미들웨어

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Middleware

클라우드 인프라 전 계층 데이터를 통합하고 AI SRE 에이전트로 장애를 자동 진단·수정하는 관찰성 플랫폼

무료 + 유료WebDesktopAPILLM 기반
웹사이트 방문하기middleware.io
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소개

Middleware는 인프라·APM·로그·트레이스·RUM 데이터를 통합하고, AI SRE 에이전트(OpsAI)를 통해 장애 근본 원인을 자동 진단하며 수정 PR까지 생성하는 OpenTelemetry 네이티브 풀스택 관찰성 플랫폼입니다. 단일 명령어로 설치가 가능하며 Kubernetes, 서비스 맵, Synthetic 모니터링, Real User Monitoring(RUM)을 하나의 타임라인에서 통합 관리할 수 있습니다. 2026년 1월 최대 릴리스를 통해 자동 계측 간소화, 엔드포인트 모니터링, AI 기반 워크플로우 등 대규모 업데이트가 이루어졌습니다.

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

  • AI SRE 에이전트(OpsAI) 기반 자동 근본 원인 분석 및 수정 PR 생성
  • OpenTelemetry 자동 계측 및 데이터 마스킹
  • 실시간 분산 추적 및 서비스 맵 시각화
  • Synthetic 및 Real User Monitoring(RUM) 통합
  • Observability Pipeline으로 텔레메트리 필터링·비용 최적화
  • LLM 서비스 성능·비용 모니터링(LLM Observability)

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

  • OpenTelemetry를 기반으로 설계되어 특정 플랫폼에 종속되지 않고 유연하게 데이터를 수집할 수 있으며, 대시보드 UI가 직관적이라 전문 관찰 도구에 익숙하지 않은 개발자도 쉽게 적응할 수 있습니다. 특히 장애 발생 시 단순한 알람을 넘어 GPT-4가 구체적인 원인 분석과 수정 코드를 제안해주어 실제 대응 시간을 유의미하게 줄여준다는 평가를 받습니다. 또한 중소규모 팀이 부담 없이 시작할 수 있는 무료 플랜을 제공하여 초기 도입 장벽이 낮다는 점이 큰 장점입니다.
  • 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

  • 시장에 출시된 지 비교적 오래되지 않아 Datadog 수준의 방대한 서드파티 통합 생태계나 커뮤니티 레퍼런스를 확보하는 데 한계가 있습니다. AI 기반의 원인 분석 기능은 표준적인 환경에서는 강력하지만, 기업 고유의 복잡한 레거시 환경에서는 때때로 일반적인 수준의 답변만 내놓는 경우가 발생합니다. 또한 데이터 수집량과 저장 용량에 따라 비용이 선형적으로 증가하는 구조이므로, 대량의 로그 데이터가 발생하는 환경에서는 예산 초과를 방지하기 위한 정교한 관리가 필요합니다.
  • 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

무료 + 유료시작 가격: 월 100GB 데이터 무료 (이후 데이터당 $0.30/GB 과금)

Free Forever: 월 100GB 데이터·1,000 RUM 세션·20,000 Synthetic 체크 제공. Pay-as-you-go: 메트릭·로그·트레이스 GB당 $0.30, RUM 1,000 세션당 $1, Synthetic 5,000 체크당 $1. 인프라 모니터링은 호스트당 월 $10부터 시작하며, 대규모 환경은 Enterprise 맞춤 플랜을 통해 볼륨 할인 및 전담 지원을 받을 수 있습니다.

가격표 확인하기

정보 확인일:

활용 사례

  • 분산 시스템 장애 발생 시 AI로 근본 원인 즉각 파악
  • Kubernetes 클러스터 인프라 모니터링 및 이상 탐지
  • LLM 기반 서비스의 성능과 비용 실시간 추적
  • 데이터 폭증 환경에서 텔레메트리 비용 최적화
  • 사용자 경험(RUM)과 백엔드 성능 통합 분석

대상 사용자

DevOps 및 SRE 엔지니어클라우드 인프라 관리자풀스택 소프트웨어 개발자플랫폼 엔지니어링 팀

태그

데이터 분석자동화클라우드개발자 도구엔터프라이즈

검증 근거

회사·가격·기능 정보는 아래 원문과 최근 검증 기록을 기준으로 표시합니다. 서로 다른 출처가 충돌하면 공식 원문과 최신 검증값을 우선합니다.

최근 검증 2026. 09. 10.검증 출처 1개

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