Honeycomb Canvas: The Multiplayer Workspace for the Agentic Era

先週、調査ワークスペースであるCanvasのメジャーアップデートをリリースしました。新しいCanvasは、チャットするAIコパイロットから、チーム全体（人間とエージェント）が同じ問題を同じ画面上で取り組む場所へと進化しました。トリガー、SLO、または異常が発生すると、自動調査が開始されます。カスタムスキルはチームのランブックをエンコードするため、すべてのエージェントがチームの専門知識を組み込んで調査を行います。調査結果、クエリ、チャート、推奨事項はキャンバス上にライブで蓄積され、新しい証拠が入るたびにリアルタイムで更新されます。

Canvas UI

以下のデモ動画をぜひご覧ください。

なぜCanvasを開発したのか

AIを活用した開発が進むにつれ、障害調査はますます困難になっています。本番環境での障害は、必ずしも明示的なエラーをスローするとは限りません。ロールバックすべき明らかな不具合デプロイが存在しない場合もあります。ソフトウェア開発ライフサイクルの多くが本番環境で実行されるようになったため、新たな障害モードが本番環境で最初に表面化します。また、対応自体も変化しています。調査にはより多くの人、より多くのサービス、そしてAIエージェントの支援が関わるようになっています。

一方で、対応に使用するツールは追いついていません。チャット形式のAIアシスタントはすべての質問を一回限りのものとして扱います。状態を保持せず、チームメイト間でコンテキストを共有したり、自律的に行動したりすることはありません。ノートブックやダッシュボードはクエリを記録しますが、それらについて推論することはありません。インシデント管理ツールは誰が対応するかをルーティングしますが、実際の調査は依然としてチームの頭の中で行われ、Slackスレッドに貼り付けられたスクリーンショットでコラボレーションが行われています。人間とエージェントが実際に一緒に作業するライブワークスペースは存在していなかったため、私たちはそれを構築しました。

Canvasの機能

Canvasは、本番環境の調査のためのライブで共有可能な画面です。エージェントとの会話から生まれるもの、クエリ結果、チャート、仮説、インシデントサマリーなど、すべてをキャンバスにピン留めでき、チームの他のメンバーがそれを見たり、構築したり、チャットで参照したりできます。キャンバスは、人間が追加したもの（ヒートマップ上の遅いバンドを円で囲むような手書きの選択を含む）を読み取ります。複数の人間とエージェントが同時に同じキャンバスで作業できます。新しい証拠はリアルタイムですべての参加者に届き、エージェントは他のエージェントからの調査結果を含む新しい調査結果に基づいて、自身の推奨事項を修正します。

仕組み

Canvasは、Honeycombの長年の基盤である高カーディナリティのイベントベーステレメトリーの上に構築されています。キャンバス上で推論するエージェントは、ワイドイベントに対して実際のHoneycombクエリを実行しています。BubbleUp、クエリ、ヒートマップでチームが見つけられるものは、エージェントも同様に実行でき、調査の複数のスレッドにわたって並列で作業できます。エージェント時代の調査では、単一のユーザー、セッション、または会話をそのサービスがタッチしたすべてのサービスにわたって追跡するような、高カーディナリティのルックアップが必要になることが多く、これは古い監視ツールが苦手とする領域です。

スキルはエージェントが推論する方法です。Canvasには、熟練したHoneycombユーザーが行う方法でエージェントが調査できるように、事前構築済みのスキルセットが付属しています。独自のスキルを作成してチームのランブックをエンコードし、それぞれがいつ発動すべきかを記述し、特定の方法を希望する場合にキャンバスから直接呼び出すことができます。組織内のすべてのエージェントが、チームの専門知識を活用して調査を行います。

クイックツアー

調査画面

人間とエージェントが貢献するにつれて更新されるライブキャンバスです。チャットした内容はすべてピン留めでき、ピン留めしたものはチャットから参照できます。ライブサマリーカードにより、調査の現在の状態が一目でわかり、証拠が到着するたびにその場で更新されます。

Investigation in Canvas

自動調査

トリガー、SLO、アノマリーが自動的に調査を開始します。エージェントは、誰かが参加する前に、方向付け、計画、クエリ実行、寄与要因のランク付けを行います。キャンバスには、到着した時点ですでに作業中の仮説が表示されています。

Canvas Auto-investigation

スキル

一般的な調査パターンのための事前構築済みスキルに加え、チームのランブックをエンコードするためのカスタムスキル。説明で使用（エージェントがその時点に適したスキルを選択）するか、特定の方法を希望する場合に直接呼び出します。

Canvas Skills

ビジュアル推論を備えたマルチプレイヤー

1つのキャンバス上で複数の人間とエージェントが作業できます。ヒートマップ上の領域を円で囲むと、エージェントが描いた内容を読み取り、その作業範囲を一致させます。BubbleUp、クエリ、トレース、スパン分析は、任意の選択からワンステップでアクセスできます。

Multiplayer Canvas

本番環境のLLM会話にトレースが続く場合

根本原因が周囲のシステムではなく、AIエージェントの振る舞いの中にある場合があります。CanvasからHoneycomb Agent Timelineへピボットして、単一のエージェント実行の会話優先ビューを取得できます。1つの調査、2つのモード、ツールの切り替えなし。

なぜこれが重要なのか

エージェント時代の本番障害は、明示的なエラーやクリーンなロールバックを伴わずに到着することが多く、オンコールエンジニアがコーヒーを飲み終えるのを待つこともありません。調査作業はより早く開始し、より速く実行し、全員の専門知識を一度に活用する必要があります。Canvasは、エージェントが初期作業を行い、人間がそれを操縦し、チームの蓄積された専門知識がすべて同じ画面に集まるように構築されたワークスペースです。

実際の動作を見る

始めましょう

新しいCanvasは、今日からすべてのHoneycombのお客様にご利用いただけます。本番環境が実際に壊れる方法に合わせて構築されたワークスペースでの調査の様子を、ぜひご覧いただきたいと思います。

Honeycomb Canvasのオンラインドキュメントをご覧ください。