CtrlStack, jetzt umbenannt in QueryPal, ist eine DevOps-Observabilitätsplattform, die darauf ausgelegt ist, die Echtzeit-Fehlerbehebung für komplexe, verteilte Systeme zu vereinfachen. Durch die Vereinheitlichung von getrennten Daten, Tools und Teams ermöglicht sie es Organisationen, Ursache und Wirkung über ihre gesamte Infrastruktur hinweg zu verbinden, was eine schnellere Vorfalllösung und eine Reduzierung der Ausfallzeiten erleichtert. Die Plattform bildet einen umfassenden Wissensgraphen aller Infrastrukturkomponenten, miteinander verbundener Dienste und Änderungswirkungen, der DevOps-Teams befähigt, Probleme in Echtzeit zu beheben und Änderungen ohne die Angst vor fehlgeschlagenen Bereitstellungen zu akzeptieren. Hauptmerkmale und Funktionen: - Ereignis-Timeline: Ermöglicht es Teams, Änderungsereignisse zu durchsuchen und zu filtern, ohne sich durch Protokolldateien wühlen zu müssen, und bietet einen klaren Überblick über Systemänderungen. - Wissensgraph: Bietet einen Abhängigkeitsbaum, der Beziehungen und Verbindungen zwischen Betriebsdaten aufzeigt, einschließlich Metriken, Ereignissen, Protokollen, Traces, Entitäten und Änderungen. - Änderungswirkungs-Dashboard: Bietet eine End-to-End-Sichtbarkeit aller Änderungen über Commits, Konfigurationsdateien und Feature-Flags mit einem Klick, zeigt eine gefilterte Ereignis-Timeline, Commit-Details, betroffene Topologie und Metriken an. - Root-Cause-Analysis-Dashboard: Erfasst den gesamten Kontext eines Vorfalls in dem Moment, in dem er auftritt, und bietet eine durchsuchbare Ereignis-Timeline, betroffene Topologie, Metriken und Commit-Details, um den Diagnoseprozess zu optimieren. Primärer Wert und gelöstes Problem: CtrlStack adressiert die Herausforderung fragmentierter DevOps-Daten, -Tools und -Wissen, die oft die Fehlerbehebung erschweren und die Ausfallzeiten verlängern. Durch die Integration von Änderungswirkung und Root-Cause-Analyse in die DevOps-Pipeline ermöglicht es Teams, Code- und Konfigurationsänderungen schnell zu erkennen und zu beheben. Dieser Ansatz reduziert die Zeit, die für das manuelle Zurückverfolgen von Ursachen aufgewendet wird, verbessert die Sichtbarkeit von Systemänderungen und ermöglicht es Teams, sich auf das Wesentliche mit tieferem Kontext zu konzentrieren, was letztendlich zu zuverlässigeren Diensten im großen Maßstab führt.