DevOps 모니터링이란 무엇인가요?

DevOps 모니터링은 텔레메트리(지표, 로그 및 추적)와 이벤트 데이터를 활용하여 Full Stack Observability, 사전 문제 탐지 및 DevOps 파이프라인에서의 더 빠른 소프트웨어 전달을 지원하는 피드백을 수집합니다.

DevOps 모니터링 툴은 코딩과 빌드부터 배포 및 최적화에 이르기까지 전체 소프트웨어 개발 프로세스에 대한 깊은 가시성을 제공합니다. 이 툴은 인프라, 네트워크 구성 요소, 애플리케이션, 지속적 통합/지속적 전달(CI/CD) 파이프라인, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 종속성의 상태와 성능을 추적하여 소프트웨어 제품과 제공 방식을 개선합니다.

모니터링과 관측 가능성(외부 출력에 기반해 복잡한 시스템의 내부 상태를 이해하는 능력)은 서로 다른 영역으로 간주되는 경우가 많지만, 특히 DevOps 환경에서는 모니터링 활동이 관측 가능성을 지원하는 경우가 많습니다. DevOps 모니터링을 포함할 수 있는 관측 가능성 실무는 특히 마이크로서비스 및 클라우드 네이티브 아키텍처에서 시스템이 특정 방식으로 동작하는 이유를 설명하는 데 도움을 줍니다. 기업은 관측 가능성을 확보하기 위해 고급 모니터링 플랫폼에 의존하는 경우가 많으며, 관측 가능성 플랫폼은 모니터링 전략 수립에도 도움을 줍니다.

궁극적으로 고급 모니터링 플랫폼은 DevOps 팀이 종합적인 문제 탐지 및 해결 기능을 활용할 수 있도록 하여 간소화되고 확장성이 높은 소프트웨어 애플리케이션을 구축하고 원활한 고객 경험을 제공할 수 있도록 합니다.

DevOps 모니터링은 팀과 기업이 사후 대응 중심의 문제 해결 방식에서 벗어나 사전 예방 중심의 접근 방식으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 이는 분산된 클라우드 기반 아키텍처 전반에 걸쳐 지속적인 엔드투엔드 가시성을 제공하며, 장애가 개별적인 명확한 문제보다 서비스 간 미묘한 상호작용에서 발생하는 환경에서 매우 중요한 요소입니다. 

예를 들어 의료 예약 플랫폼에서 환자들이 영상 예약이 시작되지 않는다고 불만을 제기하지만 해당 플랫폼의 영상 세션 서비스에는 큰 다운타임이 없는 상황을 가정해 보겠습니다. 고품질 모니터링 솔루션은 텔레메트리를 활용하여 실패한 예약이 제3자 영상 세션 서비스에서 지연 시간 증가 및 요청 제한 문제가 발생한 시점과 상관관계가 있음을 발견할 수 있으며, 이로 인해 환자용 방 생성이 지연됩니다.

DevOps 관점에서 지속적 모니터링은 협업을 촉진하는 요소입니다. 모든 이해관계자(개발, 운영, 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE), 보안 및 제품 팀)는 하나의 화면에서 제공되는 공통된 단일 정보 소스를 기반으로 작업합니다. 공유된 텔레메트리는 지속적인 피드백 루프를 가능하게 하여 DevOps 팀이 DevOps 수명 주기 전반에서 백로그 결정, 아키텍처 변경 및 프로세스 개선을 수행할 수 있도록 합니다.

DevOps 모니터링은 시프트 레프트 실무도 지원합니다. “시프트 레프트”는 테스트, 문제 해결 및 보안과 같은 핵심 개발 작업을 소프트웨어 개발 수명 주기의 초기 단계로 이동시키는 것을 의미합니다. 코드 결함과 보안 취약점은 배포 단계가 아니라 코딩 단계에서 발견되는 것이 이상적입니다.

모니터링 툴은 데이터를 수집하고 이를 DevOps 파이프라인으로 다시 전달합니다. 실제 운영 환경의 텔레메트리와 사고 패턴을 활용하여 초기 테스트에서 발견되지 않은 문제를 식별할 수 있습니다. 모니터링 훅은 운영 이후의 데이터와 인사이트를 DevOps 팀에 전달하며, 팀은 이를 활용해 향후 반복 개발에서 유사한 결함을 사전에 발견할 수 있는 테스트를 설계할 수 있습니다.

DevOps 모니터링은 서로 구별되지만 연관된 여러 유형의 IT 모니터링을 포함하며, 이를 통해 시스템, 애플리케이션 및 사용자 행동에 대한 완전한 가시성을 제공합니다. 각 유형은 인프라 상태부터 최종 사용자 상호작용까지 소프트웨어 전달 수명 주기의 특정 계층 또는 구성 요소를 계측하는 데 초점을 맞춥니다.

