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databufflabs/databuff

AI 원생 OpenTelemetry APM - LLM 기반 지능형 모니터링과 자동 근본 원인 분석

완성 앱조건 있음 · AGPL-3.0데브옵스·인프라Java난이도
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데모·홈페이지 열기databuff.ai

중간맛 분석

스택: Vue 프론트엔드, Doris 시계열 DB, OpenTelemetry 표준 기반 백엔드 | 난이도: 중상(분산 추적·AI 모델 연동 필요) | 바로 쓸 수 있나: 예, Compose로 5분 내 데모 실행 가능 | 데모: 온라인 데모 있음(커뮤니티 가입 시 계정 제공) | 핵심 능력: 전체 요청 추적(Full-Stack Tracing), 서비스 토폴로지 자동 생성, RED 메트릭 수집, AI 기반 자동 이상 탐지 및 근본 원인 분석(RCA)

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 마이크로서비스 환경에서 AI를 통한 자동 장애 분석 및 근본 원인 파악
  • LLM 기반 에이전트 시스템의 API 호출·토큰 사용량·성능 모니터링
  • 클라우드 네이티브 환경에서 전체 요청 흐름 추적 및 성능 병목 자동 탐지

핵심 기능

AI 네이티브 RCA - LLM이 실시간 데이터를 기반으로 장애 원인 분석다중 에이전트 협력 - 질문·순찰·전문가 역할 분담으로 복잡 문제 병렬 해결OpenTelemetry 표준 기반 - 언어·프레임워크 무관한 통일된 계측 및 수집

대안 대비 차별점

전통 APM은 데이터만 제공하지만 DataBuff는 LLM을 분석 엔진에 직접 통합해 자연어 질의로 근본 원인을 자동 분석하며, MCP 개방으로 외부 도구(Cursor·Claude·Prometheus 등)와도 양방향 연동 가능합니다.

먹어본 사람들

실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.

시식평 · 먹어본 사람 한마디

아직 시식평이 없어요. 먹어보셨다면 첫 한마디를 남겨주세요.

다른 레포 시식평 구경하기 →

이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

아직 이 레포로 만든 완주 인증이 없어요. 첫 밥도장을 찍어보세요!

이 레포, 해먹는 법

처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.

준비물

  • Docker 및 docker-compose
  • LLM API Key (OpenAI 호환 API 또는 Anthropic·DeepSeek·Ollama 등)
  • Kubernetes 설치 시: kubectl 및 가용 K8s 클러스터

바로 시작하기

  1. 플랫폼 설치 - Docker와 docker-compose 필요
curl -fsSL https://databuff.ai/databuff/ai-apm-install.sh | bash
  1. 데모 애플리케이션 설치 (선택사항)
curl -fsSL https://databuff.ai/databuff/ai-apm-demo-install.sh | bash
  1. 웹 UI 접속 - http://YOUR_HOST:27403 에서 기본 계정(admin / Databuff@123)으로 로그인

  2. AI 기능 활성화 - 설정에서 LLM API Key 입력 (OpenAI 호환 또는 Anthropic, Kimi, DeepSeek, GLM, Ollama 지원)

  3. 트레이싱 데이터 수신 확인 - Demo 앱이 자동으로 OTLP 데이터를 전송하면 서비스 목록·토폴로지·트레이스가 표시됨

깃밥트라이로 맛보기

받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.

터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.

npx gitbap-try databufflabs/databuff

Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →

별 추이 · 7일

6937일 증가분은 비교 데이터가 부족해요

확인 시각

활용성 · 따라 만들기 좋은가

샘플 점수 14/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

「데브옵스·인프라」 이런 레포, 매주 받아보실래요?

매주 월요일 아침, 골라 담은 밥상만. 광고 없이 · 언제든 해지.

내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/databufflabs/databuff.svg)](https://www.gitbap.com/r/databufflabs/databuff)
🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법

깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.

방법 ① 커넥터 URL

클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.

https://www.gitbap.com/api/mcp
방법 ② 플러그인 (체험까지)

플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
연결 방법 자세히 →

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기