Arvo-AI/aurora

何を解決するか

Auroraは、システムインシデント発生時にオンコールエンジニアが直面する面倒な手動調査プロセスを自動化します。アラートが発火した後、1時間かけてダッシュボードを確認したり、CLIコマンドを実行したり、ログを検索したりするのではなく、Auroraは自動的に問題をトリアージし、エンジニアが作業を開始する前にも構造化された根本原因分析（RCA）を提供します。

動作方法

AuroraはLangGraphで駆動されるAIエージェントを使用しており、30以上のツールから動的に選択してテクスチャスタックを調査できます。これらのエージェントは、セキュリティを確保するためにサンドボックス化されたKubernetesポッド内でコマンド（kubectl、aws、az、gcloudなど）を実行します。システムはPagerDuty、Datadogなど一般的なアラートツールと統合され、自動的に調査を開始し、知識グラフを使ってサービス間の影響範囲を追跡します。また、コード修正の提案や修復用のプルリクエストの生成も可能です。

対象ユーザー

複雑なマルチクラウドまたはオンプレミスインフラを管理し、インシデントのトリアージやポストモーテム文書作成に費やす時間を削減したいSRE、DevOpsエンジニア、オンコール開発者。

特徴

• エージェントによる自動調査：セキュアなサンドボックス内でインフラ構成コマンドを実行する自律型エージェント。
• 自動生成されたポストモーテム：タイムラインと影響評価を含む詳細レポートを生成し、NotionやConfluenceにエクスポート可能。
• AIによるコード修正：診断を超えて修復策を提案し、プルリクエストを生成。
• インフラストラクチャ知識グラフ：依存関係を可視化し、障害がシステム全体に与える影響を理解する。
• 広範な統合対応：主要クラウドプロバイダー（AWS、Azure、GCP）、モニタリングツール、およびさまざまなLLM（OpenAI、Anthropic、Ollama（オフライン環境用））と連携可能。