Поделиться через

Настройка и использование агентов ИИ

Агенты искусственного интеллекта (ИИ) революционизировали способ взаимодействия людей и приложений с данными путем интеграции больших языковых моделей (LLM) с внешними инструментами и базами данных. Агенты упрощают сложные рабочие процессы, повышают точность получения информации и предоставляют интуитивно понятный интерфейс естественного языка для ваших данных. В этой статье описывается, как обучить агента искусственного интеллекта понимать FinOps, спецификацию FinOps Open Cost and Usage (FOCUS), и подключаться к данным в экземпляре хаба FinOps.


Предпосылки


Настройка GitHub Copilot в VS Code

Самый простой способ начать работу с центром FinOps с помощью искусственного интеллекта — с режимом агента GitHub Copilot.

  1. Зарегистрируйтесь в GitHub Copilot Free , если у вас нет GitHub Copilot.

  2. Установите Node.js 20 или более поздней версии.

  3. Установите VS Code.

  4. Откройте рабочую область и сохраните инструкции GitHub Copilot для центров FinOps:

    1. Откройте VS Code.
    2. Откройте папку или рабочую область, в которой вы хотите подключиться к экземпляру концентратора FinOps.
    3. Создайте папку .github в корне рабочей области.
    4. Скачайте инструкции GitHub Copilot для центров FinOps и извлеките содержимое в папку .github .

  5. Установите GitHub Copilot и Azure MCP:

Дополнительные сведения о сервере Azure MCP см. в статье Azure MCP на GitHub.


Подключение с других платформ ИИ

Центры FinOps используют протокол контекста модели (MCP) для подключения к данным и запроса данных в Azure Data Explorer с помощью сервера Azure MCP. Помимо GitHub Copilot, есть много популярных клиентов, поддерживающих серверы MCP, такие как Claude, Continue и многое другое. Хотя мы не проверили инструкции с другими клиентами, вы можете повторно использовать некоторые или все инструкции ИИ для центров FinOps с другими клиентами. ** Попробуйте инструкции с клиентами, которые вы используете, и создайте запрос на изменение или отправьте pull request, если вы обнаружите какие-либо пробелы или улучшения.

Дополнительные сведения о сервере Azure MCP см. в статье Azure MCP на GitHub.


Запрос центров FinOps с помощью искусственного интеллекта

После установки сервера Azure MCP и настройки клиента ИИ выполните следующие примеры действий для подключения и запроса экземпляра концентратора FinOps. Эти действия основаны на режиме агента GitHub Copilot с инструкциями по ИИ для центров FinOps. Они могут работать по-другому в других клиентах.

Подключение к центру

Если вы используете GitHub Copilot, начните с открытия чата в режиме агента:

Инструкции по искусственному интеллекту для концентраторов FinOps предварительно настроены для выполнения задач FinOps и уже умеют находить и подключаться к вашему концентратору FinOps. Чтобы начать, попросите подключиться к экземпляру концентратора FinOps:

/ftk-hubs-connect

Copilot должен подключаться автоматически к экземпляру концентратора FinOps. Если у вас несколько предметов, вы увидите список из них. Вы можете попросить подключиться к ним по группе ресурсов, имени концентратора, имени кластера, короткому URI кластера (имя кластера и расположение) или полному URI кластера.

При подключении к центру может появиться запрос на использование учетных данных. Нажмите Продолжить.

Остальные действия будут использовать возможности FinOps, чтобы продемонстрировать пример типа вопросов, которые можно задать.

Прием данных: время последнего обновления

Полнота ваших запросов зависит только от полноты ваших данных. Начните с проверки, когда данные в последний раз загружались в экземпляр концентратора FinOps. Это должно быть частью первого шага подключения. Вы также можете напрямую попросить:

When was my data last refreshed?

Экспорт управления затратами обычно выполняется каждые 24 часа. При использовании управляемых экспортов можно настроить расписание для более частого выполнения. Если данные не up-to-date, проверьте экспорт управления затратами.

Выделение: затраты по группе ресурсов

Наиболее распространенным способом выделения затрат в Azure является группа ресурсов. Чтобы определить группы ресурсов с наибольшей стоимостью, попросите:

What are the top resource groups by cost?

Вы также можете задать сведения о подписках (SubAccountName в FOCUS), разделах счетов или даже тегах.

Отчеты и аналитика: самые большие изменения в тенденциях затрат

Последние два примера были довольно простыми. Давайте попробуем что-то немного более сложное, попросите его проанализировать тенденции с течением времени. Копилот сначала сделает некоторые исследования, чтобы разработать план. И учитывая сложность, Copilot также может попросить вас проверить и утвердить KQL-запрос, который он будет выполнять для выполнения анализа.

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.

Если вам будет предложено утвердить запрос, можно сообщить Copilot'у, чтобы он настроил или выполнил запрос в соответствии с вашими потребностями.

Учитывая сложность этого запроса, вы можете запросить запрос, чтобы выполнить его самостоятельно. Вы всегда можете выполнять те же запросы на портале Обозревателя данных. Или попросите Copilot предоставить ссылку для выполнения запроса:

Give me a link to run this query myself.

Управление аномалиями. Определение аномалий

Теперь давайте ищем аномалии:

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

Вы должны получить сводку о том, что было найдено, были ли аномалии или нет. Это еще одно место, где вы можете попросить ссылку на запрос, чтобы ознакомиться с деталями. Вы также можете задать вопрос или даже объяснить его.

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

Это должно использовать встроенные функции обнаружения аномалий в обозревателе данных. Попросите Copilot объяснить что-нибудь, что вы не понимаете. Это может быть отличная возможность для изучения KQL. Попросите Copilot изменить запрос или измените его самостоятельно в соответствии с вашими потребностями.

В моем случае она добавила пустые строки между каждой закомментированной строкой. Чтобы выполнить эту команду, необходимо выбрать весь текст в редакторе запросов Обозревателя данных и выбрать команду "Выполнить".

Прогнозирование: затраты на конец месяца проекта

Обнаружение аномалий заключается в прогнозировании стоимости дня на основе прогноза. Поэтому если Copilot может помочь вам в анализе исторических прогнозов с помощью встроенных возможностей Обозревателя данных, то вы также можете проецировать будущие затраты.

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.

Оптимизация скорости: квантифицирующая экономия

Далее рассмотрим экономию. Давайте посмотрим на экономию от согласованных скидок и скидок за обязательства, а также оценим эффективный уровень экономии (ESR), чтобы дать нам представление о том, как мы продвигаемся в наших усилиях по оптимизации ставок.

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.

Изучите свои данные

Это лишь несколько примеров типов запросов, которые вы можете получить на сегодняшний день. Укажите собственные вопросы и проверьте, как ИИ поможет вам. Просто помните, что ИИ ограничен тем, чему его научили, и какими у него имеются доступные данные. Если вы найдете сценарий, который не охватывается или может быть улучшен, пожалуйста, поделитесь запросом, который вы использовали, ответом, который получили, и тем, как вы хотите его улучшить в качестве запроса на изменение набора инструментов FinOps.


Оставить отзыв

Сообщите нам ваше мнение о нашей работе, оставив краткий отзыв. Эти отзывы используются для улучшения и расширения средств и ресурсов FinOps.

Отправка отзыва

Если вы ищете что-то конкретное, проголосуйте за существующую или создайте новую идею. Поделитесь идеями с другими пользователями, чтобы получить больше голосов. Мы сосредоточимся на идеях с большинством голосов.

Проголосовать или предложить идеи


Связанный контент

Связанные возможности FinOps:

Связанные продукты:

Связанные решения: