이제 모니터링에서 관측 가능성으로 전환해야 할 때입니다. 어디서부터 시작해야 할까요? 

IT 환경이 점점 더 복잡해지면서 기존의 모니터링 툴은 이를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처, 마이크로서비스 및 컨테이너화된 애플리케이션의 등장으로 가시성에 대한 보다 포괄적인 접근 방식이 필요한 고도로 상호 연결된 시스템이 생겨났습니다.

이러한 추세는 시스템 지표를 추적하는 것을 넘어 시스템 동작에 대한 완전한 인사이트를 제공하는 관측 가능성의 학문적 발전을 촉진했습니다. 관측 가능성 솔루션은 분산된 환경 전반에서 원격 분석 데이터를 상호 연관시킴으로써 팀이 근본 원인을 더 빨리 파악하고 문제를 사전에 해결하며 시스템 안정성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 관측 가능성 툴의 도움으로  한 조직에서는 서비스 수준 가용성을 70% 높였습니다.

관측 가능성으로의 전환은 필요성에 의해서도 추진되고 있습니다. 레거시 모니터링 툴은 오늘날의 기술 요구 사항을 처리할 수 있는 관측 가능성 플랫폼으로 대체되고 있습니다. 예를 들어, IBM 자체의 Tivoli는 차세대 관측 가능성 솔루션인 Instana로 단계적으로 전환되고 있습니다.

IBM의 Instana 미주 영업 책임자인 Drew Flowers의 전문가적 통찰력을 바탕으로, 현재 조직이 관측 가능성으로 전환하는 이유와 방법을 살펴보겠습니다. 적극적으로 이전을 진행 중이든 단순히 여러 옵션을 평가 중이든, 다음 논의 내용은 오늘날의 상황을 명확히 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

높은 수준에서 모니터링은 무슨 일이 일어나고 있는지 알려주지만 관측 가능성은 그 이유를 설명합니다. 모니터링은 문제의 증상을 감지하고, 관측 가능성은 심층적인 진단 분석에 필요한 컨텍스트를 제공합니다.

기존의 모니터링은 CPU 사용량, 네트워크 지연 시간 등 미리 정의된 지표를 캡처하여 시스템 성능에 대한 스냅샷은 제공하지만 문제가 발생하는 이유에 대한 인사이트는 거의 제공하지 않습니다. 예를 들어, 모니터링은 성능 저하 중에 높은 CPU 사용량을 표시할 수 있지만 근본 원인을 설명하지는 못합니다.

관측 가능성은 지표, 이벤트, 로그 및 추적(MELT 데이터)과 같은 여러 원격 분석 데이터 유형을 상호 연관시켜 IT 환경에 대한 완전한 실시간 보기를 제공함으로써 시스템 인텔리전스를 한층 더 향상시킵니다. 이 보기를 통해 조직은 문제를 감지할 뿐만 아니라 그 원인을 정확히 찾아내고, 장애를 예측하고, 분산된 시스템 전반의 복잡한 동작을 분석할 수 있습니다.

관측 가능성은 기존 모니터링을 넘어 확장되기 때문에 시스템 성능을 개선하고 복원력을 강화하며 비용을 최적화하는 실시간 인사이트를 제공할 수 있습니다.

주요 이점은 다음과 같습니다.

• 더 빠른 문제 해결: 자동화된 진단을 사용하면 툴 간에 수동으로 상호 연관시킬 필요가 없으므로 복잡한 IT 환경에서 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 수리 시간(MTTR)을 줄일 수 있습니다.
  
  
• 사전 예방적 문제 해결: AI 기반 분석은 고객이나 인프라에 영향을 미치기 전에 장애를 예측하여 사후 대응에서 사전 예방적 운영으로 팀을 전환할 수 있습니다.
  
  
• 효율성 최적화: 리소스 소비에 대한 자세한 가시성을 통해 조직은 사용량을 모니터링하고 효율적으로 확장하며 클라우드 비용을 관리할 수 있습니다.
  
  
• 복원력 향상: AI 기반 이상 징후 탐지는 영향에 따라 인시던트의 우선순위를 지정하여 알림의 피로를 줄여주며, 자동화된 문제 해결은 워크플로를 간소화합니다.
  
  
• 협업 강화: 사일로를 허물어 팀에 공유 데이터 소스를 제공함으로써 더 빠른 사고 해결과 더 나은 의사 결정으로 이어질 수 있는 관측 가능성을 제공합니다.
  
