Kerno

Что такое Kerno?

Kerno — это движок runtime-интеллекта, разработанный для команд и разработчиков, ориентированных на ИИ. Он предоставляет мгновенную, контекстно-обогащенную обратную связь и данные из производственных сред непосредственно разработчикам и их ИИ-агентам кода. В отличие от традиционных решений на основе временных рядов, Kerno отображает среды выполнения, связывая системы, код и команды, чтобы предложить всестороннее понимание того, как все взаимосвязано. Его основное ценностное предложение заключается в снижении нагрузки на команды Ops, ускорении циклов разработки, минимизации производственных инцидентов и обеспечении тонкой настройки ИИ-генерируемого кода для реальных сред.

Как использовать Kerno

Kerno можно быстро развернуть в любой среде Kubernetes (EKS, AKS, GKE, общий K8s) с помощью простой команды Helm, не требуя изменений в коде и занимая примерно две минуты. Конфиденциальные данные остаются в облачной среде пользователя. Пользователи могут начать работу бесплатно без необходимости вводить данные кредитной карты, просто зарегистрировавшись. Разработчики в основном взаимодействуют с Kerno через его расширение IDE (Kerno IDE), которое интегрируется с популярными IDE, такими как VS Code, Cursor, Windsurf и IntelliJ, позволяя им получать живые метрики производительности, понимать влияние изменений и проверять код на соответствие производственной среде. Кроме того, Kerno Studio предоставляет визуальный интерфейс для изучения поведения системы, совместной работы над проблемами, настройки оповещений и управления рабочими пространствами. Kerno также интегрируется с ИИ-копайлотами (например, GitHub Copilot, Claude, OpenAI) для постоянной подачи им производственного контекста и с такими инструментами, как Jira, Linear и Slack, для отслеживания проблем и коммуникации.

Основные функции Kerno

Расширение Kerno IDE: Предоставляет контекст выполнения в реальном времени, метрики производительности, горячие точки и зависимости непосредственно в популярных IDE для разработчиков и агентов ИИ-кода.

Kerno Studio: Предлагает визуальную платформу для исследования и понимания поведения кода в средах выполнения, с унифицированными представлениями, картами служб и инструментами для совместной работы.

Контекст выполнения на основе графов: Отображает среды выполнения, связывая системы, код и команды для предоставления контекстно-обогащенных данных, в отличие от решений на основе временных рядов.

Андеррайтинг ИИ-кода (Kerno MCP): Постоянно передает контекст производства агентам ИИ-кода и копайлотам, обеспечивая оптимизацию ИИ-генерируемого кода для реальных сред.

Раннее обнаружение и разрешение проблем: Выявляет и помогает устранять проблемы, такие как исключения, медленные запросы, дрейф API и узкие места производительности, непосредственно в IDE.

Анализ влияния изменений (@Kerno/impact): Помогает разработчикам понять потенциальное влияние каждого изменения кода, чтобы предотвратить сбои в производстве.

Проверка производства (@Kerno/validate): Позволяет разработчикам проверять изменения на соответствие тому, что работает в производстве, перед слиянием.

Панели мониторинга без настройки и контекстно-обогащенные оповещения: Предоставляет немедленные данные и уменьшает шум с помощью детализированных, целевых оповещений.

Безопасность и низкий операционный след: Сохраняет конфиденциальные данные в облаке пользователя, работает с минимальным влиянием на задержку приложения и использует интеллектуальную выборку для экономии затрат.

Открытые стандарты и интеграции инструментов: Построен на OpenTelemetry и Prometheus, интегрируется с CI/CD, инструментами наблюдаемости, IDE, Jira, Linear и Slack.

Варианты использования Kerno

Сокращение количества инцидентов в производстве, влияющих на клиентов, путем предоставления разработчикам своевременных данных.

Экономия инженерных часов за счет того, что разработчики могут быстрее выявлять и устранять проблемы.

Повышение успешности первых развертываний кода.

Оптимизация, рефакторинг и выпуск нового кода с учетом контекста производительности в реальном мире.

Обеспечение тонкой настройки и готовности ИИ-генерируемого кода к производству путем подачи ему данных из живой среды.

Визуальное исследование и отладка сложных распределенных систем.

Совместная работа над проблемами и координация усилий между командами разработчиков.

Получение контекстно-обогащенных оповещений для быстрого устранения возникающих узких мест производительности или дрейфа API.

Бесшовная интеграция runtime-интеллекта в существующие рабочие процессы и инструментарии разработчиков (IDE, CI/CD, наблюдаемость).

Поддержание безопасности данных и соответствия требованиям путем хранения конфиденциальных системных данных в облачной среде пользователя.