โซลูชันกรณีใช้งาน

Prevent outages before customers feel them

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

จับ regression ก่อนปล่อยรีลีส
ลดอัตราความล้มเหลวจากการเปลี่ยนแปลง
ปล่อยรีลีสได้เร็วขึ้นอย่างมั่นใจ

02ปัญญาด้านสถาปัตยกรรม

Zof เข้าใจระบบที่เทสต์ของคุณปกป้อง

แพลตฟอร์มจัดทำแผนที่บริการ การพึ่งพา และไปป์ไลน์ CI/CD ที่นำโค้ดเข้าสู่ระบบอย่างต่อเนื่อง สัญญาณความเสี่ยงแพร่กระจายไปตามกราฟ ดังนั้นการถดถอยในบริการหนึ่งจึงปรากฏให้เห็นเทียบกับทุกสิ่งที่บริการนั้นเกี่ยวข้อง

พื้นผิวที่จัดทำแผนที่แล้ว

20 บริการ

ครอบคลุมคิว แคช เอเจนต์ และระบบภายนอก

การรับรู้การเปลี่ยนแปลง

บริบท CI/CD

ไปป์ไลน์ปรากฏควบคู่ไปกับกราฟ

การแพร่กระจายความเสี่ยง

สัญญาณระดับเส้นเชื่อม

ความล้มเหลวเดินทางไปพร้อมกับการพึ่งพา

System Graph ของ Zof AI แสดงโครงสร้างบริการแบบโต้ตอบได้ที่มี 20 บริการและ 28 การเชื่อมต่อ แผงสรุปกราฟพร้อมสัญญาณความเสี่ยง 2 รายการและความครอบคลุม 83% และไปป์ไลน์การบิลด์และดีพลอยของ Azure DevOps พร้อมขั้นตอนที่จับเวลาไว้ — System Graph · /system-graph · 20 บริการ · 28 การพึ่งพา · แสดงสดจากผลิตภัณฑ์

ต้นทุนที่แท้จริงของการที่ระบบล่ม

เหตุการณ์ในโปรดักชันส่งผลกระทบต่อรายได้ ความไว้วางใจของลูกค้า และความเร็วทางวิศวกรรม ส่วนใหญ่ป้องกันได้ด้วยกลยุทธ์การตรวจสอบที่เหมาะสม

$5.6M

ต้นทุนเฉลี่ยต่อชั่วโมงของระบบหยุดทำงาน (ระดับองค์กร)

การสูญเสียรายได้

ผลกระทบต่อรายได้โดยตรงจากการที่บริการใช้งานไม่ได้และธุรกรรมล้มเหลว

80%

ของระบบล่มที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลง ไม่ใช่จากโครงสร้างพื้นฐาน

ความไว้วางใจของลูกค้าและการเลิกใช้บริการ

ความเสียหายต่อแบรนด์ในระยะยาวและการสูญเสียลูกค้าจากปัญหาความน่าเชื่อถือ

60%

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

วิธีการทำงาน

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

การป้องกันก่อนถึงโปรดักชันการเปลี่ยนแปลงZof AIตรวจสอบความเสี่ยงสัญญาณเกตปล่อยรีลีส

ผลลัพธ์

ผลลัพธ์ระดับองค์กรที่สำคัญ

เมตริกและความสามารถที่แสดงถึงการพัฒนาความน่าเชื่อถือและความได้เปรียบขององค์กร

สูงสุดถึง 95%

เหตุการณ์ในโปรดักชันน้อยลง

จับ regression ก่อนดีพลอย ลดเหตุการณ์ในโปรดักชันและปรับปรุงเมตริก DORA

สูงสุดถึง 90%

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

ได้รับการรับรอง SOC 2 Type II สอดคล้องกับ GDPR และมีการควบคุมตามมาตรฐาน SOC 2 Type II และ GDPR

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.

View all videos

Next step

หยุดเหตุการณ์ขัดข้องก่อนที่จะเริ่มต้น

ดูว่า Zof ป้องกันความล้มเหลวในโปรดักชัน และปกป้องรายได้ ชื่อเสียง และความเร็วในการพัฒนาของคุณได้อย่างไร

จองเดโม ดูราคา

สำรวจความสามารถและโซลูชันที่เกี่ยวข้อง