Con la continua expansión y complejidad de los entornos en Amazon Web Services (AWS), la resolución de problemas de los recursos se ha convertido en una tarea cada vez más compleja y sensible a errores. En respuesta a esta creciente demanda, AWS ha introducido la herramienta AWS Support Automation Workflows, un conjunto de runbooks de automatización de autogestión diseñados por su equipo de soporte técnico. Estas herramientas integran las mejores prácticas derivadas de la experiencia con los clientes, permitiendo un diagnóstico y solución más efectivos de problemas comunes.
Simultáneamente, Amazon Bedrock ha emergido como un servicio totalmente gestionado que proporciona modelos fundamentales de inteligencia artificial de empresas líderes en IA como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta y más. Bedrock permite la experimentación, evaluación y personalización de estos modelos con datos propios de los usuarios, eliminando la necesidad de infraestructura y facilitando la integración segura de capacidades de IA generativa.
Recientemente, se realizó un estudio conjunto que exploró las capacidades combinadas de Amazon Bedrock y los Workflows de Automatización de AWS para crear un agente inteligente, capacitado para diagnosticar problemas con recursos de AWS. Este proyecto se centró en un caso concreto: la resolución de problemas de un nodo de trabajo de Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) que no lograba unirse a un clúster.
El agente inteligente actúa como una avanzada interfaz que opera entre los usuarios y los Workflows de AWS, utilizando un modelo de razonamiento complejo para interpretar consultas en lenguaje natural y gestionar el flujo de la conversación. Al recibir una descripción del problema, el agente recopila la información necesaria para proceder con la automatización de la solución a través de funciones de Lambda.
El proceso de automatización involucra una serie de diagnósticos automáticos y sin intervención del usuario. Los resultados se analizan utilizando un razonamiento tipo «cadena de pensamiento», permitiendo al agente identificar causas raíz y proporcionar guías detalladas para la resolución.
Para el ejemplo específico del nodo de trabajo de EKS, el agente ejecuta verificaciones automáticas, como la validación de permisos de rol IAM y la conectividad de red, y luego ofrece explicaciones y recomendaciones precisas para remediar el problema.
Este enfoque promete no solo un avance en la gestión de recursos de AWS sino también un uso innovador de herramientas y modelos de inteligencia artificial. Con las capacidades de Amazon Bedrock y los Workflows de AWS, las organizaciones pueden simplificar sus operaciones en la nube, mejorando así la eficiencia y efectividad de la administración de sus infraestructuras tecnológicas.
