Quick Overview 관찰가능성은 시스템의 내부 상태를 외부 출력으로 얼마나 잘 추론할 수 있는지를 나타내는 척도입니다. 모니터링과는 다르게 시스템이 작동하지 않는 이유를 확인할 수 있습니다. 관찰가능성 구축에는 복잡한 인프라, 막대한 데이터 양, 데이터 사일로 등의 어려움이 따릅니다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 기업적 성과와의 연계, 현재 성능 최적화, 잠재적인 문제 선제적 파악 등의 단계를 따를 필요가 있습니다 |
모든 비즈니스에서 다운타임은 곧 생산성 손실, 비용 상승, 그리고 수익 손실을 의미합니다. 최근 한 설문조사에서 응답자 91%는 다운타임 1시간당 30만 1,000달러(약 3억 9,900만 원) 이상의 비용이 발생하는 것으로 추산했습니다. 그중 44%는 다운타임 1시간당 비용이 100만 달러(약 13억 원) 이상이라고 답했습니다.
다운타임 단축이 기업의 화두가 되고 있는 가운데, 관찰가능성(observability)의 발전은 데이터 관리 영역의 의사 결정 프로세스에 변혁을 불러오고 있습니다. 특히 멀티 클라우드 및 마이크로서비스로의 전환에 따라 애플리케이션이 더욱 복잡하고 동적으로 변화하면서 관찰가능성은 운영의 핵심적인 요소가 되었습니다. 그러나 관찰가능성을 비즈니스에서 현실화하는 데는 여러 어려움이 따릅니다. 어디서부터 시작해야 할까요?
관찰가능성이란?
관찰가능성은 외부 출력으로부터 시스템의 내부 상태를 얼마나 잘 추론할 수 있는지 나타내는 척도로, 시스템에 대한 고전적인 제어 이론에 뿌리를 둡니다.
관찰가능성 vs. 모니터링
관찰가능성과 모니터링은 같은 의미로 사용되는 경우가 많지만, 뚜렷한 차이가 있습니다.
모니터링은 환경이 예상대로 작동하는지 살펴보는 것이고, 관찰가능성은 환경이 작동하지 않는 이유를 확인할 수 있게 해줍니다. 더 명확히 말하자면 모니터링은 일반적으로 장애 중심, 즉 경보인 반면 관찰가능성의 목적은 시스템의 전반적인 동작을 살펴보는 데 있습니다.
관찰가능성이 지표, 로그, 트레이스의 데이터를 결합해서 기업의 전체적인 상태를 파악하고 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결하는 데 도움을 준다면, 모니터링은 주로 로그와 이벤트에 초점을 둡니다.
지표와 로그, 트레이스의 결합은 아키텍처가 아무리 복잡하더라도 언제든 비즈니스에 관한 거의 모든 질문에 답하고 문제를 더 빠르게 해결해 평균 해결 시간(Mean time to repair, MTTR)을 줄이고 사고를 더욱 면밀하게 검토할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
관찰가능성을 현실에서 구현할 때의 어려움
복잡한 인프라
전통적으로 모니터링 시스템은 간단한 지표와 로그에 집중했습니다. 그러나 기술 발전에 따라 시스템이 더욱 복잡해지고 통합되고 분산되면서 기존 모니터링 방법으로는 시스템 동작을 파악하기가 어려워졌습니다. 분산된 시스템과 그 시스템에 상주하는 애플리케이션 및 데이터베이스의 수가 증가하면서 이런 요소를 연결하는 네트워크에서 시스템의 성능을 더 효과적으로 관리하고 정확히 이해해야 할 필요성도 함께 커졌습니다. 결과적으로 복잡한 시스템을 이해하기 위한 종합적인 접근 방식으로 관찰가능성이 등장한 것입니다.
막대한 데이터의 양
시스템의 복잡성은 데이터 볼륨이 증가하는 원인이기도 합니다. 시스템 및 애플리케이션에서 생성하는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 막대한 데이터를 대상으로 한 모니터링과 분석은 관찰가능성 툴의 부담을 가중시켜 인사이트를 얻는 데 지장을 초래하고 있습니다. 지연 증가, 응답성 저하, 필요한 스토리지의 증가는 효과적인 관찰가능성을 얻는 데 방해 요소가 될 수 있습니다. 확장성은 중요한 신호가 방대한 데이터 흐름의 잡음에 묻혀 손실되지 않도록 하기 위한 핵심 요소입니다.
