Middleware registra 35.967 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -12,3 % y un modelo de precios Freemium, Precio a consultar. Openlayer registra 48.415 visitas mensuales con un crecimiento de -6,4 % y un modelo de precios Freemium, Precio a consultar.
Observabilidad full-stack con un agente SRE de IA que ayuda a resolver
Openlayer is a platform that tests AI systems before release, monitors them in production, and enforces policy and compliance requirements across every model and agent your company runs.
| Dimensión / Métrica | ||
|---|---|---|
| Dominio oficial | middleware.io | openlayer.com |
| Modelo de precios | Freemium, Precio a consultar | Freemium, Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 35,97 mil (35.967) | 48,42 mil (48.415) |
| Variación de tráfico intermensual | -5,05 mil (-12,3 %) | -3,3 mil (-6,4 %) |
| Mercado principal y cuota | 🇮🇳 India (27,3 %) | 🇺🇸 Estados Unidos (44,1 %) |
| Visitas directas / mes | 8,88 mil | 25,94 mil |
| Valoración de usuarios | 4,3 | 4,4 |
| 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.
Openlayer is a platform that tests AI systems before release, monitors them in production, and enforces policy and compliance requirements across every model and agent your company runs.
Dozens of pre-built evaluations cover quality, safety, security, and performance, with LLM-as-a-judge scorers, session-level metrics, and support for writing your own custom tests against your own data.
Import a repository and run evaluation suites automatically on every change, benchmark each iteration, and block releases when a metric regresses beyond the threshold you define.
Trace every request through multi-step agent workflows, including tool calls and retriever steps, with token counts, latency, cost per request, alerting integrations, and subpopulation analysis.
Register each AI system with an owner, purpose, data sensitivity, and risk tier, score inherent risk across multiple dimensions, and move systems through staged approval gates before they reach production.
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