New Relic Now+ 2025: 뉴렐릭의 혁신 가이드

오늘 뉴렐릭은  뉴렐릭 지능형 옵저버빌리티 플랫폼에 20여 가지의 새로운 기능을 추가했습니다. 이 게시물은 New Relic Now+ 2025에서 발표된 새로운 기능들을 개괄적으로 살펴보겠습니다. 

비즈니스 업타임 개선

비즈니스 업타임을 위한 모든 혁신은 비즈니스 업타임 블로그를 확인해보십시오.

ServiceNow 및 Gemini를 위한 에이전틱 AI 통합

수많은 툴, 수동 프로세스, 서로 격리된 시스템들은 비즈니스 성과를 저해합니다. 여러 툴 간을 끊임없이 오가며 작업을 하다 보면 시간과 에너지가 낭비되고 오류와 잘못된 의사 결정을 내리게 되는 경우가 많습니다. 

업계에서 유일하게 뉴렐릭만이 에이전틱 통합으로 비즈니스에 핵심적인 옵저버빌리티 인사이트를 GitHub Copilot, Amazon Q Business 같은 주요 서드파티 ITSM/SDLC 플랫폼으로 확장해줍니다. 이제 ServiceNow 및 Gemini Code Assist가 이러한 플랫폼에 합류했습니다. 자연어 API를 통해 연결된 에이전트 간 오케스트레이션을 지원하는 개방형 에코시스템은 ServiceNow 및 Gemini Code Assist의 작업 흐름 전반에서 조사 및 복잡한 작업을 자동화하여 분산된 데이터 세트를 비즈니스에 핵심적인 인사이트로 전환해줍니다.

• AI 기반 생산성: 뉴렐릭 에이전트는 ServiceNow 및 Gemini Code Assist에 연결해 프로세스를 자동화하고 간소화합니다.
• 지능적인 우선순위 결정: 지능형 오케스트레이션으로 작업에 적합한 에이전트의 우선순위를 지정하여 관련성이 높고 정확한 응답과 권장 사항을 제공합니다.
• 컨텍스트 전환 제거: 작업을 자동화하고 생성형 AI 인터페이스에 문제 해결을 위한 필수 인사이트를 통합하여 작업이 수행되는 곳으로 인텔리전스를 제공합니다.
• 컨텍스트 사용자 정의: 뉴렐릭의 강력한 검색 증강 세대(RAG) 기술은 컨텍스트 커넥터(Context Connector)를 통한 고객 입력(Runbook, Atlassian, 문서 등)으로 강화됩니다.

보다 자세한 내용은 제품 웹 페이지를 참조하십시오.

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예측

일반적으로 옵저버빌리티 알림은 문제가 발생하거나 사전에 정의된 임계값이 위반되는 경우에 트리거됩니다. 그러면 사이트 안정성 엔지니어(SRE)는 사용자에게 미치는 영향을 최소화하기 위해 대응 모드에 들어가, 신호의 우선순위를 정하고 방대한 성능 데이터에서 근본 원인을 격리합니다. 

여러 뷰와 프로세스를 거쳐야만 하는 경쟁 제품들과 달리, 뉴렐릭의 AI 기반 예측은 머신 러닝(ML) 알고리즘을 활용하여 단일 화면에서 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 시계열 메트릭을 예측합니다. NRQL(뉴렐릭 쿼리 언어) 쿼리에 예측을 바로 추가하여 특정 데이터 세트에 대한 즉각적인 예측을 수행하거나 문제의 조기 징후를 사전에 파악하도록 알림 조건을 설정할 수 있습니다.

• 직관적 및 간소화: ML 알고리즘이 과거 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 시계열 메트릭을 예측하여 단일 화면에서 즉시 인사이트를 제공합니다.
• 한 번의 클릭으로 예측: 분석 및 알림 조건을 위해 NRQL 쿼리에 즉각적으로 예측을 추가할 수 있습니다.
• AI 기반 인과 분석: 동급 최고의 복합 및 인과 AI는 예측 뒤에 숨겨진 "이유"를 설명하여 신속한 시정을 가능하게 합니다.

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응답 인텔리전스

점점 더 복잡해지는 디지털 환경에서 사이트 안정성 엔지니어와 애플리케이션 엔지니어는 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 진단하고 해결할 수 있는 가장 정확한 실시간 정보를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 신속하고 효과적인 의사 결정을 내리고 완화 조치를 취하는 데 필요한 인사이트가 부족합니다.