데이터 사일로
관찰가능성을 위해서는 전체 시스템에 대한 포괄적인 이해가 필요하지만 데이터 사일로는 정보에 대한 시야를 단편화합니다. 다양한 소스에서 가져온 데이터를 상호 연관시킬 수 없으므로 근본 원인과 추세를 파악하는 데 방해가 되고 관찰가능성 툴의 효과를 제한합니다. 데이터에서 유의미한 인사이트를 얻고 관찰가능성을 강화하기 위해서는 데이터 사일로를 허무는 것이 중요합니다.
지표
관찰가능성 관행을 비즈니스 목표에 부합하도록 하는 것은 매우 중요합니다. 핵심은 단순히 데이터베이스를 모니터링하는 것이 아니라 이런 인사이트를 기업 전체를 위한 실질적인 혜택으로 전환하는 데 있습니다. 최대한 많은 데이터를 수집하되 고유하고 구체적인 값을 포함하는 카디널리티(cardinality)가 높은 데이터에 높은 우선순위를 부여해야 합니다. 이렇게 되면 문제의 "위치"와 "원인"을 파악하기 위한 디버깅과 조사를 더 신속하게 수행할 수 있습니다.
비용
시스템의 관찰가능성이 높을수록 이를 관리하고 모니터링하는 비용도 증가합니다. 관찰가능성을 위해서는 전보다 더 세분화된 단위로 대량의 모니터링 데이터를 수집해야 합니다. 넉넉한 스토리지, 데이터 처리 기능 및 실시간 모니터링은 비용을 끌어올리는 요소가 될 수 있습니다. 모니터링 이니셔티브를 한정된 예산에 맞추려면 관찰가능성과 비용 사이에서 적절한 균형점을 찾아야 합니다.
클라우드 문제
클라우드를 사용하는 기업은 관찰가능성 측면에서 또 다른 어려움을 겪을 수 있습니다. 벤더에 따라 계측 옵션을 다양하게 제공하지 않는 경우가 있기 때문입니다. 클라우드로 이전할 때는 데이터 수집 수준의 변경을 반드시 고려해야 합니다.
솔루션을 구현하기 전에 맥락 확인 필요
프로젝트, 관행 또는 목표 맥락에서 구현되지 않은 툴은 별 쓸모가 없습니다. 많은 경우 기업은 모니터링 솔루션을 구매하고는 그 솔루션이 마술처럼 설치돼 구조적인 문제를 해결해주기를 기대합니다. 사실 대부분 솔루션은 비슷한 데이터를 수집하고 일관적인 지표를 드러냅니다. 많은 벤더가 이 문제를 해결하기 위한 각자의 고유한 방식을 제시합니다. 진단 데이터를 신속하게 제공해서 MTTR을 단축할 수 있게 해주는 벤더는 소수입니다.
관찰가능성을 구축하는 데는 여러 어려움이 따르지만, 이런 변화는 단순히 데이터베이스 관리뿐 아니라 실질적인 비즈니스 가치를 이끄는 데 초점을 맞추는 새로운 시대를 열었습니다. 관찰가능성 채택은 기업에 가시적이고 측정 가능한 영향을 미쳤고, 결과적으로 서비스 수준 관리가 개선되고 비즈니스 연속성 중단이 최소화되고 전반적인 운영 효율성이 향상되었습니다.
관찰가능성의 이점
오늘날 관찰가능성은 단순한 데이터베이스 관리에서 전체 데이터 인프라를 적극적으로 이해하고 최적화하는 것으로의 전환을 의미합니다. IT팀은 관찰가능성 툴과 관행을 활용함으로써 다음을 수행할 역량을 갖출 수 있습니다.
