Prevent outages before customers feel them
Catch regressions in PRs and pre-production, before customers see failures.
- จับ regression ก่อนปล่อยรีลีส
- ลดอัตราความล้มเหลวจากการเปลี่ยนแปลง
- ปล่อยรีลีสได้เร็วขึ้นอย่างมั่นใจ
เข้าใจผลกระทบของทุกการเปลี่ยนแปลง
System Graph สร้างแบบจำลองบริการ, APIs, การพึ่งพาระหว่างระบบ, โครงสร้างพื้นฐาน, เอเจนต์, โมเดล, นโยบาย, หลักฐาน, ความเป็นเจ้าของ และประวัติอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ Zof รู้ว่าการดำเนินการที่เสนออาจส่งผลต่ออะไร ก่อนที่จะได้รับอนุญาตให้เกิดขึ้น
ผลกระทบ
ขอบเขตผลกระทบ
ระบุระบบที่ได้รับผลกระทบ ระดับความสำคัญ และมาตรการควบคุมสำหรับแต่ละการเปลี่ยนแปลง
มิติเวลา
อะไรเปลี่ยนไป เมื่อใด และโดยใคร
ประวัติ หลักฐาน และการตัดสินใจยังคงสืบค้นได้
โครงสร้างพื้นฐานร่วม
กราฟเดียว ครอบคลุมทั้งวงจร
การตรวจสอบ หลักฐาน และการควบคุมใช้โมเดลเดียวกัน
ต้นทุนที่แท้จริงของการที่ระบบล่ม
เหตุการณ์ในโปรดักชันส่งผลกระทบต่อรายได้ ความไว้วางใจของลูกค้า และความเร็วทางวิศวกรรม ส่วนใหญ่ป้องกันได้ด้วยกลยุทธ์การตรวจสอบที่เหมาะสม
ประเมิน
ต้นทุนเฉลี่ยต่อชั่วโมงของระบบหยุดทำงาน (ระดับองค์กร)
การสูญเสียรายได้
ผลกระทบต่อรายได้โดยตรงจากการที่บริการใช้งานไม่ได้และธุรกรรมล้มเหลว
ประเมิน
ของระบบล่มที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลง ไม่ใช่จากโครงสร้างพื้นฐาน
ความไว้วางใจของลูกค้าและการเลิกใช้บริการ
ความเสียหายต่อแบรนด์ในระยะยาวและการสูญเสียลูกค้าจากปัญหาความน่าเชื่อถือ
ประเมิน
ของเหตุการณ์ที่ป้องกันได้ด้วยการทดสอบก่อนโปรดักชันที่ดีขึ้น
การหยุดชะงักทางวิศวกรรม
ทีมหมดไฟ การสลับบริบทไปมา และงานฟีเจอร์ที่ล่าช้าจากการรับมือเหตุการณ์
ทำไมการป้องกันจึงสำคัญกว่าการรับมือ: แม้การรับมือเหตุการณ์จะจำเป็น แต่การป้องกันความล้มเหลวก่อนที่จะไปถึงโปรดักชันช่วยลดต้นทุน รักษาความไว้วางใจของลูกค้า และทำให้ทีมวิศวกรรมโฟกัสกับการสร้างมากกว่าการดับไฟ
ทำไมระบบยังล่มอยู่ (แม้จะมีการมอนิเตอร์)
แนวทางแบบเดิมจับปัญหาหลังจากที่มันเกิดขึ้นแล้ว การป้องกันต้องอาศัยการตรวจสอบก่อนโปรดักชัน
การมอนิเตอร์ตรวจจับความล้มเหลวหลังเกิดผลกระทบ
เครื่องมือ observability แจ้งเตือนคุณเมื่อมีอะไรพัง แต่ถึงตอนนั้นลูกค้าก็ได้รับผลกระทบไปแล้ว
สคริปต์พังเมื่อระบบวิวัฒนาการ
ชุดทดสอบเปราะบางลงเมื่อแอปพลิเคชันเปลี่ยนแปลง ทำให้เกิดช่องว่างในความครอบคลุม
ความครอบคลุมของการทดสอบไม่เท่ากับความน่าเชื่อถือ
ตัวเลขความครอบคลุมที่สูงอาจบดบังการทดสอบ integration ที่ขาดหายและการตรวจสอบกรณีขอบ (edge case)
ความเร็วในการปล่อยรีลีสเพิ่มความเสี่ยง
การดีพลอยที่เร็วขึ้นทวีคูณโอกาสที่จะเกิด regression ที่หลุดรอดไป
Zof ป้องกันระบบล่มอย่างไร
แนวทางที่ชัดเจนและเป็นระบบในการจับ regression ก่อนที่จะไปถึงโปรดักชัน
แมปเวิร์กโฟลว์สำคัญและการพึ่งพา
Zof สร้าง System Graph ของสภาพแวดล้อมของคุณ ทั้งบริการ API การไหลของข้อมูล และ integration เมื่อมีการเปลี่ยนแปลง มันจะรู้ทันทีว่าอะไรอาจได้รับผลกระทบ
ส่งเอเจนต์ตรวจสอบเฉพาะทางลงสนาม
เอเจนต์ AI กว่า 100 ตัวทดสอบทุกมิติ ทั้งความถูกต้องเชิงฟังก์ชัน ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย ความเข้ากันได้ และสุขภาพของ integration แต่ละเอเจนต์เป็นผู้เชี่ยวชาญในขอบเขตของตน
ทริกเกอร์อย่างต่อเนื่อง (PR, ดีพลอย, ตามกำหนดเวลา)
ทุก pull request ทุก commit และทุกการรันตามกำหนดเวลาจะได้รับการตรวจสอบ ปัญหาถูกจับได้ในไม่กี่นาที ไม่ใช่หลังดีพลอย
จับ regression ทั่วทั้ง UI, API และ integration
