애플리케이션 성능 모니터링은 주요 메트릭을 추적하여 비즈니스에 중요한 소프트웨어가 성능, 가용성, UX 표준을 충족하는지 확인하는 과정을 말합니다.
오늘날 세계는 고도로 연결되고 극도로 디지털화되었으며 애플리케이션 사용량이 크게 증대했습니다. 최신 소프트웨어는 이제 몇 가지 기능을 수행하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 지속적인 가치를 제공하고, 항상 사용 가능하며, 사용자 요청에 즉시 응답할 뿐만 아니라, 완벽한 사용자 경험을 제공해야만 합니다. 그리고 이는 고객이 모바일 장치에 다운로드할 수 있는 앱을 넘어서는 것입니다. 비즈니스 애플리케이션은 모든 업계의 여러 조직에서 이루어지는 일상 업무를 지원합니다. 따라서 소프트웨어 도구와 프로그램이 최적의 기능성을 갖추도록 하는 것은 모든 규모의 회사에서 주요 관심사가 되었습니다.
애플리케이션이 비즈니스 안팎으로 필수적인 요소가 되었기 때문에 조직에서는 핵심 소프트웨어를 효과적으로 감독할 수 있는 포괄적인 방식이 필요합니다. 애플리케이션 성능 모니터링이 이 문제에 대한 해답이 될 수 있습니다.
애플리케이션 성능 모니터링(APM이라고도 함)에서는 소프트웨어 성능을 면밀하게 검토합니다. 기업은 APM을 통해 지속적으로 애플리케이션의 성능과 가용성을 모니터링하는 동시에 최종 사용자 경험을 추적하고 개선할 수 있습니다.
애플리케이션 성능 모니터링은 비즈니스 소프트웨어 시스템을 보호하고 모니터링합니다. APM 솔루션은 애플리케이션과 인프라를 지속적으로 모니터링하여 다양한 성능 메트릭, 트랜잭션 및 사용자 상호작용에 대한 풍부한 데이터를 수집합니다. 그런 다음 조직은 이 데이터를 분석하여 잠재적인 문제를 식별하고, 명확한 인사이트를 제공하며, 성능 병목 현상을 해결하고, 자원 사용을 최적화하여 비용 절감 효과를 향상시킬 수 있습니다.
거의 무제한에 가까운 기능을 수행하는 기존의 애플리케이션과 마찬가지로, APM에서는 폭넓은 사용 사례를 모두 관측할 수 있어야 합니다. 이런 점을 염두에 두었을 때 최신 APM의 핵심 기능은 다음과 같습니다.
비즈니스 및 고객 대상 애플리케이션을 모니터링하는 첫 번째 단계는 전체 앱 에코시스템에 대한 지도를 만드는 것입니다. APM은 동적 환경에서도 애플리케이션을 자동으로 검색하고 인프라 및 관련 구성 요소를 실시간으로 완벽하게 차트화하여 비즈니스의 애플리케이션 아키텍처에 대한 중요한 인사이트를 제공할 수 있어야 합니다.
APM에서는 애플리케이션의 작동 방식과 성능에 영향을 미치는 변수를 파악하기 위해 트랜잭션 활동과 이력을 전부 추적합니다. 추적 대상에는 CPU 사용량, 응답시간, 오류율, 요청률, 인스턴스 수, 가동 시간 등이 포함됩니다. 애플리케이션 성능에 대한 포괄적인 이해와 완전한 투명성을 갖춤으로써 기업은 앱이 결과와 전반적인 사용자 경험에 미치는 영향을 정확히 파악할 수 있습니다.
앱이 어떻게 작동하는지 직접 확인할 수 있으면 문제가 있는 위치나 향후 문제가 발생할 수 있는 위치도 파악할 수 있습니다. 조직은 애플리케이션 사용 여정 중 어느 지점에서 사용자가 어려움을 느끼거나 애플리케이션이 기대치를 충족하지 못하는지 쉽게 식별할 수 있습니다. 이러한 원인을 분석하면 비즈니스에 어떠한 영향을 미치는지 정확하게 판단할 수 있습니다.
