비즈니스 옵저버빌리티(Business Observability)란?
재정적 관점에서 볼 때, 기술은 블랙홀과도 같아서, 많은 조직들은 기술이 비즈니스에 미치는 영향을 정량화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 2022년 옵저버빌리티 전망 설문 조사에서 인시던트와 이벤트가 비즈니스에 미치는 영향을 정량화할 수 있도록 텔레메트리 데이터에 비즈니스 컨텍스트가 포함되어 있다고 말한 응답자는 37%에 불과했습니다. 보통 기술팀과 비즈니스팀 간에 데이터 사일로가 존재하고 가시성이 부족한 것이 그 원인입니다. 문제가 발생한 후에 비즈니스와의 연결점을 찾는 것은 어렵고 대처가 늦어질 수 있으며, 이렇게 얻어진 인사이트는 결과적으로 쓸모없고 이에 기반해 조치를 취할 수 없습니다. 일이 벌어진 후에 생각을 하면 안됩니다.
비즈니스 옵저버빌리티는 기술과 자본(텔레메트리 데이터와 비즈니스 분석) 간의 실시간 상호 작용을 캡처, 측정 및 관리하는 기술입니다. 이 기술은 시스템, 애플리케이션, 프로세스의 성능에 맞게 비용과 수익에 미치는 영향을 적극적으로 조정함으로써 데이터 사일로를 제거하는 데 도움을 줍니다. 이는 성과를 주요 비즈니스 결과와 실시간으로 연관시켜 준다는 말입니다.
비즈니스 옵저버빌리티 관행을 구현하면 애플리케이션과 인프라가 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있으므로 데이터 기반 결정을 내리고 상당한 재정적 이익을 얻을 수 있습니다.
비즈니스 옵저버빌리티 프로세스
이 전자책에서는 비즈니스 옵저버빌리티를 달성하기 위한 6단계를 알아봅니다.
- 비즈니스 목표 설정: 개선을 위한 수익 목표, 위험, 고객 영향, 사용자 참여 또는 운영 효율성을 식별합니다.
- 모든 소스에서 데이터 캡처: 기술 구성 요소, 사용자 상호 작용, 타사 서비스 등 비즈니스의 모든 측면에서 텔레메트리 데이터를 계측합니다.
- 비즈니스 메트릭의 재정적 영향 정량화: 시스템 성능이 수익, 비용 및 고객 만족도에 미치는 영향을 측정하고 평가합니다.
- 실시간 메트릭 확인: 고급 시각화를 사용하여 실시간 활동을 캡처하고, 비즈니스 목표의 진행 상황을 추적하며, 새로운 추세나 문제를 식별합니다.
- 데이터 기반 비즈니스 의사결정 가속화: 비즈니스에 미치는 영향을 기준으로 즉시 문제나 개선 사항의 우선순위를 정하고 해결합니다.
- 긍정적인 비즈니스 성과 달성: 주요 비즈니스 목표 달성 결과를 정량화합니다.
모니터링 vs 옵저버빌리티 vs 비즈니스 옵저버빌리티
하지만 먼저 모니터링, 옵저버빌리티, 비즈니스 옵저버빌리티의 차이점을 예를 들어 살펴보겠습니다.
비즈니스 옵저버빌리티 사용 사례
이제 업계별로 몇 가지 일반적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.
1단계: 비즈니스 목표 설정
비즈니스 옵저버빌리티 프로세스의 첫 번째 단계는 명확한 비즈니스 목표를 정의하고 위험을 평가하는 것입니다. 무엇을 개선하길 원하는가? 구체적이고 측정 가능한 비즈니스 목표와 위험을 설정하면 비즈니스 옵저버빌리티 프로세스가 정해진 목표의 달성과 잠재적 위험 완화와 직접적으로 관련되는 측면에 초점을 맞출 수 있습니다.
비즈니스 목표의 예는 다음과 같습니다.
