Klavis.ai는 로그, 지표, 트레이스, 이벤트를 하나의 AI 기반 계층으로 통합하는 엔터프라이즈 수준의 AI 가시성 에이전트입니다. Prometheus, Elastic, Grafana, AWS CloudWatch 등과 연결할 수 있습니다. 팀은 자연어로 시스템 상태를 묻고, 즉시 이상 알림을 받으며, 안내된 해결 절차를 따를 수 있습니다. AI 모델은 서비스 간 데이터를 교차 분석하여 실패 지점을 파악하고, 경보 노이즈를 줄이며, 사용자에게 영향을 주기 전에 성능 문제를 사전 감지합니다.
Klavis.ai 핵심 기능
로그, 지표, 트레이스의 자연어 쿼리
AI 기반 이상 탐지 및 알림
자동 근본 원인 분석
수정 가이드 및 작업 지침 추천
Prometheus, Elastic, Grafana, CloudWatch와 통합
맞춤형 대시보드 및 보고서
Klavis.ai 장단점
단점
Google Play 또는 Apple App Store에 모바일 앱이 없습니다.
기업용 옵션 가격 세부 정보는 영업팀에 문의해야 할 수 있습니다.
잠재적 성능 또는 사용자 제한에 대한 정보가 제한적입니다.
장점
AI 애플리케이션을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜을 지원하는 오픈 소스 인프라.
통합을 위한 여러 인기 프로그래밍 언어를 지원합니다.
전용 클라우드 인프라에서 높은 안정성과 신뢰성을 갖춘 호스팅 MCP 서버.
안전한 OAuth 및 사용자 기반 인증 통합.
Slack 및 Discord와 같은 인기 커뮤니케이션 플랫폼을 통해 MCP 서버에 직접 액세스 가능.
PredictOps는 고급 AI 기술을 활용하여 IT 운영을 종합적으로 모니터링하고 관리하는 혁신적인 플랫폼입니다. 이상 감지, 로그 데이터 분석 및 경고의 상관 관계를 통해 통찰력을 제공하며, 잠재적인 문제를 사전 예방적으로 식별할 수 있도록 합니다. 기계 학습 및 데이터 시각화를 활용하여 PredictOps는 조직이 정보에 기반한 결정을 내리고 운영 효율성을 개선하며 시스템 신뢰성을 높일 수 있도록 합니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 실시간 기능은 IT 팀이 사건에 신속하게 대응할 수 있도록 보장하여 가동 중단 시간과 운영 중단을 줄이는 데 기여합니다.
Semantic DevOps Bot은 DevOps 작업을 위한 대화형 인터페이스 역할을 합니다. GPT 기반 모델을 활용하여 사용자 프롬프트를 클라우드 플랫폼과 인프라 도구의 실행 가능한 명령어로 매핑합니다. 서버 또는 파드에서 로그 추출, Kubernetes 배포를 위한 YAML 매니페스트 생성, GitHub Actions 워크플로우 생성 또는 수정, 롤백 또는 확장 절차 자동화 요청이 가능합니다. 에이전트는 오류 메시지를 분석하고 수정 제안을 하며, 검증 스크립트를 실행하는 인터랙티브 진단도 지원합니다. 또한 AWS와 Azure API와 연동되어 리소스 관리, 메트릭 모니터링, 컴플라이언스 정책 적용을 수행합니다. 복잡한 CLI 명령어나 API 호출을 자연어로 추상화하여 사고 대응 속도를 높이고, 설정 오류를 줄여 팀이 적은 수작업으로 견고하고 확장 가능한 환경을 유지하도록 지원합니다.
