'모니터링 vs. 관찰 가능성' 여러분의 선택은?

 기업의 컴퓨팅 환경이 바뀌면 새로운 개념들이 등장합니다. 이번 포스팅에서는 하이브리드 멀티 클라우드 전환과 함께 등장한 개념인 옵저버빌리티(Observability)에 대해 알아볼까 합니다. 옵저버빌리티의 사전적 의미는 ‘관찰할 수 있음, 식별 가능성’입니다. IT 운영에 맞게 해석하면 통합 가시성 정도로 풀어 설명할 수 있습니다.

 

전통적인 모니터링과 옵저버빌리티의 차이는?

 

옵저버빌리티가 유행어가 되기 전 IT 운영자들의 머릿속에는 한 가지 의문이 들었습니다. 늘 하는 모니터링 작업과 무슨 차이일까? 언뜻 보면 차이가 없어 보이지만 상세히 비교해 보면 모니터링과 옵저버빌리티는 많이 다르다는 것을 알 수 있습니다.

모니터링과 옵저버빌리티는 목표와 접근 방식이 많이 다릅니다. 모니터링은 시스템 또는 애플리케이션에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 성능 저하, 오류 및 다운타임과 같은 문제를 감지하고 진단하는 일련의 절차입니다. 여기에는 시스템의 상태와 성능을 추적하기 위해 특정 메트릭, 임계값 및 경고를 설정하고 이를 초과하는 이벤트에 대응하는 것이 포함됩니다.

 

반면에 옵저버빌리티는 복잡한 컴퓨팅 환경을 이해하고 관리하기 위한 보다 포괄적이고 총체적인 접근 방식입니다. 여기에는 메트릭, 로깅, 추적, 이벤트 등 광범위한 데이터를 수집하고 분석하여 시스템이 어떻게 작동하고 환경과 어떻게 상호 작용하는지에 대한 통찰력을 얻는 것이 포함됩니다.

 

옵저버빌리티의 목표는 하이브리드 멀티 클라우드처럼 복잡한 환경에 대한 심층적인 이해와 문제 해결을 가능하게 하고 문제를 신속하게 감지하고 해결할 수 있도록 하는 것입니다.

 

좀 더 자세히 비교해 볼까요? 모니터링은 특정 메트릭과 이벤트에 초점을 맞추는 반면 옵저버빌리티는 시스템 동작에 대한 전체적인 이해를 얻는 데 중점을 둡니다. 모니터링은 일반적으로 사전 정의된 메트릭 및 데이터 소스 집합을 기반으로 합니다. 이와 달리 옵저버빌리티는 다양한 데이터 형식과 소스를 처리할 수 있는 보다 유연한 데이터 수집 및 분석 도구가 필요합니다.

 

모니터링에는 특정 이벤트나 조건을 감지하고 이에 대응하기 위한 데이터 분석이 포함되지만, 옵저버빌리티에는 시스템의 작동 방식을 이해하고 패턴과 추세를 파악하기 위한 보다 복잡한 분석이 포함됩니다. 모니터링은 일반적으로 특정 조건이 충족될 때 경고 또는 알림을 생성합니다. 그러나 옵저버빌리티는 문제 해결, 최적화 및 기타 목적에 사용할 수 있는 보다 포괄적인 통찰력을 담은 데이터를 생성합니다.

 

용도가 따로 있다?

 

흔히 모니터링 도구하면 온프레미스와 하이브리드 클라우드가 떠오릅니다. 그리고 옵저버빌리티하면 클라우드와 오픈 소스가 떠오르죠. 이는 반은 맞고 반은 틀립니다. 모니터링 도구와 옵저버빌리티 플랫폼의 몇 년 전만 해도 각자의 영역이 있었습니다. 다음 그림을 보시죠. 운영자의 눈에 도구가 늘어 난다는 것은? 봐야 할 대시보드만 늘어 나는 피로감을 줍니다. 열심히 모니터링을 하는 이유는 서비스 지연이나 장애를 가능한 빨리 해결하기 위해서죠. 하지만 모니터링 자체가 복잡해 지면 빠른 문제 탐지와 해결이라는 목표에서 멀어지게 됩니다.

다행이 최근 자동화와 인공 지능 기술이 빠르게 운영 도구에 통합이 되면서 복잡성의 문제가 해결되고 있습니다. 이 흐름을 주도하는 것은 옵저버빌리티 플랫폼입니다.

 

옵저버빌리티 플랫폼은 자동화 및 인공 지능(AI) 기술을 사용하여 관리자에게 실행 가능한 운영 통찰력을 제공합니다. 옵저버빌리티 플랫폼은 이상 징후 및 기타 문제를 실시간 자동 감지하고 특정 조건이 충족되면 관리자에게 경고를 보냅니다. 이러한 알림은 문제의 심각도와 관리자의 기본 설정에 따라 사용자 지정할 수 있으며, 사용자나 비즈니스에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

옵저버빌리티 플랫폼은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴과 추세를 식별하고 시스템 동작에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 수작업으로 감지하기 어려운 문제를 식별하고, 데이터와 시스템 동작을 기반으로 조치를 위한 권장 사항을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 옵저버빌리티 플랫폼은 자동으로 근본 원인(root cause) 분석을 수행하여 서비스 종속성, 네트워크 지연 시간 또는 인프라 문제와 같은 문제의 근본 원인을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 관리자는 문제를 신속하게 식별 및 해결하고 향후 문제 재발을 방지할 수 있습니다.

실행 가능한 통찰력!

 

차세대 모니터링이 되었건 옵저버빌리티가 되었건 목표는 같습니다. 실행 가능한 통찰력(Actionable Insight)을 제공하는 것입니다. IT 운영을 위한 실행 가능한 통찰력은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 시스템 성능을 최적화하고 사용자 경험을 개선하며 다운타임을 줄이기 위한 조치를 취하는 것을 뜻합니다. 이게 가능하려면? 결국 답은 자동화와 인공 지능을 단일 플랫폼에 통합해야 합니다. 다음 포스팅에서는 하이브리드 멀티 클라우드 운영의 핵심으로 부상하고 있는 Dynatrace의 소프트웨어 인텔리전스 플랫폼을 통해 옵저버빌리티의 핵심을 상세히 알아보겠습니다.

 

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 락플레이스는 2005년에 출범하여 대한민국 리눅스의 역사와 성장을 함께 해온 19년차 오픈소스&클라우드 전문 기업으로 국내 최다 엔지니어, 국내 최고 기술력, 국내외 유수기업 컨설팅의 풍부한 경험과 탄탄한 기술력으로 고객의 성공적인 오픈소스 플랫폼 구축과 응용 프로그램 전체 범위의 서비스를 제공하고 있습니다. 락플레이스는 레드햇코리아로부터 Elite Business Associate/Advanced Business Parter/채널 어워드 한국 탑 파트너/FY15 champion 등을 수상한 파트너이며, Microsoft의 Microsoft Cloud Solution Partner(CSP)로서 함께하고 있습니다.