Hyperliquid ノードを運用していますか?Hyperliquid のピアリング機能を使用して、ブロックおよびフルメンプールへのダイレクトパスを有効にします。
詳細はこちらCortexは、人工知能を活用することで、エンジニアリングチームがソフトウェアをより迅速に、より確実に、かつ安全にリリースできるよう支援するために設計された社内開発者ポータル(IDP)です。複数のソースからのデータを一元化し、所有権、サービスの健全性、ベストプラクティスをモデル化した統一された記録システムを提供します。 Cortexは、ワークフローを自動化し、標準を徹底させ、実用的な洞察を提供することで、エンジニアリングのスピード、効率、セキュリティ、信頼性を向上させます。IntelliJやVSCodeなどの一般的なIDEと統合され、Gitやアプリケーションパフォーマンス監視(APM)システムなどのツールにも対応しています。
このプラットフォームの主な機能には、自動化された責任者推奨機能、AIを活用したエンジニアリング・インテリジェンス・ダッシュボード、標準遵守を徹底するためのカスタマイズ可能なスコアカード、および一般的なエンジニアリング業務を効率化するワークフローの自動化などが含まれます。CortexのAI搭載カタログ化エンジン「Magellan」は、サービス、チーム、責任者を自動的に検出してマッピングし、IDPの設定を迅速化します。エンジニアリングリーダー、プラットフォームエンジニア、SRE、開発者は、生産性、セキュリティコンプライアンス、インシデント対応、および運用成熟度を向上させる、各役割に合わせた機能の恩恵を受けることができます。
Cortexの最大の特徴は、開発ワークフローにおけるAI駆動型のインサイトと自動化に重点を置いている点にあり、これによりチームは平均復旧時間(MTTR)を最大67%短縮し、デプロイ頻度を2倍に高め、移行を大幅に加速させることができます。また、CortexはAI導入の準備状況や成熟度を評価するためのフレームワークも提供しており、組織がAIコーディングアシスタントを安全かつ効果的に導入できるよう支援します。継続的な改善を重視するCortexは、DORAやベロシティの傾向といった主要指標を追跡し、データに基づいた意思決定を可能にします。 導入にあたっては、データソースの接続、GitOpsワークフローの設定、IDE内での自然言語クエリのためのCortex MCPの活用が必要です。包括的なドキュメントやケーススタディが、導入と活用を支援します。
エンジニアリングチームは、データの断片化、明確な責任の所在の欠如、ベストプラクティスの不統一、非効率的なワークフローといった課題に直面しており、これらがソフトウェアの提供を遅らせ、運用リスクを高めています。統一されたシステムがなければ、チームはサービスの健全性の追跡、標準の徹底、インシデントへの迅速な対応において困難に直面することになります。
ベストプラクティスを体系化し、目標を設定し、進捗状況を追跡することで、チーム全体のエンジニアリングの成熟度を高めます。
無料 | エンタープライズ | |
|---|---|---|
| 料金(月額) | 無料 | カスタム価格設定 |
| 価格(年間) | 無料 | カスタム価格設定 |
| メッセージ機能 | ドキュメントやフォーラムを通じたコミュニティによるサポート | 専任によるサポートと導入支援 |
| サポート | DiscordおよびGitHubを通じたコミュニティサポート | SLAに基づく優先的な企業向けサポート |
| アナリティクス |
信頼性の高いRPC、強力なAPI、そして手間いらず。
Cortexでは、詳細なドキュメント、事例紹介、ブログ、アカデミーなど、豊富なリソースを提供しており、各チームがプラットフォームをスムーズに導入し、その価値を最大限に引き出せるよう支援しています。
SOC 2 タイプ II 認証取得・ISO 27001
自然言語によるクエリを可能にし、IDEやワークフロー内で直接、実用的な知見を抽出します。
デプロイ頻度、MTTR、DORAなどの主要指標を監視し、ボトルネックを特定してパフォーマンスを向上させます。
スキャフォールディング、インフラストラクチャのプロビジョニング、およびサービス作成のためのゴールデンパスを自動化します。
プラットフォームエンジニアは、Cortex を使用して準備状況のチェックを自動化し、運用基準を徹底することで、デプロイのリスクを低減しています。
SREチームは、Cortexのスコアカードとワークフローを活用して、問題を早期に検出し、インシデント対応タスクを自動化しています。
エンジニアリング部門のリーダーたちは、Cortexの「AI成熟度フレームワーク」を活用してAIツールの影響と導入状況を把握し、AI主導の開発を最適化しています。
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