AI Insight에 서버 자원 사용량 분석을 물어 증설 결론을 받는 과정을 정리한 글의 대표 이미지

서버 사이징 어떻게 결정하시나요? AIOps 로 서버 자원 사용량 분석

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서버 자원 사용량 분석을 AI에게 한 문장으로 물으면 부하 구간 표와 증설 결론, 제안, Word 보고서까지 한 번에 받습니다. 41초 영상과 제품 화면 7장으로 증설 판단 과정을 주장 단위로 정리했습니다.
사용자 활동 추적으로 느리다는 사용자 한 명에서 원인 SQL 한 줄까지 찾는 과정을 정리한 글의 대표 이미지

사용자 활동 추적 사례, 특정 사용자가 특정 시간에 왜 느렸는지 알 수 있나요?

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사용자 활동 추적은 느리다고 한 사용자를 로그인 ID로 찾고, 그 사용자가 거쳐 간 화면에서 가장 느린 요청의 SQL까지 한 흐름으로 내려가는 일입니다. 58초 영상과 제품 화면 캡처 7장으로 그 과정을 정리했습니다.
OPENMARU APM AIOps 데모 화면 블러 배경 위에 Diagnose by AI 두 줄 흰색 슬로건, OPENMARU 로고가 배치된 300x300 1:1 썸네일

AI가 장애 원인까지 짚는다 — LLM AIOps 실전 데모 4선

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운영자가 자연어로 묻고 AI가 장애 원인을 짚는다 — OPENMARU APM × CogentAI로 외부 API 에러·T-Map 패턴·지연 트랜잭션·느린 쿼리까지 AIOps 실전 4데모를 요약합니다.
장애 원인 분석 — APM으로 근본 원인 찾는 3단계

장애 원인 분석 — APM으로 근본 원인 찾는 3단계

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JVM 힙, GC, 스레드 풀, 커넥션 풀을 포함한 WAS 성능 튜닝의 기준값과 설계 방법을 다루는 글의 대표 이미지

WAS 성능 튜닝 — JVM 힙·GC·스레드 풀·커넥션 풀 기준값

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Tomcat vs 상용 WAS — 기능·지원·TCO로 가르는 선택 기준

Tomcat vs 상용 WAS — 기능·지원·TCO로 가르는 선택 기준

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