엣지다이브
Edgedive
온콜 알림 분석부터 원인 파악, 코드 수정 PR 생성까지 자동화하는 AI 온콜 지원 엔지니어
부분 무료cliwebdesktopLLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기struct.ai
jcode와(과) 비교하기엣지다이브 대안 모아보기소개
Edgedive는 온콜 엔지니어를 대신하여 로그, 메트릭, 분산 트레이스와 코드베이스를 통합 분석하고, 장애의 근본 원인을 파악한 뒤 직접 GitHub PR까지 생성하는 AI 기반 장애 대응 자동화 도구입니다. Slack, Linear, GitHub, Sentry, PagerDuty 등 기존 워크플로우에 내장되어 15분 이내 설정 가능하며, SOC2 Type II 및 HIPAA를 준수합니다. 2인 팀으로 2025년 연 $220K 매출을 달성했습니다.
활용 워크플로우
입력
Sentry/PagerDuty 실시간 장애 알림GitHub/GitLab 소스 코드 및 변경 이력Datadog/CloudWatch 분산 트레이스 및 로그Slack/Linear의 이슈 컨텍스트 및 사용자 제보
엣지다이브
AI 에이전트의 관측 데이터-코드베이스 상관관계 분석지식 그래프 및 RAG 기반 유사 장애 사례 매칭LLM 기반 근본 원인(RCA) 진단 및 영향 범위 평가팀 가이드라인을 준수하는 해결 코드(Fix) 자동 생성
출력
즉시 병합 가능한 GitHub Pull RequestSlack 내 상세 원인 분석 및 해결 리포트Linear/Jira 티켓 상태 자동 업데이트재발 방지를 위한 모니터링 임계치 최적화 제안
자율 해결 모드 (Autopilot)
분석 후 즉시 코드 수정을 제안하고 PR을 생성하여 엔지니어의 최종 승인을 대기합니다.
협업형 디버깅 (Copilot)
Slack 내에서 AI와 대화하며 추가 로그를 조회하거나 특정 가설을 검증하는 인터랙티브 조사 프로세스입니다.
지식 베이스 강화
조사된 이슈를 내부 문서(Notion/Confluence)에 자동으로 요약 기록하여 팀의 지식 자산으로 전환합니다.
핵심 차별점: 관측 데이터(Observability)와 소스 코드를 직접 연결하여 단순 요약을 넘어 즉시 병합 가능한 코드 해결책을 제시하는 AI 온콜 엔지니어입니다.
주요 기능
- 멀티모달 관측 데이터(로그·메트릭·트레이스) 및 코드베이스 교차 분석
- Slack 기반 대화형 장애 조사 및 디버깅
- 단위 테스트가 포함된 자동 PR 생성
- Sentry, Datadog, PagerDuty 등 기존 스택과의 즉시 연동
- 15분 이내 코드 변경 없이 설정 완료
- SOC2 Type II·HIPAA 준수 및 데이터 논리적 격리
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 가장 큰 장점은 장애 발생 시 엔지니어가 수십 개의 모니터링 탭을 오가며 데이터를 대조하는 시간을 획기적으로 단축해 평균 복구 시간(MTTR)을 줄여준다는 것입니다. 특히 최근 변경된 커밋과 장애 지표를 즉각 연결해주는 컨텍스트 파악 능력이 뛰어나며, Slack 내에서 대화형으로 추가 조사를 지시할 수 있어 기존 워크플로우에 자연스럽게 스며듭니다. 단순 알림 전달을 넘어 해결 가능한 PR까지 제시하므로 온콜 담당자의 심리적 압박을 크게 완화해줍니다.
- 파편화된 데이터에서 인사이트 추출 시간이 주/일에서 초 단위로 단축됨
- 지원 티켓과 CRM 데이터 연동으로 위험 매출 자동 산출 및 고가치 고객 식별 가능
- 빌드 가능하고 팀 표준 준수하는 머지 준비 완료 PR을 생성해 줌
- 온콜 런북 자동화로 MTTR 감소 및 알림에 대한 즉각 수정 계획 제공
- Intercom, Slack, Sentry, PagerDuty 등 사일로 플랫폼 간 연결로 단일 근본 원인 분석 제공
- 맞춤형 온보딩과 30일 무료 파일럿으로 초기 설정 리스크 없음
단점
- AI가 생성한 수정 코드를 프로덕션 환경에 반영하기 전 반드시 엔지니어의 정밀한 검토가 필요하며, 복잡한 비즈니스 로직이 얽힌 장애의 경우 AI가 잘못된 원인을 지목하는 환각 현상이 발생할 수 있습니다. 또한 보안에 민감한 기업의 경우 전체 소스 코드와 내부 로그 데이터에 대한 접근 권한을 서드파티 AI에 부여해야 한다는 점이 큰 진입장벽이 됩니다. 로그 구조화나 분산 트레이싱이 사전에 잘 구축되지 않은 환경에서는 AI의 분석 정밀도가 떨어진다는 실질적인 한계도 존재합니다.
- Startup 플랜은 월 20회 조사와 최대 3명 사용자 제한으로 활발한 팀에 부족
- 기본 티어 월 500회 상호작용 제한은 대량 B2C 스타트업에 부족할 수 있음
- 대규모 복잡한 코드베이스에서 AI가 핵심 세부사항 놓치거나 의미 오해 가능성
- 미지원 기술 스택의 경우 새 통합 구축에 며칠 소요될 수 있음
- 완전 셀프서비스가 아니며 15분 데모 예약이 필요한 초대 기반 접근 방식
가격 정보
부분 무료시작 가격: 월 200달러부터
Startup, Growth, Enterprise 플랜으로 나뉘어 있으나 상세 가격은 문의를 통해 확인해야 한다. Startup 플랜은 최대 3명의 사용자와 월 20건의 조사를 지원하며, 모든 플랜에 30일간의 무료 체험 기간이 포함된다.
정보 확인일:
활용 사례
- 온콜 알림 자동 조사 및 근본 원인 분석
- Slack이나 Linear에서 보고된 버그 자동 해결
- 병합 가능한 코드 수정 PR 자동 생성
- 고객 피드백 기반 신규 기회 발굴 및 ARR 산정
- 반복적인 유지보수 작업 자동화
대상 사용자
온콜 이슈를 신속히 해결해야 하는 엔지니어링 팀MTTR 단축이 중요한 스타트업 및 SaaS 기업고객 피드백을 제품에 반영하려는 PM 및 CS 리더
연동 서비스
SlackGitHubJiraSentryPagerDutyLinearAsanaClickUp
태그
코드 생성자동화개발자 도구API클라우드
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