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Jev-Driven SRE Diagnosis: What Worked and What Failed | SREGym Blog
Un pipeline que recopila evidencia de clústeres Kubernetes y la presenta a Jev, sin usar un agente LLM, completó el 76,2 % de 105 diagnósticos en 21 fallas de SREGym-Lite, con una mediana de 14,6 segundos por diagnóstico. El sistema es rápido y económico, pero su precisión depende tanto de las decisiones de Jev como de qué datos recopila y qué opciones le ofrece el pipeline: algunos fallos se debieron a pistas mal interpretadas y otros a señales ausentes o causas distribuidas entre servicios. Los autores proponen ampliar la recopilación de métricas y señales entre componentes, y usar Jev como herramienta inicial junto con agentes más flexibles para los casos complejos.
A Jev-driven SRE diagnosis pipeline passed 76.2% of 105 diagnoses. Explore its workflow, successful and failed traces, and interactive time and cost comparisons.