TYPE 1
사일런트 드롭
이벤트가 갑자기 0이 됩니다. 추적 스크립트가 깨지거나 마케팅팀이 GA4 키를 갈아 끼웠을 때. 대시보드는 이미 늦었습니다.
signup_complete · 0 / h (정상 38–56)
조용히 깨진 지표를
가장 먼저 알려드립니다.
Gemma는 Redash·Looker·Metabase 위의 SQL과 대시보드 타일을 24시간 감시합니다. 이벤트가 사라지거나, 같은 숫자가 사흘째 박혀 있거나, 어제부터 0이 들어오기 시작했을 때 — 데이터팀이 보고를 받기 전에 분석가에게 가장 먼저 닿습니다.
00:04min
감지 → 알림 평균
사내 베타 12개 사 평균
93%
거짓 알림 감소
임계값 ML 자동 보정 적용 후
2.4K쿼리
1초당 평가 가능
Pro 플랜 기준
§ 01
WHAT GEMMA WATCHES
대시보드가 거짓말을 시작한 순간을 잡습니다.
BI 도구를 새로 깔자는 이야기가 아닙니다. 사내에서 이미 잘 굴리고 있는 Redash·Metabase·Looker 그대로 두시고, Gemma는 그 위에 얹혀 *지표가 깨진 순간*을 감지합니다.
TYPE 2
freshness 정지
값이 *바뀌어야 하는데 안 바뀝니다*. ETL 잡이 죽었거나 cron이 안 돌았을 때. 같은 숫자가 사흘째 박혀 있는 게 가장 위험합니다.
AOV · 45,200원 (3일째 동일)
TYPE 3
스파이크 / 이상치
거꾸로 *너무 잘 나옵니다*. 보통 ETL 중복 적재거나, 봇 트래픽이 섞였을 때. 잘 된 것처럼 보여서 더 위험합니다.
DAU · 38,902 (정상 11,000–14,000)
TYPE 4
분포 변화
총합은 그대로인데 *분포*가 바뀝니다. 특정 지역·디바이스·코호트에서만 떨어졌을 때 — 평균은 무사하지만 사일런트로 사용자가 떠나는 상황.
iOS 14+ · 전환율 −41% (전체는 −3%)
§ 02
HOW IT DETECTS
SQL 한 줄과 ML 임계값으로 충분합니다.
새로운 데이터 파이프라인을 만들지 않습니다. Gemma는 분석가가 이미 쓰고 있는 *질문(SQL)*을 그대로 받아서, 그 결과 수치 하나를 시간 흐름에 따라 추적합니다.
STEP 1 · 정의
평소 보던 SQL 한 줄을 등록합니다.
-- signups in the last hour SELECT count(*) AS v FROM events WHERE name = 'signup_complete' AND ts >= now() - interval '1 hour';
STEP 2 · 학습
과거 60일을 보고 정상 범위를 자동으로 그립니다.
학습된 정상 범위 현재 값
요일·시간대·계절성을 자동으로 분리합니다. 토·일에 30% 떨어지는 지표라면, 토·일에는 *그* 30% 낮은 띠가 정상으로 표시됩니다.
STEP 3 · 라우팅
깨진 순간, 가장 가까운 사람에게 닿습니다.
M-204 · signup_complete
Severitycritical
조건value < 8 for 2 ticks
알림 → 1차#data-alerts (Slack)
알림 → 2차 (10분 후)@박지원 데이터팀장
3차 (30분 후)on-call email
§ 03
OPERATOR CONSOLE
모니터 한 화면. 사일런트 드롭 없이 하루를 시작합니다.
M-204ALERT
signup_complete · 시간당
마지막 정상 3h 14m 전. GA4 이벤트 dropoff 의심.
M-187OK
DAU · 일간
어제 12,408 (예상 11,800 ± 900)
M-156WARN
AOV · 일간 평균객단가
사흘째 같은 값. 데이터 freshness 의심.
M-098OK
환불율 · 7일 롤링
1.8% (전월 평균 2.1%)
§ 04
ALERTS & ROUTING
알림이 *덜* 가는 게 더 중요합니다.