  
• 비즈니스 조정: 시스템 상황을 핵심 성과 지표(KPI)와 연결하면 기술이 운영, 고객 경험 및 수익에 미치는 영향에 대한 경영진의 가시성을 확보하여 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

관측 가능성 솔루션은 출시된 지 꽤 시간이 지났지만, 많은 조직들 이제서야 기존 모니터링에서 관측 가능성으로의 전환을 선택하고 있습니다.

관측 가능성으로의 전환을 지연하는 조직은 기술 부채와 경쟁력 저하의 위험에 처하게 되며, 반면 전환을 단행한 조직은 더 빠른 문제 해결과 더 높은 효율성을 얻을 수 있습니다. McKinsey는 한 조직이 장애를 90% 줄이고 대응 시간을 몇 시간에서 몇 초로 단축한 사례를 통해 관측 가능성이 IT 회복력을 어떻게 혁신할 수 있는지를 강조합니다.

많은 레거시 모니터링 툴이 시장에서 철수한다는 점 외에도 관측 가능성 도입을 주도하는 가장 중요한 두 가지 요인은 IT 복잡성 증가와 AI 혁신입니다.

하이브리드 클라우드 인프라, 마이크로서비스, 컨테이너화된 워크로드를 포함한 최신 IT 환경의 복잡성으로 인해 기존의 모니터링 툴은 더 이상 이를 해결할 수 없습니다. 안정적인 모놀리식 애플리케이션을 위해 설계된 이러한 솔루션은 현대 기업의 정교한 에코시스템을 효과적으로 관리할 수 없습니다.

기존 모니터링의 일반적인 제한 사항은 다음과 같습니다.

• 분산 시스템 전반의 가시성 격차로 인해 감지되지 않는 오류와 예상치 못한 가동 중지가 발생합니다.
  
  
• 인시던트 해결 속도가 느려지고, 복구 노력이 지연되며, 운영 중단 및 비용이 증가합니다.
  
  
• MTTD 및 MTTR이 증가하여 SLA(서비스 수준 계약)를 충족하고 안정성을 유지하기가 더 어려워졌습니다.
  
  
• 연쇄적인 장애에 대한 인사이트가 제한되어 오진, 반복적인 중단 및 장기간의 성능 문제를 초래합니다.

관측 가능성 솔루션은 기술 인프라에 대한 포괄적인 실시간 인사이트를 제공하여 이러한 한계를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이러한 인사이트를 통해 문제를 더 쉽게 발견하고 더 빠르게 해결할 수 있으며, 다운타임을 줄이고, 수익을 보호하고, 고객 신뢰를 유지할 수 있습니다.

인공 지능 (AI)은 팀이 로그와 경고를 수동으로 분류하지 않고도 실시간으로 방대한 양의 원격 측정 데이터를 분석하고, 노이즈를 필터링하고, 중요한 문제를 찾아낼 수 있도록 지원함으로써 관측 가능성을 혁신하고 있습니다.

IT 운영을 위한 인공 지능, 즉 AIOps는 머신 러닝을 사용하여 패턴을 감지하고 오탐을 줄이며 복잡한 시스템 전반에서 이벤트의 상관 관계를 파악함으로써 한 단계 더 발전했습니다. 결과적으로 IT 팀은 알림 피로를 해소하고 실제 문제를 더 빠르게 분리할 수 있습니다.

조직은 관측 가능성을 AIOps와 통합하여 추가 수동 작업 없이 사고 대응을 간소화하고 다운타임을 줄이며 시스템 안정성을 개선할 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 팀은 사후 문제 해결에서 사전 예방적 시스템 최적화로 전환되어 인사이트를 더 빠르게 파악하고 장애를 줄일 수 있습니다.

기존 모니터링에서 관측 가능성으로 전환하는 것을 겁낼 필요는 없습니다. 신중한 접근 방식을 통해 조직은 이러한 전환을 원활하게 진행하면서 즉각적인 이점을 얻을 수 있습니다.

마이그레이션의 대부분은 조직이 어떤 파트너나 서비스를 선택하느냐에 따라 달라지지만(자세한 내용은 "올바른 관측 가능성 솔루션 선택하기" 참조), 몇 가지 핵심 원칙을 통해 성공을 보장할 수 있습니다.

관측 가능성 플랫폼을 선택하기 전에 조직의 구체적인 목표와 이를 달성하기 위해 필요한 것을 명확하게 정의하세요. 그렇지 않으면 핵심 기능이 부족하거나 사용 사례에 비해 지나치게 복잡한 솔루션을 선택할 위험이 있습니다.

