Gebaut für CloudOps, FinOps und SecOps
Jedes Engineering-Team, mit dem wir sprechen, ertrinkt in isolierten Signalen. Das Monitoring-Tool meldet einen abgestürzten Pod. Das FinOps-Tool meldet Kostenspitzen in Snowflake. Der Security-Scanner markiert einen offenen Port. Zu wissen, dass etwas schiefläuft, ist nur ein Bruchteil der Arbeit. Wir haben einen Agenten gebaut, der genau diese manuelle Triage übernimmt.
CloudOps / SRE
Schluss mit dem manuellen Abgleich zwischen Monitoring-, Deployment- und Code-Tools. Der Agent korreliert die Signale und schlägt den Fix vor.
FinOps
Kostenanomalien werden bis zum konkreten Deployment oder Config-Change zurückverfolgt, der sie ausgelöst hat — statt nur in einem Report aufzutauchen.
SecOps
Security-Findings werden mit dem Infrastrukturkontext verknüpft. Dank Zero-Permanent-Access-Modell wird der Agent selbst nicht zum Risikofaktor.
der SRE-Zeit fließen in die Triangulation von Incidents
Tools werden pro Incident im Schnitt abgeglichen
Zero-Access-Policy by Design.
Unter der Haube
Event Mesh & Change Ledger
Sobald eine Kostenanomalie oder Fehlerspitze auftritt, ermittelt der Agent automatisch den Blast Radius. Er fragt ein Unified Change Ledger ab, korreliert den Incident mit aktuellen Infrastrukturänderungen und diagnostiziert die Root Cause.
Kein einfacher Alert: Der Agent erzeugt den exakten Code-Fix oder Config-Change und schlägt ihn als Pull Request zur Freigabe vor.
Ein Kollege, kein weiteres Dashboard
Die Arbeit bleibt dort, wo Ihre Engineers sind
Integriert in Ihren gesamten Tech-Stack
Läuft nativ mit Ihren Cloud-Providern, Datenplattformen sowie DevOps- und SecOps-Tools. Individuelle Integrationen auf Anfrage.
Entdecken
Zero Permanent Access
Kein dauerhafter Schreibzugriff. Niemals.
Einem KI-Agenten dauerhaften Schreibzugriff auf die Produktion zu geben, ist eine furchtbare Idee. Sehen wir genauso.
Der Agent nutzt einen internen Credential Broker und fordert kurzlebige Just-in-Time-Tokens an, die exakt auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten sind. Ist die Aufgabe erledigt, laufen die Credentials ab. Keine stehenden Berechtigungen, kein Blast Radius durch einen kompromittierten Agenten.
Lernt Ihre Umgebung kennen
Episodisches, semantisches und prozedurales Gedächtnis
Ohne Gedächtnis beginnt jeder Incident bei null — der Agent müsste dieselben Lektionen immer wieder neu lernen.
Deshalb arbeitet der Agent mit drei Memory-Schichten. Korrigieren Sie ihn einmal — "Das Checkout-Team betreut diesen Service jetzt" — aktualisiert er sein semantisches Gedächtnis und weiß es beim nächsten Mal. Vergangene Incidents fließen in künftige Diagnosen ein. Ihre Runbooks werden zu prozeduralem Wissen, das er ausführen kann.
Schließen Sie die Lücke.
Macht aus Alerts automatisch freigegebene Fixes.
Frequently asked
questions
Hat der Agent Schreibzugriff auf meine Produktionsumgebung?
Nein. Er arbeitet nach dem Zero-Permanent-Access-Modell und fordert kurzlebige Just-in-Time-Tokens an, die exakt auf die Remediation-Aufgabe zugeschnitten sind. Die Credentials laufen ab, sobald die Aufgabe abgeschlossen ist. Es gibt keine stehenden Berechtigungen.
Muss ich meine bestehenden Monitoring- oder Alerting-Tools ersetzen?
Nein. Der Agent setzt auf DoiT Cloud Intelligence, PerfectScale, Kubernetes und die Alerting-Tools auf, die Sie bereits nutzen. Er nimmt Signale aus Ihrem vorhandenen Stack auf und ergänzt sie um Korrelation, Diagnose und automatisierte Remediation.
Wie lernt der Agent meine spezifische Umgebung kennen?
Er pflegt drei Memory-Schichten: episodisch (vergangene Incidents), semantisch (Team-Zuständigkeiten, Service-Maps) und prozedural (Runbooks und Prozesse). Wenn Sie ihn korrigieren, aktualisiert er sein Gedächtnis und wendet dieses Wissen auf künftige Incidents an.
Wo erscheinen die Ergebnisse?
In Slack-Threads, in der CLI und in GitHub Pull Requests. Wir haben bewusst kein weiteres Dashboard gebaut — der Agent trifft Ihre Engineers dort, wo sie ohnehin arbeiten.
Welche Clouds und Plattformen werden unterstützt?
AWS, Google Cloud und Azure über DoiT Cloud Intelligence sowie Kubernetes-Umgebungen über PerfectScale. Der Agent verbindet sich zudem mit gängigen Observability- und Deployment-Tools.