可以诊断k8s的chatgpt神器：k8sgptoperat

　　背景
　　在Kubernetes上，从部署Deployment到正常提供服务，整个流程可能会出现各种各样问题，有兴趣的可以浏览KubernetesDeployment的故障排查可视化指南（2021中文版）〔1〕。从可视化指南也可能看出这些问题实际上都是有迹可循，根据错误信息基本很容易找到解决方法。随着ChatGPT的流行，基于LLM的文本生成项目不断涌现，k8sgpt〔2〕便是其中之一。
　　k8sgpt是一个扫描Kubernetes集群、诊断和分类问题的工具。它将SRE经验编入其分析器，并通过AI帮助提取并丰富相关的信息。
　　其内置了大量的分析器：
　　podAnalyzer
　　pvcAnalyzer
　　rsAnalyzer
　　serviceAnalyzer
　　eventAnalyzer
　　ingressAnalyzer
　　statefulSetAnalyzer
　　deploymentAnalyzer
　　cronJobAnalyzer
　　nodeAnalyzer
　　hpaAnalyzer（可选）
　　pdbAnalyzer（可选）
　　networkPolicyAnalyzer（可选）
　　k8sgpt的能力是通过CLI来提供的，通过CLI可以对集群中的错误进行快速的诊断。
　　k8sgptanalyzeexplainfilterPodnamespacedefaultoutputjson｛status：ProblemDetected，problems：1，results：〔｛kind：Pod，name：defaulttest，error：〔｛Text：Backoffpullingimageflomeshpipy2，Sensitive：〔〕｝〕，details：TheKubernetessystemisexperiencingdifficultypullingtherequestedimagenamedflomeshpipy2。nnThesolutionmaybetocheckthattheimageiscorrectlyspelledortoverifythatitexistsinthespecifiedcontainerregistry。Additionally，ensurethatthenetworkinginfrastructurethatconnectsthecontainerregistryandKubernetessystemisworkingproperly。Finally，checkifthereareanyaccessrestrictionsorcredentialsrequiredtopulltheimageandensuretheyareprovidedcorrectly。，parentObject：test｝〕｝
　　但是，每次进行诊断都要执行命令，有点繁琐且限制较多。我想大家想要的肯定是能够监控到问题并自动诊断。这就有了今天要介绍的k8sgptoperator〔3〕
　　介绍
　　简单来说k8sgptoperator可以在集群中开启自动化的k8sgpt。它提供了两个CRD：K8sGPT和Result。前者可以用来设置k8sgpt及其行为；而后者则是用来展示问题资源的诊断结果。
　　apiVersion：core。k8sgpt。aiv1alpha1kind：K8sGPTmetadata：name：k8sgptsamplenamespace：kubesystemspec：model：gpt3。5turbobackend：openainoCache：falseversion：v0。2。7enableAI：truesecret：name：k8sgptsamplesecretkey：openaiapikey
　　演示
　　实验环境使用k3s集群。
　　exportINSTALLK3SVERSIONv1。23。8k3s2curlsfLhttps：get。k3s。ioshsdisabletraefikdisablelocalstoragedisableservicelbwritekubeconfigmode644writekubeconfig。kubeconfig
　　安装k8sgptoperator
　　helmrepoaddk8sgpthttps：charts。k8sgpt。aihelmrepoupdatehelminstallreleasek8sgptk8sgptoperatornopenaicreatenamespace
　　安装完成后，可以看到随operator安装的两个CRD：k8sgpts和results。
　　kubectlapiresourcesgrepigptk8sgptscore。k8sgpt。aiv1alpha1trueK8sGPTresultscore。k8sgpt。aiv1alpha1trueResult
　　在开始之前，需要先生成一个OpenAI的key〔4〕，并保存到secret中。
　　OPENAITOKENxxxxkubectlcreatesecretgenerick8sgptsamplesecretfromliteralopenaiapikeyOPENAITOKENnopenai
　　接下来创建K8sGPT资源。
　　kubectlapplynopenaifEOFapiVersion：core。k8sgpt。aiv1alpha1kind：K8sGPTmetadata：name：k8sgptsamplespec：model：gpt3。5turbobackend：openainoCache：falseversion：v0。2。7enableAI：truesecret：name：k8sgptsamplesecretkey：openaiapikeyEOF
　　执行完上面的命令后在openai命名空间下会自动创建Deploymentk8sgptdeployment。
　　测试
　　使用一个不存在的镜像创建pod。
　　kubectlruntestimageflomeshpipy2ndefault
　　然后在openai命名空间下会看到一个名为defaulttest的资源。
　　kubectlgetresultnopenaiNAMEAGEdefaulttest5m7s
　　详细信息中可以看到诊断内容以及出现问题的资源。
　　kubectlgetresultnopenaidefaulttestoyamlapiVersion：core。k8sgpt。aiv1alpha1kind：Resultmetadata：creationTimestamp：20230502T09：00：32Zgeneration：1name：defaulttestnamespace：openairesourceVersion：1466uid：2ee27c2661c14ef5ae27e1301a40cd56spec：details：TheerrormessageisindicatingthatKubernetesishavingtroublepullingtheimageflomeshpipy2andisthereforebackingofffromtryingtodoso。nnThesolutiontothisissuewouldbetocheckthattheimageexistsandthatthespellingandsyntaxoftheimagenameiscorrect。Additionally，checkthattheimageisaccessiblefromtheKubernetesclusterandthatanyrequiredauthenticationorauthorizationisinplace。Iftheissuepersists，itmaybenecessarytotroubleshootthenetworkconnectivitybetweentheKubernetesclusterandtheimagerepository。error：text：Backoffpullingimageflomeshpipy2kind：Podname：defaulttestparentObject：test
　　参考资料
　　〔1〕
　　KubernetesDeployment的故障排查可视化指南（2021中文版）：https：atbug。comtroubleshootingkubernetesdeploymentzhv2
　　〔2〕
　　k8sgpt：https：github。comk8sgptaik8sgpt
　　〔3〕
　　k8sgptoperator：https：github。comk8sgptaik8sgptoperator
　　〔4〕
　　OpenAI的key：https：platform。openai。comaccountapikeys