인사이트는 데이터 분석을 통해 얻을 수 있습니다. 지금 이 글을 읽는 순간에도 우리 몸은 초당 약 1,100만 비트의 ‘데이터’를 생성하고 있습니다. 이는 약 1.3MB로, 1KB를 조금 넘는 수준입니다. 비교하자면 애플리케이션 트랜잭션의 평균 로그 항목 크기는 1KB입니다. 살아 있는 유기체처럼 애플리케이션의 모든 동작은 데이터를 생성합니다. 요청, 응답, 오류, 경고, 상태 등이 이에 해당합니다. 애플리케이션을 제공하고 보호하는 서비스와 인프라도 마찬가지입니다. 단 한 번의 애플리케이션 상호작용에서 생성되는 텔레메트리의 양은 인간의 뇌가 받아들이고 처리할 수 있는 양을 훨씬 뛰어넘습니다. 과학자들은 인간의 뇌가 처리할 수 있는 양을 초당 약 50~60비트로 추정합니다.
하지만 바로 그 점이 흥미롭습니다. 우리 몸이 생성하는 데이터를 의식적으로 처리할 필요는 없습니다. 우리 몸에는 데이터를 처리하고 우리를 대신해 자동으로 작동하는 온갖 내부 보조 체계가 있습니다. 숨을 쉬거나 심장이 뛰도록 하는 일을 일일이 생각할 필요가 없습니다. 어느 순간 갑자기 배가 고프다고 판단하는 것도 아닙니다. 내부의 보이지 않는 시스템이 배고프다는 사실을 알려 주는 것입니다. 모든 시스템에는 이처럼 보조 역할을 하는 체계가 있습니다.
텔레메트리를 생각해 보면 진단, 분석, 성능 개선, 추가 데이터 수집 등을 위해 도우미 프로그램이 끊임없이 요청을 보내는 것을 본 기억이 있을 것입니다. 모든 기술 제공업체는 제품을 개선하고 최적화하기 위해 확보할 수 있는 데이터를 최대한 활용합니다.
비즈니스도 다르지 않습니다. 디지털 비즈니스의 제품 중 하나는 고객 경험입니다. 이를 언제 어떻게 확장하고 최적화할지 파악하고, 물론 안전하게 보호하려면 데이터가 필요합니다.
인체와 마찬가지로, 애플리케이션이 디지털 경험을 최적화하고 보호하는 데 필요한 모든 데이터를 직접 생성하고 분석할 것이라고 기대하지는 않습니다. 대신 애플리케이션을 위해 데이터를 수집하고 분석하며, 시스템이 필요한 작업을 수행하도록 지시하는 보조 도구가 있다고 봅니다.
시장은 애플리케이션 보안 및 전송 기술이 가장 효과적인 지원 수단 중 하나라는 데 동의합니다.
텔레메트리는 중요합니다. 이상.
분석 기술은 떠오르는 기술 분야의 주역입니다. AI부터 보안, 애플리케이션 포트폴리오 관리에 이르기까지 모든 영역에서 핵심적인 역할을 합니다. 그 중요성을 인식하여 올해는 데이터와 그 활용 방식, 그리고 시장에 부족한 점에 관해 많은 질문을 던졌습니다.
알고 보니 부족한 점이, 음, 아주 많았습니다.
응답자들은 성능 저하의 근본 원인(49%), 서비스 중단을 일으키는 인시던트(51%), 잠재적 공격(45%)을 파악하는 데 도움이 되는 인사이트가 부족하다고 답했습니다. 하지만 이들 중 대다수(59%)는 애플리케이션의 상태와 정상 작동 여부를 모니터링하는 데 필요한 도구를 갖추고 있다고도 답했습니다.
이러한 괴리는 도구나 데이터의 부족이 아니라, 시각화를 넘어 정보와 궁극적으로는 인사이트를 제공하는 분석 처리의 부족에서 비롯됩니다. 거의 모든 도구가 애플리케이션의 상태(정상 작동, 중단, 느림, 빠름 등)를 보여 주는 데이터 포인트를 시각화하지만, 근본 원인이나 잠재적 공격을 나타내는 이상 징후와 같은 심층적인 인사이트를 제공하는 데 필요한 도구는 대체로 갖추고 있지 않습니다.
텔레메트리의 중요성은 전반적으로 강조되었지만, 비즈니스 성과 달성을 위한 서비스 수준 목표(SLO)보다 운영상의 서비스 수준 목표(SLO)에서 그 중요성이 가장 높았다는 점에 주목할 필요가 있습니다.
