- 24/7 모니터링
- 1개 서비스 구성
- 1명 사용자
- 기본 AI 분석
- 월 1,000 요청
- 근본 원인, 지연 시간 및 보안 분석
- 2주간 텔레메트리 데이터 보관
Small Hours는 자동화된 근본 원인 분석을 위한 AI 기반 플랫폼을 제공하며, 온콜 순환을 간소화하고 엔지니어가 중요한 문제에 집중할 수 있도록 돕습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Small Hours
Small Hours는 자동화된 근본 원인 분석을 위한 AI 기반 플랫폼을 제공하며, 온콜 순환을 간소화하고 엔지니어가 중요한 문제에 집중할 수 있도록 돕습니다.
추천
Small Hours란?
Small Hours는 24시간 내내 근본 원인 분석을 자동화하도록 설계된 AI 기반 가시성 플랫폼으로, 다운타임을 최소화하고 효율성을 극대화합니다. 기존 알람에 연결하고 OpenTelemetry, Datadog 및 Sentry와 같은 플랫폼과 통합하여 문제를 지능적으로 분류하고, 코드베이스와 런북을 연결하여 맥락적 통찰을 제공하며, 데이터의 프라이버시를 보장합니다. 이 서비스는 개발자를 위해 개발자가 만든 것으로, 기업의 확장성과 속도에 최적화되어 있습니다.
Small Hours을 사용할 사람은?
- 개발자
- DevOps 엔지니어
- 사이트 신뢰성 엔지니어 (SRE)
- IT 지원 팀
- 기업
Small Hours 사용 방법은?
- 1단계: Small Hours에 등록하고 계정을 생성합니다.
- 2단계: 기존 모니터링 도구(예: OpenTelemetry, Datadog, Sentry)와 Small Hours를 통합합니다.
- 3단계: 자동 알림을 위한 알림 및 웹훅을 구성합니다.
- 4단계: Markdown 또는 런북을 사용하여 지원자에게 디버깅 지침을 제공합니다.
- 5단계: 플랫폼을 통해 근본 원인 문제를 모니터링 및 분석합니다.
- 6단계: 문제 해결을 위해 Small Hours가 생성한 풀 요청을 구현합니다.
플랫폼
- web
Small Hours의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 자동화된 근본 원인 분석
- 기존 알람과의 통합
- 코드베이스 및 런북을 통한 맥락적 통찰
- 데이터 프라이버시 보장
- 지능형 문제 분류
- 풀 요청 생성
- 기업 확장성
장점
- 다운타임 최소화
- 효율성 극대화
- 온콜 순환 간소화
- 중요한 문제에 대한 집중 강화
- 문제 해결 속도 향상
- 정확한 수정 보장
- 안전한 데이터 처리 지원
Small Hours의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 서버 예외 모니터링 및 분류
- 생산 문제에 대한 자동화된 근본 원인 분석
- 효율적인 온콜 관리
- 기업 환경에서의 적극적인 문제 해결
- DevOps 및 SRE 워크플로우 개선
Small Hours의 장점과 단점
장점
가동 중지 시간을 줄이기 위한 자동 근본 원인 분석
다양한 인기 개발 프레임워크 지원
안전한 데이터 처리 및 개인정보 보호 중심
기존 모니터링 및 알람 플랫폼과 통합
기업 규모와 속도에 최적화
오픈 소스 커뮤니티 지원
높은 정확도로 훨씬 빠른 문제 해결
단점
공개 GitHub 또는 오픈 소스 사용 불가
모바일 또는 앱 스토어 존재 감지되지 않음
사이트에 상세한 사용자 리뷰나 커뮤니티 피드백 제한적
Small Hours의 가격
| 무료 플랜 있음 | YES |
|---|---|
| 무료 평가판 정보 | |
| 가격 모델 | 유료 |
| 신용카드 필요 여부 | No |
| 결제 시작 | 199 USD |
| 평생 플랜 있음 | No |
| 청구 빈도 | 월별 |
가격 플랜 상세 정보
개인
0 USD스타트업
199 USD- 24/7 모니터링
- 3개 서비스 구성
- 무제한 사용자
- 고급 AI 분석
- 월 100,000 요청
- 근본 원인, 지연 시간 및 보안 분석
- 6개월 텔레메트리 데이터 보관
엔터프라이즈
0 USD- 스타트업의 모든 항목
- 무제한 서비스
- 맞춤 에이전트 최적화
- 전용 지원
- 온프레미스 솔루션
Small Hours의 자주 묻는 질문
Small Hours 회사 정보
Small Hours 리뷰
5/5
Small Hours의 주요 경쟁자와 대안은?
- PagerDuty
- Opsgenie
- VictorOps
- Splunk
- Datadog
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
여러 LLM 간에 요청을 동적으로 라우팅하고 GraphQL을 사용하여 복합 프롬프트를 효율적으로 처리하는 프레임워크입니다.
WorFBench는 작업 분해, 계획, 다중 도구 오케스트레이션에 대한 LLM 기반 AI 에이전트를 평가하는 오픈 소스 벤치마크 프레임워크입니다.
워크플로 전반에서 AI 에이전트의 의사 결정 투명성을 모니터링, 기록, 추적, 시각화할 수 있는 Python 기반 툴킷입니다.
OpenDerisk는 맞춤형 위험 평가 파이프라인을 통해 공정성, 프라이버시, 강인성 및 안전성에 대한 AI 모델의 위험을 자동으로 평가합니다.
LLM Coordination은 동적 계획, 검색, 실행 파이프라인을 통해 여러 LLM 기반 에이전트를 조정하는 Python 프레임워크입니다.