통합 가시성 메트릭 이해: 유형, 핵심 신호 및 모범 사례

통합 가시성의 기반은 흔히 세 가지 핵심 요소인 메트릭, 로그 및 추적으로 설명됩니다. 이들은 시스템 성능과 동작에 대한 필수적인 가시성을 제공합니다. 기술이 계속 발전하고 통합 가시성에 대한 요구가 증가함에 따라 네 번째 핵심 요소로 프로파일이 부상하고 있습니다.

메트릭은 하드웨어, 소프트웨어 및 웹사이트에서 수집된 원시 수치 데이터 요소입니다. 메트릭은 이미 알려진 요소를 측정하는 데 사용되며 리소스 사용량, 성능 및 사용자 행동을 모니터링하는 데 활용됩니다. 즉 메트릭은 모니터링 및 통합 가시성 팀에게 시스템에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알려줍니다.

통합 가시성 매트릭의 핵심 유형
통합 가시성은 조직이 환경과 운영 상태를 360도로 파악할 수 있도록 돕는 접근 방식입니다. 이를 위해 통합 가시성은 다음과 같은 핵심 메트릭 유형에 의존합니다.

• 애플리케이션 메트릭: 애플리케이션 메트릭은 기술 스택 내의 애플리케이션에서 생성되고 이와 관련된 텔레메트리 데이터입니다. 일반적으로 사용되는 메트릭의 몇 가지 예로는 응답 시간, 처리량, 요청 속도, 오류 횟수 등이 있습니다. 엔지니어는 이러한 메트릭을 통해 애플리케이션의 성능과 가용성을 모니터링할 수 있습니다. 애플리케이션 메트릭은 애플리케이션 성능 모니터링(APM)에도 사용됩니다. 

• 시스템 메트릭: 시스템 메트릭은 인프라 메트릭이라고도 하며 Kubernetes와 같은 주요 구성 요소를 포함한 하드웨어 및 운영 체제의 상태를 반영합니다. 예로는 CPU 사용률, 디스크 I/O, 네트워크 처리량, 메모리 사용량, 인스턴스 가동 시간, 컨테이너 리소스 사용률, 서비스 가용성 등이 있습니다. 이러한 메트릭은 클라우드 리소스, 가상 머신, 컨테이너 및 기타 기본 구성 요소의 성능에 대한 인사이트를 제공합니다. 

• 비즈니스 메트릭: 비즈니스 메트릭은 기술 및 운영 성과를 비즈니스 성과와 연결합니다. 예를 들어 전환율, 평균 거래 가치, 사용자 유지율과 같은 메트릭은 시스템 성능과 조직 목표의 상관 관계를 파악하는 데 도움을 줍니다.

효과적인 통합 가시성 솔루션은 신뢰성, 효율적인 자원 할당, 규정 준수 및 보안을 보장합니다. 또한 용량 계획 수립, 성능 최적화, 사용자 경험 개선 및 비용 관리에도 도움이 됩니다. 핵심 메트릭은 효과적인 통합 가시성을 가능하게 하며 궁극적으로 데이터 기반 의사결정을 통해 더 나은 비즈니스 성과를 이끌어냅니다. 이러한 메트릭은 일반적으로 대시보드에서 집계 및 시각화되어 실시간 성능 모니터링에 사용됩니다. 

로그는 시스템, 애플리케이션, 네트워크 및 인프라에서 생성된 특정 이벤트의 타임스탬프가 포함된 기록입니다. 로그는 이벤트의 세부 정보와 맥락을 제공하여 엔지니어가 문제 발생 원인을 이해할 수 있도록 돕습니다. 

네트워크 장치, 애플리케이션, 운영 체제, IoT 장치 및 타사 애플리케이션은 다양한 유형의 로그를 생성합니다. 이러한 로그에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

• 시스템 로그: 연결 시도, 오류 및 구성 변경과 같은 이벤트가 포함됩니다.

• 애플리케이션 로그: 소프트웨어 변경, CRUD 작업, 애플리케이션 인증 및 문제 진단에 도움이 되는 기타 이벤트를 기록합니다. 

• 네트워크 로그: 네트워크 로그는 네트워크 트래픽, 보안 이벤트, 사용자 활동을 포함하여 네트워크 또는 장치에서 발생하는 이벤트의 데이터를 기록합니다.

로그는 구조화된 형식과 비구조화된 형식으로 기록되며 이는 저장 공간 문제를 초래할 수 있습니다. 또한 로그 데이터는 여러 시스템에 고립되어 있어 자동으로 연관되지 않는 경우가 많기 때문에 분류하기가 어려울 수 있습니다.

