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Configuración y uso de agentes de IA

Los agentes de inteligencia artificial (IA) están revolucionando la forma en que las personas y las aplicaciones interactúan con los datos mediante la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM) con herramientas y bases de datos externas. Los agentes simplifican los flujos de trabajo complejos, mejoran la precisión de la recuperación de información y proporcionan una interfaz de lenguaje natural intuitiva a los datos. En este artículo se describe cómo entrenar a un agente de IA para comprender FinOps, la especificación de uso y costo abierto de FinOps (FOCUS) y conectarse a los datos de una instancia de FinOps Hub.


Prerrequisitos


Configurar GitHub Copilot en VS Code

La manera más sencilla de empezar a trabajar con un centro de FinOps con tecnología de IA es con el modo del agente de Copilot de GitHub.

  1. Regístrese en GitHub Copilot Free si no tiene GitHub Copilot.

  2. Instale Node.js 20 o posterior.

  3. Instale VS Code.

  4. Abra un área de trabajo y guarde las instrucciones de GitHub Copilot para FinOps Hubs:

    1. Abra VS Code.
    2. Abra una carpeta o un área de trabajo donde quiera conectarse a la instancia de FinOps Hub.
    3. Cree una .github carpeta en la raíz del área de trabajo.
    4. Descargue las instrucciones de GitHub Copilot para FinOps Hubs y extraiga el contenido en la .github carpeta.

  5. Instale GitHub Copilot y Azure MCP:

Para más información sobre el servidor de Azure MCP, consulte Azure MCP en GitHub.


Conexión desde otras plataformas de inteligencia artificial

Los centros de FinOps usan el Protocolo de contexto de modelo (MCP) para conectarse a los datos y consultarlos en Azure Data Explorer mediante el servidor de Azure MCP. Además de GitHub Copilot, hay muchos clientes populares que admiten servidores MCP, como Claude, Continue, etc. Aunque no hemos probado instrucciones con otros clientes, es posible que pueda volver a usar algunas o todas las instrucciones de IA para centros de FinOps con otros clientes. Pruebe las instrucciones con los clientes que use y cree una solicitud de cambio o envíe una solicitud de incorporación de cambios si detecta lagunas o mejoras.

Para más información sobre el servidor MCP de Azure, consulte Azure MCP en GitHub.


Consulta centros FinOps con IA

Después de instalar el servidor MCP de Azure y configurar el cliente de IA, siga estos pasos de ejemplo para conectarse y consultar la instancia de FinOps Hub. Estos pasos se basan en el modo agente de Copilot de GitHub con las instrucciones de IA para los centros de FinOps. Pueden funcionar de forma diferente en otros clientes.

Conéctate a tu hub

Si usa GitHub Copilot, abra Chat en modo agente:

Las instrucciones de IA para los centros de FinOps están preconfiguradas para las tareas de FinOps y ya saben cómo buscar y conectarse a la instancia de FinOps Hub. Para empezar, pida que se conecte a la instancia de FinOps Hub:

/ftk-hubs-connect

Copilot debe conectarse automáticamente a la instancia de FinOps Hub. Si tiene varios, debería ver una lista de ellos. Puede pedir que se conecte a ellos por grupo de recursos, nombre del centro de conectividad, nombre del clúster, URI corto del clúster (nombre del clúster y ubicación) o el URI completo del clúster.

Al conectarse al centro, es posible que se le pida que use sus credenciales. Selecciona Continuar.

El resto de los pasos usarán las funcionalidades de FinOps para mostrar un ejemplo del tipo de preguntas que puede formular.

Ingesta de datos: obtener la hora de la última actualización

Tus consultas son tan completas como tus datos. Empiece comprobando cuándo se cargaron por última vez los datos en la instancia del centro de FinOps. Debe formar parte del primer paso de conexión. También puede preguntar directamente:

When was my data last refreshed?

