옵저버빌리티 아키텍처란 무엇이며, 어떻게 구축해야 할까요?

현대의 인프라는 클라우드, 온프레미스, 엣지 환경에 걸쳐 있습니다. 이러한 규모에는 대규모의 지속적인 메트릭, 이벤트, 로그, 트레이스 스트림이 수반됩니다. 통합된 옵저버빌리티는 조직이 이러한 텔레메트리(telemetry)를 통제하여 운영 성능과 장기적인 탄력성을 모두 지원하도록 돕습니다.

견고한 아키텍처는 텔레메트리 파이프라인 전체에 거버넌스 및 상관관계(correlation)를 내재화합니다. 이 접근 방식은 시그널을 라우팅하기 더 쉽게 만들고, 소유자를 더 빠르게 식별하며, 문제를 더 간단하게 해결할 수 있도록 합니다. 또한 팀이 확산, 노이즈 및 컴플라이언스 사각지대를 사전에 방지하도록 돕습니다.

입증된 옵저버빌리티 패턴을 채택하고 이를 비즈니스 우선순위에 맞추면, 조직은 규모에 따라 확장되는 가시성을 구축할 수 있습니다. 목표는 명확성, 책임성 및 조치를 위한 일관된 프레임워크를 달성하는 것입니다.

옵저버빌리티 프레임워크란 무엇인가요?

옵저버빌리티 프레임워크는 무슨 일이 일어났는지(what happened)를 넘어 왜 일어났는지(why)를 이해할 수 있게 해주는 시스템 설계입니다. 모니터링은 미리 정의된 메트릭을 감시하고 임계값을 기반으로 알림을 트리거하는 데 도움이 되지만, 옵저버빌리티는 데이터를 토폴로지 및 시간과 상관관계 지어줍니다. 결과적으로 엔지니어는 문제 해결 및 의사 결정에 도움이 될 수 있는 더 완전한 컨텍스트를 얻게 됩니다. 본질적으로 옵저버빌리티 프레임워크는 모든 텔레메트리에 걸쳐 일관된 레이블링, 소유권 매핑 및 상관관계 키를 보장하는 시행 가능한 데이터 계약을 수립합니다. 이 계약은 모든 시그널이 올바른 소유자에게 라우팅되고 관련 이벤트와 상관관계를 가질 수 있도록 보장합니다. 시스템이 한 번의 클릭으로 소유자를 알려줄 수 없다면, 시스템에 또 다른 대시보드를 추가하기 전에 그 마찰 지점을 수정할 가치가 있습니다. 프레임워크에 이러한 종류의 거버넌스 모델이 포함되면, 알림이 일관되게 올바른 담당자에게 전달됩니다. 이는 팀이 인프라 노이즈로 인해 방해받거나 압도되는 대신, 서비스가 목표를 충족하는지와 같은 중요한 우선순위에 집중하도록 돕습니다.

옵저버빌리티 아키텍처의 핵심 구성 요소 이해 옵저버빌리티 아키텍처는 텔레메트리를 수집, 처리, 저장, 시각화하는 방식을 구조화합니다. 이 과정에서 각 단계는 상관관계를 가능하게 하고 시그널의 신뢰성을 유지하는 특정한 책임을 가집니다.

데이터 수집

데이터 수집은 일관된 계측을 통해 시스템의 모든 부분에서 텔레메트리를 캡처함으로써 옵저버빌리티의 기반을 마련합니다. 대부분의 팀은 로그, 메트릭, 트레이스 및 이벤트를 수집하기 위한 개방적이고 널리 지원되는 표준인 OpenTelemetry로 시작합니다. 어떤 경우에는 단일 에이전트 옵션이 배포를 단순화할 수 있으며, 특히 속도와 설정 용이성이 중요할 때 유용합니다. 또한 팀은 전통적인 에이전트가 너무 많은 오버헤드를 발생시킬 수 있는 곳에서 커널 수준의 가시성을 캡처하기 위해 eBPF를 선택적으로 배포합니다. 이는 애플리케이션을 수정하지 않고도 네트워크 흐름이나 시스템 호출을 이해하는 데 특히 유용할 수 있습니다. 텔레메트리를 실행 가능하게 만들려면, 데이터가 서비스 이름, 환경, 소유자와 같은 핵심 레이블을 이미 첨부한 상태로 도착해야 합니다. 이러한 레이블은 라우팅 및 상관관계에 필요한 컨텍스트를 제공합니다. 이 단계의 목표는 엣지 위치와 가상 머신에서 Kubernetes 클러스터에 이르기까지 모든 환경에서 일관된 캡처 및 레이블링을 하는 것입니다. 필터링 및 보강은 나중에 처리 단계에서 이루어집니다.

