RAILSHOT.
Tilbage til salen

Railshot

AI deployment & operations platform

Udrul en lokalt bygget webapp i forberedte cloud- og on-premises-miljøer, og driv den derefter.

En AI-platform til udrulning og drift, der bringer en lokalt bygget webapp til forberedte cloud- eller on-premises-miljøer og holder den kørende.

28. september 2026 til 4. oktober 2026 · Afsluttet

Teamprojekt · min del: planlægning og implementering af CI, CSP-klynger og Ansible-grænseflade, drift, kodegennemgang og integration i teamet

SoftBank Hackathon 2026 powered by KOREC & ProgateDeltager i indledende runde · udvælgelse til finalen offentliggøres 26. oktober 2026 (pr. 7. oktober 2026)

  • WebImplementeret · hackathon
  • MCP-serverImplementeret · ekstern · lokal

AI reparerer; de samme kontroller afgør.

Når en basiskontrol fejler, læser AI de relevante logs i begrænset størrelse og foreslår en rettelse inden for det tilladte omfang. Kun et image, der består de samme kontroller igen, publiceres, og dets digest udrulles uden nyt build.

  1. Modtagelse af kildeinput · target fastlåst
    • til Deterministiske kontroller
  2. Deterministiske kontrollerL0 grænse · L1 config · L2 build · L3 HTTP
    • til Publicér kontrolleret imagebestået
    • til Fejlanalysefejl
  3. Publicér kontrolleret imagesamme digest · intet nyt build
    • til config Git · Argo CDerklær
  4. config Git · Argo CD
    • til Verificeretanvend
  5. VerificeretPod-image · offentlig HTTPS
  6. Stopuden for omfang · grænse for forsøg
  7. AI-reparationszoneFejlanalysebegrænsede logs
    • til Tilladt rettelserettelse
    • til Stopstop
  8. Tilladt rettelsekun filer inden for policyen
    • til Deterministiske kontrollersamme kontroller
Kilden går gennem deterministiske kontroller; ved bestået publiceres det kontrollerede image, anvendes via GitOps, og Pod-imaget og offentlig HTTPS verificeres. Ved fejl analyserer AI og laver en tilladt rettelse, hvorefter de samme kontroller køres igen; uden for omfanget eller ved grænsen for forsøg stopper det.