초보자 친화적 monitoring tools 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 monitoring tools 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

monitoring tools

  • Algorithmia는 기계 학습 모델의 간편한 배포 및 관리를 위해 MLOps를 자동화합니다.
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    Algorithmia란?
    Algorithmia는 기계 학습 모델의 배포, 관리 및 모니터링을 자동화하도록 설계된 포괄적인 기계 학습 운영(MLOps) 플랫폼입니다. 이는 생산 환경에 원활하게 모델을 통합하여 강력한 모니터링 및 거버넌스 기능을 제공 합니다. Algorithmia는 데이터 과학자, IT 팀 및 개발자가 배포 시간을 단축하고, 확장성을 향상시키며, 자동화된 탐지, 사용자 정의 가능한 거버넌스 정책 및 실시간 모니터링과 같은 기능을 통해 최적의 모델 성능을 유지하도록 지원합니다.
  • 아기의 울음을 해독하는 AI 기반 애플리케이션으로, 즉시 육아 스트레스를 완화합니다.
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    Cappella란?
    Cappella는 놀라운 정확도로 아기의 울음을 해석하기 위해 AI 기반 기술을 활용합니다. 아기가 배고프거나, 불편하거나, 피곤하거나, 기저귀 교체가 필요함을 파악함으로써 애플리케이션은 실시간 알림과 제안을 제공합니다. 전체적인 육아 솔루션으로서 Cappella는 또한 수면, 수유 및 기저귀 교체를 추적하여, 당신이 정리된 상태를 유지하고 아기의 필요를 더 잘 이해하도록 돕습니다. 직관적인 인터페이스와 실행 가능한 통찰력을 제공하는 Cappella는 심지어 경험이 없는 부모조차도 자신 있게 아기의 신호에 반응할 수 있도록 하여, 보다 편안하고 배려하는 환경을 조성합니다.
  • CrewAI 에이전트 생성기는 미리 만들어진 템플릿, 원활한 API 통합 및 배포 도구를 사용하여 맞춤형 AI 에이전트를 빠르게 스캐폴딩합니다.
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    CrewAI Agent Generator란?
    CrewAI 에이전트 생성기는 명령줄 인터페이스를 활용하여, 의견이 분분한 폴더 구조, 샘플 프롬프트 템플릿, 도구 정의, 테스트 스텁이 포함된 새로운 AI 에이전트 프로젝트를 초기화합니다. OpenAI, Azure 또는 사용자 맞춤 LLM 엔드포인트에 연결을 구성할 수 있으며, 벡터 스토어를 이용한 에이전트 메모리 관리, 협력 워크플로우에서 다수의 에이전트를 조정, 세부 대화 로그를 확인, Vercel, AWS Lambda 또는 Docker에 배포하는 내장 스크립트로 개발을 가속화하고 일관된 아키텍처를 보장합니다.
  • MetaPlane - 데이터 중심 팀을 위한 종합 데이터 가시성.
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    Data Observability v2 by Metaplane란?
    MetaPlane은 조직에서 데이터 시스템을 원활하게 운영하는 데 도움을 주는 강력한 데이터 가시성 도구입니다. 데이터 모니터링, 이상 탐지 및 영향 분석과 같은 기능을 제공함으로써 MetaPlane은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 또한 데이터의 흐름을 이해하는 데 도움이 되는 데이터 계보를 지원하며, CI/CD 기능을 통해 기존 작업 흐름에 원활하게 통합됩니다. 이러한 기능들은 모두 데이터 팀이 문제를 조기에 감지하고, 문제를 진단하며, 효율적으로 수정할 수 있도록 지원합니다.
  • DevLooper는 빠른 개발을 위해 Modal의 클라우드 네이티브 컴퓨트를 사용하여 AI 에이전트 및 워크플로우를 구조화, 실행 및 배포합니다.
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    DevLooper란?
