관측 가능성 트렌드 2026

AI 기반 관측 가능성 툴은 수집한 원격 측정 데이터를 기반으로 의사 결정 자동화를 수행하고,생성형 AI를 통해 데이터 시각화를 대시보드에 통합하며, 머신 러닝을 통해 얻은 인사이트로 워크플로 최적화를 수행할 수 있습니다. AI가 도입하는 새로운 복잡성으로 인해 비용을 모니터링하고, 사일로를 허물고, 분산 시스템의 풀 스택에서 호환성과 기능을 보장하는 데 있어 세심한 주의가 필요합니다.

따라서 2026년 관측 가능성 환경의 세 가지 중요한 트렌드는 다음과 같습니다.

1. AI를 따라잡기 위해 더욱 지능화되는 관측 가능성 플랫폼
   
2. 전반적인 비용 관리 전략의 일환으로 관측 가능성 활용
3. 관측 가능성 표준의 채택 증가

더 많은 시스템이 통합되고 AI 기반 IT에 의존하게 됨에 따라 관측 가능성 플랫폼을 더욱 지능화하는 것이 매우 중요해질 것입니다. 관측 가능성의 지능화를 위해서는 AI 기반 관측 가능성 툴의 활용을 늘려야 합니다. 즉, 본질적으로 AI를 사용하여 AI를 관측하는 것이 핵심입니다.

비용 관리 측면에서 볼 때, 클라우드 네이티브 환경에 관측 가능성 툴을 효과적으로 배포하려면 과금 체계와 호환성에 각별한 주의를 기울여야 합니다. 예측 능력과 용량 계획을 고도화하고 서비스 수준 목표에 집중하면, 지출을 예산 내로 유지하면서 특정 업체에 종속되는 현상을 방지할 수 있습니다.

관측 가능성 표준화는 OpenTelemetry(OTel), Prometheus, Grafana와 같은 오픈 소스 원격 측정 표준 및 툴이 워크로드에서 생성형 AI 사용에 적응함에 따라 필요합니다. 공통 표준을 사용하면 조직은 생성형 AI 도구, 머신 러닝 모델 및 AI 에이전트에서 생성된 관측 가능성 데이터를 나머지 스택과 통합하여 시스템 성능 및 지표에 대한 보다 포괄적인 보기를 제공할 수 있습니다.

관측 가능성의 다른 주요 트렌드는 관측 가능성 코드, 즉 관측 가능성 구성을 코드처럼 관리하는 DevOps 관행, 조직이 증가하는 관측 가능성 경고를 더 잘 관리하기 위해 비즈니스에 중요한 기능에 대한 관측 가능성에 대한 관심 증가 등이 있습니다.

AI 툴은 데이터를 수집하고 사용하는 새로운 관행을 요구합니다. 많은 조직이 AI 툴을 제대로 이해하고 효율적으로 배포하며, 비즈니스 목표와 한 치의 오차 없이 정렬시키기 위해 현재의 관측 가능성 관행을 전면 개편해야 할 것입니다.

관측성 측면에서 인텔리전스란, IT 시스템으로부터 텔레메트리 데이터를 수집하는 기초적인 작업을 포함하여, 해당 데이터를 활용해 이상 징후를 탐지하고 근본 원인 분석(RCA)을 수행하며 장애를 해결하고 사용자 경험을 개선하며 최종적으로는 문제를 예측해 사전에 방지하는 능력을 의미합니다.

IBM의 AIOps 및 Instana 관측 가능성 플랫폼의 선임 기술 직원인 Arthur de Magalhaes는 IBM Think와의 인터뷰에서 "2026년에는 궁극적으로 다양한 방식으로 실패할 수 있는 인프라에서 실행되는 AI 시스템이 세상의 더 많은 측면을 처리하게 될 것입니다."라고 말했습니다.

"이러한 AI 시스템을 건강하게 유지하는 데 필요한 인텔리전스와 속도도 함께 증가하면서 더 혁신적이고 강력한 유형의 인텔리전스 구현이 요구되고 있습니다."

드 마갈량이스(de Magalhaes)는 IBM Think에서 2026년 관측 가능성 인텔리전스의 가장 큰 트렌드로 에이전틱 AI의 통합 확대를 꼽았으며, 이와 함께 AI 에이전트가 자신의 목표 달성에 필요한 관측 가능성 데이터와 인사이트를 수집할 것이라고 말했습니다. 예를 들어, 로그 처리에 특화된 에이전트가 로그를 분석하여 패턴을 추출하고 이상 징후를 찾아내면, 서로 다른 역량을 가진 다른 에이전트들과 협력하여 장애를 복구하고 중단을 방지함으로써, 궁극적으로 평균 복구 시간(MTTR)을 단축할 수 있습니다.

