관측 가능성 엔지니어링이란 무엇인가요?

시스템을 관찰할 수 있게 되면 개발자가 외부 아웃풋을 분석하여 소프트웨어 시스템, 인프라 및 네트워킹 구성 요소의 상태를 파악할 수 있습니다. 분산 아키텍처와 수많은 마이크로서비스를 비롯한 기타 상호 의존적인 구성 요소가 있는 오늘날의 복잡한 소프트웨어 환경에서는, 기존 모니터링 툴이 완전한 가시성을 제공하지 못하는 경우가 많습니다.

최신 소프트웨어 시스템과 컴퓨팅 환경에는 분산 추적 기능과 종합적인 지표 및 로깅 기능을 제공하는 풀 스택 관측 가능성 도구가 필요합니다. 관측 가능성 엔지니어링을 통해 관측 가능성 기능을 개발 및 프로덕션 시스템에 적용합니다.

관측 가능성 엔지니어는 관측 가능성 함수를 애플리케이션 코드, 인프라 및 미들웨어 계층에 구축하고 시스템 이벤트 데이터를 모니터링 파이프라인에 통합합니다. 컨테이너, 파드, 서버 및 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 전반에서 시스템 이벤트들의 연관 관계를 보여주는 고급 도구를 사용하여 복잡한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경에서 종단 간 추적이 이루어지게 합니다.

관측 가능성 엔지니어링은 팀이 모니터링 및 원격 측정 데이터를 분석하고, 응답성이 뛰어난 알림 메커니즘을 만들고, 보다 섬세한 데이터 시각화 및 대시보드를 확보하는 데 도움이 됩니다. 또한 원점 회귀 관측 가능성 전략을 지원합니다. 이를 통해 개발자는 개발 수명 주기 초기에 관측 가능성 기능을 실행하여 시스템 문제를 미리 감지하고 근본 원인을 이해하며 가장 효과적인 문제 해결 방안이 무엇인지 판단할 수 있습니다.

관측 가능성 엔지니어링을 개발 및 네트워크 관리 관행에 통합하면 보안이 철저하고 가용성이 높은 고성능 앱과 서비스를 제공하도록 도와주는 관측 가능 시스템을 더 많이 만들 수 있습니다.

관측 가능성은 복잡한 시스템의 외부 아웃풋, 특히 원격 측정에 대한 이해만으로 시스템의 내부 상태나 조건을 파악할 수 있는 능력을 의미합니다.

관찰 가능한 시스템에서 IT 팀은 시스템 성능을 더 쉽게 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어 조직의 애플리케이션, 온프레미스 데이터 센터, 클라우드 환경 등 기술 스택 전반에서 데이터의 흐름과 병목 현상이 생길 수 있는 위치를 정확하게 파악합니다. 이렇게 인사이트를 얻으면 문제를 더 빠르게 파악해서 해결하고, 전반적으로 더 강력하고 탄력적인 시스템을 만들 수 있습니다.

관측 가능성의 핵심은 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 것입니다. 그러나 사전 정의된 지표와 사후 대응적인 문제 해결에 중점을 둔 기존의 모니터링 방식과 달리, 관측 가능성은 사전 예방적 접근 방식을 취합니다.

관측 가능성 툴은 광범위한 데이터 소스의 데이터 수집에 의존하여 심층 분석을 수행하고 문제 해결을 가속화합니다. 다양한 네트워크 구성 요소(컨테이너, 파드, 마이크로서비스 등)에서 원격 측정 및 기타 데이터를 수집하여 개발 팀이 구성 요소의 상태와 성능, 이 구성 요소가 속한 더 큰 시스템의 상태를 전체적으로 볼 수 있게 합니다.

원격 측정은 관측 가능성의 '세 가지 핵심 요소'인 로그, 지표, 추적으로 구성됩니다.

로그는 네트워크와 소프트웨어 시스템 안에서 일어나는 일에 대해 발생 상황과 시기, 네트워크 내 위치 등을 상세하게 기록한 정보입니다.

지표는 시스템 성능과 리소스 사용량을 수치로 평가한 것입니다. 지연 시간, 패킷 손실, 대역폭 가용성, 디바이스 CPU 사용량 등 특정 데이터 유형과 핵심 성능 지표(KPI)를 캡처하여 시스템 상황에 대한 높은 수준의 개요를 제공합니다.

추적: 네트워크를 통한 모든 사용자 요청의 여정에 대한 엔드투엔드 기록입니다. 추적은 여러 장치와 복잡한 시스템을 통과하는 데이터 패킷의 경로와 동작에 대한 인사이트를 제공한다는 점에서 분산 환경을 이해하는 데 필수적입니다.

