Elastic, 2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms에서 리더로 선정

AI 덕분에 텔레메트리 데이터 양이 폭발적으로 증가하면서 업계 전반의 비용이 상승하고 있습니다. 일반적인 대응책은 저장 용량을 줄이는 것입니다. 보존 정책을 강화하고, 적극적인 샘플링을 시행하며, 특정 데이터 유형의 우선순위를 낮추는 것입니다. 하지만 이 접근법의 문제는 누적된다는 점입니다. 삭제된 모든 텔레메트리 데이터는 더 이상 맥락을 파악할 수 없게 만들며, AI 기반 조사는 바로 이 맥락에 의존합니다.

Elastic은 다르게 접근합니다. Elasticsearch는 표준 인덱싱보다 최대 4배 더 효율적으로 로그와 추적을 저장하며, Prometheus보다 메트릭은 최대 2.5배 더 뛰어납니다. 단일 인터페이스에서 특수 제작된 엔진 두 개를 실행합니다. 하나는 로그와 추적에 최적화된 풀텍스트 검색 엔진이고 다른 하나는 메트릭에 최적화된 완전 컬럼형 엔진입니다. 각 엔진은 처리하는 데이터의 형태에 맞게 설계되어 있기 때문에 효율성이 향상됩니다. 둘 다 같은 쿼리 언어, API, 대시보드를 공유하므로 팀은 유지보수할 별도의 백엔드나 도구 간 컨텍스트 전환 없이 단일 인터페이스에서 세 가지 신호 유형을 모두 이용합니다. 모든 것을 저장하는 것은 효율성이 떨어지는 플랫폼에 일부를 저장하는 것보다 비용이 적게 듭니다.

로그는 통합 가시성에서 가장 풍부한 신호이나, 비구조화되어 있고 완전한 정확도로 저장하는 데 비용이 많이 들기 때문에 종종 충분히 활용되지 않습니다. 대부분의 팀은 허용된 저장 공간 예산 내에서만 로그를 관리하고, 로그 검색은 문제가 발생했을 때 전문가가 사후적으로 수행하는 대응적인 작업으로 취급합니다.

Elastic Streams는 원시 로그에서 구조, 의미, 운영 컨텍스트를 자동으로 추출하여 전문가 전용 반응형 신호를 사전 예방적 신호로 전환합니다. 엔지니어가 사전에 무엇을 검색해야 하는지 파악할 필요 없이, AI를 사용하여 지식 지표(KI)를 도출하고 구조화되지 않은 데이터에서 엔티티와 종속성을 추출하므로 경보 발생 시 관련 컨텍스트가 이미 제공됩니다.

Elastic은 가능한 한 가장 풍부한 컨텍스트를 기반으로 구축된 AI 에이전트와 머신 러닝(ML)을 조사 및 근본 원인 분석(RCA)을 위해 제공합니다. 텔레메트리 데이터는 삭제할 필요 없이 효율적으로 저장되며, 로그 데이터는 실행 가능하도록 잘 구조화되어 있어 AI가 완전한 컨텍스트를 활용할 수 있습니다. 

이 모든 것의 기반에는 검색 계층이 있습니다. Elasticsearch는 키워드 일치뿐만 아니라 의미론적으로 관련 로그, 메트릭, 추적 데이터를 검색합니다. AI가 올바른 컨텍스트나 그에 가까운 근사치를 찾는 것은 검색의 품질에 달려 있습니다. 이 점에서 컨텍스트 엔지니어링이 필수적입니다. Elastic은 텔레메트리를 인제스트 시 구조화하고 보강하며, 엔터티에 태그를 달고, 의존성을 추출하며, 서비스 맵을 구축하여 경보가 발생하기 전에 AI가 데이터를 활용할 수 있도록 준비합니다.

자체 조사 워크플로우를 구축해야 하는 팀을 위해 Elastic Agent Builder 및 Workflows는 맞춤형 AI 에이전트를 구성할 수 있는 기본 요소를 제공합니다. Elastic은 또한 Elasticsearch를 쿼리하고, ES|QL을 실행하고, 결과를 추론할 수 있는 에이전트 스킬의 오픈 저장소를 제공합니다. 사전 구성된 이상 징후 탐색 및 로그 분류 기능은 수년간 플랫폼의 핵심 부분이었습니다. 이 모든 기능은 에이전트 중심의 조사와 개선을 지원합니다.

폐쇄형 스택에 투자하면 에코시스템이 진화할 때마다 마이그레이션 작업이 필요합니다. 계측 변경 시마다 새로운 파이프라인, 스키마 변환, 데이터 조정이라는 엔지니어링 비용이 따릅니다. 통합 가시성 분야에서는 OTel이 지배적인 계측 표준이 되어가고 있으며, Prometheus는 종종 메트릭의 기본이 되고 있습니다. 

Elasticsearch는 설계상 개방적이며 스키마 중립적이고 처음부터 OTel을 기반으로 구축되었습니다. Elasticsearch를 사용하면 팀은 Prometheus, OTel 또는 기타 형식 등 모든 소스에서 데이터를 수집하고, 기본적으로 저장하며, 있는 그대로 쿼리할 수 있습니다. 데이터는 번역 계층 없이 원래 형식으로 유지되며, 변환 과정에서 손실되는 것이 없습니다.

우리가 3년 연속 Gartner Magic Quadrant에서 리더로 선정된 것은 고객들이 전해준 메시지를 반영한 것이라고 생각합니다. 즉, 통합 가시성은 절충을 강요해서는 안 되며, 팀은 모든 텔레메트리 데이터를 효율적으로 저장할 수 있어야 하고, 폐쇄적인 표준이 아닌 개방형 표준을 기반으로 구축해야 하며, AI 조사에 필요한 모든 컨텍스트를 확보해야 한다는 것입니다.

여기서 다루는 네 가지 영역은 서로 연결되어 있습니다. 효율성은 완전한 컨텍스트를 가능하게 하고, 완전한 컨텍스트는 AI 조사를 신뢰할 수 있게 하며, 개방 표준은 산업이 발전해도 투자가 손실되지 않도록 보장합니다. 이번의 인정은 네 가지 분야 모두에서 우리가 이룬 지속적인 진전을 반영합니다.

지금 2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms  2026 Gartner® Critical Capabilities for Observability Platforms를 이용할 수 있습니다. 

보고서에 액세스하여 통합 가시성 시장에 대한 자세한 내용과 Elastic이 리더로 선정된 이유를 확인해 보시기 바랍니다.

 Elastic Observability가 조직이 문제를 더 빠르게 조사하고, AI 기반 애플리케이션을 모니터링하며, 개방형 표준을 수용하고, 자신 있게 대규모로 운영하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보세요.