Middleware

Middleware AI란?

Middleware AI는 풀스택 클라우드 옵저버빌리티 플랫폼으로, 인프라스트럭처, 로그, APM, 분산 추적 데이터를 한곳에 통합해 운영 가시성을 극대화합니다. AI 기반 이상 탐지와 자동 상관분석으로 경보 노이즈를 줄이고 근본 원인 파악(RCA)을 가속해 MTTR을 단축합니다. 실시간 데이터 스트리밍과 고성능 쿼리를 통해 배포, 오토스케일링, 트래픽 급증 같은 변화를 즉시 파악하고, 맞춤형 대시보드로 핵심 지표와 SLO를 시각화할 수 있습니다. Kubernetes와 멀티클라우드 환경을 포함한 현대적 애플리케이션 스택에 폭넓게 대응하며, 역할 기반 접근 제어와 데이터 보호 등 보안 기능을 갖춰 팀 간 협업과 대규모 확장을 안전하게 지원합니다.

Middleware AI의 주요 기능

• 인프라 모니터링: VM, 컨테이너, Kubernetes 리소스 등 시스템 지표를 통합 관찰하고 용량·성능 추세를 파악합니다.
• 로그 관리: 다양한 소스의 로그를 수집·정규화·검색하며 실시간 스트리밍 분석과 보존 정책을 지원합니다.
• APM과 분산 추적: 서비스 맵, 트랜잭션 지연·오류율을 추적하고 로그·메트릭과의 코릴레이션으로 원인 분석을 가속합니다.
• AI 기반 이상 탐지: 베이스라인 학습과 자동 임계치로 이상 징후를 조기 포착하고 불필요한 알림을 줄입니다.
• 실시간 알림과 인시던트 대응: 조건 기반 경보, 라우팅, 승급 체계를 구성해 장애 대응 시간을 단축합니다.
• 대시보드와 쿼리: 사전 템플릿과 커스텀 위젯으로 KPI를 시각화하고 애드혹 분석을 수행합니다.
• 보안·거버넌스: 역할 기반 접근 제어와 감사 추적 등으로 데이터 접근을 통제합니다.
• 확장성과 통합: 멀티클라우드·마이크로서비스 환경과 다양한 시스템 통합으로 대규모 수집에도 안정적으로 확장됩니다.
• 비용 인사이트: 리소스 사용과 로그·트레이스 볼륨을 분석해 비용 최적화 기회를 제시합니다.

Middleware AI를 사용할 사람

대규모 분산 시스템을 운영하는 SRE, DevOps, 플랫폼 엔지니어, 백엔드 개발자에게 적합합니다. 또한 전사 가시성과 안정성을 중시하는 IT 운영팀과 서비스 품질을 관리하는 제품·기술 리더, 규제·보안을 고려해야 하는 기업 환경에도 유용합니다. 스타트업의 빠른 배포 주기부터 엔터프라이즈의 멀티클라우드·하이브리드 인프라까지, 로그·메트릭·트레이스를 한 화면에서 분석해 장애 예방과 성능 최적화를 원하는 모든 팀에 도움이 됩니다.

Middleware AI 사용 방법

1. 회원가입 후 워크스페이스를 생성합니다.
2. 에이전트를 설치하거나 클라우드 계정을 연결해 메트릭·로그·트레이스 수집을 활성화합니다.
3. 애플리케이션에 APM/분산 추적 SDK 또는 자동 계측을 적용해 트랜잭션 데이터를 보냅니다.
4. 로그 소스(애플리케이션, 시스템, 컨테이너 등)를 등록하고 파서·태그 규칙을 설정합니다.
5. 대시보드 템플릿을 불러와 핵심 KPI와 SLO를 시각화하고 필요한 위젯을 추가합니다.
6. 경보 조건과 라우팅 규칙을 정의하고 알림 채널(이메일·협업 도구)을 연결합니다.
7. AI 이상 탐지 기준을 점검해 베이스라인을 학습시키고 임계치를 튜닝합니다.
8. 이슈 발생 시 서비스 맵, 트레이스, 로그를 상호 연계 분석해 원인을 규명하고 후속 조치를 기록합니다.

Middleware AI의 산업별 활용 사례

SaaS 기업은 빈번한 배포 중 성능 회귀를 실시간으로 감지하고 롤백 결정을 빠르게 내릴 수 있습니다. 전자상거래에서는 트래픽 피크 시간대의 결제 오류율과 지연을 분산 추적으로 추적해 전환율 저하를 최소화합니다. 핀테크·결제 서비스는 거래 지연 및 실패 패턴을 조기 탐지하고 감사 추적을 강화합니다. 게임·미디어 스트리밍은 지역·기기별 지연을 가시화해 QoE를 개선하며, 제조·IoT 환경은 장비 텔레메트리 로그와 시스템 지표를 상관분석해 예지 정비와 다운타임 감소에 기여합니다.

Middleware AI 요금제

요금 구조와 제공 혜택은 공식 웹사이트의 최신 정보를 확인하는 것이 가장 정확합니다. 일반적으로 옵저버빌리티 도구는 수집 데이터 볼륨(예: GB 단위) 또는 리소스 수(호스트·컨테이너 등)에 기반해 과금하는 모델이 활용됩니다. 무료 체험이나 평가 플랜 제공 여부는 시기와 지역에 따라 달라질 수 있으므로 도입 전에 문의·확인을 권장합니다.

Middleware AI의 장점과 단점

Middleware AI 관련 자주 묻는 질문

• 기존 모니터링 도구와 무엇이 다른가요?

  Middleware AI는 로그·메트릭·트레이스를 단일 플랫폼에서 상관분석하고, AI 기반 이상 탐지로 신호 대 잡음비를 개선해 문제 원인 파악을 빠르게 돕는 점이 강점입니다.

• 에이전트 없이도 사용할 수 있나요?

  환경에 따라 에이전트 설치, 클라우드 계정 연동, 애플리케이션 SDK 계측 등 여러 수집 방식이 제공될 수 있습니다. 목표와 인프라 유형에 맞는 방식을 선택하면 됩니다.

• 온프레미스나 하이브리드 환경도 모니터링할 수 있나요?

  하이브리드·멀티클라우드 가시성을 지향하며, 지원 범위와 배포 옵션은 버전 및 라이선스에 따라 달라질 수 있으니 공식 자료를 확인하세요.

• 데이터 보존 기간과 비용은 어떻게 관리하나요?

  보존 기간, 인덱싱 정책, 샘플링 등으로 저장 비용을 최적화하는 방법이 일반적으로 제공됩니다. 워크로드 특성에 맞게 정책을 설계하는 것이 좋습니다.

• AI 이상 탐지 정확도는 조정할 수 있나요?

  임계치, 민감도, 제외 규칙 등을 조정해 오탐을 줄이고 중요한 이벤트에 집중하도록 튜닝할 수 있습니다.

• 보안과 접근 제어는 어떻게 보장되나요?

  역할 기반 접근 제어와 감사 기능 등으로 권한을 세분화할 수 있습니다. 구체적인 보안 인증·규정 준수 범위는 공식 문서를 통해 확인하시기 바랍니다.