1. Əsas səhifə
  2. Uncategorized

Token-əsaslı aktiv billing ilə “autonomous reliability”

Token-əsaslı aktiv billing ilə “autonomous reliability”
0

Azure SRE Agent-in ümumi əlçatanlıq (GA) mərhələsinə çıxması, SRE əməliyyatlarını “agentic” modeldə standardlaşdırmaq üçün platforma səviyyəli dönüş nöqtəsidir: agent artıq yalnız sorğuya cavab verən köməkçi deyil, mühitiniz barədə davamlı ekspertiza qurur (Deep Context), governance hook-ları ilə təhlükəsiz icra xətti yaradır və ekosistem inteqrasiyasını MCP/connectors + custom tools ilə genişləndirir . 2026-04-15-dən etibarən aktiv iş rejimində xərclərin ölçülməsi token-lara əsaslanan AAU/milyon token metrikasına keçir və provayder seçimi (Azure OpenAI vs Anthropic) ilə daha çevik optimallaşdırma mümkün olur .

Background:
Klassik incident response zənciri (alert → triage → RCA → mitigation → postmortem) çox vaxt müxtəlif sistemlər arasında kontekst “context switching” tələb edir; GA buraxılışı agenti telemetriya, kod repozitoriyası və resurs konfiqurasiyası ilə “pre-loaded” kontekst üzərində işləməyə fokuslayır . Eyni zamanda, provayder seçimi Avropa data rezidentliyi kimi tələblərə uyğunlaşdırılır (məs., Sweden Central-də EU Data Boundary öhdəliklərinə görə Azure OpenAI default) .

Yeni funksiya/xidmətin detallı izahı:
GA ilə gələn “Deep Context” əməliyyat modeli: agent kod, log, incident və resurs məlumatını davamlı olaraq təhlil edib “öz mühitinizin” davranışını öyrənir; bu, RCA keyfiyyətini və sürətini artırmaq üçün kritikdir .
Governance: Agent Hooks: agentin cavab verməzdən əvvəl (Stop hooks) və tool icrasından sonra (PostToolUse hooks) qaydalarla “guardrail” tətbiq olunur; məqsəd production əməliyyatlarında auditability və risk idarəetməsidir .
Çox-model provayderi (Azure OpenAI + Anthropic): 2026-04-02/03 kontekstində Anthropic Claude inteqrasiyası, provayder abstraksiyası və gələcək provayderlərin “migration tələb etmədən” əlavə edilə bilməsi kimi dizayn niyyətini ortaya qoyur .
Billing metrikası dəyişikliyi: aktiv flow üçün time-based ölçmədən token-based ölçməyə keçid (AAU/milyon token), provayderə görə fərqli rate-lərin mövcudluğu vurğulanır; konkret AAU rate cədvəli rəsmi “Pricing and billing—AAU rates by model” sənədindədir, lakin burada rate-lər mənbədə açıq göstərilmədiyi üçün unspecified kimi saxlanılır .

Arxitektura/workflow (Mermaid):

flowchart LR
  A[Telemetry: Logs/Metrics/Traces] --> B[Azure Monitor / Log Analytics]
  C[Code: GitHub/Azure DevOps repo] --> D[Deep Context Indexing]
  E[Incidents: PagerDuty/ServiceNow/ICM] --> F[Incident Intake]
  B --> G[Azure SRE Agent]
  D --> G
  F --> G
  G --> H{Governance\nAgent Hooks}
  H -->|Allowed| I[Actions/Recommendations\n(runbooks, tools, connectors)]
  H -->|Blocked/Needs Approval| J[Human-in-the-loop\nApproval path]
  I --> K[Azure Resources\n(Read/Investigate/Remediate)]

