관찰성은 최신 애플리케이션 제공에 있어 중요한 측면으로, 애플리케이션과 인프라의 상태, 성능, 사용 현황에 대한 가시성을 제공합니다. 그러나 로깅, 모니터링 또는 알림 메커니즘이 부족하여 관찰이 불완전하면 문제 감지가 지연되고 중단이 장기화되며 애플리케이션 성능에 대한 통찰력이 부족해질 수 있습니다.
이러한 가시성 부족은 실시간 통찰력이 필수적인 AI 기반 애플리케이션과 같은 복잡한 환경에서 특히 문제가 됩니다. 아래에서는 불완전한 관찰성이 애플리케이션 제공의 주요 영역에 미치는 영향을 살펴보고 이러한 과제를 극복하기 위한 모범 사례를 논의합니다.
불완전한 관찰성은 문제를 사전에 감지하고 해결하는 능력을 저하시켜 애플리케이션 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 지연 시간, 응답 시간, 리소스 활용도 등 시스템 지표에 대한 적절한 가시성이 없으면 성능 병목 현상을 정확히 파악하거나 속도 저하의 근본 원인을 파악하기 어렵습니다. 예를 들어, 모니터링이 부족하면 CPU나 메모리 급증을 감지하는 데 지연이 발생하여 애플리케이션 응답성이 저하될 수 있습니다. 실시간 성능 모니터링을 통해 팀은 이러한 측정 항목을 추적하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있지만, 그렇지 않으면 애플리케이션의 응답 시간이 지연되고 대기 시간이 늘어나 궁극적으로 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있습니다.
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.
관찰성이 부족하면 문제 해결에 필요한 시간과 노력이 늘어나 운영 효율성이 저하됩니다. 로깅과 모니터링이 불완전하다는 것은 IT 팀이 문제를 신속하게 식별하여 해결하는 대신, 몇 시간 또는 며칠 동안 수동으로 문제를 조사해야 할 수도 있다는 것을 의미합니다. 이로 인해 가동 중지 시간이 늘어날 뿐만 아니라 다른 중요한 작업에 할당될 리소스도 줄어듭니다. IT 전문가의 60%는 분산된 모니터링 도구로 인해 현재 운영 상황에 대한 통합된 뷰를 유지하는 데 방해가 된다고 밝혔습니다( CDInsights ).
또한 불완전한 관찰성으로 인해 성능 데이터를 기반으로 애플리케이션과 인프라를 최적화하는 능력이 제한되어 조직의 효율적이고 비용 효과적으로 운영하는 능력이 저하됩니다.
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.
OpenTelemetry를 사용하면 조직에서 여러 환경에서 관찰 데이터를 표준화하여 일관된 데이터 수집 및 분석을 보장할 수 있습니다. OpenTelemetry는 추적, 메트릭, 로그를 수집하는 통합된 접근 방식을 제공하여 관찰성을 간소화하고 시스템 간 비교를 보다 정확하게 수행할 수 있도록 해줍니다. 이러한 표준화는 포괄적인 관찰성을 위해 데이터 수집의 일관성이 중요한 멀티 클라우드 또는 하이브리드 환경에서 특히 가치가 있습니다. OpenTelemetry를 도입하면 조직에서는 애플리케이션에 대한 전체적인 관점을 얻을 수 있으며, 이를 통해 분산 시스템 전반에서 문제를 식별하고 성능을 개선할 수 있습니다.
효과적인 관찰을 위해서는 사전 정의된 임계값과 조건에 따라 잠재적인 문제를 팀에 알리는 동적 경고 메커니즘이 필요합니다. 동적 알림 도구를 사용하면 이상이 감지되면 자동으로 알림을 보내서 팀이 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한, 자동 대응을 알림 메커니즘과 통합하면 트래픽 급증 시 리소스를 확장하거나 서버 장애에 대응하여 트래픽을 다른 경로로 연결하는 등 시스템이 자동으로 시정 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 자동화된 대응은 수동 개입에 대한 의존도를 줄임으로써 가용성과 성과를 향상시킵니다.
애플리케이션 제공 시 관찰성이 불완전하면 성능 저하, 가용성 감소, 확장성 제한, 운영 비효율성 등이 발생할 수 있습니다. 포괄적인 모니터링과 로깅을 구현하고, OpenTelemetry를 통해 표준화된 관찰성을 도입하고, 자동 응답을 통한 동적 알림을 활용함으로써 조직은 이러한 과제를 극복할 수 있습니다.
오늘날의 디지털 환경의 요구 사항을 충족하는 고성능, 복원력 있고 확장 가능한 애플리케이션을 유지하려면 관찰성 강화가 필수적입니다. 완전한 관찰성을 강조하는 것은 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 효율적이고 데이터 중심적인 운영을 지원하여 조직의 장기적 성공을 위한 입지를 굳건히 합니다.