Circle K 導入 Amazon Bedrock 將 DevOps 事故初步診斷時間縮短至 15 分鐘內
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Circle K 運用 Amazon Bedrock 建立自動化 DevOps 事故分析流程,將平均診斷時間由 45 至 60 分鐘降至 15 分鐘內。該架構協調代理查詢 AWS 基礎設施、OpenSearch 記錄與 GitHub 程式庫,並將結構化摘要傳送至 Slack。
零售連鎖品牌 Circle K 採用 Amazon Bedrock 實現雲端維運事故初步診斷自動化。依據 Circle K 內部事故回應指標,平均分析時間從原先的 45 至 60 分鐘縮減至 15 分鐘以內,降幅達 67% 至 75%。該架構取代以往跨工具的人工診斷流程,利用代理架構在警報觸發後自主調查,並將根本原因分析與處置建議送至 Slack。 該系統初期以 Amazon Bedrock Flows 構建,透過平行代理調度查詢 AWS 跨帳號資源與 Amazon OpenSearch Service 記錄,並比對 Amazon Bedrock Knowledge Bases 中的產品資料。接著由 GitHub 代理檢查程式碼與提交紀錄以確認問題根因,最後透過分析提示節點整合資訊,產生包含可能原因、佐證資料與修復建議的結構化報告。 為應對更龐大的日誌資料量與長時間跨服務分析需求,Circle K 於 2026 年四月將系統遷移至 Amazon Bedrock AgentCore。新架構將各項專業任務整合至 AgentCore Runtime 的單一工作階段中,並透過 AgentCore Gateway 統一管理對日誌、程式碼庫與知識庫的存取權限,同時具備工作階段狀態保留與 OpenTelemetry 可觀測性功能。
值得帶走的重點
- 依據 Circle K 內部指標,DevOps 平均事故調查時間從 45 至 60 分鐘降至 15 分鐘內,縮減幅度達 67% 至 75%。
- 自動化分析流程整合 AWS 資源狀況、OpenSearch 應用日誌與 GitHub 儲存庫,最後將原因與修復建議送交 Slack。
- 團隊於 2026 年四月自 Bedrock Flows 遷移至 Amazon Bedrock AgentCore,藉由 Runtime 與 Gateway 支援長時段執行與工作階段狀態持久化。
來源:AWS Machine Learning 閱讀原文 ↗
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