Azure SRE Aracısı'nda kod yorumlayıcı kullanarak kod çalıştırma

SRE Aracısı kod yorumlayıcısı, Python kodu ve kabuk komutlarını güvenli, yalıtılmış bir korumalı alan ortamında yürütmenizi sağlar. SRE Aracısı konuşmanızdan çıkmadan verileri analiz etmek, görselleştirmeler oluşturmak, PDF raporları oluşturmak ve dosya işlemlerini otomatikleştirmek için Kod Yorumlayıcı'yı kullanın.

Bu makalede şunları öğreneceksiniz:

Verileri analiz etmek ve görselleştirmeler oluşturmak için Python kodu yürütme
Dosya işlemleri için kabuk komutlarını çalıştırma
PDF raporları oluşturma ve indirme
Korumalı alan ortamında dosyalarla çalışın

Önkoşullar

Aracı oluşturmak için aracınıza doğru izinleri vermeniz, doğru ayarları yapılandırmanız ve doğru kaynaklara erişim vermeniz gerekir:

Azure hesabı: Etkin aboneliği olan bir Azure hesabına ihtiyacınız vardır. Henüz bir hesabınız yoksa ücretsiz olarak bir hesap oluşturabilirsiniz.
Güvenlik bağlamı: Kullanıcı hesabınızın Microsoft.Authorization/roleAssignments/write veya Kullanıcı Erişim Yöneticisi izinlerine sahip olduğundan emin olun.
Güvenlik duvarı ayarları: Güvenlik duvarı ayarlarınızda izin verilenler listesine ekleyin *.azuresre.ai . Bazı ağ profilleri, varsayılan olarak *.azuresre.ai etki alanına erişimi engelleyebilir.

Kod yorumlayıcı nasıl çalışır?

SRE Aracısı kod yorumlayıcısı, aşağıdaki özelliklere sahip yalıtılmış bir Azure Container Apps oturumunda çalışır:

Ağ erişimi yok: Sandbox giden HTTP veya HTTPS istekleri yapamaz.
İşlem oluşturma yok: subprocess ve os.system gibi komutlar engellenir.
Paket yüklemesi yok: pip install ve conda install kullanılamıyor.
Yalıtılmış dosya sistemi: Tüm dosyaların /mnt/data/ konumuna kaydedilmesi gerekir.

Bu kısıtlamalar, kod yürütmenin güvenli ve öngörülebilir olmasını sağlar. Pandas, matplotlib ve seaborn gibi yaygın veri bilimi kitaplıkları önceden yüklenmiştir.

Kod yorumlayıcıyı kullanmaya başlama

Kod yorumlayıcı araçları SRE Aracısı konuşmalarınızda otomatik olarak kullanılabilir. Aracıdan doğal dil kullanarak görevleri gerçekleştirmesini isteyin.

Örnek komutlar

Başlamak için şu istemleri deneyin:

"Bu CSV verilerini analiz edin ve olayları kategoriye göre gösteren bir grafik oluşturun."
"Bugünkü olayların PDF özetini oluşturun."
"Bu JSON dosyasını ayrıştırın ve hata desenlerini ayıklayın."
"Oturumdaki tüm dosyaları listeleyin ve boyutlarını gösterin."

Python'daki ilk betiğiniz

Aşağıdaki örnekte görselleştirmenin nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate sample data
categories = ['Critical', 'High', 'Medium', 'Low']
counts = [5, 12, 28, 45]

# Create bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(categories, counts, color=['red', 'orange', 'yellow', 'green'])
plt.title('Incidents by Severity')
plt.xlabel('Severity Level')
plt.ylabel('Count')
plt.savefig('/mnt/data/incidents_by_severity.png', dpi=150)

Kod başarıyla çalıştırıldığında ajan, konuşma içinde görüntüyü satır içi olarak geri döndürür.

Scenarios

Olay verilerini analiz etme

Ham olay verilerini eyleme dönüştürülebilir içgörülere ve görselleştirmelere dönüştürmek için kod yorumlayıcısını kullanın.

SRE Aracısı'na aşağıdaki istemi kullanarak geçen ay gerçekleşen tüm olayların CSV dosyasını oluşturmasını isteyin:

Create a CSV file of all the incidents that 
occurred in the last month.

Name the file `incidents.csv` and save it
to `/mnt/data`.

Python'ı kullanarak olay desenlerini analiz edin ve eğilimleri belirleyin:

import pandas as pd

# Load incident data
df = pd.read_csv('/mnt/data/incidents.csv')

# Calculate summary statistics
summary = df.groupby('category').agg({
    'id': 'count',
    'resolution_time': 'mean'
}).rename(columns={'id': 'count', 'resolution_time': 'avg_resolution_hours'})

# Export results
summary.to_csv('/mnt/data/incident_summary.csv')
print(summary)

Görselleştirme oluşturun

İçgörüleri iletmek için grafikler oluşturun.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Load data
df = pd.read_csv('/mnt/data/incidents.csv')

# Create visualization
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.barplot(data=df, x='category', y='count', palette='viridis')
plt.title('Incidents by Category')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.savefig('/mnt/data/category_chart.png', dpi=150)

PDF raporları oluşturma

Paydaşlar için biçimlendirilmiş PDF belgeleri oluşturun.

from reportlab.pdfgen import canvas
from reportlab.lib.pagesizes import letter

# Create PDF
c = canvas.Canvas('/mnt/data/weekly_report.pdf', pagesize=letter)

# Add content
c.setFont('Helvetica-Bold', 18)
c.drawString(72, 750, 'Weekly Incident Report')

c.setFont('Helvetica', 12)
c.drawString(72, 720, 'Period: January 10-17, 2026')
c.drawString(72, 700, 'Total incidents: 90')
c.drawString(72, 680, 'Critical incidents: 5')
c.drawString(72, 660, 'Average resolution time: 4.2 hours')

c.save()

Aracı, oluşturulan PDF için bir indirme bağlantısı döndürür.

