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블로그 | 클라우드 운영에서 관찰 가능성의 의미

관찰 가능성(Observability)은 최근 IT 미디어나 클라우드 컴퓨팅 컨퍼런스에서 자주 거론되는 개념 중 하나다. 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.   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....

클라우드옵스 관찰가능성 observability AIOps 자동화 모니터링

2022.11.15

관찰 가능성(Observability)은 최근 IT 미디어나 클라우드 컴퓨팅 컨퍼런스에서 자주 거론되는 개념 중 하나다. 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.   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....

2022.11.15

블로그 | SW 개발과 관리, '관찰 가능성 도구'를 눈여겨볼 이유

혹시 레거시 소프트웨어를 떠올리면 메인프레임 같은 구식 기기에서 쓰이는 구닥다리 코드가 생각나는가? 다시 생각해보라. 몇 달 전에 쓴 코드도 개발자의 발목을 잡는 레거시 코드가 될 수 있다. 결국 코드의 관찰 가능성을 높이고 상세한 설명서를 남겨야 진짜 좋은 코드를 유지할 수 있다.    만약 레거시 소프트웨어가 자신과 무관한 다른 세계의 이야기라고 생각한다면, 다시 생각해보라. 아키타 소프트웨어(Akita Software) 창립자 겸 CEO 진 양은 “모든 코드는 쓰이는(ship의 뉘앙스와 크게 달라요) 순간 레거시 코드가 된다. 새로 짜는 모든 코드는 관리해야 하는 짐이 되며, 이는 불가피하다. 나도 지난주에 어떤 코드를 작성했는지 기억 못 한다. 대다수 개발자가 그럴 것이다”라고 말했다.  보통 어떤 소프트웨어를 레거시라고 부르려면 코볼(COBOL) 정도로 오래된 언어로 작성하거나, 메인프레임에서 구동되는 애플리케이션쯤 돼야 한다고 생각한다.  하지만 바로 이런 사고방식이 개발자가 코드를 근시안적으로 개발하는 원인이 된다. 나중에 그 코드를 이해해야 할 사람을 고려하지 않는 것이다. 양이 지적한 것처럼 개발자 스스로도 코드를 다시 이해해야 하는 상황이 올 수 있다.  그럼 어떻게 해야 레거시 코드를 잘 관리할 수 있을까?  코드가 네트워크를 만나면  코드의 까다로운 특성 중 하나는 바로 역동성이다. 코드는 절대 불변의 상태로 남지 않는다. 허니콤(Honeycomb) 창립자 겸 CTO 차리티 메이저스(Charity Majors)는 양과의 인터뷰에서 “코드가 네트워크에 들어서는 순간 신비의 세계에(mystery land)에 들어간다. 개발자의 통제권을 벗어나게 되는 것이다”라고 말했다.  이런 비유를 해볼 수도 있다. 개발자가 처음 개발한 애플리케이션은 마치 원시 상태의 에덴 동산에 있는 것과 같다. 그러나 유용한 애플리케이션 대부분은 대게 인터넷에 연결되는 데,...

레거시 시스템 레거시 소프트웨어 관찰가능성 디버깅

2022.07.29

혹시 레거시 소프트웨어를 떠올리면 메인프레임 같은 구식 기기에서 쓰이는 구닥다리 코드가 생각나는가? 다시 생각해보라. 몇 달 전에 쓴 코드도 개발자의 발목을 잡는 레거시 코드가 될 수 있다. 결국 코드의 관찰 가능성을 높이고 상세한 설명서를 남겨야 진짜 좋은 코드를 유지할 수 있다.    만약 레거시 소프트웨어가 자신과 무관한 다른 세계의 이야기라고 생각한다면, 다시 생각해보라. 아키타 소프트웨어(Akita Software) 창립자 겸 CEO 진 양은 “모든 코드는 쓰이는(ship의 뉘앙스와 크게 달라요) 순간 레거시 코드가 된다. 새로 짜는 모든 코드는 관리해야 하는 짐이 되며, 이는 불가피하다. 나도 지난주에 어떤 코드를 작성했는지 기억 못 한다. 대다수 개발자가 그럴 것이다”라고 말했다.  보통 어떤 소프트웨어를 레거시라고 부르려면 코볼(COBOL) 정도로 오래된 언어로 작성하거나, 메인프레임에서 구동되는 애플리케이션쯤 돼야 한다고 생각한다.  하지만 바로 이런 사고방식이 개발자가 코드를 근시안적으로 개발하는 원인이 된다. 나중에 그 코드를 이해해야 할 사람을 고려하지 않는 것이다. 양이 지적한 것처럼 개발자 스스로도 코드를 다시 이해해야 하는 상황이 올 수 있다.  그럼 어떻게 해야 레거시 코드를 잘 관리할 수 있을까?  코드가 네트워크를 만나면  코드의 까다로운 특성 중 하나는 바로 역동성이다. 코드는 절대 불변의 상태로 남지 않는다. 허니콤(Honeycomb) 창립자 겸 CTO 차리티 메이저스(Charity Majors)는 양과의 인터뷰에서 “코드가 네트워크에 들어서는 순간 신비의 세계에(mystery land)에 들어간다. 개발자의 통제권을 벗어나게 되는 것이다”라고 말했다.  이런 비유를 해볼 수도 있다. 개발자가 처음 개발한 애플리케이션은 마치 원시 상태의 에덴 동산에 있는 것과 같다. 그러나 유용한 애플리케이션 대부분은 대게 인터넷에 연결되는 데,...

