Middleware Observability Platform

OpsAI surveille en même temps les applications, l'infrastructure, les bases de données, les conteneurs, les journaux et les projets de LLM, puis croise ce qu'il trouve entre ces signaux. L'intérêt commence après l'alerte : il désigne une cause probable et propose un correctif, et il peut ouvrir un pull request avec la modification. La détection d'erreurs ne coûte rien et l'analyse de cause racine est facturée au token, donc vous pouvez garder les alertes actives même si vous ne voulez pas d'IA sur chaque incident.

Le module APM enregistre les traces en temps réel et suit une requête depuis le point d'accès de l'API jusqu'aux bases de données qu'elle touche. Le profilage continu montre quelle fonction brûle du processeur, ce qui répond à une autre question qu'une trace lente : la trace dit où le temps est passé, le profil dit quel code l'a dépensé. Les cartes de trafic et les vues de dépendances servent à expliquer une panne à qui n'est pas ingénieur.

Les journaux arrivent depuis n'importe quelle source JSON, sans reformater la sortie avant l'envoi. Vous cherchez par attribut, en correspondance approximative ou par expression régulière, et vous mettez la vue en direct en pause pendant un déploiement. QueryGenie traduit une demande en langage naturel en requête, ce qui aide ceux qui n'écrivent pas de requête structurée tous les jours. Le masquage des données sensibles et l'extraction d'attributs propres se font avant le stockage, un point qui compte si vos journaux contiennent des données clients.

L'instrumentation automatique couvre les serveurs, les clusters Kubernetes, les nœuds Linux et les services cloud sans script par machine. Santé du cluster, CRD et politiques réseau s'affichent dans une seule vue, avec un détail de niveau ECS pour les charges conteneurisées. Relier un pic de processeur à la latence qu'il a provoquée est le parcours pour lequel le produit a été conçu, et c'est la partie que les équipes remarquent en premier.

La supervision des utilisateurs réels capture ce que vivent réellement les visiteurs du site ou de l'app mobile, puis relie un chargement lent à la trace backend qui l'a causé. La lecture de sessions vous laisse regarder la session à côté des données réseau au lieu de demander à un utilisateur de décrire ce qu'il a vu. Les contrôles de confidentialité anonymisent les champs et limitent ce qui est capturé, ce qui rend la fonction utilisable dans des produits qui manipulent des données personnelles.

Les tests synthétiques lancent des requêtes HTTP, UDP, DNS et WebSocket depuis plusieurs localisations selon un planning, avec le détail complet de la requête et de la réponse. Les tests navigateur rejouent un parcours utilisateur, comme se connecter puis payer, sur plusieurs navigateurs et profils d'appareils. Ensemble, ils couvrent ce que la supervision côté serveur ne voit pas : si le service est joignable et utilisable depuis l'extérieur.

La supervision des bases de données descend au détail de chaque requête sur MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra et Aurora, et suit processeur, mémoire, disque et débit à côté des requêtes elles-mêmes. Le module LLM mesure latence, consommation de tokens, coût, qualité de réponse et erreurs sur les prompts, les agents et les flux à plusieurs étapes, puis relie un appel IA coûteux ou en échec à la trace et à la session qui l'ont produit.