식별 가능성은 출력을 기반으로 시스템 상태를 이해하는 것을 의미하는 반면, 모니터링은 메트릭을 추적하여 시스템 상태를 평가하는 것입니다.
비즈니스와 정보 기술이 서로 얽혀 있는 한, 형태와 규모에 관계없이 모든 기업은 사용 중인 컴퓨터 시스템을 이해하고 평가하고 최적화할 수 있는 보다 정확한 방법을 모색해 왔습니다. 1980년대 후반부터 대화형 실시간 모니터링 도구는 조직이 IT 상태와 성능을 추적하는 데 도움을 주었습니다. 그러나 디지털 기술이 발전함에 따라 비즈니스 시스템도 훨씬 더 강력해지고 분산되고 복잡해졌으며, 결과적으로 조직에 새로운 과제를 안겨주었습니다.
구체적으로, 기업이 동적 분산 환경에서 잠재적으로 수십억 개의 데이터 요소를 고려하고 집계하여 디지털 시스템의 상황을 정확하게 파악하려면 어떻게 해야 할까요?
지금까지 모니터링은 IT 관리를 위한 기본 방법이었으며, 시스템 내 다양한 구성요소의 상태 및 성능에 대한 귀중한 인사이트를 제공했습니다. 그러나 기술의 급속한 발전으로 인해 모니터링만으로는 오늘날과 같이 복잡한 IT 환경을 헤쳐나가는 데 필요한 종합적인 지식을 제공하기가 어렵습니다. 이런 상황에서 식별 가능성이 필요합니다.
현대적 IT 환경을 관리하는 데 따르는 과제와 복잡성을 해결하는 데 있어 모니터링 및 식별 가능성은 필수적인 방법론입니다. 두 방법론 모두 복잡한 시스템에 대한 인사이트를 제공하겠다는 동일한 목표를 가지고 있지만, 서로 구분되는 방식과 이점을 제공합니다.
IT 관리 및 DevOps의 맥락에서 모니터링은 시스템 내의 다양한 구성요소에서 데이터를 체계적으로 추적하고 수집하는 프로세스를 의미합니다. 모니터링은 사전 정의된 메트릭과 데이터 요소를 통해 중요한 자원의 상태, 성능 및 가용성을 실시간으로 파악하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 IT 팀은 잠재적인 문제, 이상 징후 및 성능 병목 현상을 파악하여 시스템 안정성을 유지하고 다운타임을 최소화하기 위한 사전 예방적 조치를 취할 수 있습니다.
모니터링의 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 경보 및 인시던트 대응
모니터링 시스템에는 특정 임계값이나 사전 정의된 조건이 위반될 때 이를 IT 팀에 알리는 경고 메커니즘이 장착되어 있으며, 이를 통해 즉각적인 주의가 필요할 수 있는 잠재적인 문제를 표시합니다. - 이력 분석
모니터링은 추세를 추적하고, 사후 인시던트 분석을 수행하고, 용량 계획 및 향후 개선을 위해 정보에 근거한 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 귀중한 이력 데이터를 생성합니다.
반면, 식별 가능성은 복잡한 시스템을 이해하기 위한 보다 포괄적이고 총체적인 접근 방식을 나타냅니다. 모니터링은 특정 데이터 요소와 메트릭을 제공하지만, 식별 가능성은 외부 출력을 기반으로 시스템의 내부 상태에 대한 인사이트를 얻는 능력에 초점을 맞춥니다. 즉, '시스템의 작동 방식'에 대한 답을 찾습니다. 식별 가능성은 시스템에 대한 보다 총체적인 시각을 제공하므로 IT 동작을 격리된 부분이 아닌 전체로 이해할 수 있습니다.
따라서 식별 가능성의 이점은 모니터링이 제공하는 이점과는 다릅니다. 식별 가능성의 이점은 다음과 같습니다.
- 상황을 고려한 인사이트
식별 가능성은 완전히 상호 연관된 상황별 데이터를 강조하므로 다양한 시스템 구성요소 간의 관계와 상호 작용을 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 따라서 단순히 문제가 있다는 알림을 받는 대신 잠재적 문제의 근본원인을 쉽게 발견할 수 있습니다. - 예상치 못한 발견
사전 정의된 메트릭을 기반으로 작동하는 모니터링과 달리, 식별 가능성을 활용하면 이전에 알려지지 않은 문제나 패턴을 발견할 수 있으므로 팀은 이미 익숙한 것 이상을 탐색할 수 있습니다. - 변화에 대한 적응성
마이크로서비스 및 컨테이너 기반 시스템과 같이 빠르게 진화하는 환경에서 조직은 식별 가능성을 통해 복잡하고 분산된 환경에서 작업할 때 필수적인 요소인 시스템 아키텍처 및 인프라의 변화에 보다 쉽게 적응할 수 있습니다. - 성능 최적화
IT 전문가는 수집된 메트릭을 분석하여 비효율적이거나 활용도가 낮은 영역을 식별하고 대상 성능 최적화 및 자원 할당을 수행할 수 있습니다.
