SRE 관측 가능성이란 무엇인가요?

소프트웨어 계측을 사용하여 컴퓨팅 환경(인프라 및 애플리케이션 포함) 전반에서 데이터를 수집 및 분석함으로써 IT 팀은 시간이 지남에 따라 아키텍처 및 사이트 안정성을 더 잘 이해하고, 유지하고, 개선할 수 있습니다.

SRE 관측 가능성은 모든 관측 가능성 전략의 중요한 구성 요소 역할을 하는 표준 시스템 모니터링을 넘어서지만, 최신 컴퓨팅 네트워크를 최적화하는 데 필요한 포괄적인 가시성을 제공할 수 없습니다.

예를 들어, 기존 모니터링 툴은 시스템 상태를 시각화하고 IT 담당자에게 오작동을 경고하는 대시보드를 제공할 수 있습니다. 그러나 오늘날의 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경은 다양한 마이크로서비스, 엣지 서버, Docker 컨테이너 및 서버리스 기능에 의존하며 점점 더 분산되고 있습니다.

이러한 네트워크는 매우 동적이며 네트워크 서비스를 관리하기 위해 사람의 개입이 제한되기 때문에 기존 모니터링 시스템은 간단한 모니터링 작업에도 충분하지 않은 경우가 많습니다.

관측 가능성의 목표는 사이트 안정성 엔지니어가 안전하고 확장가능한 가용성이 높은 사이트 및 서비스를 유지하는 데 필요한 실행 가능 데이터를 제공하는 것입니다. 시스템을 관찰할 수 있는 경우 엔지니어는 내부 활동을 쉽게 볼 수 있고 사이트 안정성에 부정적인 영향을 줄 수 있는 문제와 취약점을 더 잘 해결할 수 있습니다. SRE 관측 가능성은 또한 엔지니어가 네트워크 성능을 최적화하고 네트워크 서비스 전반에 걸쳐 지속적인 개선 사례를 구현하는 데 도움이 됩니다.

SRE는 소프트웨어 엔지니어링 관행으로, DevOps와 전통적인 IT 운영(ITOps)을 통합하여 고객 문제를 해결하고, ITOps 작업을 자동화하며, 소프트웨어 배포 속도를 높이고, IT 위험을 최소화합니다. 주요 프로세스를 지속적으로 자동화하여 복원력을 달성하는 데 중점을 둡니다.

전통적으로 SRE는 로그 분석, 성능 조정, 패치 적용, 운영 환경 테스트, 인시던트 관리 및 사후 평가와 같은 수동 IT 운영 및 시스템 관리 프로세스로 구성됩니다. 그러나 최신 SRE는 이러한 작업을 자동화하여 시간을 절약하고, 인적 오류를 줄이며, 개발 팀과 운영 팀 간의 협업을 간소화합니다.

SRE 툴은 카오스 엔지니어링이라는 프로세스를 사용하여 시스템 결함을 자동으로 검색하며, 사이트 신뢰성 엔지니어는 프로덕션 및 사전 프로덕션 환경에서 의도적으로 장애를 일으킵니다. 이 프로세스를 통해 팀은 실패가 소프트웨어 시스템에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해하고 향후 오류를 완화하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다.

또한 SRE는 필수 비즈니스 기능에 필요한 리소스 요구 사항을 결정하고, 해당 비즈니스 기능을 확장하고, 개발자가 새로운 애플리케이션과 기능을 만들 수 있도록 지원하는 프로세스인 용량 계획의 우선순위를 지정합니다. SRE 팀은 확립된 핵심 성과 지표(KPI)를 사용하여 업데이트제공과 신기능 구현을 평가할 수 있습니다.

관측 가능성은 현대 소프트웨어 시스템과 클라우드 컴퓨팅 환경의 가용성, 성능 및 보안을 유지하는 데 필수적인 역할을 합니다.

'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.

