Pensé pour le CloudOps, le FinOps et le SecOps
Toutes les équipes d'Engineers que nous rencontrons croulent sous des signaux déconnectés. Votre outil de monitoring signale qu'un pod a planté. Votre outil FinOps indique une flambée des coûts Snowflake. Votre scanner de sécurité détecte un port ouvert. Savoir que quelque chose a cassé ne représente qu'une fraction du travail. Nous avons conçu un agent pour prendre en charge ce triage manuel.
CloudOps / SRE
Fini le recoupement manuel entre les outils de monitoring, de déploiement et de code. L'agent corrèle les signaux et propose le correctif.
FinOps
Les anomalies de coûts sont rattachées au déploiement ou au changement de configuration précis qui les a provoquées — et non simplement signalées dans un rapport.
SecOps
Les détections de sécurité sont corrélées au contexte de l'infrastructure. Le modèle zéro accès permanent garantit que l'agent lui-même ne constitue pas un vecteur de risque.
du temps des SRE consacré à la triangulation des incidents
outils recoupés en moyenne par incident
aucun accès permanent, par conception.
Sous le capot
Event Mesh & Change Ledger
Dès qu'une anomalie de coûts ou un pic d'erreurs se déclenche, l'agent cartographie automatiquement le rayon d'impact. Il interroge un registre unifié des changements, corrèle l'incident aux modifications récentes d'infrastructure et diagnostique la cause racine.
Il ne se contente pas de vous envoyer une alerte. Il génère le correctif de code ou le changement de configuration exact et vous le soumet dans une pull request à approuver.
Un collègue, pas un dashboard de plus
Le travail reste là où se trouvent les Engineers
Intégré à l'ensemble de votre stack technique
Fonctionne nativement avec vos fournisseurs cloud, plateformes data, outils DevOps et SecOps. Des intégrations sur mesure sont disponibles sur demande.
Découvrir
Zéro accès permanent
Aucun accès en écriture permanent. Jamais.
Donner à un agent IA un accès en écriture permanent à la production est une très mauvaise idée. Nous sommes d'accord.
L'agent s'appuie sur un broker de credentials interne pour obtenir des tokens éphémères et just-in-time, strictement limités à la tâche en cours. Une fois la tâche terminée, les credentials expirent. Aucun privilège permanent, aucun rayon d'impact en cas de compromission de l'agent.
Il apprend votre environnement
Mémoire épisodique, sémantique et procédurale
Sans mémoire, chaque incident repart de zéro. L'agent réapprend sans cesse les mêmes leçons.
L'agent maintient trois couches de mémoire. Corrigez-le une fois — par exemple, l'équipe checkout est désormais responsable de ce service — et il met à jour sa mémoire sémantique pour s'en souvenir. Les incidents passés nourrissent les diagnostics futurs. Vos runbooks deviennent une connaissance procédurale qu'il peut exécuter.
Comblez le fossé.
Transformez automatiquement les alertes en correctifs approuvés.
Frequently asked
questions
L'agent dispose-t-il d'un accès en écriture à mon environnement de production ?
Non. Il repose sur un modèle zéro accès permanent. Il demande des tokens éphémères et just-in-time, strictement limités à la tâche de remédiation. Les credentials expirent dès que la tâche est terminée. Aucun privilège permanent.
Dois-je remplacer mes outils de monitoring ou d'alerting existants ?
Non. L'agent vient se greffer sur DoiT Cloud Intelligence, PerfectScale, Kubernetes et les outils d'alerting que vous utilisez déjà. Il ingère les signaux de votre stack existante et y ajoute la corrélation, le diagnostic et la remédiation automatisée.
Comment l'agent apprend-il à connaître mon environnement spécifique ?
Il maintient trois couches de mémoire : épisodique (incidents passés), sémantique (appartenance des équipes, cartographies de services) et procédurale (runbooks et processus). Lorsque vous le corrigez, il met à jour sa mémoire et applique cette connaissance aux incidents suivants.
Où s'affichent les résultats ?
Dans les fils Slack, la CLI et les pull requests GitHub. Nous avons volontairement évité de créer un dashboard de plus — l'agent rejoint vos Engineers là où ils travaillent déjà.
Quels clouds et plateformes sont pris en charge ?
AWS, Google Cloud et Azure via DoiT Cloud Intelligence, ainsi que les environnements Kubernetes via PerfectScale. L'agent se connecte également aux outils d'observabilité et de déploiement les plus courants.