어떤 문제를 해결하려는지 스스로에게, 그리고 다른 관련 이해관계자에게 물어보세요. MTTD/MTTR을 줄이고, 클라우드 비용 효율성을 개선하거나, 더 심층적인 애플리케이션 인사이트를 얻는 데 집중하고 계신가요?

또한 얼마나 많은 자동화가 필요한가요? 일부 플랫폼은 즉시 사용 가능한 대시보드와 AI 기반 추천 기능을 제공하는 반면, 다른 플랫폼은 수동 구성 및 사용자 지정이 필요합니다.

또한 플랫폼이 기존 툴과 통합될 수 있는지 여부도 고려해야 합니다. 원활한 전환을 위해서는 현재 DevOps 파이프라인, 클라우드 인프라 및 보안 프레임워크와의 호환성을 보장하는 것이 중요합니다.

많은 조직은 여전히 관측 가능성에 필요한 상관관계의 깊이가 부족한 여러 모니터링 솔루션, 즉 레거시 애플리케이션 성능 관리(APM) 툴, 인프라 모니터링, 분리된 로그 플랫폼 등을 조합하여 사용하고 있습니다. 현재 툴 세트를 평가하고 중복을 식별해야 합니다.

주요 감사 문제는 다음과 같습니다.

• 잘못된 경고를 유발하고 문제 해결 노력을 복잡하게 만들 수 있는 중복되는 툴 식별하기
  
  
• 현재 로깅 또는 추적 솔루션이 관측 가능성 플랫폼과 통합되는지 또는 교체해야 하는지 평가하기
  
  
• 현재 모니터링 접근 방식에서 누락된 인사이트를 포함하여 데이터 범위의 격차 평가하기

관측 가능성 플랫폼, 특히 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션은 네트워크 전반에서 데이터가 흐르는 방식을 변경하여 데이터 보안 정책 및 규정 준수에 영향을 미칠 수 있습니다. 보안 팀은 지연과 마지막 순간의 규정 준수 문제를 방지하기 위해 조기에 참여해야 합니다.

주요 보안 문제는 다음과 같습니다.

• 무단 액세스 또는 규정 준수 위험을 방지하기 위해 외부 데이터 전송에 대한 보안 및 규정 준수 정책 확인
  
  
• 인증 프로세스 및 RBAC(역할 기반 액세스 제어)를 검토하여 적합한 사람만 데이터에 액세스할 수 있도록 허용
  
  
• 성능 병목 현상 없이 관측 가능성 데이터를 처리하기 위해 온프레미스 배포를 위한 인프라 준비 상태 검증

조직은 관측 가능성 도입에 필요한 문화적 변화를 과소평가할 수 있습니다. 관측 가능성은 단순한 IT 기능이 아닙니다. 이는 개발, 운영, 보안 및 비즈니스 이해관계자에게 영향을 미칩니다. 팀의 조율이 없으면 도입이 지연될 수 있으며 데이터를 효과적으로 사용하지 못할 수도 있습니다.

팀 간 조율을 위한 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

• 관측 가능성 플랫폼의 설정, 관리 및 유지 관리를 담당하는 담당자 이해
  
  
• 풀 스택 가시성을 위한 애플리케이션의 적절한 계측을 보장하기 위해 프로세스 초기에 개발자 포함
  
  
• 고위 경영진을 참여시켜 비즈니스 성능, 고객 경험 및 전략적 의사 결정의 주요 동인으로서 관측 가능성의 역할을 강화합니다.

관측 가능성의 성공은 측정 가능하지만 조직이 처음부터 명확한 KPI를 정의한 경우에만 가능합니다.

성공을 측정하기 위한 주요 관측 가능성 지표는 다음과 같습니다.

• MTTD: 시스템 이상 징후는 얼마나 빨리 식별되나요?
  
  
• MTTR: 문제 해결 및 해결에 얼마나 많은 시간이 절약되나요?
  
  
• 가동 시간 및 SLA 준수: 시스템 가용성이 개선되고 있나요?
  
  
• 알림 효율성: 중복되거나 우선순위가 낮은 알림이 줄어들었나요?

계획이 완료되면 다음 단계는 관측 가능성을 실행에 옮기는 것입니다. 다시 말하지만, 마이그레이션 여정의 상당 부분은 조직이 선택하는 파트너 또는 플랫폼에 따라 결정됩니다. 하지만 이러한 기본 관행은 원활한 전환을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

관측 가능성 도입은 팀 준비 상태, 인프라 및 자동화 능력에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 어떤 조직은 2주 만에 마이그레이션을 완료하는 반면, 어떤 조직은 완전한 구현에 3~6개월이 걸립니다.

