Hyground vs
Rootly
Hyground vs Rootly: Analyse, die in Ihrem Cluster läuft
Rootly deckt den gesamten Incident-Lebenszyklus ab, und sein AI SRE analysiert Alerts über rein lesende Konnektoren zu rund 27 Ihrer Tools. All das läuft in der Rootly-Cloud. Hyground führt die Analyse in Ihrem Cluster aus, mit einem Modell, das Sie selbst wählen, und überlässt den Lebenszyklus Ihrer Incident-Plattform.
Ein fairer Start
Rootly ist eine vollständige Incident-Plattform: Paging, Reaktion in Slack oder Teams, Retrospektiven, Statusseiten und ein AI SRE, der Alerts selbstständig analysiert und eine wahrscheinliche Ursache zurückliefert. Der Agent ist eng begrenzt. Er kann nur tun, was die anfragende Person selbst tun könnte, wird unter deren Namen protokolliert, und seine Konnektoren sind über Observability, Cloud, Code und Dokumentation hinweg nur lesend. Ist die Datenresidenz der Knackpunkt, leitet Rootly KI-Anfragen über Ihr eigenes Azure-OpenAI-Deployment. All das ändert nichts am Ort. Der Agent wertet in der Rootly-Cloud aus, mit Zugangsdaten, die Sie ihm übergeben. Hyground deckt nur die Analyse ab, und jeder Teil davon läuft in Ihrem Cluster.
Im direkten Vergleich
Hyground vs
Rootly
auf einen Blick
Was eine Rolle spielt
Hyground
Rootly
Wo es läuft
Vollständig im eigenen Kubernetes-Cluster, auch on-premises und air-gapped.
In der Rootly-Cloud. Ein Edge Connector erreicht interne Systeme per Polling, ausschließlich über ausgehende Verbindungen.
Wohin die Telemetrie fließt
Nirgendwohin. Sie wird vor Ort abgefragt, und nach außen geht nur der Aufruf an Ihren Modellanbieter.
Konnektoren fragen Ihre Tools aus der Rootly-Cloud ab, nur lesend, mit Grenzen pro Konnektor dafür, was jeder lesen darf.
LLM-Wahl
Jeder Anbieter über LiteLLM: ein Cloud-Modell im eigenen Tenant, ein selbst gehostetes Modell oder jede OpenAI-kompatible API.
Die eigenen Modelle von Rootly oder Ihr eigenes Azure-OpenAI-Deployment für Incident-Workflows. Keine selbst gehostete Option.
Kubernetes-Zugriff
Die vollständige Cluster-API aus dem Cluster heraus, nur lesend und per RBAC begrenzt.
Über den AWS-Konnektor mit EKS-Unterstützung, nur lesend, aus der Rootly-Cloud.
Was der Agent ändern kann
Standardmäßig nichts. Hyground diagnostiziert und empfiehlt; Änderungen gibt es nur, wenn Sie sie aktivieren.
In Slack alarmiert er Responder, aktualisiert den Incident, vergibt Rollen und entwirft Kommunikation, begrenzt auf die Berechtigungen der anfragenden Person.
On-Call, Reaktion und Retrospektiven
Nicht im Angebot. Hyground übernimmt den Alert und gibt die Ergebnisse zurück.
Der gesamte Lebenszyklus: Paging, Reaktion, Retrospektiven, Statusseiten und Workflows.
Ihre Dokumentation und Runbooks
Confluence (Cloud und on-premises), bis zu 100 Git-Repositories, Artifactory und hochgeladene Dateien, als Embeddings im Cluster abgelegt.
Confluence, Notion, GitHub und GitLab, während einer Analyse über Konnektoren gelesen.
Preismodell
Preis nach Größe der Infrastruktur, nicht nach Nutzerlizenzen. Angebot auf Anfrage.
Pro Nutzer und Monat, AI SRE auf Anfrage.
Warum Teams Hyground wählen
Wo sich Hyground unterscheidet
ENTSCHEIDUNG
Wann welche Plattform passt
Rootly steuert den Incident, Hyground führt die Analyse in Ihrem Cluster durch. Die beiden überschneiden sich bei der Diagnose und sonst nirgends; die Entscheidung hängt daher meist davon ab, was Ihre Sicherheitsprüfung akzeptiert.
Wählen Sie
Rootly
wenn
Sie wollen Paging, Reaktion, Retrospektiven und Statusseiten in einer Plattform. Mit einer SaaS-Control-Plane können Sie leben. Und Sie hätten die KI lieber in dem Tool, auf dem Ihr Incident-Prozess ohnehin läuft.
FAQ
Hyground vs
Rootly
:
häufige
Fragen
Ist Hyground eine Alternative zu Rootly?
Für die Analyse ja, und Hyground führt sie in Ihrem eigenen Cluster durch. Rootly steuert den Incident-Lebenszyklus, und sein AI SRE wertet in der Rootly-Cloud aus. Hyground übernimmt die Analyse und gibt die Ergebnisse an Rootly zurück.
Müssen wir Rootly ersetzen?
Nein. Rootly übernimmt weiter On-Call, Reaktion, Retrospektiven und Statusseiten, der Alert geht an Hyground, und die Analyse wird zurück in den Incident geschrieben.
Wo läuft die Analyse?
Bei Hyground in Ihrem Cluster. Hyground fragt dort die Cluster-API, Prometheus, Loki, Elasticsearch, OpenSearch, Jaeger und InfluxDB ab, und nach außen geht nur der Aufruf an den Modellanbieter Ihrer Wahl. Der AI SRE von Rootly fragt Ihre Tools aus der Rootly-Cloud ab, mit den Zugangsdaten, die Sie ihm übergeben.
Können wir das Modell selbst wählen oder selbst hosten?
Ja. Hyground bindet über LiteLLM jeden LLM-Anbieter an, auch ein Cloud-Modell im eigenen Tenant oder ein Modell, das Sie selbst hosten. Rootly kann Incident-Workflows über Ihr eigenes Azure-OpenAI-Deployment leiten, aber das Modell läuft weiterhin in einer Cloud, und selbst gehostete Modelle werden nicht unterstützt.
Wie bringen wir Hyground in Betrieb, und was kostet es?
Ein Forward Deployed Engineer arbeitet von der Installation bis zum täglichen Einsatz mit Ihrem Team, bindet den Stack an, baut fehlende Konnektoren und führt Schulungen und Workshops durch. Hyground richtet den Preis nach der Größe der abgedeckten Infrastruktur, nicht nach Nutzerlizenzen; ein Angebot gibt es auf Anfrage.