문제 정의
DevOps/SRE 팀이 모니터링을 구축할 때 겪는 문제:
- 메트릭 이해 어려움: 수천 개의 메트릭 중 필요한 것 찾기 어려움
- 문서 분산: OpenTelemetry, Prometheus, K8s 등 각각 다른 문서
- 컨텍스트 부재: 메트릭 이름만으로는 용도 파악 불가
- 중복 노력: 팀마다 같은 메트릭 조사 반복
시장 분석
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| 관찰 가능성 시장 규모 (2026) | $34.1B |
| 예상 성장률 | CAGR 19.7% |
| 2035년 예상 규모 | $172.1B |
타겟 고객: DevOps 엔지니어, SRE, 플랫폼 팀
솔루션: Metric-Registry
3,700+ 관찰 가능성 메트릭을 검색 가능한 카탈로그로 제공합니다.
핵심 기능
- 통합 검색: OpenTelemetry, Prometheus, K8s 메트릭 한곳에서 검색
- 자동 업데이트: 소스 레포지토리에서 자동 동기화
- 컨텍스트 제공: 각 메트릭의 용도, 사용 예시, 관련 메트릭
- 오픈소스: 커뮤니티 기여 가능
지원 소스
- OpenTelemetry Collector receivers
- Prometheus exporters (PostgreSQL, Redis, MySQL, MongoDB, Kafka)
- Kubernetes metrics (kube-state-metrics, cAdvisor)
- LLM observability libraries
경쟁 환경
| 경쟁사 | 특징 | 약점 |
|---|---|---|
| Datadog | 전체 플랫폼 | 메트릭 카탈로그 제한적 |
| Grafana | 시각화 | 메트릭 발견 어려움 |
| New Relic | APM | 커스텀 메트릭 문서 부족 |
경쟁 강도: 높음 (대형 플레이어들이지만, 전문 카탈로그는 니치)
MVP 개발 계획
| 단계 | 기간 | 내용 |
|---|---|---|
| 1단계 | 2주 | 웹 크롤러, 파서 개발 |
| 2단계 | 2주 | 검색 인덱스 구축 |
| 3단계 | 2주 | 웹 UI 개발 |
| 4단계 | 2주 | API 및 CLI |
총 MVP 기간: 6-8주 기술 스택: Python/Go, Elasticsearch, React
수익 모델
| 플랜 | 가격 | 포함 기능 |
|---|---|---|
| Free (OSS) | $0 | 기본 검색, 커뮤니티 |
| Pro | $15/월 | API 접근, 고급 필터 |
| Team | $49/월 | 프라이빗 메트릭 추가 |
| Enterprise | 문의 | 온프레미스, 커스텀 |
예상 MRR (12개월): $2,000 - $8,000
리스크 분석
| 리스크 | 수준 | 대응 |
|---|---|---|
| 기술 | 낮 | 웹 크롤링은 검증된 기술 |
| 시장 | 중 | 무료 대안으로 충분할 수 있음 |
| 실행 | 중 | base14가 이미 선점 (차별화 필요) |
추천 이유
- 도메인 적합도: monitoring, devops (선호 도메인)
- 기술 적합도: 백엔드, 검색 (스킬 매치)
- 커뮤니티 기여: 오픈소스로 인지도 확보
- B2B 확장: 기업 고객으로 확장 가능
종합 점수: 83/100