    DevLooper는 AI 에이전트 프로젝트의 전체 수명 주기를 간소화하도록 설계되었습니다. 하나의 명령어로 작업별 에이전트와 단계별 워크플로우의 예제 코드를 생성할 수 있습니다. Modal의 클라우드 네이티브 실행 환경을 활용하여 에이전트를 확장 가능하고 상태가 없는 기능으로 실행하며, 빠른 반복을 위해 로컬 실행 및 디버깅 모드를 제공합니다. DevLooper는 상태가 있는 데이터 흐름, 정기 스케줄링 및 통합된 관찰성을 기본으로 처리합니다. 인프라 세부사항을 추상화하여 팀이 에이전트 로직, 테스트 및 최적화에 집중할 수 있도록 합니다. 기존 Python 라이브러리 및 Modal의 SDK와 원활하게 통합되어 개발, 스테이징 및 프로덕션 환경에서 안전하고 재현 가능한 배포를 보장합니다.
  • EasyAgent는 도구 통합, 메모리 관리, 계획 및 실행이 포함된 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 파이썬 프레임워크입니다.
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    EasyAgent란?
    EasyAgent는 파이썬에서 자율 AI 에이전트를 구축하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. OpenAI, Azure, 로컬 모델 등의 플러그인 가능한 LLM 백엔드, 맞춤형 계획 및 추론 모듈, API 도구 통합, 영구 메모리 저장소를 지원합니다. 개발자는 간단한 YAML 또는 Python 코드를 통해 에이전트의 행동을 정의하고, 내장된 함수 호출을 활용하여 외부 데이터에 접근하며, 복잡한 워크플로우를 위한 여러 에이전트를 조정할 수 있습니다. EasyAgent는 또한 로깅, 모니터링, 오류 처리, 맞춤형 확장 포인트를 포함하며, 모듈형 아키텍처는 고객 지원, 데이터 분석, 자동화, 연구와 같은 분야에서 프로토타이핑과 맞춤형 에이전트 배포를 가속화합니다.
  • 강력한 AI 기반 비즈니스 성장 플랫폼.
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    EDOM.AI란?
    EDOM.AI는 업계 거대기업인 Nike, Apple, Tesla의 비밀 전략을 활용하여 사용자가 비즈니스를 창출 및 확장할 수 있도록 지원하는 AI 기반 비즈니스 성장 플랫폼입니다. 최신 AI 기술을 활용하여 EDOM.AI는 기업가와 비즈니스 소유자가 성능을 최적화하고 비용을 절감하며 지속 가능한 성장을 보장할 수 있도록 실행 가능한 통찰력, 전략 및 도구를 제공합니다. 플랫폼의 핵심 기능에는 실시간 안내, 성능 모니터링 및 성공을 촉진하기 위한 검증된 비즈니스 전술의 적용이 포함됩니다.
  • FMAS는 개발자가 맞춤형 행동과 메시징이 포함된 자율 AI 에이전트를 정의, 시뮬레이션 및 모니터링할 수 있는 유연한 다중 에이전트 시스템 프레임워크입니다.
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    FMAS란?
    FMAS (Flexible Multi-Agent System)는 오픈소스 Python 라이브러리로, 다중 에이전트 시뮬레이션의 구축, 실행 및 시각화를 제공합니다. 사용자 정의 의사 결정 논리를 갖는 에이전트를 정의하고, 환경 모델을 구성하며, 통신 채널을 설정하고, 확장 가능한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. FMAS는 에이전트 상태 모니터링, 상호 작용 디버깅 및 결과 내보내기를 위한 후크를 제공하며, 모듈화된 아키텍처는 시각화, 메트릭 수집 및 외부 데이터 소스와의 통합을 위한 플러그인을 지원하여 연구, 교육 및 실제 프로토타입에 적합합니다.
  • AI 기반 RAG 파이프라인 빌더로, 문서를 인제스트하고 임베딩을 생성하며 맞춤형 채팅 인터페이스를 통해 실시간 Q&A를 제공합니다.
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    RagFormation란?
