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Configurare e usare agenti di intelligenza artificiale

Gli agenti di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il modo in cui le persone e le applicazioni interagiscono con i dati integrando modelli di linguaggio di grandi dimensioni con strumenti e database esterni. Gli agenti semplificano flussi di lavoro complessi, migliorano l'accuratezza del recupero delle informazioni e forniscono un'interfaccia intuitiva in linguaggio naturale ai dati. Questo articolo descrive come eseguire il training di un agente di intelligenza artificiale per comprendere FinOps, FinOps Open Cost and Usage Specification (FOCUS) e connettersi ai dati in un'istanza dell'hub FinOps.


Prerequisiti


Configurare GitHub Copilot in VS Code

Il modo più semplice per iniziare a usare un hub FinOps basato su intelligenza artificiale è la modalità agente Di GitHub Copilot.

  1. Iscriversi gratuitamente a GitHub Copilot se non si ha GitHub Copilot.

  2. Installa Node.js 20 o versione successiva.

  3. Installare VS Code.

  4. Aprire un'area di lavoro e salvare le istruzioni di GitHub Copilot per gli hub FinOps:

    1. Aprire VS Code.
    2. Aprire una cartella o un'area di lavoro in cui connettersi all'istanza dell'hub FinOps.
    3. Creare una .github cartella nella radice dell'area di lavoro.
    4. Scaricare le istruzioni di GitHub Copilot per gli hub FinOps ed estrarre il contenuto nella .github cartella.

  5. Installare GitHub Copilot e Azure MCP:

Per informazioni dettagliate sul server MCP di Azure, vedere Azure MCP in GitHub.


Connettersi da altre piattaforme di intelligenza artificiale

Gli hub FinOps usano il protocollo MCP (Model Context Protocol) per connettersi ed eseguire query sui dati in Esplora dati di Azure usando il server MCP di Azure. Oltre a GitHub Copilot, ci sono molti client popolari che supportano server MCP, come Claude, Continue e altro ancora. Anche se non sono state testate istruzioni con altri client, è possibile riutilizzare alcune o tutte le istruzioni di intelligenza artificiale per gli hub FinOps con altri client. Provare le istruzioni con i client usati e creare una richiesta di modifica o inviare una richiesta pull se si individuano lacune o miglioramenti.

Per altre informazioni sul server MCP di Azure, vedere Azure MCP in GitHub.


Interrogare i centri FinOps con intelligenza artificiale

Dopo aver installato il server MCP di Azure e configurato il client di intelligenza artificiale, seguire questa procedura di esempio per connettersi ed eseguire query sull'istanza dell'hub FinOps. Questi passaggi si basano sulla modalità agente di GitHub Copilot con le istruzioni di intelligenza artificiale per gli hub FinOps. Possono funzionare in modo diverso in altri client.

Connettersi all'hub

Se si usa GitHub Copilot, iniziare aprendo Chat in modalità agente:

Le istruzioni di intelligenza artificiale per gli hub FinOps sono preconfigurate per le attività FinOps e sanno già come trovare e connettersi all'istanza dell'hub FinOps. Per iniziare, chiedere di connettersi all'istanza dell'hub FinOps:

/ftk-hubs-connect

Copilot dovrebbe connettersi automaticamente all'istanza dell'hub FinOps. Se ne hai più di uno, dovrebbe essere visualizzato un elenco. È possibile chiedere di connettersi tramite gruppo di risorse, nome dell'hub, nome del cluster, URI breve del cluster (nome e posizione del cluster) o URI completo del cluster.

Quando ci si connette all'hub, potrebbe essere richiesto di usare le credenziali. Seleziona Continua.

Il resto dei passaggi userà le funzionalità FinOps per illustrare un esempio del tipo di domande che è possibile porre.

Inserimento dati: ottenere l'ora dell'ultimo aggiornamento

Le tue query sono tanto complete quanto i tuoi dati. Iniziare controllando quando i dati sono stati caricati per l'ultima volta nell'istanza dell'hub FinOps. Deve far parte del primo passaggio di connessione. È anche possibile chiedere direttamente:

When was my data last refreshed?

