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解決する課題

SxDevOpsは、従来のIT運用における情報とアクションの断片化に対処します。アラート、ログ、トレース、変更記録のために個別のシステムを手動で切り替える代わりに、これらの機能を単一のAI駆動ワークフローに統合します。運用プロセスを「システム間の検索」から、状態の監視、証拠の収集、システムへの問い合わせ、アクションの確認という合理化されたフローへと変革します。

仕組み

このプラットフォームは、4つの中核レイヤーを統合します。

1. 可観測性ファクトレイヤー: Prometheus、Grafana、SkyWalkingなどのソースからアラート、メトリクス、ログ、トレースを集約し、AIエージェントに証拠を提供します。
2. イベントセンター: 実行結果、重要な書き込み操作、障害特定の手がかりを記録し、事後分析に使用します。
3. タスクセンター: ホスト検査、バッチコマンド、スクリプトテンプレート、スケジュールタスクを管理します。
4. AIOpsエージェント: LLMを使用して理解と計画を行います。制御されたオーケストレーションチェーンを採用します。アクションルーターがタスクタイプを識別し、エージェントモード（Direct、ReAct、またはPlan + ReAct）が推論方法を決定し、プリフライトチェックが実行前に権限とリスク評価を保証します。

重要なのは、モデルは候補と計画のみを生成し、すべての重要なアクションはバックエンドのRBAC（ロールベースのアクセス制御）を通過し、実行前に手動による人間の確認が必要です。

対象読者

トラブルシューティングのコストを削減し、断片化された運用ツールをAI支援の診断・実行プラットフォームに統合する必要があるIT運用（Ops）エンジニアとSRE。

ハイライト

• 制御されたAI実行: すべての書き込み/実行操作に人間の確認を要求することで、LLMの「幻覚」や不正なアクションを防ぎます。
• 包括的な統合: Kubernetes、Docker、SSH、Prometheus、Grafana、およびさまざまなトレーシング/ロギングツールの組み込みサポート。
• 包括的な監査: すべてのセッション、ツール呼び出し、プリフライトチェック、実行結果が監査と学習のために記録されます。
• 構造化された証拠: 「スキル」とSOPを使用してAIの出力を制約し、結論が自由形式の生成ではなく構造化された事実に基づくことを保証します。