Loading… / 読み込み中…
Loading… / 読み込み中…
Simulation de Résilience Avant Déploiement (Prototype de Recherche)
Estimez le plafond structurel de disponibilité de votre système par simulation en mémoire — prototype de recherche, sans toucher la production.
Les outils de chaos existants injectent de vraies pannes dans votre infrastructure.
FaultRay utilise la simulation mathématique pure.
FaultRay répond aux lacunes opérationnelles réelles qui empêchent les équipes d'ingénierie de dormir.
Gestion manuelle et dépendante des personnes
FaultRay automatise le scanning de topologie et l'analyse de résilience — aucune connaissance tribale requise.
IaC (Terraform) pas encore adopté
FaultRay scanne automatiquement votre infrastructure AWS / GCP / Azure existante sans nécessiter de configuration IaC.
Exigences de disponibilité et d'audit post-IPO
Explorez l'alignement DORA / SOC 2 avec des brouillons d'évidence en tant que prototype de recherche. Non certifié pour l'audit — examen juridique indépendant requis.
Réponse aux incidents ad hoc sans runbooks
FaultRay génère automatiquement des runbooks et des scripts de remédiation à partir des résultats de simulation.
Préparation à la gouvernance de l'IA non commencée
Mappages de prototype de recherche aux exigences METI / ISO 42001. Non certifié pour l'audit.
Dix piliers de la simulation de résilience avant déploiement (prototype de recherche)
Réseau, processus, ressources, dépendances, latence, rayon d'impact, validation de contrats SLA et des dizaines d'autres — alimentés par Monte Carlo, chaînes de Markov et théorie des files d'attente.
Des pannes de nœud unique aux pannes en cascade multi-régions. Les scénarios sont générés à partir de votre topologie YAML déclarée ; une topologie typique de 10 composants produit environ 2 000 scénarios uniques (valeur indicative).
Décompose votre estimation du plafond de disponibilité en cinq couches indépendantes : Hardware, Software, Theoretical, Operational et External SLA. Basé sur modèle ; la précision dépend de la fidélité de la topologie.
Analyse des causes racines assistée par Claude et suggestions d'amélioration classées par impact et coût estimés. Les sorties sont des suggestions pour la revue d'ingénierie, pas des prescriptions finales.
Générez des brouillons d'évidence Digital Operational Resilience Act en tant que prototype de recherche avec pistes de preuves et évaluations des risques. NON validé pour l'audit réglementaire — examen juridique et technique indépendant requis.
Intégration automatique des données CVE et des flux NVD pour simuler les pannes en cascade déclenchées par des vulnérabilités.
Métriques de performance en direct, corrélation de traces et détection d'anomalies — intégrés dans votre tableau de bord de résilience avec 35+ vues de monitoring.
Mappages de prototype de recherche aux directives IA du METI japonais et aux exigences ISO 42001. NON certifié pour l'audit — examen juridique indépendant requis.
Génération automatique de runbooks, scripts de remédiation et correctifs Terraform à partir des résultats de simulation. Réduisez le temps de réparation moyen de quelques heures à quelques minutes.
Tableau de bord web complet avec éditeur de topologie, explorateur de scénarios, drill-down N-Layer, heatmap, brouillons de recherche DORA et résumés exécutifs.
Simulez comment les pannes d'infrastructure se propagent en hallucinations d'agents — avant qu'elles ne se produisent en production.
Tracez comment les pannes d'infrastructure (base de données en panne, échec de cache) se propagent en hallucinations d'agents. Exposez la dégradation silencieuse qui semble saine mais produit des résultats erronés.
Trois piliers pour la résilience des agents : simuler des scénarios de chaos, évaluer le risque de déploiement avec l'analyse du rayon d'impact, et générer automatiquement des règles de surveillance.
Modélisez les AI Agents, LLM Endpoints, Tool Services et Agent Orchestrators comme des nœuds de premier ordre dans votre graphe de dépendances aux côtés de l'infrastructure traditionnelle.
Hallucination, Context Overflow, LLM Rate Limiting, Token Exhaustion, Tool Failure, Agent Loops, Prompt Injection, Confidence Miscalibration, CoT Collapse et 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 adopte une approche fondamentalement différente
| Recommandé FaultRay | Gremlin | Steadybit | AWS FIS | |
|---|---|---|---|---|
| Approche | Mathematical Simulation | Real Fault Injection | Real Fault Injection | Real Fault Injection |
| Risque en production | Zéro | Élevé | Moyen | Élevé |
| Temps de configuration | 5 minutes | Jours | Heures | Heures |
| Scénarios | 2 000+ auto-générés | Configuration manuelle | Basé sur des modèles | Services AWS uniquement |
| Preuve de disponibilité | N-Layer mathématique | No | No | No |
| Modélisation AI Agent | 10-mode taxonomy | No | No | No |
| Coût de départ | Gratuit / OSS | 10 000 $+/an | 5 000 $+/an | Paiement à l'usage |
Décompose votre estimation du plafond de disponibilité en cinq couches de contraintes indépendantes (basé sur modèle ; la précision dépend de la fidélité de la topologie)
Contraint par les composants physiques : MTBF des disques, équipements réseau, systèmes d'alimentation, temps de promotion de basculement
Votre plafond réel : pipelines de déploiement, erreurs de configuration, pannes de dépendances, taux d'erreur humaine
Plancher de bruit physique irréductible : perte de paquets réseau, pauses GC, gigue de planification du noyau
Temps de réponse aux incidents, couverture d'astreinte, complétude des runbooks, niveau d'automatisation
Plafond imposé par la disponibilité des services tiers (AWS, GCP, Stripe, etc.)
A_system = min(A_hw, A_sw, A_theoretical, A_ops, A_external)La plupart des équipes poursuivent les nines matériels alors que leur couche logicielle plafonne la disponibilité à 4 nines. FaultRay révèle exactement où se situe votre goulot d'étranglement pour investir dans la bonne couche.
Le modèle N-Layer est extensible : ajoutez des couches de contraintes Geographic, Economic ou personnalisées pour correspondre aux limites de disponibilité uniques de votre organisation.
faultray analyze --topology infra.yaml --output n-layerLorsqu'une simulation prédit une disponibilité dépassant le plafond d'une couche, FaultRay le signale et identifie la couche de contrainte limitante comme cible d'amélioration de l'infrastructure.
De zéro à la preuve de disponibilité en 3 étapes
$ 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)
Estimez vos économies annuelles avec FaultRay
Formule: Perte annuelle = CA mensuel × (heures/720) × incidents × 12. Effet FaultRay = réduction de 70%.
Commencez gratuitement. Évoluez avec votre croissance.
Idéal pour les ingénieurs individuels qui explorent le Chaos Engineering.
Pour les équipes qui ont besoin de brouillons d'évidence DORA (prototype de recherche) et de limites plus élevées.
Pour les entreprises nécessitant un accès illimité, SSO et un support dédié.
| 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) |