Arvo-AI/aurora

解決する課題

午前 3 時にアラートが発火すると、オンコールのエンジニアは通常、ダッシュボードの確認、kubectl コマンドの実行、ログの読み取り、Slack 履歴の検索に 30〜60 分かかります。Aurora はその調査全体を自動化します。アラートを受信し、スタック全体を調べる AI エージェントを起動し、ラップトップを開く頃には構造化された根本原因分析を提供します。反復的でストレスの多い手動プロセスを自律的なプロセスに変えます。

仕組み

Aurora は、PagerDuty、Datadog、Grafana、New Relic、OpsGenie、incident.io などのツールからアラートを取り込みます。各アラートは自動的にバックグラウンド調査をトリガーします。AI エージェントは 30 以上のツールから選択して、kubectl、aws、az、gcloud などのコマンドをサンドボックス化された Kubernetes Pod 内で実行します。ログをクエリし、デプロイメントを確認し、サービス間でデータを関連付け、インフラストラクチャ依存関係グラフを構築して爆発半径を追跡します。調査により、タイムライン、根本原因、影響、修復手順を含む構造化された RCA が生成されます。Aurora はポストモーテムを自動生成し、プルリクエスト付きのコード修正を提案することもできます。

対象ユーザー

Aurora は、SRE チーム、DevOps エンジニア、オンコールローテーションを行うすべての人向けに構築されています。アラート疲れを減らし、インシデント対応を高速化し、調査知識を個人に閉じ込めずに保持したいチーム向けです。100% セルフホストで、LLM API キーのみで動作するため、厳格なデータプライバシー要件やエアギャップ環境を持つ組織にも適しています。

ハイライト

• エージェント型調査 – AI エージェントがインフラストラクチャ全体で 30 以上のツールを自律的に選択して実行します。
• サンドボックス実行 – コマンドはコントロールプレーンではなく、NetworkPolicy を使用した分離された Kubernetes Pod で実行されます。
• 自動生成ポストモーテム – タイムライン、根本原因、影響、修復手順を含む詳細なレポート。Confluence、Notion、SharePoint にエクスポート可能。
• インフラストラクチャ知識グラフ – 依存関係を視覚化し、サービスとプロバイダー間で爆発半径を追跡します。
• マルチクラウドと任意の LLM – AWS、Azure、GCP、OVH、Scaleway、Cloudflare に対応し、OpenAI、Anthropic、Gemini、Vertex AI、Bedrock、OpenRouter、Ollama をサポート。
• セルフホスト＆プライベート – テレメトリなし、Arvo AI へのデータ送信ゼロ。シークレットは Vault または AWS Secrets Manager で暗号化。
• 拡張可能 – ライフサイクルフック、コマンドポリシー、MCP サーバー、Slack、Jira などとの統合。