모니터링 유형에는 다음이 포함됩니다.

인프라 모니터링은 애플리케이션을 지원하는 서버, 네트워크, 데이터베이스, 가상 머신(VM), 클라우드 서비스, 운영 체제 및 디스크 스토리지 플랫폼에 중점을 둡니다. 목표는 이러한 리소스에서 텔레메트리를 수집하여 컴퓨팅 네트워크의 백엔드가 예상대로 작동하도록 보장하고 이상 징후가 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 이를 발견하는 것입니다.

인프라 모니터링 툴은 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 처리량, 지연 시간 및 가동 시간과 같은 지표를 수집합니다. 그 다음 해당 정보를 중앙 집중식 모니터링 플랫폼으로 전송하여 DevOps 팀이 데이터를 저장, 분석 및 시각화할 수 있도록 합니다.

네트워크 모니터링 툴은 라우터, 스위치, 방화벽, 로드 밸런서, VM, 컨테이너 및 클라우드 워크로드 간의 데이터 흐름을 추적하여 데이터 전송을 지연시킬 수 있는 연결 문제와 잘못된 구성 상태를 감지합니다. 또한 이러한 정보는 CI/CD 파이프라인과 사고 관리 워크플로에 전달되어 DevOps 팀이 실시간 데이터를 기반으로 자동 경고 및 롤백을 설정할 수 있도록 합니다.

DevOps 실무는 빠른 소프트웨어 릴리스와 높은 신뢰성을 요구하므로 팀은 배포 실패를 초래하기 전에 문제를 발견하고 해결할 수 있는 툴을 갖추어야 합니다. 네트워크 모니터링 툴은 네트워크 관리자가 수동으로 수행해야 하는 작업을 자동화하여 이러한 요구를 충족하는 데 도움을 줍니다.

성숙한 DevOps 환경에서는 네트워크 모니터링이 채팅 툴, 로그 관리 툴, 티켓 시스템 및 온콜 근무 체계와 통합되어 경고가 실제 대응 가능한 사고로 전환됩니다. 동일한 데이터는 DevOps 팀이 사고 이후 검토를 간소화하고 네트워크 텔레메트리를 기반으로 인프라를 조정하고 구성을 업데이트하며 향후 릴리스를 개선하는 데 도움을 줍니다.

애플리케이션 성능 모니터링 툴은 애플리케이션 프레임워크(Java 또는 .NET 등), 운영 체제, 데이터베이스, API, 미들웨어 및 웹 애플리케이션 서버를 포함한 전체 애플리케이션 스택을 모니터링합니다. 이 툴은 애플리케이션이 사용자 요청에 얼마나 빠르고 안정적으로 응답하는지, 그리고 사용자가 필요할 때 애플리케이션이 사용 가능한지를 측정합니다.

애플리케이션 성능 모니터링은 DevOps 팀이 사용자 경험과 같은 상위 수준부터 데이터베이스 및 외부 서비스와 같은 하위 기술 구성 요소까지 전반적인 가시성을 확보할 수 있도록 합니다.

예를 들어 많은 모니터링 툴은 상세한 트랜잭션 추적과 코드 수준 인사이트를 제공하여 느린 데이터베이스 쿼리, 비효율적인 코드 경로 및 실패하는 종속성을 정확히 식별할 수 있도록 합니다.

기존 애플리케이션 모니터링 솔루션은 “에이전트”라고 불리는 소규모 소프트웨어 구성 요소에 의존합니다. 에이전트는 애플리케이션 환경과 지원 인프라 전반에 배포되어 일정 간격(최소 1분 단위까지)으로 성능 및 텔레메트리를 수집합니다. 보다 최신 솔루션은 네트워크 트래픽 분석을 기반으로 애플리케이션 성능 데이터를 수집하는 비침습적 방식의 에이전트리스 모니터링을 사용합니다.

두 경우 모두 애플리케이션 성능 모니터링 툴은 DevOps 팀이 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하고 문제 관리를 자동화하며 시간이 지남에 따라 코드 품질을 개선하는 데 도움을 줍니다.

사용자 경험 모니터링(일반적으로 디지털 경험 모니터링(DEM)이라고도 함)은 실제 사용자가 속도, 안정성 및 사용성 측면에서 사이트나 애플리케이션을 어떻게 경험하는지를 이해하는 것입니다. 이는 웹 브라우저, 모바일 앱, API 및 백엔드 시스템의 데이터를 통합하여 사용자가 어디에서 어려움을 겪고 있으며 그 이유가 무엇인지 보여줍니다.

사용자 경험 모니터링 툴은 페이지 응답 시간, 상호작용 지연, 오류율과 같은 지표를 추적하고, 주요 사용자 여정(예: 회원가입, 체크아웃, 검색)이 성공적으로 수행되는지 평가합니다. 이러한 툴은 일반적으로 브라우저 및 앱에서 수집된 프론트엔드 지표와 백엔드 관측 가능성 데이터를 결합하여, 문제가 있는 사용자 상호작용을 특정 서비스 또는 종속성까지 추적할 수 있도록 합니다.

