Anwendungsfälle
Eine Engine, Dutzende Anwendungsfälle
Vom ersten Produktions-Deploy eines Startups bis On-Prem in einer regulierten Branche. Wählen Sie Ihren Kontext — wir zeigen genau, was Unimoni löst.
Startups
1–10 Engineers, knappes Budget.
Cloud-Monitoring schreckt mit dem Preis ab, und ein selbstgebauter Stack aus vielen Open-Source-Komponenten ist viel zu viel Pflege.
Enterprise
Regulierte Branchen, On-Prem-Anforderungen.
Regulierte Branchen brauchen SCIM/SAML/Audit-Log eingebaut, nicht als kostenpflichtiges Add-on auf SaaS.
SaaS-Teams
B2B-SaaS, das Metriken für Kunden braucht.
Kunden wollen Dashboards in ihrem eigenen Portal, und Sie wollen keinen eigenen Rendering-Layer bauen.
Platform-Teams
Interne DevOps-Plattform für 100+ Entwickler.
Einen gemeinsamen Observability-Stack bauen, aber jedem Team einen eigenen Namespace geben.
Kubernetes
Teams, deren Kerninfra K8s ist.
Prometheus-Operator ist komplex; man braucht kube-state-metrics + node-exporter + cAdvisor; Alerting ist eine separate Komponente.
IoT / Edge
Verteilte Edge-Geräte mit schlechter Verbindung.
Ein Pull-Modell funktioniert nicht — man braucht Push mit Pufferung.
Fintech
Regulierte Branche, Audit jeder Aktion.
Der Regulator verlangt ein Audit-Log; PII darf die Infrastruktur nicht verlassen.
Game Studios
High-Cardinality-Metriken pro Spieler / pro Match.
SaaS-Anbieter würgen das Billing bei High-Cardinality-Labels ab.
MLOps
Teams mit ML-Modellen in Produktion.
Standard-APMs verstehen kein Per-Feature-Drift / keine Inference-Latency.