baharu:Graf Sistem 2.0Ketahui lebih lanjut
Use Case

Cegah gangguan sebelum ini pelanggan merasainya

Tangkap regresi sebelum dikeluarkan. Kurangkan kadar kegagalan perubahan. Hantar lebih cepat dengan yakin.

Tangkap regresi sebelum dikeluarkan
Kurangkan kadar kegagalan perubahan
Hantar lebih cepat dengan yakin

Kos sebenar gangguan

Insiden pengeluaran memberi kesan kepada hasil, kepercayaan pelanggan dan halaju kejuruteraan. Kebanyakannya boleh dicegah dengan strategi pengesahan yang betul.

Kehilangan hasil

Kesan hasil langsung daripada ketiadaan perkhidmatan dan kegagalan transaksi

$5.6J

Purata kos setiap jam masa henti (perusahaan)

Kepercayaan dan perpecahan pelanggan

Kerosakan jenama jangka panjang dan kehilangan pelanggan daripada isu kebolehpercayaan

80%

Daripada gangguan yang disebabkan oleh perubahan, bukan infrastruktur

Gangguan kejuruteraan

Keletihan pasukan, penukaran konteks dan kerja ciri tertangguh daripada tindak balas insiden

60%

Insiden yang boleh dicegah dengan ujian pra-pengeluaran yang lebih baik

Mengapa pencegahan lebih penting daripada tindak balas: Walaupun tindak balas insiden adalah penting, mencegah kegagalan sebelum mencapai pengeluaran mengurangkan kos, mengekalkan kepercayaan pelanggan dan memastikan pasukan kejuruteraan fokus pada pembinaan dan bukannya memadam kebakaran.

Mengapa gangguan masih berlaku (walaupun dengan pemantauan)

Pendekatan tradisional menangkap isu selepas ia berlaku. Pencegahan memerlukan pengesahan sebelum pengeluaran.

Pemantauan mengesan kegagalan selepas kesan

Alat kebolehmerhatian memberi amaran kepada anda apabila sesuatu rosak, tetapi pada masa itu pelanggan sudah terjejas.

Skrip pecah apabila sistem berkembang

Suite ujian menjadi rapuh apabila aplikasi berubah, mewujudkan jurang dalam liputan.

Liputan ujian tidak sama dengan kebolehpercayaan

Metrik liputan tinggi boleh menutup ujian penyepaduan yang hilang dan pengesahan kes tepi.

Kelajuan pelepasan meningkatkan risiko

Penggunaan yang lebih pantas menggandakan peluang untuk memperkenalkan regresi yang terlepas.

Bagaimana Ia Berfungsi

Bagaimana Zof menghalang gangguan

Pendekatan yang jelas dan sistematik untuk menangkap regresi sebelum mencapai pengeluaran.

1

Petakan aliran kerja kritikal dan kebergantungan

Zof membina Graf Sistem persekitaran anda: perkhidmatan, API, aliran data dan penyepaduan. Apabila perubahan dibuat, ia tahu dengan tepat apa yang boleh terjejas.

2

Gunakan ejen pengesahan khusus

40+ ejen AI menguji setiap dimensi: ketepatan fungsi, prestasi, keselamatan, keserasian dan kesihatan integrasi. Setiap ejen adalah pakar dalam domainnya.

3

Pencetus secara berterusan (PR, gunakan, jadual)

Setiap permintaan tarik, setiap komitmen, setiap larian yang dijadualkan akan disahkan. Isu ditangkap dalam beberapa minit, bukan selepas penggunaan.

4

Tangkap regresi merentas UI, API, integrasi

Ejen mengesahkan aliran kerja hujung ke hujung, kontrak API, penyepaduan pihak ketiga dan aliran menghadap pengguna. Tiada yang tergelincir.

5

Sekat keluaran berisiko sebelum kesan

Apabila pengesahan gagal, keluaran berpagar secara automatik. Pasukan kejuruteraan mendapat maklum balas yang jelas dan boleh diambil tindakan untuk menyelesaikan masalah sebelum pengeluaran.

Gelung pencegahan gangguan

Gerbang pengesahan berterusan dikeluarkan sebelum kesan pengeluaran.

Pencegahan Sebelum PengeluaranKod/KonfigurasiBerubahZof AIAliran kerjaejenSahkanrisikoisyaratGerbangLepaskan
Hasil

Hasil perusahaan yang penting

Metrik dan keupayaan yang menunjukkan peningkatan kebolehpercayaan dan leverage organisasi.

Kadar kegagalan perubahan yang lebih rendah

Tangkap regresi sebelum penggunaan, mengurangkan insiden pengeluaran dan meningkatkan metrik DORA.

Sehingga 95%

Lebih sedikit insiden pengeluaran

Keluaran yang lebih pantas, lebih selamat

Gerbang pengesahan automatik membolehkan keluaran yakin tanpa memperlahankan halaju penggunaan.

Sehingga 90%

Kitaran keluaran yang lebih pantas

Mengurangkan beban insiden pada pasukan

Pengesahan pencegahan mengurangkan pemadaman kebakaran, memastikan pasukan kejuruteraan fokus pada pembinaan.

Boleh diukur

Pengurangan beban atas panggilan

Bukti dan pelaporan untuk postur kebolehpercayaan

Keterlihatan menyeluruh ke dalam metrik kebolehpercayaan dan liputan pengesahan untuk pelaporan kepimpinan.

Masa nyata

Papan pemuka kebolehpercayaan

Di mana ini sesuai dengan timbunan anda

Zof menambah lapisan pencegahan yang hilang pada rantai alat kebolehpercayaan anda yang sedia ada.

CI/CD

Sepadukan dengan GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins dan saluran paip lain ke keluaran get secara automatik.

Kebolehlihatan

Lengkapkan Datadog, New Relic dan alat pemantauan lain dengan pengesahan pencegahan sebelum pengeluaran.

Pengurusan insiden

Kurangkan insiden yang mengalir ke PagerDuty, Opsgenie dan platform serupa dengan menangkap isu lebih awal.

membuat tiket

Sepadukan dengan Jira, Linear dan sistem lain untuk membuat tiket secara automatik apabila pengesahan gagal.

Bersedia untuk perusahaan dan dipercayai

Dibina untuk organisasi yang memerlukan keselamatan, pematuhan dan kecemerlangan operasi.

Postur keselamatan

SOC 2 Type II, patuh GDPR dan kawalan keselamatan gred perusahaan.

Kawalan akses dan tadbir urus

Kawalan akses berasaskan peranan, log audit dan pelaporan pematuhan.

Penyertaan perusahaan

Sokongan khusus, penyepaduan tersuai dan pilihan penggunaan yang disesuaikan.

Sokongan

Sokongan 24/7, SLA dan kejayaan pelanggan yang berdedikasi untuk pelanggan perusahaan.

Hentikan gangguan sebelum ia bermula

Lihat cara Zof menghalang kegagalan pengeluaran dan melindungi hasil, reputasi dan halaju kejuruteraan anda.

Cegah gangguan sebelum ini pelanggan merasainya | Zof AI