2022.07.29

IBM, 데이터 옵저버빌리티 회사 ‘데이터밴드.ai’ 인수

데이터밴드의 데이터 옵저버빌리티 플랫폼으로 데이터 엔지니어는 불량 데이터와 관련된 문제를 해결할 수 있다.  IBM이 수요일(현지 시각) 데이터 급증과 이에 따른 중요성 증가를 고려해 하이브리드 클라우드 및 AI 서비스를 강화하기 위한 전략의 일환으로 데이터 옵저버빌리티 서비스 회사 ‘데이터밴드.ai(Databand.ai)’를 인수한다고 밝혔다. 인수가는 공개되지 않았다.  회사에 따르면 이번 인수는 IDC에서 2020년 미화 약 50억 달러로 추산한, 매년 크게 성장 중인 데이터 옵저버벌리티 시장을 개척하려는 시도다.    ‘데이터 옵저버빌리티’란?  이는 풀스택 옵저버벌리티 그리고 애플리케이션 성능 관리(APM)와는 다르다. 데이터 옵저버빌리티는 데이터 세트나 데이터 파이프라인이 원하는 대로 작동하지 않는 이유를 파악하는, 풀스택 옵저버빌리티의 하위 집합이다. 데이터 옵저버빌리티 플랫폼은 데이터 엔지니어가 애널리틱스 대시보드 또는 머신러닝 모델 등의 데이터 제품이 제대로 작동하는지 신속하게 파악하고, 오류 발생 시 문제 원인을 추적하는 데 필요한 도구를 제공한다.  일반적으로 옵저버빌리티는 엔터프라이즈 애플리케이션, 데이터 플로우, 분산 인프라를 모니터링하는 작업을 설명하는 비교적 새로운 IT 용어다. 옵저버빌리티를 지원하는 시스템은 이전의 APM 프로그램을 넘어, 높은 수준의 IT 인프라 개요와 세분화된 지표를 제공하여 효율적인 애플리케이션, 네트워크, 데이터 및 보안 관리를 가능하게 한다.  풀스택 옵저버빌리티 도구 및 서비스를 제공하는 회사로는 데이터독, 뉴렐릭, 다이나트레이스, 허니콤, 수모 로직, 시스코 앱다이나믹스, AWS, 오라클, 마이크로소프트 등이 있다.  IBM의 옵저버빌리티 관련 인수는 이번이 처음은 아니다. 이 회사는 하이브리드 클라우드 측면에서 애플리케이션 성능 모니터링 시장을 목표로 지난 2020년 11월 인스타나(Instana)를 사들인 바 있다....

