옵저버빌리티(Observability)란?

옵저버빌리티는 생성되는 데이터로 시스템의 성능을 이해하는 것으로, 엔지니어가 시스템 동작을 신속하게 분석하고 선제적으로 조치를 취하여 성능과 안정성을 높일 수 있도록 지원하는 관행입니다. 옵저버빌리티는 오랫동안 사용되어 온 ‘모니터링’을 한 단계 높은 수준으로 끌어올려 시스템에 대한 중요한 인사이트를 제공합니다.

옵저버빌리티 플랫폼은 한 곳에서 데이터를 수집, 저장, 분석 및 시각화할 수 있는 방법을 제공합니다. 메트릭, 이벤트, 로그 및 트레이스가 이러한 데이터에 포함되며, 이를 통해 소프트웨어 시스템의 모든 운영 데이터를 실시간으로 연결해 볼 수 있습니다. 또한 옵저버빌리티 플랫폼은 엔지니어가 중요한 질문을 던져 애플리케이션과 인프라를 자세히 살펴볼 수 있는 유연성을 제공합니다. 엔지니어는 시스템 동작에 대한 심층적인 인사이트와 보다 정확한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있게 되어 시스템 성능과 안정성이 크게 향상됩니다.

옵저버빌리티의 핵심 요소

시스템의 동작에 대한 인사이트는 옵저버빌리티 플랫폼이 제공하는 네 가지 기본 데이터 유형에서 기인합니다. 옵저버빌리티의 각 요소는 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 고유한 값을 제공합니다.

• 메트릭은 특정 순간에 측정되는 항목의 숫자 값입니다. 메트릭에는 기본적으로 타임 스탬프, 값 및 이름이 있어야 합니다. 메트릭은 많은 특정 정보를 수집 및 저장하여 분석에 맞게 쉽게 조작할 수 있도록 합니다.
• 이벤트는 시간과 값 외에 많은 매개 변수를 사용하여 정의할 수 있는 보다 풍부한 데이터 유형입니다. 이벤트와 이벤트가 캡처하는 데이터를 정의하는 방법은 시스템에 대해 무엇을 알고자 하느냐에 따라 달라집니다.
• 로그는 일반적으로 운영 및 작업의 진행 과정에서 소프트웨어가 수행하는 작업을 기록하여 더욱 심층적인 정보를 제공합니다. 임계값이 초과해 이벤트가 트리거될 수 있는 경우, 해당 임계값에 도달하기까지 실행된 소프트웨어 작업이 로그에 기록될 수 있습니다. 이러한 기록을 다양한 방법으로 검색하고 구문 분석하면 시스템에 대한 중요한 정보를 표출시킬 수 있습니다. 로그에는 정형 데이터와 비정형 데이터가 모두 포함될 수 있습니다. 로그 데이터를 분석하는 인공 지능(AI) 툴은 시스템 엔지니어가 시스템 동작을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 진화하고 있습니다.
• 트레이스는 여러 다른 작업 간의 연관성을 추적합니다. 조직의 인프라에 속해 있든, 전혀 다른 도메인에 연결되어 있든, 서로 다른 시스템이나 하위 시스템들이 상호 작용하는 방식을 파악할 수 있도록 합니다.

이러한 옵저버빌리티의 핵심 요소들 외에도 사용자 환경, 메타데이터, 정형/비정형 콘텐츠 등 여러 데이터를 통해 시스템의 동작을 파악할 수 있습니다.

옵저버빌리티의 핵심 요소에 대해 자세히 알아보십시오. 

옵저버빌리티의 작동 원리

각 옵저버빌리티 툴의 장점을 최대한 활용하는 방법을 이해하고 나면, 시스템 엔지니어는 멀티 클라우드 환경의 다양한 엔드포인트와 서비스로부터 어떻게 데이터를 수집할지 정의할 수 있습니다. 옵저버빌리티 플랫폼은 수집된 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 필요한 분석 및 시각화를 제공합니다.

엔드포인트에는 데이터센터, 사물 인터넷(IoT) 엣지 하드웨어, 소프트웨어 및 컨테이너, 오픈소스 툴, 마이크로서비스 등의 클라우드 인프라 구성 요소가 포함될 수 있습니다. 옵저버빌리티 플랫폼은 전체 서비스, 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소에서 어떤 일이 일어나고 있는지를 파악하여 문제를 해결하고 시스템을 선제적 및 효율적으로 최적화할 수 있도록 지원합니다.

