기존 업무 환경 어디에서든 Kubernetes 모니터링 적용 가능
대시보드, 알림, SLO, ML 작업, AI 기반 조사 및 문제 해결을 위한 에이전트 스킬, 그리고 MCP 앱까지, 연결하는 순간 바로 사용할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 이상 징후를 식별하고, 사건을 조사하며, 문제 해결을 자동화하여 용량 계획을 수립하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있도록 지원합니다.
저렴한 비용으로 구현하는 높은 카디널리티 성능
Elastic Observability는 SRE 담당자들이 더 나은 인프라 모니터링 솔루션을 찾는 두 가지 주요 이유, 즉 Datadog의 사용자 지정 메트릭 비용과 Grafana의 파편화된 스택으로 인해 발생하는 모든 장애 발생 시 수동 상관 분석 작업을 해결합니다. OpenTelemetry를 우선으로 하고 Prometheus를 기본적으로 지원하기 때문에 성능이나 데이터 보존에 대한 부담 없이 기존 워크플로우를 그대로 유지할 수 있습니다.
Kubernetes 모니터링 작동 모습
대규모로 인프라를 모니터링하세요. AI 기반 조사는 앱, Kubernetes 및 클라우드 계층 전반의 신호를 연관시켜 근본 원인을 파악하고 수동 조사 없이 해결 방안을 제시합니다.
Elastic은 노드, 포드, 서비스 및 종속성을 포함한 Kubernetes 환경의 모델을 지속적으로 업데이트하여 자동으로 구축합니다. SLO 및 오류 예산을 추적하고 , 에이전트 기반 AI를 사용하여 대시보드를 일일이 살펴보지 않고도 증상에서 근본 원인까지 파악할 수 있습니다.
어려움 없이 Kubernetes를 확장하세요
다른 모니터링 플랫폼들은 필요한 데이터와 감당할 수 있는 비용 사이에서 선택을 강요합니다. Elastic은 두 가지 모두를 제공합니다. 운영상의 부담이나 타협 없이 Kubernetes 클러스터의 모든 계층(노드, 컨트롤 플레인, 워크로드)에 대한 완벽한 가시성을 확보하세요.
Elastic
기타 공급 업체
예측 가능한 가격 책정과 함께 전체 해상도로 장기 보존합니다. 카디널리티 페널티가 없으며, 강제 롤업도 없습니다.
호스트별 요금 청구가 기본입니다. 자동 스케일링 이벤트 발생 시 평균 사용량이 아닌 월 전체의 최대 노드 수를 기준으로 요금이 부과됩니다.
열 형식 디스크 저장 공간은 메모리 내 카디널리티에 제한이 없다는 뜻입니다. 메모리 부족(OOM) 문제 없이 대규모 Kubernetes 및 클라우드 환경으로 확장할 수 있습니다.
인메모리 인덱싱은 카디널리티 급증으로 인해 요금 청구 또는 성능 제한에 도달하는 시점이 항상 최적의 순간은 아니라는 것을 의미합니다.
모든 포드 및 노드 로그에서 풀텍스트 검색을 제공합니다. 어떤 로그에서든, 어떤 규모에서든 어떤 문자열이든 찾을 수 있습니다. 미리 정의된 레이블이 필요하지 않습니다.
대부분의 공급업체는 로그 레이블만 색인화합니다. 사고 발생 전에 레이블을 정의하지 않았다면 사고 발생 중에 해당 레이블을 검색할 수 없습니다.
ES|QL은 하나의 명령문으로 로그, 메트릭 및 추적 정보를 쿼리합니다. 도구나 언어를 바꾸지 않고도 포드 CPU 사용량 급증과 그 원인이 된 로그 라인 사이의 상관관계를 파악합니다.
신호 유형별로 별도의 쿼리 언어(로그용, 메트릭용, 추적용)를 사용하면, 가장 곤란한 순간에 컨텍스트 전환을 해야 합니다.
로그, 메트릭 및 추적 정보는 OpenTelemetry 형식으로 기본적으로 수집됩니다. 기존 계측 환경을 유지하거나 Elastic의 완전한 업스트림 배포판을 사용하여 프로덕션 수준의 지원을 받으세요.
