모니터링 1.0이라고도 하는 기존의 가시성은 정보에 초점을 맞춥니다. 프로브, 에이전트, 로그 및 추적 데이터는 디지털 상태에 관한 방대한 데이터를 제공합니다. 이러한 데이터는 시스템, 인프라, 네트워크 및 플랫폼에서 수집되며, 실시간 또는 사후 처리 과정에서 생성됩니다. 오늘날에는 KB가 아닌 GB 단위로 측정될 만큼 엄청난 양이 생성됩니다.
솔직히 말해, 데이터는 이미 충분합니다.
우리에게 부족한 것은 그 데이터의 산출물입니다. 즉, 긍정적인 시정 조치로 이어지는 인사이트를 항상 확보하고 있는 것은 아닙니다.
너무나 자주 우리는 이분법적인 상태 표시만 접합니다. 빨간색은 나쁨, 초록색은 좋음을 뜻합니다. 문제가 있다는 사실을 알고 있더라도 문제가 어디에서 시작되었는지 파악할 만큼 충분한 정보가 주어지지 않습니다. 앱 A의 성능이 저하되어 사용자들이 불만을 제기하고 있다는 것은 알지만, 그 원인은 무엇일까요? 네트워크일까요? 사용자의 기기일까요? 플랫폼일까요? 아니면 오케스트레이션 환경일까요?
문제의 원인이 네트워크라는 사실을 빠르게 알아냈다고 해도, 네트워크가 왜 그렇게 혼잡한지에 대한 정보는 제공되지 않습니다. 사용자가 너무 많아서일까요? 누군가 오늘 할인 행사를 진행해서일까요? 계절적 요인 때문일까요? 최근 업데이트 때문일까요?
변수는 매우 많고, 그에 따른 위험도 큽니다. 열악한 사용자 경험 문제를 해결하지 못하면 매출 감소, 앱 이탈, 평판 하락으로 이어질 수 있습니다. 비즈니스가 디지털로 이루어지는 시대에는 디지털 환경에 따라 비즈니스의 성패가 좌우됩니다.
이러한 현실은 우리를 옵저버빌리티로, 더 나아가 AIOps로 이끌고 있습니다. 모니터링 2.0이라고도 하는 옵저버빌리티는 운영 담당자와 디지털 비즈니스가 사용자 경험과 비즈니스 성과 간의 관계를 이해하고 안정화하기 위해 노력하는 과정에서 기술 여정의 중요한 진전을 의미합니다. 하지만 이는 해결해야 할 과제의 절반에 불과하며, 나머지 절반은 분석과 자동화에 달려 있습니다.
옵저버빌리티, 분석 및 자동화
옵저버빌리티는 단순히 ‘가시성을 높이는 것’ 그 이상입니다. 시스템 수준에서 어떤 일이 일어나고 있는지 전체적인 상황을 보여주는 역량입니다. 네트워크, 인프라, 애플리케이션 성능을 화려한 차트로 가득 채운 대시보드에 그치지 않습니다. 이용 가능한 모든 디지털 상태 데이터를 연계해 사용자 경험이 바로 지금 어떻게 작동하고 있는지 종합적으로 보여주기 위한 체계적인 노력입니다. 이는 운영 데이터 플랫폼의 원동력이며, 공급업체들이 모든 기업에서 선망받는 ‘운영 데이터 플랫폼’의 지위를 차지하기 위해 경쟁하면서 상당한 시장 활동을 촉진하고 있습니다.
하지만 이를 달성하더라도 필연적으로 발생하는 문제를 해결하기 위한 싸움은 여전히 남아 있습니다. 사용자 경험을 파악하는 것이 절반의 과제라면, 나머지 절반은 그 원인을 찾아 조치를 취하는 것입니다.
물론 문제는 거의 모든 조직이 탁월한 디지털 경험을 제공하는 데 필요한 인사이트를 확보하지 못하고 있다는 불편한 현실입니다. 기존 분석 방식은 정형화된 쿼리에 의존하기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하거나 패턴을 인식하여 부족한 인사이트를 찾아낼 수 없습니다. 머신 러닝은 방대한 데이터를 처리하고, 성능 저하의 근본 원인을 해결하거나 공격이 서비스를 마비시키거나 접근 권한을 획득하기 전에 이를 식별하는 데 필요한 인사이트를 발견할 수 있는 해결책을 제시합니다.
인사이트를 확보하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 신속하게 조치를 취해 성능을 개선하거나 공격을 차단하는 능력도 중요합니다. 정책을 변경할 때 수동 검토 및 승인 절차를 거치면 문제나 공격에 직면한 조직의 민첩성이 저하됩니다.