เอเจนต์ตรวจสอบเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจร สัญญา API การผสานกับบริการภายนอก และโฟลว์ที่ผู้ใช้เห็น ไม่มีอะไรหลุดรอดไปได้
บล็อกรีลีสที่เสี่ยงก่อนเกิดผลกระทบ
เมื่อการตรวจสอบไม่ผ่าน รีลีสจะถูกกั้นโดยอัตโนมัติ ทีมวิศวกรรมจะได้รับฟีดแบ็กที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้เพื่อแก้ปัญหาก่อนถึงโปรดักชัน
ลูปการป้องกันระบบล่ม
การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องกั้นรีลีสก่อนเกิดผลกระทบในโปรดักชัน
ผลลัพธ์ระดับองค์กรที่สำคัญ
เมตริกและความสามารถที่แสดงถึงการพัฒนาความน่าเชื่อถือและความได้เปรียบขององค์กร
ประเมิน
เหตุการณ์ในโปรดักชันน้อยลง
จับ regression ก่อนดีพลอย ลดเหตุการณ์ในโปรดักชันและปรับปรุงเมตริก DORA
ประเมิน
รอบการปล่อยรีลีสที่เร็วขึ้น
เกตการตรวจสอบแบบอัตโนมัติช่วยให้ปล่อยรีลีสได้อย่างมั่นใจ โดยไม่ทำให้ความเร็วในการดีพลอยช้าลง
วัดผลได้
การลดภาระงาน on-call
การตรวจสอบเชิงป้องกันช่วยลดการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ทำให้ทีมวิศวกรรมโฟกัสกับการสร้างงานได้เต็มที่
เรียลไทม์
แดชบอร์ดความน่าเชื่อถือ
มองเห็นเมตริกความน่าเชื่อถือและความครอบคลุมของการตรวจสอบได้อย่างครบถ้วน เพื่อรายงานต่อผู้บริหาร
ตำแหน่งของสิ่งนี้ในสแตกของคุณ
Zof เติมเลเยอร์การป้องกันที่ขาดหายไปให้กับเครื่องมือด้านความน่าเชื่อถือที่คุณมีอยู่
CI/CD
ผสานการทำงานกับ GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins และไปป์ไลน์อื่น ๆ เพื่อตั้งเกตควบคุมการปล่อยรีลีสโดยอัตโนมัติ
Observability
เสริม Datadog, New Relic และเครื่องมือมอนิเตอร์อื่น ๆ ด้วยการตรวจสอบเชิงป้องกันก่อนขึ้นโปรดักชัน
การจัดการเหตุการณ์ขัดข้อง
ลดเหตุการณ์ขัดข้องที่ไหลเข้าสู่ PagerDuty, Opsgenie และแพลตฟอร์มที่คล้ายกัน ด้วยการตรวจจับปัญหาตั้งแต่เนิ่น ๆ
ระบบจัดการทิกเก็ต
ผสานการทำงานกับ Jira, Linear และระบบอื่น ๆ เพื่อสร้างทิกเก็ตโดยอัตโนมัติเมื่อการตรวจสอบไม่ผ่าน
พร้อมสำหรับองค์กรและได้รับความไว้วางใจ
สร้างขึ้นสำหรับองค์กรที่ต้องการความปลอดภัย การปฏิบัติตามข้อกำหนด และความเป็นเลิศด้านการดำเนินงาน
สถานะด้านความปลอดภัย
พิจารณาการควบคุมสิทธิ์เข้าถึง การจัดการข้อมูล และหลักฐานการตรวจสอบร่วมกับทีมความปลอดภัย
การควบคุมการเข้าถึงและการกำกับดูแล
การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท บันทึกการตรวจสอบ และรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนด
การเริ่มต้นใช้งานสำหรับองค์กร
ทีมซัพพอร์ตเฉพาะ การผสานการทำงานแบบกำหนดเอง และตัวเลือกการดีพลอยที่ปรับให้เหมาะกับคุณ
การสนับสนุน
การสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน SLA และทีม customer success เฉพาะสำหรับลูกค้าองค์กร
Reliability sessions
Preventing outages with continuous validation and pipeline visibility.
1:00Enterprise QAScaling Quality Assurance for Enterprise
How AI-powered continuous verification scales enterprise software validation, expanding coverage, accelerating releases, and preventing production incidents with quality intelligence and release confidence.
Watch session
0:54Reliability OperationsRestoring Engineering Velocity
Explore the hidden reliability bottlenecks slowing engineering teams and how quality intelligence with continuous verification restores velocity through evidence-based validation and governed remediation.
Watch session
ที่เกี่ยวข้อง
สำรวจความสามารถและโซลูชันที่เกี่ยวข้อง