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Keepit利用AI技術加速SaaS應用連接器開發進程

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Keepit利用AI技術加速SaaS應用連接器開發進程


SaaS應用保護服務商Keepit正在運用AI技術擴大其可保護的SaaS應用數量 。
該公司提供了不同于HYCU和Druva等其他SaaS應用保護服務商的解決方案 ， 通過使用自有數據中心存儲備份數據 ， 而非依賴AWS、Azure或其他第三方公有云 。 在A3 Tech Live會議上 ， 公司表示典型企業和組織使用超過100個SaaS應用 ， 這些應用存儲客戶數據但缺乏保護措施 。 Keepit的目標是使用其領域特定語言（DSL）方案備份數百個SaaS應用 。
這是一種連接器代碼編寫概念 ， 一旦理解了SaaS應用的API訪問路徑 ， 就使用DSL框架生成代碼 ， 將Keepit的快照模型備份軟件功能與應用連接 。 當客戶注冊使用Keepit保護其應用賬戶內的數據時 ， Keepit的連接器會通過這些API訪問應用并復制客戶數據 。
產品管理總監Mark Groves表示 ， 目前Keepit保護13個SaaS應用 ， 比4月份的7個有所增加 ， 還有一個即將推出 ， 目標是到2028年保護超過100個 ， 甚至數百個應用 。 因此需要提升連接器生產速度 。
會議展示了Keepit 2025年SaaS應用工作負載生產時間表：
7月 - Confluence、Jira
8月 - Okta
10月 - Docusign Power apps、Power Automate、Okta
11月 - Bamboo
12月 - Miro
2026年1月 - GitHub、Okta
2026年2月 - ProService Management
未來可能涵蓋的應用還包括ChatGPT、GitLab、ServiceNow、QuickBooks、Trello、HubSpot、Auth0、Workday、Figma、Notion、Slack等 。
Keepit客戶可以通過其網站界面投票選擇未來希望支持的SaaS應用 。
連接器生產過程包含兩個主要階段：工作負載API發現和代碼編寫 。 SaaS應用內部可能存在多個工作負載或模塊 ， 如Jira和ServiceNow ， 連接器編寫者必須理解這些并決定保護哪些模塊 。
Groves表示API發現是一個重大問題 。 人工發現特定SaaS應用的所有API功能和設施可能需要數天甚至數周時間 。 Keepit正在開發內部AI工具來協助這項工作 。 他說該工具可能運行一小時左右就能生成應用API環境的完整圖景 ， 然后將其輸入DSL框架 ， 在AI輔助下更快速地開發連接器 。
Keepit還在其系統中添加MCP（模型上下文協議）接口 ， 使客戶能夠通過ChatGPT等聊天機器人詢問：\"我的Okta備份狀態如何？\"
ChatGPT或其他大語言模型會查詢Keepit系統 ， 使用MCP連接其公共API ， 獲取請求答案 ， 并以自然語言形式呈現給客戶 。
Groves表示：\"外部大語言模型可以與Keepit基礎設施'對話' 。 \"
這將提供更快速、更深入的備份統計分析 ， 更便捷的審計日志數據匯總 ， 對Keepit異常檢測系統的快速分析 。 總體而言 ， 將有更好的方式評估和分析SaaS應用數據保護的健康狀況和狀態 。 MCP功能將在一兩周內以預覽模式推出 。
公司還在考慮備份數據的長期保存問題 ， 如舊的SharePoint和Salesforce數據 。 這些數據對AI分析可能很有價值 ， 但訪問頻率低 ， 屬于冷數據 。 離線磁帶將是明顯的目標設備技術 ， 這可能是2026年的項目 。
Q&A
Q1：Keepit是什么？它與其他SaaS保護服務有什么不同？
A：Keepit是一家SaaS應用保護服務商 ， 其獨特之處在于使用自有數據中心存儲備份數據 ， 而非依賴AWS、Azure等第三方公有云 。 它通過領域特定語言方案來備份SaaS應用 ， 目標是保護數百個SaaS應用 。
Q2：Keepit如何使用AI技術提升連接器開發效率？
【Keepit利用AI技術加速SaaS應用連接器開發進程】A：Keepit開發了內部AI工具來加速API發現過程 ， 該工具可在約一小時內生成應用API環境的完整圖景 ， 而人工發現可能需要數天甚至數周 。 然后AI輔助DSL框架快速開發連接器代碼 。
Q3：什么是MCP功能？它能為用戶帶來什么便利？
A：MCP是模型上下文協議接口 ， 允許用戶通過ChatGPT等聊天機器人詢問備份狀態 。 大語言模型會查詢Keepit系統并以自然語言回答 ， 提供更快速的備份統計分析、審計日志匯總和異常檢測分析 。


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