Analiză

Infrastructura partiala 45 Solutii

Infrastructura completa 15 Solutii

Third party support 22 Solutii

Agent AI conversațional peste Active Directory cu server MCP (Model Context Protocol) – interogare AD în limbaj natural

Model Context Protocol (MCP) este noul standard prin care un model AI poate apela direct “unelte” (tools) — de exemplu, poate căuta un utilizator în Active Directory sau poate verifica apartenența la grupuri, doar pe baza unei întrebări în limbaj natural, fără ca administratorul să scrie manual comenzi PowerShell/LDAP de fiecare dată.

Această soluție instalează un server MCP dedicat Active Directory, îl conectează la un client AI (Claude Desktop sau LM Studio cu model local) și permite interogări gen “arată-mi utilizatorii care nu s-au logat de 60 de zile” direct în chat — cu acces strict read-only pentru siguranță.

[mai mult...]

Utilizarea instrucțiunii „Return” în funcțiile și scripts PowerShell

Principala utilizare a instrucțiunii „return” în PowerShell este aceea de a returna rezultatul unei funcții și/sau de a ieși din domeniul de aplicare curent. Domeniul de aplicare poate fi o funcție, un script sau un bloc de script. După ce instrucțiunea „Return” este invocată, PowerShell iese din funcție și returnează controlul către codul apelant. În acest articol, vom analiza exemple de utilizare a instrucțiunii „Return” în scripturile PowerShell.

[mai mult...]

Monitorizarea infrastructurii folosind Prometheus și Grafana

Într-un mediu cu unul sau mai multe servere Linux este utilă monitorizarea resurselor hardware și software pentru identificarea rapidă a problemelor de performanță. Prometheus și Grafana permit colectarea și vizualizarea în timp real a metricilor precum utilizarea procesorului, memoriei, spațiului de stocare și traficului de rețea.

Implementarea unei soluții de monitorizare bazată pe:

  • Prometheus pentru colectarea metricilor
  • Node Exporter pentru expunerea metricilor sistemului
  • Grafana pentru vizualizarea datelor

Pasul 1- Instalarea Node Exporter

(pe Ubuntu)

sudo apt update
sudo apt install prometheus-node-exporter

Verificare:

systemctl status prometheus-node-exporter

Pasul 2 – Instalarea Prometheus

Docker:

docker run -d \
--name prometheus \
-p 9090:9090 \
prom/prometheus

Acces:

http://IP_SERVER:9090

Pasul 3 – Configurarea Prometheus

Fișier:

scrape_configs:
  - job_name: 'node'
    static_configs:
      - targets: ['IP_SERVER:9100']

Restart Prometheus.

Pasul 4 – Instalarea Grafana

Docker:

docker run -d \
--name grafana \
-p 3000:3000 \
grafana/grafana

Acces:

http://IP_SERVER:3000

Pasul 5 – Adăugarea Prometheus ca Data Source

Grafana → Connections → Data Sources → Add Data Source → Prometheus

URL:

http://IP_PROMETHEUS:9090

Save & Test.

Pasul 6 – Crearea Dashboard-ului

Dashboard → Import

Poți importa dashboard-ul oficial Node Exporter:

1860

Acesta afișează:

  • CPU Usage
  • RAM Usage
  • Disk Usage
  • Network Traffic
  • Load Average.
[mai mult...]

Chatbot RAG local peste documentația internă si ChromaDB

Documentația tehnică internă (proceduri, manuale, contracte, runbook-uri) este răspândită în zeci de fișiere PDF și Word, greu de căutat și de consultat rapid. Angajații pierd timp căutând informații în documente sau întrebând colegi.

Această soluție indexează local toate documentele, creează o bază de cunoștințe vectorială (ChromaDB) și permite interogarea lor în limbaj natural printr-un model AI local (Ollama) — răspunsurile sunt generate exclusiv din documentele tale, fără ca nicio dată să iasă din rețea.

[mai mult...]

Asistent AI pentru clasificarea și rezolvarea automată a ticketelor recurente cu Ollama si PowerShell

Echipele de suport IT primesc zilnic ticket-uri repetitive (resetare parolă, cont blocat, VPN nefuncțional, mapare drive etc.). Triajul manual și redactarea răspunsurilor consumă timp prețios.

Această soluție citește descrierile ticket-urilor dintr-un fișier CSV (exportat din helpdesk), le clasifică automat pe categorii folosind un model AI local (Ollama) și sugerează pașii de rezolvare pe baza unei baze de cunoștințe interne — totul fără ca datele clienților să părăsească rețeaua.

[mai mult...]