미들웨어

Middleware

클라우드 인프라 데이터를 통합하고 GPT-4로 장애 원인을 실시간 분석하는 관찰성 플랫폼

부분 무료WebDesktopAPI오픈소스LLM 기반

웹사이트 방문하기middleware.io

레플리케이트와(과) 비교하기

소개

Middleware는 인프라, 로그, 트레이스 데이터를 통합하고 GPT-4 기반의 'OpsAI'를 통해 장애 근본 원인을 진단하며 자동 수정 PR까지 생성하는 OpenTelemetry 네이티브 풀스택 관찰성 플랫폼입니다.

활용 워크플로우

입력

AWS/GCP/Azure 인프라 및 서버리스 데이터Kubernetes 클러스터 로그 및 메트릭OpenTelemetry 기반 애플리케이션 분산 추적 데이터실제 사용자(RUM)의 브라우저 및 모바일 앱 성능 데이터

미들웨어

단일 명령어 에이전트(MW Agent) 배포를 통한 전체 스택 자동 탐지메트릭, 로그, 추적 데이터 간의 통합 타임라인 상관관계(Correlation) 매핑AI 알고리즘을 활용한 실시간 시스템 이상 징후 및 성능 병목 지점 탐지OpsAI(GPT-4) 엔진을 통한 근본 원인 분석(RCA) 및 디버깅 가이드 생성

출력

실시간 풀스택 통합 가시성 대시보드AI Advisor가 생성한 단계별 오류 해결 보고서VCS(GitHub/Bitbucket) 연동 자동 오류 수정 Pull Request비즈니스 KPI 연동 성능 최적화 리포트

Kubernetes 심층 모니터링

이커머스 SRE 엔지니어가 복잡한 마이크로서비스 간의 종속성을 가시화하고 Pod 헬스 및 리소스 할당을 최적화

LLM 관찰성 (LLM Observability)

AI 서비스 개발 팀장이 LLM 모델의 토큰 사용량, 응답 지연 시간, 응답 신뢰도를 모니터링하여 AI 성능을 개선

OpsAI 기반 자동 자동 대응

스타트업 CTO가 인력이 부족한 상황에서 AI를 통해 인시던트를 즉각 진단하고 코드 수정 제안을 받아 MTTR을 단축

핵심 차별점: OpenTelemetry 네이티브 아키텍처와 GPT-4를 결합하여 모니터링을 넘어 장애 원인 진단 및 자동 코드 수정 PR 생성까지 지원하는 해결 중심 플랫폼입니다.

주요 기능

OpsAI 기반 자동 RCA 및 PR 생성
LLM Observability (AI 모델 성능 모니터링)
OpenTelemetry 자동 계측 및 데이터 마스킹
실시간 분산 추적 및 서비스 맵 시각화
Synthetic 및 Real User Monitoring(RUM) 통합

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

Kubernetes, Linux, AWS, Docker 등 다양한 플랫폼과의 원활한 통합
직관적인 대시보드로 애플리케이션 성능, 인프라 상태, 로그를 한 곳에서 추적 가능
실시간 모니터링 기능으로 병목 현상 즉시 식별
로그 관리 및 이상 감지 기능으로 문제 해결 시간 단축
비용 효율적이며 확장 가능한 솔루션 제공
자동 계측 기능으로 코드 변경 없이 분산 추적 가능

단점

APM 개념에 익숙하지 않은 신규 사용자에게는 초기 학습 곡선이 다소 가파를 수 있음
일부 통합에는 수동 구성 단계가 필요하며, 이는 더 간소화될 수 있음
고급 문서나 비디오 튜토리얼이 더 많으면 팀의 채택을 더욱 가속화하는 데 도움이 될 것

가격 정보

부분 무료시작 가격: 월 100GB 데이터 무료 (이후 데이터당 $0.30/GB 과금)

모든 기능을 제한된 한도 내에서 사용할 수 있는 'Free Forever' 플랜을 제공한다. 유료 서비스는 사용량 기반(Pay-as-you-go)으로 로그 및 메트릭 데이터 GB당 $0.30, 인프라 모니터링은 호스트당 월 $10부터 시작한다. 데이터 보존 기간 및 지원 수준에 따라 기업용 맞춤형 플랜도 선택 가능하다.

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