관측성 vs 모니터링: 차이점이 무엇일까요?

비디오 스트리밍 서비스에서 인기 음악 아티스트가 출연하는 자정 콘서트를 라이브 스트리밍하기로 결정했는데, 사용자가 이를 시청하기 위해 자정에 로그온하면 버퍼링 문제가 발생한다고 상상해 보세요. 해당 아티스트의 열성 팬 일부는 문제가 나아지기를 기대하며 계속 기다릴 수도 있습니다. 하지만 일반 팬들은 스트리밍을 포기할 수 있고, 더 나쁘게는 좌절한 열성 팬들이 스트리밍뿐만 아니라 스트리밍 서비스 자체도 떠날 수 있습니다.

오늘날의 기술 소비자는 초고속 속도, 초고속 가동 시간, 원활한 상호 작용을 기대합니다. 대규모 콘서트 중 버퍼링 문제와 같은 부정적인 사용자 경험은 고객 이탈을 증가시킬 수 있으므로 IT 팀은 근본 원인을 신속하게 식별하고 시스템 문제를 해결할 수 있는 기능이 필요합니다.

이것이 바로 모니터링 및 관측 가능성 툴이 현대 IT 운영(ITOps) 에 없어서는 안 될 요소인 이유입니다. 이러한 툴이 어떻게 이러한 시나리오를 해결할 뿐만 아니라 예방할 수 있는지 살펴보겠습니다.

라이브 스트림의 버퍼링 문제를 해결하기 위해 운영팀은 모니터링 툴을 사용하여 서버 그룹이 로드 임계값을 초과했을 때 알림을 받을 수 있습니다. 그런 다음 팀은 사용 가능한 서버에 트래픽을 재분배하여 서버 부하를 재조정할 수 있습니다.

모니터링 알림에 의해 트리거된 관측 가능성 플랫폼은 주요 지표(예: 비트 전송률 조정)를 분석하고 분산 추적을 사용하여 비디오 요청을 추적하고 버퍼링이 시작되는 위치를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 이 툴은 버퍼링 문제가 성능 저하로 인한 CDN(콘텐츠 전송 네트워크) 노드에서 비롯된 것으로 확인되면 IT 담당자에게 CDN 구성을 최적화하고 디바이스 호환성을 개선할 수 있는 옵션을 제공할 수 있습니다.

실제로 주요 관측 가능성 툴은 유사한 네트워크 이벤트에 대한 과거 모니터링 데이터를 분석하여 콘서트가 특정 지역의 CDN 노드에 과부하를 일으킬 것을 예측할 수 있습니다. 이 툴을 사용하면 IT 직원이 CDN을 사전에 재구성하여 사용자에게 버퍼링 문제가 발생하기 전에 느린 노드를 해결할 수 있습니다.

요컨대, 모니터링과 관측 가능성은 기업에게 시스템 문제를 진단하는 상호 보완적인 접근 방식을 제공합니다. 모니터링은 문제가 발생했을 때 팀에게 알려주는 반면, 관측 가능성은 무슨 일이 일어나고 있는지, 왜 그런 일이 일어나고 있는지, 어떻게 해결할 수 있는지 알려줍니다. 이를 함께 사용하면 IT 팀이 원활한 고객 경험을 보장하는 데 필요한 포괄적인 문제 감지 및 해결 능력을 사용할 수 있습니다.

관측 가능성과 모니터링의 차이점을 더 잘 이해하기 위해 각각의 작동 방식, 유사점과 차이점, 소프트웨어 개발 및 네트워크 관리에서 수행하는 역할을 살펴보겠습니다.

관측 가능성은 아웃풋을 기반으로 복잡한 시스템의 내부 상태를 이해하는 능력입니다. 시스템을 관찰할 수 있는 경우, IT 팀은 시스템에서 생성되는 데이터를 살펴봄으로써 성능 문제의 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 별도의 테스트나 코딩이 필요하지 않습니다.

'관측 가능성'이라는 용어는 동적 시스템의 자동 제어(예를 들어 유량 제어 시스템의 피드백을 기반으로 파이프를 통한 물의 흐름 조절)와 관련된 공학 이론인 제어 이론에서 유래했습니다. 또 다른 예로 현대 차량을 들 수 있습니다. 자동차 진단 시스템은 정비사가 자동차를 분해하지 않고도 시동이 걸리지 않는 이유를 파악할 수 있도록 관측 가능성을 제공하는 경우가 많습니다.

ITOps 및 클라우드 컴퓨팅에서 관측 가능성은 애플리케이션과 애플리케이션이 실행되는 하드웨어 및 네트워크의 성능 데이터를 꾸준히 수집하고 상호 연관시키는 소프트웨어 툴이 필요합니다.