업계에서 AI 기반 솔루션인 응답 인텔리전스를 통해 인과관계 분석, 문제 식별 및 해결 방법 제안을 명확하고 통합된 관점에서 제공하는 기업은 뉴렐릭 뿐입니다. 이 솔루션은 새로운 컨텍스트 커넥터(Context Connector)가 포함된 검색 증강 생성(RAG) 플랫폼을 활용해 고객이 Atlassian 런북 등의 자체 데이터 소스와 문서를 통합할 수 있도록 지원합니다. 이렇게 통합된 정보는 문제의 증상을 해결책과 매치해 다음 단계를 위한 AI 기반 권장 사항을 제공하고 신속하게 문제를 해결할 수 있도록 하는 강력한 완화 엔진에 공급됩니다.

• 즉시 문맥적 인사이트 확보: 모든 텔레메트리 데이터가 뉴렐릭 플랫폼 및 고객이 정의한 RAG 정보와 결합되고 상호 연관되어 단일 화면에 표시됩니다.
• 즉각적인 영향 분석: 영향을 받는 모든 시스템의 영향 반경이 표시됩니다.
• AI 기반 권장 사항: 과거의 인시던트와 뉴렐릭만의 고유한 로직을 기반으로 문제를 단계별로 완화하는 데 도움이 되는 워크플로우가 제공됩니다.

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트랜잭션 360 

하나의 결함으로 인해 전체 결제 과정이 중단되는 상황을 상상해보십시오. 상호 연결된 여러 서비스와 구성 요소로 구축된 현대의 애플리케이션에서 빈번하게 발생하는 상황입니다. 중요한 트랜잭션이 이루어지는 도중에 아주 작은 문제로 인해 수많은 텔레메트리와 알림이 트리거되어 데브옵스 팀을 압도할 수 있습니다. 이러한 데이터 과부하에 여러 대시보드를 일일이 확인해야 하는 필요성이 결합되어 문제 해결 속도가 느려지고 평균 해결 시간(MTTR)과 다운타임이 증가합니다.

트랜잭션 360은 업계 최초의 지능형 트랜잭션 모니터링 솔루션입니다. 단순한 데이터 수집을 넘어, 각 트랜잭션별로 서비스 전반의 텔레메트리, 알림 및 변경 트래커를 지능적으로 상호 연결해 보여줍니다. 이러한 문맥적인 단일 뷰는 데브옵스 팀이 트랜잭션 문제 해결을 위해 여러 대시보드를 확인할 필요가 없도록 하여 MTTR을 5배 줄여줍니다.

• 즉각적인 문맥: 트랜잭션 문제와 관련된 서비스와 데이터만 자동으로 그룹화 및 상호 연관됩니다.
• 보다 빠른 근본 원인 파악: 각 트랜잭션의 모든 서비스와 구성 요소를 한 곳에서 통합적으로 파악하여 근본 원인 분석 속도를 높일 수 있습니다.
• 선제적 문제 감지: 중요 경로 내에서 비정상적인 서비스와 종속성을 강조 표시해 주는 동적 흐름 맵을 통해 잠재적인 문제를 찾아내고 수정할 수 있습니다.
• 변경의 영향 분석: 트랜잭션에 영향을 미치는 모든 배포 및 구성 변경의 영향을 신속하게 파악할 수 있습니다.
• 예측 및 최적화: 트랜잭션에 대한 이력 데이터를 사용해 추세를 파악하고 잠재적인 문제를 예측하며 성능을 최적화할 수 있습니다.

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데이터베이스 성능 모니터링 

데이터베이스 문제로 인해 애플리케이션 성능이 저하되었지만 문제를 정확히 파악할 수 있는 확실한 방법이 없었던 경험이 모두 있으실 겁니다. 데이터베이스의 성능에 대한 가시성이 충분하지 않으면 문제를 해결하기가 쉽지 않습니다. 게다가, 데이터베이스 관리 팀은 별도의 독립형 툴을 사용해 데이터베이스 성능을 애플리케이션의 실제 성능과 연결하기 어렵게 만듭니다.

뉴렐릭 데이터베이스 성능 모니터링은 데이터베이스와 애플리케이션 성능에 대한 통합된 가시성을 제공한다는 점에서 단연 두드러집니다. 또한 상세한 쿼리 수준 인사이트와 메트릭을 제공합니다. 데이터베이스 문제를 신속하게 식별하고 해결하여 애플리케이션에 영향을 미치지 않도록 합니다. 최신 릴리스에는 Microsoft SQL Server, MySQL 및 PostgreSQL를 위한 새로운 온호스트 통합이 추가되었습니다. 이 통합은 설정이 간단하며, 쿼리 세부 정보, 대기 유형, 설명 계획이 사전 결합된 대시보드를 통해 쿼리 수준 텔레메트리와 인사이트를 즉시 확보할 수 있도록 합니다.