IBM 옵저버빌리티 관찰가능성 데이터 옵저버벌리티

2022.07.07

데이터밴드의 데이터 옵저버빌리티 플랫폼으로 데이터 엔지니어는 불량 데이터와 관련된 문제를 해결할 수 있다.  IBM이 수요일(현지 시각) 데이터 급증과 이에 따른 중요성 증가를 고려해 하이브리드 클라우드 및 AI 서비스를 강화하기 위한 전략의 일환으로 데이터 옵저버빌리티 서비스 회사 ‘데이터밴드.ai(Databand.ai)’를 인수한다고 밝혔다. 인수가는 공개되지 않았다.  회사에 따르면 이번 인수는 IDC에서 2020년 미화 약 50억 달러로 추산한, 매년 크게 성장 중인 데이터 옵저버벌리티 시장을 개척하려는 시도다.    ‘데이터 옵저버빌리티’란?  이는 풀스택 옵저버벌리티 그리고 애플리케이션 성능 관리(APM)와는 다르다. 데이터 옵저버빌리티는 데이터 세트나 데이터 파이프라인이 원하는 대로 작동하지 않는 이유를 파악하는, 풀스택 옵저버빌리티의 하위 집합이다. 데이터 옵저버빌리티 플랫폼은 데이터 엔지니어가 애널리틱스 대시보드 또는 머신러닝 모델 등의 데이터 제품이 제대로 작동하는지 신속하게 파악하고, 오류 발생 시 문제 원인을 추적하는 데 필요한 도구를 제공한다.  일반적으로 옵저버빌리티는 엔터프라이즈 애플리케이션, 데이터 플로우, 분산 인프라를 모니터링하는 작업을 설명하는 비교적 새로운 IT 용어다. 옵저버빌리티를 지원하는 시스템은 이전의 APM 프로그램을 넘어, 높은 수준의 IT 인프라 개요와 세분화된 지표를 제공하여 효율적인 애플리케이션, 네트워크, 데이터 및 보안 관리를 가능하게 한다.  풀스택 옵저버빌리티 도구 및 서비스를 제공하는 회사로는 데이터독, 뉴렐릭, 다이나트레이스, 허니콤, 수모 로직, 시스코 앱다이나믹스, AWS, 오라클, 마이크로소프트 등이 있다.  IBM의 옵저버빌리티 관련 인수는 이번이 처음은 아니다. 이 회사는 하이브리드 클라우드 측면에서 애플리케이션 성능 모니터링 시장을 목표로 지난 2020년 11월 인스타나(Instana)를 사들인 바 있다....

2022.07.07

기고ㅣ‘관찰가능성’이 엔지니어의 핵심 도구인 이유

IT 기술 스택이 갈수록 복잡해지고 있다. 이에 대응하기 위해 기업들은 디지털 인프라를 관리하고, 운영 시간을 유지하며, 혁신을 주도할 수 있는 리소스와 스킬을 얻고자 고군분투하고 있다. 단일 플랫폼으로 기술 스택의 가시성을 확보할 수 있는 ‘관찰가능성(또는 옵저버빌리티(Observability))’은 이러한 문제를 해결하는 데 큰 역할을 한다.    모두가 디지털 시대에 살고 있다. 하지만 모든 새로운 혁신과 서비스로 기술 스택은 복잡해지고, (그 결과) 소비자가 가치 있게 여기는 편리함은 대가를 치르게 된다. 계층이 추가될 때마다 디지털 인프라를 관리하고, 운영 시간을 유지하며, 혁신을 주도하는 데 더 많은 시간이 필요하다. 즉, 비즈니스에 필요한 시간 및 비용이 필요 이상으로 많이 소요되고 있다.  버그와 운영 중단은 기술 부문에서 여전히 피할 수 없는 일이며, 스택이 복잡해지면 문제가 발생한 곳을 찾고 수정하는 일도 복잡해지기 마련이다. 이는 전통적으로 부서들이 사일로화돼 있는 대규모 기업에 특히 문제다. 버그와 공격, 그에 따른 다운타임으로 인해 기업은 신뢰를 잃을 수 있다.   관찰가능성이란? 관찰가능성은 스택이 복잡해지면서 발생하는 어려움을 줄이는 데 도움을 준다. 각 부문의 IT 애플리케이션을 개별적으로 모니터링하는 대신, 단일 플랫폼에서 실시간으로 기업의 전체 스택에 관한 360도 가시성을 제공하기 때문이다. 즉, 버그가 발생하면 개발자가 즉시 문제를 파악하고 수정할 수 있다.  관찰가능성은 이미 운영 중인 기술 스택을 모니터링하는 데 사용된다. 아울러 소프트웨어 라이프사이클의 모든 부분에서도 매우 중요하다. 이를 통해 개발자는 이전 제품을 업데이트해야 하는지 아니면 새 제품을 만들어야 하는지 이해하거나, 새로운 제품이 얼마나 잘 작동하는지 쉽게 모니터링할 수 있다. 모든 단계에서 관찰가능성은 생산성 향상에 도움이 된다.  관찰가능성의 이점과 함정  관찰가능성 플랫폼의 이...

