관측 가능성(Observability)이란 무엇인가요?

관측 가능성은 현대 소프트웨어 시스템과 클라우드 컴퓨팅 환경의 가용성, 성능 및 보안을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

“관측 가능성”이라는 용어는 제어 이론에서 유래되었으며, 제어 이론은 유량 제어 시스템의 피드백을 기반으로 파이프를 통해 물의 흐름을 조절하는 것과 같이 동적 시스템의 자동화 제어와 관련된 엔지니어링 이론입니다.

관측 가능성은 최신 분산 애플리케이션에 관한 심층적인 가시성을 제공하여 자동화된 실시간 문제 식별 및 해결을 지원합니다. 관측 가능한 시스템이 많을수록 IT 팀은 추가 테스트나 코딩 없이도 식별된 성능 문제에서 근본 원인으로 더 빠르고 정확하게 전환할 수 있습니다.

IT 운영(ITOps) 및 클라우드 컴퓨팅에서 관측 가능성을 확보하려면 애플리케이션과 애플리케이션이 실행되는 하드웨어 및 네트워크에서 발생하는 성능 데이터의 지속적인 스트림을 집계, 연관 및 분석하는 소프트웨어 툴이 필요합니다. 그런 다음 팀은 데이터를 사용하여 앱과 네트워크를 모니터링, 문제 해결 및 디버깅하고 궁극적으로 고객 경험을 최적화하고 서비스 수준 계약(SLA) 및 기타 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

관측 가능성은 종종 애플리케이션 성능 모니터링 및 네트워크 성능 관리(NPM)와 혼동됩니다. 그러나 관측 가능성 도구는 애플리케이션 성능 모니터링 및 NPM 데이터 수집 방법의 자연스러운 진화입니다. 이러한 솔루션은 클라우드 네이티브 애플리케이션 배포의 점점 더 분산되고 역동적인 특성을 해결하는 데 더 적합합니다.

관측 가능성은 다른 모니터링 접근 방식을 대체하는 것이 아니라 개선하고 확장합니다.

관측 가능성 플랫폼은 앱 및 인프라 구성 요소에 내장된 계측과 통합하고 이러한 구성 요소에 기능 및 계측을 추가하여 성능 원격 측정을 지속적으로 발견하고 수집합니다.

관측 가능성은 세 가지 주요 원격 측정 유형에 중점을 둡니다.

로그는 세분화되고 타임스탬프가 찍히며 완전하고 변경할 수 없는 애플리케이션 이벤트 기록입니다. 무엇보다도 로그를 사용하여 주변 컨텍스트를 포함한 모든 이벤트에 대한 정확도가 높은 밀리초 단위 기록을 만들 수 있습니다. 개발자는 문제 해결 및 디버깅을 위해 로그를 사용합니다.

추적은 사용자 인터페이스 또는 모바일 앱에서 전체 아키텍처를 거쳐 사용자에게 돌아오는 모든 사용자 요청의 엔드투엔드 '여정'을 기록합니다.

지표(시계열 지표라고도 함)는 시간 경과에 따른 애플리케이션 및 시스템 상태의 기본 측정값입니다. 예를 들어, 지표는 애플리케이션이 5분 동안 사용하는 메모리 또는 CPU 용량이나 사용량이 급증하는 동안 애플리케이션이 경험하는 지연 시간을 측정하는 데 사용됩니다.

관측 가능성 도구는 각 애플리케이션 구성 요소가 다른 구성 요소, 애플리케이션 및 IT 리소스에 어떻게 종속되어 있는지 보여주는 종속성 맵도 생성합니다.

원격 측정을 수집한 후 플랫폼은 실시간으로 데이터의 상관 관계를 파악하여 DevOps 팀, 사이트 안정성 엔지니어링 (SRE) 팀 및 IT 직원에게 완전한 컨텍스트 정보를 제공합니다. 팀은 애플리케이션 성능 문제를 나타내거나, 원인이 되거나, 해결할 수 있는 이벤트의 “내용, 위치, 이유”를 파악합니다.

