Middleware Observability Platform
Middleware · 코딩
Middleware는 로그, 메트릭, 트레이스, 실제 사용자 세션을 하나의 타임라인에 모으고, AI 에이전트로 장애 원인을 찾아 수정안까지 제시하는 클라우드 관측성 플랫폼이다.
Middleware Observability Platform 소개
About
Middleware란
Middleware Observability Platform은 Kubernetes, 가상 머신, 매니지드 데이터베이스 위에서 애플리케이션을 운영하는 엔지니어링 팀을 위한 모니터링 서비스다. 메트릭 도구, 로그 도구, 애플리케이션 모니터링 도구를 따로 사는 대신 에이전트 하나를 설치하면 모든 정보가 같은 화면에 뜬다. 느린 API 호출, 오류 로그, 사용자 세션 재생이 같은 요청 컨텍스트로 나란히 놓이는 이 타임라인은 장애가 났을 때 진가를 발휘한다.
운영사는 같은 이름의 Middleware로, Netflix, DigitalOcean, Google, Cisco를 거친 엔지니어들이 2022년에 세웠다. 데이터는 호스트 에이전트, 언어별 SDK, 서드파티 연동으로 들어오고 OpenTelemetry도 지원한다. 이미 돌리고 있는 수집기와 다른 업체 에이전트를 그대로 붙일 수 있다는 뜻이다. 과금은 사용량 기반이고, 내세우는 강점은 기능 목록이 아니라 총소유비용이다.
한계는 처음에 알아두는 편이 좋다. 호스팅 서비스라 자체 클라우드 반입 옵션을 계약하지 않으면 데이터가 사내망 밖으로 나간다. 깊은 컴플라이언스 절차와 긴 보관 기간은 별도 계약에 붙는다. AI 에이전트는 핵심 모니터링보다 늦게 나왔으므로 변경 관리가 엄격한 팀은 자동 풀 리퀘스트 기능을 충분히 살펴본 뒤 켜는 게 좋다.
시작하기
- app.middleware.io에서 계정을 만들고 Google, GitHub, 이메일, Okta SSO, Microsoft Entra ID 중 하나로 로그인한다.
- 설치 페이지를 열고 프로젝트의 MW_API_KEY와 MW_TARGET 값을 복사한다.
- 환경에 맞는 방식을 고른다. Kubernetes DaemonSet, Linux용 호스트 에이전트, Java나 Python, Node.js SDK, 또는 AWS, Azure, Prometheus, Datadog 연동 중에서 선택한다.
- 에이전트를 배포하고 몇 분 안에 대시보드로 데이터가 들어오는지 확인한다.
- 팀에 중요한 신호로 뷰와 알림을 만들고, 그다음에 OpsAI 이상 탐지를 켠다.
제품 정보
Middleware Observability Platform의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.
추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- DevOps와 SRE 팀
- 예산이 빠듯한 스타트업
- LLM 기능을 만드는 백엔드 개발자
작업
- 느린 엔드포인트의 원인 찾기
- Kubernetes 클러스터 건강 유지
- 데이터베이스 쿼리 추적
- 외부에서 API가 응답하는지 확인
활용 상황
- 새벽 2시 운영 장애
- 출시 주간의 트래픽 급증
- 매달 비용 점검
주요 기능
OpsAI 탐지 및 수정 에이전트
OpsAI는 애플리케이션, 인프라, 데이터베이스, 컨테이너, 로그, LLM 앱을 동시에 지켜보고 찾은 징후를 신호끼리 맞춰본다. 가치는 알림 다음 단계에 있다. 유력한 원인을 짚고 수정안을 내며, 변경 내용을 담은 풀 리퀘스트까지 열 수 있다. 오류 탐지 자체는 무료이고 원인 분석은 토큰 단위로 과금되므로, 모든 장애에 AI를 돌리고 싶지 않은 팀도 알림은 켜 둘 수 있다.
애플리케이션 성능 모니터링
APM 모듈은 스팬을 실시간으로 기록하고 요청을 API 엔드포인트에서 그 요청이 건드린 데이터베이스까지 따라간다. 지속 프로파일링은 어떤 함수가 CPU를 태우는지 보여주며, 이는 느린 트레이스와 다른 질문에 답한다. 트레이스는 시간이 어디로 갔는지, 프로파일은 어느 코드가 그 시간을 썼는지 말해준다. 트래픽 맵과 의존성 뷰는 장애를 비엔지니어에게 설명할 때 쓸모가 있다.
QueryGenie를 곁들인 로그 관리
로그는 어떤 JSON 소스에서도 들어오므로 보내기 전에 형식을 다시 맞출 필요가 없다. 속성 일치, 유사 일치, 정규식으로 검색할 수 있고 배포 중에는 실시간 보기를 잠시 멈출 수 있다. QueryGenie는 자연어 요청을 쿼리로 바꿔 주며, 구조화 쿼리를 매일 쓰지 않는 사람에게 도움이 된다. 민감 정보 마스킹과 사용자 정의 속성 추출은 저장 전에 이뤄지는데, 로그에 고객 데이터가 섞여 있을 때 중요한 부분이다.