식별 가능성과 모니터링의 과제는 거의 동일합니다. 즉, 조직이 문제를 식별하여 복잡한 IT 시스템을 이해하고 관리할 수 있도록 지원하는 것입니다. 하지만 이 두 가지 접근 방식은 동전의 양면과 같은 관계일 수 있으며, 그 차이점이 각각을 구별하고 정의합니다. 각 접근 방식은 목표 달성을 위해 특정 경로를 취하고 DevOps 및 IT 관리자가 애플리케이션과 시스템의 투명성을 개선하는 데 사용할 수 있는 고유한 인사이트를 제공합니다.
식별 가능성과 모니터링의 중요한 차이점은 다음과 같습니다.
- 데이터 수집 방식
모니터링은 일반적으로 사전 정의된 메트릭과 특정 데이터 요소에 초점을 맞추는 반면, 식별 가능성은 보다 개방적인 접근 방식을 수용하여 다양한 데이터 스트림, 로그, 트레이스, 이벤트를 수집합니다. 옵저버블 시스템은 시스템의 현재 상태를 추론하고 가능한 문제의 근본 원인을 찾는 데 사용할 수 있는 내부 상태에 대한 관련 데이터를 생성합니다. - 인프라
데이터 센터와 같은 기존 인프라 솔루션은 성능을 추적하기 위해 모니터링에 의존하는 경우가 많은 반면, 클라우드 환경과 기타 최신 인프라는 식별 가능성에 더 의존합니다. 모니터링은 최신 인프라에서 생성된 데이터 볼륨을 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많고 종종 가시성에 사각지대를 유발하므로 식별 가능성을 기존 아키텍처와 최신 아키텍처 모두에 적용할 수 있고 적용해야 합니다. - 인과관계와 상관관계
모니터링은 이벤트와 메트릭 간의 상관관계를 제공하는 반면, 식별 가능성은 인과관계를 밝히는 데 중점을 둡니다. 간단히 말해, 모니터링은 메트릭을 면밀히 관찰하여 무언가가 제대로 작동하지 않거나 다른 문제가 발생할 때 DevOps 팀에 알리는 데 사용되지만, 문제의 실제 핵심을 식별하는 데는 효과적이지 않습니다. 식별 가능성을 통해 IT 팀은 시스템 동작 이면에 있는 '원인'을 이해할 수 있습니다. - 예측 가능성과 적응성
모니터링의 사전 정의된 임계값은 예측 가능성을 허용하지만, 식별 가능성의 동적 특성은 예상치 못한 변화와 복잡성에 적응하는 데 더 적합합니다. - 세분화
데이터 수집을 모니터링하려면 일반적으로 호스트에 에이전트를 설치하고 외부 관점에서 메트릭을 캡처해야 합니다. 반면, 식별 가능성은 일반적으로 코드 수준에서 측정되며 모니터링에서는 달성하기 어려운 세분화 수준을 제공합니다. 이를 통해 개별 구성요소 및 서비스의 동작에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
모니터링은 컴퓨터 시스템의 상태와 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공하는 데 항상 중요한 역할을 해왔으며, 현재도 계속해서 주요한 역할을 수행하고 있습니다. 모니터링의 체계적인 데이터 수집과 분석 프로세스를 통해 IT 전문가는 잠재적인 문제를 탐지하고 최적의 시스템 운영을 유지하기 위한 전략을 결정할 수 있습니다.
이 프로세스에는 다음 단계가 포함됩니다.
모니터링에는 시스템에서 데이터를 수집하여 전반적인 상태를 반영하는 중요한 메트릭과 이벤트를 캡처하는 작업이 수반됩니다. 이 데이터를 수집하기 위해 시스템에 모니터링 에이전트가 설치됩니다. 이러한 도구는 시스템 상태 및 성능의 지표 역할을 하는 사전 정의된 메트릭 또는 이벤트를 수집합니다.
모니터링 에이전트가 수집한 데이터는 추가 분석을 위해 중앙 집중식 모니터링 도구 또는 플랫폼으로 전송됩니다. 모니터링 도구 내에서 수집된 데이터를 사전 정의된 임계값 또는 기준선과 비교합니다. 이러한 임계값은 시스템 내에서 정상으로 간주되는 동작의 벤치마크의 역할을 합니다.