모니터링 툴과 달리 관측 가능성 플랫폼은 원격 측정을 선제적 방식으로 사용합니다. DevOps 팀과 사이트 안정성 엔지니어(SRE)는 관측 가능성 도구를 사용하여 원격 측정의 상관 관계를 실시간으로 파악하고, 시스템 상태를 맥락과 함께 완전하게 바라봅니다. 그래서 시스템의 각 요소와 이들의 관련성을 더 잘 이해할 수 있습니다.

종속성을 포함한 IT 환경에 대한 포괄적인 뷰를 제공함으로써, 관측 가능성 솔루션은 팀에게 시스템 이벤트의 '무엇', '어디서', '왜'와 해당 이벤트가 전체 환경의 성능에 미칠 수 있는 영향을 보여줄 수 있습니다. 또한 시스템에서 나타날 수 있는 새로운 원격 분석 소스(예: 소프트웨어 애플리케이션에 대한 새로운 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 자동으로 검색할 수도 있습니다.

소프트웨어 엔지니어와 DevOps 팀이 애플리케이션 계측, 디버깅 프로세스 및 문제 해결을 구현하는 방식은 원격 측정 및 데이터 상관관계 기능에 따라 결정되는 경우가 많습니다. 이러한 도구를 사용하면 IT 팀이 문제를 커지기 전에 감지하고 해결할 수 있어서 연결이 원활해지고, 가동 중지 시간이 최소화되며, 사용자 경험이 최적화됩니다.

게다가 개발자가 향후 관측 가능성 관행에 통합할 수 있는 피드백까지 제공해서 관측 가능성 엔지니어링에 필수적인 요소이기도 합니다.

관측 가능성 엔지니어링의 성공을 위한 중요 원칙:

애플리케이션 코드베이스 전체에 임베딩 로깅, 지표 및 추적 기능을 삽입하면 엔지니어링 팀이 주요 수집 지점에서 중요한 데이터를 확보하기 좋습니다.

구조화된 로깅 형식(예: JSON)을 사용하면 로그 관리가 간소화되고, 로그 검색과 구문 분석이 수월해 집니다. 또한 각 마이크로서비스와 타사 통합을 계측하여 수신 및 발신 데이터 요청에 대한 추적을 수집하면, IT 환경 전반에 걸쳐 완전한 가시성을 확보하여 개발자가 문제를 더 빨리 찾고 해결할 수 있습니다.

컴퓨팅 환경에서 각 데이터 요청의 경로 전체를 시각화하는 분산 추적 도구는 문제가 발생했을 때 IT 팀이 이를 신속하게 해결하는 데 도움이 됩니다.

개발자는 여러 서비스를 통과할 때 고유 식별자를 사용하여 요청을 추적하고, 시스템 운영에 대해 완전한 엔드 투 엔드 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들면 에코시스템 엣지(예: API 게이트웨이)에서 들어오는 모든 데이터 요청에 고유한 추적 ID를 할당하고 요청 여정의 세그먼트마다 스팬 ID를 적용할 수 있습니다.

SLO는 특정 기간을 정하고 서비스에 대해 합의한 성과 목표입니다. 이러한 솔루션은 기업이 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하도록 돕습니다. 여기서 SLA는 서비스 제공자와 고객 간의 계약으로, 제공되는 서비스와 사용자가 기대하는 성능 수준을 정의합니다.  

실제 사용자 경험을 나타내는 명확하고 정량화 가능한 지표를 설정하고, 시스템 안정성 및 성능에 대해 달성 가능한 목표를 설정하는 것은 관측 가능성 엔지니어링의 필수 요소입니다. 이 프로세스를 거치면 엔지니어가 언제든 적절한 관측 가능성 데이터를 다루고 문제를 정확하게 감지해서 해결하는 데 도움이 됩니다.

관측 가능성 엔지니어링은 단순히 개발 수명 주기에서 관측 가능성을 원점 회귀하는 것이 아닙니다. 또한 관측 가능성 중심 개발을 촉진해서, 관측 가능성 관행이 개발자의 일상 워크플로에 결합되고 엔지니어가 코드를 생성하고 관리하는 방식을 주도하게 하는 것이 중요합니다.

기본적인 원격 측정 데이터와 상관 관계 도구 외에 관측 가능성 엔지니어링에 중요한 요소:

관측 가능성 엔지니어링에는 IT 환경에 대한 가시성을 강화하는 관행과 도구들이 있습니다. 개발자는 이를 통해 다음과 같이 정교한 엔지니어링 기술을 구현할 수 있습니다.