또한 에이전트는 리소스 확장, 트래픽 재라우팅, 서비스 재시작, 배포 롤백, 데이터 파이프라인 일시 중지 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 점점 더 많은 사람들이 자동화된 의사 결정 엔진이 설정한 매개변수에 따라 작업하면서 어떤 문제에 조치가 필요한지, 어떤 종류의 조치가 적절한지, 비즈니스 요구 사항에 따라 얼마나 긴급한지를 결정하고 있습니다.

이러한 거버넌스 결정을 에이전트에 위임하려면 해당 결정을 뒷받침할 수 있는 관측 가능성 데이터가 필요합니다. 관측 가능성 솔루션이 AI 에이전트를 효과적으로 통합하여 행동의 결과를 관찰하고 모델과 정책을 조정하며 최소한의 인간 개입으로 향후 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

2026년 1월 Omdia가 발표한 연구¹에 따르면, 설문에 응한 비즈니스 리더의 55%가 기술 지출에 관한 효과적인 결정을 내리기 위해 필요한 정보가 부족하다고 답했습니다. AI의 성장은 이 문제를 더욱 복잡하게 만들 수 있습니다.

“AI 기능을 노출하는 서비스를 제공하는 회사는 내부 GPU 비용을 사전에 관찰하고 수익성을 유지하면서 수요에 맞게 동적으로 확장 및 축소해야 합니다.”라고 de Magalhaes는 말했습니다. 관측 가능성 확보 방안은 이러한 균형을 맞추는 데 매우 중요합니다.

관측 가능성은 조직이 네트워크 성능을 평가하고 IT 투자가 언제 그리고 어디에 해야 하는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

에이전트나 대형 언어 모델(LLM)과 같은 고가의 AI 툴이 고가의 그래픽 처리 장치(GPU)에 대한 수요를 폭증시키고 있습니다. 이에 따라 조직은 고객이 서비스 중단을 최소화하면서 AI 도구를 계속 이용할 수 있도록, 이러한 GPU 자원을 효율적으로 배치하고 사용하는 것을 최우선 과제로 삼아야 할 것입니다. 관측 가능성 데이터는 이러한 GPU 자원의 배치와 사용을 최적화하는 데 기여할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 적자를 보거나 사용자에게 비용 부담을 전가하지 않으면서도, 사용자가 AI 툴에 원활하게 접근할 수 있도록 보장할 수 있습니다.

에이전틱 AI는 이러한 비용을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 한 가지 사례를 들면, AI 관측 가능성에 특화된 에이전트가 하이브리드 및 멀티클라우드 환경의 데이터를 분석하여 GPU의 구매와 배치를 최적화함으로써, 실질적인 비용 절감 효과를 거둘 수 있습니다.

관측 가능성은 기업 IT의 다른 측면에서도 비용 관리에 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 관측 가능성 툴의 성능 목표를 유지(또는 개선)하면서 관측 가능성 비용을 줄이려는 목적으로 관측 가능성 도구를 사용하여 다양한 IT 에코시스템 구성 및 네트워크 토폴로지를 비교하는 것을 생각해 볼 수 있습니다.

조직의 생산 능력과 목표 달성에 필요한 리소스를 조사하는 프로세스인 용량 계획은 관측 가능성 툴과 모니터링 툴에서 얻은 실시간 인사이트를 바탕으로 비용 관리에도 중요한 역할을 할 수 있습니다.

기술 스택에 더 많은 생성형 AI 모델이 포함됨에 따라 기존 관측 가능성 도구 및 데이터 소스와 통합하기 위한 공통 표준이 필요합니다.

관측 가능성에서의 표준화는 관측 가능성 데이터를 위한 공통 사양과 프레임워크를 채택하는 것을 의미하며, 이는 주로 텔레메트리 수집을 위해 코드가 사용되는 계측 단계에서 이루어집니다.

공통 표준은 데이터 수집을 간소화하고, 현장의 혁신을 촉진하며, 공급업체 종속을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 내부 작동에 대한 가시성이 제한된 타사 제공업체가 소유하는 경우가 많은 생성형 AI 도구가 클라우드-네이티브 IT 환경에 더욱 통합됨에 따라 매우 중요해질 것입니다.