- 수익 목표: 2분기 구독 수익 15% 향상
- 위험: 보안 위반 인시던트 50% 감소
- 고객에게 미치는 영향: 고객 만족도(CSAT) 점수 10점 향상
- 사용자 참여: 월간 활성 사용자(MAU) 20% 향상
- 운영 효율성: 주문 이행 시간 30% 단축
조치
고객 영향, 사용자 참여, 운영 효율성 등 개선하고자 하는 요소를 파악합니다. 그런 다음 목표 달성에 필요한 데이터를 파악합니다.
텔레메트리 데이터란?
텔레메트리 데이터는 애플리케이션과 인프라의 외부 출력으로, 옵저버빌리티의 필수 데이터 유형인 메트릭, 이벤트, 로그 및 트레이스(MELT)를 포함합니다. 모든 것을 계측하고 MELT를 사용해 연결에 대한 기본적인 실무 지식(시스템과 비즈니스의 관계 및 종속성, 세부적인 성능 및 상태)을 구축하는 것이 옵저버빌리티 관행의 전제 조건입니다.
텔레메트리 데이터 커버리지🟰 수준을 측정하려면 계측과 모니터링➗ 중인 데이터 소스 수를 파악한 다음 이를 총 데이터 소스 수로 나눕니다.
텔레메트리 데이터 커버리지 수준이 높을수록 조직의 성과를 더 완전하게 파악하고 데이터에서 얻은 인사이트가 더 정확하고 가치 있습니다. 그러나 대부분의 조직은 일반적으로 커버리지 수준이 25~35%로 낮은 편입니다. 2022년 옵저버빌리티 전망 설문 조사 응답자 중 27%만이 전체 기술 스택에서 텔레메트리를 캡처한다고 답했습니다. 70% 이상을 목표로 하면 더 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.
-
낮은 커버리지: <35%
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중간 커버리지: 35–70%
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높은 커버리지: >70%
텔레메트리 데이터 커버리지를 사용하면,
- 추가 데이터가 필요한 영역이나 간극을 찾아낼 수 있습니다.
- 시간 경과에 따른 성능을 벤치마크할 수 있습니다.
- 데이터의 추세와 패턴을 식별할 수 있습니다.
조치
텔레메트리 데이터 커버리지 수준을 측정하려면 계측과 모니터링 중인 데이터 소스 수를 파악한 다음 이를 총 데이터 소스 수로 나눕니다.
통제되는 환경과 통제되지 않는 환경
조직의 텔레메트리 데이터는 두 가지 주요 소스에서 기인합니다.
- 통제되는 환경은 조직이 소유한 서비스, 소프트웨어, 인프라를 포함해 모든 기술 스택을 포괄합니다. 이는 일반적으로 비즈니스 환경의 3분의 1을 차지하며, 직접적인 데이터 액세스와 맞춤화 가능한 모니터링 및 분석 툴이 있기 때문에 모니터링과 분석이 상대적으로 수월합니다.
- 통제되지 않는 환경은 조직이 직접 관리하지 않는 외부 시스템, 툴 및 서비스를 포함합니다. 이는 비즈니스 환경의 약 3분의 2를 차지하며 직접적인 액세스가 제한되기 때문에 모니터링과 분석이 어려울 수 있습니다. 데이터 수집 및 분석을 위해 API 또는 대체 방법이 필요한 경우가 많습니다.
대부분의 옵저버빌리티 솔루션은 통제되는 환경에 집중하고 통제되지 않은 데이터 소스를 무시하므로 비즈니스 환경에 대해 완전하게 이해할 수 없게 됩니다.