사용자 경험 모니터링은 실제 사용자 모니터링(RUM)과 합성 모니터링을 포함한 다양한 모니터링 접근 방식을 포함합니다. RUM은 실제 운영 환경에서 실제 사용자 세션의 성능 및 오류 데이터를 수집합니다. 합성 모니터링(합성 트랜잭션 모니터링이라고도 함)은 다양한 위치와 환경에서 사용자 행동을 시뮬레이션하는 스크립트 기반 자동 테스트를 사용합니다.

접근 방식과 관계없이 사용자 모니터링 툴은 DevOps 팀이 애플리케이션 에코시스템 전반의 시스템 성능 추세를 파악할 수 있도록 합니다.

종속 시스템 모니터링은 애플리케이션이 정상적으로 작동하기 위해 의존하는 외부 시스템 및 서비스(예: 결제 게이트웨이, 인증 공급자, 파트너 API)의 가용성, 성능 및 동작을 측정합니다.

종속 시스템 또는 종속성은 애플리케이션 코드베이스 외부에 존재하지만 애플리케이션 기능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 항공사 예약 앱과 결제 플랫폼을 연결하는 API에 문제가 발생하면 앱 자체가 정상적으로 작동하더라도 고객은 항공권을 예약할 수 없습니다.

현대 IT 환경은 매우 분산되어 있기 때문에 많은 사고가 상류 또는 하류 서비스의 장애 및 병목 현상에서 발생합니다. 종속 시스템 모니터링은 DevOps 팀이 “우리 코드 문제” 상황과 “종속성 성능 저하” 상황을 빠르게 구분할 수 있도록 합니다. 

따라서 종속 시스템 모니터링은 DevOps 팀이 사고 대응 속도를 높이고 애플리케이션 신뢰성을 향상시키며 향후 폴백 및 재시도 전략 수립에 도움을 줍니다.

DevOps에서 보안 모니터링은 시스템, 애플리케이션 및 파이프라인에서 보안 취약점과 잘못된 구성을 지속적으로 추적하는 것을 의미합니다. 이는 DevOps 팀이 일회성 보안 점검에서 벗어나 전체 스택에 대한 지속적이고 자동화된 감시로 전환할 수 있도록 합니다.

보안 모니터링 툴은 텔레메트리 모니터링과 취약점 탐지, 액세스 모니터링, 규정 준수 검사와 같은 보안 제어를 결합합니다. 이를 통해 보안 제어를 CI/CD 및 런타임 환경에 통합하여 소프트웨어 수명 주기 전반에서 보안 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다.

모니터링 솔루션과 관측 가능성 솔루션은 서로를 보완하는 경우가 많지만, 기존 모니터링과 관측 가능성 실무의 차이를 이해하는 것이 중요합니다.

기본적으로 모니터링은 사후 대응적이며 관측 가능성은 사전 예방적입니다. 또한 모니터링과 관측 가능성은 데이터 활용 방식, 범위, 깊이, 유연성 및 시각화 기능 측면에서 큰 차이가 있습니다.

모니터링과 관측 가능성은 모두 동일한 유형의 텔레메트리 데이터(지표, 로그, 트레이스)를 사용합니다.

모니터링에서는 팀이 텔레메트리 데이터를 사용하여 시스템에서 무엇이 발생하고 있는지를 파악합니다. 예를 들어 기준값을 설정하거나 핵심 성과 지표(KPIs)(소프트웨어 성능 목표 달성 진행 상황을 나타냄)를 정의하고, 특정 시스템 이벤트에 대응하여 알림 및 작업을 트리거하기 위한 임계값을 설정하며, 텔레메트리 데이터를 시각화하기 위한 대시보드를 구성할 수 있습니다.

팀은 또한 텔레메트리를 활용하여 종속성을 식별하고 문서화하여 각 애플리케이션 구성 요소가 다른 구성 요소, 애플리케이션 및 IT 리소스와 어떻게 상호작용하는지 파악할 수 있습니다.

하지만 모니터링만으로는 문제가 발생하는 이유를 설명할 수 없습니다.

관측 가능성 플랫폼은 텔레메트리 데이터를 사전 대응 방식으로 활용하여 모니터링을 한 단계 확장합니다.

관측 가능성 툴은 표면적인 데이터, CI/CD 파이프라인 데이터 및 과거 데이터를 활용하여 컨텍스트를 제공하고 겉보기에는 관련 없어 보이는 시스템 이벤트를 연관 지어 시스템 상태에 대한 완전한 컨텍스트 기반의 관점을 제공합니다. 상관관계 분석 기능은 개발자가 실시간 및 사후 분석 모두에서 문제의 근본 원인을 식별할 수 있도록 합니다.

