Resolve.ai는 얼마나 많은 자금을 모금했나요?

Resolve.ai는 2024년 10월 1일에 발표된 3500만 달러의 시드 라운드로 출범했습니다.

Resolve.ai의 주요 기능은 무엇인가요?

주요 기능은 다음과 같습니다: 1) AWS, Observability, Slack, Github 등과의 연결을 통한 자율 도구 사용 2) 생산 시스템 구성 요소를 이해하는 최첨단 에이전틱 AI 3) 기업 보안 및 규정 준수(SOC2 Type2) 4) 자동화된 근본 원인 분석 및 사건 대응 5) 일반 경고를 자율적으로 처리하여 경고 피로 감소.

Resolve.ai는 얼마나 안전한가요?

Resolve.ai는 SOC2 Type2 인증을 포함한 최고 수준의 보안 및 규정 준수 기준으로 구축되었습니다. 그들은 고객 데이터를 다른 고객을 위한 모델 훈련에 사용하지 않으며, 엄격한 데이터 프라이버시 기준을 유지합니다.

Resolve.ai는 경고에 얼마나 빠르게 응답하나요?

Resolve.ai는 모든 경고에 대해 1분 이내에 응답하며, 신속하게 영향을 평가하고, 문제를 격리하며, 근본 원인을 찾고, 수정 조치를 제안합니다.

Resolve.ai는 어디에 본사를 두고 있나요?

Resolve.ai는 미국 캘리포니아주 샌프란시스코에 본사를 두고 있습니다.

Resolve.ai

WebsiteContact for PricingAI DevOps Assistant Monitor & Log Management

Resolve.ai는 경고를 자율적으로 처리하고, 근본 원인 분석을 수행하며, 사고를 해결하여 온콜 운영을 스트레스 없이 진행할 수 있도록 하며, 평균 해결 시간(MTTR)을 최대 80%까지 줄이는 AI 기반 생산 엔지니어입니다.

소셜 및 이메일:

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

https://www.resolve.ai/?utm_source=aipure

개요
분석
공식 게시물
대안

제품 정보

업데이트됨:Feb 16, 2025

Resolve.ai 월간 트래픽 동향

Resolve.ai은(는) 지난달 16.1k회 방문을 기록했으며, 이는 0%의 약간의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Resolve.ai이란?

Resolve.ai는 소프트웨어 운영 및 사고 관리를 자동화하도록 설계된 AI 생산 엔지니어 역할을 하는 선구적인 플랫폼입니다. Spiros Xanthos와 Mayank Agarwal에 의해 설립된 이 회사는 Greylock이 주도한 3,500만 달러의 초기 자금을 조달했습니다. 이 플랫폼은 생산 문제를 자율적으로 이해하고, 문제를 해결하며, 복잡한 현대 생산 엔지니어링의 도전에 대응하는 지능형 시스템을 제공합니다. DataStax, Rudderstack, Blueground, Uni와 같은 선도적인 기업에서 이미 생산 환경에서 사용되고 있습니다.

Resolve.ai의 주요 기능

Resolve.ai는 자율적인 사고 대응 및 문제 해결 기능을 제공하는 AI 기반 생산 엔지니어링 플랫폼입니다. 최첨단 에이전틱 AI를 사용하여 경고를 자동으로 분석하고, 근본 원인 분석을 수행하며, 생산 문제를 해결하여 평균 해결 시간(MTTR)을 최대 80%까지 크게 줄입니다. 이 플랫폼은 AWS, Kubernetes, GitHub 및 Slack과 같은 기존 도구와 통합되어 24/7 AI 생산 엔지니어 역할을 하여 팀이 운영의 수고를 최소화하고 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다.

자율 도구 통합: API 키를 통해 기존 생산 도구(AWS, Observability, Slack, GitHub)와 원활하게 연결하고 인간 엔지니어처럼 직접 운영합니다

지능형 경고 관리: 1분 이내에 경고에 응답하고, 자동으로 영향을 평가하며, 문제를 격리하고, 경고 피로를 줄이면서 수정 조치를 제안합니다

고급 근본 원인 분석: AI를 활용하여 시스템 구성 요소와 그 의존성을 깊이 이해하고, 다단계 분석 및 자동 문제 해결을 수행합니다

기업 수준의 보안: 최고의 보안 기준(SOC2 Type2)으로 구축되었으며 고객 데이터가 다른 클라이언트를 위해 모델을 훈련하는 데 사용되지 않도록 보장합니다

Resolve.ai의 사용 사례

Kubernetes 운영: 일시적인 포드, 분산된 로그 및 시끄러운 경고를 처리하여 Kubernetes 문제의 문제 해결을 자동화하고 사전 조사를 제공합니다

생산 사고 대응: 비즈니스 운영에 영향을 미치기 전에 경고를 처리하고, 영향 분석을 수행하며, 사고를 해결하기 위해 24/7 대기 엔지니어 역할을 합니다

DevOps 자동화: 사고 학습에 따라 런북을 자동으로 업데이트하고, 임계값을 조정하며, 대시보드를 유지 관리하여 운영 작업을 간소화합니다

장점

MTTR을 최대 80%까지 크게 줄입니다

대기 엔지니어당 주당 최대 20시간을 절약합니다

훈련이 필요 없는 빠른 설정

기업 수준의 보안 준수

단점

기존 도구 및 시스템과의 통합이 필요합니다

특정 환경에 대해 초기 구성 및 미세 조정이 필요할 수 있습니다

Resolve.ai 사용 방법

1. 가입 및 통합: Resolve.ai 웹사이트를 통해 데모를 예약하고 API 키를 통해 기존 도구(AWS, 관찰 가능성 플랫폼, Slack, Github 등)와 Resolve AI를 연결합니다.

2. 시스템 매핑: Resolve AI가 자동으로 생산 환경을 매핑하도록 허용합니다. 수동 교육 없이 시스템 구성 요소와 그 의존성의 지식 그래프를 구축합니다.

3. 경고 구성: Resolve AI에 경고 전달을 설정하여 감지 후 1분 이내에 자동으로 사고를 모니터링하고 대응할 수 있도록 합니다.

4. 영향 평가: 경고가 발생하면 Resolve AI가 자동으로 영향을 평가하고 시스템에 대한 이해를 바탕으로 문제 영역을 격리합니다.

5. 근본 원인 분석: AI는 도구, 로그 및 메트릭 전반에 걸쳐 관련 데이터를 분석하여 문제의 근본 원인을 파악합니다.

6. 수정: Resolve AI는 분석에 기반하여 적절한 도구를 사용하여 인간 엔지니어처럼 수정 작업을 제안하거나 자동으로 구현합니다.

7. 사고 후 검토: Resolve AI와 협력하여 사고 후 분석 보고서를 작성하고 유사한 문제를 예방하기 위한 주요 학습을 기록합니다.

8. 지속적인 최적화: 시스템은 사고로부터 지속적으로 학습하여 응답을 개선하고, 임계값을 조정하며, 대시보드를 업데이트하고, 자동으로 실행 문서를 정제합니다.

Resolve.ai 자주 묻는 질문

Resolve.ai는 경고를 자율적으로 처리하고, 근본 원인 분석을 수행하며, 사건을 해결하고, 대기 중 스트레스를 없애는 AI 생산 엔지니어입니다. 이는 평균 해결 시간(MTTR)을 최대 80%까지 줄이고, 대기 중 개발자의 생산성을 75% 증가시키는 데 도움을 줍니다.