【亲测免费】 HolmesGPT:AI驱动的运维与开发助手
2026-01-21 05:11:10作者:袁立春Spencer
在现代DevOps和运维环境中,快速定位和解决故障是至关重要的。HolmesGPT,一个开源的AI助手,旨在通过模拟人类调查过程,帮助您快速找到问题的根源。无论您是处理Kubernetes集群中的不健康Pod,还是分析Prometheus警报,HolmesGPT都能为您提供强大的支持。
项目介绍
HolmesGPT是一个基于大型语言模型(LLM)的AI助手,专为DevOps和运维团队设计。它能够连接到现有的监控和告警系统,如PagerDuty、OpsGenie、Prometheus等,自动进行故障排查和根因分析。HolmesGPT不仅能够自动化地进行初步分类和告警丰富,还能根据您提供的运行手册自动执行响应操作。
项目技术分析
HolmesGPT的核心技术基于OpenAI、Azure AI、AWS Bedrock等先进的LLM,同时也支持开源模型。它通过双向集成,将调查结果直接反馈到现有的工单和事件管理系统中,确保信息流的透明和高效。此外,HolmesGPT还支持自定义数据源的连接,允许用户根据自身需求扩展其功能。
项目及技术应用场景
- Kubernetes故障排查:通过简单的命令,HolmesGPT可以快速定位集群中的不健康Pod,并分析其原因。
- Prometheus告警分析:直接从Slack或CLI中调查Prometheus告警,快速找到问题的根源。
- 日志文件分析:通过附加日志文件,HolmesGPT可以深入分析系统日志,帮助您快速定位问题。
- Jira和GitHub问题调查:将调查结果直接更新到Jira或GitHub的工单中,确保团队成员能够及时获取信息。
- OpsGenie和PagerDuty事件调查:自动调查OpsGenie和PagerDuty中的事件,并将结果反馈到相应的事件中。
项目特点
- 连接现有观测数据:无需收集新数据或添加额外的监控工具,HolmesGPT可以直接利用现有的观测数据进行分析。
- 合规友好:支持在本地运行,使用您自己的LLM,或在云端使用OpenAI、Azure或AWS的服务。
- 透明结果:您可以查看AI的行动日志和收集的数据,了解其得出结论的过程。
- 可扩展的数据源:通过提供自定义工具定义,您可以轻松扩展HolmesGPT的数据源。
- 运行手册自动化:提供简单的英语运行手册,HolmesGPT可以自动执行响应操作。
- 集成现有工作流:通过与Slack和Jira等工具的集成,HolmesGPT可以将结果直接反馈到您现有的工作流中。
安装与使用
HolmesGPT提供了多种安装方式,包括通过Brew、Docker容器、Pip和Pipx,以及从源代码安装。无论您是Mac、Linux用户,还是希望通过Docker快速部署,HolmesGPT都能满足您的需求。
安装方法
-
Brew (Mac/Linux):
brew tap robusta-dev/homebrew-holmesgpt brew install holmesgpt holmes --help holmes ask "what issues do I have in my cluster" -
Docker容器:
docker run -it --net=host -v ~/.holmes:/root/.holmes -v ~/.aws:/root/.aws -v ~/.config/gcloud:/root/.config/gcloud -v $HOME/.kube/config:/root/.kube/config us-central1-docker.pkg.dev/genuine-flight-317411/devel/holmes-dev ask "what pods are unhealthy and why?" -
Pip和Pipx:
pipx install "https://github.com/robusta-dev/holmesgpt/archive/refs/heads/master.zip" holmes version pipx upgrade holmesgpt -
从源代码安装:
git clone https://github.com/robusta-dev/holmesgpt.git cd holmesgpt poetry install --no-root poetry run python3 holmes.py ask "what pods are unhealthy and why?"
HolmesGPT不仅是一个强大的AI助手,更是DevOps和运维团队的得力伙伴。通过自动化和智能化的故障排查,HolmesGPT能够显著提高团队的响应速度和效率,确保系统的稳定运行。立即体验HolmesGPT,让AI为您的工作带来更多便利!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134