현대의 디지털 비즈니스에 옵저버빌리티가 중요한 이유

프라이빗, 퍼블릭, 하이브리드 클라우드 인프라, 쿠버네티스 클러스터에서 실행되는 IoT, 오픈소스, 클라우드 네이티브 마이크로서비스 등 엔터프라이즈 인프라는 엣지에서 데이터센터까지 점점 더 복잡해지고 있습니다. 프로덕트 팀은 분산된 엔지니어들의 전문 지식과 구성 요소를 활용해 더욱 빠르고 효율적으로 솔루션을 개발 및 배포할 수 있습니다. 빠듯한 IT 예산으로 시스템을 모니터링하고 이러한 시스템에서 생성되는 데이터를 효과적으로 이해하는 것은 쉽지 않은 일입니다.

오늘날의 기업들은 데브옵스 팀, 연속 배포, 애자일 개발을 활용하기 때문에, 전체 소프트웨어 배포 프로세스는 그 어느 때보다 빠르게 진행되고 있습니다. 개발 속도와 출시 일정이 빨라지면 문제가 발생할 때 이를 감지하기가 더 어려워집니다.

옵저버빌리티는 팀이 보다 효율적으로 운영하고, 시스템을 더 빠르게 최적화하며, 문제를 더 빨리 해결할 수 있도록 지원하는 새로운 인사이트를 제공합니다. 그리고 이 모든 것은 조직의 수익에 영향을 미칩니다.

조직 내에 옵저버빌리티를 구현하기 위한 비즈니스 사례는 명확히 존재합니다. 2024 옵저버빌리티 전망 보고서를 위한 설문조사에서, 46%의 응답자들은 옵저버빌리티가 시스템의 업타임과 안정성을 향상해준다고 답했습니다. 또한 58%는 옵저버빌리티에 대한 투자를 통해 연간 최소 500만 달러 이상의 가치를 얻고 있다고 답했습니다. 여러 수치를 조합해 본 결과, 옵저버빌리티에 대한 투자 수익률(ROI)의 평균값은 4배(295%)였습니다. 간단히 말해, 1달러를 투자하고 4달러의 가치를 얻는다는 의미입니다. 이러한 맥락에서 포괄적인 옵저버빌리티 전략의 핵심 구성 요소인 비즈니스 애플리케이션 모니터링의 역할을 이해하는 것이 중요합니다.

현대의 시스템들은 쿠버네티스 클러스터와 클라우드 인프라에서 실행되는 복잡한 오픈소스 마이크로서비스로 구성됩니다. 이러한 서비스들은 그 어느 때보다 빠르게 개발 및 배포되고 있습니다. 

옵저버빌리티 vs. 모니터링: 무엇이 다를까요?

옵저버빌리티와 모니터링은 다릅니다. 이 두 가지의 차이점을 이해하는 것은 ‘전통적인 모니터링’ 시스템의 허점을 이해하는 것부터 시작됩니다.

전통적인 모니터링이 기존 인프라에 적절한 정보를 제공했다면, 옵저버빌리티는 모니터링을 한 차원 높은 수준으로 끌어올려 IT 및 데브옵스 팀이 효율적으로 복잡한 시스템을 관리, 제공 및 최적화하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

모니터링

모니터링은 무엇이 잘못될 수 있는지 안다고 가정하고, 시스템의 여러 측면을 모니터링하여 네트워크 대역폭 한도 도달 같은 잠재적인 문제에 대한 알림을 제공합니다. 이는 보통 대시보드를 미리 구성하고 제한된 접점에서 데이터를 수집하며 잠재적인 성능 문제에 대한 알림을 받는 것을 의미합니다. 그러나 더 복잡한 시스템에서는 어떤 문제가 발생할지 예측하기가 어렵습니다. 예를 들어 클라우드 네이티브 환경은 동적이고 복잡합니다. 소프트웨어 릴리스가 가속화됨에 따라 개발 운영에는 새로운 미지수가 도입됩니다.

옵저버빌리티

옵저버빌리티 기능은 환경과 소프트웨어를 완전하게 계측하여 다양한 방식으로 분석할 수 있는 풍부한 데이터를 제공합니다. 이러한 데이터는 사전에 예측할 수 없는 데이터인 경우가 많습니다. 옵저버빌리티 데이터는 메트릭, 이벤트, 로그 및 트레이스에서 얻어지지만, 메타데이터, 사용자의 행동, 네트워크 토폴로지, 매핑 등의 정보가 포함될 수 있고 코드 수준의 세부 정보에 액세스도 가능합니다.

