AI Assistant, OTel 표준화, 지속적인 프로파일링 및 향상된 로그 분석을 통해 Observability를 혁신합니다.

AI와 생성형 AI의 출현으로 더욱 현대적인 Observability의 시대가 도래하고 있습니다. 이러한 AI 기술이 주류로 자리잡으면서, Observability는 수동적이고 사후 대응적인 프로세스에서 문제 자동 진단 후 해결을 통해 보다 사전 예방적인 AI 기반 접근 방식으로 발전할 것으로 기대됩니다.

소프트웨어 업데이트가 자주 발생하지 않는 데이터 센터에서 모놀리식 애플리케이션을 실행하던 시대는 오래 전에 지나갔습니다. 운영 팀은 서버, 네트워크 및 스토리지 도구를 사용하여 기술 사일로를 모니터링하고 데이터를 수동으로 분석했으며 다른 사람들과 함께 대기 회의 브리지를 사용하여 문제를 식별, 분류 및 해결했습니다. 복잡성, 인프라 추상화, 더욱 빨라진 개발 주기와 함께 클라우드의 출현으로 인해 운영 및 SRE 팀은 이러한 새로운 "알 수 없는 미지의 문제"를 해결하는 데 도움이 되는 Observability가 필요했습니다. Observability 도구를 사용하면 점을 연결하는 것이 좀 더 쉬워졌지만 전체적인 노력은 여전히 수동으로 이루어지며 도구 사일로 문제와 기하급수적으로 증가하는 비용으로 인해 어려움을 겪고 있습니다.

AI 및 머신 러닝(ML), 벡터 데이터베이스, Elasticsearch Relevance Engine^TM(ESRE) 및 검색 증강 생성 분야(RAG)에서 수년간의 경험과 혁신을 바탕으로, Elastic은 메트릭, 로그, 추적 및 프로파일링을 하나의 단일 플랫폼으로 가져와 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 IT 팀을 AI 기반 Observability의 새로운 시대로 이끌 수 있는 좋은 위치에 있습니다.

RedMonk의 수석 분석가인 Kelly Fitzpatrick은 다음과 같이 말합니다.

Elastic은 수년간의 머신 러닝 전문 지식과 생성형 AI 플랫폼과의 통합을 활용하여 관련성 있고 상황을 인식하는 AI 기반 인사이트로 Observability를 혁신했습니다. Elasticsearch Relevance Engine(ESRE)을 기반으로 하는 Elastic AI Assistant for Observability(현재 기술 미리 보기 버전)는 애플리케이션 오류, 로그 메시지 및 경보에 대한 이해를 높이는 동시에 최적의 코드 효율성을 위한 제안을 제공합니다. 또한 Elastic AI Assistant의 대화형 채팅 인터페이스를 통해 SRE는 한 곳에서 대화형으로 채팅하고 모든 관련 원격 측정을 시각화하는 동시에 문제 해결을 위해 독점적인 내부 정보를 활용할 수도 있습니다.

Elastic을 사용하면 사용자는 런북, 과거 사건 기록, 사례 기록 등과 같은 개인 데이터를 어시스턴트에 제공할 수 있습니다. Elastic Learned Sparse EncodeR(ELSER)로 구동되는 유추 프로세서를 사용하여 Assistant는 특정 질문에 답하거나 작업을 수행하는 데 가장 정확도가 높은 데이터에 액세스합니다. 어시스턴트는 지속적인 사용과 안내 학습을 통해 지식 기반 시스템을 학습하고 확장할 수 있습니다. SRE는 어시스턴트에게 특정 문제에 대해 가르쳐서 향후 해당 시나리오에 대한 지원을 제공하고 중단 보고서 작성, 실행서 업데이트 및 자동화된 수정 강화를 지원할 수 있습니다. SRE는 Elastic AI Assistant와 머신 러닝 기능의 결합을 통해 사일로 전체에서 번거롭고 수동적인 데이터 검색을 제거함으로써 문제를 보다 빠르고 사전에 찾아내고 해결할 수 있습니다.

Elastic AI Assistant는 내부 비즈니스 관련 정보를 LLM과 통합하여 정확도가 높은 결과를 제공하여 문제 식별 및 해결을 가속화하고 팀의 AIOps를 강화합니다.

Elastic AI Assistant가 상황 인식 인사이트를 제공하여 Observability 문제를 해결하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

OpenTelemetry 및 Elastic을 사용하여 널리 사용되는 언어를 계측하고, 표준화된 개방형 로그 형식(ECS)을 사용하고, AI 및 ML로 데이터를 분석하여 OpenTelemetry로 공급업체 독립성을 달성하는 방법을 알아보세요.

Elastic의 향상된 로그 분석 여정은 SRE에 고유한 로그 라우팅 프로세서를 통해 로그를 자동으로 분류하고 로그 데이터를 추가로 처리 및 강화하며 AI를 통한 로그 분석을 지원하는 기능을 제공합니다. Elastic의 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 SRE는 로그 급증, 패턴 탐지, 이상 징후발견 및 변경 지점 탐지에 대한 자동화된 분석을 수행합니다. Elastic Observability의 로그 수집은 이제 OpenTelemetry를 통한 개방형 수집과 수백 가지 턴키 통합 및 사용자 정의 형식을 모두 최적의 비용과 성능으로 지원합니다. Elastic의 향상된 로그 여정을 통해 스토리지 비용이 낮아지고, 운영 효율성이 향상되며, 해결 시간이 단축됩니다.

로깅 여정과 Elastic이 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보세요.

Elastic은 풀 스택 Observability 솔루션을 지속적으로 혁신하고 제공하여 SRE 팀이 실행 가능한 인사이트를 바탕으로 복잡한 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 관리할 수 있도록 지원합니다. 통합되고 개방적이며 유연한 플랫폼과 함께 AI 및 머신 러닝에 대한 Elastic의 투자는 지속적으로 고객의 필요를 충족하고 Observability의 미래를 변화시키는 데 도움이 될 것입니다. Elastic의 생각에 대해 자세히 알아보려면, RedMonk의 수석 분석가인 Kelly Fitzpatrick과의 토론을 들어보세요.

이 포스팅에 설명된 기능의 릴리즈 및 시기는 Elastic의 단독 재량에 따릅니다. 현재 이용할 수 없는 기능은 정시에 또는 전혀 제공되지 않을 수도 있습니다.

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