통합 가시성의 4가지 이점

개발 방법이 진화함에 따라 모니터링도 진화해야 합니다. 여기서 통합 가시성이 필요해집니다. Kubernetes와 마이크로서비스 기반의 초분산 애플리케이션을 지원하기 위한 기술 진화는 최신 통합 가시성 플랫폼의 필요성을 만들어냈습니다. 풀스택 통합 가시성은 서로 다른 레거시 포인트 도구를 사용한 전통적 모니터링을 업그레이드합니다. 이를 통해 오늘날의 복잡한 클라우드 환경에서 데이터로부터 가치 있는 인사이트를 선제적으로 수집할 수 있습니다.

올인원 통합 가시성 솔루션은 기존 모니터링 도구를 기반으로 하여 단일 화면에서의 가시성을 제공합니다. 통합 가시성의 주요 이점 중 하나는 사용의 용이성입니다. 이를 통해 경고에 대응하고 효과적인 근본 원인 분석을 수행하며 시스템의 전반적인 상태를 평가할 수 있습니다. 많은 운영 팀이 애플리케이션의 기하급수적인 증가가 도구의 기하급수적인 증가로 이어졌음을 발견하고 있습니다. 그러나 과연 이들이 기대에 부응할 수 있을까요? 

이러한 신규 솔루션은 종종 새로운 문제를 만들어내고 지속적인 업데이트가 필요할 뿐만 아니라 데이터의 양은 계속해서 증가하게 됩니다. 인공지능(AI) 코파일럿과 머신러닝(ML)의 통합을 통해 많은 최신 통합 가시성 도구들은 단편적인 해결책에 의존하지 않고도 IT 운영(AIOps) 및 생성형 AI(GenAI)의 잠재력을 실현할 수 있습니다.

AI 기반 통합 가시성은 최신 통합 가시성 솔루션의 최첨단으로 통합 가시성과 AI의 모든 이점을 제공합니다. 아키텍처의 복잡성이 증가하는 환경에서 검색과 AI 기능을 갖춘 통합 데이터 플랫폼은 번거로움 없이 사각 지대를 제거합니다. 

AI 검색이 강화된 통합 가시성이 조직에 적합한지 망설이고 있다면 최신 통합 가시성 솔루션의 이점을 살펴보세요.

끊임없이 확장되는 분산 환경에서 생성되는 데이터의 양은 모니터링 방식을 근본적으로 개선할 필요가 있음을 시사합니다. 이질적인 텔레메트리 데이터를 공통 스키마 없이 별도의 호환되지 않는 통합 가시성 백엔드에 고립시키는 것은 비효율적일 뿐만 아니라 비즈니스에 해로울 수 있습니다. 

통합 가시성 솔루션이 구축된 통합 데이터 플랫폼은 다양한 출처에서 모든 유형의 데이터를 통합하여 데이터 관리를 단순화하고 고속 분석을 가능하게 합니다. 이러한 플랫폼과 Search AI 기능을 결합하면 IT 팀은 실시간으로 문제를 해결하고 사전 예방적인 애드혹 분석을 수행할 수 있습니다. 개선된 계측, 클라우드 서비스 데이터 수집, 개방형 표준 및 시맨틱 규칙 준수를 통해 일관된 구조를 구현할 수 있으며 이는 평균 복구 시간을 개선하는 데 기여합니다. 최신 통합 가시성 솔루션은 또한 향상된 검색 기능과 AI/ML을 활용해 텔레메트리 데이터의 양과 속도 부담을 줄여주므로 혁신에 집중하고 사용자가 기대하는 경험을 제공할 수 있습니다.  

팀에서 사용하는 도구의 수를 줄이고 사용하지 않는 도구를 폐기함으로써 조직은 적은 자원으로 더 많은 성과를 낼 수 있습니다. 결론적으로 도구의 통합은 생산성을 높이고 이는 결국 더 나은 고객 경험과 함께 비즈니스 비용 절감으로 이어집니다.

Kubernetes와 마이크로서비스는 강력하고 매우 유연하지만 복잡하기도 합니다. 컨테이너화된 애플리케이션은 자주 생성되고 축소되며 이동하기 때문에 문제가 발생했을 때 이를 식별하고 해결하는 것이 매우 어렵습니다. 

이러한 맥락에서 문제를 진단하려면 가능한 한 많은 정보가 필요합니다. 최신 통합 가시성 도구는 모든 하이퍼스케일러로부터 데이터를 수집함으로써 컨테이너의 수명 주기와 서비스 간 통신 및 스택의 다양한 계층에서의 로그 이벤트 등 전례 없는 가시성을 제공해 줍니다. 이러한 포괄적인 데이터 수집을 통해 IT 팀은 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있어 가동 중단 시간을 최소화하고 애플리케이션이 원활하게 실행되도록 보장할 수 있습니다. AI와 강력한 검색 기능을 갖춘 통합 가시성 도구는 클러스터에서 커널 수준까지 데이터를 연관시킵니다. 이를 통해 운영, 개발 시간, 확장성 및 비용 측면에서 어느 정도의 예측 가능성을 회복할 수 있게 해줍니다.

애플리케이션은 타사 서비스 및 외부 종속성에 의존할 가능성이 높아 추가적인 복잡성을 초래합니다. 이러한 외부 서비스는 종종 이질적이고 호환되지 않는 텔레메트리 데이터 형식을 가지므로 애플리케이션 성능에 대한 통합된 시각을 확보하려면 단일 중앙화된 데이터 저장소로 수집해야 합니다.

