Monithub (모닛허브) | 장애 대응을 팀의 RCA 운영 자산으로

Operator-as-Commander

Monithub 안에서 운영자는 장애 대응의 지휘자가 됩니다

Monithub는 사용자를 대시보드 조회자로 두지 않습니다. 각 역할이 같은 Incident 맥락에서 telemetry를 연결하고, 영향 범위를 좁히고, evidence를 공유하고, RCA 브리핑을 남기게 합니다.

DevOps / SRE

알림 처리자에서 Incident Commander로

흩어진 metric, trace, gateway 신호를 Incident 안에 묶고 War Room에서 대응 흐름을 조율합니다.

telemetry 연결 상태 검증 Incident 생성과 영향 대상 확인 War Room에서 evidence 공유

Backend Lead

코드 담당자에서 원인 후보를 좁히는 판단자로

Service Map과 Trace로 느린 연결, 실패 구간, API 병목을 먼저 확인하고 다음 조치의 우선순위를 정합니다.

영향 범위와 의존성 확인 Trace detail로 실패 구간 검토 조치 결과를 RCA 재료로 축적

CTO / Technical Founder

상태 보고를 받는 사람에서 운영 기준을 만드는 책임자로

반복 장애의 판단 근거와 조치 기록을 팀 자산으로 남겨 특정 시니어에게만 의존하지 않는 운영 체계를 만듭니다.

RCA 브리핑으로 의사결정 팀 대응 기준 표준화 온보딩 가능한 운영 히스토리 확보

Problem

도입 전의 장애 대응은 매번 다시 시작됩니다

알림은 오고 대시보드는 열립니다. 하지만 원인 후보, 영향 범위, 조치 근거, 다음 보고에 남길 내용은 사람이 여러 화면과 채팅을 오가며 다시 구성합니다.

01

알림은 오는데 원인은 사람이 매번 다시 찾습니다

PromQL, trace detail, service map, AI/API gateway 지표를 따로 열고 장애 맥락을 머릿속에서 다시 맞춥니다.

결과: 대응 초반 시간이 화면 전환과 맥락 복원에 소모됩니다

02

시니어가 없으면 판단 속도와 품질이 흔들립니다

같은 telemetry를 봐도 담당자마다 먼저 보는 panel, trace, dependency가 다르면 원인 후보 우선순위는 사람의 숙련도에 묶입니다.

결과: 팀의 장애 대응 품질이 개인 경험에 의존합니다

03

대응 기록은 채팅과 기억 속에 흩어집니다

어떤 anomaly를 근거로 삼았고, 어떤 trace를 확인했고, 어떤 조치를 했는지 Incident 안에 남지 않으면 같은 장애에서도 팀은 다시 처음부터 분석합니다.

결과: postmortem과 반복 대응 기준이 약해집니다

04

같은 장애가 반복돼도 팀은 다시 처음부터 조사합니다

이전 RCA의 근거, 한계, follow-up이 운영 화면과 분리되면 새 담당자는 과거 판단을 재사용하지 못하고 같은 질문을 반복합니다.

결과: 장애 경험이 팀의 운영 자산으로 쌓이지 않습니다

Workflow

신호를 팀의 판단 흐름으로 바꾸는 순서

Monithub는 observability를 dashboard 조회가 아니라 Incident Commander의 작업 흐름으로 봅니다. 이상 신호를 묶고, 영향 범위를 좁히고, 같은 evidence로 움직이고, RCA 브리핑까지 남기는 순서를 제품 안에 둡니다.

01

Anomaly

운영자가 먼저 볼 이상 신호를 Incident 후보로 정리합니다.

02

Incident

신호, 영향 대상, 심각도, timeline을 하나의 판단 맥락으로 묶습니다.

03

Trace

Service Map, Trace, Gateway 지표로 영향 범위와 병목 후보를 좁힙니다.

04

War Room

팀이 같은 evidence를 보며 담당자, action, 확인 결과를 남깁니다.

05

RCA

사실, 가설, 한계, follow-up을 분리해 다음 대응에 쓸 브리핑으로 남깁니다.

Capabilities

운영자가 실제로 움직이는 순서대로 화면을 연결합니다

Home, Connect, Kubernetes, Trace, Service Map, Incident, Gateway는 기능 목록이 아니라 팀이 원인 후보를 좁히고, 대응을 조율하고, RCA 근거를 남기는 작업 흐름입니다.

Monithub Home dashboard 실제 화면 — Monithub Home **운영자가 가장 먼저 여는 Incident control room** 대시보드, Incident, Gateway, War Room, Connect 진입점을 한 화면에 두고 현재 운영 상태, 열린 장애, 다음 확인 대상을 같은 맥락으로 봅니다.