관찰가능성 옵저버빌리티 가시성 생산성 뉴렐릭 사일로

2022.06.29

IT 기술 스택이 갈수록 복잡해지고 있다. 이에 대응하기 위해 기업들은 디지털 인프라를 관리하고, 운영 시간을 유지하며, 혁신을 주도할 수 있는 리소스와 스킬을 얻고자 고군분투하고 있다. 단일 플랫폼으로 기술 스택의 가시성을 확보할 수 있는 ‘관찰가능성(또는 옵저버빌리티(Observability))’은 이러한 문제를 해결하는 데 큰 역할을 한다.    모두가 디지털 시대에 살고 있다. 하지만 모든 새로운 혁신과 서비스로 기술 스택은 복잡해지고, (그 결과) 소비자가 가치 있게 여기는 편리함은 대가를 치르게 된다. 계층이 추가될 때마다 디지털 인프라를 관리하고, 운영 시간을 유지하며, 혁신을 주도하는 데 더 많은 시간이 필요하다. 즉, 비즈니스에 필요한 시간 및 비용이 필요 이상으로 많이 소요되고 있다.  버그와 운영 중단은 기술 부문에서 여전히 피할 수 없는 일이며, 스택이 복잡해지면 문제가 발생한 곳을 찾고 수정하는 일도 복잡해지기 마련이다. 이는 전통적으로 부서들이 사일로화돼 있는 대규모 기업에 특히 문제다. 버그와 공격, 그에 따른 다운타임으로 인해 기업은 신뢰를 잃을 수 있다.   관찰가능성이란? 관찰가능성은 스택이 복잡해지면서 발생하는 어려움을 줄이는 데 도움을 준다. 각 부문의 IT 애플리케이션을 개별적으로 모니터링하는 대신, 단일 플랫폼에서 실시간으로 기업의 전체 스택에 관한 360도 가시성을 제공하기 때문이다. 즉, 버그가 발생하면 개발자가 즉시 문제를 파악하고 수정할 수 있다.  관찰가능성은 이미 운영 중인 기술 스택을 모니터링하는 데 사용된다. 아울러 소프트웨어 라이프사이클의 모든 부분에서도 매우 중요하다. 이를 통해 개발자는 이전 제품을 업데이트해야 하는지 아니면 새 제품을 만들어야 하는지 이해하거나, 새로운 제품이 얼마나 잘 작동하는지 쉽게 모니터링할 수 있다. 모든 단계에서 관찰가능성은 생산성 향상에 도움이 된다.  관찰가능성의 이점과 함정  관찰가능성 플랫폼의 이...

2022.06.29

AI옵스 적용 영역 ‘잘 맞는 3가지, 아직은 미흡한 2가지’

인공지능(Artificial Intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 허위 경보의 수를 줄일 수 있고, 문제 해결 속도를 높일 수 있다. 또 신속히 변화 중인 클라우드 기반 IT 환경을 이해하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 CIO는 이른바 ‘마술적’ 결과를 기대해서는 안 된다. 인지할 수 있는 IT 문제라면 무엇이든 자동으로 예측하고 해결해줄 것을 기대하거나, 각종 로그 또는 이벤트 스트림 등을 수용해 손쉽게 분석하는 것을 기대해서는 안 된다.   AI옵스(AIops)는 인공지능을 이용해 IT시스템을 더 효율적이고 효과적으로 관리하고 최적화하고 방어할 수 있게 해준다. 시장조사회사인 가트너는 AI옵스의 시장 규모가 2020년 9억 ~ 15억 달러 범위였고, 2020년 ~ 2025년 사이의 연평균 성장률은 약 15%일 것이라고 예측했다. 독립형 AI옵스 플랫폼도 있고, AI옵스 플랫폼을 통합하거나 AI 기능을 추가한 IT관찰가능성, 관리 및 모니터링 툴도 많다.  고객과 전문가들에 따르면 AI옵스는 수백 또는 수천 곳의 출처에서 나온 대량의 데이터를 신속히 검사한다. 이를 통해 중요한 경보를 선별하거나 기저의 추세를 식별하는 데, 그리고 애플리케이션들을 연결하는 API 등의 새 요소를 신속하게 검출하는 데 지극히 탁월하다. 세계적인 연구 및 교육 단체인 와일리(Wiley)의 CIO 겸 CISO인 션 맥은 한마디로 인간의 지성이 감당할 수 있는 수준을 넘어선다고 말했다. 그는 “시스템과 서비스의 복잡성이 기하급수적으로 커지는 와중에 IT 문제에 대한 통찰을 제공하는 데 이상적이다”라고 말했다. 그러나 AI옵스를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 AI옵스의 한계를 이해할 필요가 있다. AI옵스가 탁월한 분야  패턴 식별. AI옵스의 효과적인 이용 분야 중 하나는 다른 경고를 복제한 중복 경고, IT 인프라의 정상적 변경에 반응하는 경고, 또는 중대한 비즈니스 프로세스에 영향을 주지...

