문제 (Problem)
프로덕션 환경에서 문제가 발생했을 때, 개발자들은 여러 도구를 오가며 컨텍스트를 파악해야 합니다:
- 로그는 어디서 확인하지?
- 최근 배포는 언제였지?
- 관련 Jira 티켓은?
- 이 서비스의 의존성은?
- 누가 담당자지?
평균 MTTR(Mean Time To Resolve)이 불필요하게 길어지는 원인은 바로 이 컨텍스트 수집 시간입니다.
시장 (Market)
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 타겟 시장 | 글로벌 (GL) |
| 세그먼트 | Observability, DevOps, Monitoring |
| 주요 타겟 | DevOps 팀, SRE, 온콜 엔지니어 |
| TAM | $34B+ (2026년 옵저버빌리티 시장) |
옵저버빌리티 시장은 연 19.7% CAGR로 성장 중이며, 2035년 $172B에 도달할 전망입니다.
솔루션 (Solution)
Production Context Tool은 프로덕션 컨텍스트를 한 곳에서 제공합니다:
- 통합 대시보드: 로그, 메트릭, 트레이스, 배포 이력 통합
- 서비스 맵: 실시간 의존성 시각화
- 알림 컨텍스트: 알림 발생 시 관련 정보 자동 수집
- AI 에이전트 지원: LLM 에이전트가 컨텍스트 조회 가능
- Runbook 연동: 장애 대응 절차 자동 연결
경쟁 분석 (Competition)
| 경쟁사 | 가격 | 약점 |
|---|---|---|
| Datadog | $15/host/mo+ | 비용이 빠르게 증가 |
| New Relic | 사용량 기반 | 복잡한 가격 체계 |
| Grafana | 무료/Enterprise | 설정 복잡 |
경쟁 상태: RED (경쟁 치열) | 경쟁 강도: H (높음)
차별화 포인트: 컨텍스트 중심, AI 에이전트 네이티브, 중소 팀 최적화 가격
MVP 개발 (MVP)
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 예상 기간 | 8주 |
| 복잡도 | M (중간) |
| 기술 스택 | Node.js/Go, React, PostgreSQL |
| 핵심 기능 | 서비스 맵, 배포 연동, 알림 컨텍스트 |
마일스톤:
- 주차 1-3: 데이터 수집 파이프라인 및 통합
- 주차 4-5: 대시보드 UI 및 서비스 맵
- 주차 6-7: 알림 연동 및 AI API
- 주차 8: 베타 테스트 및 문서화
수익 모델 (Revenue)
| 모델 | 내용 |
|---|---|
| 유형 | SUB (구독) |
| 무료 | 5 서비스, 7일 보관 |
| 유료 | 무제한 서비스, 90일+ 보관, AI 기능 |
| 예상 가격 | $29-99/team/month |
| MRR 목표 (6개월) | $10K-30K |
리스크 (Risk)
| 리스크 유형 | 수준 | 완화 전략 |
|---|---|---|
| 기술 리스크 | M | 검증된 통합 패턴 활용 |
| 시장 리스크 | H | 대형 플레이어 존재, 니치 타겟팅 |
| 실행 리스크 | M | 핵심 기능에 집중 |
추천 및 다음 단계 (Recommendation)
추천 점수: 90/100
추천 이유:
- 거대한 성장 시장
- 명확한 pain point
- AI 에이전트 트렌드와 시너지
- 선호 도메인 (monitoring, devops)
다음 단계:
- 핵심 통합 1-2개로 PoC 개발
- DevOps 커뮤니티 피드백 수집
- 가격 민감도 조사