Az NVIDIA bemutatja a Minerva AI-infrastruktúrahibákhoz használt megközelítését

A technikai ismertetőben az NVIDIA bemutatja, hogyan kapcsolja a Minerva a berendezések mérési adatait és naplóit az aktív AI-feladatokhoz. Az összetartozó tünetek egy incidenssé állnak össze, de az okot továbbra is az üzemeltetőknek kell kivizsgálniuk. A Sherlock asszisztens bizonyítékokat mutathat és javítást javasolhat. Az üzemeltetők számára az a lényeg, hogy a lassuló feladatot az általa használt hardverhez kapcsolhassák, különálló műszerfalak összevetése helyett.

A termékleírás három bevezetési lehetőséget kínál. A csapatok adatot gyűjthetnek egy meglévő megfigyelőeszköz, például a Grafana számára, hozzáadhatják a Minerva gépi tanulással készített elemzéseit a külső eszközeikhez, vagy használhatják a teljes platformot a beépített asszisztenssel. A telepítés saját infrastruktúrán és szolgáltatásként is lehetséges. Ezek eltérő integrációs lehetőségek azoknak a csapatoknak, amelyek különböző megfigyelési rendszerekkel dolgoznak.

Az MCP-útmutató szűkebb határt szab a külső AI-asszisztensek bekötésének: ez a bétafelület csak adatot olvas, hibát nem javít, és beállítást sem módosít. A felhasználónak először böngészőben kell bejelentkeznie, és el kell végeznie az esetleg előírt kezdeti jelszócserét, mielőtt engedélyezi a kliens hozzáférését. Éles használatnál megbízható tanúsítvány is szükséges a nyilvános HTTPS-végponton.

Az engedélyezett MCP-felhasználó a telepítés összes adatát olvashatja. A névtér és a klaszter szerinti szűrés nem biztosít elkülönített felhasználói jogosultságokat. A lekérdezéseket ellenőrzik és korlátozzák; a topológiai lekérdezésekhez engedélyezett Neo4j szükséges. A klienseknek kizárólag a szerver által visszaadott eszközöket kell használniuk.