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项目介绍：HolmesGPT

HolmesGPT是一个专为值班工程师设计的智能助理，用于加速解决Prometheus告警。这款工具通过集成人工智能技术，帮助工程师快速识别和处理系统告警，大大提高了问题解决的效率。以下从功能特点、使用方式、安装方式等方面进行详细介绍。

项目背景

在现代云原生架构中，系统通常会触发各种告警，而这些告警有时很难立即理解和处理。HolmesGPT通过人工智能帮助工程师分析问题来源，从而提升了告警处理的快速性和准确性。

主要功能

• 自动数据收集：HolmesGPT会收集观测数据，帮助工程师快速定位问题。
• 手册自动化与知识共享：该工具能够根据使用者的调查方法自动执行相关步骤。
• 可扩展性：用户可以添加自己的数据源，HolmesGPT会利用这些数据进行故障排查。
• 数据隐私：用户可以使用自己API密钥的AI供应商（如OpenAI、Azure、AWS Bedrock等）来保证数据安全。
• 工具集成：能够与现有的工具无缝整合，如Prometheus、PagerDuty、OpsGenie、Jira等。

使用方式

HolmesGPT支持多种使用场景：

1. Robusta UI中的AI分析：用户可以通过Robusta SaaS平台（需要Kubernetes集群）体验AI分析功能。
2. Slack中的指标告警分析：通过Robusta的官方集成，用户可以直接在Slack中分析Prometheus告警。
3. 命令行中的文本问答：用户可以使用命令行接口向HolmesGPT提出问题，如获取Kubernetes集群中的问题。
4. OpsGenie和PagerDuty集成：支持与OpsGenie和PagerDuty集成，工程师可以利用这些通知服务进行快速排查。

安装方法

用户可以通过多种方式来安装HolmesGPT：

• Brew（Mac/Linux）：通过brew命令添加tap并安装HolmesGPT。
• 预制Docker容器：使用指定的Docker容器运行HolmesGPT，自行适配本地配置。
• Pip/Pipx：从最新的Git版本安装，建议使用pipx以避免Python包冲突。
• 从源码安装（Python Poetry/Docker）：下载源码，通过Poetry或Docker构建和运行。
• Kubernetes中的Helm部署：使用Helm在Kubernetes集群中安装HolmesGPT。

API密钥

HolmesGPT需要用户提供的LLM API密钥才能正常工作，支持多种AI模型提供商，如OpenAI、Azure、AWS Bedrock等。用户需要根据不同的供应商配置相应的环境变量和参数。

定制HolmesGPT

用户可以通过以下方式自定义和扩展HolmesGPT的功能：

• 自定义工具：添加新的数据源和工具，扩展HolmesGPT的数据获取能力。
• 自定义手册：创建自己的调查手册，让HolmesGPT按需执行特定的故障排查操作。

总结来说，HolmesGPT是一个功能强大而灵活的智能工具，专为帮助值班工程师快速响应和解决系统告警而设计。通过整合先进的人工智能算法和便捷的工具集成，用户能够有效提升IT运维的效率和质量。