dynaTrace (9) 썸네일형 리스트형 데이터 수집 단계부터 수준이 다른 다이나트레이스! 클라우드 네이티브 전환 과정에서 기업의 컴퓨팅 환경의 복잡성이 증가합니다. 이런 이유로 많은 기업이 클라우드 전환을 하는 가운데 관찰 가능성(Observability) 역량 확보의 중요성에 눈을 뜹니다. 온프레미스와 클라우드를 혼합해 사용하는 경우 각 환경에서 발생하는 로그, 메트릭, 트레이스를 한눈에 파악하지 못할 경우 장애나 사고 발생 시 빠르게 대처하기 어렵다는 것에 공감하는 조직이 늘고 있는 것입니다. 관찰 가능성의 핵심은 서비스 간 연관 관계와 데이터 흐름을 종합적으로 추적하기 위해 온프레미스와 클라우드에서 발생하는 각종 데이터 소스를 통합하고 표준화된 방식으로 실시간 분석할 수 있는 체계를 갖추는 것입니다. 이런 복잡을 작업을 간소화하기 위해 다이나트레이스는 OpenPipeline으로 쉽고 .. Red Hat OpenShift 기반 CI/CD 파이프라인의 완성도를 더하는 Dynatrace 기업의 컴퓨팅 환경이 클라우드 네이티브 아키텍처로 진화하고 있습니다. 이에 따라 소프트웨어 개발, 배포, 운영 방식도 자연스럽게 DevOps로 발전하고 있습니다. DevOps는 개발(Development)과 운영(Operations)의 합성어로, 소프트웨어 개발자와 IT 운영팀이 협력하여 소프트웨어를 더 빠르고 안정적으로 배포하는 방법론입니다. DevOps의 핵심은 CI/CD입니다. CI는 ‘Continuous Integration’의 약자로 여러 개발자가 작성한 코드를 자주, 그리고 자동으로 통합하는 프로세스를 말합니다. 그리고 CD는 ‘Continuous Deployment’로 통합된 코드를 자동으로 배포 환경(예: 테스트 서버, 운영 서버 등)에 전달하는 프로세스를 뜻합니다. CI/CD는 개발부터 .. CrowdStrike 문제로 영향을 받는 컴퓨터를 빠르게 찾는 방법 안내 2024년 7월 19일, 사이버 보안 기업 CrowdStrike가 배포한 윈도우 시스템용 엔드포인트 보안 솔루션 업데이트는 예상치 못한 결과를 초래했습니다. CrowdStrike의 엔드포인트 보안 솔루션은 시스템을 보호하는 중요한 역할을 하지만, 이번 업데이트 과정에서 예상치 못한 오류가 발생하여 윈도우 시스템의 핵심 기능과 충돌한 것으로 분석됩니다. 이 문제는 단순한 오류를 넘어 전 세계적으로 수많은 윈도우 시스템에 영향을 미쳤습니다. 특히, 기업 환경에서 널리 사용되는 윈도우 서버에 집중적으로 문제가 발생하여 서비스 중단이라는 심각한 결과를 초래했습니다. 관련해 전 세계 언론에서 항공사, 은행, 공공 기관 등 다양한 산업에서 사용되는 시스템이 마비되면서, 관련 서비스가 중단되는 사태를 보도하였습니다... [환상 듀오: Red Hat & Dynatrace] 하이브리드 멀티 클라우드 환경 자동화의 혁신, 지금 바로 만나보세요! 하이브리드 멀티 클라우드 전략을 수립할 때 기업이 반드시 해결책을 마련해야 하는 과제가 있습니다. 바로 프로덕션 환경에서 발생하는 각종 문제를 얼마나 빨리 파악해 해결할 것인지 구체적인 자동화 기반의 운영 방안을 마련하는 것입니다. 이게 중요한 이유는 DevOps 파이프라인에 따라 애플리케이션 개발, 배포, 운영이 이루어지는 하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 애플리케이션 성능 저하와 장애 발생 문제를 해결하는 것이 어렵기 때문입니다. 2023년 DevOps Automation Pulse 설문조사에 따르면 소프트웨어 엔지니어가 프로덕션 애플리케이션의 문제를 해결하는 데 평균 9시간이 걸립니다. 이는 시간당 화물 예약이 15,000건에 달하는 경쟁이 치열한 시장에서는 매우 긴 시간입니다. 특히, 정지 시간.. 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 Kubernetes 관련 실수 3가지와 Dynatrace를 활용한 해결 방안 이번 포스팅에서는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 관찰 가능성을 확보하는 것이 왜 중요한지? 그 이유를 알아보겠습니다. 쿠버네티스 클러스터는 여러 노드 또는 POD, 서비스, 기타 요소로 구성한 분산 컴퓨팅 환경입니다. 이처럼 복잡한 환경에서 성능을 모니터링하고 리소스 사용, 오류 및 지연 시간을 추적하려면 클러스터 모니터링(Monitoring)에서 한 단계 더 진화한 개념인 관찰 가능성(observability)을 확보해야 합니다. 본론에 들어가기 전에 모니터링과 관찰 가능성의 차이를 간단히 짚어 보겠습니다. 모니터링은 시스템의 현재 상태와 문제를 감지하는 데 중점을 두는 반면, 관찰 가능성은 시스템의 동작을 깊이 있게 이해하고 문제의 근본 원인을 파악하는 데 초점을 맞추는 접근입니다. 쿠버네.. AI 전략 강화의 핵심! Dynatrace를 통한 AI 인프라와 플랫폼 관찰 가능성(Observability) 확보 기업의 AI 투자 속도가 최근 빨라지고 규모가 커지고 있습니다. 모든 길은 AI로 통한다고 해도 과하지 않을 정도입니다. 실제로 요즘 모든 디지털 전환 전략의 중심에 AI가 있습니다. 이런 흐름은 생성형 AI(Generative AI)가 상징하는 초거대 모델이 주류가 되면서 더욱 거세지고 있습니다. 없어서 못사는 AI 컴퓨팅 리소스 수요 증가는 공급 부족으로 이어집니다. 업종과 조직 규모를 떠나 AI가 모두의 관심사가 되면서 AI 모델 훈련과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원의 공급 부족이 이어지고 있습니다. 빅테크 기업과 글로벌 기업, 대기업은 최신 GPU 확보에 열을 올리다 보니 공급이 수요를 따라가지 못하는 상황이 이어지고 있습니다. AI 컴퓨팅 자원 수요 증가에 발맞추어 주요 클라우드 서비스 사업자는 G.. 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.. 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 .. 이전 1 2 다음