모니터링 대상 메트릭 또는 이벤트가 설정된 임계값에서 벗어나면 모니터링 도구에서 이러한 잠재적 문제 또는 이상 징후를 식별합니다. 문제를 탐지하면 모니터링 도구가 경보 알림을 트리거하고, 대개 시스템 관리자 또는 DevOps 팀에 경보를 전송합니다. 이러한 경보는 조기 경고 역할을 하여 추가 조사와 신속한 문제 해결을 촉진합니다.
모니터링은 다양한 수준에서 적용할 수 있는데, 수준별로 집중하는 항목이 있습니다.
- 인프라 모니터링
이 수준에서는 하드웨어 자원, 네트워크 구성요소, 가상 머신의 상태와 성능을 평가합니다. - 애플리케이션 모니터링
이 수준에서는 소프트웨어 애플리케이션 및 서비스의 동작과 성능을 모니터링하는 데 중점을 둡니다. - 사용자 경험 모니터링
이 수준에서는 최종 사용자 경험에 대한 인사이트를 제공하고 응답시간과 사용자 상호 작용을 측정합니다.
식별 가능성은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 시스템 동작을 포괄적이고 역동적으로 파악하는 방식으로 작동합니다. 이러한 총체적인 이해를 기반으로 엔지니어는 문제의 근본원인을 식별하고, 문제를 더 빠르게 해결하며, 복잡한 분산 시스템 및 애플리케이션에서도 시스템 성능 및 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
식별 가능성 플랫폼은 시스템 출력을 수집하고 분석하기 위해 다양한 프로세스를 사용할 수 있으며, AIOps와 머신 러닝 기능을 사용하는 가장 혁신적인 접근 방식 중 일부는 관련성 높은 데이터와 중요도가 낮은 정보를 구별합니다. 그러나 사용 중인 방법론에 관계없이 식별 가능성에 대한 대부분의 접근 방식은 다음과 같은 세 가지 필수 요소를 중시합니다.
가장 오래된 형태의 원격 측정인 로그는 시스템 내 이벤트를 자세히 기록하고 사용자 작업, 오류, 경고, 시스템 이벤트에 대한 정보를 캡처합니다. 이러한 텍스트 표현을 통해 중요한 이력을 추적할 수 있으므로, 엔지니어는 시간 경과에 따라 시스템 내에서 발생하는 작업의 순서를 파악할 수 있습니다. 로그는 디지털 시대 초기부터 있어왔으며 여전히 식별 가능성 조사에서 중요한 요소로 간주됩니다.
메트릭에는 시스템 성능과 관련된 정량적 측정치 수집이 수반됩니다. 이러한 측정치에는 CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽, 응답시간 등이 포함될 수 있습니다. IT 전문가는 메트릭을 모니터링하여 시스템의 작동 방식 및 성능, 잠재적 문제가 어디에서 발생할 수 있는지에 대한 실시간 인사이트의 이점을 얻을 수 있습니다.
트레이스는 트랜잭션이 시스템 구성요소를 통과할 때 시스템의 여러 구성요소 간의 상호 작용을 캡처합니다. 이러한 상호 작용에는 사용자 요청, API 호출 또는 서비스 호출이 포함될 수 있습니다. 트레이스는 엔지니어가 시스템 전체의 트랜잭션 경로를 시각화하여 잠재적인 병목 현상과 개선 영역을 찾아내는 데 도움이 됩니다.
로그, 메트릭 및 트레이스 간의 시너지 효과는 식별 가능성의 기반을 형성합니다. 이러한 각 구성요소는 시스템 동작에 대한 고유한 인사이트를 제공하므로 IT 전문가는 애플리케이션과 인프라를 종합적으로 파악할 수 있습니다.
식별 가능성은 복잡한 시스템을 종합적으로 파악하기 위한 강력한 접근 방식을 제공하지만, 그렇다고 과제가 없는 것은 아닙니다. 이러한 장애물을 극복하는 것은 시스템 동작의 근본원인을 파악하고 시스템 및 애플리케이션 인사이트의 잠재력을 최대한 활용하는 데 매우 중요합니다.
가장 두드러지는 과제는 다음과 같습니다.
식별 가능성은 멀티 클라우드 환경과 마이크로서비스의 동적 환경에 대한 명확한 인사이트를 제공하도록 개발되었지만, 그렇다고 해서 항상 쉽게 접근할 수 있는 프로세스는 아닙니다. 복잡한 시스템에 식별 가능성을 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. 분산 시스템과 컨테이너의 복잡한 특성으로 인해 다양한 플랫폼 간에 데이터를 집계하기 위해서는 전문 솔루션이 필요합니다. 이러한 복잡한 인프라에 대한 식별 가능성을 달성하려면 시스템의 동작을 전체적으로 파악하기 위한 맞춤형 솔루션과 신중한 계획과 필요합니다.