APM은 모바일 및 데스크톱 애플리케이션을 포함하도록 모니터링 기능을 확장합니다. 이를 통해 다양한 플랫폼의 성능과 사용자 경험을 지속적으로 모니터링하여 장치 간 기능을 최적화하기 위한 귀중한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
조직의 기술 스택 내에서 다른 도구 및 시스템과 원활하게 통합되는 APM은 경보, 알림, 문제 해결 프로세스를 자동화하여 모니터링 및 문제 해결 워크플로우를 간소화합니다.
기술 메트릭은 필수적이지만, APM은 기술 메트릭을 넘어 비즈니스 KPI를 모니터링하고 사용자 여정을 분석합니다. APM을 통해 조직은 비즈니스 목표에 맞게 기술적 노력을 조정함으로써 애플리케이션 성능이 원하는 결과를 달성하는 데 직접적으로 기여하도록 할 수 있습니다.
엔드포인트(예: API, 서비스, 마이크로서비스)의 성능과 가용성을 추적하는 것은 애플리케이션 성능 모니터링의 핵심 기능입니다. 이를 통해 애플리케이션 에코시스템의 모든 구성 요소가 지속적으로 검토되므로 팀은 문제를 식별하고 가장 중요한 시점에 애플리케이션 성능을 최적화할 수 있습니다.
마지막으로 APM은 가상 데스크톱 인프라(VDI)를 포함하도록 모니터링 기능을 확장합니다. 이 기능은 가상 데스크톱 환경의 성능과 가용성을 모니터링하여 원격 및 가상 데스크톱 사용자에게 원활하고 생산적인 사용자 경험을 보장합니다.
APM은 다양한 모니터링 유형을 포괄하며, 각 유형은 소프트웨어 성능과 사용자 만족을 보장하는 특정 목적을 수행합니다. APM의 주요 형태는 다음과 같습니다.
전체 스택 모니터링
전체 스택 모니터링은 애플리케이션 코드, 인프라 및 종속성을 포함하여 전체 소프트웨어 스택에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다. 이를 통해 최종 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있는 상황을 포함하여 인프라 전반에서 성능 병목 현상을 식별할 수 있습니다.로그 모니터링
로그 모니터링에는 애플리케이션 및 인프라 구성 요소에서 생성된 로그 파일을 분석하고 로그 데이터 분석을 통해 오류, 이상 징후 및 성능 문제를 탐지하는 작업이 포함됩니다. 로그 모니터링은 전체 소프트웨어 제공 수명주기에 걸쳐 우려사항이나 잠재적 문제를 탐지하고 수정하는 DevOps 팀에 효과적입니다.클라우드 모니터링
클라우드 모니터링은 클라우드 환경(예: AWS, Azure, Google Cloud)에서 호스팅되는 애플리케이션을 모니터링하는 데 중점을 둡니다. 이 접근 방식은 클라우드 기반 애플리케이션의 자원 활용도, 가용성 및 성능을 추적하고, 이를 바탕으로 조직은 클라우드 인프라를 면밀하게 관찰하고 관리할 수 있습니다.합성 모니터링
합성 모니터링은 애플리케이션 내에서 사용자 상호작용을 시뮬레이션하여 성능을 평가합니다. 이 접근 방식은 다양한 시나리오와 관련된 여러 가지 유형의 합성 상호작용을 생성하여 애플리케이션이 실제 사용자의 손에서 어떻게 작동하는지 파악할 수 있는 귀중한 인사이트를 제공합니다.최종 사용자 모니터링
최종 사용자 모니터링은 합성 모니터링을 넘어 사용자가 애플리케이션을 사용하면 언제 어디서든 사용자 작업을 추적합니다. 최종 사용자 모니터링은 최종 사용자의 실제 경험에 우선순위를 두고 로드 시간, 응답성, 애플리케이션에 대한 전반적인 만족도를 측정함으로써 조직이 잠재적인 문제를 더 잘 해결할 수 있도록 실제 데이터를 제공합니다.서비스 모니터링
서비스 모니터링은 특정 서비스가 연동하는 방식에 대한 데이터와 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 해당 서비스가 애플리케이션 소프트웨어의 성능에 미치는 영향을 자세히 설명합니다. 이는 최적의 보안과 성능은 물론 서비스 가용성을 보장하는 데 도움이 됩니다.IoT 모니터링
