Percorso di lettura

Il sito segue un percorso lineare: ogni sezione riusa quello che hai costruito nella precedente.

Step	Sezione	Risultato
1	Ollama	LLM locale su localhost:11434, API OpenAI-compatible
2	Lab kind	cluster ai-mon con Prometheus e Alertmanager
3	App shop-demo	namespace con sei guasti noti
4	k8sgpt	diagnosi deterministica + spiegazione LLM
5	HolmesGPT	RCA agentica su eventi, log, metriche, alert
6	Enterprise offline	stesso stack su cluster air-gapped

Prerequisiti sul Mac

brew install kind helm kubectl jq

docker version --format '{{.Server.Version}}'

sysctl -n hw.memsize | awk '{print $1/1024^3 " GB"}'

sysctl -n machdep.cpu.brand_string

Budget risorse

Componente	RAM	Note
Docker Desktop (kind + monitoring)	5–6 GB	configurabile in Settings → Resources
Ollama con 7B Q4	~6 GB	nativo, fuori dalla VM Docker
Ollama con 14B Q4	~11 GB	serve per agenti con tool calling

Con 16 GB usa il 7B e tieni spento ciò che non serve: vedi Start, stop e risorse.

Convenzioni

• Comandi singoli, pronti da incollare.
• registry.internal è un segnaposto per il registry interno.
• Il namespace di test è sempre shop-demo, il cluster kind ai-mon.