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何を解決するか

DataBuff は AI ネイティブなアプリケーションパフォーマンスモニタリング（APM）バックエンドであり、分散システムのトラブルシューティングプロセスを簡素化します。ユーザーが自然言語によるクエリと AI エージェントを使ってパフォーマンスのボトルネックやサービス障害の根本原因を特定できるようにすることで、手動のクエリ言語の専門知識の必要性を排除します。

動作方法

OpenTelemetry（OTLP）に基づいて構築されており、トレース、メトリクス、ログを受信します。AI Brain が専門的な AI エージェント（クエリ、検査、運用、Q&A 専門家）のチームを調整し、ライブのテレメトリデータに直接アクセスして根本原因分析を行い、インシデントレポートを生成します。システムは OTLP ネイティブなインジェストをサポートし、eBPF を用いた非侵襲的収集に対応しており、SkyWalking と互換性があります。

対象ユーザー

生産環境向けの自己ホスト型の可観測性プラットフォームを必要とする DevOps および SRE チーム向けに設計されています。障害検出から修復までを自動化するトラブルシューティングループを実現します。

主な特徴

• マルチエージェントによるトラブルシューティング：複数の AI 専門家を並列で調整し、問題の診断とレポートの合成を実現。
• OTLP ネイティブ：OpenTelemetry gRPC および HTTP インジェストを完全サポート。
• 自然言語クエリ：「どのサービスが最も遅かったか？」といった複雑なクエリを書かずに質問できる。
• eBPF 統合：コード変更なしでカーネルレベルの非侵襲的データ収集を可能に。
• 柔軟なモデル対応：DeepSeek、Kimi、GLM、Ollama など、さまざまな LLM と互換性あり。