"커뮤니티와 기업의 채택은 관측 가능성의 표준화를 위한 가장 중요한 요소입니다."라고 de Magalhaes는 IBM Think에게 말합니다. "표준은 대규모 커뮤니티 그룹에서 수용 및 채택되어야 하며, 직후에 이러한 표준을 실제 시나리오에 적용할 수 있도록 기업 공급업체로부터 적절한 지원을 받아야 합니다."

de Magalhaes에 따르면, OpenTelemetry는 2026년에도 생성형 AI 관측 가능성을 확장해 나갈 예정입니다. OTel의 공통 데이터 표준을 통해 관측 가능성 솔루션 공급업체는 생성형 AI 도구에서 수집한 원격 측정 데이터를 IT 환경의 나머지 부분과 연관시켜 보다 포괄적인 엔드투엔드 관점을 구축할 수 있습니다.  

2026년의 다른 주요 트렌드로는 코드형 관측 가능성의 성장과 비즈니스 크리티컬 기능에 대한 관측 가능성에 대한 관심 증가 등이 있습니다.

관측 가능성을 코드로 채택하면서 개방형 표준의 채택이 증가하고 있습니다.

코드형 관측 가능성(OaC)은 소프트웨어 개발 원칙을 관측 가능성에 적용하는 DevOps 실천 방식입니다. 코드형 인프라(IaC)와 마찬가지로, 코드형 관측 가능성은 풀(pull) 리퀘스트를 통해 버전이 제어되고 관리되는 구성 파일 생성을 통해 관측 가능성 시스템과 정책을 관리하는 것을 포함합니다. 이러한 파일은 관측 가능성 툴과 사용자 인터페이스를 수동으로 탐색하던 방식을 코드 배포 방식과 동일한 프로세스로 대체합니다.

“코드형 인프라를 관리하고 실행하는 것과 동일한 툴과 개념들이 코드형 관측 가능성에도 똑같이 적용됩니다” 라고 드 마갈량이스는 말했습니다.

코드형 관측 가능성은 소프트웨어 코드를 자동으로 추적하고 배포하는 동일한 CI/CD 파이프라인을 관측 가능성 관리에도 사용할 수 있음을 의미하며, 이를 통해 텔레메트리 데이터의 수집, 분석 및 보관을 자동화할 수 있습니다. 개방형 표준으로 관리되는 환경은 다양한 네트워크 환경 전반에서 이러한 코드를 배포하고 수정하는 과정을 더욱 원활하게 만들어 줍니다.

OaC 환경에서 생성된 구성 파일은 계측 규칙, 알림, 대시보드 및 SLO 등을 통해 텔레메트리를 수집, 시각화, 평가하는 방법을 정의합니다. 예를 들어, 관리자는 수요를 충족하기 위해 IaC 툴이 새 서버를 가동할 때, 해당 서버의 관측 가능성을 확보하기 위한 구성도 함께 생성되도록 보장할 수 있습니다.

관측 가능성 툴이 더욱 강력해지고 널리 사용됨에 따라, 조직은 비즈니스 결과에 직접적인 영향을 미치는 시스템에 관측 가능성 역량을 집중해야 할 것입니다.

시간이 지남에 따라 관측 가능성을 더 잘 갖추게 되면 더 큰 경고 피로의 위험이 수반됩니다. Omdia가 2025년 11월에 발표한 연구²에 따르면, 경고 피로는 민감한 운영 기술 분야의 사이버 보안 팀이 가장 우려하는 부분이며, IT 팀이 지능적이고 신속하게 경고를 분류하고 관련 없는 경고나 중복된 경고를 폐기하는 것이 얼마나 중요한지 강조합니다.

드 마갈량이스에 따르면, 알람 병목 현상을 줄이기 위해 가장 많이 요청되는 방법은 비즈니스 결과에 영향을 주는 항목으로 알람 범위를 제한하는 것입니다. 따라서 조직은 비즈니스 운영을 직접 수행하는 네트워크 부분에 특화된 관측 가능성 전략을 개발하는 것을 고려할 수 있습니다.

예를 들어, 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)는 테스트 환경의 호스트 서버 메모리 부족(긴급도가 상대적으로 낮은 문제)과 신용 카드 결제를 승인하는 운영 환경의 호스트 메모리 부족(즉각적인 인시던트 대응이 필요한 문제)을 이상 탐지 과정에서 구분할 수 있도록 규칙을 개발할 수 있습니다.