OTel 계측은 독점 백엔드를 통해 라우팅되거나 기본 할당량을 초과하는 사용자 지정 메트릭으로 청구되어 팀이 이미 채택한 개방형 표준에 불이익을 줍니다.
100개 이상의 ML 작업이 Kubernetes에서 실행되며, 메트릭과 로그가 자동으로 기록됩니다. 초보자가 사용하기 쉽고 전문가도 완전히 맞춤화할 수 있습니다.
이상 징후 탐색에는 수동 모니터 구성이 필요하거나 미리 정의된 패턴으로 제한됩니다.
Elastic Cloud, 자체 관리형, 하이브리드 환경(EKS, GKE, AKS, 온프레미스, 에어갭 환경 포함) 등 어떤 환경에서든 사용할 수 있습니다. 클러스터가 어디에서 실행되든 하나의 플랫폼으로 관리하세요.
많은 공급업체가 SaaS 전용입니다. 클러스터가 온프레미스 환경이나 규제 대상 환경에서 실행되는 경우, 평가가 시작되기 전에는 선택의 여지가 없습니다.
스키마에 구애받지 않고, 오픈 소스이며, 개방형 표준을 기반으로 구축되었습니다. OTel을 우선시하고, Prometheus를 기본 지원하며, PromQL을 지원합니다. 원하는 형식으로 데이터를 저장하고 그대로 쿼리하세요. 번역도 없고, 종속성도 없습니다.
독점 에이전트와 백엔드 시스템이 일반적입니다. 벤더를 변경한다는 것은 전체 스택을 재계측해야 한다는 것을 의미합니다.
AI는 메트릭, 로그 및 추적을 분석하여 근본 원인을 신속하게 파악하고 복구 방법을 안내합니다. 수동으로 대시보드를 탐색할 필요가 없습니다.
AI는 통합된 고성능 데이터 저장소보다는 파편화된 백엔드에서 작동하는 경우가 많아 상관관계를 파악하고 대응하는 속도가 제한됩니다.
수많은 기업이 Elastic Observability를 선택하는 이유를 알아보세요
고객 스포트라이트
Comcast는 Elastic을 통해 매일 400테라바이트의 데이터를 수집하여 서비스를 모니터링하고 근본 원인 분석을 가속화함으로써 최상의 고객 경험을 보장합니다.
고객 스포트라이트
Zooplus는 Elasticsearch를 사용하여 2,500개의 마이크로서비스, 20,000개의 컨테이너, 70개의 AWS 서비스가 있는 600개의 AWS 계정, 그리고 40개의 Kubernetes 클러스터를 모니터링합니다.
고객 스포트라이트
Informatica는 100개 이상의 애플리케이션과 300개 이상의 Kubernetes 클러스터에서 로깅 워크로드 전체를 Elastic으로 마이그레이션하여 비용을 절감하고 MTTR을 단축했습니다.
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자주 묻는 질문
Kubernetes 모니터링이란 무엇인가요?
Kubernetes 모니터링이란 무엇인가요?
Kubernetes 모니터링은 메트릭, 로그 및 추적을 사용하여 클러스터(노드, 포드, 네임스페이스 및 그 위에서 실행되는 워크로드)의 상태와 성능을 추적합니다. 문제가 발생하면 서비스가 끊임없이 생성되고 소멸되는 동적이고 일시적인 환경에서 근본 원인을 신속하게 찾아야 합니다.
Elastic은 어떤 Kubernetes 배포판을 지원합니까?
Elastic은 어떤 Kubernetes 배포판을 지원합니까?
Elastic은 KS, AKS, GKE 및 자체 관리형 클러스터를 지원하며, 모든 클러스터에서 동적 자동 검색 기능을 제공합니다.
왜 Elastic Kubernetes 모니터링 통합에는 이렇게 많은 기능이 포함되어 있나요?
왜 Elastic Kubernetes 모니터링 통합에는 이렇게 많은 기능이 포함되어 있나요?
Kubernetes 모니터링에서 가장 어려운 부분은 클러스터 연결이 아니라, 대시보드 구축, 알림 규칙 작성, ML 작업 구성, 그리고 클러스터 변경 사항에 따른 모든 것을 유지 관리하는 데 소요되는 시간입니다. Elastic은 이러한 모든 기능을 통합하여 제공하므로 첫날부터 모니터링을 시작할 수 있습니다.