관측 가능성 솔루션(예: OpenTelemetry)은 시스템의 아웃풋 데이터를 분석하여 시스템의 상황을 평가하고 실행 가능 인사이트를 제공하여 문제를 해결할 수 있습니다. 그런 다음 팀은 데이터를 사용하여 앱과 네트워크를 모니터링, 문제 해결 및 디버깅할 수 있습니다.

관찰 가능한 시스템이란 DevOps 팀이 상황에 맞는 데이터와 상호 종속성을 포함하여 전체 IT 환경을 볼 수 있는 시스템을 말합니다. 그 결과는 어떨까요? 팀이 사전에 문제를 감지하고, 문제를 더 빨리 해결하고, 고객 경험을 최적화하고, 서비스 수준 계약(SLA)을 충족할 수 있도록 하는 IT 아키텍처입니다.

모니터링은 미리 정의된 지표 및 로그 집합을 기반으로 IT 시스템에서 집계된 데이터를 수집하고 분석하여 시스템 상황을 평가합니다. DevOps에서 모니터링은 애플리케이션 상황을 측정하여 알려진 장애를 감지하고 다운타임을 방지합니다. 예를 들어, IT 팀은 모니터링 툴 내에서 앱의 디스크 사용량이 100%에 가까워지면 팀원에게 경고하는 규칙을 만들 수 있습니다.

모니터링이 진정한 가치를 발휘하는 곳은 장기적인 추세를 분석할 때입니다. 모니터링 툴은 팀에게 앱의 작동 방식과 시간이 지남에 따라 앱이 어떻게 사용되는지 모두 보여줄 수 있습니다. 하지만 모니터링에는 한계가 있습니다.

효과적인 모니터링을 위해서는 팀에서 추적할 지표와 로그를 알아야 합니다. 팀이 문제를 예측하지 못하면 모니터링 툴이 주요 프로덕션 장애 및 기타 문제를 놓칠 수 있습니다. 모니터링을 하려면 IT 직원이 사일로화된 모니터링 툴에서 데이터를 수동으로 상호 연관시켜야 하므로 근본 원인 분석이 더 복잡하고 시간이 많이 소요되며 개발자의 능력이 제한됩니다. 

"관측 가능성"과 "애플리케이션 성능 모니터링"이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 그러나 관측 가능성을 애플리케이션 성능 모니터링의 진화로 보는 것이 더 정확합니다.

애플리케이션 성능 모니터링은 IT 팀이 애플리케이션이 성능 표준 및 사용자 기대치를 충족하는지 여부를 판단하는 데 도움이 되는 툴 및 프로세스를 말합니다. 모니터링 툴은 일반적으로 네트워크 인프라 상태 및 성능, 애플리케이션 종속성, 비즈니스 트랜잭션 및 사용자 경험을 추적합니다. 이러한 시스템은 성능 문제를 신속하게 식별, 격리, 해결하는 것을 목표로 합니다.

APM은 20년 넘게 표준 관행으로 자리 잡았지만, 애자일 개발, DevOps, 마이크로서비스, 다양한 프로그래밍 언어, 서버리스 그리고 기타 클라우드 네이티브 기술의 사용이 증가함에 따라, 팀은 매우 복잡한 환경을 보다 빠르고 포괄적으로 모니터링하고 평가할 수 있는 방법이 필요해졌습니다. 이전 세대의 애플리케이션 인프라를 위해 설계된 APM 툴들은 더 이상 전체 애플리케이션 환경의 상태와 가용성에 대해 빠르고 자동화된 컨텍스트 기반 가시성을 제공할 수 없게 되었습니다. 오늘날 새로운 소프트웨어는 수많은 작은 구성 요소로 매우 빠르게 배포되기 때문에 기존 APM 툴이 이를 따라잡기 어렵습니다.

관측 가능성을 실현하세요. 관측 가능성은 애플리케이션 성능 모니터링 툴의 데이터 수집 방법을 기반으로 구축되어 클라우드 네이티브 애플리케이션 및 서비스 배포의 분산되고 동적인 특성을 더 잘 해결할 수 있습니다. 관측 가능성 솔루션은 로깅 및 모니터링에 대한 전체적인 접근 방식을 취하여 팀이 서비스가 상호 작용하는 방식(예: 종속성 맵)과 전체 아키텍처에 맞는 방식을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

모니터링과 관측 가능성의 차이는 발생할 것으로 예상되는 문제를 파악하는 것과 발생할 수 있는 문제를 예측하는 방법의 차이일 때가 많습니다. 기본적으로 모니터링은 사후 대응적이며 관측 가능성은 사전 예방적입니다. 하지만 두 가지 모두 관측 가능성의 세 가지 핵심 요소로 알려진 동일한 유형의 원격 측정 데이터를 사용합니다.

세 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.