선제적인 문제 파악 : 관찰가능성은 IT팀이 문제가 악화되기 전에 잠재적인 문제를 인지할 수 있게 해줍니다. 데이터에서 패턴과 추세를 분석해서 시스템 장애를 예측하고 예방할 수 있도록 합니다. 그 외에도 포괄적인 관찰가능성 솔루션은 IT 기업에 경제적으로도 큰 영향을 미칩니다. 설문에서 응답자의 53%는 관찰가능성의 가치를 50만 달러(약 6억 6,000만 원) 이상으로, 41%는 100만 달러(약 13억 원) 이상으로 평가했으며, 10만 달러(약 1억 원) 미만으로 평가한 응답자는 11%에 불과했습니다. 관찰가능성 기능을 5개 이상 배포했다고 답한 응답자 중에서는 무려 82%가 100만 달러 이상의 가치가 있다고 답했습니다.
MTTR 개선 : 신속한 문제 파악과 해결은 다운타임을 최소화하기 위한 핵심 요건입니다. 관찰가능성 툴은 MTTR을 단축하여 더 빠른 문제 해결을 보장하고 시스템 다운타임과 관련한 운영 비용 절감에 기여합니다. 최근 설문조사에서 관찰가능성을 도입한 응답자의 약 65%는 MTTR이 어느 정도 개선되었다고 답했으며, 그중 31%는 25% 이상 개선됐다고 답했습니다.
시스템 성능 최적화 : 관찰가능성을 통해 시스템 성능에 대한 인사이트를 얻고 병목 현상을 파악하고 데이터베이스 및 관련 시스템의 전체적인 성능을 최적화할 수 있습니다.
전체적인 안정성 향상 : 복잡한 시스템의 동작을 이해함으로써 시스템 안정성을 개선할 수 있습니다. 이는 중단 없는 데이터 서비스에 의존하는 비즈니스에 매우 중요합니다.
관찰가능성의 발전을 위한 단계
오늘날의 관찰가능성은 시스템 관리에 관한 사후 대응적 사고에서 선제적인 사고로의 전환을 의미합니다. 팀은 단순히 문제 대처에 그치지 않고 문제를 미리 예측하고 예방해 데이터 인프라의 전체적인 성능과 안정성을 개선할 수 있습니다.
그렇다면 기업은 어떻게 해야 효과적인 관찰가능성을 위한 길에 올라설 수 있을까요?
적절한 기업적 성과와 연계 : 먼저 관찰가능성이 도움이 될 수 있는 기업의 성과를 파악합니다. 핵심은 관찰가능성 툴과 관행에서 얻은 인사이트를 활용하여 비즈니스 목표를 달성하는 것입니다. IT 전문가가 적절한 성과에 역량을 집중하려면 관찰가능성 데이터를 사용하여 비즈니스 성공에 직접적인 영향을 미쳐야 합니다.
현재 성능을 최적화하기 위한 노력 : 역사적 데이터 추세를 분석하면 현재 시스템 내의 비효율성과 병목 지점을 파악할 수 있습니다. 리소스 사용량, 쿼리 성능 또는 시스템 응답 시간에 나타나는 패턴을 인식함으로써 시스템 구성을 최적화하고 전체적인 성능을 저해하는 잠재적인 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 관찰가능성 솔루션으로 IT 관련 비용이 30% 절감된다면 기업의 수익성에 직접적으로 기여하게 됩니다.
잠재적인 문제 영역을 선제적으로 파악 : 모든 기업에는 잠재적인 문제 영역이 있습니다. IT 전문가가 이런 문제보다 앞서 나갈 수 있는 한 가지 방법은 시계열 분석을 사용해서 시스템 동작의 이상 징후나 비정상적인 패턴을 감지하는 것입니다. 갑작스러운 데이터 급증, 일탈 또는 불규칙성은 심각한 문제로 악화되기 전에 해결이 가능한 잠재적인 문제를 나타낼 수 있습니다. 선제적 접근 방식은 시스템 성능에 영향을 미치거나 장애로 이어지기 전에 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.
데이터 수집 표준화 : 사용 중인 기술이나 프레임워크에 관계없이 시스템의 다양한 부분에서 관찰가능성 데이터를 수집하는 표준화된 접근 방식을 고려하십시오. 표준화된 수집 방법은 다양한 구성요소에서 수집된 데이터 간에 일관성을 보장해서 다양한 시스템에서 생성된 방대한 양의 데이터를 더 쉽게 관리 및 해석할 수 있도록 합니다.
