관측 가능성을 둘러싼 오해 바로잡기 – 6부: 관측 가능성은 스택의 일부와 관련된 것이다

블로그 시리즈를 통해 지금까지 다음과 같은 관측 가능성을 둘러싼 오해를 바로잡았습니다.

• 1부: 모니터링을 건너뛰고 로그에만 의존할 수 있다
• 2부: 관측 가능성은 SRE만을 위해 구축된다
• 3부: 관측 가능성은 대규모 시스템이나 복잡한 아키텍처에만 적합하고 유익하다
• 4부: 관측 가능성은 항상 비용이 많이 든다
• 5부: 관측 가능성에 중심을 둔 자동화 없이는 관측 시스템을 만들 수 없다

오늘은 관측 가능성에 대한 또 다른 오해, 즉 관측 가능성이 스택이나 애플리케이션의 특정 부분에만 적용된다는 생각에 대해 자세히 알아보겠습니다.

이러한 오해는 관측 가능성의 핵심 개념에 대한 근본적인 오해에서 비롯됩니다. 관측 가능성을 한 계층으로 제한함으로써 모든 스택 계층과 상호 연결에 걸쳐 있는 전체론적 특성을 간과하게 됩니다. 이러한 오해를 해소함으로써 IBM은 전체 시스템의 기능과 성능에 대한 깊은 인사이트를 제공하는 포괄적인 관행으로서 관측 가능성의 본질을 밝히는 것을 목표로 합니다.

최신 소프트웨어 및 시스템 관리에서 관측 가능성은 스택의 한 부분에만 집중하는 것을 넘어섭니다. 관측 가능성은 애플리케이션 계층에서 인프라 계층까지, 그리고 그 사이의 모든 것에 이르기까지 전체 시스템을 포괄합니다.

이러한 오해는 애플리케이션 계층과 같은 하나의 특정 구성 요소를 모니터링하는 것만으로도 시스템 동작을 이해하기에 충분하다는 편협한 관점에서 비롯된 것일 수 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 스택의 여러 부분 간의 복잡한 상호 작용과 종속성을 간과할 수 있습니다.

진정한 관측 가능성을 확보하려면 애플리케이션 지표, 추적, 인프라 원격 측정 등 시스템의 모든 계층에서 데이터를 관찰하고 분석해야 합니다. 이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 팀은 전체 시스템 작동 방식에 대한 인사이트를 발견하고, 성능 병목 현상을 식별하며, 이상 징후를 감지하고, 궁극적으로 사용자에게 더 안정적이고 효율적인 경험을 제공할 수 있습니다.

관측 가능성은 다양한 기술과 환경을 포괄하기 때문에 모바일, 웹, 클라우드, 메인프레임 시스템 등 다양한 플랫폼에 적용할 수 있습니다.

다양한 기술 스택에서 관측 가능성이 어떻게 작동하는지, 왜 관측 가능성이 보편적으로 채택되어야 하는지에 대한 기술적 세부 사항을 살펴보겠습니다.

• 모바일 애플리케이션: 모바일 애플리케이션의 관측 가능성에는 관련 이벤트, 지표, 로그를 캡처하기 위한 계측 코드가 포함되며, 실시간 프레임워크, 성능 모니터링 라이브러리, 충돌 보고 도구를 관찰함으로써 달성할 수 있습니다. 개발자는 관측 가능성 메커니즘을 모바일 앱에 통합함으로써 사용자 상호 작용, 성능 병목 현상, 오류에 대한 인사이트를 확보하여 사용자 경험과 전반적인 앱 품질을 개선할 수 있습니다.
• 웹 애플리케이션: 웹 애플리케이션에서 관측 가능성은 프론트엔드, 백엔드, 인프라와 같은 다양한 계층에서 데이터를 캡처하고 분석하는 것을 중심으로 이루어집니다. 이러한 작업에는 HTTP 요청, 데이터베이스 쿼리, 서버 응답 시간, 시스템 리소스 사용률 로깅 등이 포함됩니다. 팀은 관측 가능성 도구로 데이터를 집계하고 분석하여 성능 문제를 파악하고, 오류를 감지하며, 애플리케이션 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 클라우드 기반 서비스: 클라우드 기반 서비스의 경우 관측 가능성은 분산 시스템과 마이크로서비스 아키텍처를 모니터링하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 이는 로그, 지표, 추적을 다양한 구성 요소와 서비스에 걸쳐 포착하고 상관 관계를 분석하는 작업을 수반합니다. 분산 추적 및 서비스 메시와 같은 기술은 엔드투엔드 가시성을 확보하여 팀이 요청 흐름을 파악하고, 지연 병목 현상을 식별하며, 다양한 서비스 경계에서 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.
• 메인프레임 시스템: 메인프레임 시스템에서도 관측 가능성은 중요한 역할을 합니다. 메인프레임용으로 특별히 설계된 모니터링 도구와 프레임워크는 메트릭, 트랜잭션 로그, 리소스 사용 데이터를 포착할 수 있습니다. 조직은 메인프레임에서 관측 가능성을 활용하여 시스템 성능에 대한 인사이트를 얻고, 비효율성을 식별하며, 중요한 비즈니스 프로세스에 대한 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다.

• 포괄적인 시스템 이해: 관전체 시스템 스택을 포괄적으로 확인할 수 있도록 지원하는 관측 가능성을 통해 팀은 다양한 구성 요소와 기술 간의 상호 작용, 의존 관계, 성능 특성을 이해할 수 있습니다.
• 더 빠른 문제 해결 및 디버깅: 관측 가능성 데이터는 시스템 동작에 대한 세분화된 인사이트를 제공하여 팀이 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 지원하여 효율적으로 문제를 해결하고 디버깅할 수 있습니다.

• 사전적 문제 감지 및 예방: 조직은 관측 가능성을 통해 이상 징후를 감지하고, 주요 지표를 모니터링하며, 경고를 설정하여 잠재적 문제를 사전에 식별하고 해결함으로써 다운타임을 최소화하고 시스템 안정성을 개선할 수 있습니다.
• 고객 경험 개선: 조직은 모든 플랫폼에서 관측 가능성을 활용함으로써 사용자 상호 작용을 지속적으로 모니터링하고, 성능 병목 현상을 파악하며, 고객 경험을 최적화하여 고객 만족도와 유지율을 높일 수 있습니다.

전반적으로 관측 가능성을 보편적으로 수용하면 조직은 실행 가능한 인사이트를 얻고, 시스템 성능을 개선하며, 다양한 기술 스택과 환경에서 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

IBM의 관측 가능성 솔루션인 IBM® Instana는 클라우드 네이티브용으로 특별히 구축되었으며 모바일, 웹, 애플리케이션 및 인프라 전반의 논리적 및 물리적 종속성 컨텍스트에서 충실도 높은 데이터를 지속적으로 자동 제공하도록 설계되었습니다(예: 1초 단위의 세분화 및 엔드투엔드 추적).

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많은 고객이 IBM Instana를 사용하여 가시적인 성과를 달성할 수 있었습니다. 예를 들어, Conrad Electronic은 45만 개 이상의 부품과 장치를 글로벌 멀티채널로 판매하며 수백만 건의 업데이트 및 요청을 실시간으로 처리하고 있습니다.

관측 가능성을 개선하거나 시작하려는 다음 결정에 큰 영향을 미칠 수 있는 관측 가능성 인사이트를 다운로드 가능한 eBook으로 곧 제공할 예정이니, 계속 기대해 주시기 바랍니다.