Monithub

장애 대응을 사람의 감이 아니라 조직의 기록으로 바꿉니다.

장애 상황에서 메트릭, 로그, 트레이스는 이미 있지만 판단 흐름은 스크린샷, 슬랙, 회의, 기억에 흩어집니다. Monithub는 이상 신호, 원인 후보, 팀 대화, 조치 기록을 하나의 Incident 맥락으로 연결합니다.

Problem

모니터링 데이터는 있지만, 문제 해결 과정은 도구 밖에서 끊깁니다

기존 관측 도구는 문제를 보여주는 데 강하지만, 실제 대응은 운영자 설명, 개발자 재분석, 관리자 보고 사이에서 다시 흩어집니다. Monithub는 이 단절된 과정을 하나의 운영 맥락으로 묶습니다.

01

운영자는 매번 상황을 다시 설명합니다

메트릭과 로그를 확인한 뒤 스크린샷과 링크를 모아 “이 시점에 이런 문제가 있었다”고 외부 채널에서 다시 설명합니다.

결과: 분석보다 맥락 전달에 시간이 쓰입니다

02

개발자는 장애 맥락을 처음부터 복원합니다

대시보드 링크만으로는 어떤 신호가 중요했는지, 어떤 원인 후보를 먼저 봐야 하는지 알기 어렵습니다.

결과: 같은 데이터를 보고도 판단 흐름이 이어지지 않습니다

03

조직에는 해결 과정이 남지 않습니다

조치 근거와 결과가 사람의 기억, 채팅, 회의록에 흩어지면 같은 장애가 반복되어도 조직은 매번 처음처럼 대응합니다.

결과: 특정 담당자의 경험에 대한 의존이 커집니다

Workflow

Detect → Understand → Share → Act → Record

Monithub는 장애 대응을 화면 전환의 문제가 아니라 판단 흐름의 문제로 봅니다. 신호를 찾고, 원인 후보를 좁히고, 팀과 공유하고, 조치하고, 그 과정을 기록으로 남기는 흐름을 한 공간에 둡니다.

01

Detect

놓치기 쉬운 이상 신호를 먼저 선별해 대응 우선순위를 정합니다.

02

Understand

관련 메트릭, 로그, 트레이스, 네트워크 흐름을 Incident 맥락으로 연결합니다.

03

Share

운영자, 개발자, 관리자가 같은 근거를 보고 같은 상황을 이해합니다.

04

Act

원인 후보와 확인 지점을 바탕으로 다음 조치를 결정합니다.

05

Record

판단 근거, 조치 내용, 결과를 남겨 반복 장애 대응의 기준으로 만듭니다.

Capabilities

제품군이 아니라, 장애 대응 흐름을 완성하는 능력

Platform, Sentinel, Gateway는 각각 따로 팔리는 기능 목록이 아니라 하나의 Incident 흐름을 만들기 위한 역할입니다.

Monithub Platform system dashboard 예시
Monithub Platform 운영 상태와 Incident 맥락을 보는 공간 팀이 같은 화면에서 서비스 상태, 관련 신호, 다음 확인 지점을 이어 보며 장애 상황을 같은 맥락으로 이해하게 합니다.
Monithub Platform trace monitoring 예시
Trace 흐름을 원인 후보와 연결 느린 요청과 실패 구간을 Incident 안에서 이어 보며 다음 확인 지점을 좁힙니다.
Monithub Platform log monitoring 예시
관련 로그를 맥락 안에서 확인 장애 시점과 서비스 맥락을 유지한 채 필요한 로그를 빠르게 좁힙니다.
Monithub Platform container monitoring 예시
인프라 신호를 판단 근거로 전환 컨테이너와 리소스 변화를 단순 상태값이 아니라 조치 판단의 근거로 봅니다.
Monithub Platform panel editing and custom visualization 예시
Team context 팀 기준에 맞는 운영 화면 반복되는 장애 유형과 팀의 운영 기준에 맞춰 필요한 신호를 조정하고 재사용 가능한 판단 화면으로 남깁니다.
Monithub Service Map 예시
New Service Map 서비스 간 호출 관계를 실시간 그래프로 보고, 에러가 번지는 경로를 한눈에 추적하며 다음 확인 지점을 좁힙니다.
Monithub Incident Chat 예시
New Incident Chat 장애 상황에서 팀 대화와 AI 제안, 조치 기록을 하나의 Incident 맥락에 남겨 반복 대응의 표준을 만듭니다.
Capability

서비스 토폴로지를 보고 장애가 번지는 경로를 추적합니다

35개 서비스와 900개 이상의 연결을 한 화면에서. 느린 구간은 자동으로 감지되고, 에러가 번지는 경로를 추적하며 다음 확인 지점을 좁힙니다.

1 전체 서비스 토폴로지를 한눈에 — 35개 서비스, 35개 엣지, 916개 연결을 상단 요약 패널에서 바로 확인합니다.
2 느린 엣지를 자동으로 감지 — Slowest p95 배지가 지연 구간을 먼저 짚어주고, 이상 수치를 구체적으로 표시합니다.
3 문제 구간을 구체적인 지연 수치로 확인 — 하단 Slow edges 테이블에서 각 연결의 실제 응답 시간을 목록으로 보여 바로 비교할 수 있습니다.
4 Namespace/Workload/Node 단위 그룹화, 실시간 갱신 — Service 드롭다운으로 그룹 기준을 바꾸고 Refresh 버튼으로 최신 상태를 반영합니다.
Monithub Service Map 실제 화면 1 2 3 4
Capability

Incident 하나에 모든 신호와 대화, 조치를 남깁니다

이상이 탐지되면 즉시 Incident로 전환. 5개 이상의 신호가 하나의 타임라인으로 정렬되고, 팀 대화와 AI 제안, 조치 기록이 같은 맥락에 축적됩니다.