AI/ML 기회 파악 : 관찰가능성의 미래는 IT 운영을 위한 AI의 통합에 있습니다. AI/ML이 관찰가능성에 결합되면 복잡한 IT 환경을 관리하고 모니터링하는 IT팀에 큰 도움이 될 것입니다. 자동화 기회를 찾으면 시스템 모니터링, 성능 분석, 문제 해결과 같은 일상적인 작업을 능률화해서 팀이 반복적인 운영 작업이 아닌 보다 전략적인 작업에 집중하도록 할 수 있습니다. 또한 예측 기능은 다운타임과 시스템 중단을 줄이고 시스템 안정성과 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
미래 용량 예측 및 계획 : 시계열 분석은 과거 데이터 패턴을 기반으로 리소스 요구사항을 추정하는 데 도움이 됩니다. 스토리지, 처리 성능 또는 네트워크 대역폭에 대한 미래의 수요를 예측해서 높아지는 요구사항을 시스템 성능 저하 없이 충족하도록 선제적으로 리소스를 할당하고 확장성을 계획할 수 있습니다.
지속적인 개선을 위한 노력 : 관찰가능성 관행을 끊임없이 다듬어 지속적인 개선을 이끌 수 있습니다. 확보한 인사이트를 기반으로 시스템을 조정, 최적화하고 미세 조정해서 비즈니스의 경쟁력을 유지하고 변화하는 수요에 기민하게 대응할 수 있습니다.
결론
시스템 장애 예측 및 예방부터 성능 최적화와 리소스 할당 개선에 이르기까지, 관찰가능성은 IT 전문가에게 정보에 근거하여 의사 결정을 내리고 시스템 안정성을 높이고 지속적인 개선을 이끌 수 있는 역량을 부여합니다. 변화의 핵심은 단순한 데이터베이스 관리가 아니라 관찰가능성 관행에서 얻은 인사이트를 활용하여 구체적인 비즈니스 성과에 맞추는 것입니다.
관찰가능성 관행에서 얻은 인사이트의 활용은 성과를 개선하고 비용을 절감하고 시스템이 최고의 성능으로 작동하도록 보장하고 전체적인 비즈니스 성공에 기여하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다.
관찰가능성을 구현에 어려움을 겪고 계시거나 관련해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다.
Quick Overview
관찰가능성은 시스템의 내부 상태를 외부 출력으로 얼마나 잘 추론할 수 있는지를 나타내는 척도입니다. 모니터링과는 다르게 시스템이 작동하지 않는 이유를 확인할 수 있습니다. 관찰가능성 구축에는 복잡한 인프라, 막대한 데이터 양, 데이터 사일로 등의 어려움이 따릅니다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 기업적 성과와의 연계, 현재 성능 최적화, 잠재적인 문제 선제적 파악 등의 단계를 따를 필요가 있습니다
모든 비즈니스에서 다운타임은 곧 생산성 손실, 비용 상승, 그리고 수익 손실을 의미합니다. 최근 한 설문조사에서 응답자 91%는 다운타임 1시간당 30만 1,000달러(약 3억 9,900만 원) 이상의 비용이 발생하는 것으로 추산했습니다. 그중 44%는 다운타임 1시간당 비용이 100만 달러(약 13억 원) 이상이라고 답했습니다.
다운타임 단축이 기업의 화두가 되고 있는 가운데, 관찰가능성(observability)의 발전은 데이터 관리 영역의 의사 결정 프로세스에 변혁을 불러오고 있습니다. 특히 멀티 클라우드 및 마이크로서비스로의 전환에 따라 애플리케이션이 더욱 복잡하고 동적으로 변화하면서 관찰가능성은 운영의 핵심적인 요소가 되었습니다. 그러나 관찰가능성을 비즈니스에서 현실화하는 데는 여러 어려움이 따릅니다. 어디서부터 시작해야 할까요?
관찰가능성이란?
관찰가능성은 외부 출력으로부터 시스템의 내부 상태를 얼마나 잘 추론할 수 있는지 나타내는 척도로, 시스템에 대한 고전적인 제어 이론에 뿌리를 둡니다.
관찰가능성 vs. 모니터링
관찰가능성과 모니터링은 같은 의미로 사용되는 경우가 많지만, 뚜렷한 차이가 있습니다.