AI옵스 다이나트레이스 스택스테이트 관찰가능성 데브섹옵스

2022.01.25

인공지능(Artificial Intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 허위 경보의 수를 줄일 수 있고, 문제 해결 속도를 높일 수 있다. 또 신속히 변화 중인 클라우드 기반 IT 환경을 이해하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 CIO는 이른바 ‘마술적’ 결과를 기대해서는 안 된다. 인지할 수 있는 IT 문제라면 무엇이든 자동으로 예측하고 해결해줄 것을 기대하거나, 각종 로그 또는 이벤트 스트림 등을 수용해 손쉽게 분석하는 것을 기대해서는 안 된다.   AI옵스(AIops)는 인공지능을 이용해 IT시스템을 더 효율적이고 효과적으로 관리하고 최적화하고 방어할 수 있게 해준다. 시장조사회사인 가트너는 AI옵스의 시장 규모가 2020년 9억 ~ 15억 달러 범위였고, 2020년 ~ 2025년 사이의 연평균 성장률은 약 15%일 것이라고 예측했다. 독립형 AI옵스 플랫폼도 있고, AI옵스 플랫폼을 통합하거나 AI 기능을 추가한 IT관찰가능성, 관리 및 모니터링 툴도 많다.  고객과 전문가들에 따르면 AI옵스는 수백 또는 수천 곳의 출처에서 나온 대량의 데이터를 신속히 검사한다. 이를 통해 중요한 경보를 선별하거나 기저의 추세를 식별하는 데, 그리고 애플리케이션들을 연결하는 API 등의 새 요소를 신속하게 검출하는 데 지극히 탁월하다. 세계적인 연구 및 교육 단체인 와일리(Wiley)의 CIO 겸 CISO인 션 맥은 한마디로 인간의 지성이 감당할 수 있는 수준을 넘어선다고 말했다. 그는 “시스템과 서비스의 복잡성이 기하급수적으로 커지는 와중에 IT 문제에 대한 통찰을 제공하는 데 이상적이다”라고 말했다. 그러나 AI옵스를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 AI옵스의 한계를 이해할 필요가 있다. AI옵스가 탁월한 분야  패턴 식별. AI옵스의 효과적인 이용 분야 중 하나는 다른 경고를 복제한 중복 경고, IT 인프라의 정상적 변경에 반응하는 경고, 또는 중대한 비즈니스 프로세스에 영향을 주지...

2022.01.25

실타래처럼 얽혀가는 기술 환경··· '관찰가능성'에 주목하는 기업들

오늘날 소프트웨어 시스템이 점점 더 복잡해지면서 애플리케이션 성능 및 장애 원인에 관한 ‘관찰가능성(Observability)’ 확보가 갈수록 중요해지고 있다.  엔터프라이즈 기술이 계속해서 복잡해지고 있다. 이에 따라 관찰가능성 또는 옵저버빌리티(Observability)라고 부르는 용어가 (갈수록 더) 분산된 인프라를 관리해야 하는 상황에서 인기를 얻고 있다. 다시 말해, 관찰가능성의 필요성이 명확해지고 있다. 현대 경영학의 아버지 피터 드러커가 말했던 ‘측정할 수 없으면 관리할 수 없다(You can’t control what you can’t measure)’라는 격언이 소프트웨어 비즈니스 분야 종사자들에게 이처럼 적절했던 때가 없다.    지난 2020년 3월 대부분의 사람이 레딧(Reddit)의 ‘r/wallstreetbets(위험 투자를 하는 사용자들이 모여 정보를 공유하고 노는 주식 서브레딧(게시판))’가 무엇인지 또는 게임스톱(GameStop) 주식이 얼마에 거래되는지 모르던 시절, 인기 주식거래 앱 로빈후드(Robinhood)는 잦은 서비스 중단으로 고군분투하고 있었다.  당시 로빈후드의 공동창업주 바이주 바트와 블라디미르 테네프는 “(2020년 3월에) 여러 차례 발생한 서비스 중단은 인프라에 가해진 전례 없는 부하 때문”이라고 공식 블로그를 통해 밝혔다.  이는 분명히 비즈니스에 좋지 않다. 로빈후드가 자사 시스템을 통해 이뤄지는 모든 거래에서 소액의 수수료를 받고 있기 때문이다. 또한 인터넷을 통해 주식 거래를 민주화하려는 기업으로써 이는 빈후드의 평판에도 좋지 못하다. 심지어 이런 서비스 중단은 고점에서 매도하지 못하거나 저점에서 매수하지 못해 불만을 품은 사용자들의 소송으로 이어질 수도 있다.   따라서 인프라에 가해지는 부하가 고객에게 영향을 미치기 전에 이를 찾아내거나 혹은 최소한 이런 사건의 범위를 제한할 수 있는 역량이 경영진 사이에서 우선순위로 떠오르고 있다. ...

