Skip to main content
Deep Response Engine は CloudThinker のインシデントライフサイクルモジュールです。最初のシグナルから解決済みのインシデントまで、すべてのイベントを処理します — ノイズの削減、エスカレーション、根本原因分析、修復、そして記憶。 ほとんどの監視スタックは何かがおかしいと伝えるだけです。Deep Response Engine はその理由を教えます：Pulse が誰かへの通知の前にシグナルをフィルタリングして相関させ、クラスターがエスカレーションした瞬間に Incident が調査を開始します — オンコールのエンジニアがラップトップを開く前に調査が始まることも多くあります。

​
仕組み

どのステージも手動の引き継ぎを必要とせず、各レイヤーが自動的に次に渡ります：
  1. 収集 — AWS、Datadog、Slack、PagerDuty などのソースから 1 つの Pulse フィードにイベントがストリームされます。
  2. フィルタリングと相関 — 抑制レイヤーが重複、レート制限されたバースト、フラッピングするリソースを削除します。関連するシグナルはクラスターにグループ化されるため、同じノードプールに関する 9 つのアラートが 1 つのアイテムになります。
  3. 分類とエスカレーション — すべてのシグナルにカテゴリ、正規化された深刻度、実行可能性スコアが付与されます。クラスターが Critical または High の場合、または AI が実行可能とマークした場合、自動的にインシデントにエスカレーションされます。
  4. 調査 — AI エージェントが明示的な仮説を立て、メトリクスとログに対してそれぞれを検証し、構造化されたレポートを生成します：最も可能性の高い根本原因、エビデンスチェーン、除外された仮説。
  5. 解決と記憶 — エージェントが設定した自律モード（Manual または Auto）のもと、ランブック を根本原因に対応付けて実行します。各解決は インシデントメモリ に記録され、次の調査を高速化します。
どの調査ステップも可視化されています — どの仮説が確認され、どれが除外されたか、そしてその理由。

​
できること

​
キーコンセプト

​
はじめる

シグナルソースを接続する

AWS、Slack、Teams、Webhook ソースを接続して Pulse へのフィードを開始する。

Webhook 統合を設定する

PagerDuty、Datadog、CloudWatch などのアラートをレスポンスループに流し込む。

Runbooks を追加する

修復時にエージェントが実行できる手順を提供する。

調査の仕組みを確認する

仮説駆動の根本原因分析をエンドツーエンドで追う。