모니터링은 환경이 예상대로 작동하는지 살펴보는 것이고, 관찰가능성은 환경이 작동하지 않는 이유를 확인할 수 있게 해줍니다. 더 명확히 말하자면 모니터링은 일반적으로 장애 중심, 즉 경보인 반면 관찰가능성의 목적은 시스템의 전반적인 동작을 살펴보는 데 있습니다.
관찰가능성이 지표, 로그, 트레이스의 데이터를 결합해서 기업의 전체적인 상태를 파악하고 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결하는 데 도움을 준다면, 모니터링은 주로 로그와 이벤트에 초점을 둡니다.
지표와 로그, 트레이스의 결합은 아키텍처가 아무리 복잡하더라도 언제든 비즈니스에 관한 거의 모든 질문에 답하고 문제를 더 빠르게 해결해 평균 해결 시간(Mean time to repair, MTTR)을 줄이고 사고를 더욱 면밀하게 검토할 수 있는 인사이트를 제공합니다.
관찰가능성을 현실에서 구현할 때의 어려움
복잡한 인프라
전통적으로 모니터링 시스템은 간단한 지표와 로그에 집중했습니다. 그러나 기술 발전에 따라 시스템이 더욱 복잡해지고 통합되고 분산되면서 기존 모니터링 방법으로는 시스템 동작을 파악하기가 어려워졌습니다. 분산된 시스템과 그 시스템에 상주하는 애플리케이션 및 데이터베이스의 수가 증가하면서 이런 요소를 연결하는 네트워크에서 시스템의 성능을 더 효과적으로 관리하고 정확히 이해해야 할 필요성도 함께 커졌습니다. 결과적으로 복잡한 시스템을 이해하기 위한 종합적인 접근 방식으로 관찰가능성이 등장한 것입니다.
막대한 데이터의 양
시스템의 복잡성은 데이터 볼륨이 증가하는 원인이기도 합니다. 시스템 및 애플리케이션에서 생성하는 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 막대한 데이터를 대상으로 한 모니터링과 분석은 관찰가능성 툴의 부담을 가중시켜 인사이트를 얻는 데 지장을 초래하고 있습니다. 지연 증가, 응답성 저하, 필요한 스토리지의 증가는 효과적인 관찰가능성을 얻는 데 방해 요소가 될 수 있습니다. 확장성은 중요한 신호가 방대한 데이터 흐름의 잡음에 묻혀 손실되지 않도록 하기 위한 핵심 요소입니다.
데이터 사일로
관찰가능성을 위해서는 전체 시스템에 대한 포괄적인 이해가 필요하지만 데이터 사일로는 정보에 대한 시야를 단편화합니다. 다양한 소스에서 가져온 데이터를 상호 연관시킬 수 없으므로 근본 원인과 추세를 파악하는 데 방해가 되고 관찰가능성 툴의 효과를 제한합니다. 데이터에서 유의미한 인사이트를 얻고 관찰가능성을 강화하기 위해서는 데이터 사일로를 허무는 것이 중요합니다.
지표
관찰가능성 관행을 비즈니스 목표에 부합하도록 하는 것은 매우 중요합니다. 핵심은 단순히 데이터베이스를 모니터링하는 것이 아니라 이런 인사이트를 기업 전체를 위한 실질적인 혜택으로 전환하는 데 있습니다. 최대한 많은 데이터를 수집하되 고유하고 구체적인 값을 포함하는 카디널리티(cardinality)가 높은 데이터에 높은 우선순위를 부여해야 합니다. 이렇게 되면 문제의 "위치"와 "원인"을 파악하기 위한 디버깅과 조사를 더 신속하게 수행할 수 있습니다.
비용
시스템의 관찰가능성이 높을수록 이를 관리하고 모니터링하는 비용도 증가합니다. 관찰가능성을 위해서는 전보다 더 세분화된 단위로 대량의 모니터링 데이터를 수집해야 합니다. 넉넉한 스토리지, 데이터 처리 기능 및 실시간 모니터링은 비용을 끌어올리는 요소가 될 수 있습니다. 모니터링 이니셔티브를 한정된 예산에 맞추려면 관찰가능성과 비용 사이에서 적절한 균형점을 찾아야 합니다.