에이전틱 AI는 Kubernetes 인시던트에 어떻게 도움이 되나요?
에이전틱 AI는 Kubernetes 인시던트에 어떻게 도움이 되나요?
포드, 서비스 및 클라우드 계층 전반에 걸쳐 대시보드를 수동으로 연관시키는 대신, Elastic의 AI 에이전트는 ML 모델과 런북 및 지식 기반의 컨텍스트를 활용하여 원격 측정 데이터를 자동으로 분석하고 문제를 조사하고 근본 원인을 파악하며 해결 조치를 실행합니다.
Elastic은 카디널리티가 높은 Kubernetes 메트릭을 어떻게 하나요?
Elastic은 카디널리티가 높은 Kubernetes 메트릭을 어떻게 하나요?
Elasticsearch는 메모리 내 역인덱싱 대신 디스크의 컬럼형 스토리지를 사용하는 시계열 데이터 스트림(TSDS) 아키텍처를 통해 높은 카디널리티의 Kubernetes 메트릭을 처리합니다. 포드 및 네임스페이스 레이블 카디널리티가 급증할 때 메모리 부족 오류(OOM)를 발생시키는 Prometheus 기반 백엔드와 달리, Elasticsearch는 메모리 카디널리티에 제한을 두지 않습니다. 메트릭은 스키마 변환 없이 Prometheus 원격 쓰기 또는 OpenTelemetry를 통해 기본적으로 수집되며, 자동 다운샘플링을 통해 쿼리 정확도를 저하시키지 않고 장기 스토리지 비용을 관리합니다.
Elastic은 kube-state-metrics를 지원합니까?
Elastic은 kube-state-metrics를 지원합니까?
Elastic의 OpenTelemetry 네이티브 수집기는 Kubernetes 상태 메트릭을 기본 처리하므로 kube-state-metric이 필수는 아닙니다.
Elastic의 Kubernetes 모니터링 가격은 경쟁사와 비교했을 때 어떤가요?
Elastic의 Kubernetes 모니터링 가격은 경쟁사와 비교했을 때 어떤가요?
Elastic Observability는 사용량 기반 요금제를 사용하며 호스트별 요금이나 최고 사용량 기준 요금제가 없습니다. Datadog의 호스트별 요금제는 월평균 사용량이 아닌 월 전체의 최대 노드 수를 기준으로 자동 스케일링 이벤트에 대한 요금을 부과합니다. 사용자 지정 메트릭은 추가 비용이 발생하며 평균 요금의 최대 52%를 차지할 수 있습니다. Elastic의 요금 모델 덕분에 임시 워크로드나 고용량 Prometheus 환경에서도 월말에 예상치 못한 요금 폭탄을 피할 수 있습니다.
Datadog 또는 Grafana에서 마이그레이션은 어떻게 진행되나요?
Datadog 또는 Grafana에서 마이그레이션은 어떻게 진행되나요?
마이그레이션 도구(현재 기술 미리보기 단계)를 사용하면 대시보드와 알림 규칙을 자동으로 변환하여 간편하게 마이그레이션할 수 있습니다. PromQL 및 OTel을 기본적으로 지원하므로 기존 데이터 인제스트 아키텍처를 그대로 사용할 수 있습니다. 대부분의 팀은 다음 날 바로 정상적으로 운영할 수 있습니다.
Elastic Kubernetes 모니터링에는 보안 기능이 포함되어 있습니까?
Elastic Kubernetes 모니터링에는 보안 기능이 포함되어 있습니까?
네. Elastic의 Kubernetes 보안 태세 관리(KSPM) 통합은 CIS 벤치마크 가이드라인에 따라 클러스터 구성을 평가하고 단계별 해결 지침이 포함된 결과를 생성합니다. EKS 및 자체 관리형 클러스터를 지원하며 4시간마다 자동으로 평가하고 모든 Elastic Cloud 사용자가 사용할 수 있으므로 성능 모니터링 플랫폼에서 보안 태세도 함께 확인할 수 있습니다. 또한 Elastic Defend for Containers(D4C) 통합은 eBPF를 사용하여 실행 중인 컨테이너 내부의 프로세스 및 파일 활동을 모니터링함으로써 Kubernetes 환경을 위한 클라우드 네이티브 런타임 보호 기능을 제공합니다.