Metoro

Qu'est-ce que Metoro ?

Metoro est une plateforme d’observabilité native Kubernetes qui propose une supervision complète de la pile, incluant l’infrastructure, le réseau et la gestion des performances applicatives (APM), avec une installation simple en une commande. Grâce à la technologie eBPF, Metoro capture des données de télémétrie approfondies au niveau du noyau sans nécessiter d’instrumentation ni de modification du code. Elle offre le traçage automatique, l’agrégation des logs, les métriques, le profilage et le suivi des ressources Kubernetes, le tout intégré dans un tableau de bord unifié. Son analyse des causes profondes pilotée par l’IA et la détection des régressions de performance simplifient le débogage et apportent des insights opérationnels, ce qui la rend idéale pour les développeurs, DevOps et équipes SRE gérant des systèmes distribués complexes.

Fonctionnalités clés

• Télémétrie eBPF sans instrumentation

  Collecte des traces, journaux, métriques et données de profilage détaillés depuis les clusters Kubernetes sans aucune modification du code ni instrumentation manuelle.

• Suivi complet des ressources Kubernetes

  Surveille toutes les ressources Kubernetes avec un suivi historique complet de leur état, permettant le débogage rétroactif et l’analyse des changements de configuration.

• Analyse des causes profondes pilotée par l’IA

  Utilise l’intelligence artificielle pour analyser les logs et métriques, identifier rapidement les causes racines des incidents en production et suggérer des corrections.

• Tableau de bord d’observabilité unifié

  Fournit une vue centralisée pour surveiller l’infrastructure, le réseau, la performance applicative et les ressources Kubernetes, avec des alertes personnalisables.

• Mise en place et intégration instantanées

  Déploie en une seule commande ou via un chart Helm en moins de cinq minutes et s’intègre facilement avec les outils d’observabilité existants comme DataDog, Grafana et Elastic.

• Surveillance proactive des performances

  Détecte automatiquement les régressions de performance, surveille les déploiements applicatifs et propose des recommandations d’optimisation des coûts.

Cas d'utilisation

• Débogage en production : Accélère le dépannage en mettant en avant les logs, métriques et traces pertinents avec l’aide de l’IA, réduisant ainsi le temps moyen de résolution.
• Surveillance des clusters Kubernetes : Offre une visibilité complète sur les changements d’état du cluster, l’utilisation des ressources et les dépendances réseau pour les équipes DevOps et SRE.
• Gestion des performances applicatives : Surveille la santé des services avec un traçage et un profilage automatiques afin d’optimiser la performance et la fiabilité des applications.
• Détection des incidents et alertes : Fournit des alertes intelligentes sur les anomalies des métriques, logs et ressources pour une gestion proactive de la santé du système.
• Optimisation des coûts et des ressources : Analyse l’utilisation des ressources et suggère des optimisations pour réduire les coûts d’infrastructure cloud.

FAQ