Kerno

Was ist Kerno?

Kerno ist eine Laufzeit-Intelligenz-Engine, die für KI-native Teams und Entwickler entwickelt wurde. Sie liefert sofortiges, kontextreiches Feedback und Einblicke aus Produktionsumgebungen direkt an Entwickler und ihre KI-Code-Agenten. Im Gegensatz zu traditionellen Zeitreihenlösungen bildet Kerno Laufzeitumgebungen ab und verknüpft Systeme, Code und Teams, um ein umfassendes Verständnis dafür zu bieten, wie alles zusammenpasst. Ihr zentrales Wertversprechen ist es, die Belastung für Ops-Teams zu reduzieren, Entwicklungszyklen zu beschleunigen, Produktionsvorfälle zu minimieren und sicherzustellen, dass KI-generierter Code für reale Umgebungen feinabgestimmt ist.

Wie verwendet man Kerno

Kerno kann schnell in jeder Kubernetes-Umgebung (EKS, AKS, GKE, generisches K8s) mit einem einfachen Helm-Befehl bereitgestellt werden, erfordert keine Codeänderungen und dauert etwa zwei Minuten. Sensible Daten verbleiben in der Cloud-Umgebung des Benutzers. Benutzer können kostenlos und ohne Kreditkarte starten, indem sie sich anmelden. Entwickler interagieren hauptsächlich mit Kerno über die IDE-Erweiterung (Kerno IDE), die sich in gängige IDEs wie VS Code, Cursor, Windsurf und IntelliJ integriert und es ihnen ermöglicht, Live-Leistungsmetriken abzurufen, die Auswirkungen von Änderungen zu verstehen und Code gegen die Produktion zu validieren. Darüber hinaus bietet Kerno Studio eine visuelle Oberfläche zum Erkunden des Systemverhaltens, zur Zusammenarbeit bei Problemen, zur Konfiguration von Warnungen und zur Verwaltung von Arbeitsbereichen. Kerno integriert sich auch mit KI-Copiloten (z. B. GitHub Copilot, Claude, OpenAI), um ihnen kontinuierlichen Produktionskontext zuzuführen, sowie mit Tools wie Jira, Linear und Slack für die Problemverfolgung und Kommunikation.

Kernfunktionen von Kerno

Kerno IDE-Erweiterung: Bietet Echtzeit-Laufzeitkontext, Leistungsmetriken, Hotspots und Abhängigkeiten direkt in gängigen IDEs für Entwickler und KI-Code-Agenten.

Kerno Studio: Bietet eine visuelle Plattform zum Erkunden und Verstehen des Code-Verhaltens über Laufzeitumgebungen hinweg, mit vereinheitlichten Ansichten, Service-Maps und Kollaborationstools.

Graph-basierter Laufzeitkontext: Bildet Laufzeitumgebungen ab, indem Systeme, Code und Teams verknüpft werden, um kontextreiche Einblicke zu liefern, im Gegensatz zu Zeitreihenlösungen.

KI-Code-Underwriting (Kerno MCP): Speist kontinuierlichen Produktionskontext in KI-Code-Agenten und Copiloten ein, um sicherzustellen, dass KI-generierter Code für reale Umgebungen optimiert ist.

Frühe Problem-Erkennung & -Behebung: Identifiziert und hilft bei der Behebung von Problemen wie Ausnahmen, langsamen Abfragen, API-Drift und Leistungsengpässen direkt in der IDE.

Änderungsauswirkungsanalyse (@Kerno/impact): Hilft Entwicklern, die potenziellen Auswirkungen jeder Codeänderung zu verstehen, um Produktionsausfälle zu verhindern.

Produktionsvalidierung (@Kerno/validate): Ermöglicht Entwicklern, Änderungen vor dem Mergen gegen das zu validieren, was in der Produktion läuft.

Zero-Config-Dashboards & Kontextreiche Warnungen: Bietet sofortige Einblicke und reduziert Rauschen durch granulare, zielgerichtete Warnungen.

Sicher & Geringer Betriebsaufwand: Hält sensible Daten in der Cloud des Benutzers, läuft mit minimalen Auswirkungen auf die Anwendungs-Latenz und nutzt intelligentes Sampling für Kosteneffizienz.

Offene Standards & Tool-Integrationen: Basiert auf OpenTelemetry und Prometheus und integriert sich mit CI/CD, Observability, IDE-Tools, Jira, Linear und Slack.

Anwendungsfälle von Kerno

Reduzierung kundenrelevanter Produktionsvorfälle durch Bereitstellung zeitnaher Einblicke für Entwickler.

Freisetzung von Ingenieurstunden, indem Entwickler Probleme schneller erkennen und beheben können.

Erhöhung der Erfolgsquote bei erstmaligen Code-Deployments.

Optimierung, Refactoring und Auslieferung neuen Codes mit realem Performance-Kontext.

Sicherstellung, dass KI-generierter Code feinabgestimmt und produktionsreif ist, indem er mit Live-Umgebungsdaten versorgt wird.

Visuelles Erkunden und Debuggen komplexer verteilter Systeme.

Zusammenarbeit bei Problemen und Koordination der Anstrengungen über Entwicklungsteams hinweg.

Empfang kontextreicher Warnungen zur schnellen Behebung aufkommender Leistungsengpässe oder API-Drift.

Nahtlose Integration von Laufzeit-Intelligenz in bestehende Entwickler-Workflows und Toolchains (IDEs, CI/CD, Observability).

Aufrechterhaltung der Datensicherheit und Compliance durch Speicherung sensibler Systemdaten in der Cloud-Umgebung des Benutzers.