또한 많은 관측 가능성 플랫폼은 시스템 내에 새로운 원격 측정 소스가 나타날 때 자동으로 검색합니다(예: 네트워크에 새로운 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 추가되는 경우). 주요 플랫폼에는 운영을 위한 인공 지능(AIOps) 기능이 포함되어 있어 실제 문제를 나타내는 신호와 현재 또는 잠재적인 문제와 관련이 없는 데이터인 '노이즈'를 분리할 수 있습니다.

관측 가능성 도구는 일반적으로 세 가지 주요 프로세스를 자동화하여 기업이 기술 스택을 더 명확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다

지속적인 데이터 수집을 통해 관측 가능성을 실현할 수 있습니다. 관측 가능성 도구는 CPU 메모리 데이터, 앱 로그, 고가용성 수치, 평균 지연 시간 및 기타 지표의 수집 및 집계와 액세스를 용이하게 합니다.

팀은 앱 및 시스템 데이터를 비교적 쉽게 볼 수 있어야 하므로 관측 가능성 도구는 애플리케이션 상황, 관련 서비스 및 관련 비즈니스 목표를 모니터링하기 위해 대시보드를 설정합니다.

또한 모니터링 기능을 사용하여 서비스 간의 상호 작용 방식(예: 종속성 그래프 툴 사용)과 전체 아키텍처 내에서의 역할을 명확히 할 수 있습니다.

이전에는 애플리케이션 성능 관리(APM) 도구를 사용하여 데이터 분석 작업을 수행했습니다. 이 도구는 관측 가능성 소프트웨어의 모니터링 기능과 마찬가지로 각 데이터 소스에서 수집한 데이터를 집계하여 이해하기 쉬운 보고서, 대시보드를 생성하고 및 시각화했습니다.

최신 아키텍처는 컨테이너화된 마이크로서비스에 의존하는 경우가 많기 때문에 관측 가능성 도구는 기본 원격 측정을 Kubernetes 계층으로 오프로드하여 IT 팀이 서비스 수준 목표(SLO) 및 서비스 수준 지표(SLI)에 대한 데이터 분석에 집중할 수 있도록 합니다. 관측 가능성 소프트웨어는 여러 소스에서 데이터를 컴파일하고, 적절한 데이터를 찾기 위해 검토하고, 실행 가능한 인사이트를 개발 팀에 다시 제공합니다.

관측 가능성 소프트웨어의 자동화 기능은 이 세 가지 프로세스를 넘어 확장된다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 또한 관측 가능성 도구는 새로운 서비스가 네트워크에 추가될 때 디버깅 프로세스, 계측 및 모니터링 대시보드 업데이트를 자동화할 수 있습니다. 에이전트는 원격 분석 데이터 등을 지속적으로 수집하기 위해 에코시스템 전체에 배포된 작은 소프트웨어 구성 요소인 에이전트 처리를 관리합니다.

지난 수십 년 동안 IT 팀은 주로 APM 도구를 사용하여 애플리케이션을 모니터링하고 문제를 해결해 왔습니다. 애플리케이션 성능 모니터링을 포함하지만 이에 국한되지 않는 APM은 애플리케이션 성능 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 애플리케이션 및 시스템 데이터를 주기적으로 샘플링하고 집계합니다.

APM은 핵심 성능 지표(KPI)를 기준으로 원격 측정을 분석하고 그 결과를 읽기 쉬운 대시보드에 취합하여 성능 문제를 일으키거나 일으킬 수 있는 비정상적인 조건을 운영 및 지원 팀에 경고합니다.

APM 도구는 모놀리식 앱과 기존 분산 애플리케이션을 모니터링하고 문제를 해결하는 데 효과적입니다. 이러한 구성에서는 새로운 코드 릴리스가 주기적으로 발생하며 애플리케이션 구성 요소, 서버 및 관련 리소스 간의 워크플로 및 종속성이 잘 알려져 있거나 비교적 쉽게 추적할 수 있습니다.

