Middleware Observability Platform

OpsAI beobachtet Anwendungen, Infrastruktur, Datenbanken, Container, Logs und LLM-Projekte gleichzeitig und verknüpft die Funde über diese Signale hinweg. Der Mehrwert beginnt nach dem Alarm: Der Agent benennt eine wahrscheinliche Ursache, schlägt einen Fix vor und kann eine Pull-Request mit der Änderung öffnen. Die Fehlererkennung kostet nichts, die Ursachenanalyse wird pro Token abgerechnet, Sie können die Alarme also eingeschaltet lassen, auch wenn Sie die KI nicht bei jeder Störung dabeihaben wollen.

Das APM-Modul schreibt Spans in Echtzeit mit und verfolgt einen Request vom API-Endpunkt bis in die berührten Datenbanken. Kontinuierliches Profiling zeigt, welche Funktion CPU verbrennt, und beantwortet damit eine andere Frage als ein langsamer Trace: Der Trace sagt, wo die Zeit hin ist, das Profil sagt, welcher Code sie verbraucht hat. Traffic-Maps und Abhängigkeitsansichten helfen, wenn Sie einen Ausfall jemandem außerhalb der Technik erklären müssen.

Logs kommen aus jeder JSON-Quelle herein, Sie müssen die Ausgabe vor dem Versand also nicht umformatieren. Die Suche läuft über Attribute, unscharfen Abgleich oder reguläre Ausdrücke, und während eines Deployments lässt sich die Live-Ansicht pausieren und fortsetzen. QueryGenie übersetzt eine Anfrage in normaler Sprache in eine Abfrage, was allen hilft, die nicht täglich strukturierte Queries schreiben. Maskierung sensibler Daten und eigene Attribut-Extraktion passieren vor dem Speichern, ein Punkt, der bei Logs mit Kundendaten zählt.

Infrastrukturmonitoring und Kubernetes-Monitoring teilen sich denselben Agenten. Automatische Instrumentierung deckt Hosts, Kubernetes-Cluster, Linux-Knoten und Cloud-Dienste ab, ohne Skript pro Maschine. Cluster-Zustand, CRDs und Netzwerkrichtlinien stehen in einer Ansicht, dazu ECS-Details für containerisierte Workloads. Einen CPU-Spike mit der verursachten Latenz zu verbinden, ist der Ablauf, für den das Produkt gebaut wurde, und genau dieser Teil fällt Teams zuerst auf.

Das Real-User-Monitoring erfasst, was Besucher in Web- und Mobile-Apps tatsächlich erleben, und verbindet ein langsames Laden mit dem Backend-Trace, das es verursacht hat. In der Sitzungswiedergabe schauen Sie sich die Sitzung neben den Netzwerkdaten an, statt Nutzer bitten zu müssen, ihr Erlebnis zu beschreiben. Datenschutzkontrollen anonymisieren Felder und begrenzen die Aufzeichnung, das macht die Funktion in Produkten mit personenbezogenen Daten nutzbar.

Synthetische Tests und Browsertests sitzen im selben Modul. Synthetische Checks senden HTTP-, UDP-, DNS- und WebSocket-Anfragen von mehreren Standorten nach Zeitplan, mit vollständigem Request und Response. Browsertests spielen einen Nutzerweg durch, etwa einloggen und bezahlen, und laufen auf mehreren Browsern und Geräteprofilen. Zusammen decken sie die Lücke ab, die serverseitiges Monitoring nicht sieht: ob der Dienst von außen erreichbar und bedienbar ist.

Das Datenbankmonitoring geht bis auf die Ebene einzelner Queries bei MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra und Aurora und verfolgt CPU, Speicher, Disk und Durchsatz neben den Abfragen. Das LLM-Modul misst Latenz, Tokenverbrauch, Kosten, Antwortqualität und Fehler bei Prompts, Agenten und mehrstufigen Abläufen und verbindet einen teuren oder fehlschlagenden KI-Aufruf mit dem Trace und der Sitzung, die ihn ausgelöst haben.