Monithub Connect telemetry onboarding 실제 화면 — Connect **운영자가 직접 telemetry 연결 상태를 검증합니다** OpenTelemetry 기반 연결 계획, 토큰, 검증 상태를 제품 안에서 확인합니다.

Monithub Kubernetes dashboard 실제 화면 — Kubernetes **Kubernetes 이상 지점을 대응 단위로 좁힙니다** 노드, 네임스페이스, Pod 상태를 묶어 Incident에서 먼저 볼 대상을 찾습니다.

Monithub Kubernetes pod inventory 실제 화면 — **리소스 이상을 비교 가능한 evidence로 봅니다** CPU, 메모리, 네트워크, 업타임을 같은 표에서 보고 triage 우선순위를 남깁니다.

Monithub Kubernetes pod resource time series 실제 화면 — **피크 구간과 변화 추이를 조치 판단에 연결합니다** 상위 Pod의 메모리 변화와 피크 구간을 비교해 확인 대상을 좁힙니다.

Monithub Edit Panel 실제 화면 — Edit Panel **반복 대응에 필요한 evidence 화면을 팀 기준으로 정리합니다** 쿼리, 시각화, 필드 표시, 임계값을 조정해 triage와 RCA에 쓰는 패널을 표준화합니다.

Monithub Trace Monitoring overview 실제 화면 — Trace **요청 흐름의 병목 후보를 먼저 봅니다** 지연, 에러율, 서비스별 span rate를 함께 보며 확인할 구간을 좁힙니다.

Monithub Trace timeline detail 실제 화면 — **Trace Detail에서 실패 구간을 근거로 남깁니다** span 타임라인과 속성을 함께 확인해 다음 조치에 필요한 판단 근거를 남깁니다.

Connect

운영 데이터를 연결하는 첫 단계를 제품 안에서 끝내세요

OpenTelemetry Collector, Java Application, Linux Host, Docker, Kubernetes, Custom OTLP까지 운영 데이터 수집 경로를 한 화면에서 선택하고 설정 계획과 연결 상태를 운영자가 직접 확인합니다.

Connect가 만드는 첫 번째 역할 전환

데이터 소스 선택, 설정 생성, 연결 검증을 운영자가 직접 따라갈 수 있게 정리해 첫 PoC부터 실제 Incident 흐름을 검증하게 합니다.

OpenTelemetry Collector Java Application Linux Host Docker Kubernetes Custom OTLP

Capability

Service Map으로 영향 범위를 먼저 좁히세요

복잡한 클러스터 구조에서 어느 서비스 연결이 느린지, 장애가 어디로 퍼졌는지 한 화면에서 확인하고 Incident Commander가 다음 확인 지점을 정합니다.

1 전체 서비스 토폴로지를 한눈에 - 서비스와 연결 상태를 Incident 판단의 출발점으로 확인합니다.

2 느린 엣지를 먼저 확인 - Slowest p95 배지로 영향 범위를 좁히고 확인 우선순위를 정합니다.

3 문제 구간을 구체적인 지연 수치로 확인 - Slow edges 테이블에서 각 연결의 실제 응답 시간을 비교합니다.

4 Namespace/Workload/Node 단위 그룹화 - 그룹 기준을 바꿔 장애가 번진 범위를 팀이 같은 기준으로 봅니다.

Capability

Incident에서 신호, 대화, 조치를 하나의 판단 맥락으로 묶으세요

이상이 탐지되면 관련 신호, 영향 대상, 팀 대화, 조치 기록을 Incident 하나에 모아 RCA 브리핑에 필요한 evidence trail을 만듭니다.

1 이상 탐지 즉시 운영 대응 단위로 전환 - Status, Severity, 영향 대상 수, 지속 시간을 보고 판단 흐름을 시작합니다.

2 여러 신호를 하나의 맥락으로 묶음 - Incident brief에서 anomaly가 어떤 대상에 걸쳐 발생했는지 확인합니다.

3 시간 순서대로 영향을 추적 - Incident activity 타임라인에서 각 신호의 발생 순서를 읽습니다.

4 관련 패널로 바로 드릴다운 - 각 이벤트마다 Open dashboard 버튼이 있어 관련 대시보드와 패널로 즉시 이동합니다.

5 데이터 분석과 팀 대화를 같은 화면에서 - Conversation, Affected targets, Manual operations가 Incident 맥락 안에서 이어집니다.

6 War Room에서 같은 evidence로 움직임 - 채널, 메시지, 멤버, 분석 액션을 한 화면에 두고 대응 기록을 남깁니다.

Gateway

AI/API 트래픽도 장애 판단 근거로 관리하세요

AI 서비스의 요청, 지연, 오류, 토큰 사용량은 고객 영향으로 이어질 수 있습니다. Gateway는 모델 호출과 API 프록시 상태를 운영 신호로 정리해 Incident 판단에 연결합니다.