• 데이터베이스에 대한 심층적인 가시성: 쿼리 성능에 대한 완전한 가시성과 상세 실행 계획을 통해 느린 데이터베이스 쿼리와 이상 징후를 쉽게 식별할 수 있습니다.
• 사전 구축된 대시보드로 빠른 문제 식별: 쿼리 및 데이터베이스 성능 메트릭을 완벽하게 파악하고 대기 유형 히스토그램으로 문제를 살펴볼 수 있습니다. 
• 자동 상호 연관 및 관계 매핑: 앱과 데이터베이스 성능을 연결하고 서비스 맵과 주요 종속성을 파악할 수 있습니다.

자세한 내용은  MySQL, PostgreSQL 및 Microsoft SQL의 제품 문서를 참조하십시오. 

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큐 및 스트림

현대의 분산 시스템은 비동기 통신을 메시지 큐에 크게 의존하여, 여러 프로듀서가 동일한 Kafka 토픽으로 메시지를 보내고 여러 컨슈머가 이 메시지를 받을 수 있도록 합니다. 이 아키텍처는 강력하지만, 데브옵스 팀은 양방향 가시성이 없기 때문에 성능 문제의 근본 원인을 파악하는 데 어려움을 겪습니다. 인사이트 부족은 다운타임 증가와 매출 손실로 이어집니다.

지능형 옵저버빌리티 플랫폼과 완전하게 통합된 뉴렐릭의 큐 및 스트림 모니터링 기능은 메시지 큐와 스트림에 대한 풍부한 문맥과 포괄적인 가시성을 제공합니다. 고유한 양방향 분석 역량은 토픽을 프로듀서와 컨슈머 서비스 모두에 연결하여, 데브옵스 팀이 느린 프로듀서, 과부하 토픽 또는 컨슈머 측 어려움 같은 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 합니다.

• 손쉬운 설정: 안내 설치를 통해 빠르게 시작하고 간단하게 메시지 큐 모니터링을 설정할 수 있습니다.
• 세부적인 인사이트: 클러스터, 파티션, 브로커, 토픽, 프로듀서, 컨슈머 수준까지, 전체 Kafka 상태에 대한 심도 있는 인사이트를 확보할 수 있습니다.
• 보다 신속한 근본 원인 식별: 서비스와 토픽 간 양방향 분석 기능을 통해 성능 문제의 근본 원인을 신속하게 파악할 수 있습니다.
• 선제적 문제 감지: 즉시 사용 가능한 알림 조건과 실시간 이상 감지를 통해 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 

보다 자세한 내용은 제품 문서를 참조하십시오. 

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엔지니어링 우수성 달성

엔지니어링 우수성을 위한 모든 혁신은 엔지니어링 우수성 블로그를 확인해보십시오.

서비스 아키텍처 인텔리전스

서비스 아키텍처 인텔리전스 기능은 디지털 환경에 대한 필수 지식을 카탈로그, 스코어카드, 팀, 맵으로 통합하여 개발자 생산성을 높여줍니다.

서비스 아키텍처 인텔리전스 - 스코어카드

분산된 대규모 개발 조직의 엔지니어링 리더들은 운영 문제에 대한 가시성과 팀의 성과를 측정, 평가 및 개선할 수 있는 체계적인 방법이 부족합니다. 이는 안정성, 보안 및 규정 준수에 영향을 미칠 수 있습니다.

서비스 아키텍처 인텔리전스는 엔지니어링 리더들이 측정, 모니터링, 조치 자동화를 위한 맞춤 규칙과 보고서를 생성할 수 있도록 합니다. 스코어카드는 뉴렐릭 쿼리 언어(NRQL) 규칙과 조건을 사용해 생성되었으며, 모든 프로세스, 프로젝트, 서비스, 관행 및 팀을 위한 엔지니어링 모범 사례에 부합합니다.