인프라 및 Kubernetes 모니터링
자동 계측이 호스트, Kubernetes 클러스터, Linux 노드, 클라우드 서비스를 머신마다 스크립트를 짤 필요 없이 덮는다. 클러스터 상태, CRD, 네트워크 정책이 한 뷰에 모이고 컨테이너 워크로드에는 ECS 수준 세부 정보도 붙는다. CPU 급등을 그것이 유발한 지연과 연결하는 작업은 이 제품이 처음부터 겨냥한 흐름이고, 팀이 가장 먼저 체감하는 부분이기도 하다.
실제 사용자 모니터링과 세션 재생
실제 사용자 모니터링은 웹과 모바일 앱 방문자가 실제로 겪은 일을 기록하고 느린 페이지 로딩을 그것을 일으킨 백엔드 트레이스에 연결한다. 세션 재생을 쓰면 사용자에게 상황을 설명해 달라고 하지 않고 화면과 네트워크 데이터를 나란히 볼 수 있다. 개인정보 제어로 항목을 익명화하고 수집 범위를 줄이므로 개인정보를 다루는 제품에서도 쓰기 편하다.
합성 테스트와 브라우저 테스트
합성 검사는 HTTP, UDP, DNS, WebSocket 요청을 여러 지역에서 일정에 따라 보내고 요청과 응답 전체를 남긴다. 브라우저 테스트는 로그인 후 결제 같은 사용자 여정을 스크립트로 만들고 여러 브라우저와 기기 프로필에서 돌린다. 둘을 합치면 서버 측 모니터링이 놓치는 부분, 즉 외부에서 서비스에 닿을 수 있고 쓸 수 있는지를 메운다.
데이터베이스 및 LLM 관측성
데이터베이스 모니터링은 MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, Aurora의 쿼리 단위까지 들어가 CPU, 메모리, 디스크, 처리량을 쿼리와 함께 추적한다. LLM 모듈은 프롬프트, 에이전트, 여러 단계 워크플로의 지연 시간, 토큰 사용량, 비용, 응답 품질, 오류를 측정하고, 비싸지거나 실패한 AI 호출을 그것을 만들어 낸 트레이스와 세션에 연결한다.
장단점
장점
- 에이전트 하나와 화면 하나로 로그, 메트릭, 트레이스, 인프라, 실제 사용자 모니터링, 합성 테스트, LLM 데이터를 다루므로 장애 한복판에서 도구를 바꿀 일이 없다.
- OpenTelemetry 기반 수집이라 기존 수집기, Datadog 에이전트, Prometheus 설정에서 데이터를 그대로 흘려보낼 수 있다.
- 사용량 과금이 100GB 데이터와 무제한 사용자를 포함한 무료 등급에서 시작하므로 비용이 인원이 아니라 텔레메트리 양을 따라간다.
- 데이터 파이프라인에서 시끄러운 로그 소스를 저장 전에 걸러낼 수 있어 청구서와 검색 결과를 함께 관리할 수 있다.
- OpsAI의 오류 탐지는 무료이고 제안된 코드 변경은 풀 리퀘스트를 거치므로 리뷰어가 최종 판단을 쥔다.
단점
- 호스팅 플랫폼이라 별도 계약으로 자체 클라우드 반입을 선택하지 않으면 데이터가 사내망 밖으로 나간다.
- 무료 등급은 데이터를 14일, 사용량 기반 요금제는 기본 30일만 보관한다. 감사 후 1년 치를 되돌아봐야 하는 팀에는 짧다.
- 자동 복구와 코드 변경 제안은 규제가 강한 환경에서 실제 위험을 동반하므로 많은 팀이 처음에는 꺼 두게 된다.
- LLM 관측성은 핵심 APM과 로그보다 나중에 나온 모듈이라, 오래 운영해 온 경쟁사보다 깊은 연동 수는 적을 수 있다.
자주 묻는 질문
Middleware는 인프라, 컨테이너, Kubernetes, 애플리케이션 트레이스, 로그, 데이터베이스, 실제 사용자 세션, 합성 검사, LLM 애플리케이션을 모니터링한다. 모든 것이 요청 컨텍스트로 이어진 하나의 타임라인에 모여서, 사용자 불만에서 문제를 일으킨 쿼리까지 따라갈 수 있다.
관련 콘텐츠
Middleware Observability Platform와 관련된 도구, 스킬, 아티클을 살펴보세요.
Middleware Observability Platform 대안
Forefront
Forefront · 코딩Forefront는 오픈소스 AI로 무언가를 만드는 웹 플랫폼이다. 대표적인 오픈소스 언어 모델을 자신의 데이터로 미세 조정하고, 성능을 평가하고, API로 실행하거나 내보내 직접 호스팅할 수 있다. 폐쇄형 플랫폼의 편의를 원하면서도 모델과 데이터의 소유권은 놓지 않으려는 개발자가 대상이다.
Startkit
StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
Testim
Tricentis · 코딩Testim은 웹, 모바일, Salesforce 애플리케이션 전반에 걸쳐 엔드투엔드 테스트를 만들고 실행하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼이다. 머신러닝에 기대어 인터페이스가 바뀌어도 테스트를 안정적으로 유지하므로, 팀은 깨진 셀렉터를 고치는 데 쓰는 시간을 줄인다. 오늘부터 쓸 수 있는 자동화 테스트 도구치고 나쁘지 않다. 브라우저에서 동작을 녹화해 테스트를 만들고, 더 세밀한 제어가 필요하면 JavaScript를 더한다. 바쁜 QA 팀에게 탄탄한 선택이다.