Enabling Autonomic Microservice Management through Self-Learning Agents

要約

最新のソフトウェアシステムの複雑さの増加は、堅牢な自律的な自己管理能力を必要とします。
大規模な言語モデル（LLM）はこのドメインの可能性を示していますが、多くの場合、一般的な知識を特定のサービスコンテキストに適応させる際の課題に直面しています。
この制限に対処するために、サービス固有の構成に関する事前の知識を必要とせずにマイクロサービスを自律的に管理する自己学習エージェントシステムであるServiceOdysseyを提案します。
カリキュラムの学習原則と反復探査を活用することにより、Serviceodysseyは徐々に運用環境を深く理解し、人間の入力または静的な文書への依存を減らします。
ソックショップマイクロサービスで構築されたプロトタイプは、自律的なマイクロサービス管理のためのこのアプローチの可能性を示しています。

要約(オリジナル)

The increasing complexity of modern software systems necessitates robust autonomic self-management capabilities. While Large Language Models (LLMs) demonstrate potential in this domain, they often face challenges in adapting their general knowledge to specific service contexts. To address this limitation, we propose ServiceOdyssey, a self-learning agent system that autonomously manages microservices without requiring prior knowledge of service-specific configurations. By leveraging curriculum learning principles and iterative exploration, ServiceOdyssey progressively develops a deep understanding of operational environments, reducing dependence on human input or static documentation. A prototype built with the Sock Shop microservice demonstrates the potential of this approach for autonomic microservice management.

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