IoT 모니터링은 사물 인터넷(IoT) 애플리케이션의 문제를 해결하기 위해 특별히 개발된 모니터링 접근 방식입니다. IoT 장치 연결, 데이터 전송 및 전반적인 시스템 상태를 모니터링하면 IT 팀이 성능 문제가 사용자 경험에 큰 영향을 미치기 전에 이를 신속하게 진단하고 해결할 수 있습니다.인프라 모니터링
인프라 모니터링을 통해 팀은 애플리케이션의 기본 인프라(서버, 네트워크 장치, 데이터 센터 포함)를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 이러한 형태의 모니터링은 인프라가 애플리케이션을 완벽하게 지원하고 모든 문제를 조기에 해결할 수 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.네트워크 모니터링
네트워크 모니터링은 네트워크 성능 및 대역폭 사용량을 모니터링하여 애플리케이션 성능에 영향을 미칠 수 있는 네트워크 관련 문제를 식별하는 데 중점을 둡니다. 이는 온프레미스 및 오프프레미스 배포를 모두 개선하는 데 사용됩니다.
- 데이터베이스 모니터링
데이터베이스 모니터링은 애플리케이션을 지원하는 데이터베이스의 성능에 중점을 둡니다. 여기에는 쿼리 실행 시간, 인덱싱 및 데이터베이스 자원 활용도 추적이 포함됩니다.
효과적인 APM은 표면 정보를 수집하는 데 유용할 수 있지만, 위의 각 항목에는 상업적으로 이용 가능한 틈새 솔루션과 도구 세트가 있으므로 관련 팀에 더 많은 진단 데이터와 향상된 인사이트를 제공한다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 그럼에도 불구하고 APM은 전반적인 식별 가능성을 향상시키고자 하는 사람들이 신뢰할 수 있는 일반 솔루션으로 존재합니다.
APM은 포괄적인 메트릭을 사용하여 조직의 애플리케이션 상태, 효율성 및 사용자 경험에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. 이러한 메트릭은 애플리케이션 성능을 평가하고 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.
CPU 사용량은 프로세서의 작업 부하를 측정하는 기본 메트릭입니다. APM은 CPU 사용량을 모니터링하여 애플리케이션이 사용 가능한 처리 능력을 효율적으로 활용하고 있는지 확인합니다. CPU 사용량이 많으면 성능 병목 현상 또는 자원 경합이 발생했거나 팀이 소프트웨어를 한층 더 최적화해야 할 필요성을 나타낼 수 있습니다.
오류율은 애플리케이션 내에서 오류 또는 장애의 발생 빈도를 측정합니다. APM은 오류 및 예외를 식별하여 조직이 사용자에게 영향을 미칠 가능성이 있는 문제를 선제적으로 해결할 수 있도록 합니다. 오류율이 낮을수록 애플리케이션이 더 안정적이고 신뢰할 수 있음을 나타냅니다.
트랜잭션 추적에는 애플리케이션 내에서 개별 사용자 트랜잭션을 모니터링하는 작업이 포함됩니다. APM은 트랜잭션 세부 정보를 캡처하여 트랜잭션이 다양한 구성 요소 및 서비스를 통해 어떻게 진행되는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 트랜잭션 추적은 병목 현상을 진단하고 중요한 사용자 상호작용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
APM은 동시에 실행되는 인스턴스 또는 애플리케이션 구성 요소의 인스턴스 수를 추적합니다. 트래픽이 급증하거나 작업 부하가 높을 때 인스턴스 증가가 필요할 수 있으므로 이 메트릭을 사용하면 애플리케이션이 사용자 요구에 맞게 확장될 수 있습니다.
