AI 에이전트가 현대의 클라우드 네이티브 환경을 이해하고, 예측하고, 제어할 수 있는 시스템으로 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요.
가시성 격차
클라우드 네이티브 환경은 끊임없이 변화하고 있습니다. 마이크로서비스가 재배포되고, 컨테이너가 갱신되며, 클라우드 플랫폼은 종속성을 자동으로 재구성하는 업데이트를 푸시합니다. 관찰 가능해야 하는 항목이 단편화되고 DevOps 팀은 앞서 나가는 데 필요한 컨텍스트를 잃게 됩니다.
익숙하게 느껴지시나요? Full Stack Observability를 통해 빠르게 움직이는 최신 시스템에서 노이즈를 차단하고 명확성을 되찾으세요.
모든 것이 잘 작동하다가, 갑자기 작동하지 않을 때까지
보안은 클라우드 네이티브 제공에 가장 지속적인 부담입니다. 빠르게 이동하는 릴리스는 느린 수동 검사와 충돌하며, 가장 작은 인증서 실수는 시스템 전체의 중단으로 이어집니다.
아키텍처가 확장되면서 정적 시스템을 전제로 구축된 보안 워크플로는 뒤처지게 되고, 그 결과 반복적인 장애, 비용이 큰 사각지대, 그리고 배포 지연이 발생합니다.
클라우드 플랫폼은 끊임없이 변화합니다. AWS는 한 달 동안에만 47개의 서비스 업데이트를 도입했습니다.
각 업데이트에는 기존 검토 방식으로는 추적할 수 없는 새로운 동작, 새로운 종속성 및 새로운 위험이 수반됩니다. 팀은 시스템 개선보다 변화를 추구하는 데 더 많은 시간을 할애합니다. GDPR, HIPAA 및 PCI‑DSS와 같은 규정 준수 프레임워크는 더 많은 압박을 가중시킵니다.
적응형 모니터링이 없으면 잘못된 구성은 중단, 위반 또는 SLA 위반을 초래한 후에야 드러납니다.
이제 클라우드 네이티브 시스템은 기존 앱보다 100배 더 많은 관측 가능성 데이터와 최대 500배 더 많은 데이터 전송을 생성합니다.
모든 마이크로서비스, 컨테이너, 게이트웨이 및 클라우드 업데이트는 또 다른 신호 스트림을 추가하지만 툴은 여전히 파편화된 상태로 남아 있습니다. 인사이트는 여러 형식과 플랫폼에 흩어져 있어 전문 지식이 추측으로 바뀌고 실제 문제는 소음에 묻혀버립니다.
AI로 강화된 관측 가능성
EMA 연구 보고서, 2024년 1분기
“
관측 가능성 툴은 이슈에 대한 풍부한 맥락을 제공하여, 개발자가 성능 지표나 오류의 결과뿐만 아니라 그 원인까지 이해할 수 있도록 합니다. ”
원격 측정의 복잡성이 계속 증가
원격 측정 데이터는 수집, 관리 및 해석이 점점 더 어려워지고 있습니다. 변경 사항이 발생할 때마다 다양한 형식과 의미를 가진 새로운 지표, 로그 및 추적 데이터 등 다양하고 방대한 데이터가 생성되므로, 인사이트를 도출하기 위해서는 정규화 및 분석이 필수적입니다.
효과적인 관측 가능성은 지속적인 변화 속에서도 시스템 상태를 보장하기 위해 확장 가능한 툴, 적응형 모니터링, 통합된 데이터, 그리고 선제적 알림에 달려 있습니다.
100배
클라우드 네이티브 아키텍처에서 모니터링해야 할 엔티티 수 증가
500배
관측 가능성을 위해 전송되는 데이터 증가
AI 기반 관측 가능성은 새로운 표준을 정립합니다
클라우드 네이티브 관측 가능성은 인간의 한계를 넘어섰습니다. 마이크로서비스가 확장됨에 따라 원격 측정이 급증하고 도구가 증가하며 팀은 공유된 인사이트에 의존합니다.
AI는 노이즈를 줄이고 중요한 요소를 부각시키며 시스템 동작을 비즈니스 성과와 연결함으로써 이러한 흐름을 되돌리는 데 도움을 줍니다. 그 결과 클라우드 환경은 탄력성, 신뢰성, 성장을 위한 지속적인 최적화를 지원할 만큼 충분한 관측 가능성을 갖추게 됩니다.
각주
AI 강화 관측 가능성: 앱 개발, DevOps, 운영자, 보안 과제에 대한 심층 인사이트를 위해 생성형 AI를 활용하다, EMA 리서치 보고서, 2024년 1분기