IT 및 데브옵스 팀은 풍부한 데이터와 지능형 옵저버빌리티 플랫폼을 통해 기존 방식을 넘어 문제의 원인을 유연하게 조사하고 탐구할 수 있습니다. 

옵저버빌리티와 모니터링

분명히 말하자면, 옵저버빌리티가 있다고 모니터링이 필요하지 않은 것은 아닙니다. 모니터링은 옵저버빌리티를 달성하는 데 사용되는 기법 중 하나가 되었습니다. 

이렇게 생각할 수 있습니다. 옵저버빌리티(명사)는 복잡한 시스템을 얼마나 잘 이해할 수 있는지에 대한 접근 방식입니다. 모니터링(동사)은 이 접근 방식을 돕기 위해 취하는 조치입니다.

기존 모니터링의 문제점

기존 모니터링에서는 ‘알고 있는 알려지지 않은 문제’만 추적할 수 있습니다. 이는 마이크로서비스와 분산 시스템이 존재하는 복잡한 세상에서는 도움이 되지 않습니다. 기존 모니터링은 사전에 물어본 사항만 추적합니다. (예: 애플리케이션의 처리량은 얼마나 되지?", "컴퓨팅 용량은 어떤 상태지?", "특정 오류 한도를 초과하면 알림을 보내줘.")

옵저버빌리티가 해결책입니다.

옵저버빌리티는 이전에 생각지도 못했던 패턴, 즉 알고 있지 않은 알려지지 않은 문제를 이해할 수 있는 유연성을 제공합니다. 무언가 잘못되었다는 것을 아는 것 뿐만 아니라 그 이유를 이해할 수 있는 역량을 지원합니다.

옵저버빌리티의 모범 사례는 어떤 요소들로 구성될까요?

현대의 시스템에서 옵저버빌리티는 메트릭, 이벤트, 로그, 트레이스, 이 네 가지 기본 요소로 구성됩니다. 그러나 이것만으로는 더 나은 소프트웨어 시스템을 구축하고 운영하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 없습니다. 다음은 옵저버빌리티를 활용할 수 있는 주요 영역입니다.

개방형 계측

개방형 계측은 특정 공급업체에 종속되지 않고 공급업체의 엔터티가 생성하는 텔레메트리 데이터를 수집하는 것을 의미합니다. 개방형 계측은 소프트웨어 애플리케이션에서 데이터의 흐름을 추적하고 측정하기 위해 코드(에이전트)를 사용합니다. 오픈소스나 텔레메트리 데이터 소스는 공급업체에 종속되지 않는 OpenTelemetry와 Prometheus 같은 옵저버빌리티 프레임워크를 예로 들 수 있습니다.

AIOps 툴

현대의 인프라를 상시 사용할 수 있게 만들려면 더 신속하게 인시던트에 대응해야 합니다. AIOps 솔루션은 머신 러닝(ML) 모델을 사용해 인시던트 데이터의 상호 연관, 집계 및 우선순위 지정 같은 IT 운영 프로세스를 자동화합니다. 이러한 툴은 허위 알림을 제거하고 문제를 선제적으로 감지하며 평균 해결 시간(MTTR)을 가속화하는 데 도움이 됩니다.

옵저버빌리티 툴의 이점

고객 경험 향상

옵저버빌리티 툴은 디지털 기업의 복잡성이 증가하더라도 엔지니어와 개발자가 더 나은 고객 경험을 구축할 수 있도록 지원합니다.

옵저버빌리티는 다음을 가능하게 합니다.

• 모든 유형의 텔레메트리 데이터를 수집, 탐색, 알림 및 상호 연결

• 사용자 행동 이해

• 사용자를 만족시키는 더 나은 디지털 경험 제공

• 구매 전환, 고객 유지 및 브랜드 충성도 향상

다운타임 및 MTTR 개선

옵저버빌리티는 또한 보다 쉽게 운영 효율성을 높이고 혁신과 성장을 촉진할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 팀은 옵저버빌리티 플랫폼을 사용해 발생한 중요한 인시던트를 이해하고 재발을 미연에 방지할 수 있습니다.

팀 효율성과 혁신 향상

새 빌드가 출시되면, 팀은 애플리케이션 성능을 확인한 다음 오류율이 급증하거나 애플리케이션 지연 시간이 증가하는 이유를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 어떤 특정 노드에 문제가 있는지 확인할 수 있습니다.