요청 메트릭은 사용자 요청 수나 애플리케이션에 대한 API 호출 수를 모니터링합니다. 요청 추적을 통해 조직은 사용자 활동 패턴을 이해하고 트래픽 급증을 식별하며 자원 할당을 최적화할 수 있습니다.
가동 시간은 애플리케이션이 가용한 상태로 운영되는 기간을 측정합니다. APM은 애플리케이션이 가동 시간 목표를 달성하도록 보장하고 다운타임 인시던트에 대해 팀에 즉시 경보를 발령합니다. 긴 가동 시간은 사용자의 신뢰를 유지하고 수익 손실을 방지하는 데 매우 중요합니다.
애플리케이션 가용성은 애플리케이션의 전반적인 접근성과 기능을 평가하는 광범위한 메트릭입니다. 여기에는 가동 시간, 오류율 및 기타 요소가 포함되며 애플리케이션이 의도한 서비스를 안정적으로 제공하는지 여부를 평가합니다.
가비지 수집(GC) 메트릭은 애플리케이션의 메모리 리소스 관리에 중점을 둡니다. APM은 GC 활동을 모니터링하여 메모리 누수 또는 비효율적인 메모리 사용을 파악하여 애플리케이션 성능과 안정성을 최적화합니다.
APM은 기술적 메트릭을 넘어 사용자 경험을 측정하고 분석합니다. 사용자 중심 메트릭에는 로드 시간, 클릭 경로, 사용자 상호작용이 포함됩니다. 사용자 경험을 추적함으로써 조직은 사용자의 기대치에 맞춰 기술적 노력을 조정하여 궁극적으로 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
앱의 응답 속도가 늦거나, 예기치 못한 충돌이 발생하거나, 정상적으로 작동하지 않거나, 단순히 내부 또는 외부 사용자의 기대치에 미치지 못한다면 비즈니스에 미치는 피해가 클 수 있습니다. 그러나 애플리케이션 성능 최적화는 일반적으로 복잡하고 시간이 많이 소요됩니다. 각각 수백만 줄의 코드로 이루어진 서로 다른 애플리케이션이 잠재적으로 수백만 개까지 동시에 실행되며 이들이 상호 연결된 서비스, 솔루션, 호스팅 환경을 구성하는 환경에서 앱 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 문제의 수는 엄청나다고 할 수 있습니다.
애플리케이션 성능 모니터링을 통해 조직은 애플리케이션과 종속 관계의 핵심이 되는 부분을 자세히 들여다보기 위한 가시성을 확보하고, 문제를 초래할 가능성이 있는 근본 원인을 식별하고 제거할 수 있습니다. 이 접근 방식의 이점은 다음과 같습니다.
APM은 상당한 이점으로 직결되는 광범위한 기술적 이점을 제공합니다. 다음은 기술적 관점에서 APM의 주요 차별화 요소입니다.