관찰가능성 옵저버빌리티 레딧 로빈후드 애플리케이션 성능 관리 APM 복잡성 종속성 모니터링 스플렁크 옐프 데이터독 데이터 인텔리전스 자동화

2021.02.22

오늘날 소프트웨어 시스템이 점점 더 복잡해지면서 애플리케이션 성능 및 장애 원인에 관한 ‘관찰가능성(Observability)’ 확보가 갈수록 중요해지고 있다.  엔터프라이즈 기술이 계속해서 복잡해지고 있다. 이에 따라 관찰가능성 또는 옵저버빌리티(Observability)라고 부르는 용어가 (갈수록 더) 분산된 인프라를 관리해야 하는 상황에서 인기를 얻고 있다. 다시 말해, 관찰가능성의 필요성이 명확해지고 있다. 현대 경영학의 아버지 피터 드러커가 말했던 ‘측정할 수 없으면 관리할 수 없다(You can’t control what you can’t measure)’라는 격언이 소프트웨어 비즈니스 분야 종사자들에게 이처럼 적절했던 때가 없다.    지난 2020년 3월 대부분의 사람이 레딧(Reddit)의 ‘r/wallstreetbets(위험 투자를 하는 사용자들이 모여 정보를 공유하고 노는 주식 서브레딧(게시판))’가 무엇인지 또는 게임스톱(GameStop) 주식이 얼마에 거래되는지 모르던 시절, 인기 주식거래 앱 로빈후드(Robinhood)는 잦은 서비스 중단으로 고군분투하고 있었다.  당시 로빈후드의 공동창업주 바이주 바트와 블라디미르 테네프는 “(2020년 3월에) 여러 차례 발생한 서비스 중단은 인프라에 가해진 전례 없는 부하 때문”이라고 공식 블로그를 통해 밝혔다.  이는 분명히 비즈니스에 좋지 않다. 로빈후드가 자사 시스템을 통해 이뤄지는 모든 거래에서 소액의 수수료를 받고 있기 때문이다. 또한 인터넷을 통해 주식 거래를 민주화하려는 기업으로써 이는 빈후드의 평판에도 좋지 못하다. 심지어 이런 서비스 중단은 고점에서 매도하지 못하거나 저점에서 매수하지 못해 불만을 품은 사용자들의 소송으로 이어질 수도 있다.   따라서 인프라에 가해지는 부하가 고객에게 영향을 미치기 전에 이를 찾아내거나 혹은 최소한 이런 사건의 범위를 제한할 수 있는 역량이 경영진 사이에서 우선순위로 떠오르고 있다. ...

