관측 가능성을 실현하기 위해 IBM이 제공하는 솔루션에 대해 알아보세요.
IBM Instana Observability
IBM Instana Observability를 사용하여 문제가 인시던트로 이어지는 것을 방지하세요. 애플리케이션이 상주하는 위치와 관계없이 애플리케이션 성능 관리를 개선하고 CI/CD 파이프라인을 촉진합니다. Instana는 관측 가능성 메트릭, 추적 및 이벤트를 실시간으로 자동으로 수집하고 모든 애플리케이션, 서비스 및 인프라 상호 종속성을 컨텍스트화하여 모든 문제에 대해 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 네이티브 및 마이크로서비스 애플리케이션의 엄격한 요구 사항을 처리하고 시스템에 대한 가시성을 높여 엔터프라이즈에 진정한 관측 가능성을 제공합니다. Instana를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 1초의 메트릭 세분화와 3초의 알림 시간으로 실시간 가시성 확보
- 75% 더 빠른 애플리케이션 디버그
- MTTR 50% 단축
IBM Instana Observability의 주요 이점:
- 자동화 – 검색 및 구성을 자동화하여 동적 환경에 대한 완전한 관측 가능성을 제공합니다. 모든 요청을 추적하고 사각지대 없이 모든 메트릭을 기록합니다.
- AI 기반 컨텍스트 - Instana는 데이터를 의미 있는 정보로 컨텍스트화하여 모든 엔터티 간의 관계에 대한 대화형 모델을 실시간으로 제공합니다.
- AI 기반 지능형 작업 – 어떤 관점에서든 모든 사용자 요청을 분석하여 모든 병목 현상을 신속하게 찾아 해결합니다.
- 접근성 – 사용하기 쉬운 관측 가능성 플랫폼을 조직 전체의 팀에 제공합니다.
IBM SevOne Network Performance Management
최신 네트워크용으로 설계된 IBM SevOne Network Performance Management(NPM)는 머신 러닝 기반 분석을 통해 네트워크 성능 문제를 조기에 발견, 해결, 예방할 수 있도록 지원합니다. 실행 가능한 실시간 인사이트를 사용하여 엔터프라이즈, 통신 및 관리 서비스 제공업체 전반의 멀티벤더 네트워크를 선제적으로 모니터링할 수 있습니다. SevOne은 IT 팀이 네트워크 성능을 개선하여 탁월한 사용자 경험을 제공하는 등 중요한 업무에 집중할 수 있는 역량을 제공합니다.
IBM SevOne의 주요 이점:
- 포괄적인 데이터 수집 — 물리적, 가상 및 소프트웨어 정의 인프라에서 멀티벤더 네트워크 성능 메트릭 및 흐름 데이터를 수집합니다.
- 머신 러닝을 통한 고급 분석 - 머신 러닝을 통한 자동화된 기준선 설정 및 지능형 알림으로 사전 예방적 인시던트 관리를 지원합니다.
- 향상된 시각화 — LiveMaps는 IT 전문가가 단일 소스에서 인시던트를 신속하게 확인할 수 있도록 가장 중요한 네트워크 문제를 강조합니다.
- 모든 네트워크에 대한 확장성 - 성장을 위해 규모를 확장할 때 데이터를 삭제하지 않고도 어느 엔터프라이즈, 통신 또는 매니지드 서비스 제공업체 네트워크든 모니터링할 수 있습니다.
IBM Data Observability by Databand
Databand는 데이터 플랫폼 팀이 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있도록 지원하여 비즈니스에 영향을 미치기 전에 잘못된 데이터를 포착할 수 있도록 해줍니다. 이 솔루션은 최신 데이터 스택의 모든 주요 솔루션에서 메타데이터를 수집하고, 일반적인 데이터 파이프라인 동작을 기반으로 과거 기준선을 구축하며, 편차를 기반으로 이상 징후 및 규칙을 경고하고, 스마트 커뮤니케이션 워크플로를 생성하여 분류를 통해 문제를 해결합니다.
IBM Data Observability by Databand의 주요 이점:
- 더 일찍 탐지 - 알려지지 않은 데이터 인시던트를 정확히 찾아내고 평균 탐지 시간(MTTD)을 며칠에서 몇 분으로 단축합니다.
- 더 빠른 해결 - 인시던트 알림 및 라우팅을 통해 평균 해결 시간(MTTR)을 몇 주에서 몇 시간으로 개선합니다.
- 신뢰할 수 있는 데이터 제공 - 파이프라인 품질 문제에 대한 가시성을 제공하여 안정성과 데이터 전송 SLA를 개선합니다.
IBM Turbonomic Application Resource Management
IBM Turbonomic은 팀이 안전하게 자동화할 수 있는 지속적인 최적화를 제공하여 애플리케이션 성능을 보장하는 동시에 클라우드 및 데이터 센터 비용(재정적, 환경적 비용)을 최소화합니다. 하향식 애플리케이션 중심 접근 방식을 통해 IBM Turbonomic의 분석 엔진은 고객의 IT 자산을 발견하고 애플리케이션이 필요한 것만 사용하도록 보장하는 신뢰할 수 있는 리소싱 작업을 실시간으로 생성합니다. 다른 최적화 솔루션과 달리 IBM Turbonomic 자동화는 운영이 가능하므로 클라우드 및 ITOps 팀이 즉각적이고 지속적으로 가시적인 성과를 달성할 수 있습니다.
IBM Turbonomic⁶의 주요 이점:
- 최적화 – 클라우드 지출을 안전하게 자동으로 33% 이상 줄입니다.
- 자동 리소스 할당 - 소프트웨어가 사용자를 대신해 리소스 할당 결정을 내려 30%의 시간을 절약할 수 있습니다.
- 인프라 활용도 향상 – 연간 교체 비용을 75% 절감합니다.
- 인프라 활용도 향상을 통해 연간 교체 비용을 75% 절감합니다.³
- 애플리케이션 수요 파악 - 인프라 성장 비용을 70% 절감합니다.
- ROI 증가 - 6개월 이내에 471%의 ROI를 달성합니다.
참고 자료
¹ 로딩 시간이 수익에 미치는 영향, NeilPatel.(ibm.com 외부 링크)
² https://www.liveseysolar.com/website-speed-study-finds-1-second-delay-in-website-load-time-means-a-7-reduction-in-conversions/ (ibm.com 외부 링크)
³ESG 연구 보고서: 코드에서 클라우드에 이르는 관측 가능성, ESG, 2022년 5월 19일.(ibm.com 외부 링크)
⁴ 더 위험한 세상을 위한 사이버 보안 솔루션, ThoughtLab.(ibm.com 외부 링크)
⁵ 데이터 품질을 개선하는 방법, Gartner, 2022년 7월 14일.(ibm.com 외부 링크)
⁶ IBM Turbonomic Application Resource Management의 총 경제적 영향, Forrester, 2022년 1월.