실제 사용자 모니터링
실제 사용자 모니터링(RUM)은 로드 시간, 사용자 상호작용, 지리적 성능 변화에 대한 데이터를 캡처하여 실제 최종 사용자가 애플리케이션을 어떻게 경험하고 있는지에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 IT 팀은 사용자에게 영향을 미치는 성능 문제를 파악하고 해결하여 전반적인 사용자 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.사용자 정의 트랜잭션 프로파일링
사용자 정의 트랜잭션 프로파일링을 사용하면 애플리케이션 내에서 특정 사용자 트랜잭션을 정의하고 추적할 수 있습니다. 이를 통해 중요한 트랜잭션의 성능을 심층적으로 파악할 수 있습니다.구성 요소 모니터링
구성 요소 모니터링은 애플리케이션 아키텍처 내에서 개별 구성 요소 및 서비스의 성능을 추적하여 성능 병목 현상의 근본 원인을 정확히 파악하고 선제적으로 문제 해결을 촉진하는 데 중점을 둡니다.인프라 모니터링
인프라 모니터링은 애플리케이션을 지원하는 기본 하드웨어 및 네트워크 인프라의 상태와 성능을 추적합니다. 이렇게 하면 애플리케이션 인프라의 안정성과 가용성이 보장되므로 비즈니스 운영에 영향을 미칠 수 있는 운영 중단 및 혼란을 방지할 수 있습니다.분석
APM 분석 도구는 고급 데이터 분석 기능을 제공하여 조직이 애플리케이션 성능 데이터에서 패턴, 이상 징후 및 트렌드를 탐지할 수 있도록 지원하며 의사 결정을 통해 팀이 개선 기회를 파악하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.서비스 수준 계약(SLA) 모니터링
서비스 수준 계약 모니터링은 사전 정의된 SLA에 대한 성과를 추적하여 애플리케이션이 합의된 서비스 수준을 충족하는지 확인합니다.
APM은 기술적 이점 외에도 조직의 성공에 큰 영향을 미칠 수 있는 다양한 비즈니스 이점을 제공합니다. APM이 제공하는 주요 비즈니스 이점은 다음과 같습니다.
공동 작업 최적화
최적의 애플리케이션 성능 모니터링 솔루션은 기업에 단일 정보 소스를 제공합니다. 신뢰할 수 있고 협의된 인사이트를 통해 부서 간 팀은 보다 쉽게 노력을 조정하고 협력 방식을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 품질의 최종 제품과 더불어 개발에 참여한 구성원에게는 더 보람되고 만족스러운 업무 환경을 제공할 수 있습니다.혁신 고도화
APM을 통해 팀은 조정된 비전을 적용하여 운영 방식을 개선할 수 있습니다. 다양한 부서의 의사 결정권자들이 신뢰할 수 있는 공통 정보에 접근할 수 있으므로 브레인스토밍 및 혁신에 필요한 확고한 기반을 다질 수 있습니다.사용자 만족도 향상
관련성이 높은 애플리케이션 데이터를 수집하는 도구는 많지만, 비즈니스에서 최종 사용자의 관점을 취할 수 있도록 지원하는 도구는 많지 않습니다. APM에서는 2차 및 3차 메트릭을 없애고 사용자가 인지할 수 있는 성능 메트릭을 직접 살펴봅니다. 또한 APM을 이용하면 신속한 출시, 제품 개선, 가용성 향상을 통해 기업에서 사용자의 기대치를 충족할 수 있습니다. 이를 통해 기존의 모니터링 방식으로 달성했던 수준 이상의 고객 만족도를 얻을 수 있습니다.생산성 향상
APM 도구는 실시간 성능 데이터를 제공하여 조직이 애플리케이션 환경을 조정하고 문제를 선제적으로 파악하고 해결할 수 있도록 합니다. 이러한 전용 접근 방식은 다운타임과 문제 해결에 소요되는 시간을 줄여 직원들이 수익에 보다 직접적인 영향을 미치는 생산적인 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.수익 증대
APM은 성능 문제가 확대되기 전에 이를 파악하고 해결하여 비용이 많이 드는 긴급 수정의 필요성을 줄이고 다운타임을 최소화하는 데 도움을 줍니다. 운영 중단이 줄어들고 자원 활용도가 높아지므로 기업은 운영 비용을 절감하고,자원을 전략적으로 할당하며, 수익성을 높일 수 있습니다.전환율 증가
APM을 통해 조직은 중요한 트랜잭션과 사용자 상호작용의 성능을 최적화하여 고객 여정을 더욱 원활하고 안정적으로 이끌 수 있습니다. 여정이 개선되면 전환율이 증가하며, 이는 매출 증대, 리드 증가 또는 사용자가 원하는 작업 증가로 이어집니다.
