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클라우드

블로그 | 클라우드 운영에서 관찰 가능성의 의미

David Linthicum | InfoWorld 2022.11.14
관찰 가능성(Observability)은 최근 IT 미디어나 클라우드 컴퓨팅 컨퍼런스에서 자주 거론되는 개념 중 하나이다. 모두가 관찰 가능성이 무엇인지 정의를 가지고 있으며, 어떻게 사용하는지 안다. 하지만 같은 정의와 같은 사용법은 하나도 없다. 

관찰 가능성은 많은 양의 데이터에서 핵심 인사이트를 파악할 수 있는 역량으로 정의되는 것 같다. 클라우드 운영과 관련해서 관찰 가능성은 보통 구동 중인 시스템에서 추출한 데이터를 사용한다. 우리는 이 데이터를 뭔가 잘못된 것이 있는지를 알아낼 때 사용할 뿐만 아니라 잘못된 이유와 잘못을 바로잡는 방법을 파악하는 데도 사용한다.
 
ⓒ Getty Images Bank

과연 개념으로서 관찰 가능성의 가치는 무엇이고, 클라우드옵스에서 어떤 가치를 발휘하는가? 이 개념을 여러 구성요소로 분해해 관찰 가능성이 비즈니스에 가치를 가져다주는 방식을 살펴보자.

트렌드. 어떤 패턴이 반복적으로 일어나고 이런 패턴이 앞으로는 운영에 어떤 의미를 갖는가? 예를 들어, 성능 트렌드가 하향 곡선을 그리면, 데이터베이스의 증가로 발생하는 I/O 문제를 가리킬 가능성이 크다. 이는 이력 데이터와 현재 데이터를 기반으로 하며, 이들 데이터는 AI옵스 같은 인공지능 시스템을 위한 학습 데이터로 사용된다.

분석. 데이터는 무엇을 의미하며, 추출할 수 있는 인사이트가 있는가? 관찰 가능성은 어떤 데이터가 의미하는 바를 분석할 수 있는 역량을 제공한다. 다른 데이터 모니터링과 구분되는 핵심 기능이다.

인사이트. 데이터로부터 알 수 있는 것 또는 알아야 할 것은 무엇인가? 여기에는 데이터에서 쉽게 이해되지 않거나 드러나지 않는 의미를 찾는 작업이 필요하다. 예를 들어, 영업 매출 증가와 전반적인 시스템 성능 저하 간에 상관관계가 있는가?

추적. 시스템 활동 데이터를 실시간 또는 거의 실시간으로 모니터링하고, 이 데이터를 이용해 현재 진행 중인 문제를 찾아 진단하고 바로잡을 수 있는가? 전통적인 추적은 클라우드와 데이터센터의 여러 시스템 활동을 모니터링한다. 관찰 가능성 개념에서는 시스템이 실시간 데이터에서 동적인 인사이트를 찾아 관련 운영 데이터 맥락에서 조사할 수 있다.

학습. 학습 시스템은 트렌드와 인사이트를 찾기 위해 대량의 데이터를 살펴보고 해당 데이터를 사용해 새로 등장하는 패턴과 그 의미를 학습한다. 관찰 가능성 개념을 적용한 어떤 시스템이라도 데이터 패턴에 관해 지식 엔진을 훈련시킬 AI 시스템이 있다.

경보. 시의적절한 방법으로 처리해야 할 문제는 무엇인가? 예를 들어, 네트워크 성능 문제에 관한 우선순위가 낮은 경보는 최종적으로 네트워크 허브 교체로 이어질 것이다. 긴급한 경보는 즉각적인 주의가 필요하다. 애플리케이션 처리 부하가 클라우드에 있는 가상 서버 클러스터의 한계에 가까워졌기 때문에 자동으로 용량을 확장하는 경우를 예로 들 수 있다.

조처. 경보로 인해 어떤 일이 일어나는가? 클라우드 기반 서버를 재기동하는 수작업이 일어날 수도 있고, 아니면 랜섬웨어 공격으로 핵심 비즈니스 시스템이 영향을 받기 전에 자동으로 복구하는 정교한 처리 과정이 시작되는 자동화된 작업이 진행될 수도 있다. 복잡한 조처에는 사람이 수행하는 작업은 물론, 운영의 즉각적인 자체 치유를 수행하는 수많은 자동화 조처가 포함될 수도 있다.

관찰 가능성은 빠른 속도와 민첩한 기능을 갖춘 현대화된 시스템과 애플리케이션을 관리하고 모니터링할 수 있도록 해준다. 이제 애플리케이션을 배치하고 모니터링 툴과 관리 툴을 연결하는 것만으로는 부족하다. 새로운 툴은 단순히 운영 데이터를 모니터링하는 이상을 해낼 수 있어야 한다. 바로 여기에 관찰 가능성이 필요하며, 클라우드옵스를 맡은 사람이라면 모두 잘 알고 있어야 한다.
editor@itworld.co.kr
 Tags 클라우드옵스 관찰가능성 observability AIOps 자동화 모니터링
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