AetherFlow
AIで開発と運用をつなぎ、継続的なイノベーションを加速する
製品の位置付けとコアビジョン
本製品は、AI技術を深く融合した全ライフサイクルDevOpsプラットフォームです。開発から運用までにおける全プロセスの自動化を実現するだけでなく、AIの能力を通じてプロセスの知能化、意思決定のデータ化、リスクの予見化を実現することに努めます。
最終目標は、自己最適化・自律駆動可能なソフトウェアデリバリーエンジンを構築し、エンジニアリングチームの開発速度を極限まで高めると同時に、最高水準のデリバリー品質と安定性を保証することにあります。
コア機能モジュール
知能的なプロセスオーケストレーションセンター
標準化されたプロセス生成
- プロジェクトタイプと技術スタックに基づき、CI/CDパイプラインのYAMLファイルを自動生成
- Jenkinsパイプラインを統一的に管理・可視化
- Helm Chartのディレクトリ構造を自動生成
- 業界のコンプライアンステンプレート（等保2.0、SOC2）を内蔵
AI支援によるプロセス最適化
- 知能的なキューイングとスケジューリング
- プロセスプロファイリングとDORA指標の定量評価
AI駆動の開発と品質保証
知能的なコード分析
- AIコード補完と提案を統合
- AIセキュリティと脆弱性スキャン
- コードレビュー支援と最適なレビュアー推薦
適応型テスト管理
- AI駆動型テストケース選択で「精密なテスト」を実現
- テスト失敗の根本原因分析
- テストデータの自動作成
先進的なデプロイとリリースエンジン
マルチクラウド/ハイブリッドクラウドデプロイ
- AWS EKS、ECS、オンプレミスのKubernetesクラスタに統一的に接続
- Infrastructure as Code (IaC) のテンプレート管理
知能的なリリース戦略
- ブルーグリーン、カナリア、ローリングリリースをサポート
- AIリスク予測と自動ロールバック
弾性とコスト最適化されたインフラ管理
知能的な弾性スケーリング
- AI予測に基づくスケーリング (Predictive Scaling)
- トラフィック急増による応答遅延を回避するため、事前にリソースをプロビジョニング
コスト最適化の提案
- AIがクラスタリソース使用率を分析
- アイドル状態または非効率に利用されているPodとノードを特定
知能的な運用と可観測性センター
統一状態監視
- パイプライン状態、アプリケーション動作健全性、インフラ状態を集約表示
AIOpsによる知能的な警告
- 異常検出：教師なし学習アルゴリズムを利用
- 警告ノイズ低減と根本原因特定
- MTTR（平均修復時間）を大幅に短縮
パーソナライズされた通知とレポート
- 役割に応じて、異なる通知内容とレポートをカスタマイズ
- AIがリリースサマリーレポートを自動生成
顧客価値の昇華
「自動化」から「知能化」へ
AIによる意思決定支援を通じて、エンジニアが高付加価値の設計と革新的作業に集中
「受動的運用」から「能動的運営」へ
予測的なスケーリングとリスク予測により、問題が発生する前にそれを未然に防ぐ
「コストセンター」から「効率とコストの両立」へ
デリバリー効率を向上させると同時に、クラウドリソースコストを直接最適化
真のGitOpsの実現
Helm Chart、Valuesファイル、パイプライン設定を全て「コードとして」保存
自動化の深度と広度の向上
コードコミットから環境デプロイ、トラフィック切替に至るまでの全プロセスを高度に自動化
真のGitOpsの実現
Helm Chart、Valuesファイル、パイプライン設定などを全て「コードとして」保存し、完全なバージョン管理を実現
AetherFlow の導入後、重要な顧客向けのシステムプロトタイプ構築期間が3週間から2日に短縮されました。顧客は初回デモで最終要件を明確にし、当社のシニアエンジニアは直ちにコアとなる業務アルゴリズムの開発に着手できました。プロジェクト全体のサイクルは40%短縮が見込まれています。
大手ソフトウェアソリューションプロバイダー
技術部長
私たちの約束
AetherFlow は単なるツールではなく、貴社チームの「力の増幅器」です。私たちは、技術の価値はコードを積み上げることではなく、実際の課題を解決することにあると信じています。私たちを選ぶことは、より知能的で、より効率的、そしてより本質に集中できる未来を選ぶことです。
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