관찰성이란?

관찰성의 기본 목표는 신뢰성입니다. 고객 요구에 따라 적절하고 안정적으로 작동하는 효과적인 IT 인프라는 성능 측정이 필요합니다. 관찰성 도구는 사용자 행동, 시스템 가용성, 용량 및 네트워크 속도 등의 정보를 제공하여 모든 것을 최적으로 수행할 수 있습니다.

규정을 준수해야 하는 조직은 컴퓨팅 환경을 관찰할 수 있어야 합니다. 이벤트 로그를 통한 관찰성으로 완전한 가시성을 제공받아 조직은 잠재적인 침입자, 보안 위협, 브루트 포스 공격 시도 또는 가능한 DDoS 공격을 탐지할 수 있습니다.

이벤트를 분석하는 기능은 행동과 관련된 유익한 정보와 애플리케이션 형식, 속도 등과 같은 변수에 따라 받을 수 있는 영향에 대한 중요한 지식을 제공합니다. 이 모든 데이터는 수익을 창출하고 신규 고객을 유치하기 위해 네트워크 및 애플리케이션 최적화에 대한 실행 가능 통찰력으로 분석될 수 있습니다.

관찰성은 로그, 메트릭, 추적의 세 가지 핵심 요소로 나누어집니다.

시스템에서 발생한 이벤트의 기록입니다. 로그는 자동으로 생성되고 타임스탬프가 기록되며, 수정할 수 없는 파일에 작성됩니다. 시스템 상태 및 이벤트 발생 시기에 대한 메타데이터를 비롯하여 이벤트에 포함된 완전한 기록을 제공합니다. 이러한 데이터는 일반 텍스트로 작성되거나 특정 형식으로 구성될 수 있습니다.

메트릭에는 시간이 지나면서 측정된 수치 데이터가 표시됩니다. 이벤트 로그가 특정 이벤트에 대한 정보를 수집하는 동안 전체 시스템 성능에서 파생된 값이 메트릭에 측정됩니다. 일반적으로 애플리케이션 SLI에 대한 정보를 제공합니다.

네트워크에서 발생하는 인과 관계 이벤트의 기록입니다. 이벤트는 단일 애플리케이션 내에서 발생할 필요는 없지만 동일한 요청 흐름에 속해야 합니다. 추적은 요청 이행에 관한 별도의 시스템에서 수집된 이벤트 로그 목록으로 형식을 지정할 수 있습니다.

관찰성의 세 가지 핵심 요소는 단독으로 결론을 도출하기 어려운 데이터 소스를 결합하는 데 도움이 됩니다. 이는 본질적으로 관찰성이 다음과 같은 두 요인에 의존하기 때문입니다.

• 런타임 컨텍스트가 다량 포함된 상위 컨텍스트 원격 측정 데이터.
• 코드를 배포하지 않고도 새로운 통찰력을 얻기 위해 해당 데이터와 반복적으로 상호작용하는 기능.

이 두 가지 요소가 충족되면 비즈니스는 시스템 및 애플리케이션 관찰성을 개선하는 데 필요한 원시 리소스를 사용할 수 있습니다.

관찰성은 실현할 수 있는 만큼만 효과적입니다. 팀에 실행 가능한 리소스가 부족하면 전 세계에 있는 모든 상황별 원격 측정 데이터는 무용지물이 됩니다.

컨텍스트 및 토폴로지는 상호 연결된 구성요소가 많이 포함된 동적 멀티 클라우드 환경에서 관계를 파악할 수 있는 방식으로 계측하는 것을 나타냅니다. 컨텍스트 메타데이터는 실시간 토폴로지 매핑을 형성할 수 있으며 스택은 물론 서비스, 프로세스 및 호스트 전체에서도 인과 관계 종속성에 대한 이해력을 높여 줍니다.

IT에 쏟는 노력은 수동 구성으로부터 모든 시스템 구성요소에 대한 자동 검색, 계측 및 기준 설정을 통해 전환됩니다. 지속적인 자동화는 중요한 문제에 대한 이해를 우선시하는 혁신 프로젝트를 추가합니다. 관찰성은 확장 가능하므로 제한된 팀이 더 적은 리소스로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

코드 수준 가시성과 함께 철저한 결함 트리 분석은 시행착오, 추측 또는 상관관계에 의존하지 않고 예외 사항의 근본 원인을 식별하는 기능을 제공합니다. 인과 관계 기반 AI는 비정상 상태를 탐지하여 알려지지 않은 항목을 발견합니다.

관찰성을 확장하여 외부 데이터 소스를 포함하는 것이 좋습니다. 대규모 관찰성에 필요한 토폴로지 매핑, 자동 검색 및 계측, 실행 가능한 답변을 제공할 수 있습니다.