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Commit b505a84

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harrybinCopilot
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feat: add flowchart for automated performance issue detection process
Co-authored-by: Copilot <copilot@github.com>
1 parent 839b264 commit b505a84

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aiops-Mainteance-mit-KI_Interview.md

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@@ -14,29 +14,48 @@ Der folgende Ablauf beschreibt, wie ein Performance-Problem **vollautomatisch**
1414

1515
#### Ablauf in 6 Schritten
1616

17+
```mermaid
18+
flowchart TD
19+
A["🔍 <b>1. Smart Detection</b><br/>Application Insights erkennt<br/>Performance-Anomalie (ML-basiert)"] -->|Anomalie erkannt| B
20+
B["🚨 <b>2. Alert Rule feuert</b><br/>Migrierte Smart Detection<br/>→ Azure Monitor Alert"] -->|Alert fired| C
21+
C["⚡ <b>3. Action Group</b><br/>Triggert Logic App + Benachrichtigung"] -->|HTTP POST| D
22+
C -->|E-Mail / Notification| H
23+
24+
subgraph azure ["☁️ Azure Cloud (automatisiert)"]
25+
A
26+
B
27+
C
28+
end
29+
30+
D["🔗 <b>4. Logic App</b><br/>Erstellt GitHub Issue<br/>via GitHub-Connector<br/>(Diagnose-Daten, Severity, Resource)"] -->|Issue erstellt| E
31+
E["🤖 <b>5. Issue → Copilot</b><br/>Logic App weist Issue zu<br/>(assignee: copilot-swe-agent)"] -->|Assignment| F
32+
33+
subgraph github ["🐙 GitHub (automatisiert)"]
34+
F["🛠️ <b>6. Copilot Coding Agent</b><br/>Startet VM, analysiert Code,<br/>erstellt Draft-PR"]
35+
end
36+
37+
subgraph manual ["👤 Mensch im Loop (parallel)"]
38+
H["🧠 <b>Azure Copilot</b><br/>Ops-Engineer öffnet Portal<br/>→ 'Why is my web app slow?'<br/>→ Automatische Diagnostik<br/>→ Transaction Diagnostics<br/>→ Lösungsvorschläge"]
39+
end
40+
41+
F -->|PR ready| G
42+
H -->|Tiefe Analyse fließt in| G
43+
G["✅ <b>Mensch reviewed & approved</b><br/>Kontext aus Azure Copilot +<br/>Draft-PR vom Coding Agent"]
44+
45+
style A fill:#0078D4,color:#fff,stroke:#005A9E
46+
style B fill:#0078D4,color:#fff,stroke:#005A9E
47+
style C fill:#0078D4,color:#fff,stroke:#005A9E
48+
style D fill:#5C2D91,color:#fff,stroke:#3B1F5E
49+
style E fill:#24292F,color:#fff,stroke:#1B1F23
50+
style F fill:#24292F,color:#fff,stroke:#1B1F23
51+
style G fill:#28A745,color:#fff,stroke:#1E7E34
52+
style H fill:#FF8C00,color:#fff,stroke:#CC7000
53+
style azure fill:#E6F2FF,stroke:#0078D4,stroke-width:2px
54+
style github fill:#F0F0F0,stroke:#24292F,stroke-width:2px
55+
style manual fill:#FFF3E0,stroke:#FF8C00,stroke-width:2px
1756
```
18-
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
19-
│ 1. SMART DETECTION erkennt Performance-Anomalie │
20-
│ (Application Insights, ML-basiert, automatisch) │
21-
│ │ │
22-
│ ▼ │
23-
│ 2. ALERT RULE feuert (migrierte Smart Detection → Azure Monitor Alert) │
24-
│ │ │
25-
│ ▼ │
26-
│ 3. ACTION GROUP triggert Logic App │
27-
│ │ │
28-
│ ▼ │
29-
│ 4. LOGIC APP erstellt GitHub Issue via GitHub-Connector │
30-
│ (inkl. Diagnose-Daten, betroffene Resource, Severity, Zeitstempel) │
31-
│ │ │
32-
│ ▼ │
33-
│ 5. LOGIC APP weist das Issue an "Copilot" zu (assignee: copilot-swe-agent)│
34-
│ │ │
35-
│ ▼ │
36-
│ 6. COPILOT CODING AGENT startet VM, analysiert Code, erstellt Draft-PR │
37-
│ (Mensch reviewed und approved) │
38-
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
39-
```
57+
58+
> **Warum ist Azure Copilot nicht im automatisierten Pfad?** Azure Copilot im Azure Portal ist ein **rein interaktives Tool** — es gibt keine API, um es programmatisch zu triggern. Es kann daher kein automatisierter Schritt sein. Stattdessen ist es der **parallele menschliche Analyse-Kanal**: Der Ops-Engineer erhält über die Action Group eine Benachrichtigung (E-Mail/SMS), öffnet das Portal und nutzt Azure Copilot, um die Ursache tiefgehend zu verstehen. Diese Erkenntnisse fließen dann in die **PR-Review** ein, wo der Mensch den automatisch generierten Fix des Coding Agent mit dem Diagnosewissen aus Azure Copilot bewertet.
4059
4160
#### Schritt 1: Smart Detection erkennt das Problem
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