| 관리되는 환경 | 통제되지 않는 환경 | |
|---|---|---|
| 비즈니스 데이터 소스 | 관리되는 환경기술 스택(예: 애플리케이션, 프런트엔드 UX, 모바일 디바이스, 인프라 및 데이터베이스) | 통제되지 않는 환경외부 시스템(예: IoT, 외부 API, 스마트 디바이스, 키오스크, 게이트웨이, SaaS 및 POS 시스템) |
| 데이터에 대한 접근/제어 | 관리되는 환경직접적 | 통제되지 않는 환경없음 또는 간접적 |
| 비즈니스 환경 커버리지 | 관리되는 환경⅓ | 통제되지 않는 환경⅔ |
| 모니터링 및 분석 능력 | 관리되는 환경더 쉬움 | 통제되지 않는 환경더 어려움 |
| 측정 방법 | 관리되는 환경로그, AIOps, APM, 인프라, 네트워크, 데이터베이스, 모바일, 브라우저, 신세틱, 서버리스, 모델 성능, 쿠버네티스 및 보안 모니터링 | 통제되지 않는 환경API, 신세틱 스캔, 보안 스캔, 타사 서비스 및 공개 데이터 소스 |
조치
통제되는 환경과 통제되지 않는 환경을 연결해 알고 있지 않은 수준을 파악합니다.
통제되지 않는 환경의 블랙박스와 사각지대
조직이 점점 더 타사 기술 툴과 서비스에 의존하게 되면서 통제되지 않는 환경에서 생성되는 데이터의 양이 통제되는 환경에서 생성되는 데이터의 양보다 많아졌습니다. 이로 인해 비즈니스 성과를 포괄적으로 이해하는 데 필요한 모든 데이터를 모니터링하고 분석하는 것이 더 까다로워졌습니다.
통제되지 않는 환경에서 텔레메트리 데이터 커버리지 수준이 낮으면 MELT가 도달할 수 없는 블랙박스와 사각지대가 발생할 수 있습니다.
- 블랙박스는 비즈니스에 필수적이지만 가시성이 부족한 중요한 시스템이나 서비스를 말합니다. 조직이 데이터에 액세스할 수 없거나 특정 요구 사항에 부합하도록 모니터링 및 분석 툴을 구성할 수 없다면, 시스템이나 서비스를 모니터링하고 분석하기 어렵습니다. 블랙박스의 예로는 독점 장치, 구식 시스템, 오프라인 시스템 등이 있습니다.
- 사각지대는 분석과 텔레메트리를 제공하지만 그러한 정보에 액세스, 캡처, 보고, 저장하는 데 추가적인 노력이 필요한 시스템과 서비스를 말합니다. 이러한 사각지대에는 클라우드 서비스, 사물인터넷(IoT) 장치, 소셜 미디어 플랫폼, 그리고 조직에서 직접 제어할 수 없는 기타 외부 소스가 포함됩니다.
블랙박스와 사각지대를 식별하고 최소화하면 텔레메트리 데이터 커버리지가 크게 증가하여 비용, 시간 및 고객 손실을 줄일 수 있습니다.
조치
커스텀 계측과 통합을 사용해 비즈니스 운영에 대한 보다 정확하고 완전한 뷰를 얻을 수 있도록 모든 소스에서 데이터를 캡처하고 모든 구성 요소를 모니터링합니다.
텔레메트리 데이터 커버리지가 미치는 영향
텔레메트리 데이터 커버리지 수준이 낮으면 중요한 시스템과 서비스에 대한 가시성이 부족하여 더 큰 비즈니스 손실이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 기회를 놓치고 프로세스가 비효율적이 되어 고객 만족도가 낮아질 수 있습니다. 또한 텔레메트리 데이터 커버리지 수준이 낮으면 문제를 식별하고 해결하기 어려워 다운타임과 비용이 증가할 수 있습니다.
비즈니스 손실 유형:
- 매출
- 보안(도난 및 범죄)
- 신뢰성(고객 신뢰)
비즈니스를 보호하려면 텔레메트리 데이터 커버리지를 늘려야 합니다. 모든 소스의 데이터에 대한 가시성과 액세스를 향상함으로써, 비즈니스 성과를 보다 완전하게 이해하고, 개선이 필요한 영역을 식별하며, 보다 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
조치
모니터링 툴과 기타 측정 방법을 사용해 전체 비즈니스 생태계를 포괄적으로 이해할 수 있도록 데이터 수집 범위를 확대하고 비즈니스의 모든 측면을 포함시킵니다.