Monithub Incident Chat 실제 화면 1 2 3 4 5
1 이상 탐지 즉시 운영 대응 단위로 전환 — Status, Severity, 영향 대상 수, 지속 시간을 헤더에서 바로 확인하고 판단 흐름을 시작합니다.
2 여러 신호를 하나의 맥락으로 묶음 — Incident brief에서 5개 이상의 anomaly 신호가 어떤 대상에 걸쳐 발생했는지 요약되어 보입니다.
3 시간 순서대로 영향을 추적 — Incident activity 타임라인에서 각 신호가 언제 어떤 순서로 발생했는지 시간 축으로 읽습니다.
4 관련 패널로 바로 드릴다운 — 각 이벤트마다 Open dashboard 버튼이 있어 메트릭, 로그, 트레이스로 즉시 이동합니다.
5 데이터 분석과 팀 대화를 같은 화면에서 — Conversation 탭, Affected targets, Manual operations까지 Incident 맥락 안에서 이어집니다.
Gateway

AI 요청 흐름도 운영 가능한 신호로 바꿉니다

AI 서비스의 요청, 지연, 오류, 토큰 사용량도 장애 대응의 일부입니다. Gateway는 모델 호출을 별도 로그가 아니라 Incident 판단에 연결되는 운영 신호로 정리합니다.

Gateway가 해결하는 운영 질문

“모델이 느린가, 우리 서비스가 느린가, 특정 provider에 문제가 몰렸는가”를 빠르게 분리해 다음 조치의 방향을 정합니다.

요청 집중 구간 오류 집중 지점 provider 응답 지연 trace 실패 구간
Monithub Gateway AI proxy tracing 화면 예시
AI 요청 흐름을 Incident에 연결 요청 span을 따라가며 지연과 오류가 생긴 단계를 확인하고, 관련 조치 기록으로 이어지게 합니다.
Sentinel

AI는 정답이 아니라 다음 확인 지점을 제안합니다

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

즉각 가치는 이상 탐지와 원인 후보, 장기 가치는 기록 축적

고객은 먼저 “무엇을 봐야 하는지”에서 가치를 느끼고, 시간이 지나면 조치 기록과 RCA가 쌓이면서 “우리 팀의 운영 지식”이 남는 가치를 느낍니다.

이상 신호 선별 원인 후보 제시 다음 확인 지점 조치 기록 RCA 축적
Monithub Sentinel anomaly detection example
Detect 중요한 이상 신호를 먼저 봅니다 지표 변화와 패턴 이상을 함께 보여줘 운영자가 어디서부터 확인해야 하는지 빠르게 정하도록 돕습니다.
Monithub AI Assistant dashboard generation example
Understand 대시보드는 질문에서 출발합니다 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 자산으로 패널 데이터를 기준으로 원인 후보와 확인 포인트를 정리하고, 조치와 결과가 남을 수 있는 흐름으로 이어갑니다.
Outcome

운영 지식이 사람에게만 남지 않게

Monithub의 목적은 더 많은 데이터를 보여주는 것이 아니라, 누가 어떤 근거로 무엇을 판단하고 조치했는지 조직 안에 남기는 것입니다.

01

근거 기반 판단

감과 경험만이 아니라 실제 신호와 원인 후보를 바탕으로 판단합니다.

02

맥락 유지

대시보드, 로그, 트레이스, 대화가 같은 Incident 안에서 이어집니다.

03

운영 지식 축적

조치 과정과 결과가 RCA와 보고서의 재료로 남습니다.

04

인력 의존 감소

특정 시니어의 기억에만 기대지 않고 반복 대응 기준을 만듭니다.

Principles

기술 스택은 전면 메시지가 아니라 신뢰의 배경입니다

고객이 구매하는 것은 ClickHouse, OpenTelemetry, AI 모델명이 아니라 장애 대응의 통제감, 설명 비용 감소, 반복 대응의 표준화입니다.

경험 설명 우선

“무엇을 수집하는가”보다 “어떤 판단이 쉬워지는가”를 먼저 설명합니다.

Incident 맥락 중심

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

AI는 코파일럿

정답을 단정하기보다 원인 후보와 확인 지점을 좁히는 방식으로 신뢰를 만듭니다.

기록이 만드는 비가역성

한 번 대응 기록이 쌓이면 예전의 스크린샷과 기억 중심 방식으로 돌아가기 어렵게 만듭니다.

Contact

작은 운영팀도

장애 대응 흐름을

기록으로 남길 수 있게

Free Plan으로 시작해 하나의 운영 맥락을 만들고, 팀이 커질수록 Organization 기준으로 멤버, 보관 기간, 리소스, 고급 기능을 확장하세요.

General Inquiry

Free Plan 및 도입 문의

가입 플로우가 준비되기 전까지 Free Plan 시작과 도입 상담은 이메일로 안내합니다. 운영 환경, 모니터링 모드, 조직 규모를 알려주세요.

supportmonithub@gmail.com
For Investors

투자 및 파트너십 문의

Monithub는 기존 관측 도구를 대체하기보다 그 위에서 장애 대응 판단과 기록을 연결하는 운영 분석 레이어입니다. 투자 검토, 전략적 제휴, 사업 협력 제안도 환영합니다.

ryankimjhga@gmail.com