業界最先端のAIネイティブなオブザーバビリティプラットフォーム
Selectorは、AIネイティブなオブザーバビリティと相関分析によって、複雑なインフラストラクチャの理解、トラブルシューティング、運用を支援します。1つのプラットフォーム、1つの共有運用ビュー、そして精選された少数のツールによって、より的確な意思決定を実現します。
Selectorが生まれた理由
最近のインフラストラクチャは、絶え間なくデータを生み出し続けますが、そのほとんどは理解されません。チームは複数のツールを次々に切り替えて使用しなければならず、ダッシュボードの内容を解釈し、プレッシャーを受けつつ根本原因を推測する必要があります。Selectorは、インフラストラクチャに自己説明させることでこのような面倒事をなくすために生み出されました。
- つぎはぎしたダッシュボードに頼って運用を行うべきではありません
- コンテキストを個々のツール内に留めるのではなく、チーム間で共有するべきです
- 根本原因は、インシデントの最中に議論する余地のないほど明確でなければなりません
インテリジェントな運用を、
これからの「標準」に
Selectorは、ツールがチームにどのような指示を出すかではなく、チームが実際にどのように行動するかに重点を置いた技術を構築することで、従来のオブザーバビリティプラットフォームの殻を破ろうと構想しています。Selectorは、オペレーションが憶測ではなくインテリジェンスによって導かれ、複雑さのせいでチームの効率が落ちることがない未来を目指しています。
ますます複雑になるインフラストラクチャに対応するために、Selectorは明確さ、推論、自動化をすべて提供します。これにより、システムが人間の意思決定をサポートするとともに、自律的実行に向けて進化できるようになります。Selectorの目標は、組織が実行を迅速化し、リスクを減らし、ツールや苦労を増やさずにシステムを拡張できるようにすることです。
チームの「リアルな運用」に合わせた設計
Selectorは、オブザーバビリティ、相関分析、および自動化を、ドメイン、ツール、チームの垣根を越えて機能する単一のインテリジェンスレイヤーに統合します。
1つの共有運用ビューで、ネットワーク、インフラストラクチャ、アプリケーションをすべてカバーします
ダッシュボードやクエリではなく自然言語でやり取りできます
コンテキストに基づく相関付けにより、ノイズと混乱が削減されます
ポイントソリューションではなく本番環境向けに設計されています
エンジニアによる、エンジニアのための
プラットフォーム
Selectorを作り上げたのは、実際のネットワークの運用や障害時のサポートを経験し、Selectorが解消しようと取り組んでいる複雑さの中で奮闘してきた人々です。Selectorは、複雑さではなく明確さを追求し、短期的な解決策ではなく長期的に通用するプラットフォームの実現を目指しています。
システムとインフラストラクチャに関する深い専門知識
実際の経験に裏打ちされた説得力のある意見
規模と信頼性を重視するプラットフォーム中心の考え方
市場の期待よりお客様の問題解決
チームに加わりませんか？
Selectorは、AI主導のオペレーションの未来を築きます。私たちは、明確さ、職人技、および現実の世界への影響を真剣に考えているエンジニア、開発者、問題解決者のチームです。すぐに着手し、長期的な視点で考え、重要なシステムを設計します。
- AIとネットワークと大規模システムが交わる場で生じる問題に取り組みます
- 世界でも特に複雑な環境を運用しているチームが満足する製品を構築します
- 責任感、好奇心、および思慮深い実行を重視する人々と協働します
- 信頼と自主性を何より重視するリモートフレンドリーな文化が定着しています
新たなインテリジェンスの時代を支える
Selectorは、AI主導オペレーションの基礎となるプラットフォームを構築しています。このプラットフォームは、複雑さを軽減し、信頼性を向上させ、大規模かつ確実な運用を実現します。 Selectorは、ネットワークとインフラストラクチャをどのように観測し、理解し、自動化するべきかを見直すことから長期的なチャンスが生まれることを理解する投資家の皆様に支えられています。
- AIの導入と運用の複雑さによって継続的な成長が見込まれる大規模な市場
- 長期的な拡張と耐久性を念頭に置いて設計されたプラットフォームアプローチ
- エンタープライズ環境でもサービスプロバイダー環境でも強いカスタマーモメンタム
- コンテキストに即した自律的なインフラストラクチャ運用を目指す明確なビジョン
グローバルニュース
For years, IT operations teams have been trapped in a frustrating paradox: the data they need to solve critical issues is right at their fingertips, yet entirely out of reach.