식별 가능성은 방대한 양의 데이터를 생성하므로 식별 가능성 전략을 실행 가능한 인사이트로 전환해야 하는 DevOps 및 기타 IT 팀에게는 부담이 될 수 있습니다. 적절한 플랫폼과 지원 도구가 없으면 이러한 데이터 흐름이 순식간에 통제불능이 될 수 있습니다.
효과적인 식별 가능성을 달성하기 위해서는 DevOps, 엔지니어링 및 비즈니스 팀 간의 공동 작업이 필수적입니다. 팀이 격리된 상태로 운영되면 도구의 스프롤로 이어져 엔지니어링 시간 및 비용이 증가할 수 있습니다. 그러나 기존 데이터와 인프라 사일로는 통합 식별 가능성 솔루션의 구현을 방해할 수 있습니다. 이러한 사일로를 없애고 협력을 촉진하는 것은 식별 가능성의 잠재력을 최대한 활용하는 데 핵심입니다.
현대적 인프라의 복잡성이 커지면서 조직의 특정 요구 사항을 충족하는 이상적인 도구를 찾는 것이 더욱 중요해졌습니다. 식별 가능성 및 모니터링 도구를 평가할 때 고려해야 할 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 데이터 수집 및 통합
효과적인 데이터 수집은 식별 가능성과 모니터링의 기초입니다. 광범위한 소스(로그, 메트릭, 트레이스 등)에서 데이터를 수집할 수 있는 도구 또는 프레임워크만 고려하세요. 또한 이러한 솔루션은 온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드 환경 등 다양한 유형의 플랫폼에 통합되어 조직의 IT 시스템에 대한 통합 뷰를 실시간으로 생성할 수 있어야 합니다. - 분석 및 시각화
식별 가능성 및 모니터링 솔루션의 고급 분석 기능을 통해 팀은 시스템 성능과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있는 추세, 패턴 및 이상 징후를 발견할 수 있습니다. 가장 효과적인 도구는 직관적인 대화형 데이터 시각화를 제공하므로 IT 팀이 복잡한 정보를 한 눈에 파악할 수 있습니다. - 확장성 및 일관된 성능
인프라가 진화하고 데이터 볼륨이 증가하는 상황에서 식별 가능성 및 모니터링 도구는 쉽게 확장할 수 있고 조직의 성장에 민첩하게 대응할 수 있어야 합니다. 고성능 솔루션은 동적 시스템의 요구를 수용하고 정확성은 그대로 유지하면서 실시간 인사이트를 제공해야 합니다. - 강력한 커뮤니티 및 지원
오픈 소스 솔루션의 경우, 활동이 활발한 커뮤니티가 사용자에게 귀중한 인사이트, 자원, 지원을 제공하는 경우가 많으며, 이를 통해 도구의 전반적인 효용성을 강화하고 효과적인 문제 해결 및 사용자 셀프 서비스를 지원할 수 있습니다. 이러한 오픈 소스 솔루션을 최대한 활용하려면 강력한 커뮤니티와 신뢰할 수 있는 지원이 필수적입니다. 고려 중인 도구의 커뮤니티와 사용자층을 살펴봅니다. - 사용 편의성 및 교육 자원
사용자 친화적인 인터페이스와 종합적인 교육 자원은 도구의 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 다양한 기술 배경을 가진 사용자가 이용할 수 있는 도구를 찾고 숙련도를 높이는 데 도움이 되는 교육 자료를 제공합니다.
모니터링은 사전 정의된 메트릭을 통해 시스템 상태와 성능에 대한 실시간 가시성을 제공하는 반면, 식별 가능성에 대한 올바른 접근 방식은 보다 총체적인 접근 방식을 통해 외부 출력을 기반으로 시스템의 내부 상태에 대한 상황별 인사이트를 제공하는 동시에 조직과 기업이 의존하는 핵심 모니터링 워크플로우를 처리합니다. 이 두 가지 방법론을 함께 활용하면 IT 팀은 현대의 비즈니스가 직면한 운영 과제를 해결할 수 있는 포괄적인 툴킷을 갖추게 됩니다. 하지만 복잡한 분산 시스템에서 식별 가능성을 달성할 때는 여러 가지 과제가 수반됩니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 ServiceNow는 클라우드 식별 가능성을 도입했습니다.
클라우드 식별 가능성은 중요한 원격 측정 데이터를 단일 솔루션으로 통합하여 필수 비즈니스 운영에 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 문제를 쉽게 식별하고, 사전에 중단을 방지하고, 수익을 보호하는 동시에 고객 만족도를 높입니다. 직관적인 대시보드와 통합 쿼리 언어를 활용하고, 상관관계 엔진을 적용하여 평균 해결 시간(MTTR)을 단축합니다. 이 모든 것이 중앙 집중식 플랫폼에서 이루어지므로 필수 시스템 데이터에 대한 포괄적인 단일 정보 소스를 갖추게 됩니다.