통합된 접근 방식이 없으면 외부 서비스와 관련된 성능 문제를 추적하는 것이 건초 더미에서 바늘 찾기와 같을 수 있습니다. 이때 개방형 표준과 통합 데이터 플랫폼을 기반으로 한 통합 가시성 솔루션을 활용할 수 있습니다. 다양한 공급업체, 출처 및 제공업체의 텔레메트리 데이터를 한 곳에서 수집하고 정규화 및 분석을 수행할 수 있습니다. 그 결과 조직은 모든 내부 및 외부 구성 요소의 성능에 대한 가시성을 확보할 수 있어 전체 스택을 효과적으로 관리하고 최적화할 수 있습니다. 데이터가 민주화되며 여기에 AI 검색 기능을 사용하면 질문에 대한 답을 빠르게 얻을 수 있습니다.

클라우드는 유연성을 제공하며 운영 민첩성을 요구합니다. 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 방식은 클라우드 컴퓨팅 시대의 소프트웨어 개발에 필요한 민첩성을 제공합니다. 그러나 잦은 변경과 업데이트는 종종 서비스 중단이나 성능 문제로 이어질 수 있으며 이러한 빠른 변화 속도는 강력한 풀스택 통합 가시성의 필요성을 강조합니다.

DevOps 팀이 문제를 신속하게 감지하고 해결하기 위해서는 전체 환경에 대한 실시간 가시성이 필요합니다. 변경 사항을 빠르고 안정적으로 배포하는 능력은 결국 조직의 혁신 능력을 좌우할 수 있습니다. 통합 가시성을 시프트 레프트 방식으로 전환한다는 것은 프로덕션 단계에서 문제를 수정하는 대신 개발 과정에 이를 통합한다는 의미입니다. 이를 통해 조직은 안정성과 성능을 저해하지 않으면서 높은 개발 속도를 유지하기 위한 사전 대응적 접근을 취할 수 있습니다. 관측 가능성 방식을 시프트 레프트 방식으로 전환한 예로는 개발 및 코딩 과정에 OpenTelemetry 계측을 통합하여 개방형 표준을 기반으로 벤더 중립적인 메트릭, 로그 및 추적을 생성하는 방식이 있습니다. 일관되고 통합된 데이터 플랫폼으로 시작하는 것은 최신 통합 가시성의 분석 및 AI 역량의 기초입니다.    

Search AI 기반의 통합 가시성을 활용하면 한 발 더 나아가 문제를 사전 대응적으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라 데이터를 팀 전반에 걸쳐 공유하여 사일로를 제거하고 생산성을 높이며 최신 기술을 선도할 수 있습니다. AI가 여전히 초기 단계임에도 대부분의 클라우드 네이티브 환경에 깊게 자리 잡은 만큼 통합 가시성 솔루션은 이를 따라잡을 수 있어야 합니다. 변화의 속도를 따라가는 대신 선두주자로 나설 수 있습니다.

디지털 에코시스템의 모든 요소는 클라우드, 서버리스, 마이크로서비스, 외부 애플리케이션, 컨테이너, 런타임, 이벤트, 로그, 추적, 메트릭 등과 같은 데이터를 생성합니다. 이렇게 엄청난 양의 데이터로 인해 IT 팀은 장애의 근본 원인을 찾는 데 어려움을 겪습니다. 이 문제는 조직의 모든 측면으로 파급되며 결국 많은 비즈니스 문제는 데이터 문제로 귀결됩니다.

모니터링 도구를 통합하는 것이 한 해결책일 수 있습니다. 데이터를 단일 통합 플랫폼으로 통합하는 것은 또 다른 해결책입니다. 이것이 바로 최신 통합 가시성이 시작되는 지점입니다. 즉 데이터로부터 최대 잠재력을 이끌어낼 수 있는 능력입니다. 가장 진보된 도구는 Search AI를 사용하여 데이터를 더욱 효율적으로 찾고 분석할 수 있도록 도와줍니다. 심지어 존재조차 알지 못했던 문제, 즉 알려지지 않은 미지의 문제까지 발견할 수 있습니다.

조직을 위한 최신 통합 가시성 솔루션을 고려할 때에는 변화가 불가피하다는 점을 이해해야 합니다. 이는 특히 기술에 해당되는 사실로 기술이 끊임없이 진화하기 때문입니다. 특정 벤더의 솔루션을 도입하기 위해 상당한 자원을 투자한 지 1~2년 만에 스택의 새로운 시스템과 호환성 문제가 발생하는 상황에 처하고 싶지 않을 것입니다. 독점적 벤더 솔루션은 처음에는 매력적일 수 있지만 쉽게 전환할 수 있는 옵션이 없으며 많은 비용이 발생할 수 있습니다.

개방형 표준을 위해 구축된 통합 가시성 솔루션을 활용하면 궁극적으로 제어권과 맞춤화 및 창의성을 되찾을 수 있습니다. 성공을 이어가면서도 부담 없이 진행할 수 있습니다.

최신 통합 가시성을 위해서는 하나의 통합된 플랫폼으로의 통합이 필수적입니다. 신호 피로를 줄이면 IT팀은 MTTR 개선하고 더 신속하게 근본 원인을 분석하며 전체적인 조망을 확보할 수 있습니다. 문제가 발생했을 때 컨텍스트를 파악함으로써 DevOps 팀은 시스템 전체에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 모니터링은 사후 대응적인 방식에서 사전 예방적이고 데이터 기반의 접근 방식으로 전환됩니다. 이것이 바로 최신 통합 가시성입니다.