ongrid
Ongrid es un agente operativo impulsado por IA que analiza infraestructuras, determina la causa raíz de incidentes y ejecuta correcciones directamente desde canales de comunicación como Slack o Telegram. Utiliza una arquitectura segura sin puertos entrantes (zero inbound) con dial-out desde nodos Ed
Ficha actualizada 28 sept 2026, 5:19 · upstream 28 sept 2026, 3:58 · release v0.17.3
Qué es ongrid
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Ongrid es una plataforma de automatización operativa diseñada para integrar inteligencia artificial en la gestión de infraestructuras críticas. Su núcleo combina agentes coordinadores y especialistas que interactúan a través de canales de mensajería instantánea, permitiendo a los equipos de operaciones recibir alertas, investigar incidentes y ejecutar acciones correctivas sin intervención manual directa.
La arquitectura se basa en un modelo de dial-out desde nodos Edge, eliminando la necesidad de exponer puertos entrantes (como SSH o HTTP) en los hosts internos, lo que reduce significativamente la superficie de ataque. El sistema integra nativamente stacks de observabilidad estándar como Prometheus, Loki, Tempo y Grafana, permitiendo al agente consultar métricas, logs y trazas para construir un contexto completo antes de tomar decisiones.
El despliegue se realiza mediante binarios precompilados para arquitecturas AMD64 y ARM64, ejecutando un script de instalación que configura el entorno sin depender de Docker o Kubernetes nativos. Soporta múltiples modelos de lenguaje vía hot routing (Anthropic, OpenAI, etc.) y ofrece capacidades avanzadas como gestión del ciclo de vida de clústeres Kubernetes, sandbox bash auditado para ejecución remota segura y mapeo topológico de dependencias.
- Investigación automática de incidentes: Al recibir una alerta, el agente correlaciona métricas, logs y trazas para identificar la causa raíz y proponer soluciones.
- Gestión de infraestructura remota: Ejecución de comandos en hosts internos a través de un túnel inverso auditado sin exponer puertos SSH.
- Monitorización proactiva: Consulta automática de dashboards de Grafana y métricas de Prometheus para detectar anomalías antes de que escalen.
- Integración con flujos de trabajo existentes: Conexión con Slack, Telegram o DingTalk para notificaciones bidireccionales y gestión de incidentes en tiempo real.
- Arquitectura zero-inbound: Operación segura mediante dial-out desde Edge, sin puertos 22/80/443 expuestos en hosts internos.
- Integración nativa con observabilidad: Conexión directa con Prometheus, Loki, Tempo y Grafana para análisis contextual inmediato.
- Análisis de causa raíz (RCA): Capacidad de correlacionar múltiples fuentes de datos y vincular fallos a líneas específicas de código.
- Soporte multi-modelo: Hot routing entre proveedores como Anthropic, OpenAI, DeepSeek y Gemini sin reconfiguración.
- No utiliza Docker/Compose: Requiere binarios precompilados y configuración manual del entorno operativo.
- Requisitos de recursos específicos: Necesita al menos 4 núcleos CPU y 4GB RAM para operación estable según análisis técnico.
- Dependencia de infraestructura externa: La observabilidad requiere stacks Prometheus/Loki ya desplegados o configuración manual.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Descargar binario oficial (linux-amd64 o linux-arm64) desde GitHub releases. Ejecutar install.sh con sudo en sistemas Linux compatibles (Ubuntu 22.04+, Debian 12+). Configurar variables de entorno para credenciales de LLM y conectores de observabilidad antes del arranque. Verificar compatibilidad de arquitectura antes de descargar.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.