기존 지표에 대한 강조는 말 그대로 개별적이며, 덧붙이자면 이분법적인 지표를 바탕으로 IT와 운영의 효과를 측정하는 데 중점을 둔 것에 불과하다고 생각합니다.
중요한 것을 측정하라
우리가 측정하는 것은 달라져야 합니다.
예를 들어 특정 애플리케이션의 가용성은 고객 경험에 영향을 미칠 수도 있지만, 그렇지 않을 수도 있습니다. 애자일과 DevOps 같은 현대적 방법론과 SRE 관행은 부분적으로 구성 요소에 장애가 발생할 것이라는 전제에서 출발합니다. 이를 자동으로 보완하는 기능은 현대적 애플리케이션과 이를 제공하고 보호하는 기술에 내장되어 있습니다. 그러나 이 핵심 원칙은 아직 IT 및 운영 부문은 물론, 분석 결과에 따르면 최고 경영진에게도 완전히 받아들여지지 않았습니다. 사람들은 평가받는 기준에 맞춰 일합니다. 리더가 전통적인 지표를 기준으로 조직의 효과성을 측정한다면, 그 지표가 우선순위를 좌우하게 됩니다. 그리고 바로 이것이 이번 연구에서 확인된 결과입니다.
현재 상당한 규모로 진행되고 있는 현대화 움직임을 고려하면 이는 우려스러운 일입니다. 현대화 작업이 빠르게 진행됨에 따라 초점은 필연적으로 애플리케이션에서 워크플로로, 사용자 인터페이스에서 사용자 경험으로 이동합니다. 사용자 경험을 가장 잘 측정하는 기준은 가용성이나 성능에 대한 이분법적 지표가 아니라 비즈니스 성과입니다. 기존의 운영 지표도 집계하고 분석하면 비즈니스 성과에 대한 기대치를 충족하는 데 필요한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 하지만 기존 지표만으로는 실제 문제를 나타낼 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는 경고 알림에 불과합니다.
더 심각한 문제는 많은 조직이 핵심 비즈니스 애플리케이션을 현대화하는 데 사용하는 구성 요소의 상태와 건전성조차 모니터링하지 않는다는 점입니다. 약 4분의 1(24%)은 오늘날의 사용자 경험을 구현하는 최신 구성 요소에 대한 SLA를 추적하지 않는다고 답했습니다. 일반적으로 모바일 및 컨테이너 네이티브 앱인 이러한 구성 요소는 사용자가 브랜드에 대해 받는 첫인상을 좌우합니다. 그런데도 상당수의 조직은 이러한 경험을 파악하려는 노력조차 하지 않고 있습니다. 무시할 수 없는 비율(6%)의 조직은 어떤 항목에 대해서도 SLA를 전혀 추적하지 않습니다.
개인적인 경험으로 보아, 저도 그런 앱 중 일부를 사용해 본 뒤 삭제했던 것 같습니다.
다른 조직들은 예상할 수 있는 다음과 같은 컴포넌트 지표를 추적하고 있습니다:
- 응답 시간 62%
- 60% 신뢰도
- 가동 시간 59%
전반적으로 올해 연구를 통해 두 가지 사실을 알게 되었습니다. 첫째, 애플리케이션 보안 및 전송 기술과 같은 ‘지원 도구’에서 수집되는 원격 측정 데이터는 IT 부서와 비즈니스 부서가 성공을 측정하는 데 매우 중요한 요소입니다. 둘째, 조직들은 현재 사용 중인 도구로는 탁월한 디지털 경험을 제공하기 위해 비즈니스와 IT에 필요한 핵심 인사이트를 발견하지 못하고 있음을 인식하고 있습니다.
결론: 분석도 비즈니스와 함께 발전해야 합니다
디지털 트랜스포메이션은 기술의 진화와 함께하는 비즈니스 여정입니다. 비즈니스 부문과 IT 부문은 디지털화를 향해 같은 길로 나아가야 합니다. AI의 지원을 받는 비즈니스라는 목적지에 도달하려면 IT 부문과 비즈니스 부문 간의 협력이 필요합니다. 이러한 협력에는 운영 지표가 아닌 비즈니스 성과에 초점을 맞추도록 전략을 전환하는 분석 체계에 대한 합의가 포함됩니다.
조직이 분석 및 텔레메트리를 어떻게 활용하고 있으며, 또 어떻게 활용하고 싶어 하는지에 관한 더 자세한 내용은 2021년 공식 보고서에서 확인하실 수 있습니다. 보고서를 살펴보시고, 다음에는 자동화에 대해 자세히 다룰 예정이니 이곳도 다시 방문해 주세요.
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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