관측 가능성을 통해 DevOps 팀은 시스템 이벤트의 “무엇”, “어디서”, “왜”에 대한 심층적인 가시성과 함께 해당 이벤트가 전체 환경 성능에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.

또한 많은 관측 가능성 솔루션은 시스템에서 새롭게 발생하는 텔레메트리 소스(예: 소프트웨어 애플리케이션에 대한 새로운 API 호출)를 자동으로 탐지할 수 있습니다. 오늘날 많은 관측 가능성 플랫폼에는 인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 툴이 포함되어 있어 현대 IT 환경에서 생성되는 방대한 원시 데이터로부터 보다 세밀한 인사이트를 도출할 수 있도록 합니다.

모니터링 툴은 특정 지표와 로그를 사용하여 시스템 오류, 리소스 사용 패턴 및 특정 장애 모드를 감지합니다. 이러한 툴은 팀이 “이미 알고 있는 문제”를 식별하도록 도와주며, 즉 IT 팀이 사전에 예상한 문제만 발견할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어 애플리케이션 성능 모니터링 소프트웨어는 애플리케이션이 온라인 상태인지, 오프라인 상태인지, 또는 지연 문제가 발생하고 있는지를 보여줄 수 있습니다. 

관측 가능성 툴은 네트워크 전반의 다양한 데이터 소스에서 수집한 정보(토폴로지, 구성, 장치 역할, 애플리케이션 종속성 등)를 통해 텔레메트리 데이터를 보강하여 “알지 못했던 문제”를 드러내는 데 도움을 줍니다.

이처럼 향상된 가시성과 심층적인 인사이트는 IT 팀이 네트워크 및 애플리케이션 관리를 보다 탐색적인 방식으로 수행할 수 있도록 합니다. 알려진 장애를 확인하기 위해 대시보드를 지속적으로 모니터링하는 대신, 팀은 관측 가능성 솔루션에 라이브 시스템에 대한 개방형 질문을 하고 반복적으로 시스템 동작을 탐색하여 새로운 장애 유형이나 엣지 케이스를 식별할 수 있습니다.

예를 들어 엔지니어는 관측 가능성 툴에 “배포 Y 이후 서비스 X를 거친 호주 시드니 사용자 중 지연 시간이 5초를 초과한 트레이스를 보여달라”고 요청하여 평균값으로는 드러나지 않는 특정 사용자 그룹의 성능 문제를 발견할 수 있습니다.   

모니터링은 IT 팀이 사전에 정의한 데이터 세트에 의해 제한됩니다. 모니터링 툴은 IT 팀이 인식하도록 설정한 문제만 식별할 수 있기 때문에 동적인 환경을 관리하는 데에는 종종 충분하지 않습니다.

모니터링 툴에만 의존하는 것은 사일로화된 모니터링 데이터에 의존하는 것을 의미하며, 이를 위해 팀은 데이터 상관 관계 및 수동 근본 원인 분석에 추가 리소스를 소비해야 합니다. 수동 프로세스는 문제 해결 속도를 저하시킬 뿐만 아니라 인적 오류 가능성을 높여 결과적으로 서비스 중단과 장애 발생 빈도를 증가시킵니다.

관측 가능성 툴은 하이브리드 및 멀티클라우드 환경과 같은 클라우드 환경, 온프레미스 인프라, 타사 애플리케이션 전반에 걸친 다양한 동적 데이터 소스의 데이터 상호작용을 매핑할 수 있습니다. 이러한 툴은 본질적으로 적응성이 뛰어나 현대 IT 인프라의 문제 해결 요구에 매우 적합합니다.

또한 자동화 및 AIOps 기능을 통해 관측 가능성 플랫폼은 에코시스템과 함께 확장될 수 있어 인프라가 성장함에 따라 효과적으로 관리할 수 있습니다.

모니터링 툴은 IT 담당자가 중앙 위치에서 주요 지표를 볼 수 있도록 대시보드에서 시스템 데이터를 시각화하는 경우가 많습니다. 그러나 시스템 오류의 원인을 설명할 수는 없습니다. 대신 모니터링 툴은 예측 작업과 근본 원인 분석을 인간 작업자에게 맡깁니다.

관측 가능성 툴은 탐색 가능한 맵을 생성하여 DevOps 팀이 전체 코드베이스와 애플리케이션 에코시스템을 완전한 컨텍스트와 상관관계 기반 인사이트로 파악할 수 있도록 합니다. 이 기능을 통해 팀은 시스템 오류를 근본 원인까지 쉽게 추적하고 문제 해결 과정을 간소화할 수 있습니다.

포괄적인 DevOps 모니터링 및 관측 가능성 실무를 도입하면 기업은 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.