コンポーネント

a10y は UI、Core、Data の3層で構成されています。各コンポーネントは独立してデプロイ可能で、NATS 経由で通信します。

Data Layer ダッシュボード

オペレーターが最初に利用するインターフェースです。各 Data Layer コンポーネントには組み込みダッシュボードが付属しており、カスタム UI なしですぐに使い始められます。

OpenObserve :5080ログ、メトリクス、トレースのダッシュボード。SQL & PromQL クエリ、カスタムダッシュボード、アラート機能。
Keep :3001アラート管理コンソール。相関アラート、ワークフローエディタ、110以上のインテグレーション。
Qdrant :6333/dashboardベクトル DB エクスプローラー。コレクション、エンベディング、類似検索。
NATS :8222メッセージングモニター。接続状態、JetStream ストリーム、メッセージレート。

アクセス URL と認証情報は デプロイ を参照してください。

UI Layer

aether-ide は a10y の統合エントリーポイントです。ネットワークトポロジビューと全 Data Layer ダッシュボードへのリンクを提供し、個別のポートを覚える必要がありません。

aether-ide

Custom :8080

2つの役割を持つ軽量ポータル:

ネットワークトポロジ

active-inventory からのライブネットワークトポロジビュー。デバイス、リンク、インターフェースを可視化。インシデント発生時の影響範囲を表示します。

サービスポータル

すべての Data Layer ダッシュボードへのリンクを1つのページに集約。各サービスの組み込み UI が重い処理を担い、aether-ide はそれらを統合するだけです。

Imageghcr.io/autonomously-io/aether-ide
接続先active-inventory (トポロジ)、全 Data Layer UI へのリンク
ロードマップAI チャット、因果チェーン可視化、インシデントタイムライン

aether-term

Custom :3000

CLI ワークフローを好むオペレーター向けのターミナルベースインターフェース。AI エンジンへのクエリ、アラートの確認、アクションのトリガーをすべてコマンドラインから実行可能。SSH のみの環境や自動化スクリプトに適しています。

Imageghcr.io/autonomously-io/aether-term
接続先correlation-engine
ユースケースCLI 調査、スクリプトクエリ、ヘッドレス環境

Core Layer

a10y の頭脳。LLM エンジンは統計 AI と言語モデルを組み合わせて因果推論を実行します。アクティブインベントリはネットワークトポロジのライブグラフを維持し、すべての判断にコンテキストを提供します。

correlation-engine

Custom :8000

マルチソース相関エンジン — 認知コア。Keep からアラートを取り込み、Qdrant で過去のパターンを検索し、active-inventory からトポロジを照会し、デュアル AI アプローチで根本原因を推論します:

Statistical AI

  • 時系列異常検知
  • トポロジ対応の相関分析
  • 予測的障害モデル

LLM

  • 非構造化データに対する因果推論
  • ランブック・ドキュメントに対する RAG
  • 自然言語インタラクション
Imageghcr.io/autonomously-io/correlation-engine
デフォルトモデルclaude-sonnet-4-20250514
接続先OpenObserve, Keep, Qdrant, NATS, active-inventory
SecretsANTHROPIC_API_KEY
OODA フェーズOrient → Decide (+ Verify フィードバック)

active-inventory

Custom :8080

ライブネットワークトポロジグラフ。デバイス、リンク、インターフェース、サービスを検出・追跡します。correlation-engine にトポロジコンテキストを提供し、「この光ファイバー切断で他に影響を受けるのは何か?」といった質問や、修復アクションの影響範囲推定を可能にします。

Imageghcr.io/autonomously-io/active-inventory
接続先NATS (トポロジイベント)
ユースケーストポロジクエリ、影響分析、影響範囲推定

Data Layer

テレメトリストレージ、アラート管理、ベクトル検索、データパイプライン、メッセージングのための実績あるオープンソースインフラ。各コンポーネントは OODA ループのフェーズに対応します。

OpenObserve

OSS :5080 Observe

ログ、メトリクス、トレースの統合オブザーバビリティプラットフォーム。Rust ベースで、Elasticsearch の140倍低いストレージコスト。すべての生テレメトリを保存し、SQL + PromQL クエリインターフェースを提供します。修復後にリカバリを確認するための検証レイヤーとしても機能します。

Imagepublic.ecr.aws/zinclabs/openobserve
ストレージ200 Gi (デフォルト)、ローカル/S3 上の Parquet
クエリSQL, PromQL
OODA フェーズObserve + Verify

Vector

OSS :9000 :6514 Observe

高性能データパイプライン。syslog (TCP :9000) および Vector プロトコル (:6514) 経由でログを取り込み、VRL トランスフォームで解析・エンリッチし、OpenObserve にルーティングします。free5GC、perfSONAR、ネットワークデバイスのログをソース固有のトランスフォームで処理します。

Imagetimberio/vector:0.41.1-alpine
入力Syslog TCP, Vector プロトコル
トランスフォームparse_free5gc, parse_perfsonar (VRL で拡張可能)
出力OpenObserve HTTP sink

Keep

OSS :8080 Orient + Act

アラートライフサイクル管理のための AIOps プラットフォーム。110以上のソースからアラートを集約、重複排除、関連アラートの相関分析を行い、YAML ベースの宣言的ワークフローで修復を実行します。アラート相関レイヤー (Orient) とアクション実行レイヤー (Act) の両方の役割を担います。

Imagekeep-api + keep-ui
インテグレーション110以上の双方向連携 (Datadog, Grafana, PagerDuty, ...)
ワークフロー宣言的 YAML (GitHub Actions スタイル)
OODA フェーズOrient (相関分析) + Act (修復ワークフロー)

Qdrant

OSS :6333 Orient

類似検索のためのベクトルデータベース。過去のインシデント、ランブック、ネットワーク状態、ドキュメントのエンベディングを保存。「このパターンは以前見たことがあるか?」というクエリを可能にする、システムの記憶です。correlation-engine の RAG を支えます。

Imageqdrant/qdrant
ストレージ20 Gi (デフォルト)
コレクションincidents (デフォルト)
ユースケースインシデント類似検索、RAG 検索、異常パターンマッチング

NATS

OSS :4222 All

クラウドネイティブなメッセージングバックボーン。pub/sub とリクエスト/リプライで全コンポーネントを接続。JetStream がアラートイベントやトポロジ変更の永続ストリーミングを提供。サブミリ秒のレイテンシ、20 MB 未満の RAM — a10y の神経系です。

Imagenats:2-alpine
機能JetStream (ストリーミング)、KV ストア、モニタリング (:8222)
ストリームアラートイベント、トポロジ変更、アクション結果
OODA フェーズAll — ループ全体を接続するイベントバス