AI Code Intelligence + Operations

Превратите банковские микросервисы в прозрачную систему

Lumen — AI-слой над инфраструктурой банка. 100+ микросервисов, 2 000+ API, десятки баз данных — управляются голосом, а не кучей терминалов.

Посмотреть в действии

Discovery — бесплатный · On-prem · NDA по запросу

Развёрнуто в продакшене у банка-партнёраПодробный кейс — под встречный NDA
100+микросервисов
2 000+API endpoints
50+gRPC сервисов
30+баз данных
Go·Swift·Kotlinстэк
proto·SQL·Loki·K8sинтеграции
100+микросервисов
2 000+API endpoints
50+gRPC сервисов
30+баз данных
Go·Swift·Kotlinстэк
proto·SQL·Loki·K8sинтеграции

Проблема

Банк состоит из 50+ микросервисов.
Никто не понимает их целиком.

1–3 ч

Долгий поиск причины инцидента

Инженер вручную идёт по 5–10 сервисам, читает логи в Kibana, ищет request_id. Клиенты не платят, регулятор готовит штраф.

12 нед.

Долгий онбординг новых инженеров

Новый разработчик 2–3 месяца изучает 50 сервисов. $20–40K зарплаты впустую × N человек.

8–12/мес

Регрессы после релизов

QA вручную проверяет 100+ сценариев, всё равно что-то ломается. Откаты, ночные хотфиксы, репутационные риски.

1–3 дня

Compliance-ответы регулятору

«Где хранятся ИИН клиентов?» — никто не знает быстро. Дни на ответ, штрафы за непрозрачность.

Lumen Code

Архитектура — на расстоянии вопроса

Документация устаревает за неделю. Граф связей теряется в головах двух человек. Lumen Code держит знание о кодовой базе в актуальном состоянии и отвечает на вопросы за секунды.

  • Семантический поиск по 50+ репозиториям

    «Где обрабатывается отказ от платежа?» — точные участки во всех сервисах за секунды.

  • Граф зависимостей

    Какие сервисы вызывают этот RPC, какие таблицы он трогает, какие proto-схемы.

  • Анализ влияния изменений

    «Что сломается, если я поменяю это поле в proto?» — список затронутых сервисов и endpoints.

  • AI code review с контекстом

    Дифф анализируется в связке с архитектурой, а не построчно. Видит каскадные эффекты.

lumen · code
$ lumen code search "отказ от платежа"
payments-api/handlers/decline.go:41
ledger/repo/refund_repo.go:128
notifications/templates/decline.tpl:12
$ lumen code graph proto.PaymentRequest --depth 2
uses_proto: 7 сервисов
rpc_methods: 12 endpoints
db_tables: 3 таблицы (payments, refunds, audit_log)
lumen · ops
12:14:02ERRpayments-apitimeout calling profiles-api after 3s
12:14:02ERRpayments-apirequest_id=7f3a-9b21
12:14:03WRNprofiles-apidb pool exhausted (max=50)
12:14:03INFlumen→ причина: исчерпан пул БД · pod profiles-api-7f8b

Lumen Ops

От алерта до root cause — за минуты

Lumen Ops соединяет логи Loki, метрики, K8s, gRPC и базы данных в один AI-контекст. Вместо переключения между Kibana, Grafana, Postman и psql — один запрос на естественном языке.

  • Сводка ошибок за период

    error_summary("1h") — найдёт сервис с ростом ошибок за минуту.

  • Трейс запроса через сервисы

    trace_request(id) — путь через все микросервисы, gRPC и БД.

  • Поиск данных по 24 базам

    db_search("ИИН") — мгновенно где хранится поле. Compliance-ответы за минуты.

  • API + gRPC с авто-авторизацией

    1200+ endpoints и 35 gRPC сервисов с reflection. Без Postman и proto-файлов.

Эффект

До и после

Замеры на типовом банке: ~150 инженеров, 30–50 микросервисов.

  • MTTR P1/P2

    −12×
    90–180 мин5–15 мин
  • Онбординг инженера

    −66%
    12 недель4 недели
  • Регрессов в месяц

    −75%
    8–122–3
  • Compliance-ответ

    −500×
    1–3 дня5 минут

ROI

$1265Kэкономии в год

Расчёт для банка ~150 инженеров и 30–50 микросервисов. Цифры усреднённые — мы посчитаем под ваш контур на этапе Discovery.

Окупаемость 3–6 мес.On-prem деплой
  • Снижение MTTR P1/P2

    Меньше downtime, меньше штрафов

    $400K

    $300–500K / год

  • Сокращение онбординга

    10 наймов × 8 недель сэкономленной зарплаты

    $500K

    $400–600K / год

  • Меньше регрессов на проде

    Хотфиксы, откаты, репутация

    $300K

    $200–400K / год

  • Compliance и аудит

    Время инженеров на ответы регулятору

    $65K

    $50–80K / год

  • Итого$1265K

Для кого

Закрывает интересы всех стейкхолдеров

Архитектура — прозрачна. Миграции — безопасны.

  • Граф зависимостей всегда актуальный — не из устаревшей вики
  • Анализ влияния proto/API-изменений до мерджа
  • MTTR падает на порядок: с часов до минут
  • Bus factor уходит — знание остаётся в системе, а не «в голове у Васи»

Безопасность и Compliance

В вашем контуре. Под вашим аудитом.

Ни одна строка вашего кода и ни одна запись из БД не покидает периметр банка.

On-premise или приватное облако

Деплой в вашем контуре. Данные не покидают периметр банка.

Полный audit-trail

Каждый запрос логируется: кто, что, когда, какой ответ.

SSO из коробки

LDAP, SAML, OIDC. Управление правами через ваш существующий каталог.

Совместимо с любым LLM

Работает по MCP: Claude, Cursor, локальные LLM (Llama, Qwen, Mistral).

План пилота

6–8 недель от Discovery до решения

Прозрачный план без серых зон. Чёткие критерии перехода в прод.

011 неделя

Discovery

Аудит вашей архитектуры. Определяем покрытие, ставим baseline-метрики (MTTR, регрессы, время онбординга).

022–3 недели

Pilot Deploy

Развёртывание в dev-контуре. Индексация 5–10 сервисов. Подключение SSO и audit-логирования.

034 недели

Pilot Use

Реальная работа команд. Замеряем MTTR, время онбординга, удовлетворённость инженеров.

04решение

Decision

Решение по go-live: передаём отчёт с дельтой против baseline и план расширения на прод.

FAQ

Частые вопросы

Готовы начать?

Верните себе контроль над инфраструктурой

30 минут на демо. 1 неделя на discovery. 0 риска для пилота.

Discovery бесплатный · On-prem деплой · NDA по запросу