3단계: 비즈니스 메트릭의 재정적 영향 정량화
텔레메트리 데이터 커버리지를 늘리면 성능 문제 또는 가동 중단으로 인한 재정적 영향을 실시간으로 측정함으로써 데이터를 수익화할 준비가 된 것입니다. 이를 메트릭 수익화라고 합니다.
메트릭 수익화는 특정 메트릭이 비즈니스에 미치는 재정적 영향을 정량화하는 프로세스를 의미합니다. 이러한 메트릭에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 주문 비용: 앱 및 키오스크를 통한 주문 비용
- 가동 중단 비용: 시스템 다운타임으로 인한 재정적 손실
- 클라우드 대 현금 비율: 수익 창출 대비 클라우드 서비스 비용의 효율성
- 수익 복제: 제품, 부문 또는 지역 전반에서 성공적인 수익 창출 전략을 식별 및 복제
- 서비스 수준 손실: SLA 또는 KPI 충족 실패로 인한 재정적 영향
다양한 메트릭의 재정적 영향을 이해하면 중요한 시스템과 서비스의 성능을 개선하기 위한 노력의 우선순위를 정할 수 있습니다. 또한 이러한 지식은 데이터 기반해 새로운 기술과 인프라에 대한 투자 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
간단히 말해, 메트릭 수익화는 비즈니스 옵저버빌리티의 중요한 부분입니다. 이를 통해 특정 문제의 재정적 영향을 이해하고 문제 해결 방법을 선택할 때 정보에 입각해 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 더 간소화 및 정량화된 수익성 있는 비즈니스로 이어집니다.
조치
비즈니스에 중요한 모든 프로세스를 매핑하여 특정 데이터 메트릭을 분석하고 문제나 중단으로 인한 총 재정적 영향을 정량화합니다. 예를 들어, 비즈니스 활동에서 시스템 가동 시간 또는 가용성을 구성하는 요소(수익 또는 비용을 발생시키는 요소)를 식별하고 측정합니다. 그런 다음, 활동과 가용성에 재정적 가치(손실/비용 또는 이득/수익/매출)를 부여하여 비용을 정량화합니다.
프로그래머빌리티가 왜 중요할까요?
프로그래머빌리티는 텔레메트리 데이터를 단순히 측정하고 모니터링하는 것이 아니라 프로그래밍하거나 사용자 정의할 수 있도록 합니다. 또한 플랫폼에서 활용되는 통합 인텔리전스를 최대한 활용하는 커스텀 비즈니스 성과 툴과 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원합니다.
텔레메트리 데이터 플랫폼은 블랙박스와 사각지대가 나타나는 즉시 제거할 수 있고 통제되는 환경과 통제되지 않는 환경을 동일한 느낌으로 탐색할 수 있었야 합니다. 이러한 플랫폼은 기술과 비즈니스를 연결하고 메트릭 수익화를 달성할 수 있도록 해주는 마법과도 같습니다.
조치
다음과 같은 주요 특징을 갖춘 텔레메트리 데이터 플랫폼을 찾습니다.
- 데이터에 구애받지 않음
- 소스에 친화적
- 처리량이 많고 레이턴시가 짧은 텔레메트리 데이터 처리
- 분산 이벤트 스토리지 및 스트림 처리 능력
- 완전하게 프로그래밍이 가능한 계측
또한 고급 대시보드, 쿼리 및 AIOps 기능을 사용하여 메트릭을 실시간으로 볼 수 있어야 합니다. 예측적 모델링, 상관관계 분석, 이상 탐지는 다차원적인 데이터를 캡처, 처리 및 분석하고 시스템 성능, 비즈니스 목표 및 위험 간의 관계를 밝혀낼 수 있도록 해줍니다.
5단계: 데이터에 기반한 비즈니스 결정
다음으로, 비즈니스에 미치는 영향에 따라 문제나 개선 사항의 우선순위를 정하고 즉시 해결할 준비를 합니다. 아래는 비즈니스 옵저버빌리티를 통해 정보에 입각한 결정을 내리는 몇 가지 예시입니다.
