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Resilienzsimulation vor Deployment (Forschungsprototyp)
Schätzen Sie die strukturelle Verfügbarkeitsobergrenze Ihres Systems durch In-Memory-Simulation — Forschungsprototyp, ohne die Produktionsumgebung zu berühren.
Bestehende Chaos-Tools injizieren echte Fehler in Ihre Infrastruktur.
FaultRay verwendet modellbasierte Simulation.
FaultRay adressiert die realen Betriebslücken, die Engineering-Teams nachts wachhalten.
Manuelle, personenabhängige Infrastrukturverwaltung
FaultRay automatisiert Topologie-Scanning und Resilienzanalyse — kein Stammeswissen erforderlich.
IaC (Terraform) noch nicht eingeführt
FaultRay scannt automatisch Ihre bestehende AWS / GCP / Azure-Infrastruktur — kein IaC-Setup erforderlich.
Post-IPO Verfügbarkeits- und Auditanforderungen
DORA / SOC 2-Ausrichtung als Forschungsprototyp mit Evidenzentwürfen erkunden. Nicht auditzertifiziert — unabhängige juristische Prüfung erforderlich.
Ad-hoc-Störungsreaktion ohne Runbooks
FaultRay generiert automatisch Runbooks und Remediation-Skripte aus Simulationsergebnissen.
KI-Governance-Bereitschaft noch nicht begonnen
Forschungsprototyp-Zuordnungen zu METI / ISO 42001-Anforderungen. Nicht auditzertifiziert.
Zehn Säulen des risikofreien Chaos-Engineering
Netzwerk, Prozess, Ressourcen, Abhängigkeiten, Latenz, Blast Radius, SLA-Vertragsvalidierung und Dutzende mehr — angetrieben durch Monte Carlo, Markov-Ketten und Warteschlangentheorie.
Von Einzelknoten-Ausfällen bis zu kaskadierenden Multi-Region-Ausfällen. Jedes Szenario wird aus Ihrer Topologie-YAML generiert — über 2.000 einzigartige Szenarien für eine typische 10-Komponenten-Topologie.
Zerlegt Ihre Verfügbarkeitsobergrenzen-Schätzung in fünf unabhängige Schichten: Hardware, Software, Theoretical, Operational und External SLA. Modellbasiert; die Genauigkeit hängt von der Topologietreue ab.
Claude-unterstützte Ursachenanalyse und Verbesserungsvorschläge, nach geschätzter Auswirkung und Kosten priorisiert. Die Ausgaben sind Vorschläge für die technische Überprüfung, keine abschließenden Vorgaben.
Erstellen Sie Forschungsprototyp-Evidenzentwürfe zum Digital Operational Resilience Act mit Nachweisketten und Risikobewertungen. NICHT auditzertifiziert — unabhängige juristische und technische Prüfung erforderlich.
Automatische Einbindung von CVE-Daten und NVD-Feeds zur Simulation schwachstellenbedingter Kaskadenausfälle.
Live-Performance-Metriken, Trace-Korrelation und Anomalieerkennung — integriert in Ihr Resilience-Dashboard mit 35+ Monitoring-Ansichten.
Forschungsprototyp-Zuordnungen zu Japans METI-KI-Richtlinien und ISO 42001-Anforderungen. NICHT auditzertifiziert — unabhängige juristische Prüfung erforderlich.
Runbooks, Remediation-Skripte und Terraform-Patches automatisch aus Simulationsbefunden generieren. Mean Time to Repair von Stunden auf Minuten reduzieren.
Vollständiges Web-Dashboard mit Topologie-Editor, Szenario-Explorer, N-Layer-Drill-Down, Heatmap, DORA-Forschungsentwürfen und Management-Zusammenfassungen.
Simulieren Sie, wie Infrastrukturausfälle zu Agent-Halluzinationen kaskadieren — bevor sie in der Produktion auftreten.
Verfolgen Sie, wie Infrastrukturausfälle (Datenbank-Down, Cache-Miss) zu Agent-Halluzinationen kaskadieren. Stille Degradation aufdecken, die gesund aussieht, aber falsche Ergebnisse liefert.
Drei Säulen für Agent-Resilienz: Chaos-Szenarien simulieren, Deployment-Risiko mit Blast-Radius-Analyse bewerten und Monitoring-Regeln automatisch generieren.
Modellieren Sie AI Agents, LLM Endpoints, Tool Services und Agent Orchestrators als erstklassige Knoten in Ihrem Abhängigkeitsgraph neben traditioneller Infrastruktur.
Hallucination, Context Overflow, LLM Rate Limiting, Token Exhaustion, Tool Failure, Agent Loops, Prompt Injection, Confidence Miscalibration, CoT Collapse und Output Amplification.
