TraceRoot.AI는 어떻게 작동하나요?

TraceRoot.AI는 4단계로 작동합니다. 1) TraceRoot SDK를 설치하여 추적 및 로그를 캡처합니다. 2) 통합된 통찰력을 위해 개발 도구(GitHub, Slack, Notion)를 연결합니다. 3) AI 에이전트가 추적 및 로그를 분석하여 근본 원인을 식별합니다. 4) 플랫폼 인터페이스를 통해 포괄적인 시각화 및 통찰력을 제공합니다.

사용 가능한 가격 계획은 무엇인가요?

TraceRoot.AI는 4가지 가격 계획을 제공합니다. 1) 스타터(월 $49) - 10만 개의 추적/로그, 2) 프로(월 $99) - 무제한 사용자 및 고급 AI 기능, 3) 스타트업(월 $999) - 5백만 개의 추적/로그 및 전체 통합 지원, 4) 성장(맞춤형 가격) - 무제한 로그 및 엔터프라이즈 기능.

TraceRoot.AI는 어떤 통합을 지원하나요?

TraceRoot.AI는 GitHub, Slack 및 Notion과 통합됩니다. 로그, 추적, 소스 코드, 커밋 기록, PR, 이슈, Notion 문서 및 Slack 스레드에 액세스하여 디버깅을 위한 포괄적인 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

TraceRoot.AI는 누가 만들었나요?

TraceRoot.AI는 2025년에 Xinwei He와 Zecheng Zhang에 의해 설립되었습니다. 이 회사는 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코에 본사를 두고 있으며 Y Combinator의 지원을 받고 있습니다.

TraceRoot.AI

WebsiteFree TrialMonitor & Log Management AI Code Assistant

TraceRoot.AI는 AI 에이전트를 사용하여 구조화된 로그, 추적 및 함수 호출을 분석하고 개발 도구와 통합하여 엔지니어가 버그를 더 빨리 수정할 수 있도록 지원하는 AI 강화 프로덕션 디버깅 플랫폼입니다.

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https://traceroot.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

개요
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제품 정보

업데이트됨:Aug 26, 2025

TraceRoot.AI이란?

TraceRoot.AI는 2025년에 설립되어 샌프란시스코에 본사를 둔 오픈 소스 디버깅 플랫폼입니다. 구조화된 추적, 로그, 소스 코드 컨텍스트 및 GitHub PR, 이슈, Slack 채널과 같은 다양한 개발 도구의 토론을 결합하여 프로덕션 문제를 디버깅하기 위한 에이전트 시스템 역할을 합니다. 이 플랫폼은 엔지니어링 팀이 AI 기반 통찰력과 자동화된 분석을 활용하여 복잡한 시스템의 문제를 신속하게 조사하고 해결할 수 있도록 설계되었습니다.

TraceRoot.AI의 주요 기능

TraceRoot.AI는 AI 기반 디버깅 플랫폼으로, 엔지니어가 구조화된 추적, 로그, 소스 코드 컨텍스트, GitHub PR, 이슈, Slack 채널과 같은 다양한 소스의 토론을 결합하여 프로덕션 문제를 신속하게 식별하고 해결하도록 돕습니다. AI 에이전트를 활용하여 디버깅 데이터를 자동으로 분석하고, 지능적인 통찰력을 제공하며, 체계적인 시각화 및 자동화를 통해 디버깅 워크플로우를 간소화합니다.

AI 기반 근본 원인 분석: 지능형 AI 에이전트를 사용하여 추적 및 로그를 자동으로 분석하여 프로덕션 문제의 근본 원인을 식별하고, 필요에 따라 티켓 및 PR을 생성합니다.

종합적인 통합: GitHub, Slack, Notion을 포함한 개발 도구와 원활하게 연결되어 전체 기술 스택에서 컨텍스트 정보를 수집합니다.

구조화된 시각화: 문제에 대한 더 나은 이해를 위해 컨텍스트 통찰력과 함께 로그, 추적 및 함수 호출의 대화형 트리 구조 시각화를 제공합니다.

실시간 모니터링: OpenTelemetry를 기반으로 구축된 TraceRoot SDK를 통해 실시간 추적 및 로깅 기능을 활성화합니다.

TraceRoot.AI의 사용 사례

프로덕션 디버깅: 엔지니어링 팀이 로그와 추적을 자동으로 분석하여 프로덕션 문제를 신속하게 식별하고 해결하도록 돕습니다.

멀티 에이전트 시스템 개발: 특화된 추적 및 모니터링 기능을 통해 복잡한 멀티 에이전트 시스템의 개발 및 디버깅을 지원합니다.

DevOps 최적화: 자동화된 분석 및 체계적인 시각화를 통해 디버깅 워크플로우를 간소화하고 프로덕션 문제 조사에 소요되는 시간을 줄입니다.

장점

클라우드 및 자체 호스팅 버전을 모두 제공합니다.

인기 있는 개발 도구와 통합됩니다.

AI 기반 자동 분석을 제공합니다.

단점

자체 호스팅 버전은 클라우드 버전에 비해 기능이 제한적일 수 있습니다.

소규모 팀의 경우 가격이 비쌀 수 있습니다.

설정 및 통합 노력이 필요합니다.

TraceRoot.AI 사용 방법

TraceRoot SDK 설치: Python의 경우 pip(pip install traceroot==0.0.4a5) 또는 JavaScript/TypeScript 애플리케이션의 경우 npm을 통해 SDK를 설치합니다.

환경 구성: service_name, github_owner, github_repo_name, github_commit_hash와 같은 설정으로 프로젝트 루트 디렉토리에 .traceroot-config.yaml 파일을 만듭니다.

Jaeger 컨테이너 설정: Jaeger docker 컨테이너를 실행하여 추적 및 로그를 로컬에 저장합니다: 지정된 포트(16686, 14268, 14250, 4317, 4318)로 docker run -d --name jaeger

코드 계측: 모니터링하려는 함수에 TraceRoot 데코레이터(@traceroot.trace())를 추가하고 로거(traceroot.get_logger())를 사용하여 로그를 캡처합니다.

개발 도구 연결: GitHub, Slack 및 Notion과 같은 개발 도구와 통합하여 스택 전반에 걸쳐 포괄적인 통찰력을 얻으십시오.

TraceRoot UI 액세스: http://localhost:3000에서 UI에 액세스하고 http://localhost:8000에서 API에 액세스하여 추적 및 로그를 봅니다.

AI 에이전트 사용: TraceRoot의 AI 에이전트를 활용하여 문제의 근본 원인을 식별하기 위해 추적 및 로그를 자동으로 분석합니다.

모니터링 및 디버깅: 플랫폼의 시각화 도구를 사용하여 포괄적인 통찰력을 탐색하고 대화형 트리 구조를 통해 문제를 해결합니다.

TraceRoot.AI 자주 묻는 질문

TraceRoot.AI는 AI 기반의 생산 디버깅 플랫폼으로, 엔지니어가 로그, 추적, 함수 호출을 대화형 트리 구조로 시각화하여 버그를 더 빠르게 수정할 수 있도록 돕습니다. AI 에이전트를 사용하여 추적, 로그, 메트릭, 소스 코드, GitHub PR, 이슈 및 Slack 스레드를 포함한 구조화된 컨텍스트를 분석합니다.