AWS DevOps エージェント (プレビュー)

「WGU では、約 200,000 人の学生が 24 時間年中無休のオンライン学習を利用しており、システムの信頼性はこれらの学生の成功にとって非常に重要です。学生により良いサービスを提供するために、Dynatrace と統合された AWS DevOps エージェントを本番環境に実装しましたが、初期の成果は顕著です。サードパーティー API の依存関係、ネットワーキングの問題、またはアプリケーションレベルのエラーによってパフォーマンスの問題が発生した場合、Dynatrace はそれらの問題を即座に検出し、AWS DevOps エージェントはテクノロジースタック全体を自律的に調査して根本原因を特定します。

このサービスは、インフラストラクチャ全体にわたる包括的なオブザーバビリティを提供し、外部サービスの依存関係、ネットワークパフォーマンス、アプリケーションの動作を単一の統合ソリューションで可視化します。アクセシブルな教育に取り組んでいる大学は、より深いインサイトと、より迅速な問題解決によって、中断のない学習エクスペリエンスを提供できます。以前は複数のシステム間でデータを手動で相関させる必要があった作業が、今では自動的に行われるため、人数が限られている IT チームは、トラブルシューティングではなく、戦略的な取り組みに注力できます。より多くの学生にサービスを提供できるようスケールする中で、この強化されたオブザーバビリティにより、学生の成功に不可欠な信頼性を確実に維持することができます。」

Western Governors University、Sr. Director of Infrastructure、Nate Cummings 氏

「Deriv は世界最大規模のオンラインブローカーとして、世界中で 300 万人以上のトレーダーにサービスを提供しています。幅広い取引タイプを提供し、受賞歴のある直観的な取引プラットフォームを通じて、人気のある市場で 300 を超えるアセットを有しています。Deriv では、25 年にわたる技術革新の伝統を築き上げ、現在では事業全体で AI ファーストのアプローチを採用しています。この変革を続ける中で、AWS DevOps エージェントはインフラストラクチャ管理に自然な進化をもたらしています。AWS DevOps エージェントのインテリジェントオートメーション機能により、当社のチームは事後対応型のインシデント対応から事前対応型のシステム最適化へと移行できます。これは、複数の規制管轄区域にわたって 24 時間 365 日の取引サービスを維持することの複雑さを考えると、とりわけ価値がある進化です。コンテキストインテリジェンス機能により、当社のエンジニアリングチームはシステムの関係と依存関係を迅速に評価できるようになり、お客様の取引に影響する問題の平均解決時間が短縮されます。AWS およびサードパーティーの既存ツールチェーンとのシームレスな統合、および業務パターンを学習できる AWS DevOps エージェントの機能は、AI を使用してエンジニアリング効率を高め、卓越したカスタマーエクスペリエンスを提供するという当社の理念と合致しています。」

Deriv、エンジニアリング担当シニアマネージャー、

「Dhan は、株式、オプション、先物、コモディティの大手オンライン取引プラットフォームとして、120 万件を超えるお客様にサービスを提供し、毎日 900 万件を超える取引を処理しています。Dhan のような規制された取引のプラットフォームでは、高可用性を維持することが重要です。AWS DevOps エージェントの自動分析とコンテキストに応じたレコメンデーションが、チームによる一貫性のあるサービス提供に役立つことを期待しています。コンプライアンス基準を維持しながら業務パターンを学習するこのエージェントの能力は、市場の開場から深夜のセッションまで、取引が長時間に及ぶ当社においては特に価値があります。AWS DevOps エージェントによって、取引インフラストラクチャの信頼性を維持し、金融サービスの厳格な要件を満たす能力が高まると期待しています。AWS DevOps エージェントを既存のモニタリングスタックと統合することで、複数のシステムにわたるアラートを統合し、業務プロセスを合理化できるはずです。」

Dhan.co、共同創設者兼 CTO、

「AWS DevOps エージェントは、ゼロタッチエンジニアリングを目指す RMIT 大学において、画期的な存在です。105,000 人以上の学生と 12,000 人の職員および研究者を抱える有名グローバル大学として、私たちは常にクラウドイノベーションの限界に挑戦しています。AWS DevOps エージェントの特筆すべき点は、ランディングゾーントポロジ全体にわたる推論の能力であり、ワークロード、ネットワーク、管理アカウントの関係を 1 つのまとまりのあるエコシステムとして理解できることです。このエージェントをテストした結果、複雑なデプロイの問題を数分で分析し、ネットワーク通信の問題と依存関係の競合を特定できました。通常、これらの処理には複数のチームによる大規模な手動調査が必要でした。このレベルのインテリジェントオートメーションが確立されれば、トラブルシューティングのサイクルが 4～7 時間から 30 分未満に大幅短縮されます。私たちは、プロアクティブで、インテリジェントで、より自律性の高いクラウドオペレーションの未来を築いています。」

RMIT 大学、Senior Manager Cloud Engineering、