데이터 처리

처리 단계는 옵저버빌리티 프레임워크의 데이터 계약을 시행합니다. 여기에는 텔레메트리가 다운스트림으로 이동하기 전에 필터링, 보강 및 수정하는 작업이 포함됩니다. 또한 이 시점에서 샘플링 전략이 적용됩니다. 헤드 샘플링은 데이터 볼륨을 줄이는 반면, 테일 샘플링은 드물거나 변칙적인 이벤트를 캡처합니다. 각 이벤트에는 저장되기 전에 시간 및 토폴로지 관련 상관관계 키가 할당됩니다. 이러한 키를 통해 팀은 인시던트 발생 시 서비스 관계를 신속하게 추적할 수 있습니다. 데이터 품질을 보존하기 위해, 필수 레이블이 누락된 텔레메트리는 다른 시스템을 오염시키는 것을 방지하기 위해 거부되거나 격리됩니다. 보안 및 규정 준수 통제 또한 이 단계에서 작동합니다. 개인 식별 정보는 수정되며, 모든 변경 사항은 감사를 지원하기 위해 기록됩니다. 이러한 파이프라인 수준의 통제는 나머지 옵저버빌리티 스택 전체에서 일관된 처리를 위한 기반을 마련합니다.

데이터 저장

저장소 설계는 성능과 비용의 균형을 맞추는 데 도움을 줄 수 있습니다. 데이터 이동 및 보존 정책에 대한 명확한 제한은 예상치 못한 비용을 방지하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 이러한 제한은 포렌식 데이터를 계속 사용할 수 있도록 보장합니다. 대부분의 팀은 텔레메트리를 핫(Hot), 웜(Warm), 콜드(Cold) 스토리지로 계층화합니다. 핫 계층은 최근 쿼리를 신속하게 반환하는 반면, 콜드 계층은 더 낮은 비용으로 기록을 유지합니다. 서비스 수준 목표는 각 계층에 대해 예상되는 쿼리 시간을 명시해야 합니다. 상주 및 대기 시간 요구 사항을 충족하기 위해, 원본 텔레메트리를 해당 지역에 보관해야 할 수도 있습니다. 요약 및 파생된 메트릭을 중앙 저장소로 보내면 환경 간 분석이 용이해집니다. 이 모델을 연합(federated) 아키텍처라고 합니다. 이는 상세 데이터를 로컬에 보관하고 필요한 것만 이동시킵니다.

데이터 시각화

시각화 계층은 모든 팀이 동일한 인터페이스를 사용하도록 강요하지 않고도 시그널에 대한 통합된 보기를 제공합니다. 도구를 교체하는 대신, 공유 액세스 포인트를 제공하고 환경 전반에 걸쳐 일관된 이해를 지원합니다. 효과적인 포털은 가장 중요한 정보를 먼저 보여줍니다. 여기에는 시스템 연결 방식을 보여주는 서비스 종속성 맵, 신속한 대응을 지원하는 빠른 소유자 조회, 비즈니스 영향을 기반으로 하는 알림 정책이 포함됩니다. 또한 많은 포털이 **가이드화된 런북(guided runbooks)**을 제공하여 팀이 인시던트 발생 시 신속하고 일관되게 대응하도록 돕습니다. 이 접근 방식은 기존 도구(오픈 소스 모니터링 도구 포함)의 지속적인 사용을 수용하면서도 일관된 거버넌스를 보장합니다. 사실상 이 포털은 개방형 API를 통해 기존 플랫폼에 연결되는 경량의 제어 계층 역할을 합니다.

회복 탄력성이 있는 시스템 구축을 위한 옵저버빌리티 패턴

회복 탄력성이 있는 시스템 구축을 위한 옵저버빌리티 패턴 성공적인 옵저버빌리티 구현은 상관관계 기능을 유지하면서 특정 운영 제약을 해결하는 패턴을 따릅니다. 이러한 패턴과 그에 상응하는 안티패턴을 이해하는 것은 클라우드 옵저버빌리티를 관리 가능한 일상 업무로 전환하는 데 도움이 됩니다.

