跨程式碼與基礎架構的根因分析
分析 runtime 行為,找出程式碼與基礎架構層級的問題,並指出根因,而不只是顯示警示。
Digma 是一個 agentic AI SRE 平台,可分析 runtime 與可觀測性資料,找出程式碼與基礎架構問題的根因並提出修復建議,協助開發者與工程團隊更早發現問題。
Digma 是一個 agentic AI SRE 平台,可分析 runtime 與可觀測性資料,識別程式碼與基礎架構中的問題,定位根因,並提出修復建議。網站將其定位為傳統 APM 工具的補充層,專注於在開發週期更早發現問題。
此產品使用 Dynamic Code Analysis 來檢視原始可觀測性資料,找出效能退化、瓶頸、擴展性問題與 runtime 錯誤,並協助團隊在問題進入 production 前採取行動。它也包含一個 MCP server,可為 AI 輔助程式碼審查、測試產生與修正建議增加 runtime 情境。
分析 runtime 行為,找出程式碼與基礎架構層級的問題,並指出根因,而不只是顯示警示。
提出修復建議,例如 pull request 或設定變更;MCP server 也可協助根據 runtime 情境產生修正。
連接可觀測性資料,以及 PostgreSQL、GitHub 與 Kubernetes 等關鍵來源,讓分析建立在真實系統資料上。
使用 Dynamic Code Analysis 在 pre-production 更早找出問題,並在問題惡化前依實際影響程度排序。
提供 MCP server,為 AI agents 增添 runtime 情境,用於程式碼審查、測試產生與問題解決。
可供個別開發者在本地執行,並為團隊提供 on-premises 或 private-cloud 部署選項。
在本地開發時使用 Digma,以便在程式碼進入共享環境前就找出效能問題與回歸。
在 pre-production 中使用此平台,找出與近期變更相關的瓶頸、擴展性問題與 runtime 錯誤。
在 pull request 期間使用 Digma 的 MCP server,於合併前標示高風險程式碼、受影響的相依項與可能的破壞。
利用可觀測性資料中的 runtime 情境,產生或優化可反映真實 traces、errors 與 exceptions 的測試。
使用 AI agent 為緩慢的資料庫查詢、API 瓶頸及其他程式碼路徑中的高成本低效率問題提出修正建議。
Digma 補充而非取代傳統 APM 工具。來源指出,APM 通常在正式環境中偵測問題,而 Digma 則使用 Dynamic Code Analysis 在開發週期更早階段浮現問題。
可以。來源指出 Digma 會分析每一次程式碼變更,並在 pull request 合併前標示受影響區域,讓團隊在發布前就能看出可能會壞掉的部分。
不需要。來源指出 Digma 不需要程式碼變更,且符合 OTEL,因此可以接入既有的可觀測性資料。
對團隊而言,Digma 可部署於 on-premises 或 private cloud。免費的開發者方案則可完全在筆記型電腦上本地執行。
來源指出,Digma 會避免使用會將資料共享到組織外部的公開 AI 模型,而且資料會保留在本地。