그러나 오늘날 조직은 디지털 혁신을 수용하고 있습니다. 이들은 신속한 개발, 지속적인 통합 및 배포(CI/CD), DevOps와 같은 최신 개발 관행으로 빠르게 전환하고 있으며, Docker 컨테이너 및 서버리스 기능과 같은 클라우드 네이티브 기술을 채택하고 있습니다.

최신 애플리케이션은 컨테이너화된 Kubernetes 클러스터 내에서 실행되는 마이크로서비스 아키텍처에 의존하는 경우가 많습니다. 그 결과, 개발자는 그 어느 때보다 빠르게 더 많은 서비스를 시장에 출시할 수 있습니다.

하지만 이러한 과정에서 아키텍처 전체에 새로운 애플리케이션 구성 요소를 배포합니다. 이러한 구성 요소는 다양한 언어와 데이터 형식으로 다양한 기간 동안 작동하며, 때로는 서버리스 기능에서 볼 수 있듯이 몇 초 또는 몇 분의 1초 동안에만 작동합니다. 즉, 여러 런타임이 각각 아키텍처 내의 다른 위치에 로그를 출력하게 됩니다.

APM의 분당 한 번 시행하는 데이터 샘플링과 기존 모니터링 프로토콜은 이러한 방대한 양의 데이터를 따라잡을 수 없습니다.

대신에 기업은 관측 가능성 툴이 제공하는 세분화된 대용량 자동 원격 측정 기능과 실시간 인사이트 생성 기능을 필요로 합니다. 이러한 툴을 통해 개발 팀은 네트워크의 모든 애플리케이션, 사용자 요청 및 데이터 트랜잭션에 대한 충실도가 높고 컨텍스트가 풍부하며 완전히 상관 관계가 있는 실시간 레코드를 생성하고 저장할 수 있습니다.

관측 가능성이라는 주제는 소프트웨어 개발 및 IT 운영 팀의 작업을 결합하고 자동화하여 앱과 서비스의 출시를 가속화하는 현대 DevOps의 핵심이 되었습니다. DevOps 방법론은 공유 도구와 관행, 소규모의 빈번한 업데이트를 사용하여 소프트웨어 개발을 더 빠르고 효율적이며 안정적으로 만듭니다.

효과적인 DevOps 전략을 위해서는 팀이 최종 사용자 경험에서 잠재적인 성능 병목 현상과 문제를 파악하고 관측 가능성 도구를 사용하여 문제를 해결해야 합니다. 관측 가능성 플랫폼을 통해 DevOps 팀은 관련 데이터 인사이트를 활용하여 문제가 있는 구성 요소와 이벤트를 신속하게 식별할 수 있습니다.

또한 관측 가능성 플랫폼은 DevOps 팀이 시스템을 더 잘 이해할 수 있는 도구와 관측 가능성 엔지니어링 방법을 제공합니다. 이러한 도구와 방법에는 예기치 않은 시스템 이벤트의 원인을 찾고 향후 사고 대응 전략을 개선하는 데 도움이 되는 인시던트 분석, 팀이 소스 코드를 수정하지 않고도 앱 기능을 활성화 및 비활성화할 수 있도록 하는 기능 플래그 지정, 머신 러닝(ML)을 사용하여 이전 배포 데이터를 분석하고 성능 기준을 설정하는 지속적 검증이 포함됩니다.

고품질 관측 가능성 데이터 인사이트는 소프트웨어 개발 및 테스트 프로세스에서의 더 빠르고 더 나은 피드백과 더 효율적인 CI/CD 파이프라인을 의미합니다.

인공 지능은 고급 분석, 자동화 및 예측 기능을 IT 운영에 통합하여 관측 가능성을 혁신하고 있습니다. 기존의 관측 가능성은 시스템에 대한 자세한 가시성을 제공하지만, AI는 데이터를 지능적으로 분석하여 문제가 발생하기 전에 예측하고 예방함으로써 이러한 가시성을 향상시킵니다.