스코어카드는 조직 전반에서 서비스 소유자, 사이트 안정성 엔지니어(SRE) 및 기타 이해관계자들에게 옵저버빌리티 간극, 모범 사례와의 편차, 팀 성과, 운영 준비 상태 등 중요 프로세스의 상태를 알려 줍니다. 이는 서비스 및 성능 개선의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들면,

• 규칙 평가 개요를 사용해 팀의 역량을 확장하고 소프트웨어의 품질을 향상하도록 모범 사례의 이행을 자동화할 수 있습니다.
• 무제한 맞춤 규칙을 사용해 한 곳에서 효율성을 추적하고 평균 해결 시간(MTTR)을 개선할 수 있습니다.
• 플랫폼에 대한 전문적인 지식이 없어도 서비스 안정성을 추적하고 향상할 수 있습니다.
• NRQL을 사용해 합격/불합격 스코어카드를 생성하여 운영 준비와 개발 보안 운영을 위한 규정 준수 여부 검토를 자동화할 수 있습니다.

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서비스 아키텍처 인텔리전스 - 카탈로그 

대규모 개발 조직의 경우, 툴, 데이터 및 환경이 복잡해 엔지니어들이 작업 시간의 최소 20%를 문제 해결, 온보딩, 버그 수정 등의 작업에 소비합니다. 결과적으로 인시던트 대응 시간이 늘어나고 소프트웨어 릴리스 속도는 느려집니다.

서비스 아키텍처 인텔리전스 카탈로그는 고객의 디지털 환경 내에서 서비스, 구성 요소 및 컨텍스트 지식을 자동으로 검색하여 전체 조직을 위한 중앙 기록 시스템을 구축합니다. 컨텍스트에는 문서, 소유권, 성능, 안정성, 토폴로지 및 보안 데이터가 포함될 수 있습니다. 덕분에 엔지니어는 더 이상 컨텍스트 정보를 찾기 위해 시간을 낭비하지 않아도 됩니다.

• 서비스 및 구성 요소에 대한 필수 지식을 한 곳에 통합 및 중앙화하여 컨텍스트 간 전환을 제거할 수 있습니다.
• 지식을 공유할 수 있으며 정보를 찾는 데 많은 시간을 허비할 필요가 없습니다.
• 해결책에 대한 즉각적인 답변을 확보해 개발자 생산성을 향상할 수 있습니다.
• 모든 프로젝트를 이해하고 작업하는 데 필요한 아티팩트를 빠르게 찾아내어 릴리스 속도를 높일 수 있습니다.

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서비스 아키텍처 인텔리전스 - 팀 

문제를 해결할 때 엔지니어는 전문 지식을 갖춘 특정 서비스 소유자에게 문의해야 하는 경우가 많지만, 소유자 파악은 쉽지 않은 일입니다. 서비스 소유권 정보가 문서화되지 않아 수정이 아니라 검색을 하는 데 엔지니어링 팀의 귀중한 시간이 낭비되곤 합니다.

서비스 아키텍처 인텔리전스 팀을 사용하면 모니터링하는 엔터티를 소유한 팀과 연결하여, 엔터티를 소유한 사람과 연락 방법을 쉽게 확인할 수 있습니다. 누가 엔터티를 소유하고 있는지 쉽게 확인하고 상호 종속된 서비스의 소유권을 파악할 수 있기 때문에 문제 해결 속도가 높아지고 팀 협업과 운영 효율성이 향상됩니다.

• 리소스 소유권을 명확히 하고 여러 팀들이 서로의 관리 체계를 이해하도록 지원하여 팀 협업을 가속화할 수 있습니다.
• 팀원 및 팀이 소유한 엔터티의 목록을 사용해 여러 팀이 소유권을 공유하는 복잡한 스택을 쉽게 관리할 수 있습니다. 
• 팀 정보를 한 곳에서 확인할 수 있기 때문에 서비스 소유권 정보를 찾느라 시간이 낭비되지 않아 문제 해결 시간이 단축됩니다.
• 문서, 런북, 문제 해결 가이드를 연결해주는 카탈로그 및 맵 통합으로 인사이트를 강화하고 책임 소재를 분명히 할 수 있습니다.

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서비스 아키텍처 인텔리전스 - 맵 

엔지니어링 팀은 복잡해서 이해하기 어려운 서비스 아키텍처로 인해 새로운 프로젝트를 온보딩하는 데 어려움을 겪습니다. 서비스의 상호 의존성에 대한 완전한 토폴로지 뷰가 부족해 버그를 수정하다가 알려지지 않은 통합의 연결이 해제되고 개발 속도가 느려집니다.

