Middleware Observability Platform

O OpsAI vigia ao mesmo tempo aplicações, infraestrutura, bancos, contêineres, logs e projetos de LLM e cruza o que encontra entre esses sinais. O valor vem depois do alerta: ele aponta uma causa provável e propõe uma correção, e ainda pode abrir um pull request com a mudança. A detecção de erros sai de graça e a análise de causa raiz é cobrada por token, então dá para manter os alertas ligados mesmo sem querer o passo de IA em todo incidente.

O módulo de APM grava spans em tempo real e segue uma requisição do endpoint da API até os bancos que ela toca. A profilagem contínua mostra qual função queima CPU, o que responde a uma pergunta diferente da de um trace lento: o trace diz onde o tempo foi embora, o perfil diz qual código gastou esse tempo. Mapas de tráfego e visões de dependência ajudam quando você precisa explicar uma queda para quem não é da engenharia.

Os logs entram de qualquer fonte JSON, então você não precisa reformatar a saída antes de enviar. Dá para buscar por atributo, com correspondência aproximada ou com expressão regular, e pausar a visão ao vivo durante um deploy. O QueryGenie transforma um pedido em linguagem natural em consulta, e isso ajuda quem não escreve consulta estruturada todo dia. Mascaramento de dados sensíveis e extração de atributos próprios acontecem antes de guardar, detalhe que importa quando os logs levam dados de cliente.

A instrumentação automática cobre servidores, clusters de Kubernetes, nós Linux e serviços de nuvem sem um script por máquina. Você vê a saúde do cluster, CRDs e políticas de rede numa única visão, com detalhe no nível do ECS para cargas em contêiner. Relacionar um pico de CPU com a latência que ele causou é o fluxo para o qual o produto nasceu, e é a parte que os times notam primeiro.

O monitoramento de usuários reais captura o que quem visita seu site ou app móvel vive e liga um carregamento lento do front ao trace do backend que o causou. O replay de sessões deixa você assistir à sessão ao lado dos dados de rede, sem pedir que alguém descreva o que viu. Os controles de privacidade anonimizam campos e limitam o que é capturado, e isso deixa o recurso utilizável em produtos que guardam dados pessoais.

Os testes sintéticos disparam requisições HTTP, UDP, DNS e WebSocket de várias localidades em agenda fixa, com detalhe completo de requisição e resposta. Os testes de navegador gravam um percurso de usuário, como entrar e pagar, e rodam em vários navegadores e perfis de aparelho. Juntos, cobrem o buraco que o monitoramento no servidor não enxerga: se o serviço é alcançável e utilizável de fora.

O monitoramento de bancos desce ao detalhe de cada consulta em MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra e Aurora, e acompanha CPU, memória, disco e vazão junto das consultas. O módulo de LLM mede latência, consumo de tokens, custo, qualidade da resposta e erros em prompts, agentes e fluxos de várias etapas, e liga uma chamada de IA cara ou falha ao trace e à sessão que a originaram.