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벤더 기고 | 현실 속 효과적인 데이터옵스를 위한 3가지 필수 조건

데이터는 한 기업의 가장 가치 있는 자산일 수 있다. 어쩌면 기업 자체보다도 더 가치 있을지도 모른다. 그러나 데이터는 전달 상 문제들로 인해 부정확하거나 지속적으로 지연되어 효과적으로 활용되지 못하는 경우가 많다. 기업의 데이터 자산을 완전히 이해하기란 쉬운 일이 아니다. 특히 비즈니스 환경이 변화하며 복잡성이 증가하는 상황에서는 더욱 그렇다. 데이터의 출처를 추적하고 종속성 분석 및 최신 상태로 유지하는 것 모두 리소스 집약적인 업무다.  이 시점에서 데브옵스와 사촌격이면서도 확연히 다른 데이터옵스가 등장하게 되는데, 이는 데이터분석을 위한 일련의 모범사례로 볼 수 있다. 시간이 지남에 따라, 데이터옵스는 이제 관행으로 발전했다. 데이터 중심의 애플리케이션부터 최종 사용자 또는 고객에게 정확한 비즈니스 관련 정보를 제공하기에 이르기까지 데이터의 수명 주기 가속화에 기여한다.  데이터옵스는 대부분의 기업에서 데이터 자산 내 발생하는 비효율성에서 시작되었다. 즉 다양한 IT 사일로로 인해 아예 소통을 하지 못하거나 효과적으로 소통하지 못하는 것에서 비롯된 것이다. 예를 들어 특정 작업에서 데이터를 이용하는 한 팀을 위해 구축된 툴이 종종 다른 팀에는 가시성을 제공하지 못하는 경우가 이에 해당된다. 또 데이터 소스 통합은 우연적이고, 수동적이며 종종 문제를 야기하곤 했는데, 더 심각한 점은 최종 사용자에게 전달되는 정보의 질이나 가치가 기대 이하거나 완전히 부정확한 경우가 많았다. 데이터옵스가 이런 문제점의 해결방안으로 부각되는 동안, 기업의 최고 경연진은 약속에 비해 가치가 낮을 수 있지 않을까하는 우려를 가질 수 있다. 이미 시행 중인 프로세스를 혼란에 빠뜨릴 수도 있을 것처럼 보일 수도 있다. 과연 새로운 프로세스를 구분하고, 채택 및 실행하는 불편함보다 이점이 많을 것인가? 나는 회사에서 이 주제에 대해 토론할 때 종종 ‘10의 법칙’을 인용하고 참조한다. ‘10의 법칙’이란 데이터에 결함이 있을 때 결국에는 10배 더 많은 비용...

데이터옵스 옵저버빌리티 데이터 자산관리 데이터 테스트

2022.08.12

데이터는 한 기업의 가장 가치 있는 자산일 수 있다. 어쩌면 기업 자체보다도 더 가치 있을지도 모른다. 그러나 데이터는 전달 상 문제들로 인해 부정확하거나 지속적으로 지연되어 효과적으로 활용되지 못하는 경우가 많다. 기업의 데이터 자산을 완전히 이해하기란 쉬운 일이 아니다. 특히 비즈니스 환경이 변화하며 복잡성이 증가하는 상황에서는 더욱 그렇다. 데이터의 출처를 추적하고 종속성 분석 및 최신 상태로 유지하는 것 모두 리소스 집약적인 업무다.  이 시점에서 데브옵스와 사촌격이면서도 확연히 다른 데이터옵스가 등장하게 되는데, 이는 데이터분석을 위한 일련의 모범사례로 볼 수 있다. 시간이 지남에 따라, 데이터옵스는 이제 관행으로 발전했다. 데이터 중심의 애플리케이션부터 최종 사용자 또는 고객에게 정확한 비즈니스 관련 정보를 제공하기에 이르기까지 데이터의 수명 주기 가속화에 기여한다.  데이터옵스는 대부분의 기업에서 데이터 자산 내 발생하는 비효율성에서 시작되었다. 즉 다양한 IT 사일로로 인해 아예 소통을 하지 못하거나 효과적으로 소통하지 못하는 것에서 비롯된 것이다. 예를 들어 특정 작업에서 데이터를 이용하는 한 팀을 위해 구축된 툴이 종종 다른 팀에는 가시성을 제공하지 못하는 경우가 이에 해당된다. 또 데이터 소스 통합은 우연적이고, 수동적이며 종종 문제를 야기하곤 했는데, 더 심각한 점은 최종 사용자에게 전달되는 정보의 질이나 가치가 기대 이하거나 완전히 부정확한 경우가 많았다. 데이터옵스가 이런 문제점의 해결방안으로 부각되는 동안, 기업의 최고 경연진은 약속에 비해 가치가 낮을 수 있지 않을까하는 우려를 가질 수 있다. 이미 시행 중인 프로세스를 혼란에 빠뜨릴 수도 있을 것처럼 보일 수도 있다. 과연 새로운 프로세스를 구분하고, 채택 및 실행하는 불편함보다 이점이 많을 것인가? 나는 회사에서 이 주제에 대해 토론할 때 종종 ‘10의 법칙’을 인용하고 참조한다. ‘10의 법칙’이란 데이터에 결함이 있을 때 결국에는 10배 더 많은 비용...

2022.08.12

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

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

IDG 설문조사

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