    RagFormation은 검색 보강 생성 워크플로우 구현을 위한 엔드투엔드 솔루션을 제공합니다. 플랫폼은 다양한 데이터 소스(문서, 웹 페이지, 데이터베이스)를 인제스트하고 인기 있는 LLM을 사용하여 임베딩을 추출합니다. Pinecone, Weaviate 또는 Qdrant와 같은 벡터 데이터베이스와 원활히 연결되어 관련 정보를 저장하고 검색합니다. 사용자는 맞춤 프롬프트 정의, 대화 흐름 구성, 인터랙티브 채팅 인터페이스 또는 REST API 배포를 통해 실시간 질문 답변을 수행할 수 있습니다. 내장된 모니터링, 액세스 제어, 여러 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, Hugging Face) 지원으로, RagFormation은 팀이 빠르게 프로토타입을 제작하고 반복하며 지식 기반 AI 애플리케이션을 대규모로 운영할 수 있게 하며 개발 비용을 최소화합니다. 저코드 SDK와 포괄적인 문서로 기존 시스템과의 통합이 가속화되며, 부서 간 협업이 원활해지고 시장 출시 시간이 단축됩니다.
  • Launchpad Stack으로 빠르게 풀스택 소스 코드를 생성하세요.
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    Launchpad Stack란?
    Launchpad Stack은 개발자가 AWS로 새 Rails 서비스를 시작할 수 있도록 사용자 정의 상호 운용 가능한 코드 패키지를 몇 분 안에 생성하는 도구입니다. 인프라, 애플리케이션, CI/CD 파이프라인, 모니터링 및 보안 설정을 제공하며, 모두 안전하고 모범 관행에 따른 기본값이 설정되어 있습니다. 생성된 코드는 제한적인 라이선스 없이 완전히 귀하의 것입니다. 반복적인 지불이나 공급업체 종속성 없이 코드를 구축하고 재사용하는 비용 효과적이고 유연한 솔루션을 제공합니다.
  • Mailyze는 이메일 보안 및 배달성을 향상시키기 위해 설계된 이메일 분석 도구입니다.
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    Mailyze란?
    Mailyze는 이메일 성능에 대한 자세한 분석을 제공하도록 설계되었습니다. 이메일 보안 및 배달성과 관련된 문제를 식별하여 귀하의 이메일이 스팸 필터를 피하고 예상 수신자에게 도달하도록 보장합니다. 또한 이메일 인증에 대한 통찰력을 제공하고 이메일 거부로 이어지는 일반적인 문제를 확인하며, 더 나은 이메일 생산성을 위한 개선을 제안합니다. 이 도구는 이메일 커뮤니케이션에 크게 의존하는 기업에 이상적이며, 신뢰할 수 있는 방법으로 이메일 전략을 모니터링하고 향상시킬 수 있도록 합니다.
  • 모니터링 및 진단을 위한 엔드 투 엔드 풀 스택 클라우드 옵저버빌리티 솔루션.
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    Middleware란?
    미들웨어는 전체 기술 스택을 간소화하고 시각화하기 위해 설계된 엔드 투 엔드 클라우드 옵저버빌리티 플랫폼입니다. 클라우드 네이티브의 복잡성을 단순화하며, 인프라 모니터링, 로그 모니터링, 분산 추적 및 애플리케이션 성능 관리(APM) 도구를 제공합니다. 깊은 통찰력과 포괄적인 모니터링 기능을 제공함으로써 미들웨어는 기업이 높은 운영 효율성을 유지하고 비정상을 감지하며 실시간 문제를 해결하도록 도와주어 애플리케이션과 서비스의 최적 성능을 보장합니다.
  • Modl.ai는 기계 학습에서 모델 배포 및 관리를 간소화하기 위해 설계된 AI 에이전트입니다.
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    modl.ai란?