조직이 산업 현장, 소매점 또는 간헐적인 연결성을 가진 기타 엣지 배포 환경에서 운영될 때, 연합(Federation)이 필수적입니다. 이러한 환경에서는 중앙 시스템과 연결이 끊어져도 데이터를 수집하고 처리하는 자율적인 로컬 옵저버빌리티 스택이 필요합니다. 이후, 연결된 기간 동안 요약 데이터와 중요 알림이 중앙 상관관계 엔진으로 전달될 수 있습니다. 상관관계 키를 설정하지 않고 연합하는 것은 비교 불가능한 사일로를 생성하여 통합 옵저버빌리티의 목적을 무너뜨리는 문제가 발생할 수 있음을 유의해야 합니다.

마찬가지로, eBPF와 전통적인 에이전트 사이의 선택은 장단점을 고려해야 합니다. eBPF는 최소한의 오버헤드로 커널 수준의 가시성을 캡처하는 데 탁월하여, 애플리케이션을 수정하지 않고도 네트워크 흐름 및 시스템 호출을 이해하는 데 이상적입니다. 반면, OpenTelemetry는 eBPF가 따라올 수 없는 풍부한 애플리케이션 컨텍스트와 분산 트레이싱 기능을 제공합니다. 가장 효과적인 아키텍처는 두 가지 접근 방식을 전략적으로 결합합니다. 오버헤드가 가장 중요한 곳에는 eBPF를 사용하고, OTel은 애플리케이션 컨텍스트가 중요할 때 사용합니다.

데이터가 옵저버빌리티 파이프라인에 들어오는 순간이 바로 유용성을 판단해야 하는 순간입니다. 수집 시 레이블링 및 소유권을 시행하면 통제되지 않은 데이터가 다운스트림 시스템을 오염시키는 것을 방지할 수 있습니다. 동시에, 규정을 준수하지 않는 데이터는 이유를 설명하는 상세 로그와 함께 즉시 거부되거나 격리될 수 있습니다. 이 접근 방식은 모든 데이터를 일단 수락하고 나중에 정리하기를 바라는 일반적인 실수를 피하게 해줍니다. 이는 거의 항상 통제 불가능한 노이즈와 문제 해결의 막다른 골목으로 이어지는 전략입니다.

옵저버빌리티의 비용 통제는 시그널 품질을 희생하지 않으면서 볼륨을 관리하는 지능적인 샘플링에 달려 있습니다. 헤드 샘플링은 일상적인 트래픽을 예측 가능한 방식으로 줄이는 반면, 테일 샘플링은 오류 및 시간 초과와 같은 드물지만 의미 있는 이벤트를 캡처합니다. 이러한 기술은 기본 동작과 특이한 엣지 케이스 모두에 대한 가시성을 제공합니다. 팀이 모든 데이터 유형에 걸쳐 균일한 샘플링을 적용하면 중요한 시그널을 놓칠 가능성이 높아집니다. 이러한 이벤트는 빈번하지 않지만, 대개 심각한 근본적인 문제를 나타냅니다.

옵저버빌리티 아키텍처가 발전함에 따라, 조직은 중앙 거버넌스와 팀 자율성 간의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 경량의 포털 계층은 액세스 제어, 라우팅 및 감사 로깅과 같은 공유 정책을 시행하는 동시에 팀이 가장 잘 아는 도구를 계속 사용할 수 있도록 함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 이 접근 방식은 서로 다른 전문가들이 서로 다른 인터페이스를 필요로 한다는 점을 인식합니다. 사이트 안정성 엔지니어는 보안 분석가나 비즈니스 이해관계자와는 매우 다른 보기가 필요할 수 있습니다.

비즈니스에 가장 적합한 옵저버빌리티 아키텍처를 선택하는 방법

모든 조직은 제약 조건, 우선순위 및 기존 인프라가 고유하게 혼합되어 있습니다. 옵저버빌리티 아키텍처에 대해 신중한 결정을 내리는 것은 오늘날 환경에서 필요한 것을 놓치지 않으면서 시간이 지남에 따라 회복 탄력성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

방어 가능한 아키텍처 결정을 내리려면 장단점, 제약 조건 및 근거를 명시적으로 문서화해야 합니다. 아키텍처 결정 기록(ADR)은 이러한 선택을 캡처하기 위한 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 이는 여러분이 무엇을 결정했는지, 그리고 왜 그런 결정을 내렸는지를 설명하는 역사적 기록 역할을 합니다.

