Anmerkung
Dies ist eine Vorschaufunktion. Befolgen Sie die Empfehlungen der Funktion nur, wenn Sie die Auswirkungen der Änderung verstehen und ihnen zustimmen. Einige Empfehlungen sind möglicherweise für Ihre Umgebung nicht gültig. Bitte melden Sie unerwartete Ergebnisse dem Nerdio-Team über das Data-Manager-Tool.
Dieser Artikel bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Konfiguration Ihrer Anwendung, um Empfehlungen für Autoscaling-Insights mithilfe der OpenAI-Integration in Azure zu aktivieren. Er beschreibt zudem den Prozess zum Generieren und Anzeigen von Empfehlungen zur Optimierung von Autoscaling-Konfigurationen.
Anmerkung
Nerdio Manager nutzt Azure OpenAI-Dienste, die als dedizierte Azure-Ressourcen innerhalb des Azure-Tenants Ihrer Organisation bereitgestellt werden. Diese Dienste arbeiten vollständig innerhalb der Grenzen Ihrer kontrollierten Umgebung, wodurch sichergestellt wird, dass alle Interaktionen von öffentlich zugänglichen KI-Systemen isoliert sind. Es findet keine Kommunikation oder kein Datenaustausch zwischen Azure OpenAI-Diensten und öffentlich zugänglichen Modellen statt, wie z. B. ChatGPT oder anderen großen Sprachmodellen (LLMs), die von Microsoft oder Drittanbietern bereitgestellt werden.
Darüber hinaus verbleiben alle Informationen, die in Prompts oder Abfragen enthalten sind, die an die Azure OpenAI-Ressourcen gesendet werden, sicher innerhalb Ihres Azure-Tenants. Dieses Design stellt sicher, dass Ihre Daten nicht externen Systemen ausgesetzt sind, entspricht strengen Sicherheits- und Datenschutzstandards und stimmt mit den Governance-Anforderungen des Unternehmens überein. Durch die Nutzung von Azure OpenAI garantiert Nerdio Manager eine sichere und private KI-Erfahrung, die auf Ihre betrieblichen Anforderungen zugeschnitten ist. Weitere Informationen finden Sie unter Datensicherheit und Datenschutz mit Azure OpenAI in Nerdio Manager.
Befolgen Sie die Anweisungen in Übersicht über die KI-gestützte Beschreibungsgenerierung, um die OpenAI-Integration zu aktivieren.
Anmerkung
Wir empfehlen dringend, GPT-Version 4 oder höher für optimale Ergebnisse zu verwenden. Frühere Versionen von GPT werden für die Verwendung mit diesem Feature nicht empfohlen.
Die Autoscaling-Insights-Empfehlungen können jederzeit angezeigt werden.
So zeigen Sie Autoscaling-Insights-Empfehlungen an:
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Finden Sie den dynamischen Hostpool, mit dem Sie arbeiten möchten.
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Wählen Sie im Aktionsmenü Auto-Scale > Konfigurieren.
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Wählen Sie das Pop-up-Symbol für Autoscaling-Insights
und anschließend Empfehlung laden, um die intelligenten Autoscaling-Insights-Empfehlungen der KI zu generieren.
Anmerkung
Optional können Sie konfigurieren, dass die intelligenten Empfehlungen automatisch geladen werden, ohne dass Empfehlung laden ausgewählt werden muss. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht zur KI-gestützten Beschreibungserstellung.
Sobald die OpenAI-Integration aktiviert ist, folgt das System einem strukturierten Workflow, um Empfehlungen für Autoscaling-Insights zu generieren.
Anfrage generieren
Wenn der Benutzer im Autoscaling-Insights-Pop-up die Schaltfläche Empfehlung laden auswählt, wird automatisch eine Anfrage generiert.
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Anfragevorlage: Die Anfrage verwendet eine vordefinierte Vorlage, die detaillierte Anweisungen zur Struktur des Autoscaling-Systems enthält und potenzielle Probleme identifiziert, die auftreten können.
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Datenanhang: Die im Diagramm visualisierten Daten werden automatisch in eine CSV-Datei in einem bestimmten Format konvertiert und an die Anfrage angehängt. Eine für Menschen lesbare Beschreibung der Autoscaling-Konfiguration ist ebenfalls enthalten.
Antwort verarbeiten
Nach Erhalt der Antwort von OpenAI:
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Die Daten werden analysiert und in einem Cache in der Datenbank des Systems gespeichert.
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Die verarbeiteten Empfehlungen werden dem Benutzer in der Benutzeroberfläche (UI) der Anwendung präsentiert.
Cache für zukünftige Verwendung
Das System speichert die analysierten Daten in einem Cache, sodass dieselben Empfehlungen angezeigt werden können, wenn der Benutzer in Zukunft dasselbe Datum und denselben Hostpool auswählt. Dies verbessert die allgemeine Benutzererfahrung, indem die Ladezeiten bei wiederkehrenden Anfragen reduziert werden.
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