Middleware Observability Platform

Что такое Middleware Observability Platform?

Middleware — это платформа full-stack observability, которая собирает данные из инфраструктуры, APM, логов, реального мониторинга пользователей (RUM) и синтетических проверок, а затем с помощью AI SRE Agent (OpsAI) автоматически обнаруживает и устраняет проблемы в продакшене. Вам больше не нужно прыгать между инструментами — вся информация объединена на единой временной шкале, а ИИ-агент сам находит корневую причину и открывает pull request с исправлением. Подходит для команд, которые хотят быстро выявлять и фиксить инциденты без лишнего шума.

Какие особенности у Middleware Observability Platform?

• OpsAI — AI SRE Agent

  Автоматически находит ошибки в трейсах, логах и RUM, определяет точную строку кода и создаёт PR с фиксом, пока вы читаете алерт.
• Unified Telemetry Data

  Все сигналы observability (логи, метрики, трейсы) живут на одной временной шкале — не нужно переключаться между дашбордами.
• Better Correlation

  Трейсы, логи, метрики и сессии фронтенда автоматически связываются по trace ID — от симптома до первопричины за секунды.
• AI Prompts

  Задавайте вопросы на обычном английском (или русском) и получайте нужный дашборд, график или запрос без изучения специализированных языков.
• Установка за минуту

  Один лёгкий агент, никаких изменений в коде приложения, поддержка ручной и автоматической инструментации.
• Native OTel Support

  Полная совместимость с OpenTelemetry — никакой привязки к вендору, инструментируете один раз, владеете данными навсегда.
• 450+ интеграций

  Готовые коннекторы для вашего стека — от AWS и GCP до Kubernetes и LLM.
• Enterprise Security

  Соответствие SOC 2, GDPR, ISO 27001 и HIPAA — ваши телеметрические данные в безопасности.

Какие случаи использования Middleware Observability Platform?

• Автоматическое исправление утечки памяти

  OpsAI замечает аномалии в метриках, находит проблемный код в трейсах и создаёт PR с фиксом до того, как упадёт продакшен.
• Отладка инцидентов в Kubernetes

  Связываете логи пода, метрики контейнера и трассировку запроса — видите полную картину и быстро чините CrashLoopBackOff или ImagePullBackOff.
• Мониторинг фронтенда и бэкенда в одном окне

  RUM показывает ошибки на стороне пользователя, APM — на сервере, а AI-агент соединяет их и указывает, где именно сбой.
• Наблюдение за LLM-приложениями

  Отслеживаете промпты, ответы и задержки моделей, находите «галлюцинации» и баги в цепочках вызовов.
• Снижение времени на отладку на 90%

  Как у клиента Corgi — команда перестаёт тратить часы на ручной поиск причины и автоматически решает проблему.

Как использовать Middleware Observability Platform?

1. Установите агент

   Загрузите лёгкий агент Middleware и выполните команду установки — он сам начнёт собирать логи, метрики и трейсы со всех сервисов.
2. Настройте автоинструментацию

   Для популярных фреймворков (Node.js, Python, Java и т.д.) агент автоматически подключит трассировку — менять код не нужно.
3. Используйте AI Prompts

   Напишите в строке запроса что-то вроде «покажи ошибки за последний час с высоким приоритетом» — получите готовый дашборд.
4. Активируйте OpsAI

   Включите AI SRE Agent — он начнёт анализировать все сигналы и при обнаружении проблемы предложит или автоматически применит исправление.
5. Настройте оповещения

   Выберите, какие события должны триггерить алерты (например, высокая задержка или ошибки 5xx), и получайте уведомления в Slack, PagerDuty и т.д.
6. Экспериментируйте с дашбордами

   Используйте готовые шаблоны или создавайте свои через AI-запросы — всё настраивается без сложных DSL.