AI 기반 관측 가능성을 통해 개발 팀은 문제가 발생할 때 해결하는 대신 엔터프라이즈 IT 인프라를 사전에 보호할 수 있습니다. ML 알고리즘을 사용하여 관측 가능성 도구는 광범위한 데이터 스트림을 구문 분석하여 패턴, 추세 및 이상 현상을 찾아 인간 작업자가 간과할 수 있는 통찰력을 드러낼 수 있습니다.

일부 AI 기반 관측 가능성 도구 및 기능은 다음과 같습니다.

관측 가능성 툴은 AI 기술을 사용하여 해결 프로세스에서 인간의 의사 결정을 에뮬레이션하고 자동화할 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 팀이 디지털 경험 관리(DEM) 플랫폼을 사용하고 있다고 가정해 보겠습니다. 현재 이러한 플랫폼은 IT 직원이 원클릭 수정을 수행하고 사용자에게 셀프 서비스 옵션을 제안할 수 있도록 하는 다양한 수정 스크립트를 사용합니다.

AI 기반 관측 가능성 기능은 지속적인 모니터링을 통해 들어오는 데이터를 분석하여 설정된 임계값을 초과하는 이상 징후와 활동을 찾아낼 수 있습니다. 그런 다음 관측 가능성 플랫폼은 문제를 해결하기 위해 수정 스크립트와 유사한 일련의 수정 작업을 수행할 수 있습니다.

어떤 이유로 소프트웨어가 문제를 해결할 수 없는 경우 모든 관련 세부 정보가 포함된 티켓을 자동으로 생성합니다. 이러한 세부 정보에는 이슈의 위치, 우선순위 수준 및 IT 팀의 이슈 관리 플랫폼에 있는 AI 모델에서 얻은 관련 인사이트가 포함됩니다.

이 프로세스를 통해 IT 직원은 소프트웨어가 처리할 수 없는 문제에만 집중하고 가능한 한 빨리 시스템 성능 문제를 해결할 수 있습니다.

LLM 은 복잡하고 동적인 시스템의 로그 및 원격 측정 데이터와 매우 유사한 대량의 반복적인 텍스트 데이터에서 패턴을 인식하는 데 탁월합니다. 오늘날의 LLM은 특정 IT 프로세스를 위해 학습하거나 인간의 언어 구문과 의미를 사용하여 정보와 인사이트를 반환하도록 프롬프트 엔지니어링 프로토콜에 의해 구동될 수 있습니다.

LLM의 발전은 관측 가능성 도구 사용자가 복잡한 쿼리 언어에서 벗어나 자연어로 쿼리를 작성하고 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 개발은 모든 기술 수준의 사용자, 특히 기술 전문 지식이 부족한 사용자들이 복잡한 데이터를 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

LLM은 완전한 컨텍스트를 이해할 수 있는 정밀도가 부족한 경우가 많기 때문에 아직 실시간 분석 및 문제 해결에 적합하지 않습니다. 그러나 LLM에는 관측 가능성 플랫폼에서 데이터 인사이트를 간소화하는 데 도움이 되는 고급 텍스트 처리 기능이 있습니다.

보다 접근하기 쉬운 통찰력을 통해 시스템 동작을 더 잘 인식하고 IT 문제 및 장애 지점을 더 잘 이해할 수 있습니다.

인과적 AI는 단순히 상관 관계를 식별하는 것이 아니라 변수 간의 인과 관계를 명확히 하고 모델링하는 데 중점을 둔 AI의 한 분야입니다.

ML과 같은 기존 AI 기술은 예측을 위해 통계적 상관관계에 의존하는 경우가 많습니다. 대신 인과적 AI는 상관관계를 생성하는 기본 메커니즘을 찾아 예측력을 개선하고 보다 표적화된 의사 결정을 지원하는 것을 목표로 합니다.

인과적 AI를 관측 가능성 시스템에 통합하면 조직의 IT 환경에 대한 인사이트를 크게 향상시킬 수 있습니다.