그 밖에도 수많은 혜택이 있지만, 고객들이 말하는 주요 혜택은 다음과 같습니다.

• 운영 데이터에 대한 단일 데이터 소스 확보
• 입증된 업타임과 성능 
• 디지털 비즈니스 성능의 변화를 실시간으로 확인
• 팀 간 협업을 향상하여 문제를 보다 빠르게 해결
• 혁신의 문화 조성
• 운영 효율성을 높여 대규모로 고품질 소프트웨어를 구축하고 출시 시간 단축
• 데이터에 기반해 보다 효과적으로 비즈니스 결정을 하고 투자 최적화를 위한 세부 정보 확보

옵저버빌리티의 도전 과제

패러다임의 전환은 아니지만, 옵저버빌리티는 기존 IT 솔루션의 틀에서 벗어나는 사고가 필요하며, 조직에 도전과제를 안겨줄 수 있습니다.

모니터링이라는 기존 틀에서 벗어나는 사고

하드웨어 및 소프트웨어 제품과 서비스를 제공하려면, 비즈니스 개발자가 제공하길 원하는 고객 경험과 이를 지원하는 모든 시스템에 대해 신중하게 생각할 필요가 있습니다. 사업부에서 IT 및 데브옵스 팀에 이르기까지, 조직은 복잡한 인프라에 대한 인사이트를 확보하는 방법을 제고해야 합니다. 이는 전통적인 모니터링을 뛰어넘는 전략을 개발하고 모든 곳에 옵저버빌리티를 통합해야 한다는 것을 의미합니다.

데이터의 재설계

데이터가 고립되어 있거나 단순 구조로 되어 있는 경우, 고객 행동, 메타데이터, 기타 비정형 데이터 같은 새로운 소스를 고려하여 데이터를 다시 생각해야 할 수 있습니다. 또한 멀티 클라우드 배포를 통해 클라우드 인스턴스와 컨테이너가 몇 초 만에 시작되고 종료될 수 있므로 데이터는 매우 복잡하고 다양하며 빠르게 스트리밍될 수 있습니다.

계측 설계

여러 곳에 분산되어 있는 데브옵스 팀은 소프트웨어를 더 빠르게 제공할 수 있습니다. 그러나 적절하고 필요한 계측을 설계해야 하며, 이를 위해서는 옵저버빌리티에 필요한 올바른 텔레메트리 데이터를 제공할 수 있도록 추가적인 설계 작업이 필요합니다.

기업들이 옵저버빌리티를 도입하는 이유

2024 옵저버빌리티 전망 설문 조사에 참여한 1,700명의 응답자 중 약 41%가 옵저버빌리티의 필요성이 커지는 주요 전략 또는 추세로 보안, 거버넌스, 위험 및 규정 준수에 대한 관심 증가를 꼽았습니다.

기타 주요 동인으로는 비즈니스 앱을 워크플로우에 통합(35%), 인공 지능(AI) 기술 도입(41%), 클라우드 네이티브 애플리케이션 아키텍처 개발(31%), 멀티 클라우드 환경으로의 마이그레이션(28%), 고객 경험 관리에 대한 중점 증가(29%) 들었습니다. 

또한 응답자 조직의 대부분(83%)이 최소 2가지의 모범 사례를 도입했지만, 5가지 이상의 모범 사례를 도입한 조직은 16%에 불과했습니다.

• 소프트웨어 배포에 연속 통합 및 연속 배포(CI/CD) 방식 사용(40%)
• 자동화 툴을 사용해 인프라 프로비저닝 및 조율(37%)
• 즉각적인 데이터 쿼리 가능(35%)
• 인시던트 대응의 일부 자동화(34%)
• 팀 전체가 사용할 수 있는 단일 화면으로 텔레메트리(메트릭, 이벤트, 로그, 트레이스) 통합(35%)
• 텔레메트리 데이터에 이벤트와 인시던트가 비즈니스에 미치는 영향을 수치화하는 비즈니스 컨텍스트 포함(34%)
• 텔레메트리 데이터 및 시각화에 대한 사용자의 광범위한 액세스(32%)
• 계측 자동화(25%)
• 전체 기술 스택에서 텔레메트리 수집(25%)

옵저버빌리티 툴을 고려할 때 어떤 부분에 중점을 두어야 할까요?