서비스 아키텍처 인텔리전스 맵은 전체 디지털 환경을 하나의 직관적인 뷰로 통합하여 즉각적으로 명확성을 제공합니다. 복잡한 서비스 아키텍처를 기본 노드와 비기본 노드로 구성된 전체 토폴로지 뷰로 시각화하여 서비스 소유권 같이 맥락에 맞는 세부 정보를 제공합니다. 이제 사용자는 MTTR 및 소프트웨어 릴리스 속도를 높이는 새로운 프로젝트를 온보딩하거나 문제 해결을 할 때 복잡한 관계를 더 빠르게 확인하고 이해할 수 있습니다.

• 아키텍처 환경, 소유권, 상호 의존성 및 상태에 대한 완벽한 이해를 통해 새로운 프로젝트를 더 빠르게 온보딩할 수 있습니다.
• 상호 종속성과 비즈니스에 미치는 영향에 대한 완전한 뷰를 확보하여 오류 없이 정확하게 버그를 수정할 수 있습니다.
• 인시던트의 평균 해결 시간을 개선할 수 있습니다.
• 맞춤화된 그룹과 뷰 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.

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클라우드 비용 인텔리전스

클라우드 비용이 급증하고 있습니다. 복잡하고 동적인 클라우드의 특성 상 무질서한 확산을 통제하고, 비용 요인을 정확히 파악하며, 이상 징후를 탐지하는 것이 어렵습니다. 클라우드 지출을 최적화하려면 이러한 모든 문제를 해결해야 합니다. 비즈니스 리더와 재무 운영 팀의 리더들은 엔지니어링 결정과 비즈니스 결과 사이의 간극을 해소하여 향후 투자를 위해 클라우드 비용을 더 효과적으로 예측하고 데이터에 기반해 의사 결정을 내릴 수 있어야 합니다.

뉴렐릭 인텔리전스 옵저버빌리티 플랫폼에 완전하게 통합된 클라우드 비용 인텔리전스(Cloud Cost Intelligence)는 심층적인 텔레메트리를 자동으로 수집하여 AWS 클라우드와 쿠버네티스 리소스 비용에 대한 포괄적인 실시간 가시성을 제공합니다. 포인트 솔루션을 사용해 완전한 실시간 가시성을 확보하려면 먼저 계측을 한 후 지속적으로 유지 관리를 해야 합니다. 더 많은 리소스, 시간 및 비용이 든다는 의미입니다. 완전히 통합된 뉴렐릭 솔루션은 비용 추세, 동인 및 영향에 대한 자세한 인사이트를 제공하여 기술 및 비즈니스 팀이 클라우드 지출과 관련해 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 대규모로 비용을 최적화하여, 고객을 위해 혁신을 추진할 수 있도록 지원합니다.

• 완전한 가시성: 지출을 최적화하는 데 필요한 상세한 인사이트를 확보해 조직 전체의 클라우드 비용을 확인하고 관리할 수 있습니다.
• 실시간 비용 산정: 컴퓨팅 리소스가 비용에 미치는 영향을 파악하여  갑작스러운 비용 급증을 방지할 수 있습니다.
• 원활한 통합: 실시간 텔레메트리 데이터를 자동으로 수집하고 시각화하여 별도로 계측하지 않고도 비용에 대해 보다 심층적인 인사이트를 확보할 수 있습니다. 
• 리더십 정렬: 클라우드 비용이 투명해져 팀들이 효율적으로 협업하고 리소스를 최적화 할 수 있습니다.
• 협업 비용 관리: 엔지니어링, 재무, 제품 및 UX 팀이 비즈니스 목표에 맞게 지출을 조정할 수 있습니다.

보다 자세한 내용은  제품 웹 페이지를 참조하십시오.

관심 있는 고객은 여기에서 혁신에 대한 액세스를 신청할 수 있습니다.

시큐리티 RX

보안 및 엔지니어링 팀은 지속적으로 애플리케이션 스택의 여러 계층에서 수많은 취약점을 식별하고 우선순위를 지정하여 해결해야 하는 과제를 안고 있습니다. 불필요한 선별 작업과 문제 해결 작업으로 인해 귀중한 엔지니어링 시간이 소비됩니다. 

