Projektas sprendžia tris tarpusavyje susijusias problemas. Pirma, jis mažina inžinerijos produktyvumo praradimą. Šiuo metu programuotojai, „DevOps“ inžinieriai ir sistemų administratoriai daug laiko skiria ne naujų funkcijų kūrimui, o rutininei incidentų analizei, logų peržiūrai ir klaidų priežasčių paieškai. Tai lėtina programinės įrangos vystymą, mažina komandų motyvaciją ir didina žmogiškųjų klaidų riziką. Antra, projektas sprendžia esamų stebėsenos įrankių ribotumo problemą. Dabartiniai sprendimai dažnai remiasi statinėmis taisyklėmis ir generuoja daug nereikšmingų perspėjimų. Jie parodo sistemos simptomus, tačiau nesugeba automatiškai susieti jų su konkrečiais kodo pakeitimais ar naujomis versijomis. Dėl to incidentų priežasčių nustatymas išlieka daugiausia rankinis ir užtrunka ilgiau. Trečia, projektas šalina duomenų fragmentacijos problemą. Bendriniai dirbtinio intelekto modeliai negali efektyviai atlikti incidentų analizės neturėdami prieigos prie aplikacijų logų, CI/CD diegimo metaduomenų ir istorinių incidentų sprendimų. Projektas sujungia šiuos duomenų šaltinius į vieną sistemą, leidžiančią tiksliau identifikuoti anomalijas, pagreitinti gedimų diagnostiką ir sutrumpinti paslaugų atkūrimo laiką. Papildoma nauda – mažesnė serverių apkrova ir efektyvesnis energijos naudojimas duomenų centruose.