Elastic, 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms에서 리더로 선정

통합 가시성에는 조사와 관련된 문제가 있으며, 오늘날의 복잡한 시스템에서 문제를 해결하기에 대시보드와 경보만으로는 충분하지 않습니다. 비용을 낮게 유지하면서 실시간 조사를 수행하려면 AI 기반 기능, 강력한 분석 기능 및 확장성이 필수적입니다. 이러한 이유로 Elastic이 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms에서 두 번째로 리더로 선정되었다고 생각합니다.

Elastic Observabilityabilityability는 Elasticsearch Platform을 기반으로 인프라와 애플리케이션 성능부터 최종 사용자 경험까지 조직의 전체 에코시스템을 모니터링하고, 문제를 해결하며, 최적화할 수 있도록 지원합니다. Elastic은 리더로 선정된 것이 개방형 아키텍처, AI 기반 인사이트 및 확장성이 통합 가시성의 미래라는 믿음을 뒷받침한다고 생각합니다.

SRE로서 문제를 해결하는 일은 그 어느 때보다 복잡합니다. 상황과 관계없이 검토하고 처리해야 할 정보가 매우 많습니다. 여기에는 고객이 겪는 문제뿐 아니라 가장 적절한 해결책을 제공하는 데 도움이 되는 내부 데이터와 맥락도 포함됩니다.

Elastic은 다중 신호 이상 감지, 패턴 분석, 상관 분석과 같은 AI 기반 기능 및 가상 SRE 역할을 하는 AI 어시스턴트를 제공합니다.

Elastic의 AI 어시스턴트를 사용하면 SRE는 자연어 질문으로 분석을 수행할 수 있습니다. Elastic의 AI 어시스턴트가 제공하는 유연성은 즉시 사용할 수 있도록 제공되는 LLM 또는 사용자가 선택한 LLM에 연결할 수 있다는 점뿐 아니라, Elastic의 벡터 데이터베이스를 활용해 다음과 같은 맥락에 맞는 유용한 정보를 제공한다는 점에서도 비롯됩니다.

• 내부 GitHub 리포지토리, Jira 등의 이슈

• 지원 서비스의 고객 이슈

• 런북 검색 및 활용

• 차트 및 대시보드 생성

서비스 안정성 엔지니어(SRE)가 생성형 AI 애플리케이션을 관리하고 오류 없는 운영을 보장하려면 LLM 관리가 매우 중요합니다. 또한 LLM이 생성하는 응답의 예측 불가능한 특성과 관련된 위험을 최소화해야 합니다.

Elastic은 Azure OpenAI, OpenAI, Amazon Bedrock 및 Google Vertex AI와 같은 모든 주요 모델을 위한 즉시 사용 가능한 통합 기능을 제공합니다. 이러한 통합에는 모델 또는 엔드포인트별 토큰 사용량, 비용 관련 지표, 총 호출 횟수·오류율·지연 시간 등의 로그 및 메트릭을 표시하는 미리 구성된 대시보드가 포함됩니다. 비용 인사이트는 Elastic의 경보, SLO, AI 어시스턴트 및 구성된 모든 ML 작업을 통해 자동으로 제공됩니다.

Gartner, Magic Quadrant for Observability Platforms,

Gregg Siegfried, Matt Crossley, Padraig Byrne, Andre Bridges, Martin Caren, 2025년 7월 7일.

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이 게시물에서 설명된 모든 기능이나 성능의 출시와 일정은 Elastic의 단독 재량에 따라 결정됩니다. 현재 제공되지 않는 기능이나 성능은 예정된 시간에 출시되지 않을 수도 있으며 아예 제공되지 않을 수도 있습니다.

이 그림은 Gartner, Inc.가 발행한 연구 간행물의 일부로 전체 문서의 맥락에서 평가되어야 합니다. Gartner 문서는 Elastic의 요청에 따라 확인할 수 있습니다.