2021.02.22

기고 | 관찰가능성이 시스템 모니터링의 미래인 이유

클라우드로의 전환은 여전히 업계의 주요 추세지만, 마이그레이션을 수행하는 방법은 조직마다 상당히 다르다. 언론에 자주 오르는 기업은 철저한 트랜스포메이션을 실행한 기업이다. 클라우드 네이티브를 따르는 전면적인 개편과 급진적인 구조조정에 관한 이야기가 아무래도 눈길을 끌기 때문이다.    그러나 이것이 시장의 전부는 결코 아니다. 모든 기업이 똑같은 방식으로 클라우드 도입을 추진하는 것은 아니고, 아직 클라우드로 이전하지 않은 애플리케이션과 기업도 많다. 또한 부분적으로만, 또는 전통적인 “리프트 앤 시프트” 방식에 가깝게 마이그레이션한 기업도 상당수 존재한다.  예를 들어 오라일리 레이더(O’Reilly Radar)는 다양한 업종의 엔지니어, 설계자, IT 책임자 1,283명을 대상으로 2020 클라우드 도입 설문을 실시했는데, 여기서 응답자의 88% 이상은 어떤 형식으로든 클라우드를 사용한다고 답했다. 응답자가 속한 조직의 90% 이상은 향후 12개월 동안 클라우드 사용이 증가할 것으로 예상하고 있으며, 대기업 조직(직원 수 1만 명 이상) 응답자 중 이미 클라우드로 100% 애플리케이션을 이전했다고 답한 응답자는 17%에 불과했다. 결국 전 세계적으로 클라우드 마이그레이션 여정은 아직 진행 중인 단계다.  무엇이 가로막고 있을까? 한 가지 피할 수 없는 간단명료한 결론은 소프트웨어가 전보다 훨씬 더 복잡하다는 것이다. 클라우드의 영향력이 갈수록 커지고 있지만, 동시에 많은 수의 이기종 스택이 존재한다. 오라일리 설문 응답자의 절반 이상이 복수의 클라우드 서비스를 이용 중이며, 마이크로서비스를 구현했다고 답했다. 클라우드 서비스와 솔루션 제공업체 중에서 경쟁에서 압도해 지배적인 위치에 올랐다고 할 만한 확실한 승자는 없다. 사실 인기 있는 솔루션의 다양성은 앞으로도 줄어 들기는커녕 더 늘어날 가능성이 높다.    APM에서 관찰가능성으로  이처럼 다양성이 꾸준히 중시되는 이유 중 하나는 기...

모니터링 관찰가능성 APM 서비스메시

2020.08.18

클라우드로의 전환은 여전히 업계의 주요 추세지만, 마이그레이션을 수행하는 방법은 조직마다 상당히 다르다. 언론에 자주 오르는 기업은 철저한 트랜스포메이션을 실행한 기업이다. 클라우드 네이티브를 따르는 전면적인 개편과 급진적인 구조조정에 관한 이야기가 아무래도 눈길을 끌기 때문이다.    그러나 이것이 시장의 전부는 결코 아니다. 모든 기업이 똑같은 방식으로 클라우드 도입을 추진하는 것은 아니고, 아직 클라우드로 이전하지 않은 애플리케이션과 기업도 많다. 또한 부분적으로만, 또는 전통적인 “리프트 앤 시프트” 방식에 가깝게 마이그레이션한 기업도 상당수 존재한다.  예를 들어 오라일리 레이더(O’Reilly Radar)는 다양한 업종의 엔지니어, 설계자, IT 책임자 1,283명을 대상으로 2020 클라우드 도입 설문을 실시했는데, 여기서 응답자의 88% 이상은 어떤 형식으로든 클라우드를 사용한다고 답했다. 응답자가 속한 조직의 90% 이상은 향후 12개월 동안 클라우드 사용이 증가할 것으로 예상하고 있으며, 대기업 조직(직원 수 1만 명 이상) 응답자 중 이미 클라우드로 100% 애플리케이션을 이전했다고 답한 응답자는 17%에 불과했다. 결국 전 세계적으로 클라우드 마이그레이션 여정은 아직 진행 중인 단계다.  무엇이 가로막고 있을까? 한 가지 피할 수 없는 간단명료한 결론은 소프트웨어가 전보다 훨씬 더 복잡하다는 것이다. 클라우드의 영향력이 갈수록 커지고 있지만, 동시에 많은 수의 이기종 스택이 존재한다. 오라일리 설문 응답자의 절반 이상이 복수의 클라우드 서비스를 이용 중이며, 마이크로서비스를 구현했다고 답했다. 클라우드 서비스와 솔루션 제공업체 중에서 경쟁에서 압도해 지배적인 위치에 올랐다고 할 만한 확실한 승자는 없다. 사실 인기 있는 솔루션의 다양성은 앞으로도 줄어 들기는커녕 더 늘어날 가능성이 높다.    APM에서 관찰가능성으로  이처럼 다양성이 꾸준히 중시되는 이유 중 하나는 기...

2020.08.18

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