Intelligent DataOps: Selbstheilende Pipelines | AgentixLake
AGENT · INTELLIGENT DATAOPS

Selbstheilende Datenpipelines.

Intelligent DataOps ist unser Agent für selbstheilende Pipelines. Er erkennt ETL-Fehler, sammelt die Belege, schlägt die Korrektur als Pull Request in Ihrem Repository vor und wartet, bis ein Engineer sie prüft und merged.

DIE HERAUSFORDERUNG

Engineers verbringen ihre Zeit mit Feuerwehr­einsätzen.

Jeder Fehler bedeutet, Logs, Code und Daten von Hand zu durchsuchen, bevor jemand ihn beheben kann.

WAS WIR TYPISCHERWEISE SEHEN
  • Fehler werden von Nutzern entdeckt, nicht vom Monitoring
  • Stunden für das Zusammentragen von Kontext
  • Korrekturen ohne Review eingespielt
  • Dieselben Incidents wiederholen sich
WAS WIR LIEFERN

Erkennen, diagnostizieren, mit Review beheben.

01 · ERKENNEN

Der Agent überwacht Ihren Orchestrator, Ihr Warehouse und Ihre Datenqualitätsprüfungen.

  • Erkennung von Fehlern und Anomalien
  • Alerts in Ihren Kanälen
  • Automatisch gesammelte Belege
02 · DIAGNOSTIZIEREN

Er verknüpft Logs, Code, Lineage und jüngste Änderungen mit der wahrscheinlichen Ursache.

  • Ursachenanalyse
  • Auswirkungen auf nachgelagerte Daten
  • Abgleich mit Runbooks
03 · MIT REVIEW BEHEBEN

Er schlägt die Korrektur als Pull Request vor. Ein Engineer prüft und merged ihn.

  • Korrektur als Git Pull Request
  • Tests laufen vor dem Merge
  • Vollständiger Audit-Trail
Ihre Region

Läuft in der AWS-Region Ihrer Wahl. Für Kunden in der EU bleiben die Modellaufrufe in der EU.

30 Min.

Typische Lösungszeit inklusive Review, statt bisher 6–8 Stunden.

Geprüft

Ein Engineer gibt jede Korrektur frei, bevor sie gemerged wird.

AUS DER PRAXIS

Ergebnisse in Produktion

10xCRM
B2B SAAS · 10XCRM

10xCRM bezahlte 40 Stunden Pipeline-Wartung im Monat. Heute übernimmt der Agent diese Arbeit, und ein Engineer prüft und merged seine Korrekturen.

Zur Fallstudie →
Ändert er die Produktion eigenständig?+

Nein. Er schlägt Korrekturen als Pull Requests vor, und ein Engineer prüft und merged jeden einzelnen.

Mit welchen Tools arbeitet er?+

Im heutigen Produktiv­betrieb läuft er auf Amazon Bedrock und arbeitet mit Slack-Alerts, GitHub und Mage.ai-Pipelines auf Google Cloud. Den Rest Ihres Stacks prüfen wir beim Scoping.

Wo läuft das Modell?+

Auf Claude in Amazon Bedrock, in der AWS-Region Ihrer Wahl. Für Kunden in der EU bleiben die Modellaufrufe in der EU. Im Produktiv­betrieb läuft der Agent heute in Frankfurt, seine Pipelines in einer EU-Region auf Google Cloud.

Welche Daten sendet der Agent an das Modell?+

Logs und Fehlermeldungen, Pipeline-Code sowie Tabellenschemas und Metadaten. Zeilen aus Ihren Tabellen sendet er nicht. Amazon Bedrock speichert keine Prompts und Antworten und nutzt sie nicht zum Training von Modellen.

Wie wird er abgerechnet?+

Abhängig von Ihrem Workload. Den Preis vereinbaren wir beim Scoping mit Ihnen.

Können wir ihn zu einer laufenden Plattform hinzufügen?+

Ja. Er kann Teil eines Production Sprints sein oder zu einer bereits produktiven Plattform hinzukommen.

Wo läuft das System, und wer hat die Kontrolle?+

Alles, was wir für Sie bauen, gehört Ihnen: Pipelines, Datenmodelle, Infrastruktur-Code und Dokumentation, in Ihrem eigenen Cloud-Konto und Ihren Repositories. Unsere Agenten und Accelerators erhalten Sie mit einer Lizenz, die auch dann weiterläuft, wenn Sie nicht mehr mit uns zusammenarbeiten. Wenn Sie vollen Zugriff auf den Quellcode benötigen, bieten wir auch das an.

Schluss mit Feuerwehr­einsätzen für Ihre Pipelines.

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