Las exportaciones de Cost Management se ejecutan normalmente cada 24 horas. Si usa exportaciones administradas, puede configurar la programación para que se ejecute con más frecuencia. Si los datos no están up-to-date, compruebe Exportaciones de Cost Management.

Asignación: costo por grupo de recursos

La manera más común de asignar costos en Azure es por grupo de recursos. Para identificar los grupos de recursos con el mayor costo, pregunte:

What are the top resource groups by cost?

También puede preguntar sobre las suscripciones (SubAccountName en FOCUS), las secciones de factura o incluso la etiqueta.

Informes y análisis: cambios más importantes en las tendencias de costos

Los dos últimos ejemplos eran bastante sencillos. Vamos a probar algo un poco más complejo pidiéndole que analice las tendencias a lo largo del tiempo. Copilot hará algunas investigaciones primero para diseñar un plan. Y dada la complejidad, Copilot también puede pedirle que revise y apruebe una consulta KQL que se ejecutará para realizar el análisis.

Analyze cloud service spending trends over the past 3 months. Show the top 5 services with the highest increase and top 5 with the highest decrease in cost, including percentage changes.

Si se le pide que apruebe la consulta, puede indicar a Copilot que modifique o ejecute la consulta en función de sus necesidades.

Dada la complejidad de esta, es posible que desee solicitar la consulta para que pueda ejecutarla usted mismo. Siempre puede ejecutar las mismas consultas desde el portal de Data Explorer. O pida a Copilot que le proporcione un vínculo para ejecutar la consulta:

Give me a link to run this query myself.

Administración de anomalías: identificación de anomalías

Ahora vamos a buscar anomalías:

Are there any unusual spikes in cost over the last 3 months?

Debería obtener un resumen de lo que se encontró, tanto si hubo anomalías como si no. Este es otro lugar donde puede solicitar un vínculo a la consulta para ver los detalles por su cuenta. También puede pedir la consulta o incluso hacer que se la explique.

Show me the query with comments on each line to explain what the line does.

Esto debe usar la funcionalidad integrada de detección de anomalías del Explorador de datos. Pida a Copilot que explique algo que no entienda. Esto puede ser una gran oportunidad para aprender KQL. Dígale a Copilot que cambie la consulta o ajústela usted mismo para que se adapte a sus necesidades.

En mi caso, agregó líneas vacías entre cada línea comentada. Para ejecutarlo, deberá seleccionar todo el texto del editor de consultas del Explorador de datos y seleccionar Ejecutar.

Previsión: costos de fin de mes del proyecto

La detección de anomalías consiste en predecir cuál sería el costo de un día en función de una previsión. Por lo tanto, si Copilot puede ayudarle a analizar las previsiones históricas con funcionalidades integradas del Explorador de datos, también puede proyectar costos futuros:

Show me the cost for last month, this month, and the forecasted cost by the end of the month for the subscriptions that have the highest cost this month.

Optimización de velocidad: cuantificación del ahorro

A continuación, echemos un vistazo al ahorro. Vamos a buscar ahorros de descuentos negociados y descuentos de compromiso, y cuantifiquemos la Tasa de Ahorro Efectivo (ESR) para tener una idea de cómo nos está yendo con nuestros esfuerzos de optimización de tarifas.

What was my cost last month, how much did I save on commitment discounts, and how much did I save with my negotiated discounts? Show my total savings and effective savings rate.

Exploración de los datos

Estos son solo algunos ejemplos de los tipos de solicitudes a los que puede obtener respuestas hoy mismo. Haga sus propias preguntas y pruebe cómo la inteligencia artificial puede ayudarle. Recuerde que la inteligencia artificial está limitada a lo que se enseña y los datos que tiene disponibles. Si encuentra un escenario que no está cubierto o podría mejorarse, comparta el mensaje, la respuesta que recibió y cómo desea ver que se ha mejorado como una solicitud de cambio del kit de herramientas de FinOps.


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