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K8sGPT 到底是如何工作？
通常来讲，K8sGPT 使用一组分析仪，旨在识别和简化Kubernetes Cluster 中诊断和分类问题的过程。这些分析仪具有 SRE 经验，有助于提供最准确和相关的信息。
关于 K8sGPT 所内置的分析仪，具体可参考如下所示：
1、PodAnalyzer
此分析仪主要检查 Pod 所关联的相关配置，并检查任何可能导致 Pod 崩溃或资源过度使用等问题。
2、PVCAnalyzer
此分析仪主要检查 PVC 的配置信息，并检查任何可能导致数据丢失或其他存储相关问题的问题。
3、ServiceAnalyzer
此分析仪主要检查服务的参数配置情况，并检查可能导致服务停机或性能下降的任何问题。
4、DeploymentAnalyzer
此分析仪主要检查部署的相关配置情况，并检查可能导致资源使用不足或过度使用的任何问题。
5、NodeAnalyzer：此分析仪检查 Kubernetes Cluster 中的节点信息，并检查与节点运行状况、利用率和容量相关的任何问题。
当然，除了上述所列举的核心分析仪外，在实际的业务场景中，仍然有一些有用的分析仪可供使用，例如：入口分析仪、定时任务分析仪、事件分析仪以及其他等等。
对于 AI 后端，K8sGPT 使用 OpenAI 作为默认后端平台。我们可以切换到其他后端，例如 Azure OpenAI 提供商或 FakeAI 提供商等。
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K8sGPT 能够帮助我们解决哪些痛点？
基于这款划时代的创新工具，K8sGPT 能够帮我们做的事情还真不少，具体可参考如下所示：
1、诊断 Kubernetes Cluster 故障
K8sGPT 能够帮助我分析来自 Kubernetes Cluster 的日志和其他关键数据，以识别当前系统环境所存在的潜在问题。从而可以帮助我们，特别是 SRE、平台和 DevOps 工程师快速了解其集群中发生了什么，并找到问题的根本原因。
2、Kubernetes Cluster 分类问题
K8sGPT 能够专注于分类和诊断集群中的问题，帮助我们消除了日志和多种工具的噪音，以便快速找到问题的根本原因。
3、提高 Kubernetes Cluster 的可靠性
通过使用 K8sGPT 定期分析 Kubernetes Cluster 的运行状况，使得我们能够在导致停机或其他问题之前主动识别和解决问题。
4、对特定资源进行故障排除
在实际的生产环境场景中，假设我们遇到特定资源的问题，例如，服务或部署，或者在特定命名空间中，K8sGPT 则能够帮助我轻松地对特定资源或特定命名空间进行故障排除。
5、匿名化数据
在分析过程中，K8sGPT 检索可能包含敏感信息的数据，如 Pod 名称、命名空间、资源名称等，这些敏感信息有时被归类为对特定群体甚至更具限制性的个人严格机密（C3、C4数据分类）。K8sGPT 为我们提供了一种功能，通过在发送到 AI 后端时将其屏蔽，并将其替换为密钥，该密钥可用于在解决方案返回给用户时对数据进行去匿名化，从而轻松匿名化这些数据。
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。
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