인프라용 시큐리티 RX는 애플리케이션 및 클라우드 위험과 인프라 패키지의 취약점 해결 방안을 통합해 중복을 제거하고 우선순위를 정합니다. 팀이 런타임에 로드되고 관련 CVE가 있는 라이브러리에 집중할 수 있도록 노이즈를 줄여 줍니다. 그런 다음 이러한 정보를 다른 위험 요소와 연계해 우선순위가 지정된 문제 목록을 제공함으로써, 취약점이 애플리케이션 성능, 사용자 경험 및 기타 주요 메트릭과 어떤 관련이 있는지 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

• 단일 콘솔에서 인프라, 클라우드 및 애플리케이션 취약성, 잘못된 구성 등을 통합하고, 문맥화 및 수정하여 보안 백로그와 컨텍스트 전환을 줄여 줍니다.
• 동일한 옵저버빌리티 인프라 에이전트를 사용하여 Linux 호스트를 지속적으로 모니터링합니다. 
• 위협 인텔리전스 및 옵저버빌리티 데이터를 사용해 모든 서비스, 인프라 및 클라우드 리소스에서 발견된 보안 결과의 우선순위를 자동으로 지정합니다. 
• 런타임 검증을 통해 특정 시점 코드 스캐닝 툴의 취약성을 최대 97%까지 줄일 수 있습니다.

보다 자세한 내용은 제품 웹 페이지를 참조하십시오.

여기 뉴렐릭 플랫폼에서 이러한 혁신에 액세스할 수 있습니다.

참고: 보안 RX(Remediation Explorer)는 취약점 관리의 새로운 이름입니다. 

참여 인텔리전스

사용자가 어느 부분에서 불만을 느끼는지 알 수 없으면 시정할 수 없습니다. 많은 기업들이 사용자 참여도에 대한 포괄적인 가시성이 부족해 원활한 디지털 경험을 제공하는 데 애를 먹고 있습니다.

사용자 데이터를 수동으로 수집하고 상호 연관시키는 작업은 시간도 많이 걸리고 비효율적이며, 마찰 지점을 정확히 진단하고 해결하기가 어렵습니다. 결과적으로 경험이 저하되고 고객은 이탈합니다.

참여 인텔리전스는 사용자 행동을 자동으로 수집하고 상호 연관시켜 포괄적인 가시성을 제공합니다. 프런트엔드 엔지니어뿐만 아니라 디지털 경험을 지원하는 모든 엔지니어들이 사용자에 대한 인사이트를 활용할 수 있습니다. AI가 주요 활동을 요약해 알려주는 것에서 그치지 않고, 백엔드 문제가 어느 부분에서 최종 사용자에게 영향을 미쳤는지까지 신속하게 식별해줍니다. 이를 통해 프런트엔드 및 백엔드 팀이 협력하여 고객 문제를 신속하게 해결하고 심각한 중단을 방지하여 원활한 디지털 경험을 제공할 수 있습니다.

• 완전한 가시성: 모든 세션에서 사용자 참여 로그를 자동으로 캡처하고 연결하여 백엔드 팀이 실제 사용자 경험을 볼 수 있도록 지원합니다.
• 수월하게 심층적인 사용자 인사이트 확보: 바로 사용할 수 있는 모니터링 기능을 통해 수동 설정 없이 클릭, 페이지 클릭, 입력 및 스크롤을 추적할 수 있습니다.
• 자동화된 데이터 수집: 뉴렐릭 에이전트가 세션 전반에서 사용자 행동을 수집하고 지능적으로 연결해줍니다.
• 신속한 문제 해결: 프런트엔드 및 백엔드 팀은 탁월한 서비스 매핑과 문맥적 인사이트를 통해 근본 원인을 신속하게 파악할 수 있습니다.
• AI 기반 세션 요약: AI가 중요한 세션만 강조 표시해주어 시간을 절약하고 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다.

참여 인텔리전스는 지금 바로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 제품 웹 페이지를 방문하거나 제품 문서를 참조하십시오.   

스트리밍 비디오 및 광고 인텔리전스

스트리밍 비디오 및 광고 제공업체는 다양한 디바이스와 지역에서 고품질 경험을 제공해야 하는 부담을 안고 있습니다. 비디오 재생 시 버퍼링 같은 문제가 발생하면 개발자와 비디오/광고 운영 팀은 클라이언트 측 문제를 위한 전문 분석 툴과 백엔드 문제를 위한 옵저버빌리티 플랫폼 간을 오가며 해결 작업을 수행합니다. 이렇게 지속적으로 툴 간을 이동하다 보면 맥락이 손실되고 문제 해결이 지연되어, 사용자 불만과 고객 이탈이 발생합니다.

뉴렐릭의 스트리밍 비디오 및 광고 인텔리전스는 비디오 경험 품질(QoE) 메트릭, 앱 성능, 백엔드 인프라 및 광고 분석을 단일 플랫폼으로 통합한 업계 최초의 풀스택 스트리밍 솔루션입니다. 이 포괄적인 솔루션을 통해 스트리밍 미디어 제공업체는 신속하게 문제를 해결하고 우수한 시청 경험을 제공할 수 있습니다. 