옵저버빌리티 툴은 인프라 구성 요소와 소프트웨어의 데이터를 광범위한 측면에서 모니터링하고 분석하는 다양한 기능을 포함합니다. 적합한 옵저버빌리티 툴을 고려할 때 염두에 두어야 할 중요한 사항은 다음과 같습니다.

• 통합:  다양한 오픈소스 및 상용 옵저버빌리티 툴에서 선택을 하는 경우, 언어에서 프레임워크와 하드웨어 및 소프트웨어까지 전체 스택과 매끄럽게 통합이 되어야 합니다. 
• 사용 편의성: 툴이 구현하기 쉽지 않으면 광범위하게 사용될 수 없으며, 툴이 제공하는 기능의 장점을 완전하게 활용하지 못할 수 있습니다.
• 시기 적절한 정보: 지능적인 분석과 인사이트가 포함된 풍부하고 직관적인 대시보드로 실시간 데이터를 제공하는 것이 옵저버빌리티 툴의 목표가 되어야 합니다.
• 단순한 정보가 아닌 인사이트: 데이터와 분석의 시각화는 단순히 그래프를 생성하는 것 이상이어야 합니다. 대시보드는 문제를 명확하게 이해할 수 있도록 데이터의 맥락을 표시해야 합니다.
• AI 통합: 문제 해결을 자동화하고 예측 분석을 제공하는 데 도움이 되는 머신 러닝(ML) 툴이 내장되어야 합니다.
• 단일 데이터 소스: 개별적으로 관리해야 하는 옵저버빌리티 툴이 너무 많습니다. 단일 옵저버빌리티 플랫폼이 필요할 때 필요한 인사이트를 제공해야 합니다.
• 투자만큼의 가치: 오픈소스 툴을 통합하고 조정하는 데 필요한 인적 투자이든 상용 툴을 구현하기 위한 자본 지출이든, 투자가 필요합니다. 인적 비용과 자본 비용 모두에 대한 ROI가 비즈니스에 가치를 제공해야 합니다. 비즈니스를 위해 옵저버빌리티의 가치를 정량화하는 방법은 여기를 참조하십시오.

뉴렐릭의 지능형 옵저버빌리티 플랫폼은 775개가 넘는 퀵스타트 통합과 30여 개의 기능으로 구성되어 있으며, AI 기반 인사이트가 내장되어 있습니다. 이 플랫폼은 전체 스택에 대한 완전한 가시성과 무제한 확장성을 제공하므로, 향후 운영 변화에 대비할 수 있습니다. 뉴렐릭의 올인원 플랫폼은 단일 데이터 소스를 제공하며 데이터, 툴 및 팀 사일로를 제거합니다. 

뉴렐릭은 고객들에게 최고의 옵저버빌리티 툴과 기능을 제공하기 위한 지속적인 노력을 인정받아, 12회 연속 2024 가트너 매직 쿼드런트(Gartner MagicQuadrant)의 옵저버빌리티 플랫폼 부문의 리더로 선정되었습니다.

가장 일반적인 옵저버빌리티 사용 사례

사이트 안정성 엔지니어링(SRE) 팀과 IT 운영 팀은 사람들이 일상적으로 사용하는 앱을 지원하는 복잡한 시스템의 가동과 실행을 담당하며, 소프트웨어 개발 수명주기 전반에서 옵저버빌리티를 확보하고자 합니다.

소프트웨어 엔지니어링 팀은 옵저버빌리티를 사용해 언제, 그리고 왜 오류가 발생했는지는 물론, 소프트웨어 시스템의 상태, 성능 및 상태를 이해할 수 있습니다. 이벤트, 메트릭, 로그, 트레이스 같은 시스템 출력 데이터를 살펴보면, 그 시스템이 얼마나 잘 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다.

소프트웨어 성능 향상

데브옵스와 분산된 엔지니어링 팀들은 배포를 가속화할 수 있지만, 이로 인해 확장성 및 소프트웨어 성능과 관련된 새로운 문제가 발생할 수 있습니다. 옵저버빌리티 툴을 사용하면, 애플리케이션 성능에 영향을 미치는 문제에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다. 

남미 최대의 소프트웨어 개발 기업이 어떻게 옵저버빌리티를 활용해 개발과 관련된 도전과제를 해결했는지 알아보십시오 .