옵저버빌리티 아키텍처의 맥락에서, ADR은 몇 가지 핵심적인 장단점 평가를 용이하게 합니다. 데이터 충실도와 비용 통제 중 무엇을 우선시해야 할까요? 서로 다른 사용 사례는 어느 정도의 지연 시간(Latency)을 허용할 수 있을까요? 데이터는 어느 곳에서 지역화되어야 하며, 어느 곳에서 전 세계로 흘러갈 수 있을까요? 이 질문들에 대한 답은 미묘하며 조직마다 다를 것입니다.

옵저버빌리티 아키텍처를 선택하고 구현하려면 다음 여섯 가지 영역에서 결정이 필요하며, 각 영역에는 고유한 도전과 기회가 있습니다.

확장성 및 성능

옵저버빌리티 스택의 각 계층에 대한 지연 시간 목표를 정의하는 것부터 시작하세요. 핫 데이터 쿼리는 500밀리초 미만으로 결과를 반환해야 할 수 있지만, 콜드 스토리지는 더 긴 응답 시간을 허용할 수 있습니다. 현재 사용량을 기준으로 처리량 목표를 설정하고, 향후 성장을 지원할 수 있는 버퍼 용량을 포함하세요.

일반적으로 대용량 성공 트래픽에 적합한 헤드 샘플링을 언제 사용할지 명확히 하세요. 반면에 테일 샘플링은 오류, 느린 요청 또는 보안 이상과 같이 덜 빈번하지만 중요한 시그널을 캡처하는 데 더 좋습니다. 샘플링 전략이 시그널 품질을 유지하는 방법을 보여주는 구성 예시와 테스트 시나리오를 포함하세요.

보안, 개인 정보 보호 및 상주

어떤 유형의 텔레메트리에 개인 식별 정보(PII)가 포함될 수 있는지 식별하는 것부터 시작하세요. 데이터 소스에 최대한 가깝게 수정 정책을 수립하고, 해당 정책을 업데이트할 권한이 있는 사람을 명확하게 정의하세요. 모든 변경 사항이 감사를 지원하는 방식으로 기록되는지 확인하세요.

다음으로, 지역 데이터 상주 매트릭스를 구축하여 서로 다른 범주의 데이터가 지리적으로 어디에 남아 있어야 하는지 결정하세요. 데이터가 지역을 넘어 이동해야 하는 모든 시나리오에 대해 승인 단계 및 문서화 요구 사항을 포함하는 구조화된 예외 프로세스를 만드세요.

마지막으로, 암호화 요구 사항을 정의하세요. 데이터가 전송 중일 때와 저장 중일 때 모두 어떻게 보호되어야 하는지 구체적으로 명시하세요.

통합 및 상호 운용성

현재 사용 중인 옵저버빌리티 도구 목록과 그 지속적인 가치에 대한 평가를 만드세요. 이 프로세스의 일부로, 상호 운용성을 유지하는 데 필요한 데이터 형식과 API를 식별하세요. 가능하면 유연성을 제한할 벤더별 구현보다 OpenTelemetry 및 Prometheus와 같은 개방형 표준을 선호하세요.

서비스 소유권이 추적 가능하고 정확하도록 버전 관리(Version Control) 시스템 내에서 소유권 카탈로그를 코드로 유지하세요. 소유권 메타데이터가 텔레메트리 파이프라인을 통해 흐르는 방식을 정의하여 태그 지정 및 라우팅이 자동으로 이루어지도록 하세요.

비용 및 카디널리티

각 서비스 및 메트릭 계열에 대한 카디널리티 제한을 설정하세요. 고가치 비즈니스 메트릭은 더 일상적인 인프라 데이터보다 더 높은 카디널리티 임계값을 정당화할 수 있습니다. 많은 팀이 핫 데이터는 7일, 웜은 30일, 콜드는 13개월과 같이 저장 계층별로 보존 기간을 정의합니다.

