비즈니스 관측 가능성이란 무엇인가요?

비즈니스 관측 가능성은 IT 운영을 더 광범위한 비즈니스 목표에 맞게 조정합니다. 기업은 인프라, 소프트웨어 애플리케이션, 고객 상호 작용 및 비즈니스 이벤트를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 지속적으로 수집, 모니터링 및 분석해야 합니다.

단순히 문제를 표시하고 사전 정의된 성능 지표를 보고하는 기존 모니터링 관행과 달리, 비즈니스 관측 가능성 전략은 조직 전체의 데이터를 통합하고 상호 연관시켜 비즈니스 운영에 대한 완전히 상황에 맞는 포괄적인 시각을 생성합니다. 비즈니스 관측 가능성 툴을 사용하면 팀은 중단 및 유지 관리 문제를 예측하고, 문제 발생 시 워크플로를 자동화하고, 고객 상호 작용을 최적화하기 위한 제안을 제공할 수 있습니다.

따라서 비즈니스 관측 가능성 솔루션은 기업이 원시 운영 데이터를 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스로 전환할 수 있게 하여, 리더들이 비즈니스 프로세스를 최적화하고 고객 여정을 개선하며 실시간으로 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

현대의 비즈니스와 그 컴퓨팅 네트워크는 역동적인 트래픽 흐름, 분산 아키텍처, 클라우드 네이티브 애플리케이션, 지리적으로 분산된 비즈니스 팀 등이 포함되므로 매우 복잡합니다.

관측 가능성은 조직이 복잡한 IT 시스템에 대해 더 많은 인사이트를 확보하는 데 도움이 되는 공식 분야로 등장했습니다. 비즈니스 관측 가능성은 IT 리소스, 운영 전략 및 팀 우선순위가 모두 전반적인 비즈니스 목표를 향해 작동하도록 하는 것을 목표로 하며, IT 관측 가능성의 원칙과 관행을 전체 비즈니스에 적용합니다.

"관측 가능성"이라는 용어는 동적 시스템의 자동 제어(예를 들어 유량 제어 시스템의 피드백을 기반으로 파이프를 흐르는 물의 양을 조절하는 경우)와 관련된 공학 이론인 제어 이론에서 유래했습니다.

IT에서 관측 가능성은 최신 분산 애플리케이션에 관한 심층적인 가시성을 제공하여 자동화된 실시간 문제 식별 및 해결을 지원합니다. 시스템의 가시성이 높을수록 IT 팀은 추가 테스트나 코딩 없이도 네트워크 및 애플리케이션 성능 문제의 근본 원인을 더 빠르게, 더 정확하게 파악할 수 있습니다.

관측 가능성 인사이트는 조직이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 미래의 요구 사항을 예측하고, 리소스를 보다 효율적으로 할당하고, 사이버 보안 방어를 강화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 상황이 변화하는 경우에도 변화하는 네트워크 수요에 적응하고 디지털 인프라를 자신 있게 관리할 수 있습니다.

비즈니스 관측 가능성은 관측 가능성에 대한 접근 방식을 한 단계 더 발전시켰습니다. 기존 관측 가능성은 주로 기술 계층에 집중하는 반면, 비즈니스 관측 가능성은 매출, 전환, 이탈, 고객 경험과 같은 실시간 비즈니스 지표와 기술적 신호를 통합합니다. 이를 통해 비즈니스 리더와 팀은 IT 시스템이 최적으로 실행되고 있는지 여부를 판단하고 IT 시스템 상황이 핵심 비즈니스 성과에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.

비즈니스 관측 가능성 전략과 솔루션은 일반적으로 각 조직의 요구에 맞게 맞춤화되지만, 다음과 같은 특정 핵심 프로세스와 기능을 포함하는 경향이 있습니다.

성과 목표에 대한 진행 상황을 나타내는 정량적 값인 KPI는 관측 가능성 노력이 뒷받침해야 하는 비즈니스 목표를 정의하는 데 도움이 됩니다.

특히 비즈니스 관측 가능성 측면에서 KPI는 매출 증대 또는 고객 만족도 극대화와 같은 회사의 전략적 우선순위를 비즈니스 및 기술 이해관계자와 일치시키는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 기업은 고객 만족도를 극대화하기 위해 순 고객 추천 지수(NPS)를 비즈니스 KPI로 사용하고 평균 수리 시간(MTTR)을 기술 KPI로 사용할 수 있습니다. NPS는 기업에서 고객이 다른 사람에게 회사를 추천할 가능성이 얼마나 되는지 측정할 수 있도록 하며, MTTR은 IT 팀이 최종 사용자가 제출한 서비스 요청 및 인시던트를 해결하는 데 걸리는 평균 시간을 추적합니다.

