IBM Cloud Logs

개요

데이터는 지속적으로 예산 범위를 넘어서는 속도로 증가하고 있습니다. 이로 인해 조직의 클라우드 비용에서 관측 가능성 비용의 부담이 더욱 커집니다. 이런 경우 반응형 툴을 선택하는 경우가 많지만, 비용 집약적인 플랫폼으로 인해 서비스를 제공할 때 포기해야 하는 부분이 발생합니다.

로그 관리 툴인 IBM Cloud Logs는 로그 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 운영 비용을 절감하고 시스템 안정성을 향상합니다. IBM Cloud와 완벽하게 통합된 IBM Cloud Logs를 사용하면 기존 로그 인덱싱 오버헤드 없이 빠르게 문제를 탐지하고 성능을 최적화하며 강력한 보안 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

기능

알림 억제 규칙

IBM Cloud Logs는 로그에서 위협을 감지하고 보안 경고를 생성합니다. 알림이 중요하지 않거나 관련성이 없으면 수동으로 해제할 수 있습니다.

Log Metrics

로그 메트릭을 사용하면 스팬과 로그에서 메트릭을 생성하여 중요한 데이터의 손실 없이 스토리지를 최적화할 수 있습니다.

Log Query

IBM Cloud Logs는 로그를 쿼리하기 위한 강력한 툴입니다. 쿼리 방법을 숙지하면 애플리케이션에서 생성된 로그에서 특정 이벤트를 찾을 수 있습니다.

호스팅된 OpenSearch 보기

OpenSearch의 엔터프라이즈 인스턴스를 IBM Cloud Logs 계정과 통합할 필요 없이 IBM Cloud Logs에서 호스팅하는 OpenSearch를 사용하여 데이터를 시각화합니다.

흐름 경고

IBM Cloud Logs Flow Alerts는 풍부한 데이터 로그 모니터링 및 분석 접근 방식을 제공하여 로그, 메트릭, 추적 및 보안의 힘을 간소화된 단일 플랫폼에서 활용할 수 있도록 합니다.

인시던트

IBM Cloud Logs Incidents Screen은 경보 대응 여정을 처음부터 끝까지 간소화합니다. 컨텍스트 전환을 없애고자 하는 DevOps 팀과 SRE에 적합합니다.

Log Aggregation

Log Aggregation은 머신 러닝을 사용하여 로그 항목을 좁은 패턴 집합으로 압축하는 자동 로그 클러스터링 기능입니다.

감사 이벤트

수집된 이벤트 데이터는 클라우드 감사 데이터 연합(CADF) 표준을 준수하는 동시에, 비정상적인 활동과 중요한 조치를 조사하고 규제 감사 요구 사항을 준수합니다.

통합

IBM Cloud Logs를 사용하면 관측 가능성 유지에 신경 쓰지 않고 혁신과 소프트웨어 제공에 집중할 수 있습니다. IBM Cloud Logs는 가장 일반적인 서드파티 통합을 제공합니다.

이점

Full stack observability
Full stack observability
데이터 인사이트
데이터 인사이트
TCO 최적화
TCO 최적화

데이터 소스에서 앱 협업 속도를 높이고 로그 가시성을 통해 리소스를 확보하세요.

하이브리드 및 멀티 클라우드 기술 스택 전반에 걸쳐 완전한 가시성을 확보하세요. 관측 가능성 플랫폼을 유지하는 작업 대신 혁신과 소프트웨어 제공에 집중하세요. 가장 일반적으로 사용되는 타사 통합과 즉시 사용 가능한 대시보드, 경고, 로그 구문 분석 규칙 등을 활용하여 바로 시작할 수 있습니다.

로그 인사이트를 확보하고 인프라와 앱 성능을 개선하세요.

비정상적인 시스템 동작이나 성능에 대한 완벽한 가시성과 알림을 통해 확장되는 환경을 파악하세요. 비용이 많이 드는 인덱싱이나 리하이드레이션 없이 사용자 지정 가능한 장기 보존 기능을 통해 IBM Cloud Object Storage에서 직접 모든 로그를 쿼리하고 시각화할 수 있습니다. 디지털 혁신을 몇 개월, 심지어 몇 년에 걸쳐 확실하게 추적할 수 있습니다.

적은 비용으로 더 많은 로그를 대규모로 관측하고, 관측 가능성 인프라의 총 소유 비용(TCO)을 최적화하세요.

값비싼 인덱싱과 핫 스토리지에 의존하지 않는 IBM Cloud Logs의 아키텍처를 통해 데이터 샘플링 없이 모든 로그를 분석할 수 있습니다. IBM Cloud Object Storage에서 바로 빠른 쿼리를 실행하세요. IBM Cloud Logs TCO Optimizer를 사용하여 관측 가능성 ROI를 개선하고, 로그가 인덱싱되어 핫 스토리지로 전송되는지 또는 아카이브로 직접 전달되는지 여부를 동적으로 사용자 지정할 수 있습니다.