☁️ Создание самообслуживаемой аналитики AWS Health с AI-агентами на Amazon Bedrock

Команды эксплуатации предприятий ежедневно получают множество уведомлений AWS Health о завершении поддержки Amazon Linux 2, устаревании версий RDS и выводе из эксплуатации EC2-инстансов в десятках аккаунтов. Без аналитики самообслуживания невозможно быстро определить, какие события затрагивают продуктивные системы, требуют немедленных действий или долгосрочного планирования.

Представлено решение Chaplin (Customer Health and Planned Lifecycle Intelligence Nexus) — open-source инструмент, использующий AI-агентов через Model Context Protocol (MCP) для аналитики событий здоровья. Команды могут задавать вопросы на естественном языке напрямую из MCP-совместимых ассистентов (Claude Code, Kiro CLI) и получать точные контекстные ответы без обращения в AWS Support. Например: «Какие события жизненного цикла RDS ожидаются в ближайшие 60 дней?» или «Покажи открытые EC2-события по срочности».

Chaplin использует мультиагентную архитектуру, объединяющую структурированные метаданные (тип события, сервис, затронутые ресурсы) с неструктурированными описаниями. В отличие от традиционных RAG-систем, которые могут галлюцинировать при подсчётах (например, сообщить 190 событий вместо 958), Chaplin обеспечивает детерминированную агрегацию через Amazon Bedrock. Интеграция с JIRA, GitHub и ServiceNow через MCP позволяет автоматизировать реагирование на инциденты.

#AI #AWS #AmazonBedrock #Agents #DevOps #CloudAnalysis