Moonin convierte los eventos de tu cluster en una vista operativa clara: qué cambió, qué está afectado y cuál es el siguiente paso.
Un solo Helm chart por cluster. Trazas distribuidas con eBPF, sin instrumentar tu código. Compatible con EKS, GKE, AKS y clusters autoadministrados.
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Moonin es una plataforma de observabilidad operativa para Kubernetes, desarrollada por Arguz SpA en Santiago de Chile. Correlaciona los recursos, los despliegues y los eventos de un cluster para responder cuatro preguntas durante un incidente: qué cambió, qué está afectado, quién necesita saberlo y cuál es el siguiente paso. Se instala como un solo Helm chart por cluster.
Moonin mantiene un historial de revisiones por servicio y ambiente, donde cada despliegue queda registrado con su imagen, su commit y su duración. Cuando algo se rompe, la comparación entre la revisión que funcionaba y la actual muestra el cambio sin que haya que reconstruirlo desde los logs ni desde el historial de kubectl.
No. Moonin obtiene las trazas distribuidas y el tráfico entre servicios con eBPF, en el kernel del nodo, así que no hay que agregar librerías, ni un SDK, ni sidecars, ni modificar los pipelines de despliegue. Tampoco hace falta instalar y mantener un APM aparte.
Casi no. El Discovery Agent y el Node Agent consultan el API de Kubernetes en modo de solo lectura, y las 16 herramientas MCP que expone son de solo lectura, con la sesión de base de datos abierta en modo lectura. La única excepción es el Scaling Rules Agent, que puede ajustar HPA y réplicas: es opcional, viene desactivado y se activa por condición explícita. Moonin no hace remediación automática.
Sí. Moonin trabaja sobre el API de Kubernetes, así que funciona igual en Amazon EKS, Google GKE, Azure AKS, en distribuciones autoadministradas y en clusters on-premise. Lo que cambia entre proveedores es el detalle de nodos que expone cada uno, no la instalación ni el modelo de datos.
Mide las cuatro métricas DORA de DevOps Research and Assessment (frecuencia de despliegue, lead time for changes, change failure rate y tiempo de restauración del servicio) y agrega una quinta vista de servicios problemáticos, que ordena los servicios por su aporte a los fallos. Las calcula desde el historial de despliegues del propio cluster, sin que haya que declararlas a mano.
El cobro se apoya en una sola dimensión, la Unidad de Cómputo, que se deriva de la capacidad declarada de los clusters y no del tráfico ni de la cantidad de usuarios. Una UC equivale a 1 vCPU o a 2 GB de RAM, y se cobra la dimensión que pesa más, nunca la suma de ambas. El precio es por tramos incrementales: USD 20 por UC al mes hasta 100 unidades, USD 18 entre 101 y 250, USD 15 entre 251 y 500, y a convenir sobre 500. Incluye 10 GB de almacenamiento por UC y Soporte Estándar; Premium suma 10% y Enterprise 20% sobre el costo de las unidades.
Con un solo Helm chart, moonin-agent, aplicado una vez por cluster. No usa sidecars, no requiere tocar los pipelines de despliegue y no pide un agente por servicio. Después de la instalación el inventario de recursos, despliegues y eventos aparece solo, de forma continua.
Arguz midió entre 20% y 40% de reducción en la factura cloud en sus propios proyectos. La reducción viene de ver capacidad declarada que nadie usa: réplicas de más, requests sobredimensionados y recursos que quedaron corriendo sin dueño.
Resuelve un problema más estrecho y por eso cuesta menos: responder qué cambió en un cluster de Kubernetes y qué se rompió a partir de ese cambio. No es un APM de propósito general ni un motor de dashboards. Conviene cuando el gasto en observabilidad creció más rápido que el uso real y lo que hacía falta era contexto de despliegues, no más series de tiempo.