SRE-Llama——面向通信与网络软件服务的基于联邦学习、区块链和NFT的站点可靠性工程平台
网络与互联网体系结构
2025-11-12 v1 密码学与安全
新兴技术
摘要
软件服务对于可靠的通信和网络至关重要，因此站点可靠性工程（SRE）对于确保这些系统在云原生环境中保持可靠和良好性能至关重要。SRE 利用诸如 Prometheus 和 Grafana 等工具来监控系统指标，定义关键服务水平指标（SLIs）和服务水平目标（SLOs），以维持高服务标准。然而，一个显著挑战是许多开发人员往往缺乏对这些工具以及定义合适SLIs和SLOs所涉及细节的深入理解。为弥合这一差距，我们提出了一个新的SRE平台，称为SRE-Llama，由生成式AI、联邦学习、区块链和非通用货币代币（NFT）增强。该平台旨在自动化和简化监控、SLI/SLO生成和警报管理的过程，为开发人员提供可访问性和效率。系统通过从云原生服务捕获指标并存储到类似Prometheus和Mimir的时间序列数据库中来实现。利用存储在该数据库中的数据，我们的平台采用联邦学习模型来识别不同服务和SLOs最相关且最有影响力的SLI指标，解决数据隐私方面的问题。随后，采用微调后的Meta Llama-3 LLM 来智能地根据这些识别到的SLI指标生成SLIs、SLOs、错误预算以及相关警报机制。我们平台的一个独特方面是将生成的SLIs和SLOs编码为 NFT 对象，然后存储在区块链上。这一功能提供了不可变的记录保存，并促进了对SRE指标和目标的轻松验证和审计。所提出平台的自动化由区块链智能合约治理。该平台的原型原型实现了一个用例，特别是针对定制化的Open5GS 5G核心。
引用
@article{arxiv.2511.08282,
title = {SRE-Llama -- Fine-Tuned Meta's Llama LLM, Federated Learning, Blockchain and NFT Enabled Site Reliability Engineering(SRE) Platform for Communication and Networking Software Services},
author = {Eranga Bandara and Safdar H. Bouk and Sachin Shetty and Ravi Mukkamala and Abdul Rahman and Peter Foytik and Ross Gore and Xueping Liang and Ng Wee Keong and Kasun De Zoysa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.08282},
year = {2025}
}