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SRE Lead CISO CTO

Was hat der Agent getan?
Beantwortet.

Wenn ein KI-Agent einen Incident verursacht, lautet die Postmortem-Frage: Was hat der Agent getan, in welcher Reihenfolge, auf Basis welchen Kontexts, und warum haben die Leitplanken nicht eingegriffen? Kein bestehendes Tool im K8s-Stack kann das für KI-vermittelte Operationen beantworten. mogenius schon.

Incident Replay · staging-apollo 14:03:22 14:03:47 scale patch delete INCIDENT ◄ REPLAY URSACHE IDENTIFIZIERT HPA vor Abschluss des Scale-ups entfernt Policy-Lücke: hpa-protect nicht aktiv Agent-Absicht: Autoscaler entfernen ✓ Jira #INC-2847 erstellt
Die Herausforderung

KI-verursachte Incidents kommen.
Der Audit-Trail existiert noch nicht.

Ohne mogenius
K8s-Audit-Logs zeigen API-Aufrufe – nicht die Prompts oder das Reasoning, das sie ausgelöst hat
Nur Service-Account-Attribution – keine Entwickler-Identität bei KI-Agent-Aktionen
Kein Tool zeigt Prompt → Tool-Aufruf → RBAC-Prüfung → Ergebnis in Reihenfolge
Postmortem-Rekonstruktion dauert Tage oder Wochen manueller Log-Korrelation
SOC 2 Type II Trail für KI-Agent-Verhalten existiert in regulierten Branchen nicht
Mit mogenius
Vollständige zugeordnete Aktions-Timeline: Prompt → Tool-Aufruf → RBAC-Prüfung → Ergebnis, in Reihenfolge
Entwickler-Identität bei jeder Agent-Aktion – wer gefragt hat, was sie angefordert haben
Postmortem-bereit, bevor Sie Slack geöffnet haben – die Timeline wird automatisch erstellt
SOC 2 Type II äquivalenter Trail für KI-Agent-Operationen auf K8s-Infrastruktur
Proaktive Anomalie-Erkennung: Aktionssequenzmuster, die vergangenen Incidents vorausgingen, lösen frühzeitig Alarme aus
Incident-Timeline

Das vollständige Bild.
Bevor Sie Slack geöffnet haben.

Incident #INC-0047 · 2025-04-03 · api-service outage · 14:31–14:58 UTC
14:31:04 ● dev/james.w · prompt: "update api-service image to v3.2.1-beta"
14:31:06 ● MCP tool call: deployments:patch · api-service · image:v3.2.1-beta
14:31:07 ● RBAC check: PERMITTED · james.w · deployments:patch · production
14:31:09 ● K8s API: deployment patched · rollout initiated · 3 replicas
14:32:44 ● Pod 1/3 CrashLoopBackOff · OOMKilled · limit: 256Mi, requested: 512Mi
14:34:12 ● All 3 replicas CrashLoopBackOff · service unavailable
14:35:01 ● dev/james.w · prompt: "roll back api-service to previous version"
14:35:03 ● RBAC check: PERMITTED · rollout undo initiated
14:36:58 ● api-service restored · v3.2.0 · all 3 replicas Running
Root cause: image v3.2.1-beta had incorrect memory limits. Policy gap: memory limit validation not in RBAC policy scope. Recommendation: add resource limit pre-flight check.
Fähigkeiten

Mehr als Rekonstruktion.
Proaktive Intelligenz.

🔍

Vollständige Aktions-Timeline

Jeder Prompt, jeder Tool-Aufruf, jede RBAC-Prüfung, jedes Ergebnis – in Reihenfolge, dem aufrufenden Entwickler zugeordnet. Postmortem-bereit, bevor Sie einen Incident-Channel öffnen.

⚠️

Proaktive Anomalie-Erkennung

Aktionssequenzmuster, die historisch Incidents vorausgingen, lösen Alarme aus, bevor der Incident abgeschlossen ist. KI-getriebene Probleme früher in der Fehlersequenz erkennen.

📜

SOC 2 Type II Trail

Jede KI-Aktion auf K8s-Infrastruktur wird aufgezeichnet, zugeordnet und ist unveränderlich. Der Audit-Trail, den Regulatoren zunehmend fordern – kontinuierlich erstellt, nicht rückwirkend.

0→1
KI-Incident-Audit-Trail in Kubernetes – als Erstes seiner Art
Sofort
Timeline verfügbar – bevor das Postmortem beginnt
100%
Aktionen zugeordnet: Entwickler → Agent → K8s-Ergebnis
Proaktiv
Anomalie-Erkennung bei Aktionssequenzen bevor Incidents abgeschlossen sind
Jetzt starten

Wissen, was passiert ist.
Bevor jemand fragt.

Incident-Rekonstruktion und proaktive Anomalie-Erkennung im Enterprise-Tier. Sprechen Sie mit uns.