- 비즈니스 성과 향상: 수익 창출, 고객 만족도 또는 운영 비용에 영향을 미칠 수 있는 병목 현상과 비효율성을 찾아내고 우선순위를 정한 다음 시정 조치를 취하면 전체 성과를 크게 향상할 수 있습니다.
- 선제적인 실시간 위험 평가 및 관리: 이상 징후와 잠재적인 문제를 실시간으로 감지하고 위험이 확대되기 전에 선제적으로 완화하면 비용이 많이 드는 운영 중단, 서비스 중단, 고객 불만을 방지하고 조직의 평판과 재무 건전성을 보호할 수 있습니다.
- 고객 경험 최적화: 전체 고객 여정을 모니터링하여 고객 행동과 선호도에 대한 심층적인 인사이트를 확보하고 이를 기반으로 고객 경험 향상 전략을 실행하면 고객 충성도를 높일 수 있습니다.
- 혁신 가속: 혁신 기회를 식별하고 신속하게 조치를 취하는 것은 시장에서 성장과 차별화를 추진하는 새로운 제품, 서비스 또는 비즈니스 모델 개발로 이어질 수 있습니다.
- 비즈니스 모델 검증 전략적 계획 수립: 예측적 비즈니스 모델링을 사용해 데이터를 분석하고 미래 추세와 결과를 예측하면 시장 변화와 고객 행동 변화를 예측하고 그에 따라 대응할 수 있습니다.
조치
비즈니스 옵저버빌리티를 조직의 기존 프로세스 및 워크플로우에 통합하여 데이터 기반 의사 결정이 비즈니스 운영의 자연스러운 일부가 되도록 지원합니다. 수집된 데이터와 비즈니스 옵저버빌리티를 통해 얻은 인사이트가 기술 및 비즈니스 이해관계자들 모두에게 관련성이 있고 실행 가능하도록 여러 팀 간의 협업을 장려합니다.
비즈니스 옵저버빌리티를 위한 최고의 플랫폼
뉴렐릭은 진정한 비즈니스 옵저버빌리티를 위해 100% 텔레메트리 데이터 커버리지를 제공하는 최초의 옵저버빌리티 플랫폼입니다. 2023년 6월 현재, 뉴렐릭 데이터베이스는 비즈니스 옵저버빌리티를 위해 프로그래머빌리티를 제공하는 유일한 텔레메트리 데이터 플랫폼입니다. 매달 201페타바이트 이상의 데이터를 수집하고 분당 65억 개의 데이터 포인트를 처리하는 세계 최대 규모의 카프카(Kafka) 엔진에 기반하며, 다른 어떤 텔레메트리 데이터 플랫폼도 이에 견줄 수 없습니다.
모든 MELT는 단일 데이터베이스에 함께 저장되므로, 전체 스택의 모든 텔레메트리 데이터를 한 곳에서 상호 연관시키고, 데이터를 정렬하며, 데이터가 이동하는 동안 실시간으로 즉시 쿼리할 수 있습니다.
프로비저닝된 사용자들은 뉴렐릭 데이터베이스의 강력한 기능과 로그 관리, APM, 인프라 모니터링, 모바일 모니터링, 브라우저 모니터링, AIOps, 생성형 AI, 보안 모니터링 등을 포함한 30여 가지 옵저버빌리티 기능에 자동으로 액세스할 수 있습니다.
비즈니스 옵저버빌리티 기능
뉴렐릭 플랫폼에는 비즈니스 옵저버빌리티를 달성하는 데 도움을 주는 다양한 기능들이 포함되어 있습니다.
- 대시보드: 기술 메트릭과 비즈니스에 중요한 핵심 성과 지표(KPI)를 시각화해줍니다. 커스텀 대시보드는 이해관계자들이 시스템 성능의 재정적 영향을 평가하고 데이터에 기반해 신속하게 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 디지털 경험 모니터링: 전체적인 디지털 경험을 개선하고 사용자의 상호 작용과 구매 전환을 분석할 수 있습니다. 디지털 경험 모니터링(DEM)에는 브라우저 모니터링, 모바일 모니터링(두 가지를 함께 실제 사용자 모니터링 또는 RUM이라고도 함), 신세틱 모니터링이 포함되어 성능 병목 지점을 식별하고, 고객 이탈을 줄이며, 수익을 높이는 데 도움을 줍니다.