애플리케이션 성능 모니터링을 애플리케이션 성능 관리라는 다른 APM과 혼동하는 경우도 있습니다. 애플리케이션 성능 모니터링은 특정 메트릭을 추적하는 데 집중하는 반면 애플리케이션 성능 관리는 보다 폭넓은 접근 방식을 취합니다.
애플리케이션 성능 관리는 애플리케이션 성능 전략 전체의 개발 및 관리 분야를 다루며, 모니터링을 포함하되 이에 국한되지 않습니다. 효율적인 애플리케이션 성능 관리 도구에는 애플리케이션 성능 모니터링이 포함되며, 이 도구를 통해 다양한 애플리케이션과 서비스의 주요 메트릭을 검토한 다음 해당 메트릭을 이용하여 애플리케이션 전체 제품군의 성능 문제를 파악하고 해결할 수 있습니다.
마지막으로 애플리케이션 포트폴리오 관리는 더 높은 수준의 관점에 초점을 맞춰 애플리케이션 성능 모니터링과 애플리케이션 성능 관리를 보완합니다. 성능 모니터링은 특정 성능 메트릭의 추적과 관련이 있고 성능 관리는 전반적인 성능 전략의 실행과 관련이 있지만, 포트폴리오 관리는 조직의 전체 애플리케이션 포트폴리오와 기술 스택에 대한 전략적 평가 및 최적화를 포함합니다. 여기에는 비즈니스 목표 및 우선순위에 맞게 투자, 폐기 또는 교체할 애플리케이션에 대한 결정이 포함됩니다. APM은 조직이 자원을 효과적으로 할당하여 애플리케이션이 전반적인 성능 목표에 기여하도록 합니다.
마찬가지로 식별 가능성은 APM과 별개의 개념입니다. 식별 가능성은 복잡한 소프트웨어 시스템을 이해하기 위한 보다 광범위하고 포괄적인 접근 방식입니다. 애플리케이션 환경 내의 다양한 소스에서 로그, 추적, 메트릭, 이벤트 등 광범위한 데이터를 캡처하는 데 중점을 둡니다. 대부분의 식별 가능성 솔루션은 조직이 APM 솔루션에서 찾는 것과 기본적으로 동일한 기능을 수행할 수 있지만 클라우드 네이티브 환경에서 확장할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 또한 식별 가능성은 데이터를 유연하게 탐색하고 임시 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 기존 애플리케이션 성능 모니터링으로는 부족할 수 있는 최신 분산형 마이크로서비스 기반 아키텍처에서 특히 유용합니다.
따라서 식별 가능성은 APM을 포함하는 포괄적인 용어로, 애플리케이션 성능과 동작을 보다 종합적으로 살펴볼 수 있도록 추가 도구를 통합합니다. 그러나 APM이 포괄적인 용어이고 식별 가능성이 그 범위에 속한다는 주장도 있을 수 있습니다.
APM 솔루션은 도구 또는 플랫폼으로 더욱 상세하게 분류할 수 있습니다. APM '도구'가 특정 애플리케이션(또는 애플리케이션 세트)의 성능을 모니터링하고 관리하도록 설계된 개별 소프트웨어 앱 또는 솔루션인 반면, APM 플랫폼은 애플리케이션 성능에 대한 보다 광범위하고 포괄적인 솔루션 세트를 제공하는 종합적인 모니터링 및 관리 도구 제품군을 포괄합니다.
이 두 범주 간의 가장 큰 차이점은 범위와 관련이 있습니다. APM 도구는 일반적으로 애플리케이션 내의 특정 성능 문제를 해결하는 데 사용되는 반면, APM 플랫폼은 복잡한 분산 환경에 더 적합하고 조직의 전체 애플리케이션 환경에 대한 통합된 보기를 제공합니다.
APM 플랫폼과 도구는 애플리케이션 성능에 대한 명확한 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 이보다 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 다음과 같은 이점에는 오늘날의 복잡하고 역동적인 디지털 환경에서 중요한 고급 기능이 포함됩니다.