• 로그: 네트워크 및 소프트웨어 시스템 내에서 일어나는 일에 대한 기록입니다. 로그는 발생한 상황, 발생 시기, 네트워크 내 위치 등에 대한 상세한 정보를 제공합니다.

• 지표: 시스템 성능과 리소스 사용에 대한 수치적 평가입니다. 지표는 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 디바이스와 시스템을 통과하는 데이터 패킷의 경로와 동작에 대한 인사이트를 제공하므로 분산 시스템을 이해하는 데 필수적입니다.

모니터링에서 팀은 이 원격 분석 데이터를 사용하여 임계값 및 벤치마크를 정의하고 미리 구성된 대시보드 및 알림을 만듭니다. 또한 원격 분석을 사용하여 종속성을 식별하고 문서화할 수 있으며, 이를 통해 각 앱 구성 요소가 다른 구성 요소, 애플리케이션 및 IT 리소스와 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

관측 가능성 플랫폼은 모니터링을 한 단계 더 발전시킵니다. 관측 가능성 플랫폼도 원격 측정을 사용하지만 사전 예방적인 방식으로 사용합니다.

DevOps, 사이트 안정성 엔지니어(SRE), 운영팀 및 IT 직원은 관측 가능성 툴을 사용하여 실시간으로 원격 분석을 상호 연관시키고 시스템 상황에 대한 완전한 상황별 보기를 얻습니다. 이를 통해 팀은 시스템의 각 요소와 여러 요소가 서로 어떻게 관련되어 있는지 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 API 호출)를 자동으로 검색할 수도 있습니다.

이러한 기능은 DevOps 팀이 애플리케이션 계측, 디버깅 프로세스 및 문제 해결을 구현하는 방법을 결정하는 경우가 많습니다. 많은 관측 가능성 솔루션은 또한 머신 러닝(ML)과 AIOps 기능을 포함하여, 현대 IT 환경이 생성하는 방대한 원시 데이터에서 인사이트를 도출하고 심각도에 따라 문제를 분류하는 데 도움을 줍니다.

모니터링과 관측 가능성은 모두 네트워크 및 애플리케이션 관리에 필수적입니다. 하지만 몇 가지 주요 측면에서 차이가 있습니다.

모니터링은 시간 경과에 따른 시스템 성능을 추적하고 KPI를 사용하여 성능 문제를 예측하고 IT 팀에 실시간으로 데이터 편차를 알립니다. 주로 시스템 문제를 찾아내고 비정상적인 시스템 이벤트를 이해관계자에게 알리는 데 중점을 둡니다. 따라서 모니터링은 워크로드가 예측 가능한 정적이고 잘 알려진 네트워크에 가장 적합합니다.

관측 가능성은 네트워크의 모든 장치와 구성 요소에서 분산 추적 기능을 포함한 원격 측정 데이터를 사용하여 전체 네트워크 성능을 보다 명확하고 완벽하게 파악할 수 있습니다. 관측 가능성 툴은 복잡하고 동적인 IT 환경에서 실시간 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다. 느리거나 고장난 네트워크 구성 요소를 식별하고 선제적인 수정을 위한 알림을 제공하여 팀이 모니터링 대상과 문제를 선제적으로 해결하는 방법을 이해할 수 있도록 도와줍니다.

모니터링 툴은 특정 지표와 로그를 사용하여 시스템 오류, 리소스 사용 패턴 및 특정 장애 모드를 감지합니다. 이는 팀이 “알고 있는 알려진 문제(known knowns)”를 식별하도록 도와주며, 이는 IT 팀이 이미 예상한 문제만 찾아낼 수 있음을 의미합니다. 예를 들어 애플리케이션 성능 모니터링 소프트웨어는 애플리케이션이 온라인 상태인지, 오프라인 상태인지 또는 지연 문제가 발생하고 있는지 여부를 표시할 수 있습니다.  

모니터링은 시스템이 제대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 되는 중요한 프로세스이지만 모니터링 툴은 심층적인 장애 감지 및 사고 대응에 필요한 컨텍스트를 제공할 수 없습니다.

관측 가능성은 팀이 전체 아키텍처를 시각화하고, 디바이스 구성을 저장하고, 네트워크 전반의 다양한 데이터 소스를 통합하고, 원활한 데이터 분석을 가능하게 하는 데 도움이 됩니다. 관측 가능성 툴은 네트워크 환경(예: 토폴로지, 장치 역할, 애플리케이션 종속성)에 대한 추가 정보를 원격 측정 데이터에 더하고, 네트워크 데이터를 상호 연관시켜 “알려지지 않은 알려지지 않은 문제(unknown unknowns)”를 밝혀냅니다.

향상된 가시성과 심층적인 인사이트를 통해 IT 팀은 네트워크 및 애플리케이션 관리에 선제적으로 대응하고 보다 탐색적인 접근 방식을 취할 수 있습니다.