추적은 엔지니어가 사용자 세션 관점에서 애플리케이션과 서비스를 볼 수 있도록 하는 텔레메트리 신호입니다. 분산 추적은 분산 아키텍처를 통해 전달되는 요청의 추적 데이터를 수집합니다. 

엔지니어는 추적을 통해 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅하며 병목 현상을 발견할 수 있습니다. 즉 추적은 DevOps 팀에게 환경에서 문제가 발생하는 지점을 알려주며 이는 선제적 모니터링의 기반이 됩니다. 추적 데이터를 분석함으로써 엔지니어는 특정 문제와 관련된 메트릭이나 로그를 발견하고 향후 문제를 완화할 수 있습니다.  

예를 들어 느린 프로세스를 식별하는 데 도움이 되는 추적 데이터에는 API 쿼리, 프론트엔드 API 트래픽, 서버 간 작업량 및 내부 API 호출이 포함됩니다. 

메트릭, 로그 및 추적은 사용자에게 유용한 애플리케이션 및 시스템 성능 데이터를 제공하지만 이러한 신호가 코드 문제 해결 및 성능 조정에 필요한 세부 정보를 항상 제공하지는 않습니다. 이때 프로파일링이 중요한 역할을 합니다.

프로파일링은 프로파일, 즉 스택 추적을 수집하고 분석하는 과정입니다. 이러한 스택 추적은 커널 및 사용자 수준에서 데이터 구조, 코드 가시성 및 메모리 할당과 관련된 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 

프로파일링은 코드 수준에서 시스템 전반의 병목 현상을 발견하는 데 도움을 주며 이는 최신 통합 가시성의 또 다른 주요 이점입니다. OpenTelemetry도 프로파일링을 신호로 채택하고 있습니다. 그 결과 프로파일링은 통합 가시성의 네 번째이자 최신 핵심 요소로 부상하고 있습니다.

모든 조직의 모니터링 요구 사항은 각기 다르지만 특정 통합 가시성 메트릭은 보편적으로 중요합니다. 이러한 메트릭은 사이트 안정성 엔지니어링(SRE) 커뮤니티에서 네 가지 핵심 신호라고 불리기도 합니다.

지연 시간은 데이터가 한 지점에서 다른 지점으로 이동하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 지연 시간은 성능 문제의 근본적인 원인을 나타낼 수 있습니다. 높은 지연 시간은 로드 시간을 늘리고 애플리케이션 오류를 유발할 수 있습니다. 이로 인해 사용자 기대치를 충족하기 어렵게 되어 사용자 경험이 저하될 수 있습니다.

트래픽 메트릭은 애플리케이션이 처리하는 요청 또는 트랜잭션의 양을 추적합니다. 이는 팀이 사용자 행동을 이해하고 확장 필요성을 예측하는 데 도움을 줍니다.

오류 메트릭은 실패한 요청이나 작업에 대한 가시성을 제공합니다. 오류율을 모니터링하고 패턴을 식별하면 반복적인 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

포화 메트릭은 시스템이 용량 한계에 얼마나 근접했는지를 나타냅니다. 리소스 사용률을 모니터링하면 성능에 영향을 미치기 전에 엔지니어가 병목 현상을 선제적으로 해결할 수 있습니다.

이 네 가지 핵심 신호는 IT 시스템의 상태와 성능에 대한 인사이트를 제공함으로써 효과적인 통합 가시성 접근 방식의 핵심 요소입니다. 이러한 메트릭을 모니터링, 상관 분석 및 분석하면 IT 팀은 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있으며 이를 통해 사이트의 안정성과 성능 모니터링에 대해 보다 선제적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.

Elastic Observability는 기술 스택 전반에 걸쳐 통합 가시성 메트릭을 수집, 모니터링 및 분석할 수 있는 통합 솔루션을 제공합니다. Elastic Observability를 통해 어떤 소스에서든 통합 가시성 메트릭을 수집, 저장 및 시각화하고 Search AI 플랫폼을 통해 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다. 

Elastic Observability는 검색 기반의 관련성, 손실 없는 데이터 보존, 운영 효율성과 비용 개선 그리고 미래를 대비한 투자를 통해 장애를 방지하고 문제 해결 속도를 가속화합니다. 개방형 OpenTelemetry(OTel) 우선 솔루션을 통해 광범위한 데이터 소스에서 신속하고 맥락에 맞는 통합된 인사이트를 확보할 수 있으며 진화하는 기술 에코시스템과 원활하게 통합됩니다.

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