À propos du projet

K8sGPT est un outil en ligne de commande conçu pour analyser les clusters Kubernetes, diagnostiquer et trier les problèmes, et présenter les résultats en anglais simple. Il codifie l'expérience SRE dans des analyseurs intégrés qui extraient les informations pertinentes et les enrichissent avec des explications d'IA. Les principales fonctionnalités incluent : - **Analyseurs intégrés** : les analyseurs par défaut couvrent les Pods, PVC, ReplicaSets, Services, Events, Ingress, StatefulSets, Deployments, Jobs, CronJobs, Nodes, Mutating/Validating Webhooks et ConfigMaps. Les analyseurs optionnels incluent les ressources HPA, PDB, NetworkPolicy, Gateway, Log, Storage, Security et OLM. - **Backends d'IA** : intégration prête à l'emploi avec OpenAI, Azure OpenAI, Cohere, Amazon Bedrock, Google Gemini, des modèles locaux (Ollama, LocalAI), et plus encore. Prend en charge le proxy LiteLLM pour router vers plus de 100 fournisseurs. - **Mode Explain** : utilisez `k8sgpt analyze --explain` pour obtenir des explications détaillées des problèmes générées par l'IA. Incluez éventuellement la documentation officielle Kubernetes avec `--with-doc`. - **Anonymisation** : les données sensibles peuvent être masquées avant l'envoi aux backends d'IA, avec une clé pour désanonymiser les réponses. Remarque : les events ne sont actuellement pas anonymisés. - **Analyseurs personnalisés** : écrivez vos propres analyseurs dans n'importe quel langage à l'aide d'un schéma protobuf et servez-les pour l'intégration. - **Cache distant** : prise en charge d'AWS S3, Azure Blob Storage et Google Cloud Storage pour mettre en cache les résultats d'analyse. - **Serveur MCP** : fournit un serveur Model Context Protocol pour l'intégration avec des assistants d'IA comme Claude Desktop, offrant des outils pour l'analyse de cluster et la gestion des ressources. - **Mode Serve** : exécution en tant que serveur gRPC pour l'analyse programmatique, avec métriques et prise en charge MCP en option. - **Configuration** : stocke la configuration dans un fichier YAML, avec des commandes pour gérer les backends d'authentification, les filtres, les intégrations et les analyseurs personnalisés. L'installation est disponible via Homebrew, les paquets RPM, DEB, APK et les binaires Windows. Un operator est également disponible pour la surveillance continue des clusters avec intégration Prometheus et Alertmanager. La documentation est disponible sur docs.k8sgpt.ai, et le projet est open-source sous Apache 2.0.