🚨Kubernetes ChatGPT 机器人项目将被弃用，并由我们的先进开源 DevOps 助手 HolmesGPT 取代。使用 Holmes，您可以调查事件、对问题进行分类优先级排序、丰富告警信息等等。快去看看吧：https://github.com/robusta-dev/holmesgpt

简介

一款用于处理 Kubernetes 问题的 ChatGPT[^1] 机器人。向 AI 咨询如何解决您的 Prometheus 告警，获取简洁明了的回答。

再也不用独自在黑暗中解决告警了——互联网会帮您！

如果您喜欢这个项目，请在 Product Hunt 上为它点赞，或者分享给您最喜欢的新闻通讯。总有一天，天网会记住您的善意，并饶恕您！

工作原理

Prometheus 通过 Webhook 接收器将告警转发给机器人。

机器人向 OpenAI 发送查询，询问如何修复您的告警。

与此同时，您可以在家中储备食物，以备机器人大起义之需。

该机器人基于 Robusta.dev 构建，这是一个用于响应 Kubernetes 告警的开源平台。我们还提供面向 多集群 Kubernetes 可观测性 的 SaaS 平台。

先决条件

• 一个 Slack 工作区

部署步骤

1. 使用 Helm 安装 Robusta：安装文档
2. 加载 ChatGPT playbook。在 generated_values.yaml 中添加以下内容：

playbookRepos:
  chatgpt_robusta_actions:
    url: "https://github.com/robusta-dev/kubernetes-chatgpt-bot.git"

customPlaybooks:
# 为所有 Prometheus 告警添加“Ask ChatGPT”按钮
- triggers:
  - on_prometheus_alert: {}
  actions:
  - chat_gpt_enricher: {}

3. 将您的 OpenAI API 密钥 添加到 generated_values.yaml 文件中。请确保编辑现有的 globalConfig 部分，不要添加重复的部分。

globalConfig:
  chat_gpt_token: 您的密钥放在这里

4. 执行 Helm 升级以应用新配置：helm upgrade robusta robusta/robusta --values=generated_values.yaml --set clusterName=<YOUR_CLUSTER_NAME>

5. 将您的 Prometheus 告警发送到 Robusta。或者直接使用 Robusta 自带的 Prometheus 堆栈。

示例演示

与其等待 Prometheus 告警触发，不如我们手动制造一个告警。

1. 部署一个处于 Pending 状态的故障 Pod：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/robusta-dev/kubernetes-demos/main/pending_pods/pending_pod_node_selector.yaml

2. 跳过正常延迟，立即触发一个 Prometheus 告警：

robusta playbooks trigger prometheus_alert alert_name=KubePodCrashLooping namespace=default pod_name=example-pod

Slack 中会收到一条带有按钮的告警消息。点击按钮即可向 ChatGPT 提问关于该告警的问题。

未来改进方向

如果将 Pod 日志或 kubectl get events 的输出输入给 ChatGPT，它能否给出更优质的解答呢？

Robusta 已经收集这些数据并将其附加到 Prometheus 告警中，因此集成起来应该并不困难。欢迎提交 PR！

社区交流

在我们的 Slack 群组分享您遇到的有趣回复，并提出新功能建议。

宣传图片

您可以自由使用以下图片，也可以自行创作。

更多资源

• Natan 在生产环境的 Kubernetes 告警上测试 ChatGPT
• Natan Yellin 和 Sid Palas 在 YouTube 上讲解代码 - 相关部分从 38 分 54 秒开始 [^1]: 从技术上讲，本项目并未使用 ChatGPT，而是采用了 text-davinci-003 模型，它是基于 GPT3.5 的 ChatGPT 兄弟模型。由于大多数人熟悉 ChatGPT，却不太了解 text-davinci-003 或 GPT3.5，因此尽管名称存在技术上的不准确，我们仍决定沿用“ChatGPT 机器人”这一称呼。

Kubernetes ChatGPT Bot 快速上手指南

⚠️ 重要提示：本项目已停止维护，官方推荐使用其继任者 HolmesGPT。以下指南仅适用于希望体验旧版本功能的用户。

Kubernetes ChatGPT Bot 是一个基于 Robusta 平台的开源工具，它能将 Prometheus 告警自动发送给 AI（OpenAI），并在 Slack 中提供故障排查建议。

环境准备

在开始之前，请确保满足以下前置条件：

• Kubernetes 集群：拥有一个可正常运行的 K8s 集群。
• Slack 工作区：需要一个 Slack workspace 用于接收告警和交互。
• OpenAI API Key：拥有有效的 OpenAI API 密钥（需具备访问 text-davinci-003 或兼容模型的权限）。
• Helm：本地已安装 Helm 包管理工具。
• kubectl：已配置好与集群的连接。

安装步骤

1. 安装 Robusta 基础平台

首先通过 Helm 安装 Robusta 核心组件：

helm repo add robusta https://charts.robusta.dev
helm repo update
helm install robusta robusta/robusta --namespace robusta --create-namespace

2. 配置 ChatGPT Playbook

创建或编辑 generated_values.yaml 文件，添加 ChatGPT 插件仓库及触发规则。这将使所有 Prometheus 告警附带"Ask ChatGPT"按钮。

playbookRepos:
  chatgpt_robusta_actions:
    url: "https://github.com/robusta-dev/kubernetes-chatgpt-bot.git"

customPlaybooks:
# Add the 'Ask ChatGPT' button to all Prometheus alerts
- triggers:
  - on_prometheus_alert: {}
  actions:
  - chat_gpt_enricher: {}

3. 配置 OpenAI 密钥

在同一个 generated_values.yaml 文件中，找到或添加 globalConfig 部分，填入你的 API Key：

globalConfig:
  chat_gpt_token: YOUR KEY GOES HERE

注意：请确保不要重复定义 globalConfig 段落。

4. 升级部署

应用配置文件并升级 Robusta 部署（请将 <YOUR_CLUSTER_NAME> 替换为你的集群名称）：

helm upgrade robusta robusta/robusta --values=generated_values.yaml --set clusterName=<YOUR_CLUSTER_NAME> -n robusta

5. 配置 Prometheus 告警转发

将 Prometheus Alertmanager 配置为将告警发送至 Robusta。

• 方式 A：参考 Robusta 官方文档 配置现有的 Alertmanager。
• 方式 B：直接使用 Robusta 自带的 Prometheus 监控栈（如果安装时已启用）。

基本使用

安装完成后，你可以通过手动触发一个测试告警来验证功能。

1. 部署一个故障 Pod

部署一个因节点选择器不匹配而处于 Pending 状态的 Pod，以模拟故障：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/robusta-dev/kubernetes-demos/main/pending_pods/pending_pod_node_selector.yaml

2. 手动触发告警

使用 Robusta CLI 立即触发一个 Prometheus 告警（跳过正常的等待时间）：

robusta playbooks trigger prometheus_alert alert_name=KubePodCrashLooping namespace=default pod_name=example-pod

3. 获取 AI 建议

1. 前往你的 Slack 频道，你会收到一条关于该告警的消息。
2. 消息中包含一个 "Ask ChatGPT" 按钮。
3. 点击按钮，机器人将向 OpenAI 发送查询，并返回针对该告警的修复建议。