Observabilidad, seguridad y respuesta a incidentes unificadas para equipos de ingeniería a escala cloud
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Middleware registra 35.967 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -12,3 % y un modelo de precios Freemium, Precio a consultar. Oberhahn registra 633 visitas mensuales con un crecimiento de -70,9 % y un modelo de precios Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar.

Sabes exactamente qué compró tu gasto en IA.
| Dimensión / Métrica | ![]() | |
|---|---|---|
| Dominio oficial | middleware.io | oberhahn.com |
| Modelo de precios | Freemium, Precio a consultar | Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 35,97 mil (35.967) | 633 (633) |
| Variación de tráfico intermensual | -5,05 mil (-12,3 %) | -1,54 mil (-70,9 %) |
| Mercado principal y cuota | 🇮🇳 India (27,3 %) | 🇵🇰 Pakistán (90,7 %) |
| Visitas directas / mes | 8,88 mil | 259 |
| Valoración de usuarios | 4,3 | 4,2 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |
Observabilidad full-stack con un agente SRE de IA que ayuda a resolver
Un agente de IA que detecta, investiga y ayuda a corregir incidencias en producción a partir de señales de infraestructura, APM y RUM.
Supervisa servidores, contenedores, cargas serverless y servicios cloud en AWS, Azure, GCP y Kubernetes desde un solo lugar.
Correlaciona y consulta logs de alto volumen con ayuda de IA para depurar sin depender de búsquedas manuales.
Rastrea el rendimiento, sigue peticiones lentas y revisa el comportamiento de bases de datos y endpoints de extremo a extremo.

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Conecta asistentes de código, agentes, rastreadores y capas de orquestación una sola vez y observa cómo cada evento de uso fluye hacia un único libro mayor normalizado, sin conciliación manual.
Consulta el gasto proyectado a fin de mes, el coste por sesión, el gasto por usuario, el uso de la ventana de contexto y una puntuación de eficiencia, desglosados por la fuente que impulsa cada dólar.
Cada sesión se vincula a issues reales de Linear, Jira o GitHub, para que puedas leer el coste por punto de estimación y ver qué se entregó y qué se hundió.
Oberhahn señala modelos sobredimensionados, fallos de caché, sesiones desbocadas y flujos duplicados, cada uno clasificado por el gasto que afecta para que sepas qué investigar primero.
Observabilidad, seguridad y respuesta a incidentes unificadas para equipos de ingeniería a escala cloud
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