遙測管線處理
透過 Mezmo Edge、OpenTelemetry 或直接連線來擷取並轉換大量 logs、metrics 和 traces,然後將資料路由到正確的目的地。
Mezmo 是一個 AI 驅動的遙測資料平台,協助 SRE、平台工程師與開發者篩選、豐富、路由與分析 logs、metrics 和 traces,支援事件分流、根因分析與 AURA、MCP 工作流程的 AI 輔助營運。
Mezmo 是一個以 Active Telemetry 與 Agentic SRE 工作流程為核心的 AI 驅動遙測資料平台。它位於遙測來源與可觀測性或 AI 目的地之間,對 logs、metrics 和 traces 進行篩選、豐富、路由與正規化,讓團隊能以更乾淨的上下文進行作業。
該平台專為需要更快調查事件、減少遙測雜訊並支援 AI 輔助營運的 SRE、平台工程師與開發者而設計。其 AURA harness 與 MCP server 支援事件分流、根因分析,以及具備證據與稽核軌跡的受控代理動作。
透過 Mezmo Edge、OpenTelemetry 或直接連線來擷取並轉換大量 logs、metrics 和 traces,然後將資料路由到正確的目的地。
在遙測到達 LLM 或可觀測性目的地之前,先去重、分群、豐富與篩選,降低雜訊並幫助 AI 以更乾淨的上下文運作。
使用 AURA、Mezmo 的 agentic harness 與 Mezmo MCP server 來執行事件分流、根因分析與修復指引。
在流式處理中加入商業中繼資料、環境標籤與 trace 關聯,讓 logs 與事件在不需日後手動關聯的情況下擁有更多上下文。
即時偵測異常、成本飆升與訊號劣化,接著觸發重新路由警示、擷取更豐富診斷資訊或對雜訊來源進行節流等動作。
使用以角色為基礎的存取控制與具政策意識的工具執行,確保使用者與代理僅能檢視其有權存取的遙測資料。
使用 Mezmo 透過分群重複錯誤、篩選不可操作的訊號,並僅轉送調查所需的上下文,以降低值班團隊的警報疲勞。
使用該平台自動摘要警示,將其與部署或服務變更建立關聯,並在事件進行中顯示最可能的根本原因。
透過單一管線傳送 logs、metrics 與 traces,以重新塑形、正規化,並將其路由到 S3、Datadog、Splunk、Elastic 或 Slack 等目的地。
在工程師或代理查詢之前,先用商業中繼資料、環境標籤與 trace 關聯來豐富遙測資料,讓調查從更多上下文開始。
當團隊想要 AI 輔助但又不想失去監督時,透過唯讀預設、範圍限定的設定與稽核軌跡,支援受控的代理動作。
Mezmo 將 Active Telemetry 作為位於遙測來源與可觀測性目的地之間的資料層。它會在資料到達工具或代理之前,先對 logs、metrics 和 traces 進行篩選、豐富、路由與正規化。
Mezmo 的 agentic SRE 與 Active Telemetry 頁面是為 SRE、平台工程師與開發者而寫,這些使用者需要降低遙測雜訊、加快事件分流,並為 AI 輔助工作流程提供更好的上下文。
來源頁面說明可以先開始免費試用,並可安排 30 分鐘的示範會議。定價以會隨遙測用量擴充的平台定價方式呈現,但所提供的內容中沒有顯示公開價格數字。
整合頁面說明 Mezmo 可連接常見的遙測來源與目的地,並引導讀者查看開發者文件以取得完整清單與設定說明。
產品頁面將 AURA 描述為用於正式環境 AI 的開源 agentic harness,而 Mezmo 的 MCP server 則是 AI SRE 工作流程的一部分。定價頁面也說明使用者可以透過 MCP 連接自己的模型。