● LIVE INTERACTIVE DEMO EVIDENCE-FIRST HUMAN-IN-THE-LOOP

AI Production Incident Investigator

在工程師開始挖日誌前,AI 先行完成關聯分析、時間軸還原與證據梳理。 從單純的「問答對話」,進化為可追溯、具備人機授權審批的「運維決策協同系統」。

The Core Problem · 真實世界的運維混亂

半夜 2:35 AM,P1 告警炸開。你的工程師正在做什麼?

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告警海嘯與雜訊

一個底層 DB 死鎖,在 30 秒內引發 API 逾時、佇列積壓、K8s 探針失敗等數百條併發告警,讓 SRE 難以一眼看出最初源頭。

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工具孤島手動拼湊

工程師必須在 Grafana、Kibana/CloudWatch、MySQL 慢查詢記錄與應用日誌間來回切換,光是對齊時間戳就消耗掉 20 分鐘黃金搶修時間。

⚠️

黑箱 AI 的致命風險

傳統 Chatbot 給出的猜測沒有證據支撐;盲目的自動化腳本更可能在混亂中直接執行危險指令,導致事故擴大。

Interactive Synthetic Demo · 交互式合成演示

親自操作:AI 如何調查一場生產環境事故

點選不同情境,觸發 AI 關聯引擎,檢視完整的時間軸、原始證據鏈、自動生成的 RCA 報告,並體驗「人機核准(Human Approval)」邊界。

🛡️ 展示環境聲明:本控制台使用 100% 去識別化之重構合成數據 (Synthetic Scenarios),不含任何真實客戶之憑證、IP 或商業機密。

📡 多源原始信號 (Telemetry Ingestion)

3 類信號源 / 8 條關鍵事件

🤖 AI 調查員核心 (Investigation Engine)

請點擊上方「執行 AI 關聯調查」按鈕,觀摩 AI 如何在幾秒內分析多源信號並產出證據鏈。

System Architecture · 系統架構解析

不是簡單的 Prompt,而是完整的端到端調查架構

AI 在生產環境中的真正挑戰,在於安全隔離、數據去識別化以及嚴格的操作權限控制。

01. 信號攝入層 Multi-source Ingestion
  • API Gateway Logs
  • Database Slow Queries
  • K8s Pod Event Stream
  • Prometheus Metrics
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02. 安全邊界層 Redaction & Boundary
  • 唯讀權限限制 (Read-Only)
  • 自動遮罩 PII 與憑證
  • 非侵入式遙測採集
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03. 關聯分析引擎 AI Correlation Engine
  • 毫秒級時間軸對齊
  • 跨日誌因果關聯推導
  • 可解釋性根因假設
  • 原始證據綁定 (Grounded)
➔
04. 報告與審計 RCA & Lineage
  • 標準 Markdown RCA 報告
  • 決策依據完整回放
  • 防竄改審計日誌
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05. 人機授權閘門 Human Approval Gate
  • 工程師審查操作建議
  • 明確 ALLOW / BLOCK 決策
  • 禁止未授權自動執行

The Differentiator · 核心差異

為什麼傳統監控與一般 Chatbot 都無法取代本系統?

比較維度 傳統 APM / Dashboard 一般 LLM / Chatbot AI Incident Investigator
跨系統關聯能力 需工程師大腦手動切換對齊 無實時系統連接,缺乏真實上下文 自動按時間戳精準跨源對齊
真實證據可追溯 (Traceability) 散落於各個原始日誌工具 容易產生幻覺,無法指出具體日誌行號 每條推論強制綁定原始 Log 索引
決策回放與審計 (Auditability) 只有存取 Log,無推論因果記錄 對話紀錄無格式化審計鏈 生成標準 RCA 報告與決策譜系
人機安全防線 (Safety Gate) 全人工操作,壓力下容易誤操作 若直接賦予 Tool 權限極其危險 內建 Human Approval 授權審批閘門

Next Steps · 企業導入探討

想在您的生產環境中驗證這套調查機制嗎?

無論是微服務系統、資料庫集群或複雜的跨雲架構,我們提供 Forward Deployed AI 協同模式: 從理解您的現有日誌與流程開始,建構屬於您企業內部的高可靠 PoC 原型。