rocketplaneIO

rocketplaneIO 快速入门

自托管 AI SRE for Kubernetes——零侵入 eBPF 可观测 + AI Copilot 自动诊断修复，护栏式自验证操作。

这是什么？适合谁？

rocketplaneIO 是一个面向 Kubernetes 的自托管 AI SRE 工具。它使用 eBPF 技术实现零侵入的可观测性（不需要修改应用代码或部署 sidecar），然后通过 AI Copilot 自动诊断问题并执行修复操作。所有修复操作都经过护栏式自验证，确保不会引入新问题。

适合：Kubernetes 集群的 AI 运维、SRE 团队的 AI 辅助工具、自动故障诊断和修复、希望减少 On-Call 负担的 DevOps 团队。

准备工作

• Kubernetes 集群（1.24+）
• 集群管理员权限（用于部署 eBPF 探针）
• Linux 内核 5.8+（eBPF 要求）
• kubectl 已配置

3 步快速上手

第 1 步：部署

# 克隆仓库
git clone https://github.com/olemeyer/rocketplaneIO.git
cd rocketplaneIO

# 部署到集群
kubectl apply -f deploy/

第 2 步：验证部署

kubectl get pods -n rocketplane
# 应看到 rocketplane-controller 和 rocketplane-agent 运行中

kubectl logs -n rocketplane deployment/rocketplane-controller
# 确认 eBPF 探针已加载

第 3 步：与 AI Copilot 交互

# 通过 CLI 与 AI Copilot 对话
kubectl exec -n rocketplane deployment/rocketplane-controller -- \
  rocketplane ask "检查集群中是否有 Pod 处于 CrashLoopBackOff"

# AI 会自动诊断并给出修复建议

进阶用法

eBPF 可观测性

rocketplaneIO 的 eBPF 探针自动收集：

• 网络流量和延迟
• 系统调用追踪
• 资源使用模式
• 应用层协议解析（HTTP/gRPC/MySQL 等）

无需修改应用代码或部署 sidecar。

自动修复护栏

AI Copilot 的修复操作受护栏限制：

• 只读操作自动执行（如查看日志、获取指标）
• 修改操作需用户确认（如重启 Pod、修改配置）
• 危险操作被阻止（如删除 PVC、修改 NetworkPolicy）

自定义护栏

# guardrails.yaml
rules:
  - action: "restart"
    resource: "deployment"
    auto_approve: false
    reason: "重启可能影响生产流量"

常见问题 FAQ

Q1：和 Datadog 有什么区别？

A：Datadog 是闭源的可观测性平台，侧重监控和告警。rocketplaneIO 是开源的 AI SRE 工具，侧重自动诊断和修复。两者可以互补：Datadog 做监控，rocketplaneIO 做自动修复。

Q2：eBPF 对性能有影响吗？

A：eBPF 在内核态运行，开销极小（通常 <1% CPU）。rocketplaneIO 的 eBPF 探针经过优化，对生产环境影响极小。

Q3：支持哪些 Kubernetes 版本？

A：Kubernetes 1.24+，Linux 内核 5.8+。托管 Kubernetes（EKS/GKE/AKS）均支持。

Q4：AI Copilot 使用什么模型？

A：默认使用自带的模型，也支持配置外部 LLM API（OpenAI 兼容接口）。

参考链接

• GitHub 仓库