Mit dem Steadybit MCP Server können Unternehmen mithilfe von KI Zuverlässigkeitslücken aufdecken und neue Erkenntnisse aus Experimentergebnissen gewinnen
Die Steadybit GmbH, führender Anbieter von Chaos Engineering und Zuverlässigkeitstests, gab heute die Einführung des neuen Steadybit MCP (Model Context Protocol) Servers bekannt der ersten KI-erweiterbaren Lösung für Chaos Engineering.
Diese Pressemitteilung enthält multimediale Inhalte. Die vollständige Mitteilung hier ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20250630082858/de/
Dieser MCP Server ist eine standardisierte Methode, um Steadybit-Daten mit LLMs und KI-Workflows zu verbinden, sodass SRE-Teams schnell Analysen durchführen und Erkenntnisse über die Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit ihres Systems gewinnen können. Die jüngsten viel beachteten Ausfälle großer Cloud- und Sicherheitsplattformen verdeutlichen die enormen Kosten unerwarteter Systemausfälle.
Da SRE-Teams in einer immer komplexer werdenden Welt daran arbeiten, die Zuverlässigkeit ihrer Systeme zu verbessern, ist Chaos Engineering die Strategie der Wahl für proaktive Verbesserungen. AWS beschreibt Chaos Engineering als eine strategische Notwendigkeit die "für die Verbesserung resilienter Systeme unerlässlich ist", und Gartner empfiehlt Chaos Engineering für Unternehmen als wichtige Maßnahme zur Verbesserung der Resilienz.
Chaos Engineering im Zeitalter der KI
Durch die Durchführung von Chaos-Experimenten mit Steadybit können Teams die Grenzen der Ausfallsicherheit ihrer Systeme testen und definieren, bevor Vorfälle auftreten, sodass sie Risiken mindern und Redundanzen validieren können. Mit diesem neuen MCP können Teams Daten aus ihren Chaos-Experimenten ganz einfach in ihre LLM-Workflows übernehmen.
"Jedes Team und jeder Tech-Stack funktioniert ein wenig anders. Wir glauben, dass es wichtig ist, dass ein Chaos-Engineering-Tool so einfach wie möglich zu implementieren und anzupassen ist und gleichzeitig die besten Funktionen seiner Klasse bietet, die eine nahtlose Einführung im gesamten Unternehmen ermöglichen", so Benjamin Wilms, CEO und Mitbegründer von Steadybit.
"Mit unserem neuen MCP bieten wir Teams eine neue Möglichkeit, mit ihren Experimenten zu arbeiten, um mehr über ihre Systeme zu erfahren und deren allgemeine Ausfallsicherheit zu verbessern."
Durch die Nutzung aller Daten aus vergangenen Vorfällen, Nachanalysen und abgeschlossenen Experimenten kann der Steadybit MCP Server SRE-Teams dabei helfen, Erkenntnisse zur Zuverlässigkeit zu gewinnen und fundierte Maßnahmen zur Verbesserung ihrer Systeme zu ergreifen.
Beispiele für Prompts mit dem Steadybit MCP
Mit einfachen Prompts (=Eingabeaufforderungen) können Unternehmen, die Steadybit für Chaos Engineering einsetzen, nun LLM-Workflows in Claude, Gemini oder ChatGPT nutzen, um Antworten auf Fragen wie die folgenden zu erhalten:
- "Wir führen seit einigen Monaten Experimente mit Steadybit durch. Können Sie einen Bericht erstellen, der die Ergebnisse der Experimente seitdem für jedes Team zusammenfasst?"
- "Überprüfen Sie die Arten von Experimenten, die wir bisher durchgeführt haben. Können Sie eine priorisierte Liste mit Experimenttypen empfehlen, die für unsere Systeme relevant sind und die wir noch nicht durchgeführt haben?"
Wenn Steadybit MCP mit anderen MCPs aus Observability- und Incident-Response-Tools kombiniert wird, können Teams noch aussagekräftigere Eingabeaufforderungen eingeben, wie zum Beispiel:
- "Da wir mit Chaos-Experimenten begonnen haben, verwenden Sie bitte die Metriken in PagerDuty, um die Auswirkungen auf unsere MTTR und Vorfälle zu dokumentieren."
- "Überprüfen Sie die letzten Vorfälle für Service A in Datadog. Können Sie uns einige Experimente vorschlagen, die wir mit Steadybit durchführen könnten, um die Zuverlässigkeit des Dienstes zu testen und zu verbessern?"
Einführung neuer Workflows für die Zuverlässigkeit für Teams
"Während unsere Teams verschiedene Anwendungsfälle für KI testen, können wir nun Daten aus Steadybit direkt in beliebige LLM-Workflows einbinden", kommentierte Krishna Palati, Director of Software Engineering bei Salesforce. "Mit diesem MCP können wir einfach eine Eingabeaufforderung eingeben, um benutzerdefinierte Berichte abzurufen, Lücken bei Zuverlässigkeitstests zu analysieren und Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welche Experimente als Nächstes durchgeführt werden sollten."
Steadybit hat es sich zur Aufgabe gemacht, Teams die Einführung und den großflächigen Einsatz von Chaos Engineering zu erleichtern. Mit dieser neuesten Version macht Steadybit Chaos Engineering zugänglicher und versetzt Teams in die Lage, mit jedem Experiment innovativ zu sein und zu lernen.
Über Steadybit
Steadybit ist die Chaos-Engineering-Plattform, mit der Unternehmen proaktiv Zuverlässigkeitsprobleme aufdecken und ihre operative Ausfallsicherheit trainieren können. Mit Steadybit können Zuverlässigkeits- und Plattformteams mithilfe eines intuitiven No-Code-Editors, eines flexiblen Open-Source-Frameworks und umfangreicher Automatisierungsfunktionen schnell Experimente für ihren gesamten Tech-Stack erstellen, anpassen und bereitstellen.
Dank starker Observability-Integrationen können Teams mit Steadybit nahtlos Warnmeldungen optimieren, Zuverlässigkeitslücken aufdecken und eine kontinuierliche Überprüfung ihrer Systeme einrichten. Mit diesem proaktiven Ansatz für Zuverlässigkeit können Unternehmen ihre Serviceverfügbarkeitsziele sicher erreichen, Vorfälle minimieren und erstklassige Services in großem Maßstab bereitstellen.
Weitere Informationen finden Sie unter steadybit.com . Fordern Sie noch heute eine Demo an oder starten Sie eine kostenlose Testversion.
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