클라우드 문제
클라우드를 사용하는 기업은 관찰가능성 측면에서 또 다른 어려움을 겪을 수 있습니다. 벤더에 따라 계측 옵션을 다양하게 제공하지 않는 경우가 있기 때문입니다. 클라우드로 이전할 때는 데이터 수집 수준의 변경을 반드시 고려해야 합니다.
솔루션을 구현하기 전에 맥락 확인 필요
프로젝트, 관행 또는 목표 맥락에서 구현되지 않은 툴은 별 쓸모가 없습니다. 많은 경우 기업은 모니터링 솔루션을 구매하고는 그 솔루션이 마술처럼 설치돼 구조적인 문제를 해결해주기를 기대합니다. 사실 대부분 솔루션은 비슷한 데이터를 수집하고 일관적인 지표를 드러냅니다. 많은 벤더가 이 문제를 해결하기 위한 각자의 고유한 방식을 제시합니다. 진단 데이터를 신속하게 제공해서 MTTR을 단축할 수 있게 해주는 벤더는 소수입니다.
관찰가능성을 구축하는 데는 여러 어려움이 따르지만, 이런 변화는 단순히 데이터베이스 관리뿐 아니라 실질적인 비즈니스 가치를 이끄는 데 초점을 맞추는 새로운 시대를 열었습니다. 관찰가능성 채택은 기업에 가시적이고 측정 가능한 영향을 미쳤고, 결과적으로 서비스 수준 관리가 개선되고 비즈니스 연속성 중단이 최소화되고 전반적인 운영 효율성이 향상되었습니다.
관찰가능성의 이점
오늘날 관찰가능성은 단순한 데이터베이스 관리에서 전체 데이터 인프라를 적극적으로 이해하고 최적화하는 것으로의 전환을 의미합니다. IT팀은 관찰가능성 툴과 관행을 활용함으로써 다음을 수행할 역량을 갖출 수 있습니다.
선제적인 문제 파악 : 관찰가능성은 IT팀이 문제가 악화되기 전에 잠재적인 문제를 인지할 수 있게 해줍니다. 데이터에서 패턴과 추세를 분석해서 시스템 장애를 예측하고 예방할 수 있도록 합니다. 그 외에도 포괄적인 관찰가능성 솔루션은 IT 기업에 경제적으로도 큰 영향을 미칩니다. 설문에서 응답자의 53%는 관찰가능성의 가치를 50만 달러(약 6억 6,000만 원) 이상으로, 41%는 100만 달러(약 13억 원) 이상으로 평가했으며, 10만 달러(약 1억 원) 미만으로 평가한 응답자는 11%에 불과했습니다. 관찰가능성 기능을 5개 이상 배포했다고 답한 응답자 중에서는 무려 82%가 100만 달러 이상의 가치가 있다고 답했습니다.
MTTR 개선 : 신속한 문제 파악과 해결은 다운타임을 최소화하기 위한 핵심 요건입니다. 관찰가능성 툴은 MTTR을 단축하여 더 빠른 문제 해결을 보장하고 시스템 다운타임과 관련한 운영 비용 절감에 기여합니다. 최근 설문조사에서 관찰가능성을 도입한 응답자의 약 65%는 MTTR이 어느 정도 개선되었다고 답했으며, 그중 31%는 25% 이상 개선됐다고 답했습니다.
시스템 성능 최적화 : 관찰가능성을 통해 시스템 성능에 대한 인사이트를 얻고 병목 현상을 파악하고 데이터베이스 및 관련 시스템의 전체적인 성능을 최적화할 수 있습니다.
전체적인 안정성 향상 : 복잡한 시스템의 동작을 이해함으로써 시스템 안정성을 개선할 수 있습니다. 이는 중단 없는 데이터 서비스에 의존하는 비즈니스에 매우 중요합니다.
관찰가능성의 발전을 위한 단계
오늘날의 관찰가능성은 시스템 관리에 관한 사후 대응적 사고에서 선제적인 사고로의 전환을 의미합니다. 팀은 단순히 문제 대처에 그치지 않고 문제를 미리 예측하고 예방해 데이터 인프라의 전체적인 성능과 안정성을 개선할 수 있습니다.
그렇다면 기업은 어떻게 해야 효과적인 관찰가능성을 위한 길에 올라설 수 있을까요?
