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모니터링

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생성형 AI를 품은 하이퍼모달 AI 기술로 IT 운영 자동화의 새로운 지평을 열다 기술이 발전하면서 IT 운영 자동화의 범위와 성능도 점점 향상되고 있습니다. 특히 생성형 AI(Generative AI) 기술이 이 분야에 미치는 영향은 무시할 수 없습니다. 범위 확대 일반적인 AI 기술과는 다르게 생성형 AI는 기존에 알려지지 않은 패턴까지도 인식하고 학습이 가능합니다. 이런 능력 덕분에 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여 잠재적인 보안 위협을 탐지하거나, 시스템 성능 데이터를 분석하여 장애를 예측하는 등 IT 운영에서 수행되는 다양한 작업을 더욱 체계적으로 자동화할 수 있습니다. 정확성 향상 생성형 AI는 데이터의 불완전성이나 잡음에도 불구하고 높은 정확성으로 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스의 오류 로그를 분석하여 정확한 원인을 파악하거나, 성능 저하의 근본적인 원..
MySQL의 식지 않는 인기 비결 어떤 관계형 데이터베이스를 사용 중인가요? 아마 MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2 중 하나를 쓰는 경우가 대부분일 것입니다. 시장 점유율 상위 5대 관계형 데이터베이스 중 유일하게 오픈 소스가 있습니다. 바로 MySQL입니다. 오픈 소스로 당당하게 상용 솔루션과 경쟁하는 MySQL의 인기 비결은 무엇일까요? 한 줄로 요약하자면 비용 부담이 적고, 성능이 우수하며, 강력한 보안과 상용 못지않은 기능 그리고 락플레이스와 같은 오픈 소스 전문 기업을 통한 안정적인 기술 지원을 받을 수 있기 때문입니다. 기술 기업들의 One PICK! MySQL은 다양한 업종에서 활용되고 있습니다. AI 기술을 활용해 잠재 고객을 탐색하는 서비스를 제공하는 Enlyft는 MySQL..
하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 MySQL을 사용 중이라면? Dynatrace를 활용한 MySQL 모니터링을 추천합니다! MySQL은 유연성, 성능, 사용 편의성으로 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스입니다. MySQL은 웹 애플리케이션의 백엔드 데이터베이스, 온라인 트랜잭션 처리(OLTP), 비즈니스 인텔리전스, 로그 및 이벤트 데이터 저장 등 다양한 용도로 쓰입니다. MySQL은 온프레미스 및 하이브리드 클라우드 환경 모두에서 제 몫을 톡톡히 하고 있죠. 멀티 클라우드 환경에서 쓰기도 편합니다. Amazon RDS for MySQL, Google Cloud SQL for MySQL 또는 Azure Database for MySQL과 같은 클라우드 기반 MySQL 인스턴스를 자유롭게 선택할 수 있습니다. 관리자에게 주어진 선택지 MySQL을 모니터링하고 성능을 관리하는 것은 매우 중요합니다. 관련해 요즘 커지는 ..
'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 애플리케..