Kerno

O que é Kerno?

Kerno é um motor de inteligência de tempo de execução projetado para equipes e desenvolvedores nativos de IA. Ele fornece feedback e insights instantâneos e ricos em contexto de ambientes de produção diretamente para desenvolvedores e seus agentes de código de IA. Ao contrário das soluções tradicionais de séries temporais, o Kerno mapeia ambientes de tempo de execução, conectando sistemas, código e equipes para oferecer uma compreensão abrangente de como tudo se encaixa. Sua proposta de valor central é reduzir a carga sobre as equipes de Operações, acelerar os ciclos de desenvolvimento, minimizar incidentes de produção e garantir que o código gerado por IA seja ajustado para ambientes do mundo real.

Como usar Kerno

O Kerno pode ser implantado rapidamente em qualquer ambiente Kubernetes (EKS, AKS, GKE, K8s genérico) usando um comando Helm simples, exigindo zero alterações de código e levando aproximadamente dois minutos. Dados sensíveis permanecem dentro do ambiente de nuvem do usuário. Os usuários podem começar gratuitamente sem precisar de cartão de crédito, inscrevendo-se. Os desenvolvedores interagem principalmente com o Kerno através de sua extensão de IDE (Kerno IDE), que se integra com IDEs populares como VS Code, Cursor, Windsurf e IntelliJ, permitindo-lhes obter métricas de desempenho em tempo real, entender o impacto das mudanças e validar o código em relação à produção. Além disso, o Kerno Studio fornece uma interface visual para explorar o comportamento do sistema, colaborar em problemas, configurar alertas e gerenciar espaços de trabalho. O Kerno também se integra com copilotos de IA (por exemplo, GitHub Copilot, Claude, OpenAI) para alimentá-los com contexto de produção contínuo e com ferramentas como Jira, Linear e Slack para rastreamento de problemas e comunicação.

Recursos principais de Kerno

Extensão Kerno IDE: Fornece contexto de tempo de execução em tempo real, métricas de desempenho, pontos críticos e dependências diretamente em IDEs populares para desenvolvedores e agentes de código de IA.

Kerno Studio: Oferece uma plataforma visual para explorar e entender o comportamento do código em ambientes de tempo de execução, apresentando visualizações unificadas, mapas de serviço e ferramentas colaborativas.

Contexto de Tempo de Execução Baseado em Grafo: Mapeia ambientes de tempo de execução conectando sistemas, código e equipes para fornecer insights ricos em contexto, ao contrário das soluções de séries temporais.

Subscrição de Código de IA (Kerno MCP): Alimenta agentes de código de IA e copilotos com contexto de produção contínuo, garantindo que o código gerado por IA seja otimizado para ambientes reais.

Detecção e Resolução Precoce de Problemas: Identifica e ajuda a corrigir problemas como exceções, consultas lentas, desvio de API e gargalos de desempenho dentro do IDE.

Análise de Impacto de Mudanças (@Kerno/impact): Ajuda os desenvolvedores a entender o impacto potencial de cada mudança de código para evitar quebrar a produção.

Validação de Produção (@Kerno/validate): Permite que os desenvolvedores validem as mudanças em relação ao que está em execução na produção antes de mesclar.

Dashboards de Configuração Zero e Alertas Ricos em Contexto: Fornece insights imediatos e reduz o ruído com alertas granulares e direcionados.

Seguro e com Baixa Pegada Operacional: Mantém dados sensíveis na nuvem do usuário, funciona com impacto mínimo na latência da aplicação e usa amostragem inteligente para eficiência de custos.

Padrão Aberto e Integrações de Ferramentas: Construído sobre OpenTelemetry e Prometheus, e se integra com CI/CD, observabilidade, ferramentas de IDE, Jira, Linear e Slack.

Casos de uso de Kerno

Reduzir incidentes de produção voltados para o cliente, fornecendo insights oportunos aos desenvolvedores.

Liberar horas de engenharia, permitindo que os desenvolvedores detectem e corrijam problemas mais rapidamente.

Aumentar a taxa de sucesso das primeiras implantações de código.

Otimizar, refatorar e entregar novo código com contexto de desempenho do mundo real.

Garantir que o código gerado por IA seja ajustado e pronto para produção, alimentando-o com dados de ambiente em tempo real.

Explorar visualmente e depurar sistemas distribuídos complexos.

Colaborar em problemas e coordenar esforços entre equipes de desenvolvimento.

Receber alertas ricos em contexto para resolver rapidamente gargalos de desempenho emergentes ou desvio de API.

Integrar a inteligência de tempo de execução de forma transparente nos fluxos de trabalho e cadeias de ferramentas existentes dos desenvolvedores (IDEs, CI/CD, observabilidade).

Manter a segurança e conformidade dos dados, mantendo dados sensíveis do sistema dentro do ambiente de nuvem do usuário.