뉴렐릭 지능형 옵저버빌리티 플랫폼은 AI의 역량을 활용해 비즈니스 업타임을 극대화해줍니다. IT 운영이 중단되면 시간당 최대 190만 달러의 비용이 야기될 수 있습니다. 일분 일초의 다운타임도 비즈니스 수익에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
뉴렐릭은 제1회 New Relic Now+ 컨퍼런스에서작업을 자동화하는 에이전틱 AI 통합, 문제 예측 및 예방을 위한 예측 기능, AI 기반 문제 해결 권장 사항을 제공하는 응답 인텔리전스 등 비즈니스 업타임을 보장하는 데 도움이 되는 여러 가지 새로운 혁신을 발표했습니다.
비즈니스 업타임을 위한 새로운 혁신에 포함된 기능:
파이프라인 컨트롤, 클라우드 비용 인텔리전스, 서비스 아키텍처 인텔리전스, 시큐리티 Rx 등 20여 개 혁신에 대해 설명한 기조 연설을 확인해 보십시오.
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 주요 앱, ITSM, SLDC 툴에 에이전츠를 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.
ServiceNow와 뉴렐릭 에이전틱 통합
보다 자세한 내용은 제품 웹 페이지를 참조하십시오.
여기 뉴렐릭 플랫폼에서 이러한 혁신에 액세스할 수 있습니다.
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 컨슈머의 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.
이 블로그에 표현된 견해는 저자의 견해이며 반드시 New Relic의 견해를 반영하는 것은 아닙니다. 저자가 제공하는 모든 솔루션은 환경에 따라 다르며 New Relic에서 제공하는 상용 솔루션이나 지원의 일부가 아닙니다. 이 블로그 게시물과 관련된 질문 및 지원이 필요한 경우 Explorers Hub(discuss.newrelic.com)에서만 참여하십시오. 이 블로그에는 타사 사이트의 콘텐츠에 대한 링크가 포함될 수 있습니다. 이러한 링크를 제공함으로써 New Relic은 해당 사이트에서 사용할 수 있는 정보, 보기 또는 제품을 채택, 보증, 승인 또는 보증하지 않습니다.
