조직이 얻는 관찰 가능성의 가치는 무엇일까요?

사이트 안정성 엔지니어(SRE)는 개발 팀과 운영 팀 간의 기존 격차를 해소할 방법을 모색합니다. SRE의 목표는 그 어느 때보다 효과적인 방식으로 빠르고 안전하며 만족도 높게 소프트웨어를 배송하고 운영할 수 있도록 조직의 역량을 향상시키는 것입니다. SRE는 메트릭을 토대로 MTTR을 줄이는 것이 최우선 과제라고 말하지만 자동화 코드를 구축하고 유지보수하는 데 많은 시간을 할애하는 경우가 많습니다. 이것이 바로 관찰 가능성과 자동화가 민첩하고 확장 가능한 SRE 프로세스를 구현하는 데 핵심인 이유입니다. SRE는 관찰 가능성 플랫폼을 일종의 디지털 어시스턴트로 사용하여 로그, 메트릭, 트레이스를 분석하거나 코드를 계측하고 데이터를 수집하는 등의 지루한 작업을 오프로드할 수 있습니다.

CIO는 전체적인 운영을 담당하지만 예산과 프로젝트에 집중하는 경우가 많습니다. "출시가 지연되고 있나요?" 또는 "개발자가 버그를 수정하는 데 얼마나 많은 시간을 할애하나요?"와 질문에는 CIO의 관심이 필요합니다. 이것이 바로 관찰 가능성 플랫폼이 중요한 이유입니다. 관찰 가능성 플랫폼이란 전체 환경을 한 눈에 볼 수 있는 자동화된 뷰로, 문제가 시작되기 전에 이를 예방할 수 있게 해줍니다. 또한 이를 통해 귀중한 리소스를 확보하고 팀이 개선과 혁신에 집중할 수 있습니다.

2021년 평균 사이버 공격 및 데이터 유출 건수는 전년도 대비 15.1% 증가했지만 AI 및 자동화 프로그램을 완전히 배포한 조직은 그렇지 않은 조직보다 28일 더 빠르게 유출을 식별하고 억제하여 305만 달러(USD)의 비용을 절약했습니다.⁴ CIO는 다운타임을 유발하는 시스템 문제를 방지하는 데 집중할 수 있지만 최고 보안 책임자는 동일한 관찰 가능성 도구를 사용하여 위반을 야기할 수 있는 문제를 감지하고 데이터가 유출되기 전에 유출 원인을 제거할 수 있습니다.

보안 문제가 조직에 미치는 영향에 대한 자세한 정보는 2022년 데이터 유출 비용 보고서를 참조하세요.

최고 데이터 책임자는 데이터 전략을 통해 비즈니스의 전략적 비전을 이끌고 데이터를 경쟁 우위로 채택합니다. 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터 세트의 상태와 품질을 관리하는 것도 점점 어려워지고 있습니다. Gartner에 따르면 매년 데이터 품질 저하로 인해 조직은 평균 1,290만 달러(USD)의 비용을 지출하고 있습니다.⁵ 데이터 관찰 가능성은 데이터 팀과 엔지니어가 시스템의 데이터 상태를 정확하게 이해하고 이상 징후, 중대한 데이터 변경, 파이프라인 장애를 포함한 문제를 거의 실시간으로 자동 식별하여 해결하는 데 도움이 됩니다.

조직 내에서 데이터를 활용하는 방법에 대한 자세한 정보는 데이터 차별화 요소를 참조하거나 IBM의 Databand.ai 인수에 대해 자세히 알아보세요.