와탭랩스의 모니터링과 AI 운영 서비스
와탭은 애플리케이션·서버·데이터베이스·쿠버네티스의 운영 데이터를 모으는 SaaS 모니터링 서비스를 소개한다. GPU와 LLM까지 관측 범위를 연결해, 요청의 성능 문제와 관련된 인프라·비용·호출 맥락을 함께 살피는 방향이다.
제품을 따라 읽기
- 애플리케이션·인프라 모니터링: 애플리케이션 처리 구간, 서버·DB 상태, 쿠버네티스의 메트릭·트레이스·로그를 확인한다. 공식 홈페이지
- GPU 모니터링: GPU와 MIG 인스턴스의 상태·지표를 살피고, Pod·Job의 자원 할당과 연결한다. 할당된 자원과 실제 활용 상태를 구분해 보는 기능이 있다. GPU 제품 소개
- LLM / AI Agent Observability: 요청량·지연·토큰·비용·에러·캐시 효율을 모델·에이전트별로 비교하며, 프롬프트·도구 호출을 트랜잭션과 GPU 분석에 연결한다. 제품 페이지는 LLM Observability, 2026-09-07 수정 Docs는 AI Agent Observability로 표시한다. 제품 소개, 공식 Docs
- WhaTap AI: 운영자가 자연어로 관측 데이터를 조회하고 차트·대시보드를 구성하도록 돕는다. 알림 규칙의 제안·설정 안내와 적용·되돌리기도 설명한다. AI 서비스를 관측하는 위 제품과 운영자의 도구 이용을 돕는 이 기능은 역할이 다르다. 공식 Docs
탐구해 볼 질문
다음은 제품 설명을 읽고 Codex가 구성한 탐구 질문이다.
- 느린 요청 하나에서 애플리케이션·컨테이너·GPU 중 원인 후보를 어떤 증거로 좁힐까?
- LLM 비용 증가를 요청량·토큰 길이·캐시 효율의 변화로 어떻게 나누어 볼까?
출처와 확인 범위
- 원자료 작성 주체: 와탭랩스.
- 확인일: 2026-09-13 KST. 공식 홈페이지·제품·Docs 본문을 읽었다.
- 게시일은 확인되지 않은 페이지가 있으며, Docs 최종 수정 표시는 AI Agent Observability 2026-09-07, WhaTap AI 2026-06-25다.
- 위 기능은 회사가 공개한 설명이다. 실제 사용·분석 정확도·비용 절감·자동 복구의 효과를 이번에 시험한 것은 아니다.
- verified는 노트와 확인한 공식 설명의 충실도를 뜻한다.
연결
- [비공개 문서]
- [비공개 문서] — W01
- 채용공고 누적과 취업 후 역량 성장 - Codex 대화