Aletheia

Aletheia és una plataforma dirigida per esdeveniments que ingereix alertes procedents de Zabbix, Grafana i webhooks genèrics, les enriqueix amb context d’infraestructura i les classifica mitjançant models de llenguatge. Sobre aquesta classificació aplica decisions automatitzades —agrupació, retard, escalat i finestres de manteniment— i executa accions concretes com la creació de tiquets, l’enviament de notificacions o els acknowledgements. Està construïda com un conjunt de 13 microserveis .NET 10 comunicats a través d’Apache Kafka, multi-tenant per disseny i amb recuperació augmentada per context (RAG) recolzada en Qdrant.

Què fa

Converteix un flux sorollós d’alertes en decisions operatives i accions automatitzades, reduint la feina manual dels equips de guàrdia.

• Ingereix alertes des de Zabbix, Grafana i webhooks genèrics en un pipeline unificat.
• Enriqueix cada alerta amb context d’infraestructura abans de la seva avaluació.
• Classifica les alertes mitjançant LLMs recolzats en RAG sobre Qdrant.
• Aplica decisions automatitzades: agrupació, retard, escalat i finestres de manteniment.
• Executa accions derivades: tiquets, notificacions i acknowledgements (acks).
• Manté un graf d’inventari de la infraestructura i en consulta l’estat en viu durant l’anàlisi.
• Aïlla les dades i la configuració per inquilí gràcies al seu disseny multi-tenant.

Arquitectura

El sistema segueix una arquitectura de microserveis dirigida per esdeveniments, on Kafka actua com a columna vertebral de missatgeria entre els 13 serveis .NET 10.

• 13 microserveis .NET 10 desacoblats que es comuniquen mitjançant esdeveniments sobre Apache Kafka.
• Atlas construeix el graf d’inventari autenticant-se contra Azure ARM, AKS o Proxmox amb els seus propis connectors, i exposa eines de diagnòstic en temps real que el bucle agèntic d’anàlisi consulta per afinar la classificació i la causa arrel, sense duplicar configuració d’accés per eina.
• AI Gateway multi-proveïdor amb suport per a Azure OpenAI, OpenAI i Ollama.
• RAG sobre Qdrant com a magatzem vectorial per al context de classificació.
• Gateway d’entrada basat en YARP per a l’encaminament de peticions.
• Centre de comandament en Next.js sobre un BFF propi, amb actualitzacions en temps real via SignalR.
• Vista immersiva de realitat mixta sobre WebXR per a Quest 3: passthrough en AR, el graf d’Atlas en 3D i el panell d’alertes en viu.
• Model multi-tenant aplicat de manera transversal a tota la plataforma.

Stack

Desenvolupada en C# sobre .NET 10, combina Apache Kafka per a la missatgeria d’esdeveniments, Qdrant com a base vectorial per a RAG, un AI Gateway multi-proveïdor (Azure OpenAI / OpenAI / Ollama) i un gateway YARP. El frontend és un centre de comandament en Next.js amb TypeScript, React Three Fiber per a la visualització tridimensional i SignalR per al temps real.