2020.09.09

IDG 블로그 | 클라우드 컴퓨팅의 관찰 가능성에 관한 몇 가지 고찰

David Linthicum | InfoWorld
관찰 가능성은 애플리케이션과 데이터, 인프라를 좀 더 총체적인 가치를 제공하는 방식으로 감시할 수 있는 접근법이다.
 
ⓒ Getty Image Bank

관찰 가능성(Observability)이란 용어와 개념이 완전히 새로운 것은 아니다. 관찰 가능성은 엔지니어링과 제어 이론의 세계에 제일 처음 등장했다. 누구에게 묻느냐에 따라 정의는 다르겠지만, 일부 공통적인 규칙과 이해가 나타나고 있는데, 대부분 AI옵스와 클라우드옵스 분야의 일부 선도자가 만들어낸 유행어이다. 

본질적으로 관찰 가능성은 외부의 모든 데이터와 상태에 관한 지식으로부터 내부 시스템의 상태를 얼마나 잘 추론할 수 있느냐를 의미한다. 사용자가 직접 수행하는 작업인 모니터링과는 약간 다른데, 관찰 가능성은 시스템 속성의 하나이다.

이런 식의 설명이 혼란스럽다면, 좀 더 실용적인 정의도 있다. “관찰 가능성이란 개념과 이 개념을 지원하는 툴을 이용할 수 있는 역량”이다. AI옵스 툴 같은 대부분 모니터링 및 운영 툴은 관찰 가능성에서 일정한 역할을 한다. 하지만 어떤 면에서 필자에게는 모니터링이란 오래된 술을 관찰 가능성이란 좀 더 멋진 병에 담은 것에 불과하다. 구체적인 의심을 가지고 본다는 말이다.

긍정적인 측면에서는 점점 더 많은 툴이 관찰 가능성이란 개념에 맞춰 만들어지고 있다. 보안이나 데이터베이스, 네트워크 모니터링 같은 복잡한 운영 데이터를 다루는 기타 모니터링 플랫폼 뿐만 아니라 새로 등장하는 AI옵스나 클라우드옵스 툴세트 대부분이 그렇다. 관찰 가능성의 목적은 이런 데이터 지점 모두를 총괄적으로 이용하는 것으로, 대부분 기업이 요즘에는 하지 않는다.

관찰 가능성은 현대적인 시스템의 관리와 모니터링에 중요하다. 이는 현대적인 애플리케이션과 이런 애플리케이션이 전달되는 속도를 다루고 있다는 점을 생각하면 쉽게 알 수 있다. 많은 적용하는 프랙티스인 애플리케이션을 배치하고 난 후 모니터링과 관리를 추가하는 방식은 그리 쉽게 확장할 수가 없다.

관찰 가능성 개념의 또 다른 부분은 애플리케이션의 속성과 성능, 동작을 더 잘 이해하기 위한 최신 운영법의 필요성이다. 기반 복잡성과 분산을 다룰 수 있는 툴이 필요하다. 클라우드 컴퓨팅의 확산을 가로막는 모든 장애물 중에서 필자가 가장 우려하는 것은 처리할 수 있는 확실한 방법도 없이 너무나 많은 복잡성을 대규모로 만들어내는 것이다. 

모니터링은 기본적으로 다음과 같은 속성이 있다.
 
  • 관리 하의 시스템으로부터 정보를 수동적으로 소비해 상태를 판단한다.
  • 대시보드는 시스템의 상태에 관한 정보를 제공하고 대응을 위해 인력에 의존한다. 
  • 툴은 정적 시스템과 플랫폼 전용으로 만들어진 것으로, 시간이 지나도 많이 바뀌지 않는다.

관찰 가능성은 조금 다른 접근법을 취한다
 
  • 관리 하의 시스템에서 나오는 모든 정보를 총체적으로 고려해 선제적이고 자동화된 대응을 결정한다. 
  • 지속적인 이해나 가설을 기반으로 질문을 제기하고 자동화를 이용해 시스템이 관찰되고 조정되고 수정되는 방식을 지속적으로 개선한다.
  • 광범위하고 변화하는 복잡성을 가진 동적 시스템과 플랫폼 전용으로 개발되었다. 툴은 관리 하의 시스템에 적응한다. 

솔직히 필자는 이 새로운 개념을 무작정 따라야 하는 것이 아니라 고려해 볼 만한 것으로 생각한다. IT의 역사는 한때 중요했다가 사라지는 개념으로 가득 차 있으며, 다시 돌아오지는 않는다. 하지만 날로 복잡해지는 환경에서 운영과 툴의 중요성을 생각하면, 이 개념은 널리 확산될 수 있을 것이다. editor@itworld.co.kr


2020.09.09

IDG 블로그 | 클라우드 컴퓨팅의 관찰 가능성에 관한 몇 가지 고찰

David Linthicum | InfoWorld
관찰 가능성은 애플리케이션과 데이터, 인프라를 좀 더 총체적인 가치를 제공하는 방식으로 감시할 수 있는 접근법이다.
 