- 생성형 AI: 예측적 분석과 권장 사항이 포함된 생성형 AI 기반 인사이트를 자연어 프롬프트를 사용해 확보할 수 있습니다. 뉴렐릭 AI*는 비용 절감 기회를 식별하고, 리소스 사용을 최적화하며, 수익 잠재력을 발견하는 데 도움이 됩니다.
- 퀵스타트: 사전 구축된 구성을 포함해 600여 개의 퀵스타트로 구성된 뉴렐릭의 인스턴트 옵저버빌리티는 구현 프로세스를 가속화해줍니다. 퀵스타트를 사용하면 가치 실현 시간을 단축하고 비용 최적화와 수익 향상을 위해 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 서비스 수준 목표(SLO): 서비스 수준 목표를 설정하고 추적함으로써 서비스 성과를 비즈니스 목표에 맞게 조정할 수 있습니다. 서비스 수준은 다운타임과 열악한 사용자 경험으로 인한 재정적 영향을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
- 워크로드: 비즈니스 부서별로 애플리케이션, 서비스 및 인프라를 그룹화할 수 있습니다. 워크로드는 비즈니스 가치에 기반해 보다 효과적으로 리소스를 할당하고 비용을 제어하며 우선순위 정하는 데 도움이 됩니다.
*현재 개발 중
뉴렐릭 앱을 사용할 수도 있습니다.
비즈니스 옵저버빌리티 앱
뉴렐릭의 오픈소스 프로젝트인 Pathpoint(패스포인트)는 업계에서 유일한 비즈니스 옵저버빌리티 앱으로, 고객, 제품 및 서비스 경로를 단일 비즈니스 여정으로 결합합니다.
Pathpoint는 조직 전반에서 다양한 소스의 데이터를 모니터링하고 분석하는 데 도움을 주며 시스템 성능과 상태에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다.
DAZN은 Pathpoint를 사용해 고객 경험을 이해하는 데 범조직적인 접근 방식을 취하고 다양한 소스에서 가져온 데이터를 뉴렐릭에서 인제스트했습니다.
다음 단계
데이터에 기반해 결정을 내리고 데이터에서 수익을 창출할 준비가 되셨나요? 지금 Pathpoint와 다른 기능에 대한 데모를 요청하여 비즈니스 옵저버빌리티 여정을 시작하세요.
이 전자책은 뉴렐릭 플랫폼과 뉴렐릭 AI를 포함한 그 기능과 관련해 예상되는 혜택에 관한 진술 등 미국 유가증권 법률에 정의된 미래 전망 진술이 포함되어 있습니다. 이러한 미래 전망 진술에 포함된 내용의 성취 또는 성공은 뉴렐릭의 현재 가정, 기대 및 신념에 기반한 것으로, 환경의 위험, 불확실성, 추측 및 변화로 인해 뉴렐릭의 실제 결과, 성과, 달성은 이 미래 전망 진술에 명시 또는 내포된 내용과 상당히 다를 수 있습니다. 뉴렐릭의 재무 및 기타 결과에 영향을 미칠 수 있는 요소와 이 게시물에 포함된 미래 전망 진술에 대한 보다 자세한 정보는 뉴렐릭이 최근 미국 증권 거래 위원회(SEC)에 제출한 10-Q 양식, 특히 ‘위험 요소’ 및 ‘운영 결과 및 재무 상태에 대한 경영진의 대화 및 분석’ 항목에 기술되어 있습니다. 이 문서의 사본을 원하시면 뉴렐릭의 투자자 정보 웹사이트(http://ir.newrelic.com)나 SEC의 웹사이트(www.sec.gov)를 방문하십시오. 뉴렐릭은 어떠한 법적 의무도 지지 않으며 법으로 요구되는 경우를 제외하고 이 미래 전망 진술을 업데이트할 의무나 의도가 없습니다.
