsoft Teams-kanaal / E-mailadres volgens het escalatieproces." --- ### Stap 3: Voorbeelden van Waarschuwingsberichten De kracht van een AI-agent is dat deze contextuele, duidelijke berichten kan genereren, niet alleen droge cijfers. **1. Voorbeeld Waarschuwing: Systeemoverbelasting (CPU > 85%)** **Onderwerp:** 🚨 [WAARSCHUWING - Systeemoverbelasting] Hoog CPU-gebruik gedetecteerd op productiecluster **Bericht:** "Dit is een geautomatiseerde waarschuwing van de CloudGuard Monitor Bot. **Gedetecteerd incident:** Systeemoverbelasting **Resource:** Productie Web Server Cluster (us-east-1) **Metric:** CPU Gebruik **Drempel:** > 85% gedurende 5 minuten **Huidige Waarde:** 92.3% **Tijdstip:** 2023-10-27 14:05 UTC **Oorzaakanalyse (op basis van patterns):** De piek lijkt samen te vallen met een sterke toename in inbound verkeer. Overweeg om auto-scaling policies te evalueren of een achterliggende service (bijv. database) te controleren op prestatieproblemen. **Gerecommandeerde Actie:** Controleer de Auto Scaling Group en schaal indien nodig handmatig bij. Controleer de CloudWatch logs voor meer details." **2. Voorbeeld Waarschuwing: Kritieke Fouten (Piek in Foutpercentage)** **Onderwerp:** 🔴 [KRITIEK - Foutpiek] Hoog percentage 500-fouten op API-laag **Bericht:** "Dit is een geautomatiseerde waarschuwing van de CloudGuard Monitor Bot. **Gedetecteerd incident:** Kritieke Fouten **Resource:** API Service - /api/v1/order endpoint **Metric:** HTTP 5xx Foutpercentage **Drempel:** > 10% gedurende 2 minuten **Huidige Waarde:** 45.8% **Tijdstip:** 2023-10-27 14:15 UTC **Impact:** Gebruikers kunnen geen bestellingen plaatsen. Dit heeft directe bedrijfsimpact. **Mogelijke Oorzaak:** Een eerste scan van de logs suggereert een connectiviteitsprobleem met de betalingsprovider API of een fault in de laatste code deployment. **Gerecommandeerde Actie:** Draai de laatste deployment indien mogelijk terug. Controleer de gezondheid van afhankelijke services (betalingsprovider, database). Informeer het dev-team onmiddellijk." --- ### Stap 4: Escalatieprocessen De agent moet weten wat hij moet doen na het verzenden van een eerste waarschuwing. Dit configureer je in aanvullende goals. **Proces voor Systemoverbelasting (Bijv. CPU Waarschuwing):** 1. **Niveau 1 (Detectie & Waarschuwing):** Agent detecteert drempelwaarde -> Verzendt waarschuwingsbericht naar **#cloud-monitoring** Slack-kanaal en krijgt een ticket aan in **Jira/ServiceNow**. 2. **Niveau 2 (Geen Actie na 10 min):** Goal: "Indien de waarschuwing voor systeemoverbelasting na 10 minuten nog actief is en het ticket niet is geopend, stuur een herinnering en tag het **@on-call-ops** team in Slack." 3. **Niveau 3 (Escalatie):** Goal: "Indien de situatie na 20 minuten niet is opgelost en de metriek blijft stijgen (>95%), escaleer direct via een automatisch telefoontje (bijv. met PagerDuty of OpsGenie) naar de hoofdingenieur." **Proces voor Kritieke Fouten (Bijv. Foutpiek):** 1. **Niveau 1 (Detectie & Onmiddellijke Actie):** Agent detecteert drempelwaarde -> Verzendt **KRITIEK** bericht naar **#critical-alerts** Slack-kanaal, tagt direct **@on-call-dev**, en opent een **P0 (Blocker)** ticket. 2. **Niveau 2 (Automatische Escalatie):** Goal: "Indien het ticket niet binnen 5 minuten wordt bevestigd (bijv. via API-check op ticket status), activeer direct het telefoonnummer van de beschikbare on-call engineer via PagerDuty." 3. **Niveau 3 (Management Escalatie):** Goal: "Indien de service na 15 minuten nog down is, stuur een beknopte samenvatting van het incident via SMS of e-mail naar het **hoofd technologie en productie-eigenaar**." ### Belangrijke Opmerking en Aanbeveling AgentGPT is geweldig voor het intelligente deel: analyse en communicatie. Echter, voor de **betrouwbare, low-level data-inname en het daadwerkelijke triggeren van alarmen** bent u beter af met een robuust monitoringplatform (Grafana, Datadog, etc.). **Aanbevolen Architectuur:** 1. **Grafana/Prometheus/CloudWatch:** Bewaakt de infrastructuur 24/7, slaat data op, en heeft een eerste laag van eenvoudige alarmen. 2. **AgentGPT Agent:** Vraagt periodiek data op via de API van bovenstaande tools. Doet *geavanceerde analyse*, correlatie en *genereert contextrijke, menselijke berichten*. 3. **Slack/MS Teams & PagerDuty:** Ontvangen de berichten van de agent en handelen de escalatie af. Op deze manier combineert u de betrouwbaarheid van traditionele monitoringtools met de intelligente spraak van een AI-agent.