관측 가능성은 최신 분산 애플리케이션에 관한 심층적인 가시성을 제공하여 자동화된 실시간 문제 식별 및 해결을 지원합니다. 관측 가능한 시스템이 많을수록 IT 팀은 추가 테스트나 코딩 없이도 성능 문제의 근본 원인을 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다.

관찰 가능한 시스템을 구축하고 유지 관리하려면 앱과 앱이 실행되는 하드웨어 및 네트워크에서 발생하는 성능 데이터의 지속적인 스트림을 집계, 연관 및 분석할 수 있는 소프트웨어 툴이 필요합니다. 그러면 IT 팀은 데이터를 사용하여 모든 네트워크 구성 요소에 대해 모니터링, 문제 해결 및 디버깅을 수행할 수 있으므로 기업은 고객 경험을 최적화하고 서비스 수준 계약 (SLA)을 충족할 수 있습니다.

관측 가능성은 종종 애플리케이션 성능 모니터링(APM) 및 네트워크 성능 관리 (NPM)와 혼동됩니다. 그러나 관측 가능성 툴은 APM 및 NPM 데이터 수집 방법의 자연스러운 진화를 나타내며, 분산 네트워크와 클라우드 네이티브 애플리케이션 배포에 더 적합합니다.

관측 가능성을 달성하려면 조직은 다음을 포함한 원격 측정 데이터를 수집해야 합니다.

지표는 특정 시간 간격에 따른 시스템 상황과 성능(예: 서버 또는 API)을 나타내는 원시, 파생 또는 집계된 정량적 측정값입니다. 지표는 조직이 SRE 모니터링 및 데이터 분석 사례를 위한 견고한 기반을 구축하여 엔지니어가 데이터 패턴을 식별하고 시스템 문제를 예측할 수 있도록 지원합니다.

SRE의 일반적인 지표에는 CPU 사용량, 메모리 사용량, 요청 지연 시간, 오류율 및 네트워크 대역폭이 포함되며, 각각은 시스템 상태에 대한 스냅샷을 제공하고 팀이 잠재적인 문제가 확대되기 전에 해결하는 데 도움이 됩니다.

로그는 이벤트에 대한 상세하고 타임스탬프가 지정된 텍스트 기록이며, 일반적으로 일반 텍스트, 바이너리 또는 구조화된 형식으로 기록됩니다. 로그는 시스템 문제를 이해하고 진단하려는 엔지니어에게 시작점을 제공하는 경우가 많습니다.

SRE 관측 가능성 툴 내의 로깅 기능은 다양한 데이터(오류 메시지, 시작 및 종료 프로세스, 구성 변경 포함)를 수집, 저장, 분석 및 상호 연관시킵니다. 이를 통해 SRE 팀은 이벤트를 시간별 및 맥락별로 이해할 수 있으므로 문제의 근본 원인을 추적하고 해결 워크플로를 배포할 수 있습니다.

HTTP 요청 및 데이터베이스 쿼리와 같은 추적은 시작부터 완료까지 데이터 요청의 라이프사이클에 대한 포괄적인 뷰를 제공합니다. 추적은 컴퓨팅 네트워크를 통한 요청의 여정을 나타내며, 서로 다른 구성 요소와 서비스 간의 상호 작용(예: 종속성)을 캡처합니다.

추적, 즉 분산 추적은 요청이 목적지에 도달하기 전에 여러 서비스를 통과할 수 있는 마이크로서비스 아키텍처에서 유용합니다.

SRE 관측 가능성 툴은 문제가 발생하면 자동으로 알림을 전송하여 엔지니어가 문제를 즉시 해결하고 최종 사용자의 가동 중단을 최소화할 수 있도록 합니다.

SRE 관측 가능성 솔루션은 기업이 거의 실시간으로 성능 원격 분석을 수집하고 처리할 수 있도록 지원하여 SRE 팀에게 시스템 오류와 그 발생 원인에 대한 데이터 기반 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트를 통해 조직은 사이트 개발 및 유지 관리 시 엔지니어의 인지 부하를 줄여 소규모의 여러 부서로 구성된 자율적인 팀이 서비스를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다.