Günlük dosyalarını işleme

Shell komutlarını kullanarak günlük dosyalarını arayın ve analiz edin.

# Count error occurrences by type
grep -E "ERROR|WARN|FATAL" application.log | sort | uniq -c | sort -rn

# Find the most recent log entries
tail -100 application.log

Araç referansı

Kod Yorumlayıcı aşağıdaki araçları sağlar:

ExecutePythonCode

Python kodunu yalıtılmış bir korumalı alanda çalıştırır.

Parametre	Türü	Gerekli	Description
`pythonCode`	String	Yes	Çalıştırılacak Python kodu (en fazla 20.000 karakter)
`timeoutSeconds`	tamsayı	Hayı	Saniye cinsinden yürütme zaman aşımı (varsayılan: 120, en fazla: 900)

Çıkış: Görüntüler satır içi olarak markdown formatında gösterilir. Veri dosyaları indirme bağlantıları olarak geri döner.

PDFRaporOlustur

Python kodundan PDF belgeleri oluşturur.

Parametre	Türü	Gerekli	Description
`pythonCode`	String	Yes	PDF dosyası oluşturan Python kodu
`expectedOutputFilename`	String	Yes	PDF'nin kaydedildiği yol (örneğin, `report.pdf`)
`saveAsFilename`	String	Yes	Dosya adını indirin (örneğin, `daily_summary.pdf`)
`timeoutSeconds`	tamsayı	Hayı	Saniye cinsinden yürütme zaman aşımı (varsayılan: 180, en fazla: 900)

RunShellCommand

Korumalı alanda kabuk komutlarını çalıştırır.

Parametre	Türü	Gerekli	Description
`command`	String	Yes	Çalıştırılacak Shell komutu
`explanation`	String	Hayı	komut ile log dosyasına kaydedilecek açıklama
`isBackground`	Boolean	Hayı	`false` olmalıdır (arka plan görevleri desteklenmez)
`timeoutSeconds`	tamsayı	Hayı	Yürütme zaman aşımı (varsayılan: 120, maksimum: 240)

Uyarı

Komutlar /mnt/data/'den çalıştırılır. ; yerine && kullanarak göreli yolları ve zincir komutlarını kullanın.

Dosya işlemleri

Tool	Description
`ReadSessionFile`	`/mnt/data/` dosyasının içeriğini okur.
`SearchSessionFiles`	Grep stili desenleri kullanarak dosyaların içinde metin arar.
`ListSessionFiles`	Oturumdaki tüm dosyaları meta verilerle listeler.
`GetSessionFile`	Oturumdan bir dosya indirir.
`UploadFileToSession`	Daha fazla işlem için bir dosyayı karşıya yükler.

Desteklenen dosya türleri

Görüntüler: PNG, JPG, GIF, SVG, WebP, BMP, TIFF, EPS
Veri: CSV, TSV, Excel, JSON, XML, YAML, HDF5, NetCDF, pickle
Belgeler: PDF, HTML, Markdown, Office biçimleri
Kod: Python, Jupyter not defterleri, R, SQL
Arşivler: ZIP, TAR, GZ

Sınırlamalar

Güvenlik nedeniyle sistem aşağıdaki işlemleri engeller:

Kategori	Engellenen işlemler
İşlem oluşturma	`subprocess`, `os.system`, `os.popen`, `os.spawn*`
Ağ erişimi	Giden HTTP/HTTPS istekleri
Paket yükleme	`pip install`, `conda install`
Dosya sistemi	Dışarıdan erişim `/mnt/data/`

Kod yorumlayıcı sorunlarını giderme

Kod yürütme başarısız oluyor

Kodunuzun veya ağ çağrıları gibi subprocess engellenen işlemleri kullanmadığını doğrulayın.
Tüm dosya yollarının /mnt/data/ konumunu işaret ettiğini kontrol edin.
Kodunuzun 20.000 karakterin altında olduğundan emin olun.

Dosyalar çıkışta görünmüyor

Dosyaları /mnt/data/ konumuna kaydettiğinizi onaylayın.
Dosya oluşturmayı doğrulamak için kullanın ListSessionFiles .
Dosya uzantısının desteklendiğini denetleyin.

Zaman aşımı hataları

Parametresini timeoutSeconds artırın (en fazla 900 saniye).
Yürütme süresini kısaltmak için kodunuzu iyileştirin.
Büyük işlemleri daha küçük öbeklere bölün.

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2026-01-27