APM 솔루션은 클라우드 환경과의 원활한 통합을 통해 고급 클라우드 가시성을 제공하므로 조직은 클라우드에서 호스팅되는 애플리케이션 및 서비스의 성능과 상태를 면밀하고 흔들림 없이 모니터링할 수 있습니다. 클라우드 기반 자원에 대한 심층적인 인사이트를 갖춘 APM 솔루션은 최적의 자원 활용도, 비용 관리 및 애플리케이션 확장성을 보장합니다. 제공된 인사이트는 클라우드 중심 컴퓨팅 시대에 매우 중요하며, 이를 통해 기업은 최고의 성능을 유지하면서 클라우드 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
APM은 성능 모니터링 작업의 지속적인 자동화를 용이하게 합니다. 이러한 솔루션은 사전 정의된 임계값 또는 이상 징후를 기반으로 문제를 자동으로 탐지하고 데이터를 수집하며 경보를 트리거할 수 있습니다. 자동화는 모니터링 프로세스를 간소화하고, 수동 개입의 필요성을 줄이며, 문제 해결을 가속화합니다. APM 솔루션은 일상적인 작업을 자동화함으로써 보다 전략적인 활동에 귀중한 시간과 자원을 할애하여 운영 효율성과 응답성을 향상시킵니다.
많은 APM 솔루션에는 AI 및 머신 러닝(ML) 기능이 통합되어 있습니다. 이러한 지능형 기능은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하며, 사용자에게 영향을 미치기 전에 잠재적인 성능 문제를 예측할 수 있습니다. AI 기반 이상 징후 탐지 및 근본 원인 분석은 조직이 문제를 선제적으로 해결할 수 있도록 지원하여 애플리케이션 신뢰성과 사용자 만족도를 향상시킵니다. 또한 AI 지원은 보다 나은 의사 결정을 내리고 최적화를 개선하기 위한 데이터 기반 인사이트를 제공합니다.
APM 솔루션은 애플리케이션 성능 데이터에 대한 단일 정보 소스를 제공하여 팀 간 공동 작업을 촉진합니다. 이를 통해 개발, 운영, 비즈니스 등 다양한 부서의 팀이 신뢰할 수 있는 동일한 정보에 액세스할 수 있습니다. 이러한 조정을 통해 커뮤니케이션, 문제 해결 및 의사 결정을 촉진하고 사일로를 해소하며 전반적인 공동 작업을 개선할 수 있습니다. APM은 성과 목표와 과제에 대한 공동의 이해를 바탕으로 보다 효과적인 다기능 팀 간 팀워크를 이끌어냅니다.
APM 솔루션은 기술적 메트릭뿐만 아니라 사용자 경험과 비즈니스 분석에 중점을 둡니다. 애플리케이션 성능이 최종 사용자와 비즈니스 결과에 미치는 영향에 대한 인사이트를 제공합니다. APM 솔루션은 사용자 상호작용, 전환율 및 기타 사용자 중심 메트릭을 분석하여 조직이 확립된 비즈니스 목표에 맞춰 기술 노력을 조정할 수 있도록 지원합니다. 이러한 사용자 중심 접근 방식은 애플리케이션 성능 향상이 사용자 만족도 향상, 수익 증대, 전반적인 비즈니스 성공에 직접적으로 기여하도록 보장합니다.
APM에는 기업이 애플리케이션의 효율 및 효과를 최적화하도록 지원하는 기능이 있습니다. 잠재력을 최대한 끌어내기 위해서는 조직이 올바른 도구와 프로세스로 APM을 지원해야 합니다. 애플리케이션 성능 모니터링의 효과를 증대하는 몇 가지 팁을 소개하겠습니다.
