Skip to content
SolusiKasus Penggunaan

Prevent outages before customers feel them

Catch regressions in PRs and pre-production, before customers see failures.

  • Cekel regresi sadurunge rilis
  • Kurangi tingkat kegagalan owahan
  • Kirim luwih cepet kanthi yakin
02Intelligence arsitektur

Zof ngerti sistem sing dilindhungi tes sampeyan.

Platform kasebut terus-terusan peta layanan, dependensi, lan pipa CI/CD sing mindhah kode kasebut. Sinyal risiko nyebar ing sadawane grafik supaya regresi ing siji layanan lumahing marang kabeh sing didemek.

lumahing PETA

20 layanan

Ing antrian, cache, agen, lan njaba.

GANTI AWARENESS

konteks CI/CD

Pipeline lumahing ing jejere grafik.

RISIKO PROPAGASI

Sinyal tingkat pinggiran

Gagal lelungan karo dependensi.

MAPPED · LIVE/system-graph
Grafik Sistem Zof AI nuduhake topologi layanan interaktif kanthi 20 layanan lan 28 sambungan, panel ringkesan grafik kanthi 2 sinyal risiko lan jangkoan 83%, lan Azure DevOps mbangun lan nyebarake pipa kanthi tahapan wektu.
Grafik Sistem · /sistem-grafik · 20 layanan · 28 dependensi · urip saka produk.
  • 01 · SERVICE TOPOLOGY

    20 services

    28 dependency edges

  • 02 · RISK SIGNALS

    2 active

    83% coverage observed

  • 03 · CI/CD AWARENESS

    Build succeeded

    • Azure DevOps
    • 8m 22s

Biaya nyata saka gangguan layanan

Insiden produksi nyebabake dampak revenue, kepercayaan pelanggan, lan kecepatan engineering. Akeh sing bisa dicegah kanthi strategi validasi sing bener.

$5.6M

Rata-rata biaya saben jam downtime (enterprise)

Kerugian revenue

Dampak revenue langsung saka layanan sing ora kasedhiya lan kegagalan transaksi

80%

Saka gangguan layanan sing disebabake owah-owahan, dudu infrastruktur

Kepercayaan pelanggan lan churn

Kerusakan merek jangka panjang lan attrisi pelanggan saka masalah reliabilitas

60%

Saka insiden sing bisa dicegah kanthi pengujian pra-produksi sing luwih apik

Gangguan engineering

Kelelahan tim, ngalih konteks, lan pekerjaan fitur sing telat amarga respon insiden

Kenapa pencegahan luwih penting tinimbang respon: Sanajan respon insiden iku penting, nyegah kegagalan sadurunge tekan produksi ngurangi biaya, njaga kepercayaan pelanggan, lan njaga tim engineering supaya fokus mbangun tinimbang ngatasi krisis.

Kenapa gangguan layanan isih kedadeyan (sanajan ana monitoring)

Pendekatan tradisional nemokake masalah sawise kedadeyan. Pencegahan mbutuhake validasi sadurunge produksi.

Monitoring ndeteksi kegagalan sawise ana dampak

Alat observability menehi peringatan nalika ana sing rusak, nanging wektu iku pelanggan wis kena dampak.

Script rusak nalika sistem berkembang

Suite pengujian dadi rapuh nalika aplikasi owah, nggawe celah ing cakupan.

Cakupan pengujian ora padha karo reliabilitas

Metrik cakupan sing dhuwur bisa nutupi pengujian integrasi sing kurang lan validasi kasus tepi.

Kecepatan rilis nambah risiko

Deployment sing luwih cepet ngapikake kemungkinan masukake regresi sing lolos.

Cara Kerja

Cara Zof nyegah gangguan layanan

Pendekatan sing jelas lan sistematis kanggo nangkep regresi sadurunge tekan produksi.

01

Peta alur kerja kritis lan dependensi

Zof mbangun System Graph saka lingkunganmu: layanan, API, alur data, lan integrasi. Nalika ana owah-owahan, sistem ngerti persis apa sing bisa kena dampak.

02

Deploy agen validasi khusus

100+ agen AI nguji saben dimensi: kebenaran fungsional, performa, keamanan, kompatibilitas, lan kesehatan integrasi. Saben agen ahli ing domaine.

03

Picu terus-menerus (PR, deploy, jadwal)

Saben pull request, saben commit, saben jadwal divalidasi. Masalah ditemokake ing menit, dudu sawise deployment.

04

Nangkep regresi ing UI, API, integrasi

Agen validasi alur kerja end-to-end, kontrak API, integrasi pihak ketiga, lan alur sing didelok pengguna. Ora ana sing lolos.

05

Blokir rilis berisiko sadurunge ana dampak

Nalika validasi gagal, rilis di-gate kanthi otomatis. Tim engineering entuk umpan balik sing jelas lan bisa ditindakake kanggo ndandani masalah sadurunge produksi.

Loop pencegahan gangguan layanan

Validasi terus-menerus nge-gate rilis sadurunge ana dampak produksi.

Pencegahan Sadurunge ProduksiOwah-owahanZof AIValidasiRisikoSinyalGateRilis
Hasil

Hasil enterprise sing penting

Metrik lan kemampuan sing nuduhake peningkatan reliabilitas lan leverage organisasi.

Nganti 95%

Insiden produksi sing luwih sithik

Nangkep regresi sadurunge deployment, ngurangi insiden produksi lan nambahi metrik DORA.

Nganti 90%

Siklus rilis sing luwih cepet

Validation gate otomatis ngaktifake rilis sing yakin tanpa ngurangi kecepatan deployment.

Terukur

Pengurangan beban on-call

Validasi preventif ngurangi firefighting, njaga tim engineering tetep fokus mbangun.

Real-time

Dashboard reliabilitas

Visibilitas komprehensif menyang metrik reliabilitas lan cakupan validasi kanggo laporan pimpinan.

Papan iki ana ing stack-mu

Zof nambahake lapisan pencegahan sing kurang ing toolchain reliabilitas sing wis ana.

01

CI/CD

Integrasi karo GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, lan pipeline liyane kanggo nge-gate rilis kanthi otomatis.

02

Observabilitas

Lengkapi Datadog, New Relic, lan alat monitoring liyane kanthi validasi preventif sadurunge produksi.

03

Manajemen insiden

Kurangi insiden sing mlebu ing PagerDuty, Opsgenie, lan platform serupa kanthi nangkep masalah luwih awal.

04

Ticketing

Integrasi karo Jira, Linear, lan sistem liyane kanggo nggawe tiket kanthi otomatis nalika validasi gagal.

Siap enterprise lan bisa dipercaya

Dibangun kanggo organisasi sing mbutuhake keamanan, kepatuhan, lan keunggulan operasional.

01

Postur keamanan

SOC 2 Type II, patuh GDPR, lan kontrol SOC 2 Type II lan GDPR.

02

Kontrol akses lan tata kelola

Kontrol akses berbasis peran, log audit, lan laporan kepatuhan.

03

Onboarding enterprise

Dukungan khusus, integrasi kustom, lan pilihan deployment sing disesuaikan.

04

Dukungan

Dukungan 24/7, SLA, lan customer success khusus kanggo pelanggan enterprise.

Next step

Henteni gangguan layanan sadurunge diwiwiti

Deleng carane Zof nyegah kegagalan produksi lan njaga revenue, reputasi, lan kecepatan engineering-mu.

Prevent outages before customers feel them | Zof AI