인과 AI를 통해 IT 팀은 인프라 구성 요소 간의 관계와 상호 의존성을 분석하여 운영 및 품질 문제의 근본적인 원인을 더 잘 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 시스템 문제의 "시기와 위치"뿐만 아니라 "이유"를 이해할 수 있으므로 팀이 문제를 더 빨리 해결하고 시스템 안정성을 높일 수 있도록 합니다.

Full Stack Observability는 시스템을 더 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있으며, 새 코드로 더 쉽고 안전하게 업데이트하고, 더 쉽게 복구할 수 있습니다. 이를 통해 IT 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.

모니터링 툴의 주요 한계는 IT 팀이 이미 주시해야 하는 예외적인 조건인 “알려진 미지의 문제”만 감시한다는 것입니다. 관측 가능성 도구는 팀이 전혀 알지 못하거나 생각지도 못했던 조건을 발견한 다음 특정 성능 문제와의 관계를 추적합니다. 이러한 인사이트는 근본 원인을 파악하고 해결을 가속화하는 데 도움이 되는 더 큰 맥락을 제공합니다.

관측 가능성은 소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에 모니터링을 통합합니다. 이러한 통합을 통해 DevOps 팀은 고객 경험이나 SLA에 영향을 미치기 전에 새 코드에서 문제를 식별하고 수정할 수 있습니다.

관측 가능성 도구를 통해 개발자는 광범위한 원격 측정 데이터를 수집, 분석, 상호 연관 및 검색하여 사용자 행동을 더 잘 이해하고 사용자 경험을 최적화할 수 있습니다.

예를 들어, 팀은 관측 가능성 툴을 사용하여 Kubernetes 클러스터 구성에서 계측 및 데이터 취합을 지정하고, 가동되는 순간부터 중단될 때까지 원격 측정을 수집할 수 있습니다.

IT 팀은 관측 가능성과 AIOps, ML 및 자동화 기능을 결합하여 시스템 출력을 기반으로 문제를 예측하고 사람의 개입 없이 문제를 해결할 수 있습니다.

관측 가능성 솔루션은 문제 발견 및 해결 프로세스를 가속화합니다. 이러한 가속화는 팀이 앱 가용성을 높이고, 평균 수리 시간(MTTR)을 낮추고, 중단을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

관측 가능성 솔루션은 애플리케이션 로깅 및 모니터링에 클라우드 네이티브 방식을 전체적으로 적용합니다. 이러한 솔루션은 원활한 프로세스 자동화를 촉진하고 과거의 상황별 데이터를 사용하여 팀이 다양한 사용 사례에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 더 효과적으로 최적화할 수 있도록 지원합니다.

• 실시간 시스템 모니터링. 관측 가능성 도구는 IT 팀이 디버깅 프로토콜을 가속화하고 앱을 최적으로 실행할 수 있도록 실시간, 종단 간 상태 및 성능 원격 측정을 제공합니다.
  
  
• 정보에 기반한 디지털 혁신 및 클라우드 마이그레이션. 기업들이 클라우드 인프라와 앱을 현대화함에 따라 전반적인 시스템 복잡성도 증가하는 경우가 많습니다. 팀은 관측 가능성 플랫폼을 통해 매우 동적인 분산형 멀티클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경에 대한 가시성을 유지할 수 있습니다.
  
  
• 향상된 비즈니스 성과. 관측 가능성을 통해 팀은 문제를 더 빨리 찾아 해결할 수 있으므로, 비즈니스의 다른 측면에 집중할 수 있는 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다.
  
  
• 더 나은 DevSecOps. 관측 가능한 시스템을 사용하면 개발, 보안 및 운영 팀이 소프트웨어 제공 라이프사이클에서 지속적인 실시간 피드백을 제공함으로써 보다 안전하고 회복력 높은 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
  
  
• AI 기반 시스템 최적화. AI 기반 관측 가능성 툴은 복잡하고 분산된 시스템에서 작동하며, AI 알고리즘을 배포하여 데이터를 빠르게 분석하고 상관관계를 파악할 수 있습니다. 관측 가능성 툴 내 ML 모델은 예측 분석을 생성하고 성능 추세를 예측할 수도 있습니다.