Gemma의 기본 모드는 dedupe(중복 억제) + escalate(단계적 호출)입니다. 같은 인시던트가 30번 울리지 않게, 대신 정확히 한 명이 받게.
RULE 01
Dedupe window 15분
같은 모니터에서 15분 이내 발생한 알림은 한 인시던트로 묶입니다. 새로 들어오는 정보는 *기존 인시던트에 댓글*로 추가됩니다.
RULE 02
Quiet hours (선택)
토·일 오전 2시 ~ 8시는 critical만 깨웁니다. warn 이하는 월요일 9시 묶음 발송으로 변환됩니다.
RULE 03
자동 Snooze
의도된 배포(ETL maintenance window)는 캘린더 라벨 #maintenance로 자동 무음 처리.
RULE 04
Post-mortem 자동 생성
인시던트가 닫힌 뒤 24시간 안에 인시던트 카드 + 회복 그래프 + 원인 메모를 Notion·Confluence로 보냅니다.
SLACK · #data-alerts
M-204 · signup_completeCRITICAL
0 / h (정상 38–56). 3시간 14분째 값이 임계 아래입니다.
의심 원인: GA4 이벤트 dropoff · p=0.84
CHANNEL ROUTING · 결정
- T+0s Slack #data-alerts 한 번
- T+10m @박지원 데이터팀장 멘션 (DM)
- T+30m on-call email (1명)
- T+60m 회복 시 인시던트 자동 종료
§ 05
INTEGRATIONS
이미 쓰고 계신 곳 위에 얹습니다.
새로운 SDK 설치 없음. SQL을 던질 수 있는 read-only credential 한 줄이면 시작합니다.
DB
- POPostgreSQL
- MYMySQL
- BIBigQuery
- SNSnowflake
- RERedshift
BI
- RERedash
- MEMetabase
- LOLooker
- TATableau
Analytics
- GAGA4
- AMAmplitude
- MIMixpanel
Alert
- SLSlack
- DIDiscord
- JAJandi
- EMEmail
- PAPagerDuty
- WEWebhook
없는 도구가 있으세요? Webhook으로 연결 · 또는 요청 보내기
§ 06
SECURITY · DATA
row를 가져가지 않습니다.
↳ 결과값만 봅니다
Gemma는 모든 모니터에서 aggregate된 결과 수치 한 개만 가져옵니다. 원시 row는 사내 DB에 그대로 있고, 우리 서버에 저장되지 않습니다.
↳ read-only 권한이면 충분
DB 통합은 read-only credential 한 줄로 시작합니다. 쓰기 권한은 영영 요구하지 않습니다.
↳ 서울 리전
기본 운영 리전은 AWS Seoul (ap-northeast-2). EU·US 리전은 Business 플랜에 한해 요청 시 분리 운영합니다.
↳ 사내 에이전트 옵션
결과값조차 클라우드로 보내고 싶지 않으시면, Docker 기반 사내 에이전트로 평가를 사내에서 마치고 알림 메타데이터만 송신합니다.
컴플라이언스 · 진행 상태SOC 2 Type I · Q3 2026 목표ISMS-P · 준비 단계개인정보 위탁 · 표준계약 제공
§ 07
PRICING
회사 크기보다 모니터 수로 셈합니다.
| 동시 모니터 | 5개 | 60개 | 무제한 |
|---|---|---|---|
| 평가 주기 최소 | 60분 | 5분 | 1분 |
| 워크스페이스 멤버 | 1명 | 8명 | 무제한 |
| 데이터 보관 | 14일 | 180일 | 2년 |
| DB·BI 통합 수 | 1개 | 5개 | 무제한 |
| 알림 채널 | Slack 1개 | 5채널 | 무제한 |
| ML 자동 임계값 | — | ||
| 권한 분리 (RBAC) | — | — | |
| 감사 로그 | — | — | |
| 전담 도입 컨설팅 | — | — | 2회 |
| SLA | — | 99.5% | 99.95% |
가격은 부가세 별도. 베타 라이선스(Team 50% 할인)는 50석 한정이며, 정식 출시 이후 가격 인상에서 영구 면제됩니다.
