ADC03 불완전한 관찰성

가용성은 불완전한 관찰성의 영향을 받는 또 다른 주요 영역입니다. 모니터링 및 알림 메커니즘이 부족한 시스템은 정전이나 기타 심각한 문제를 신속하게 감지하지 못해 가동 중단 시간이 길어질 수 있습니다. 문제가 발견되지 않거나 해결되지 않으면 서비스가 중단되고 사용자가 애플리케이션에 안정적으로 액세스하는 데 영향을 미칩니다. 

응답자의 32%는 중요한 애플리케이션 중단으로 인해 시간당 50만 달러 이상의 비용이 발생한다고 답했습니다. 이와 대조적으로, 풀스택 관찰성을 갖춘 기업들은 중간 정전 비용이 37% 더 낮다고 보고했습니다( New Relic ).

분산 시스템의 경우 관찰이 불완전하면 하나의 구성 요소의 문제가 시스템 전체에 걸쳐 연쇄 반응을 일으키는 연쇄적 오류가 발생할 수 있습니다. 포괄적인 관찰이 없다면 이러한 유형의 장애는 가용성에 심각한 영향을 미칠 때까지 감지되지 않을 수 있습니다.

불완전한 관찰성은 리소스 사용 패턴을 이해하고 수요를 정확하게 예측하는 능력을 제한하므로 확장성에도 방해가 됩니다. 작업 부하가 변동하는 AI 애플리케이션 등 트래픽이 가변적인 애플리케이션의 경우, 트래픽 패턴과 리소스 요구 사항에 대한 실시간 통찰력은 인프라를 효과적으로 확장하는 데 필수적입니다. 이러한 통찰력이 없으면 조직에서 리소스를 너무 적게 또는 너무 많이 공급하여 확장 효율성이 떨어지고 비용이 증가할 수 있습니다. 효과적인 관찰성은 사용 추세에 대한 명확한 이해를 제공하고 실시간 수요에 따라 자동화된 확장을 가능하게 함으로써 확장성을 지원합니다.

불완전한 관찰성과 관련된 과제를 완화하기 위해 조직에서는 포괄적인 모니터링, 로깅, 알림 솔루션을 구현하고, 표준화된 관찰성 데이터 수집을 위해 OpenTelemetry와 같은 도구를 활용해야 합니다. 이러한 솔루션은 최적의 성능, 가용성 및 확장성을 보장하는 데 필요한 가시성을 제공합니다.

완전한 관찰 가능성을 확보하려면 향상된 모니터링 및 로깅 관행을 구현하는 것이 필수적입니다. Datadog와 Prometheus와 같은 포괄적인 모니터링 도구는 시스템 지표, 애플리케이션 성능 및 리소스 사용에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 모든 중요 구성 요소에 대한 자세한 로깅을 설정하면 팀은 이벤트와 거래에 대한 완전한 기록을 확보할 수 있습니다. 이러한 데이터는 문제 해결에 매우 귀중합니다. 팀이 문제를 신속하게 식별하고 해결하여 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있기 때문입니다.