적절한 기업적 성과와 연계 : 먼저 관찰가능성이 도움이 될 수 있는 기업의 성과를 파악합니다. 핵심은 관찰가능성 툴과 관행에서 얻은 인사이트를 활용하여 비즈니스 목표를 달성하는 것입니다. IT 전문가가 적절한 성과에 역량을 집중하려면 관찰가능성 데이터를 사용하여 비즈니스 성공에 직접적인 영향을 미쳐야 합니다.
현재 성능을 최적화하기 위한 노력 : 역사적 데이터 추세를 분석하면 현재 시스템 내의 비효율성과 병목 지점을 파악할 수 있습니다. 리소스 사용량, 쿼리 성능 또는 시스템 응답 시간에 나타나는 패턴을 인식함으로써 시스템 구성을 최적화하고 전체적인 성능을 저해하는 잠재적인 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 관찰가능성 솔루션으로 IT 관련 비용이 30% 절감된다면 기업의 수익성에 직접적으로 기여하게 됩니다.
잠재적인 문제 영역을 선제적으로 파악 : 모든 기업에는 잠재적인 문제 영역이 있습니다. IT 전문가가 이런 문제보다 앞서 나갈 수 있는 한 가지 방법은 시계열 분석을 사용해서 시스템 동작의 이상 징후나 비정상적인 패턴을 감지하는 것입니다. 갑작스러운 데이터 급증, 일탈 또는 불규칙성은 심각한 문제로 악화되기 전에 해결이 가능한 잠재적인 문제를 나타낼 수 있습니다. 선제적 접근 방식은 시스템 성능에 영향을 미치거나 장애로 이어지기 전에 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.
데이터 수집 표준화 : 사용 중인 기술이나 프레임워크에 관계없이 시스템의 다양한 부분에서 관찰가능성 데이터를 수집하는 표준화된 접근 방식을 고려하십시오. 표준화된 수집 방법은 다양한 구성요소에서 수집된 데이터 간에 일관성을 보장해서 다양한 시스템에서 생성된 방대한 양의 데이터를 더 쉽게 관리 및 해석할 수 있도록 합니다.
AI/ML 기회 파악 : 관찰가능성의 미래는 IT 운영을 위한 AI의 통합에 있습니다. AI/ML이 관찰가능성에 결합되면 복잡한 IT 환경을 관리하고 모니터링하는 IT팀에 큰 도움이 될 것입니다. 자동화 기회를 찾으면 시스템 모니터링, 성능 분석, 문제 해결과 같은 일상적인 작업을 능률화해서 팀이 반복적인 운영 작업이 아닌 보다 전략적인 작업에 집중하도록 할 수 있습니다. 또한 예측 기능은 다운타임과 시스템 중단을 줄이고 시스템 안정성과 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
미래 용량 예측 및 계획 : 시계열 분석은 과거 데이터 패턴을 기반으로 리소스 요구사항을 추정하는 데 도움이 됩니다. 스토리지, 처리 성능 또는 네트워크 대역폭에 대한 미래의 수요를 예측해서 높아지는 요구사항을 시스템 성능 저하 없이 충족하도록 선제적으로 리소스를 할당하고 확장성을 계획할 수 있습니다.
지속적인 개선을 위한 노력 : 관찰가능성 관행을 끊임없이 다듬어 지속적인 개선을 이끌 수 있습니다. 확보한 인사이트를 기반으로 시스템을 조정, 최적화하고 미세 조정해서 비즈니스의 경쟁력을 유지하고 변화하는 수요에 기민하게 대응할 수 있습니다.
결론
시스템 장애 예측 및 예방부터 성능 최적화와 리소스 할당 개선에 이르기까지, 관찰가능성은 IT 전문가에게 정보에 근거하여 의사 결정을 내리고 시스템 안정성을 높이고 지속적인 개선을 이끌 수 있는 역량을 부여합니다. 변화의 핵심은 단순한 데이터베이스 관리가 아니라 관찰가능성 관행에서 얻은 인사이트를 활용하여 구체적인 비즈니스 성과에 맞추는 것입니다.
관찰가능성 관행에서 얻은 인사이트의 활용은 성과를 개선하고 비용을 절감하고 시스템이 최고의 성능으로 작동하도록 보장하고 전체적인 비즈니스 성공에 기여하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다.
관찰가능성을 구현에 어려움을 겪고 계시거나 관련해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다.