옵저버빌리티 간소화 및 웹 성능 향상

점점 더 복잡해지는 인프라에 보조를 맞추기 위해 기업들이 더 많은 모니터링 툴과 기타 툴을 구현하면서, 여러 개의 옵저버빌리티 대시보드를 구축하고 표시되는 데이터를 합성하는 데 많은 시간이 소요되고 있습니다. 여러 툴을 통합하는 단일 데이터 소스는 엔지니어가 문제를 파악하는 데 소요되는 시간을 줄이고 평균 감지 시간(MTTD), 평균 해결 시간(MTTR) 및 소프트웨어 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. 

여러 옵저버빌리티 툴을 단일 플랫폼으로 통합하여 핵심 웹 메트릭을 개선한 한 기업의 성공 사례를 확인해 보십시오.

소규모 팀과 옵저버빌리티

소규모 팀은 특히 리소스가 제한된 경우 옵저버빌리티 툴로부터 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

각 구성원들이 여러 감투를 쓰는 소규모 다기능 팀의 경우, 시스템 성능을 모니터링하고 분석하는 역량이 매우 중요합니다.

옵저버빌리티 툴은 애플리케이션과 인프라의 상태 및 동작에 대한 포괄적인 뷰를 제공하기 때문에 팀이 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. 소규모 팀에는 스택의 각 구성 요소를 맡을 전담 인력이 부족할 수 있으므로 이는 특히 중요합니다. 

데이터 수집을 자동화하고 실시간 인사이트를 제공함으로써, 옵저버빌리티 툴은 팀 구성원이 보다 효율적으로 노력을 집중하고 개별 서버를 검토하고 디버깅하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 합니다. 

이것이 실제로 어떻게 작동하는지 보고 싶다면 뉴렐렉 고객이 어떻게 뉴렐릭을 사용해 효율성을 크게 향상했는지확인해보시기 바랍니다.

옵저버빌리티 툴은 소규모 팀이 생산성을 극대화하고 문제 해결을 간소화하며 궁극적으로 제한된 리소스에 부담을 주지 않으면서 보다 안정적이고 대응력이 뛰어난 사용자 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

옵저버빌리티와 데브옵스(DevOps)

마이크로서비스를 통해 배포 빈도가 크게 증가했습니다. 팀이 각 환경에서 일어날 수 있는 모든 장애 상황을 미리 정의하기에는 현실적으로 너무나 많은 변수가 존재합니다. 단지 애플리케이션 코드에만 있는 것이 아니라, 이를 지원하는 인프라, 소비자 행동 및 수요에도 변화가 생길 수 있습니다. 

옵저버빌리티는 데브옵스 팀이 운영 환경에서 시스템을 테스트하고, 질문하고, 이전에는 예측할 수 없었던 문제를 조사하는 데 필요한 유연성을 제공합니다.

데브옵스 팀에 도움을 주는 옵저버빌리티

• 명확한 서비스 수준 목표(SLO)를 설정하고 측정 가능한 성공을 위해 힘을 합치고 준비하는 데 필요한 계측 방법을 마련할 수 있습니다.
• 팀 대시보드를 중심으로 팀이 한 데 모여, 대응 조치를 조율하고, 모든 변경 사항의 효과를 측정하여 데브옵스 관행을 향상할 수 있습니다.
• 진행 상황을 검토하고, 애플리케이션의 종속성과 인프라 리소스를 분석하며, 소프트웨어에 대한 사용자 경험을 지속적으로 개선할 방법을 찾을 수 있습니다.

옵저버빌리티 요약 정보

옵저버빌리티는 소프트웨어 시스템의 문제를 효과적으로 해결하고 최적화하기 위한 선제적인 접근 방식을 제공합니다. 소프트웨어 시스템 내의 모든 운영 데이터에 대해 상호 연관된 실시간 관점을 제공하여 애플리케이션과 인프라에 관해 즉각적으로 질문할 수 있도록 합니다. 

분산된 여러 팀들이 개발하는 복잡한 시스템들이 존재하는 현대에는 옵저버빌리티가 필수적입니다. 옵저버빌리티는 엔지니어가 무엇이 잘못되었는지 뿐만 아니라 그 이유도 이해할 수 있도록 한다는 점에서 기존 모니터링을 뛰어 넘습니다. 

이는 텔레메트리 데이터를 이해하기 위한 개방형 계측, 상호 연관, 문맥 분석, 프로그래머빌리티 및 AIOps 툴을 포함합니다. 옵저버빌리티 툴은 고객 경험을 향상하고, 다운 타임을 줄이고, 팀 효율성을 개선하고, 모든 팀에서 혁신 문화를 조성해줍니다.