Comments 7
Интересно, жду продолжения %)
3м буду)
Годный разбор, читается легко и без лишней воды - особенно понравилось, как автор приземлил идею про LLM вокруг Zabbix до нормального ТЗ, границ периметра и audit log. Когда в статье есть не просто "сделай умно", а понятные вводные про webhook, триаж, корреляцию и разделение критичных/некритичных алертов, это сразу вызывает уважение. Жду продолжения))
Интересен конечный результат. Пока не понимаю, чем это закончится и не понимаю, как LLM тут может помочь. Может конечно у меня таких кейсов нет, в моем понимании, есть алерт, если не важный, пускай болтается в неважных определенное время, если важный и можно скриптом вылечить, то пробуем лечить, если не получается, оповещаем.
По алертам - при нормальной настройке мониторинга примерно ваш вариант и получается. При низкой критичности - висит без определенного времени, при высокой (правильно настроенной) оповещать ответственных по всем Media Types. Как я и описал - правильная настройка не мой путь и, в рамках тренировки мозга и приобретения опыта в новой для себя сфере, решил провернуть такой финт для дома.
Чем помочь - в основном краткая диагностика, RCA (с оговорками), понять как небольшая модель справится с suppress.
Если рассматривать в рамках данного эксперимента, Zambia и алерты тут больше, как экспозиция. Цель - сформировать запрос в нейросеть с достаточным количеством информации (ТЗ, архитектура) и получить по запросу рабочий программный модуль.
Конечный результат больше PoC с небольшим MVP для подтверждения идеи в процессе всего этого пути.
Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»