Autometrics
Это open source фреймворк для observability. С его помощью можно добавить метрики в любую функцию, а затем настроить уведомления, если что-то пойдет не так: например, когда посыплются ошибки или вырастет latency.
| Что это | Это open source фреймворк для observability. С его помощью можно добавить метрики в любую функцию, а затем настроить уведомления, если что-то пойдет не так: например, когда посыплются ошибки или вырастет latency. |
|---|---|
| Цены | Unknown |
| Платформа | Web Application |
| API | Да |
| Хорошо подходит для | monitoring application performance, debugging production issues |
| Домен зарегистрирован | 2023 |
Данные обновлены 1 августа 2026 г.
Что делает Autometrics?
Знакомьтесь, Autometrics — это open source фреймворк для обсервабилити, который берет на себя рутину по мониторингу приложений. Главная фишка здесь в том, что вам не нужно вручную прописывать каждый метрический замер. Инструмент предлагает декораторы и обертки, которые автоматически инструментируют функции в коде. В итоге вы получаете данные по количеству запросов, частоте ошибок и задержкам (latency), почти не тратя время на конфигурацию.
Кстати, Autometrics универсален: он работает с Rust, TypeScript, Python и Go, так что впишется в любой современный стек.
Но что действительно подкупает, так это внимание к UX разработчика. Фреймворк сам генерирует сложные Prometheus-запросы, предлагает удобный CLI для локальных тестов и интегрируется со Slack. Причем уведомления приходят не просто текстом, а с наглядными графиками, по которым сразу понятно, что пошло не так. Всё построено на стандартах Prometheus и OpenTelemetry, поэтому проблем с совместимостью с другими инструментами не будет. Еще один крутой момент: Service Level Objectives (SLO) можно определять прямо в исходном коде. Это превращает настройку алертов в часть процесса разработки, а не в задачу, которую вспоминают в последний момент.
Кому это будет полезно? В первую очередь командам, которые пилят и поддерживают бэкенд-сервисы. Autometrics помогает быстро находить баги в продакшене, отслеживать производительность после деплоя и вычислять проблемные коммиты, при этом избавляя инженеров от бесконечного ручного написания метрик. А поскольку это open source, вы можете развернуть всё на своей инфраструктуре и пользоваться улучшениями, которые приносит комьюнити.
Ключевые возможности
Что выделяет инструментДля кого Autometrics?
Кому подходит этот инструментДоверие и присутствие
Альтернативы в категории Инструменты разработчика
Открытая платформа для обеспечения наблюдаемости, которая помогает мониторить, отлаживать и оценивать LLM и GenAI-приложения в продакшене.
Платформа с открытым исходным кодом для мониторинга и оценки AI-агентов и LLM-приложений.
Платформа для мониторинга LLM — маршрутизируйте, отслеживайте, оценивайте и отлаживайте каждый AI-запрос всего двумя строками кода.
Платформа для анализа первопричин на базе ИИ — автоматически классифицирует проблемы, анализирует код и предлагает решения для разработчиков.
AI-агенты, которые автоматически анализируют телеметрию и код, чтобы находить и исправлять баги в продакшене с помощью пул-реквеста.
Это инструмент для observability на базе AI, который берет на себя всю рутину: сам добавляет логи, исправляет баги и даже создает PR на основе возникших инцидентов.
Платформа для AI observability: просто добавьте одну строку кода, чтобы полностью контролировать расходы, отлавливать ошибки и следить за производительностью ваших AI агентов.
Open-source инструмент для обсервабильности AI агентов. Он не просто ловит ошибки, а объясняет, почему они произошли, и помогает исправить их в автоматическом режиме.
Похожие инструменты
Платформа для обсервабилити на базе OpenTelemetry: собирайте трейсы, метрики и логи ваших приложений в одном месте.
Одна платформа, чтобы собирать, анализировать и по-настоящему использовать ваши данные.
Платформа для AI observability: отслеживайте работу моделей в продакшене, оценивайте их качество и доводите до идеала.
Платформа для AI-инжиниринга, которая мониторит, анализирует и оптимизирует работу LLM-моделей, чтобы сократить количество ошибок и повысить надежность ваших приложений.