    Modl.ai는 개발자가 기계 학습 모델을 쉽게 교육, 배포 및 관리할 수 있는 종합 플랫폼을 제공합니다. 빠른 모델 반복, 자동 버전 관리 및 사용자 친화적인 관리 도구를 용이하게 하는 기능을 통해 팀이 워크플로를 간소화하고 생산성을 개선할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼에는 모델의 지속적 통합과 배포 기능이 포함되어 있어 기업들이 AI 기술을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 또한, Modl.ai는 협업 작업을 지원하여 AI 이니셔티브에서 소규모 팀과 대규모 조직 모두에게 이상적입니다.
  • AGIFlow는 API 통합과 실시간 모니터링을 통해 다중 에이전트 AI 워크플로우의 시각적 생성과 조정을 지원합니다.
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    AGIFlow란?
    AGIFlow 핵심은 직관적인 캔버스입니다. 사용자는 AI 에이전트를 동적 워크플로로 조합하고, 트리거, 조건부 논리, 에이전트 간 데이터 교환을 정의할 수 있습니다. 각 노드는 사용자 지정 코드를 실행하거나 외부 API를 호출하거나 NLP, 비전, 데이터 처리용 사전 구축된 모델을 활용할 수 있습니다. 인기 데이터베이스, 웹 서비스, 메시징 플랫폼으로의 내장 커넥터를 통해 시스템 간 통합과 조정을 간소화합니다. 버전 관리와 롤백 기능으로 신속한 반복이 가능하며, 실시간 로깅, 메트릭 대시보드, 알림으로 투명성과 신뢰를 확보합니다. 워크플로를 테스트한 후에는 확장 가능한 클라우드 인프라에 배포할 수 있으며, 스케줄링 옵션으로 복잡한 보고서 생성, 고객 지원 라우팅, 연구 프로세스 자동화가 가능합니다.
  • SPEAR는 스트리밍 데이터를 관리하고, 모델 배포 및 실시간 분석을 수행하는 에지에서 AI 추론 파이프라인을 조율하고 확장합니다.
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    SPEAR란?
    SPEAR(Scalable Platform for Edge AI Real-Time)는 에지에서 AI 추론의 전체 수명 주기를 관리하는 데 설계되었습니다. 개발자는 Kafka, MQTT 또는 HTTP 소스에 연결된 커넥터를 통해 센서 데이터, 비디오 또는 로그를 수집하는 스트리밍 파이프라인을 정의할 수 있습니다. SPEAR는 컨테이너화된 모델을 워커 노드에 동적으로 배포하며, 저지연 응답을 위해 클러스터 전체에 부하를 분산합니다. 내장된 모델 버전 관리, 상태 점검, 텔레메트리를 포함하며, Prometheus와 Grafana에 메트릭을 노출합니다. 사용자는 모듈식 플러그인 아키텍처를 통해 사용자 정의 변환이나 알림을 적용할 수 있습니다. 자동 확장과 장애 복구 기능으로, SPEAR는 이기종 환경에서 IoT, 산업 자동화, 스마트 시티, 자율 시스템에 신뢰성 높은 실시간 분석을 제공합니다.
  • ToolMate은 외부 API와 도구들을 통합하여 코딩 없이 AI 에이전트를 생성할 수 있도록 하는 플랫폼입니다.
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    ToolMate란?
    ToolMate는 인텔리전트 어시스턴트의 구축, 배포, 유지관리를 간소화하는 클라우드 기반 AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 방식의 비주얼 편집기를 사용하여 프롬프트, API 호출, 조건부 논리, 메모리 저장 모듈을 체인으로 연결하는 워크플로우를 구성할 수 있습니다. Salesforce, Slack, Notion 등 인기 있는 서비스와의 통합을 지원하며, 자동 고객 지원, 리드 자격 부여, 동적 보고서 생성 등을 가능하게 합니다. 내장된 분석, 역할 기반 액세스, 실시간 모니터링을 통해 투명성과 협업이 보장됩니다.
  • Voltagent는 통합 도구, 메모리 관리 및 다단계 추론 작업 흐름이 포함된 자율 AI 에이전트를 개발자가 만들 수 있도록 지원합니다.
