2 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-07-29 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • LLMを使ってアラートを対応が必要なものとノイズに分類
    • アラート履歴とSlackの会話を分析し、アラートが対応可能かどうかを判断
    • 対応のための状況別情報(インサイトと追加リソース)を提供し、アラート疲れを軽減
  • Slackと連携して動作し、アラートパターンを分析し、チャンネルのアラートに関する週次レポートを提供

モジュール式アーキテクチャ

  1. アラート収集: DatadogがWebhookを通じてアラートをFastAPIサーバーに送信
  2. FastAPIサーバー: システムの中核として、受信したアラートを処理し、Slackと連携し、データフローを管理
  3. Slack統合: アラート管理とやり取りのためのユーザーインターフェースを提供
  4. データベース: アラートデータと埋め込みを保存するためにPostgresとpgvectorを使用

統合

柔軟なデータモデルを使って複数の統合をサポート可能。現在、OpslaneはDatadogをサポート

GN⁺のまとめ

  • Opslaneはアラート疲れを減らし、対応可能なアラートを分類して、オンコール体験のストレスを軽減するツール
  • Slackとの統合によりアラート管理とデバッグを支援し、週次レポートを通じてアラート品質を分析
  • オープンソースとして提供されており、コミュニティからの貢献を歓迎し、Datadogとの統合をサポート
  • 類似機能を持つツールにはPagerDutyやVictorOpsがある。

1件のコメント

 
GN⁺ 2024-07-29
Hacker Newsの意見
  • 1つ目の意見: アラートを実行可能なものとノイズに分類して処理するためのコンテキスト情報を提供することで、アラート疲れを減らす製品について議論している

    • この問題は、有用なオブザーバビリティを作れていない会社の問題をよりよく示している
    • 製品自体は歓迎すべきだが、悪い文化的慣行を助長する側面を主なセールスポイントとして強調しないでほしい
    • 通信業界では15年前にFault Managementの自動化によってこの問題を解決していた
    • アラートがSlackに移ることで、データが非構造化テキストになり、複雑なフィルタリングソリューションが必要になった
  • 2つ目の意見: 重要な業務に信頼できないLLMを使うことへの懸念を示している

    • まず元の問題を解決し、LLMは追加しないでほしい
  • 3つ目の意見: All Quietの創業者が、LLMを使わないツールを開発中だと言及している

    • ユーザーは重要なアラートが不透明なLLMに依存することを望んでいない
    • AIは症状の緩和には役立つかもしれないが、根本原因であるオブザーバビリティやプロセスの問題は解決できない
  • 4つ目の意見: LLMで通知の重要度をフィルタリングすることへの懸念を示している

  • 5つ目の意見: ツールをSlackに密結合させることで、利用可能なプラットフォームが制限される

    • 他のインスタントメッセージングプラットフォームも存在する
    • IMを使うことに関するより広い問題は、別のコメントスレッドで議論されている
  • 6つ目の意見: この方向性の大ファンだと述べている

    • 初期のブートストラップと継続的なベースライン設定について興味を示している
    • Louie.AIチームがSEと主要ポジションを採用中だと知らせている
  • 7つ目の意見: 現在の職場でアラートシステムの問題を認識しながらも、解決できない理由を説明している

    • アラートを止められず、根本原因を特定も解決もできないという問題
    • オンコールをうまく運用することは文化的な問題である
    • 技術的なツールでは文化的な問題は解決できない
    • 文化的な問題を解決するには、別の職場を探すか、問題を受け入れるしかない
  • 8つ目の意見: 製品を作ったことを祝福し、最初の段落に単語が抜けていると指摘している

  • 9つ目の意見: ビジネスアラート向けの類似UIを探している

    • SnowflakeやBigQueryのようなデータソースを使えるツールを求めている
    • 使ったツールはいずれもスパム的なSlackチャンネルに終わったと述べている