마이그레이션 속도에 영향을 미칠 수 있는 주요 요인은 다음과 같습니다.

• 팀이 관측 가능성 도구 및 워크플로에 대해 준비가 되어 있고 익숙합니까?
  
  
• 기존 모니터링 솔루션을 완전히 교체하는 것인지 점진적으로 전환하는 것인지 여부
  
  
• 플랫폼에 맞춤형 계측이 필요한지 여부 

많은 조직은 한 번에 모두 마이그레이션하는 대신 단계적 롤아웃을 선택합니다. 이 접근 방식은 시간이 더 오래 걸릴 수 있지만 팀이 기존 툴과 함께 관측 가능성을 도입할 수 있어 업무 중단 가능성을 최소화할 수 있습니다.

단계적 롤아웃의 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 기존 모니터링 툴과 함께 관측 가능성을 배포하여 시스템 호환성 테스트
  
  
• 포괄적인 데이터 캡처를 보장하기 위해 애플리케이션과 인프라를 점진적으로 계측
  
  
• 경고 전략을 개선하고 장애를 방지하기 위해 기존 모니터링 툴 사용을 점진적으로 줄여나갑니다

관측 가능성 플랫폼이 완전히 구현되어 있더라도 팀은 인사이트를 효과적으로 해석하고 조치할 수 있도록 교육을 받아야 합니다. 그렇지 않으면 데이터를 잘못 해석하거나, 중요한 인사이트를 놓치거나, 관측 가능성을 비효율적으로 구현할 수 있습니다.

주요 교육 중점 영역은 다음과 같습니다.

• 더 빠른 문제 해결을 위한 MELT 데이터 이해
  
  
• 알림 구성 최적화를 통해 불필요한 노이즈를 방지하고 중요한 인시던트를 강조
  
  
• 사후 대응적인 문제 해결보다 사전 예방적인 관찰 장려

배포 후에도 작업은 멈추지 않습니다. 투자를 최대한 활용하려면 영향을 추적하고, 피드백을 수집하고, 구성을 미세 조정하여 관측 가능성이 실제 가치를 제공하는지 확인하세요.  

데이터보다 더 심층적인 분석을 통해 팀이 문제를 더 빨리 발견하고, 더 효과적으로 협업하며, 더 나은 운영 결정을 내릴 수 있는지 확인하세요.

주요 후속 조치는 다음과 같습니다.

• MTTD, MTTR, 가동 시간 및 알림 효율성과 같은 마이그레이션 전후 성능 지표를 비교하여 조기 성과를 파악하고 개선 사항을 추적합니다
  
  
• 관측 가능성이 문제를 더 빨리 발견하고 인사이트를 발견하거나 전략적 의사 결정에 도움이 되는지 확인하기 위해 팀 참여 유도
  
  
• IT, DevOps 및 사이버 보안 팀이 보다 원활하게 협력하고 있는지 여부를 포함한 팀 간 협업 평가 

관측 가능성은 시스템, 팀 및 비즈니스 요구 사항에 따라 발전해야 합니다. 관측 가능성을 적극적으로 개선하고 확장하여 격차를 해소하고 가장 장기적인 가치를 얻으세요.

시간이 지남에 따라 관측 가능성을 개선하는 방법은 다음과 같습니다.

• 원격 분석 구성 최적화를 통해 데이터 품질 개선 및 불필요한 수집 감소
  
  
• 예측 분석과 같은 AI 기반 기능을 활용하여 문제가 발생하기 전에 이를 예상하고 예방합니다
  
  
• 관측 가능성을 문제 해결을 넘어 용량 계획, 성능 최적화 및 비즈니스 전략 결정에 사용하는 것을 포함하여 확장

전환을 최대한 활용하려면 올바른 관측 가능성 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 이는 단순히 데이터를 수집하는 것 이상의 역할을 해야 합니다. 실행 가능한 인사이트를 제공하고, 인프라에 맞게 조정하며, 조직의 성장에 따라 확장할 수 있어야 합니다.

플랫폼을 평가할 때 고려해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.

• 엔드투엔드 가시성
• 배치 유연성
• 고급 분석 및 자동화
• 성능 저하 없는 확장성
• 가격 책정 모델의 영향
• 오픈 소스와 상용 솔루션 비교