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 SRE 통합 솔루션의 통합은 기업이 사이트 신뢰성 엔지니어링에 접근하는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. AIOps 접근 방식을 통해 SRE 팀은 고급 툴과 알고리즘을 관측 가능성 관행에 통합하여 관측 가능성 툴의 데이터 세트를 분석하여 패턴을 식별하고, 중단을 예측하고, 솔루션을 권장할 수 있습니다.

SRE는 수동 작업과 스크립팅에만 집중하는 대신 AI 시스템의 트레이너 및 전략가가 되어 AI가 패턴을 인식하고, 노이즈를 필터링하고, 비용이 많이 드는 오류를 방지하도록 가르칠 수 있습니다. 이러한 변화는 SRE 기능을 작업 지향적인 역할에서 지능형 자동화 시스템 관리에 중점을 둔 전략적 분야로 격상시킬 것입니다.

예를 들어, SRE 관측 가능성 툴은 AI 기술을 사용하여 해결 프로세스에서 인간의 의사 결정을 에뮬레이션하고 자동화할 수 있습니다. AI 기반 관측 가능성 기능은 들어오는 데이터를 지속적으로 모니터링 및 분석하여 설정된 임계값을 초과하는 활동을 찾고 문제를 해결하기 위해 일련의 수정 작업(예: 수정 스크립트)을 수행할 수 있습니다.

소프트웨어가 문제를 해결할 수 없는 경우에만 SRE 팀의 문제 관리 플랫폼에 자세한 지원 티켓을 자동으로 생성하여 SRE 직원이 관측 가능성 플랫폼이 처리할 수 없는 문제만 처리하도록 합니다.

AI 기반 관측 가능성 툴은 대규모 언어 모델(LLM)의 고급 텍스트 처리 기능을 사용하여 SRE 관측 가능성 플랫폼에서 데이터 인사이트를 간소화할 수도 있습니다. LLM은 복잡한 분산 시스템의 원격 측정 데이터와 매우 유사한 대량의 반복적인 텍스트 데이터에서 패턴을 인식하는 데 탁월합니다. 오늘날의 LLM은 인간의 언어 구문과 의미를 사용하여 정보와 인사이트를 반환하도록 교육되거나 프롬프트 엔지니어링 프로토콜에 의해 구동될 수 있습니다.

고급 LLM은 SRE 팀이 자연어로 쿼리를 작성하고 탐색할 수 있도록 지원하여 복잡한 쿼리 언어에서 벗어나 모든 기술 수준의 IT 직원이 복잡한 데이터를 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 합니다.

또한 SRE 관측 가능성 툴은 단순히 상관관계를 식별하는 것이 아니라 변수 간의 인과 관계를 명확히 하고 모델링하는 인과 AI 기능의 이점을 제공합니다. 기존 AI 기술(예: ML)은 예측을 위해 통계적 상관관계에 의존하는 경우가 많습니다. 대신 인과적 AI는 상관관계를 생성하는 기본 메커니즘을 찾아 SRE 관측 가능성을 개선하고 보다 표적화된 의사 결정을 지원합니다.

인과적 AI는 SRE 팀이 사이트와 네트워크 구성 요소 간의 관계와 상호 의존성을 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기능은 시스템 문제의 '시기 및 위치'뿐만 아니라 '이유'까지도 명확히 밝혀 사이트 안정성을 높입니다.

SRE 관측 가능성에는 다음과 같은 기능을 지원하는 고급 관측 가능성 툴을 사용해야 하는 경우가 많습니다.