§ 08
PREORDER
베타 50석. 6월 1일 마감.
신용카드 정보는 받지 않습니다. 결제는 7월 정식 출시 직전, 사용자분이 다시 확인하신 다음에만 발생합니다.
SEATS · 50석
31 남음 / 19 신청 완료
- Team 플랜 첫 12개월 50% 할인 (₩99,000 / 월)
- 정식 출시 이후 가격 인상 영구 면제
- 도입 미팅 1회 (60분, 화상)
- Slack 베타 채널 (분석가만, 약 30명)
2026·04프리오더 시작
2026·06·0150석 마감
2026·06·15베타 액세스 발송
2026·07정식 출시 · 결제 시작
/ NOTES
FROM CLOSED BETA
베타 분석가 12명이 쓴 후기.
정말 무서운 건 알림이 *없는* 상태였어요. signup 이벤트가 사흘 동안 0이었는데 아무도 몰랐죠. 그 사건 이후로 도입했고, 첫 주에 비슷한 사일런트 드롭 두 개를 더 잡았습니다.
Looker가 보여주는 숫자를 *얼마나 믿어야 하는지*를 알려주는 도구. 임계값 자동 보정이 토·일 패턴까지 학습하니까 거짓 알림이 거의 사라졌습니다.
Redash 쿼리만 30개 굴리던 1인 분석가입니다. Gemma에 SQL을 한 줄씩 등록해 두니, 이제 매일 아침 "오늘은 다 정상"이라는 알림으로 하루를 시작합니다. 그 한 줄을 위해 설계된 도구 같았어요.
/ FAQ
FREQUENTLY ASKED
자주 묻는 질문.
01Gemma가 우리 데이터를 *가져가서* 분석하나요?
아닙니다. 기본 구성에서 Gemma는 사내 DB·BI에 read-only 커넥터로 *질문*만 던지고, 결과값(주로 수치 한 개)만 가져옵니다. 원시 row는 Gemma 서버에 저장되지 않습니다. on-prem 에이전트 옵션을 쓰시면 결과값조차 사내에서 평가하고, 알림 메타데이터만 클라우드로 보냅니다.
02기존 BI 도구를 대체하나요?
아닙니다. Gemma는 BI를 *대체*하지 않고 *감시*합니다. 사내 Redash·Metabase·Looker는 그대로 두시고, Gemma가 그 위에 얹혀 "이 타일이 어제부터 안 움직임" 같은 변화를 잡아냅니다.
03지표 임계값을 매번 사람이 정해야 하나요?
Team 플랜부터는 ML 기반 자동 임계값이 켜집니다. 과거 60일 데이터를 보고 "이 지표는 토·일에는 약 30% 떨어진다"는 패턴을 학습해 요일·계절성을 반영한 임계값을 자동으로 운영합니다. 분석가가 직접 띠를 그려도 됩니다.
041인 분석가도 쓸 만한가요?
Free 플랜은 정확히 그 사용처를 위한 것입니다. 모니터 5개, 60분 주기, Slack 1개 채널 — 회사가 정말 무너지지 않게 지키는 최소 셋업이 무료입니다.
05프리오더는 어떻게 진행되나요?
정식 출시(7월 예정) 직전까지 베타 라이선스 50석을 모집합니다. 결제는 출시 직전에 한 번에 일어나고, 그 전엔 언제든 취소 가능합니다. 베타 라이선스는 첫 1년 동안 Team 플랜을 50% 할인된 가격으로 사용하실 수 있고, 정식 출시 이후 가격 인상에서 영구 면제됩니다.
06온프레미스 / 사내 설치도 가능한가요?
Business 플랜에 한해 Docker 이미지 기반 사내 에이전트를 제공합니다. 평가는 사내에서 수행되고, Gemma 클라우드로는 알림 메타데이터(어떤 모니터가 언제 깨졌는지)만 송신됩니다. PoC 단계에서 충분히 논의드립니다.