문제 해결까지 지원하는 AI SRE 에이전트를 갖춘 풀스택 옵저버빌리티
월간 웹사이트 방문 수 추정치
이 도메인의 Similarweb 추정치이며 활성 사용자 수가 아닙니다. 관측 데이터가 있는 월만 표시하며 수집일과 집계 월을 구분합니다.
수집일 2026. 11. 11.
에디터가 매긴 5점 만점 평가이며, 사용자 평점의 평균이 아닙니다. 이 페이지의 관점들은 제품 정보를 바탕으로 AI가 정리한 것이며, 실제 사용자 후기가 아닙니다.
2026-11-11에 검증된 OpenAITools.app 텔레메트리에 따르면, Middleware(middleware.io)은(는) AI 모니터링에 색인된 AI 플랫폼으로 월 3.6만회 방문을 기록 중이며, 전월 대비 트래픽 변화량은 -5.05천(-12.3%)입니다. 주요 지리적 시장은 인도(트래픽 점유율 27.3%)이며, 무료+유료, 가격 문의 가격 모델로 운영됩니다. 월간 트래픽 기준 주요 경쟁 대안으로는 Datadog (월 517.58만회 방문), Arize AI (월 24.9만회 방문), honeyhive.ai (월 8.84천회 방문) 등이 있습니다.
OpsAI 에이전트 덕분에 장애 나기 전에 메모리 누수 잡았습니다.
로그 수집량 늘어나면 과금이 좀 매워요.
실제 사이트 점검, 요금 구조, 동일 카테고리 기준을 바탕으로 AI가 재구성한 참고 관점이며 개별 실사용자의 후기가 아닙니다.
인프라, APM, RUM 신호를 넘나들며 프로덕션 문제를 감지·조사하고 자동 수정을 지원하는 AI 에이전트.
AWS, Azure, GCP, Kubernetes의 서버, 컨테이너, 서버리스 워크로드, 클라우드 서비스를 한곳에서 모니터링.
AI 지원으로 대용량 로그를 상관 분석하고 조회해 수작업 로그 탐색에 의존하지 않고 디버깅합니다.
애플리케이션 성능을 추적하고 느린 요청을 추적하며 데이터베이스와 엔드포인트 동작을 종단 간 확인.
기존 스택 텔레메트리와 함께 LLM 애플리케이션의 호출, 지연, 비용, 품질을 모니터링하고 평가.
Middleware는 보통 여러 도구에 흩어져 있는 옵저버빌리티 신호를 한곳에 모읍니다. 인프라 모니터링은 AWS, Azure, GCP, Kubernetes의 서버, 컨테이너, 서버리스 함수, 관리형 클라우드 서비스를 대상으로 합니다. APM은 애플리케이션 성능을 추적하고 느린 요청을 코드 경로까지 파고들며, AI 보조 검색을 갖춘 로그 모니터링은 대용량 로그 디버깅을 현실적으로 만들어 줍니다. 실제 사용자 모니터링과 합성 모니터링은 실제 사용자와 테스트 프로브의 경험을 바깥에서 보여줍니다.
차별점의 핵심은 OpsAI입니다. 이상 징후를 감지할 뿐 아니라 신호 간 상관관계를 분석하고 수정 방안을 제시하는 AI SRE 에이전트입니다. 벤더는 도입 고객이 디버깅과 해결에 쓰는 시간을 크게 줄였다고 밝히며, 단순히 엔지니어에게 호출을 보내는 것이 아니라 '프로덕션에서 문제를 고치는' 것을 목표로 합니다. LLM 옵저버빌리티는 같은 접근을 AI 애플리케이션으로 확장해 프로덕션 모델 호출을 모니터링하고 평가할 수 있게 합니다.