Step-by-step quraşdırma və ilkin troubleshooting (komandalar daxil):
1) Onboarding wizard-ı açın və agenti deploy edin: sre.azure.com üzərindən “Basics > Review > Deploy” flow-u ilə subscription, resource group, region və model provayderi seçilir .
2) Prerequisites-i bağlayın: subscription səviyyəsində Contributor rolu və browser-dan *.azuresre.ai çıxışı tələb olunur .
3) Deploy zamanı yaranan resursları doğrulayın: managed identity, Log Analytics workspace, Application Insights, role assignments və SRE Agent resource yaradılır .
4) Code repository qoşun (Quickstart): Code card → GitHub/Azure DevOps seçimi → Auth və ya PAT ilə bağlama → repo seçimi .
5) Azure resurslarına Reader access verin (Full setup): subscription və ya resource group seçərək agentin managed identity-sinə Reader role assignment tətbiq edilir .
6) Model provayderini sonradan dəyişmək: Settings → Basics → Model provider → Provider/Model seçin → Save (downtime olmadan) .

Əlavə troubleshooting pattern (private network):
Əgər Log Analytics workspace AMPLS ilə private-only query rejimindədirsə, SRE Agent birbaşa VNet daxilindən query edə bilmədiyi üçün Azure Function proxy pattern (Easy Auth ilə) tövsiyə olunur; Microsoft bu məhdudiyyəti aradan qaldırmaq üçün “private network injection” üzərində işlədiyini qeyd edir .

Praktik use-case-lər:
Proaktiv RCA: schedule edilmiş investigation-lar ilə incident olmadan əvvəl regressiyaların aşkarlanması .
Cross-platform ops orkestrasiya: MCP connector-lar vasitəsilə monitorinq, ticketing, CI/CD, daxili HTTP API-lər arasında “single pane” təcrübəsi .
Governed auto-remediation: Agent Hooks ilə riskli əməliyyatları bloklama, audit trail və standard runbook icrası .

Limitasiyalar :
– Region və tenant mövcudluğu məhduddur; region seçimi UI-də görünən “supported regions” siyahısı ilə idarə olunur .
– Anthropic provayderi hər tenant üçün əlçatan deyil və ayrıca Anthropic razılaşması tələb edə bilər (doc-da qeyd olunur) .
– Token-based AAU rate cədvəli bu hesabatda unspecified (mənbədə dərin rate-lər açıq oxunmur / əlavə icazə tələb edə bilər) .

Bu məqaləyə münasibətiniz necə oldu?
  • 0
    xo_uma_g_lir
    Xoşuma gəlir
  • 0
    alq_lay_ram
    Alqışlayıram
  • 0
    _yl_ndim
    Əyləndim
  • 0
    _ox_m_mnun_qald_m
    Çox məmnun qaldım
  • 0
    _m_n_d_nc_liy_m
    Mən düşüncəliyəm
  • 0
    m_yus_oldum
    Məyus oldum
  • 0
    m_n_ox_q_z_bliy_m
    Mən çox qəzəbliyəm

IT Manager |IT Auditor|IT Consultant IT Trainer|☁ Azure Arch |MCT|MCEAE|MCASEA|MCAAEA|MCASAE|PCNSE|VCAP|CCNP2x|RHCE|HCIP|GCP|AWS|ITILv4®MP|ITILv4®SL|PMP®|CEHv11M|CISA|CISM|CRISC|CGEIT|COBIT5 Microsoft Azure Architect & Enterprise System Expert with an engineer’s Degree Information Technology with more than 10 years expoeriencce in Windows Server and Cloud Infrastructure Administration. Solid knowledge and work experience in TCP/IP, routing protocols, LAN and WAN with Cisco routers,Switches,UTM Firewalls and Load Balancers including configuration,maintenance and traffic monitoring. As a volunteer for several organizations, I plan events, trainings, and seminars connected to Microsoft products.

Müəllifin Profili
Diqqitinizi cəlb edə bilər
Switch Stacking

Sizin e-poçt ünvanınız dərc edilməyəcəkdir. Gərəkli sahələr * ilə işarələnmişdir