Aucun accès permanent
Aucun accès permanent en écriture. Jamais.
Donner à un agent IA un accès permanent en écriture à la production est une très mauvaise idée. Nous sommes d'accord.
L'agent s'appuie sur un courtier d'identifiants interne pour demander des jetons éphémères, just-in-time, strictement limités à la tâche en cours. Une fois la tâche terminée, les identifiants expirent. Aucun privilège permanent, aucun rayon d'impact en cas de compromission de l'agent.
Pensé pour les équipes CloudOps, FinOps et SecOps
Toutes les équipes d'engineering que nous rencontrons croulent sous des signaux déconnectés. Votre outil de monitoring signale qu'un pod a planté. Votre outil FinOps détecte une hausse des coûts Snowflake. Votre scanner de sécurité repère un port ouvert. Savoir que quelque chose ne va pas n'est qu'une infime partie du travail. Nous avons conçu un agent pour automatiser ce travail de 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 reliées au déploiement ou au changement de configuration précis qui les a provoquées, et non plus simplement signalées dans un rapport.
SecOps
Les alertes de sécurité sont corrélées au contexte de l'infrastructure. Grâce au modèle sans accès permanent, l'agent lui-même n'est pas un vecteur de risque.
du temps SRE consacré au triage manuel lors d'un incident
outils recoupés en moyenne par incident
politique zéro accès permanent par conception.
Sous le capot
Event Mesh & Change Ledger
Dès qu'une anomalie de coût ou un pic d'erreurs survient, l'agent cartographie automatiquement le rayon d'impact. Il interroge un registre unifié des changements, corrèle l'incident aux modifications récentes de l'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 le propose dans une pull request prête à être validée.
Au cœur de votre stack
Du signal à l'action
Alerte Datadog → changement Terraform récent → rayon d'impact à travers les services → PR avec rollback ou correctif de configuration
Un collègue, pas un dashboard de plus
Le travail se fait là où sont vos Engineers
Intégré à toute votre stack technique
Fonctionne nativement avec vos fournisseurs cloud, plateformes de données et outils DevOps et SecOps. Des intégrations sur mesure sont disponibles sur demande.
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Apprend votre environnement
Mémoire épisodique, sémantique et procédurale
Sans mémoire, chaque incident repart de zéro et l'agent réapprend les mêmes leçons à chaque fois.
L'agent gère trois couches de mémoire. Si vous le corrigez une fois ("En réalité, c'est désormais l'équipe checkout qui gère ce service"), il met à jour sa mémoire sémantique et s'en souvient la fois suivante. Les incidents passés alimentent les diagnostics futurs. Vos runbooks deviennent une connaissance procédurale qu'il peut exécuter.
Comblez l'écart.
Transformez les alertes en correctifs validés.
Frequently asked
questions
L'agent dispose-t-il d'un accès en écriture à mon environnement de production ?
Non. Il repose sur un modèle sans accès permanent. Il demande des jetons éphémères, just-in-time, strictement limités à la tâche de remédiation. Les identifiants expirent à la fin de la tâche. Aucun privilège permanent.
Dois-je remplacer mes outils de monitoring ou d'alerting existants ?
Non. L'agent s'ajoute à DoiT Cloud Intelligence, PerfectScale, Kubernetes et aux outils d'alerting que vous utilisez déjà. Il ingère les signaux de votre stack existante et y apporte corrélation, diagnostic et remédiation automatisée.
Comment l'agent apprend-il à connaître mon environnement ?
Il gère trois couches de mémoire : épisodique (incidents passés), sémantique (attribution des équipes, cartographie des services) et procédurale (runbooks et processus). Quand vous le corrigez, il met à jour sa mémoire et applique cette connaissance aux incidents futurs.
Où apparaissent les résultats ?
Dans les fils Slack, la CLI et les pull requests GitHub. Nous avons délibérément choisi de ne pas 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.