Dev.to හි Summer Bug Smash තරගයට අයත් එක් නිර්මාණකරු, AWS ආරක්ෂක පෝස්චර් ඒජන්ට් පයිප්ලයින් එකේ සිදුවූ අමුතු ගැටළුවක් Sentry විසින් හඳුනාගෙන පළ කර ඇත. මෙම පයිප්ලයින් එකේ පස්දෙනෙකුගේ AI ඒජන්ට් එකක් එකිනෙකට පසුපස ක්රියා කරමින්, AWS ගිණුමේ ආරක්ෂක අඩුපාඩු පරීක්ෂා කරයි.
පයිප්ලයින් එකේ පළමු ඒජන්ට් ResourceDiscovery EC2, S3, Lambda, IAM, Security Groups වැනි සම්පත් හඳුනා ගනී. පසුව SecurityScanner, ComplianceChecker, RiskScorer සහ RemediationPlanner යන ඒජන්ට් එකක් එකිනෙකට අනුක්රමයෙන් ක්රියා කරයි. සෑම ඒජන්ට් එකක්ම Amazon Bedrock Nova Pro LLM එකක් භාවිතා කරමින්, CrewAI මඟින් පාලනය වේ.
ඇත්තේ, SecurityScanner ඒජන්ට් එක 22.6 තත්පර ගත කරමින්, අනෙක් ඒජන්ට් එකන් 5‑10 තත්පර අතර කාලයක් ගත වීමයි. මුලින්ම Bedrock හි ප්රතිචාරය මන්දගාමී බව සැක කරමින්, කාලය මැනීමට කේතයට time.time() ඇතුළත් කළා. නමුත් Sentry විසින් සපයන Span Hierarchy trace waterfall එක බලද්දී, ප්රධාන ගැටළුව LLM එකට එන ඉතා විශාල JSON payload එකක් බව හෙළි වුණි.
IAMAnalyzer උපකරණය ගිණුමේ 90 IAM රෝල් (service‑linked රෝල් 31 ක් ඉවත් කිරීමෙන් 59 ක්) සියල්ල එක JSON බ්ලොබ් එකක් ලෙස 27KB (≈27,000 අක්ෂර) පරිමාණයෙන් LLM එකට ලබා දුන්නා. LLM එකේ context window එක ඒ ප්රමාණයට අධික වූ නිසා, CrewAI හි අභ්යන්තර retry logic එක ක්රියාත්මක වී, දෙවන උත්සාහයකදී තවත් ටෝකන ගණනක් පිරිවැය කරමින්, පූර්ණ පයිප්ලයින් එකේ කාලය ඉහළ ගියේය.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
මෙම සිද්ධිය ශ්රී ලංකාවේ AI, Cloud සහ Cyber Security ක්ෂේත්රවල නවෝත්පාදන වලට වටිනා පාඩම් ලබා දේ. පළමු, Sentry වැනි observability මෙවලම් භාවිතා කිරීමෙන්, ලොකු පරිමාණ AI‑driven pipelines වල ගැටළු ඉක්මනින් හඳුනා ගත හැක. දෙවැනි, LLM මත වැඩ කරන විට token budget, context window ආකාරයන් සලකා බලන ප්රතිපත්ති අත්යවශ්ය වේ – මෙය ශ්රී ලංකාවේ startups සහ ව්යාපාරික සංවර්ධකයන්ට වැදගත් පරිමාණයක්.
- සොෆ්ට්වෙයා ඉංජිනේරු ශිෂ්යයන් – මෙවැනි real‑world debugging කතාපුවරුවලින්, observability සහ performance optimisation කුසලතා ඉගෙන ගත හැක.
- දෙවැනි පරමාණුක ව්යාපාර – AWS ආරක්ෂක automation tools භාවිතා කරමින්, කාර්ය සාධනයේ අඩුපාඩු ඉක්මනින් හඳුනා ගනිමින්, operational cost අඩු කළ හැක.
- AI පර්යේෂකයන් – LLM context overflow ගැටළුව මත token‑budget guard, pagination වැනි තාක්ෂණික විසඳුම් ගැන අලුත් අදහස් ගොඩනැගිය හැක.
අවසන් වශයෙන්, කේතයේ IAMAnalyzer උපකරණය pagination සහ token guard එකතු කිරීමෙන්, පයිප්ලයින් කාලය 5‑10 තත්පර අතරට පත් විය. මෙම නවෝත්පාදන, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට තත්ත්වය උසස් කිරීමේ ආකාරයක් වේ.
ඔබේ ව්යාපාරයේ AWS ආරක්ෂක automation ක්රියාවලිය Sentry හා Bedrock සමඟ නිරීක්ෂණය කරමින්, අධික token පරිභෝගය වැලැක්වීමේ පියවර ගන්න.
