개발자 및 DevOps

개발자 및 DevOps 팀은 더 많은 새로운 애플리케이션, 더 많은 서비스, 더 많은 업데이트로 인해 더욱 빠른 릴리스 주기에 대한 요구가 증가하는 미래에 직면해 있습니다. 하지만 품질 저하나 서비스 중단이 발생해서는 안 됩니다. 이러한 현실 때문에 개발자와 DevOps 팀은 끊임없는 압박을 받고 있습니다. 관측 가능성을 통해 멀티 클라우드 환경의 복잡성을 제거하고 컨텍스트와 상호 의존성에 대한 이해를 통해 전체 IT 환경을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 작업을 자동화하고 리소스를 확장하고, 문제를 사전에 감지하고, 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.

자세한 내용은 Dev+Ops의 미래(ibm.com 외부 링크) 및 개발자를 위한 관측 가능성(ibm.com 외부 링크)을 참조하세요.

SRE

사이트 안정성 엔지니어(SRE)는 개발 팀과 운영 팀 간의 전통적인 격차를 해소하려고 노력합니다. 이들의 목표는 소프트웨어를 더 좋고, 더 빠르고, 더 안전하고, 더 행복하게 출시하고 운영할 수 있는 조직의 능력을 향상시키는 것입니다. 메트릭에 기반한 SRE는 MTTR을 줄이는 것이 최우선 과제라고 말하지만, 자동화 코드를 구축하고 유지 관리하는 데 많은 시간을 할애하고 있습니다. 그렇기 때문에 민첩하고 확장 가능한 SRE 프로세스를 구현하기 위해서는 관측 가능성과 자동화가 핵심입니다. SRE는 관측 가능성 플랫폼을 일종의 디지털 어시스턴트로 사용하여 코드를 계측하고 데이터를 수집하는 지루한 작업을 오프로드하는 동시에 로그, 메트릭 및 추적을 분석할 수 있습니다.

CIO

CIO는 큰 그림의 운영을 담당하지만 예산과 프로젝트에 중점을 두는 경우가 많습니다. 이들은 "출시가 지연되고 있나요?" 또는 "개발자가 버그 수정에 얼마나 많은 시간을 소비하고 있나요?"와 같은 질문에 집중해야 합니다. 이것이 바로 관측 가능한 플랫폼이 중요한 이유입니다. 전체 환경에 대한 자동화된 단일 뷰를 통해 문제가 발생하기 전에 이를 예방할 수 있습니다. 또한 귀중한 리소스를 확보하고 팀이 개선과 혁신에 집중할 수 있도록 해줍니다.

CISO

2021년 평균 사이버 공격 및 데이터 유출 건수는 전년 대비 15.1% 증가했지만, AI 및 자동화 프로그램을 완전히 배포한 조직은 그렇지 않은 조직보다 28일 더 빨리 유출을 식별하고 억제하여 305만 달러의 비용을 절감할 수 있었습니다.⁴ CIO는 다운타임을 유발하는 시스템 문제를 예방하는 데 집중하겠지만, 최고 보안 책임자는 동일한 관측 가능성 도구를 사용하여 침해를 유발할 수 있는 문제를 감지하고 데이터 유출이 발생하기 전에 이러한 구멍을 막을 수 있습니다.

보안 문제가 조직에 어떤 영향을 미치는지 자세히 알아보려면 2022년 데이터 유출 비용을 읽어보세요.

CDO

최고 데이터 책임자는 데이터 전략을 통해 비즈니스가 전략적 비전을 향해 나아갈 수 있도록 지원하며, 데이터를 경쟁 우위 요소로 받아들입니다. 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 세트의 상태 및 품질 관리도 더욱 어려워지고 있으며, Gartner에 따르면 매년 데이터 품질 저하로 인해 조직은 평균 1,290만 달러의 비용을 지출하고 있습니다.⁵ 데이터 관측 가능성은 데이터 팀과 엔지니어가 시스템에서 데이터의 상태를 더 잘 이해하고 이상 징후, 데이터 변경, 파이프라인 장애 등의 문제를 거의 실시간으로 자동으로 식별, 문제 해결 및 해결할 수 있도록 도와줍니다.

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