$ faultray agent assess infra.yaml
Agent Risk Assessment
support-agent Risk: 4.2/10 (MEDIUM) Blast radius: 3 components
Recommendations: Add fallback LLM, enable hallucination circuit breaker
$ faultray agent scenarios infra.yaml
Generated 12 agent-specific chaos scenarios
$ faultray agent monitor infra.yaml
14 monitoring rules generated (context_window, hallucination_rate, ...)FaultRay verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz
| Empfohlen FaultRay | Gremlin | Steadybit | AWS FIS | |
|---|---|---|---|---|
| Ansatz | Mathematical Simulation | Real Fault Injection | Real Fault Injection | Real Fault Injection |
| Produktionsrisiko | Null | Hoch | Mittel | Hoch |
| Setup-Zeit | 5 Minuten | Tage | Stunden | Stunden |
| Szenarien | 2.000+ automatisch generiert | Manuelle Konfiguration | Template-basiert | Nur AWS-Services |
| Verfügbarkeitsnachweis | N-Layer modellbasierte Schätzung | No | No | No |
| AI Agent Modellierung | 10-mode taxonomy | No | No | No |
| Einstiegskosten | Kostenlos / OSS | $10.000+/Jahr | $5.000+/Jahr | Nutzungsbasiert |
Zerlegt Ihre Verfügbarkeitsobergrenzen-Schätzung in fünf unabhängige Beschränkungsschichten (modellbasiert; die Genauigkeit hängt von der Topologietreue ab)
Begrenzt durch physische Komponenten: Festplatten-MTBF, Netzwerkgeräte, Stromversorgung, Failover-Promotion-Zeit
Ihre tatsächliche Obergrenze: Deploy-Pipelines, Konfigurationsfehler, Abhängigkeitsausfälle, menschliche Fehlerrate
Irreduzibler physischer Rauschboden: Netzwerk-Paketverlust, GC-Pausen, Kernel-Scheduling-Jitter
Incident-Response-Zeit, On-Call-Abdeckung, Runbook-Vollständigkeit, Automatisierungsgrad
Harte Obergrenze durch Drittanbieter-Service-Verfügbarkeit (AWS, GCP, Stripe usw.)
A_system = min(A_hw, A_sw, A_theoretical, A_ops, A_external)Die meisten Teams jagen Hardware-Nines, während ihre Software-Schicht die Verfügbarkeit auf 4 Nines begrenzt. FaultRay zeigt genau, wo Ihr Engpass liegt, damit Sie in die richtige Schicht investieren.
Das N-Layer-Modell ist erweiterbar: Fügen Sie Geographic, Economic oder benutzerdefinierte domänenspezifische Beschränkungsschichten hinzu, um die einzigartigen Verfügbarkeitsgrenzen Ihrer Organisation abzubilden.
faultray analyze --topology infra.yaml --output n-layerWenn eine Simulation eine Verfügbarkeit vorhersagt, die eine Schichtobergrenze überschreitet, kennzeichnet FaultRay dies und identifiziert die bindende Beschränkungsschicht als Ziel für Infrastrukturverbesserungen.
Von null zum Verfügbarkeitsnachweis in 3 Schritten
$ pip install faultraytopology:
name: my-saas-platform
regions:
- name: us-east-1
zones: [a, b, c]
services:
- name: api-gateway
replicas: 3
dependencies: [auth, database]$ faultray run --topology infra.yaml
Running 2,048 scenarios across multiple engines... (illustrative)
Completed in 8.3s | Pass: 2,043 | Fail: 5
$ faultray report --format html
Report saved: report.html
$ faultray dashboard
Dashboard running at http://localhost:8550See FaultRay in action with your own infrastructure. Our team will walk you through a live simulation in 30 minutes.
“We ran FaultRay against our payment pipeline topology before a Black Friday push. It surfaced a single-point-of-failure in our auth service that our team had missed for 18 months.”
Aspirational scenario
Series B FinTech (illustrative)
“FaultRay's research-prototype evidence drafts gave our team a starting point for internal resilience design review. We still engaged qualified auditors and independent legal review for actual compliance work.”
Aspirational scenario
EU-based engineering team (illustrative)
“We use FaultRay's N-Layer model in architecture reviews. It gives us a shared language between engineers and the CTO for discussing reliability trade-offs.”
Aspirational scenario
B2B SaaS team (illustrative)
Schätzen Sie Ihre jährlichen Einsparungen mit FaultRay
Formel: Jährlicher Verlust = Monatsumsatz × (Vorfallsstunden/720) × Vorfälle × 12. FaultRay-Effekt = 70% Reduktion.
Kostenlos starten. Mit Ihrem Wachstum skalieren.
Ideal für einzelne Ingenieure, die Chaos Engineering erkunden.
Für Teams, die DORA-Evidenzentwürfe (Forschungsprototyp) und höhere Limits benötigen.
Für Unternehmen, die unbegrenzten Zugang, SSO und dedizierten Support benötigen.
| Feature | Free | Pro | Business |
|---|---|---|---|
| Simulations / month | 5 | 100 | Unlimited |
| Components | 5 | 50 | Unlimited |
| Simulation engines | 100+ | 100+ | 100+ |
| N-Layer Model | |||
| Report export | Markdown | PDF + MD | PDF + MD + JSON |
| AI-assisted analysis | |||
| Custom SSO / SAML | |||
| Support | Community | Email (24h) | Dedicated (1h) |