적절한 KPI를 결정하려면 일반적으로 이러한 목표에 직접적인 영향을 미치는 기본 프로세스, 워크플로 및 데이터 파이프라인을 식별해야 합니다. KPI를 설정하면 팀이 상위 목표부터 기술 시스템 및 이러한 목표를 달성할 수 있는 구체적인 조치까지 명확한 경로를 추적할 수 있습니다.

기업은 관측 가능성을 달성하기 위해 애플리케이션, 서버, 데이터베이스, 마이크로서비스에서 방대한 양의 원격 분석과 비즈니스 데이터를 수집하여 비즈니스 성과에 대한 심층적인 가시성을 확보해야 합니다.

원격 측정은 '관측 가능성의 핵심 요소'를 형성하는 지표, 로그 및 추적을 의미합니다. 지표는 특정 시간 간격에 따른 서버 또는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)의 시스템 성능 및 상황을 나타내는 원시, 파생 또는 집계된 정량적 측정값입니다.

로그는 네트워크 내에서 발생하는 모든 사건과 행동을 상세히 기록하며 타임스탬프가 표시된 텍스트 기록입니다. 발생 원인, 발생 시기, 네트워크 내 위치 등에 대한 세분화된 정보를 제공하여 문제 해결, 디버깅 및 포렌식 분석을 위한 유용한 컨텍스트를 생성합니다.

그리고 추적은 네트워크 전반의 데이터 흐름을 캡처하여 패킷이 여러 디바이스와 시스템을 통과할 때 패킷의 경로와 동작에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. IT 및 DevOps 팀은 추적을 통해 트랜잭션의 전체 여정을 엔드투엔드로 확인할 수 있으므로 복잡하고 다층적인 환경 내에서 라우팅 지연 및 장애를 정확히 파악할 수 있습니다.

맞춤형 비즈니스 지표는 데이터 웨어하우스, 전사적 자원 관리(ERP) 및 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼, 고객 지원 티켓, POS 시스템 등 다양한 소스에서 제품별 또는 도메인별 KPI(예: 가입률)를 캡처하여 데이터 세트를 완성합니다.

이러한 신호는 기술적 상황을 넘어 비즈니스 컨텍스트를 관측 가능성 워크플로에 직접 내장하여 팀이 비즈니스 영향을 미치는 조치를 모니터링, 연관 및 최적화하도록 지원합니다.

데이터 컨텍스트화는 비즈니스 및 네트워크 에코시스템(예: 토폴로지, 디바이스 역할 및 애플리케이션 종속성)에 대한 추가 정보를 제공하여 IT 및 비즈니스 지표, 로그 및 추적을 강화합니다. 컨텍스트가 없으면 원시 데이터는 실행 가능한 의미가 없습니다.

컨텍스트는 IT 팀이 네트워크 이벤트를 특정 애플리케이션, 사용자 및 비즈니스 결정을 상호 연관시켜 데이터 사일로를 제거하고, 타겟팅된 문제 해결을 촉진하며, 정보에 입각해 의사 결정할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 월간 매출의 급격한 감소는 그 자체로는 우려스러운 현상일 수 있습니다. 그러나 컨텍스트화는 기업이 트래픽 패턴, 지역 이벤트 및 휴일 벤치마크가 매출 수치에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있도록 지원합니다. 고객이 일반적으로 외지로 여행하는 휴일 주말과 매출 감소가 겹치는 경우, 이는 매출 감소가 타겟팅된 솔루션이 필요한 시스템적 문제가 아니라 일시적이지만 피할 수 없는 변동임을 나타낼 수 있습니다.

분석 단계에서 관측 가능성 플랫폼은 기업 전반의 원격 측정 데이터와 비즈니스 성과 데이터를 집계하고 상관관계를 분석합니다.

상관관계는 지표, 로그, 추적 및 컨텍스트 데이터 간의 점을 연결하여 IT 환경과 기업에 대한 전체적인 시각을 제시합니다. 이를 통해 IT 팀은 이벤트 간 관계 및 비즈니스의 여러 계층에 걸친 관계를 식별하여 운영 및 비즈니스 결과를 형성하는 기본 패턴을 파악할 수 있습니다.​

상관관계를 통해 관련이 없어 보이는 데이터 포인트를 연결하면 근본 원인을 더 빠르게 분석하고 네트워크 문제와 비즈니스 과제에 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다. 예를 들어 상관 관계는 비즈니스 및 DevOps 팀이 특정 비즈니스 의사 결정까지 이어지는 일련의 IT 장애를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 한 대형 공항에서 새로운 수하물 처리 시스템에 장애가 발생했다고 가정해 보겠습니다. 비즈니스 관측 가능성 도구는 수하물 추적 소프트웨어에 대한 중앙 집중식 변경 제어 시스템을 구현하지 않고도 또는 자동화 전략 실행을 위한 중앙 의사 결정 체계를 마련하지 않고도 모든 공항 터미널의 수하물 처리를 전면 자동화하기로 한 공항 경영진의 결정과 수하물 처리 시스템의 장애를 연결해 분석할 수 있습니다.