텔레메트리에서 얻은 인사이트에 적시에 대응하려면 컴퓨팅에 의존해야 합니다. 공격이 시작된 지 5분 후에 대응하면 너무 늦을 수 있습니다. 일반적인 소비자의 조급함을 고려하면 성능 저하가 발생한 지 2분 후는 분명히 너무 늦습니다. 우리는 데이터를 매우 효율적으로 처리하도록 컴퓨팅 시스템을 구축했습니다. “스파이크와 시냅스 전달 모두를 고려할 때, 뇌는 초당 최대 약 1,000회의 기본 연산을 수행할 수 있으며, 이는 컴퓨터보다 1,000만 배 느린 수준이다”라는 점을 생각해 보십시오. (출처: Nautilus) 그 역량을 활용해, 그 외에는 자동화된 프로세스에 수동 단계가 개입하면서 발생하는 지연을 극복해야 합니다.
데이토나 500에 출전한다면 마지막 코너마다 차를 세운 뒤 남은 구간 동안 직접 밀고 가지는 않겠죠? 완전한 자율 시스템을 도입하지 않는 것은 디지털 경험에 바로 그런 일을 하는 것과 같습니다.
우리는 오랫동안 시스템이 서비스를 자동으로 확장하도록 신뢰해 왔으며, 앞으로는 시스템이 서비스와 데이터를 보호하고 소비자에게 탁월한 디지털 경험을 보장하기 위해 스스로 시정 조치를 취하도록 신뢰하게 될 것입니다. IT 의사 결정권자의 절반 이상(52%)은 흔히 AIOps라고 불리는 이 기능이 조직에 전략적인 영향을 미칠 것이라는 데 동의합니다.
이는 완전한 기능을 갖춘 디지털 경험 대응 계획입니다. 즉, 스택의 모든 계층에서 수집된 데이터를 기반으로 하는 폐쇄 루프형 자동화 운영 방식입니다.
물론 해결해야 할 과제도 있습니다. 분명히 말해, 이는 간단한 솔루션도 아니고 기성 제품을 가져와 바로 구현할 수 있는 것도 아닙니다. 네트워크와 인프라부터 보안 및 전송 기술, 애플리케이션에 이르기까지 모든 구성 요소에서 텔레메트리 데이터를 수집하는 능력인 풀스택 옵저버빌리티는 기존 모니터링 제공업체들이 말하는 것처럼 간단하지 않습니다. 분산 클라우드가 보편화될 아키텍처에서는 에이전트와 프로브를 기반으로 하는 표준 접근 방식이 효율적이지도, 비용 효과적이지도 않습니다. Open Telemetry 도입 등을 통해 구현되는 네이티브 텔레메트리 생성 기능은 머신러닝 기반 분석이 원하는 비즈니스 성과에 부합하는 실행 가능한 인사이트를 빠르고 정확하게 도출하는 데 필요한 풀스택 옵저버빌리티를 확보하는 최선의 방법이 될 것입니다.
자동화 역시 아직 갈 길이 멉니다. 현재 인프라를 코드로 관리하는 조직이 절반을 조금 넘는 수준(52%)이라는 점을 보면, 아직 많은 기업이 자동화에 전면적으로 나서지 않았다는 사실이 분명합니다. 하지만 이 역량은 핵심 경로에 있습니다. 이 역량이 없어도 폐쇄 루프는 작동할 수 있지만, 그 대가는 무엇일까요? 수동 작업이 이 피드백 루프에 초래하는 병목으로 인해 지연이 발생하고, 그 결과 기업은 고객이나 평판 또는 소중한 데이터를 잃을 수 있습니다.
디지털 트랜스포메이션과 엔터프라이즈 아키텍처
오늘날 대부분의 조직은 디지털 트랜스포메이션의 2단계와 3단계에 있습니다. 필요성에 따라 글로벌 팬데믹에 대응해 더 빠르게 움직이고자 많은 조직이 전술적 결정을 내렸으며, 이제 이러한 결정은 디지털 트랜스포메이션 여정을 계속 이어갈 수 있도록 준비하는 전략적 접근 방식에 통합되어야 합니다.
전략적 접근 방식은 관찰 가능성에서 인사이트를 거쳐 자동화로 이어지는 폐쇄 루프 구축을 목표로 합니다. 이는 우리가 적응형 앱이라고 부르는 접근 방식의 일부로, CIO에게 엔터프라이즈 아키텍처 현대화를 위한 청사진을 제공하여 IT가 폐쇄 루프를 완성하고 기업이 완전한 디지털 비즈니스로 운영될 수 있도록 합니다.
작성자 소개
Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
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