Kerno

¿Qué es Kerno?

Kerno es un motor de inteligencia en tiempo de ejecución diseñado para equipos y desarrolladores nativos de IA. Proporciona retroalimentación e información instantánea y rica en contexto desde los entornos de producción directamente a los desarrolladores y sus agentes de código de IA. A diferencia de las soluciones tradicionales de series temporales, Kerno mapea los entornos de tiempo de ejecución, vinculando sistemas, código y equipos para ofrecer una comprensión integral de cómo todo encaja. Su propuesta de valor central es reducir la carga sobre los equipos de operaciones, acelerar los ciclos de desarrollo, minimizar los incidentes de producción y asegurar que el código generado por IA esté ajustado para entornos del mundo real.

Cómo usar Kerno

Kerno se puede implementar rápidamente en cualquier entorno de Kubernetes (EKS, AKS, GKE, K8s genérico) utilizando un simple comando Helm, sin requerir cambios de código y tomando aproximadamente dos minutos. Los datos sensibles permanecen dentro del entorno de nube del usuario. Los usuarios pueden comenzar de forma gratuita sin necesidad de tarjeta de crédito registrándose. Los desarrolladores interactúan principalmente con Kerno a través de su extensión IDE (Kerno IDE), que se integra con IDE populares como VS Code, Cursor, Windsurf e IntelliJ, permitiéndoles obtener métricas de rendimiento en vivo, comprender el impacto de los cambios y validar el código contra la producción. Además, Kerno Studio proporciona una interfaz visual para explorar el comportamiento del sistema, colaborar en problemas, configurar alertas y administrar espacios de trabajo. Kerno también se integra con copilotos de IA (por ejemplo, GitHub Copilot, Claude, OpenAI) para alimentarlos con contexto de producción continuo y con herramientas como Jira, Linear y Slack para el seguimiento de problemas y la comunicación.

Características principales de Kerno

Extensión Kerno IDE: Proporciona contexto de tiempo de ejecución en tiempo real, métricas de rendimiento, puntos críticos y dependencias directamente dentro de los IDE populares para desarrolladores y agentes de código de IA.

Kerno Studio: Ofrece una plataforma visual para explorar y comprender el comportamiento del código en entornos de tiempo de ejecución, con vistas unificadas, mapas de servicios y herramientas colaborativas.

Contexto de tiempo de ejecución basado en grafos: Mapea entornos de tiempo de ejecución vinculando sistemas, código y equipos para ofrecer información rica en contexto, a diferencia de las soluciones de series temporales.

Suscripción de código de IA (Kerno MCP): Alimenta continuamente a los agentes de código de IA y copilotos con contexto de producción, asegurando que el código generado por IA esté optimizado para entornos reales.

Detección y resolución temprana de problemas: Identifica y ayuda a solucionar problemas como excepciones, consultas lentas, desajustes de API y cuellos de botella de rendimiento dentro del IDE.

Análisis de impacto de cambios (@Kerno/impact): Ayuda a los desarrolladores a comprender el impacto potencial de cada cambio de código para evitar interrupciones en producción.

Validación de producción (@Kerno/validate): Permite a los desarrolladores validar los cambios con lo que se está ejecutando en producción antes de fusionar.

Paneles de control sin configuración y alertas ricas en contexto: Proporciona información inmediata y reduce el ruido con alertas granulares y dirigidas.

Seguro y con baja huella operativa: Mantiene los datos sensibles dentro de la nube del usuario, funciona con un impacto mínimo en la latencia de la aplicación y utiliza muestreo inteligente para la eficiencia de costos.

Estándar abierto e integraciones de herramientas: Construido sobre OpenTelemetry y Prometheus, y se integra con CI/CD, observabilidad, herramientas IDE, Jira, Linear y Slack.

Casos de uso de Kerno

Reducir los incidentes de producción que afectan al cliente proporcionando a los desarrolladores información oportuna.

Liberar horas de ingeniería permitiendo a los desarrolladores detectar y solucionar problemas más rápido.

Aumentar la tasa de éxito de las implementaciones de código por primera vez.

Optimizar, refactorizar y lanzar nuevo código con contexto de rendimiento del mundo real.

Asegurar que el código generado por IA esté ajustado y listo para producción alimentándolo con datos de entornos en vivo.

Explorar y depurar visualmente sistemas distribuidos complejos.

Colaborar en problemas y coordinar esfuerzos entre equipos de desarrollo.

Recibir alertas ricas en contexto para abordar rápidamente los cuellos de botella de rendimiento emergentes o el desajuste de API.

Integrar la inteligencia en tiempo de ejecución sin problemas en los flujos de trabajo y cadenas de herramientas existentes para desarrolladores (IDEs, CI/CD, observabilidad).

Mantener la seguridad y el cumplimiento de los datos al mantener los datos sensibles del sistema dentro del entorno de nube del usuario.