Qu'est-ce que Mezmo ?
Mezmo est une plateforme de télémétrie pilotée par l’IA conçue pour les équipes d’opérations agiles (Agentic Ops). Elle transforme des millions d’événements bruts — logs, métriques et traces — en signaux intelligents, contextualisés et prêts à être utilisés par des agents IA. Grâce à sa technologie Active Telemetry et à AURA, son plan de contrôle open source, Mezmo permet aux agents d’identifier plus vite les incidents, d’en déterminer la cause racine et même de proposer ou exécuter des correctifs, le tout avec une réduction drastique des coûts et du bruit.
L’objectif ? Donner aux agents IA les bonnes données au bon moment, sans submerger leurs fenêtres de contexte. Résultat : des investigations en moins de 5 minutes, des coûts inférieurs à 1 $ par incident, et une automatisation sécurisée avec validation humaine quand nécessaire.
Quelles sont les caractéristiques de Mezmo ?
- Active Telemetry : Réduit jusqu’à 99,98 % des données brutes en supprimant le bruit, en regroupant les signaux et en enrichissant le contexte causal.
- AURA (open source) : Un « harnais agentic » en Rust (licence Apache 2.0) qui orchestre des agents spécialisés sur votre infrastructure, compatible avec n’importe quel LLM (OpenAI, Anthropic, Ollama, etc.).
- MCP natif : Connectivité via le protocole Model Context Protocol (MCP) pour accéder dynamiquement à des outils comme Datadog, PagerDuty, Slack ou vos APIs internes.
- Contexte optimisé pour les agents : Livraison juste-à-temps de données pertinentes, pas un flot ininterrompu de données brutes.
- Orchestration multi-agents : Coordination entre agents spécialisés (triage, analyse métrique, investigation logs) avec traçabilité complète via OpenTelemetry.
- Intégration fluide : Compatible avec LangChain, CrewAI, Temporal, Deep Agents et d’autres frameworks existants via des adaptateurs simples.
- Migration OTel simplifiée : Routez facilement votre télémétrie vers plusieurs destinations (Mezmo, Datadog, S3, etc.) sans verrouillage fournisseur.
Quels sont les cas d'utilisation de Mezmo ?
- Triage automatisé d’incidents : Un agent analyse une alerte PagerDuty, récupère les métriques et logs pertinents, et classe la priorité en quelques secondes.
- Investigation de cause racine (RCA) : Des agents corrèlent logs, traces et changements de configuration pour identifier l’origine d’un problème en moins de 15 secondes.
- Assistant SRE en temps réel : Un agent répond aux questions des ingénieurs sur l’état du système, en s’appuyant sur des runbooks et des données en direct.
- Remédiation assistée : Après validation humaine, un agent exécute un rollback ou applique un correctif basé sur des preuves contextualisées.
- Réduction des coûts d’observabilité : Profilage et filtrage proactif des flux de télémétrie inutiles, permettant jusqu’à 70 % d’économies.
- Migration progressive vers OpenTelemetry : Testez et migrez vos pipelines sans interruption ni risque opérationnel.
Comment utiliser Mezmo ?
- Commencez par déployer AURA depuis GitHub (open source, écrit en Rust) sur votre infrastructure.
- Configurez un fichier TOML simple pour connecter votre LLM préféré (Anthropic, OpenAI, etc.) et vos outils via MCP.
- Utilisez le serveur MCP de Mezmo (
https://mcp.mezmo.com/mcp) pour accéder à des données déjà nettoyées et contextualisées. - Pour les équipes avancées, orchestrez plusieurs agents spécialisés avec des rôles clairs (ex : analyste métrique, investigateur logs).
- Intégrez AURA à vos frameworks existants (LangGraph, CrewAI, Temporal) grâce aux exemples fournis dans la documentation.
- Activez toujours les portes de validation humaine avant toute action corrective en production.