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    Voltagent란?
    Voltagent는 비즈니스 요구에 맞춘 자율 AI 에이전트 설계, 테스트 및 배포를 위한 종합 도구 세트를 제공합니다. 사용자는 드래그 앤 드롭 시각적 인터페이스 또는 플랫폼의 SDK를 통해 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있습니다. GPT-4, 로컬 LLM, 서드파티 API와의 통합을 지원하며 실시간 데이터 검색과 도구 호출이 가능합니다. 메모리 모듈은 세션 간 컨텍스트를 유지하는 데 이용되며, 디버깅 콘솔과 분석 대시보드가 에이전트 성능에 대한 상세한 인사이트를 제공합니다. 역할 기반 액세스 제어, 버전 관리, 확장 가능한 클라우드 배포 옵션을 통해, 아이디어 단계부터 프로덕션까지 안전하고 효율적이며 유지보수가 용이한 에이전트 운용이 보장됩니다. 또한, Voltagent의 플러그인 아키텍처는 도메인 특화 모듈의 손쉬운 확장을 가능하게 하며, RESTful API 엔드포인트는 기존 애플리케이션과의 원활한 통합을 지원합니다. 고객 지원 자동화, 실시간 보고서 생성 또는 인터랙티브 채팅 경험에 이르기까지 다양한 용도에 맞춰 전체 에이전트 수명 주기를 간소화합니다.
  • AITernet는 네트워크 관리 및 최적화 작업을 지원하는 AI 에이전트입니다.
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    AITernet란?
    AITernet는 네트워크 관리를 위한 포괄적인 도움을 제공하며, 특히 자동화와 최적화에 중점을 둡니다. 사용자가 네트워크 성능을 모니터링하고, 문제를 신속하게 파악하고, 솔루션을 구현하여 장치 간의 연결성을 향상시킵니다. AI는 트래픽 패턴을 분석하고 성능을 개선하기 위한 최적의 구성을 제안하여 최소한의 다운타임과 자원 낭비를 보장합니다.
  • AI 기반의 셀프 서비스 IDP 플랫폼으로 클라우드 프로비저닝, 자동화 및 생산성 향상을 간소화합니다.
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    Devozy.ai란?
    Devozy.ai는 전체 DevOps 프로세스를 간소화하기 위해 설계된 세계적 수준의 AI 지원 셀프 서비스 플랫폼입니다. 빠른 클라우드 프로비저닝, 자동화, 확장, 모니터링 및 보안을 가능하게 하여 개발자 생산성과 효율성을 크게 향상시킵니다. 이 플랫폼은 AWS, Azure 및 GCP와 같은 인기 있는 클라우드 서비스와 원활하게 통합되며, 종단 간 CI/CD 파이프라인, 프로젝트 관리 및 멀티 클라우드 인프라 관리를 지원합니다. Devozy.ai는 강력하고 올인원 솔루션으로 운영을 개선하려는 IT 엔지니어링 팀에 적합합니다.
  • Huly Labs는 기억, API 통합, 시각적 워크플로우 빌더를 갖춘 맞춤형 어시스턴트를 가능하게 하는 AI 에이전트 개발 및 배포 플랫폼입니다.
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    Huly Labs란?
    Huly Labs는 클라우드 네이티브 AI 에이전트 플랫폼으로서 개발자와 제품팀이 지능형 어시스턴트를 설계, 배포 및 모니터링할 수 있게 합니다. 에이전트는 지속적 기억을 통해 맥락을 유지할 수 있으며, 외부 API 또는 데이터베이스를 호출하고, 시각적 빌더를 통해 다단계 워크플로우를 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 역할 기반 액세스 제어, Node.js SDK 및 CLI, 맞춤형 UI 구성요소, 실시간 성능 및 사용량 분석을 포함합니다. Huly Labs는 확장, 보안, 로그 관리를 기본 제공하여 빠른 반복과 엔터프라이즈 수준 배포를 가능하게 합니다.
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