• 탁월한 QoE 제공: 재생 실패, 비디오/광고 시도, 버퍼링 등 시청자 경험에 영향을 미치는 요인을 분석할 수 있습니다.
• 시청자 참여도 극대화: 비디오/광고 시청 완료율과 동시 시청 추세를 추적하여 사용자 참여에 대한 귀중한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
• 풀스택 가시성을 통한 신속한 문제 해결: 전체 스택의 데이터를 상호 연관시켜 비디오/광고 게재 문제의 근본 원인을 신속하게 찾아낼 수 있습니다.
• 신속한 오류 해결: 특정 콘텐츠 또는 제공 방법에 연결된 일반적인 오류 메시지를 식별하여 문제 해결을 가속화할 수 있습니다.
• 사용자 경험 최적화: 사용자 세션을 타임라인(비디오 재생, 광고, 검색 및 메타데이터)으로 시각화하여 시청자 만족도에 영향을 미치는 재생 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

지금 비디오 스트리밍 및 광고 기능을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 제품 웹 페이지를 방문하거나 제품 문서를 참조하십시오. 

퍼블릭 대시보드

많은 조직들은 팀원이나 경영진은 물론 고객들과 옵저버빌리티로 얻어진 인사이트를 공유하여 보다 현명한 의사 결정을 내리고 가시성을 향상하길 원합니다. 뉴렐릭이 없으면 사용자들과 이러한 인사이트를 공유하는 것이 어려울 수 있습니다. 추가 라이선스 비용이 들고 보안 위험에 직면하며 이해관계자들이 필요로 하는 인사이트를 얻을 수 없는 경우가 많습니다.

뉴렐릭의 퍼블릭 대시보드 기능은 인사이트를 손쉽게 공유할 수 있도록 해주므로 플랫폼을 사용하지 않는 임원, 팀원, 고객 등 누구와도 중요한 데이터를 원활하게 공유할 수 있습니다. 뉴렐릭의 고유한 통합 데이터베이스와 쿼리 언어를 사용하면 몇 번의 클릭 만으로 맞춤화 가능한 양방향 대시보드 링크를 만들 수 있습니다. 링크를 수신한 사용자는 필요한 옵저버빌리티 데이터에 즉시 액세스하고 특정 요구 사항에 맞게 시간 프레임이나 설정을 조정할 수 있습니다.

• 지능형 통합 플랫폼: 하나의 데이터베이스와 쿼리 언어로 쉽게 대시보드를 만들고 공유할 수 있습니다.
• 즉시 공유할 수 있는 대시보드: 뉴렐릭 로그인이 없는 사용자에게도 실시간 인사이트와 주요 지표를 제공할 수 있습니다.
• 공유 활동 관리 : NRAuditEvents 및 NRQL(뉴렐릭 쿼리 언어)을 사용해 링크 생성 및 삭제와 관련된 사용자의 활동을 관리할 수 있습니다.
• 내장된 보안 제어: 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 통해 링크를 생성, 관리 또는 삭제할 수 있는 사용자를 제어할 수 있습니다.

퍼블릭 대시보드는 지금 바로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 제품 웹 페이지를 방문하거나 제품 문서를 참조하십시오.   

올바른 텔레메트리 확보

eAPM

쿠버네티스 워크로드를 원활하게 운영하고 다운타임을 방지하려면 쿠버네티스 클러스터에서 실행되는 자사 앱은 물론 타사 앱에 대한 명확한 가시성이 필요합니다. 그러나 이러한 가시성을 확보하려면 지속적인 계측과 에이전트 수명 주기 관리가 필요하기 때문에 팀의 속도가 느려지고 생산성이 저하될 수 있습니다.

eAPM은 코드 없는 계측으로 쿠버네티스 워크로드의 성능 모니터링을 간소화합니다. 코딩 없이 helm 명령 하나만으로 eBPF 에이전트를 배포하여 모든 앱을 자동으로 검색하고 모니터링할 수 있습니다. 뉴렐릭 APM UI를 통해 즉각적인 가시성을 확보해, 워크플로우를 간소화하고 시간을 절약하며 에이전트 관리를 간소화할 수 있습니다. UI, 대시보드, 알림을 재구축하지 않고, eAPM 에이전트와 전체 APM 에이전트 간에 손쉽게 전환할 수 있습니다.