ⓒ Getty Image Bank

관찰 가능성(Observability)이란 용어와 개념이 완전히 새로운 것은 아니다. 관찰 가능성은 엔지니어링과 제어 이론의 세계에 제일 처음 등장했다. 누구에게 묻느냐에 따라 정의는 다르겠지만, 일부 공통적인 규칙과 이해가 나타나고 있는데, 대부분 AI옵스와 클라우드옵스 분야의 일부 선도자가 만들어낸 유행어이다. 

본질적으로 관찰 가능성은 외부의 모든 데이터와 상태에 관한 지식으로부터 내부 시스템의 상태를 얼마나 잘 추론할 수 있느냐를 의미한다. 사용자가 직접 수행하는 작업인 모니터링과는 약간 다른데, 관찰 가능성은 시스템 속성의 하나이다.

이런 식의 설명이 혼란스럽다면, 좀 더 실용적인 정의도 있다. “관찰 가능성이란 개념과 이 개념을 지원하는 툴을 이용할 수 있는 역량”이다. AI옵스 툴 같은 대부분 모니터링 및 운영 툴은 관찰 가능성에서 일정한 역할을 한다. 하지만 어떤 면에서 필자에게는 모니터링이란 오래된 술을 관찰 가능성이란 좀 더 멋진 병에 담은 것에 불과하다. 구체적인 의심을 가지고 본다는 말이다.

긍정적인 측면에서는 점점 더 많은 툴이 관찰 가능성이란 개념에 맞춰 만들어지고 있다. 보안이나 데이터베이스, 네트워크 모니터링 같은 복잡한 운영 데이터를 다루는 기타 모니터링 플랫폼 뿐만 아니라 새로 등장하는 AI옵스나 클라우드옵스 툴세트 대부분이 그렇다. 관찰 가능성의 목적은 이런 데이터 지점 모두를 총괄적으로 이용하는 것으로, 대부분 기업이 요즘에는 하지 않는다.

관찰 가능성은 현대적인 시스템의 관리와 모니터링에 중요하다. 이는 현대적인 애플리케이션과 이런 애플리케이션이 전달되는 속도를 다루고 있다는 점을 생각하면 쉽게 알 수 있다. 많은 적용하는 프랙티스인 애플리케이션을 배치하고 난 후 모니터링과 관리를 추가하는 방식은 그리 쉽게 확장할 수가 없다.

관찰 가능성 개념의 또 다른 부분은 애플리케이션의 속성과 성능, 동작을 더 잘 이해하기 위한 최신 운영법의 필요성이다. 기반 복잡성과 분산을 다룰 수 있는 툴이 필요하다. 클라우드 컴퓨팅의 확산을 가로막는 모든 장애물 중에서 필자가 가장 우려하는 것은 처리할 수 있는 확실한 방법도 없이 너무나 많은 복잡성을 대규모로 만들어내는 것이다. 

모니터링은 기본적으로 다음과 같은 속성이 있다.
 
  • 관리 하의 시스템으로부터 정보를 수동적으로 소비해 상태를 판단한다.
  • 대시보드는 시스템의 상태에 관한 정보를 제공하고 대응을 위해 인력에 의존한다. 
  • 툴은 정적 시스템과 플랫폼 전용으로 만들어진 것으로, 시간이 지나도 많이 바뀌지 않는다.

관찰 가능성은 조금 다른 접근법을 취한다
 
  • 관리 하의 시스템에서 나오는 모든 정보를 총체적으로 고려해 선제적이고 자동화된 대응을 결정한다. 
  • 지속적인 이해나 가설을 기반으로 질문을 제기하고 자동화를 이용해 시스템이 관찰되고 조정되고 수정되는 방식을 지속적으로 개선한다.
  • 광범위하고 변화하는 복잡성을 가진 동적 시스템과 플랫폼 전용으로 개발되었다. 툴은 관리 하의 시스템에 적응한다. 

솔직히 필자는 이 새로운 개념을 무작정 따라야 하는 것이 아니라 고려해 볼 만한 것으로 생각한다. IT의 역사는 한때 중요했다가 사라지는 개념으로 가득 차 있으며, 다시 돌아오지는 않는다. 하지만 날로 복잡해지는 환경에서 운영과 툴의 중요성을 생각하면, 이 개념은 널리 확산될 수 있을 것이다. editor@itworld.co.kr


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