특히, 공항 전반에 걸쳐 서로 다른 책임자에게 보고하는 하위 팀 여러 개가 상충되는 수하물 관리 결정을 내렸습니다. 분산된 에코시스템으로 인해 추적 소프트웨어에 수천 개의 불일치가 누적되어 수천 건의 수하물 경로가 잘못되고 분실된 수하물 문제가 발생했습니다.

머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI) 기술은 분석 프로세스에서 중요한 역할을 합니다.

AI 기반 관측 가능성 툴을 사용하면 온프레미스 데이터 센터와 클라우드 환경에서 발생하는 대규모 원격 측정 데이터 세트를 지속적으로 분석하여 네트워크 활동에 대한 더 폭넓은 가시성을 확보할 수 있습니다.

팀은 또한 ML 알고리즘을 활용해 관측 가능성 솔루션이 운영 기준선을 학습하고, 이상 현상을 감지하며, 고장을 예측하고, 복구 지침을 제공할 수 있도록 돕습니다. 이러한 기능을 통해 기업은 운영 중단을 일으키거나 사용자 경험에 영향을 미치기 전에 잠재적인 문제를 예측할 수 있습니다.

비즈니스 관측 가능성 툴은 복잡한 데이터를 직관적인 형식으로 표시하는 대시보드와 시각화 툴을 제공하는 경우가 많습니다. 히트맵 및 데이터 흐름 다이어그램과 같은 시각화는 팀이 IT 시스템을 신속하게 평가하고 비즈니스 목표를 향해 나아가는 데 도움이 될 수 있습니다.

경고는 특정 조건 또는 임계값에 의해 트리거되는 자동화된 알림입니다. 많은 관측 가능성 솔루션은 중요 인시던트와 사소한 이상 징후를 구별할 수 있는 지능형(AI 기반) 경고 메커니즘도 제공하여 경고 피로를 줄이고 비즈니스 및 IT 팀이 가장 영향력 있는 문제에 집중할 수 있도록 지원합니다.

기업은 비즈니스 관측 가능성을 통해 비즈니스 프로세스와 함께, 비즈니스 프로세스를 지원하면서 IT 환경과 운영을 최적화하는 방법에 대한 세분화되고 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 다음과 같은 다양한 사용 사례에 매우 유용할 수 있습니다:

• 더 나은 의사 결정. 비즈니스 관측 가능성 관행은 비즈니스 팀에 (오래된 보고서가 아니라) 실시간 관련 데이터를 제공하여 경영진이 민첩성을 유지하고 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

• 운영 효율성 향상. 비즈니스 관측 가능성은 비즈니스 성과에 대한 보고를 자동화하여 비즈니스 프로세스를 세부적으로 측정할 수 있게 하고 팀이 운영을 간소화할 수 있도록 지원합니다.

• 사전 예방적 이상 탐지 및 문제 해결.지속적인 관측 가능성 데이터 스트림은 기업이 비효율성이 수익에 영향을 미치기 전에 이상 징후와 성과 병목 현상을 사전에 발견하고 개선 기회를 파악하는 데 도움이 됩니다.

• 포괄적인 근본 원인 분석. 고급 분석 관측 가능성 툴은 팀이 ITOps 및 비즈니스 성과 문제의 '원인'을 파악하여 문제를 더 빠르게 해결하고 시스템 다운타임을 줄일 수 있도록 지원합니다.

• 더 빠른 혁신. 관측 가능성 인사이트는 리더와 팀이 이미 발생한 운영상의 문제 해결에 매달리는 대신 성장과 혁신에 집중할 수 있도록 지원하여 기업이 더 빠르게 혁신하고 더 큰 자신감을 가지고 신제품을 출시할 수 있도록 합니다.

• 고객 경험 개선. 기업은 고객 불편 사항과 거래 문제를 실시간으로 감지함으로써 문제를 신속하게 해결하고 사용자 경험에 최소한의 또는 전혀 지장을 주지 않으면서 고객 유지율을 극대화할 수 있습니다.