Calmo

Calmoは、人間の介入前にアラートを分析し、初期の理論を構築し、コード、インフラストラクチャ、テレメトリからのデータを活用します。この積極的なアプローチにより、最も関連性の高いシグナルを即座に表示することで、調査時間が短縮されます。潜在的な根本原因を特定し、初期のトラブルシューティング手順を提案し、手動調査と比較してMTTRを最大30％削減できます。

Calmoは、順次調査の代わりに、リアルタイムデータに対して複数の仮説を同時に検証します。この並列処理により、根本原因の特定が加速されます。さまざまなソースからの証拠を比較することにより、Calmoは問題の発生源をより迅速に特定でき、従来のメソッドと比較してトラブルシューティングにかかる時間を40〜50％削減できます。

すべてのインシデント調査は、チームにとって検索可能なリソースになります。新しいチームメンバーは、過去の解決策にすばやくアクセスでき、ドキュメントを検索したり、上級エンジニアを煩わせたりする必要がなくなります。この機能は、知識の共有を促進し、新しいチームメンバーの学習曲線が短縮され、チーム全体の効率が向上します。

Calmoのエージェントは、既存のワークフローに直接統合され、macOS/LinuxおよびWindows環境でシームレスに動作します。これにより、既存のプロセスを中断する変更が不要になります。このネイティブ統合により、Calmoは必要なデータにアクセスし、ユーザーのインフラストラクチャに大きな変更を加えることなくアクションを実行できます。

ユーザーは、AIを活用したインシデント調査のために、プレイブックとSOPをアップロードできます。Calmoは、調査中にこれらのドキュメントを参照し、ステップバイステップのガイダンスを提供し、タスクを自動化します。この機能により、インシデント対応の一貫性が確保され、人的ミスのリスクが軽減され、より信頼性の高い効率的なトラブルシューティングにつながります。