Show HN: Superlog (YC P26) – 스스로 설치되고 버그를 고치는 관측성
Source: Hacker News
소개
Hey HN, we’re Nico and Arseniy, co‑founders of Superlog (https://superlog.sh). We’re building a self‑installing, self‑healing observability tool that aims to work without manual intervention. It includes a wizard that daily sets up proper logging and an agent that investigates errors and opens PRs.
데모
초간단 데모: https://www.youtube.com/watch?v=xFhU9Mk247M
문제
초기 스타트업 시절에 Sentry, Datadog, Grafana, Dash0 등을 사용해 보았지만 어느 것도 충분히 만족스럽지 못했습니다. 적절한 텔레메트리와 알림을 위해서는 여전히 많은 수동 설정이 필요했고, 좋은 로그를 추가하는 것이 어려워 코드베이스가 급속히 성장함에 따라 디버깅이 힘들어졌습니다. 동시에 Datadog/Dash0 비용은 계속 상승했고, 우리는 여전히 관측 도구를 배우고, 구성하고, 유지보수하는 데 엔지니어링 시간을 소비하고 있었습니다.
- Sentry에서는 컨텍스트가 부족한 중복 알림이 쏟아져 알림 피로도가 높아졌고, 특히 토요일 아침에 지속적인 방해를 받았습니다.
- 서버는 종종 메모리나 디스크가 부족했으며, 세 개의 AWS 메트릭이 서로 다른 값을 보여주었습니다.
- 많은 대시보드 그래프가 비어 있거나 오래되어, UI를 수동으로 클릭해 확인하는 것이 작은 팀에게는 큰 시간 낭비였습니다.
우리는 이 문제를 해결하는 것이 지금까지 해오던 일보다 더 큰 가치를 만든다고 판단했으며, 이를 구현할 전문 지식도 가지고 있었습니다—Arseniy는 Datadog에서 수년간 일하며 야간에 프로덕션 인시던트를 디버깅하던 경험이 있습니다. 그래서 우리는 agent‑first, MCP‑native, zero‑setup이라는 원칙을 갖춘, 바로 작동하는 플랫폼을 만들기로 결정했습니다.
Superlog 작동 방식
- Wizard – 저장소를 스캔하고 OpenTelemetry를 통해 잘 구조화된 로그, 트레이스, 메트릭을 자동으로 삽입합니다. 주요 실패 유형, 엔드포인트 성능, 테넌트별 사용량, 그리고 LLM/업스트림 비용(호출 위치, 테넌트, 모델별)을 강조합니다.
- Error Fingerprinting – 오류에 지문을 부여하고 인시던트로 그룹화하여 수천 개의 중복 오류 대신 하나의 이슈만 보게 됩니다. 알림에는 명확한 실패 요약, 추정된 심각도 및 영향이 포함됩니다.
- Agent Investigation – 에이전트가 각 인시던트를 조사합니다.
- 충분한 컨텍스트가 있으면 간결하고 테스트된 PR을 생성합니다.
- 컨텍스트가 부족하면 조사 팀을 위해 결과를 게시하고, 문서, 이전 조사 및 Slack 스레드에 기반해 추가 컨텍스트를 제공할 수 있는 엔지니어를 자동으로 초대합니다.
어느 경우든 결과물은 인시던트당 하나의 깔끔한 PR이며, Slack에 게시됩니다. 이를 병합하거나 무시하거나 Claude Code 세션으로 열어 수정할 수 있습니다.
Key Differentiators
- Zero‑Setup Instrumentation – 마법사는 모든 것을 네이티브 OTel SDK로 계측하며, 의미론적 규칙과 적절한 서비스/환경 태깅을 준수합니다. 또한 즉시 가시성을 위해 네이티브 자동 대시보드와 알림을 구축하고 있습니다.
- Telemetry That Doesn’t Decay – 마법사는 매일 실행되어 필요에 따라 로그, 알림, 대시보드를 지속적으로 추가합니다. 새로운 기능을 계측하는 것을 기억할 필요가 없으며, 문제가 발생했을 때 필요한 데이터가 이미 준비되어 있습니다.
- Alert‑Fatigue Reduction – 에이전트는 유사한 오류를 병합하고 요약을 정제하여 사전에 관련 정보를 제공합니다. 맞춤 평가 설정을 통해 요약이 밀도 있게 정확하게 제공되며, 심각도와 영향도 정확합니다. 각 LLM‑강화 메트릭에 대해 신뢰도 점수를 제공하여 잘못된 추측이 부각되는 것을 방지합니다.
가격 및 가용성
Superlog 텔레메트리는 공급업체에 중립적이므로 설치하는 모든 로그, 메트릭, 트레이스를 그대로 보관할 수 있습니다. 가격 세부 정보는 사이트에 있습니다. 아직 초기 단계이므로 거친 부분이 있을 수 있습니다—발견하시면 알려 주세요.
https://superlog.sh 에서 사용해 볼 수 있습니다.
피드백 요청
우리는 다음을 듣고 싶습니다:
- 현재 사용 중인 것
- 그에 대한 문제점
- “사건당 하나의 병합 가능한 PR” 모델이 유용하게 들리는지, 아니면 무섭게 들리는지
특히 통합이 많이 필요한 제품을 운영하는 분들, 자체 관측 시스템을 구축한 분들, 그리고 Sentry / Datadog MCP를 시도하고 포기한 분들의 의견을 듣고 싶습니다. 댓글과 피드백을 환영합니다!
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