관측 가능성 툴을 통해 SRE 팀은 지표, 로깅 및 분산 추적 기능을 사용하여 사용자에게 영향을 미치기 전에 시스템 문제를 감지하고 수정할 수 있습니다. 관측 가능성 솔루션은 네트워크 전반에서 데이터를 모니터링 및 집계하여 시스템 동작에 대한 명확한 가시성을 제공하고 엔지니어가 근본 원인 분석을 신속하게 수행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 사전 예방적이고 전사적인 SRE 관행을 장려하고 기업이 네트워크 가용성을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 

상황에 맞는 집계 데이터를 사용하는 관측 가능성 솔루션은 인시던트가 감지되었을 때 SRE 팀과 대기 중인 엔지니어가 문제 해결 프로세스를 신속하게 시작하고 시스템 상태에 대한 인사이트를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이러한 솔루션을 통해 신속한 진단과 해결을 수행할 수 있으며, 기업이 사이트 안정성과 SLA 준수를 유지할 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정은 SRE의 기본입니다. 관측 가능성 플랫폼은 팀이 시스템 아키텍처, 용량 계획 및 운영 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 모든 정보를 제공하여 경험적 증거를 기반으로 변경이 이루어지도록 합니다. 또한 팀은 원격 측정 데이터를 사용하여 시스템 성능을 지속적으로 조정하여 안정성을 극대화할 수 있습니다.

SRE 이니셔티브는 사용자 만족도가 시스템 안정성을 만들고 유지하는 데 중요한 역할을 하기 때문에 광범위한 비즈니스 목표와 불가분의 관계에 있습니다. SRE 관측 가능성 솔루션은 기업이 서비스 수준 목표(SLO)를 설정하도록 지원하여 사용자 만족도를 측정할 수 있는 툴을 제공합니다.

SLO는 CPU 및 메모리 사용량과 같은 간접적인 지표와 달리 사용자 경험에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 일반적으로 관측 가능성 툴은 사용자 만족도를 구체적으로 평가(예: 제품 구매 시 사용자가 직면하는 문제 파악)하도록 맞춤화할 수 있습니다. SLO 기반 전략은 데이터 기반의 토론을 유도하여 기업이 언제 안정성에 집중하고 언제 새로운 기능을 추구해야 하는지 파악할 수 있도록 도와줍니다.

SRE 관측 가능성은 조직이 다음을 포함한 비즈니스 부문 전반의 다양한 사용 사례에 대해 사이트 안정성과 가동 시간을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

전자상거래 플랫폼의 경우 SRE 관측 가능성은 원활한 사용자 경험과 거래 안정성을 구축하는 데 도움이 됩니다. 팀은 웹사이트 성능, 트랜잭션 처리 및 사용자 참여 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 또한 관측 가능성 툴을 사용하여 속도 저하 또는 중단을 식별하여 소매업체가 장바구니 포기를 방지하고 사이트 엔지니어가 서버 로드를 최적화하고 쇼핑 성수기에 리소스를 확장할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

SRE 관측 가능성을 통해 기업은 패키지 배송 시간, 배송량 및 재고 수준을 모니터링하여 배송 지연 및 재고 부족과 같은 문제를 신속하게 감지할 수 있습니다. SRE 관측 가능성 툴은 또한 서비스 수준 지표(SLI)를 추적할 수 있으며, 이는 제공 성공률과 같은 다양한 서비스와 관련된 시스템 동작의 정량적 측정값입니다.

SRE 관측 가능성은 금융 기관이 전신 송금, ATM 인출 및 온라인 결제와 같은 중요한 거래를 모니터링할 수 있습니다. 또한 SRE 툴은 은행이 디지털 금융 서비스에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 사이트와 시스템을 자동으로 확장할 수 있도록 지원합니다.

SRE 관측 가능성을 통해 의료 서비스 제공자는 환자 데이터를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 병원의 SRE 팀은 활력 징후를 추적하는 시스템을 구현하여 의사와 간호사가 의료 응급 상황 발생 시 신속하게 개입할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한 관측 가능성 툴은 병원의 인프라를 모니터링하여 직원이 최고 품질의 환자 치료를 제공하는 데 방해가 될 수 있는 성능 문제를 식별할 수 있습니다.