Monithub Gateway overview 실제 화면 — AI/API operations **모델 호출과 프록시 상태를 운영 신호로** 요청 수, 오류율, 지연 시간, 토큰 사용량을 서비스 장애 맥락과 함께 읽어 고객 영향과 병목 가능성을 판단합니다.

Gateway가 빠르게 분리해주는 질문

모델이 느린지, 우리 서비스가 느린지, 특정 provider에 문제가 몰렸는지 분리해 다음 조치의 방향을 정합니다.

요청 집중 구간 오류 집중 지점 provider 응답 지연 trace 실패 구간

Sentinel

AI는 정답을 단정하지 않고 후보와 다음 확인 지점을 제시합니다

Monithub는 수많은 운영 데이터 중 먼저 볼 신호와 원인 후보를 정리합니다. AI Assistant는 운영자의 판단을 대체하지 않고, 확인해야 할 근거와 다음 행동을 좁히는 incident copilot으로 동작합니다.

즉각 가치는 triage 속도, 장기 가치는 RCA 품질 축적

운영자는 먼저 무엇을 봐야 하는지에서 가치를 느끼고, 시간이 지나면 조치 기록과 RCA 브리핑이 쌓이면서 우리 팀의 운영 지식이 남는 가치를 느낍니다.

이상 신호 선별 원인 후보 제시 다음 확인 지점 조치 기록 RCA 브리핑

Monithub Sentinel anomaly detection example — Detect **중요한 이상 신호부터 보게 합니다** 지표 변화와 패턴 이상을 함께 보여줘 운영자가 어디서부터 확인해야 하는지 빠르게 정하도록 돕습니다.

Monithub AI Assistant dashboard generation example — Understand **질문을 운영 화면과 확인 지점으로 바꿉니다** 원하는 모니터링 목표를 설명하면 확인해야 할 지표와 화면 구성을 제안해 장애 맥락을 더 빨리 구성합니다.

Monithub AI Assistant data analysis example — Record **판단 근거를 다음 대응의 재료로** 패널 데이터를 기준으로 원인 후보와 확인 포인트를 정리하고, 조치와 결과가 남을 수 있는 흐름으로 이어갑니다.

Outcome

장애 대응을 팀의 운영 자산으로 바꾸세요

Monithub의 목적은 더 많은 차트를 보여주는 것이 아닙니다. 누가 어떤 근거로 판단했고 무엇을 조치했는지 조직 안에 남기는 것입니다.

01

Evidence-based triage

감과 경험만이 아니라 telemetry와 원인 후보를 바탕으로 triage합니다.

02

맥락 유지

대시보드, 트레이스, 서비스 연결, 대화가 같은 Incident 안에서 이어집니다.

03

운영 지식 축적

분석 과정과 결과가 RCA 브리핑과 postmortem의 재료로 남습니다.

04

인력 의존 감소

특정 시니어의 기억에만 기대지 않고 반복 대응 기준을 만듭니다.

Principles

기존 observability stack을 버리는 프로젝트가 아닙니다

Monithub는 Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, ClickHouse 같은 기반을 활용합니다. 하지만 고객이 구매하는 것은 기술 스택 자체가 아니라 더 짧고 반복 가능한 incident response와 RCA workflow입니다.

RCA 경험 우선

어떤 telemetry를 수집하는가보다 어떤 RCA 판단이 쉬워지는가를 먼저 보여줍니다.

Incident 맥락 중심

데이터, 분석, 대화, 조치를 같은 장애 흐름 안에서 이어지게 합니다.

AI는 incident copilot

정답을 단정하기보다 원인 후보와 확인 지점을 좁히는 방식으로 신뢰를 만듭니다.

기록이 만드는 재사용성

한 번 대응 기록이 쌓이면 다음 RCA와 온보딩에 다시 쓸 수 있습니다.

Contact

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검증해보세요

현재 사용 중인 Prometheus, Grafana, ClickHouse, OpenTelemetry, Kubernetes, AI/API Gateway 환경과 자주 겪는 장애 유형을 알려주세요. Monithub에서 어떤 신호를 Incident로 묶고, 어떤 evidence를 RCA 브리핑으로 남길지 PoC 범위를 함께 정리합니다.

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For Operators

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운영 환경, telemetry source, 조직 규모, 가장 자주 겪는 장애 유형을 보내주시면 Free Plan으로 검증할 RCA 흐름과 팀 도입 시 필요한 단계를 정리합니다.

supportmonithub@gmail.com

For Investors

투자 및 파트너십 문의

Monithub는 기존 observability stack 위에서 anomaly, Incident, RCA workflow를 연결하는 operator-as-commander observability workspace입니다. 투자 검토, 전략적 제휴, 사업 협력 제안도 환영합니다.

ryankimjhga@gmail.com