애플리케이션 성능 모니터링의 다양한 이점을 고려하면 현재 사용 가능한 APM 도구가 많은 것도 전혀 놀라운 일이 아닙니다. APM 도입을 고려하고 있다면 문제가 되는 앱에 맞는 언어로 인프라 스택 전체를 모니터링할 수 있는 완전한 솔루션을 제공하는 제품을 찾아보세요. 뛰어난 APM 도구는 사용자 경험에 집중하고 관련성 높은 데이터를 캡처하여 정보에 입각한, 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 조직이 소프트웨어 성능을 중요한 비즈니스 성과와 연결할 수 있도록 지원합니다.
APM은 애플리케이션을 모니터링하기 위해 설계되었지만, APM에서 제공하는 정보를 바탕으로 결정을 내리는 것은 부서 내 팀의 역할입니다. 중요한 인사이트를 놓치지 않으려면 사전에 정의한 메트릭을 기반으로 애플리케이션 모니터링 도구 내에 자동화된 경보를 설정하는 것이 좋습니다. 그러면 예기치 못한 편차가 발생할 때 경보가 발령되어 팀이 즉시 조치를 취할 수 있습니다.
APM이 제대로 효과를 발휘하려면 회사 내부 프로세스에서 작동할 수 있어야 합니다. 만약 이러한 프로세스가 명확하지 않거나, 완전히 확립되지 않았거나, 지속적으로 변경된다면 애플리케이션 성능 모니터링의 이점을 충분히 활용하지 못할 수 있습니다.
소프트웨어 성능에 대한 유용한 인사이트를 제공하는 즉시 사용 가능한 APM 도구도 있지만, 일반적으로 더 효율적인 것은 특정 비즈니스 요구에 맞춰 구성할 수 있는 솔루션입니다. APM 내에서 어떤 행동이 '정상'인지, 그리고 어떤 행동이 편차를 구성하는지 정의하여 경고가 항상 비즈니스 결과와 관련되도록 합니다.
조직에는 APM에 밀접하게 관여되어야 하는 그룹과 구성원들이 있습니다. 여기에는 도구 배포와 잠재적 문제 해결을 책임지는 개발자와 IT 팀이 해당됩니다. 하지만 APM을 전 조직 차원에서 배포하면 더욱 포괄적인 솔루션을 구축할 수 있습니다. 성능 모니터링에 대한 문화를 구축하고 앱 성능과 비즈니스의 성공 사이에 내재된 연관성을 이해한다면 회사가 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
필수 애플리케이션의 전반적인 영향을 실제로 최적화하려면 기업에 ServiceNow의 클라우드 식별 가능성이 필요합니다. 클라우드 식별 가능성은 관련성이 높고 사용 가능한 모든 데이터를 단일 워크프로우로 통합하기 위한 업계 표준을 설정하여 조직이 손쉽게 변경 사항을 탐지하고 효과에서부터 근본 원인까지 찾을 수 있도록 해줍니다. 이를 통해 이벤트 관리를 단순화하고 애플리케이션이 어떻게 작동하는지에 대한 전체 그림을 팀에 제공함으로써 기업의 역량을 강화할 수 있습니다. 최종 목표는? 진정한 의미의 통합 식별 가능성 솔루션을 구축하려면 로깅, 메트릭 및 추적 데이터를 상호 연결하면서 핵심 식별 가능성 워크플로우를 통합해야 합니다. 한발 더 나아가, ServiceNow는 방대하지만 너무 자주 분리되는 기술 자산을 통합하여 기업 고객이 단일 플랫폼을 통해 모든 것을 관리할 수 있도록 합니다.
클라우드 식별 가능성의 기능은 비즈니스 요구에 맞춰 원활하게 확장되며 노트북, 벤더 중립성을 위한 OpenTelemetry 지원, 강력한 상관관계 엔진, 데이터 유형 전반에 걸친 통합 쿼리 언어(UQL), 클라우드 네이티브 로깅 기능, 실행 가능한 경보, 통합 대시보드, 클라우드 네이티브 환경을 위한 서비스 매핑 등의 기능을 제공합니다.
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