모니터링 시스템은 사용량 추세와 성능에 대한 데이터를 수집하고 이 데이터를 사용하여 어떤 일이 일어나고 있는지 파악합니다. 하지만 문제가 되는 이벤트가 발생하는 이유를 반드시 설명할 수는 없습니다.

관측 가능성 툴은 표면 수준 데이터, CI/CD 파이프라인 데이터, 그리고 과거 데이터를 활용해 컨텍스트를 제공하고, 겉보기에는 관련 없어 보이는 시스템 이벤트들을 연관시킵니다. 상관관계 기능은 개발자가 실시간과 사후 모두 문제의 근본 원인을 정확하게 식별하는 데 도움을 줍니다.

모니터링은 IT 팀이 설정한 사전 정의된 데이터 세트에 의해 제한됩니다. 프로그래밍된 것 이외의 문제를 식별할 수 없기 때문에 모니터링 툴은 동적 환경을 관리하기에 충분하지 않은 경우가 많습니다.

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 프로세스로 인해 문제 해결 속도가 느려지고 서비스 중단 및 중단이 발생할 가능성이 높아집니다.

관측 가능성 툴은 클라우드 환경(예: 하이브리드 및 멀티클라우드 환경), 온프레미스 인프라, 타사 애플리케이션 등 다양한 동적 데이터 소스 간의 데이터 상호 작용을 매핑할 수 있습니다. 본질적으로 적응력이 뛰어나 현대 IT 인프라의 문제 해결 요구 사항에 매우 적합합니다.

관측 가능성 플랫폼은 자동화 및 AIOps 기능을 통해 에코시스템과 함께 확장될 수 있으므로 팀은 확장 시 인프라를 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.

그러나 관측 가능성 툴을 사용하면 시스템 오류와 근본 원인을 포함하는 탐색 가능한 맵을 만들어 근본 원인 분석 워크플로를 자동화하고 IT 팀의 문제 해결 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

모니터링과 관측 가능성은 함께 작동하여 IT 시스템 관리, 네트워크 연결 최적화, 아키텍처 확장성 극대화를 위한 포괄적인 프레임워크를 만듭니다.

모니터링 툴은 원격 분석 데이터 및 기타 주요 지표를 추적하고 팀에게 성능 편차를 알려줌으로써 관측 가능성의 기반을 구축합니다. 예를 들어 애플리케이션이 설정된 응답 시간 임계값을 초과하는 경우 모니터링 솔루션에서 경고를 생성합니다.

그런 다음 관측 가능성 툴은 원격 분석 데이터 및 데이터 상관 관계(예: 최근 배포)를 분석하여 컨텍스트 정보를 추가하고 데이터 계층을 통합하여 경고 이유를 확인합니다. 앱과 다른 서비스의 상호 작용을 추적하여 데이터베이스 버그 또는 네트워크 정체로 인해 앱이 느리게 실행되고 있는지 여부를 식별합니다.

관측 가능성에서 얻은 인사이트는 모니터링 역량을 개선하는 데에도 도움을 주어, 지속적인 개선을 위한 피드백 루프를 만듭니다. 관측 가능성 툴이 데이터 패턴의 변화를 감지하면, 모니터링 경고를 새 패턴에 맞게 업데이트하여 모니터링과 관측 가능성 툴이 긴밀히 연동되도록 할 수 있습니다.

또한 관측 가능성 툴은 인공 지능(AI)과 ML을 사용하여 모니터링 데이터의 잠재력을 극대화합니다. AI 기반 관측 가능성 기능은 예측 분석을 사용하여 병목 현상이나 장애를 예측할 수 있습니다(예: 메모리 사용량 추세를 사용하여 서버 고갈을 예측하는 방식). 또한 관측 가능성 툴은 ML 알고리즘을 사용하여 중요한 알림과 노이즈를 구분하여 알림 방식을 세분화할 수 있습니다.

예를 들어 일시적이지만 예상된 CPU 사용량 급증이 있을 경우, 관측 가능성 솔루션은 모니터링 툴에서 생성된 경고를 억제할 수 있습니다. 하지만 예상치 못한 지속적인 CPU 사용량 급증이 발생하면, 관측 가능성 솔루션은 해당 경고가 즉시 관련 IT 담당자에게 전달되도록 도울 수 있습니다.

모니터링 및 관측 가능성은 애플리케이션 성능 관리(APM) 및 ITOps 관행을 최적화하는 데 필수적이고 상호 보완적인 툴 역할을 합니다. 이 두 툴은 다양한 사용 사례에서 사전 예방적이고 사후 대응적인 문제 해결 방식을 지원하며, 비즈니스가 사용자에게 빠르고 고가용성의 IT 서비스를 제공할 수 있도록 보장하는 데 도움을 줍니다.