• 코드 없는 계측: eBPF 에이전트는 쿠버네티스 클러스터에 있는 모든 애플리케이션과 서비스를 자동으로 감지하고 모니터링합니다. 코드 변경이 필요하지 않습니다.
• 실시간 디버깅: 지능저인 스팬 샘플링이 핵심적인 문제를 정확히 짚어주어 성능 관련 문제를 신속하게 파악해 수정할 수 있습니다. 
• AI 기반 인사이트: 뉴렐릭 APM UI에서 앱과 쿠버네티스 클러스터 간의 자동 상호 연관을 통해 골든 메트릭, 트랜잭션 및 데이터베이스 성능을 모니터링할 수 있습니다.
• 뉴렐릭 에이전트로의 원활한 전환: 대시보드나 알림을 새로 구축하지 않고 UI 간극 없이 애플리케이션 성능 모니터링으로 매끄럽게 전환하여 보다 심도 있는 인사이트를 확보할 수 있습니다.

보다 자세한 내용은 제품 웹 페이지를 참조하십시오.

여기 뉴렐릭 플랫폼에서 이러한 혁신에 액세스할 수 있습니다.

에이전트 컨트롤 및 플릿 컨트롤

전사적으로 계측 기능을 추가하고 에이전트를 관리하는 일은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 항상 최신 버전으로 유지하기가 어렵습니다. 이로 인해 생산성이 저하되고 옵저버빌리티의 사각 지대가 생기며 업데이트되지 않은 모니터링 에이전트가 취약점을 노출하여 보안 위험이 늘어납니다.

에이전트 컨트롤은 호스트와 쿠버네티스 클러스터에 설치되는 경량 감독 에이전트로 광범위한 계측 옵션을 지원합니다. 플릿 컨트롤은 에이전트 컨트롤에 포함된 에이전트들을 원격으로 관리합니다. 이 두 가지 기능은 함께 전체 호스트와 클러스트 플릿의 모든 계측 수명주기 작업을 중앙화하는 가장 포괄적인 옵저버빌리티 컨트롤 플레인을 제공합니다.

에이전트 컨트롤과 플릿 컨트롤을 통해 팀은 옵저버빌리티의 간극을 제거하고, 대규모 플릿 관리를 간소화하여 생산성을 높이며, 최신 옵저버빌리티 기능을 보장할 수 있습니다. 

• 에이전트 운영 중앙화 및 수동 작업 감소: 모든 에이전트와 통합 프로그램을 한 곳에서 설치, 모니터링, 설정 및 업데이트할 수 있습니다.
• 신속한 플릿 업그레이드: 계측 요구 사항에 따라 에이전트를 그룹화하고 스크립트 없이 몇 번의 클릭 만으로 전체 플릿의 에이전트 버전을 쉽게 업그레이드할 수 있습니다.
• 텔레메트리 사각지대 제거: 환경 전반으로 확장되는 경량 에이전트로 쿠버네티스 클러스터의 모든 에이전트들을 관리할 수 있습니다.
• 대규모 자동화: 코드형 계측을 지원하는 API로 플릿 운영을 간소화할 수 있습니다.

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파이프라인 컨트롤

기술 스택은 복잡하고 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에, 데이터 비용이 증가하고 일관성 없는 스키마와 여러 다른 유형의 데이터 세트들이 생겨납니다. 이로 인해 노이즈와 복잡성이 증가하여 문제를 찾고 해결하는 과정이 한층 더 복잡해집니다.

뉴렐릭 파이프라인 컨트롤은 데이터 관리를 위한 다양한 기능을 갖춘 규칙 엔진을 제공하여, 외부 작업 스트림 없이 불필요한 데이터를 필터링할 수 있도록 합니다. 다른 제품들과 달리, 파이프라인 컨트롤은 로그뿐 아니라 모든 유형의 텔레메트리 데이터를 관리할 수 있습니다. 파이프라인 컨트롤에는 이동 중인 모든 데이터를 라우팅, 보강 및 변환하여 수집된 데이터의 가치를 극대화하는 기능도 추가될 예정입니다.

• 모든 데이터 유형 관리: 로그, 이벤트, 메트릭, 트레이스 등 모든 텔레메트리 유형을 필터링할 수 있습니다.
• 파이프라인 툴 통합: 워크플로우에 별도의 공급업체를 추가하지 않고도 대규모 텔레메트리 데이터를 관리할 수 있습니다.
• 데이터 가치 극대화: 가치 있는 데이터만 유지하고 알림 노이즈는 줄입니다.
• 원하는 위치에 제어 배치: 자체 환경 및/또는 뉴렐릭의 클라우드에서 규칙을 설정할 수 있습니다.

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