운영 측면에서는 통합 대시보드, 알림, 쿼리 언어, 노트북, 세션 리플레이, 오류 추적, 지속적 프로파일링, SLO 모니터링을 제공합니다. 일반적인 클라우드 및 Kubernetes 환경과 연동하며 Datadog, New Relic, Dynatrace, Grafana, Coralogix의 대안으로 자리매김합니다. 무료 등급으로 시작하기 쉽고, 더 큰 데이터 규모와 지원이 필요하면 유료 및 엔터프라이즈 플랜을 이용할 수 있습니다.
OpsAI로 인프라·로그·트레이스의 알림을 상관 분석해 트리아지 대신 수정에 시간을 씁니다.
클러스터, 컨테이너, 관리형 서비스 텔레메트리를 하나의 대시보드로 모으고 알림과 SLO를 공유합니다.
실제 사용자 모니터링에 세션 리플레이와 오류 추적을 결합해 프로덕션에서 사용자가 겪는 일을 이해합니다.
LLM 옵저버빌리티로 프로덕션 모델 호출의 지연, 비용, 품질을 나머지 스택과 함께 추적합니다.
동일한 주요 카테고리에 속한 경쟁 AI 도구의 나란히 보는 텔레메트리 비교
| 순위 | AI 도구 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 직접 유입 비중 | 가격 | 일대일 비교 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Middleware | 3.6만 | -12.3% | 직접 유입 25% | 무료+유료, 가격 문의 | 현재 도구 |
| 1 | Datadog | 517.58만 | -4.8% | 직접 유입 53% | 무료+유료, 무료 체험, 유료, 가격 문의, 무료 | vs Datadog |
| 2 | Arize AI | 24.9만 | +3.2% | 직접 유입 43% | 유료, 가격 문의 | vs Arize AI |
| 3 | honeyhive.ai | 8.84천 | -52.5% | 직접 유입 79% | 무료+유료, 가격 문의 | vs honeyhive.ai |
| 4 | Fiddler AI | 4.42만 | -10.2% | 직접 유입 21% | 가격 문의 | vs Fiddler AI |
| 5 | Maxim AI | 12.14만 | +10% | 직접 유입 32% | Contact for Pricing, Free Open Source | vs Maxim AI |
| 6 | Raindrop | 4.28만 | -18.4% | 직접 유입 55% | 무료 체험, 유료, 가격 문의 | vs Raindrop |
특화 강점클라우드 규모 엔지니어링 팀을 위한 통합 옵저버빌리티·보안·인시던트 대응 플랫폼
무료 / 오픈소스프로덕션 AI를 위한 에이전트 관측성, 평가 및 지속적 개선 플랫폼
운영 환경의 AI 에이전트를 관측·평가·모니터링
특화 강점신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 에이전트와 모델을 위한 컨트롤 플레인
무료 / 오픈소스Maxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, and production observability.
무료 / 오픈소스Maxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, and production observability.
Openlayer is a platform that tests AI systems before release, monitors them in production, and enforces policy and compliance requirements across every model and agent your company runs.
무료 / 오픈소스TraceRoot is an open-source, Y Combinator-backed observability platform that continuously improves AI agents using evidence from real production traffic. It traces every model and tool call, detects failing runs with LLM judges, groups them into root-cause signals, and lets a background coding agent reproduce and patch bugs against your GitHub repo.
무료 / 오픈소스TraceRoot is an open-source, Y Combinator-backed observability platform that continuously improves AI agents using evidence from real production traffic. It traces every model and tool call, detects failing runs with LLM judges, groups them into root-cause signals, and lets a background coding agent reproduce and patch bugs against your GitHub repo.
무료 / 오픈소스스스로 개선되는 AI 에이전트를 구축·시뮬레이션·평가·모니터링
무료 / 오픈소스스스로 개선되는 AI 에이전트를 구축·시뮬레이션·평가·모니터링
특화 강점AI 엔지니어링 팀을 위한 협업 레이어
조직 전체의 LLM 평가, 관측성, 레드팀 테스트 기준을 통일