관측 가능성 엔지니어링은 팀이 기술 지표(예: 지연 시간)를 주요 사업 성과(예: 고객 만족도 또는 수익 창출)로 연결하도록 도와줍니다. 이러한 접근 방식을 통해 IT 담당자는 기술적 문제가 비즈니스에 미치는 영향을 평가하고, 수정할 사항들의 우선순위를 정하고, 기술적 우선순위를 조직의 목표에 맞게 조율할 수 있습니다.

예를 들어 관측 가능성 데이터를 분석한 결과 지연 시간이 길수록 전환율이 낮은 것이 확인된다면 지연 시간 문제를 해결해서 전환율을 높일 수 있습니다.

OpenTelemetry는 애플리케이션, 시스템, 장치 계측을 위한 소프트웨어 개발 키트(SDK), 벤더 중립적인 API, 기타 툴이 제공되는 오픈 소스 관측 가능성 프레임워크입니다. 이것은 프로그래밍 언어, 인프라, 런타임 환경에 관계없이 텔레메트리 데이터를 수집하는 방식을 단순화하며, 개발자가 어떤 관측 가능성 백엔드에서도 표준화된 텔레메트리 데이터를 생성, 수집 및 내보낼 수 있도록 합니다.

관측 가능성 엔지니어는 OTel을 사용해서 다양한 앱, 시스템 및 사용 사례에서 원격 측정 데이터를 일관되게 수집하고 데이터 통합 및 관측 가능성 관행을 간소화하며 IT 환경의 미래에 대비할 수 있습니다.

지속적인 검증을 통해 관측 가능성 검사를 CI/CD 파이프라인에 직접 임베딩하면 프로덕션에 도달하기 전에 문제를 식별할 수 있습니다. 앱 개발의 빌드 및 배포 단계에서 자동화된 모니터링, 로깅, 알림 기능을 사용하면 성능 문제를 즉시 감지할 수 있습니다. 이러한 프로세스를 도입하면 배포 안정성을 최적화하고 피드백 주기를 가속화해서 더 우수한 소프트웨어 릴리스를 더 빠르게 내놓을 수 있습니다.

기업은 AI 기반 알고리즘을 사용하여 방대한 관측 가능성 데이터를 선별하고, 기존 도구로는 포착할 수 없는 새로운 시스템 문제를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 LSTM(장단기 기억) 네트워크에서 머신 러닝(ML) 기술을 사용하면 네트워크가 시계열 데이터 및 자연어와 같이 차례대로 데이터를 더 잘 모델링하고 학습할 수 있습니다.

LSTM에 원격 측정을 훈련시키면 정상적인 시스템 동작을 식별하고 앞으로의 시스템 상태를 예측할 수 있습니다. 실제 데이터가 예측을 크게 벗어나면 잠재적인 보안 위반, 네트워크 오류 또는 시스템 성능 저하에 대한 경고를 보냅니다.

카오스 엔지니어링은 개발자가 프로덕션 또는 프리 프로덕션 환경에서 고의로 장애를 일으켜 시스템에 미치는 영향을 파악하는 프로세스입니다. 통합 가시성 엔지니어는 네트워크 장애, 서버 충돌 또는 트래픽 급증과 같은 중단 상황을 시뮬레이션하여 시스템의 취약점을 파악할 수 있습니다. 또한 방어 태세와 사고 대응 전략을 개선하고 시스템이 예기치 않은 이벤트에도 견딜 수 있게 합니다.

• 이상 징후 감지 및 문제 해결 개선. 관측 가능성 엔지니어링은 팀이 비정상적인 활동을 신속하게 발견하여 문제를 더 빠르고 철저하게 해결 및 디버깅하도록 지원합니다.

• 평균 수리 시간(MTTR) 단축. 관측 가능성 엔지니어링을 통해 개발팀은 문제를 신속하게 감지하고 해결하여 MTTR을 크게 줄일 수 있습니다.

• 데이터 기반 의사 결정. 관측 가능성 도구는 실행 가능한 인사이트를 제공해서 팀이 시스템 아키텍처, 리소스 관리 및 성능 튜닝에 대해 더 현명한 결정을 내리도록 지원합니다.

• 사용자 경험 개선. 관측 가능성 엔지니어링은 개발자가 기능 업그레이드와 최적화 기회를 사전에 식별하여 사용자가 소프트웨어 및 네트워크와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.  

• 지속적인 개선. DevOps 팀은 관측 가능성 엔지니어링을 통해 프로덕션 환경에서 코드가 어떻게 작동하는지 전체적으로 심도있게 파악합니다. 이를 통해 버그 식별 속도를 높이고 지속적인 개선을 촉진할 수 있습니다.