Tipicamente, le esportazioni di Gestione costi vengono eseguite ogni 24 ore. Se si usano esportazioni gestite, è possibile configurare la pianificazione per l'esecuzione più frequente. Se i dati non sono up-to-date, controllare le esportazioni di Gestione costi.

Allocazione: costo per gruppo di risorse

Il modo più comune per allocare i costi in Azure è costituito dal gruppo di risorse. Per identificare i gruppi di risorse con il maggior costo, chiedere:

What are the top resource groups by cost?

È anche possibile chiedere informazioni sulle sottoscrizioni (SubAccountName in FOCUS), sezioni della fattura o anche tag.

Creazione di report e analisi: principali cambiamenti nelle tendenze dei costi

Gli ultimi due esempi erano piuttosto semplici. Proviamo qualcosa di un po' più complesso chiedendolo di analizzare le tendenze nel tempo. Copilot farà prima di tutto una ricerca per definire un piano. E data la complessità, Copilot potrebbe anche chiedere di esaminare e approvare una query KQL che verrà eseguita per eseguire l'analisi.

Analyze cloud service spending trends over the past 3 months. Show the top 5 services with the highest increase and top 5 with the highest decrease in cost, including percentage changes.

Se viene chiesto di approvare la query, è possibile indicare a Copilot di modificare o eseguire la query in base alle proprie esigenze.

Data la complessità di questa query, è possibile richiedere la query in modo da poterla eseguire manualmente. È sempre possibile eseguire le stesse query dal portale di Esplora dati. In alternativa, chiedere a Copilot di fornire un collegamento per eseguire la query:

Give me a link to run this query myself.

Gestione anomalie: identificare le anomalie

Ora cerchiamo le anomalie.

Are there any unusual spikes in cost over the last 3 months?

Dovrebbe essere visualizzato un riepilogo di ciò che è stato trovato, indipendentemente dal fatto che ci siano anomalie o meno. Si tratta di un'altra posizione in cui è possibile richiedere un collegamento alla query per visualizzare i dettagli. È anche possibile porre la query o persino avere una spiegazione della query.

Show me the query with comments on each line to explain what the line does.

È consigliabile usare la funzionalità predefinita di rilevamento anomalie di Esplora dati. Chiedi a Copilot di spiegare tutto ciò che non capisci. Questo può essere un'ottima opportunità per imparare KQL. Indicare a Copilot di modificare la query o modificarla in base alle proprie esigenze.

Nel mio caso, ha aggiunto righe vuote tra ogni riga commentata. Per eseguire questa operazione, è necessario selezionare tutto il testo nell'editor di query di Esplora dati e selezionare Esegui.

Previsione: Costi di fine mese del progetto

Il rilevamento anomalie riguarda la stima del costo di un giorno in base a una previsione. Pertanto, se Copilot può aiutare a analizzare le previsioni cronologiche con funzionalità predefinite di Esplora dati, è anche possibile proiettare i costi futuri:

Show me the cost for last month, this month, and the forecasted cost by the end of the month for the subscriptions that have the highest cost this month.

Ottimizzazione della velocità: quantificare i risparmi

Si esaminerà ora il risparmio. Cerchiamo di risparmiare sia dagli sconti negoziati che dagli sconti di impegno e quantifica il tasso di risparmio effettivo (ESR) per darci un'idea di come stiamo facendo con i nostri sforzi di ottimizzazione dei tassi:

What was my cost last month, how much did I save on commitment discounts, and how much did I save with my negotiated discounts? Show my total savings and effective savings rate.

Esplora i tuoi dati

Questi sono solo alcuni esempi dei tipi di richieste a cui è possibile ottenere risposte oggi. Porre domande personalizzate e testare il modo in cui l'intelligenza artificiale può essere utile. Tenere presente che l'intelligenza artificiale è limitata a ciò che viene insegnato e ai dati disponibili. Se si trova uno scenario che non è coperto o potrebbe essere migliorato, condividere la richiesta, la risposta ricevuta e il modo in cui si vuole visualizzarla migliorata come richiesta di modifica del toolkit FinOps.


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