서비스 수준 대시보드와 함께 1,000 요청당 비용을 표시하여 비용 효율성에 대한 가시성을 확보하세요. 이 접근 방식은 시스템 성능과 운영 지출에 대한 공동의 이해를 지원할 것입니다.

예상치 못한 카디널리티 증가에 대한 알림을 설정하고, 한도를 초과할 때 데이터를 일시 중지하거나 재라우팅할 수 있는 회로 차단기(Circuit Breakers)를 설정하여 위험을 사전에 관리하세요.

운영, 소유권 및 알림 정책

알림 정책을 벤더 플랫폼 내에 저장하지 않고 버전 관리(Version Control)에 저장하세요. 이는 지속적인 협업, 추적 및 재사용을 지원하는 정책 코드화(Policy-as-Code) 관행을 가능하게 합니다.

모든 서비스를 명확하게 정의된 소유자에게 매핑하세요. 이 정보는 온콜 로테이션으로 자동으로 흘러가야 합니다. 에스컬레이션 논리를 순수 인프라 메트릭보다는 오류 예산 소진 또는 영향 발생까지의 시간과 같은 지표에 기반하세요. 이상적으로는 온콜 응답자가 단 한 번의 클릭으로 모든 알림에서 식별 가능해야 합니다.

파일럿 및 출시 계획

파일럿을 시작하기 전에 범위, 포함되는 서비스, 성공 벤치마크 및 롤백 조건을 정의하세요. 구현을 안내하기 위해 구체적이고 미리 정의된 목표를 사용하세요. 예를 들어, 특정 기간 동안 평균 문제 해결 시간(MTTR)을 절반으로 줄이거나, 알림의 90%를 올바르게 라우팅하거나, 도구 관련 비용을 3분의 1로 줄이는 것을 시도할 수 있습니다.

광범위한 출시를 계획할 때는 단계적 접근 방식(Phased Approach)을 취하세요. 명확한 책임을 할당하고 교육 확인 시점, 마일스톤 날짜 및 진행/중단(Go or No-Go) 기준을 설정하세요. 이러한 수준의 구조는 프로세스 전반에 걸쳐 더 원활한 전환과 더 나은 피드백을 생성합니다.

현대 IT 환경에서 통합 옵저버빌리티 아키텍처가 중요한 이유

현대 IT 환경에서 통합 옵저버빌리티 아키텍처가 중요한 이유 현대의 IT 환경은 동적이고 분산되어 있으며, 여러 클라우드, 엣지 위치 및 온프레미스 시스템에 걸쳐 있습니다. 이러한 복잡성을 헤쳐나가기 위해, 조직은 하이브리드 클라우드 옵저버빌리티를 제공하고 모든 환경에서 기술적 통찰력을 제공하는 아키텍처를 필요로 합니다. 이는 비즈니스 우선순위와 운영 현실을 직접적으로 지원할 수 있는 통찰력입니다. 통합 아키텍처는 이러한 상호 연결된 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

컨텍스트 공유 및 도구 선택권 유지

텔레메트리가 일관되게 레이블링되고, 상관관계가 지정되며, 거버넌스 될 때, 팀은 시그널을 안정적으로 라우팅하고, 인시던트에 더 빠르게 대응하며, 시스템이 확장되어도 명확성을 유지할 수 있습니다. 옵저버빌리티 스택 위에 있는 경량 제어 계층은 도구 유연성을 희생하지 않고도 이를 가능하게 합니다. 이 수준에서 라우팅, 액세스 제어 및 감사 정책을 시행함으로써, 조직은 거버넌스 일관성을 개선하고 환경 전반의 마찰을 줄이면서도 팀별 인터페이스를 유지할 수 있습니다.

사일로를 만들지 않으면서 규정 준수 유지

또한, 통합 아키텍처는 규제 준수 및 데이터 주권(data sovereignty)을 단순화합니다. 연합 저장소(federated storage)를 지원함으로써, 팀은 원본 텔레메트리를 로컬에 보관하는 동시에 교차 지역 분석을 위해 고가치 시그널을 중앙 집중화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 운영 가시성을 파편화하지 않고도 요구 사항이 충족되도록 보장합니다.

비용 가시성 증가

비용 관리 역시 아키텍처 통합의 이점을 얻습니다. 텔레메트리에 서비스 소유권이나 트랜잭션 메타데이터와 같은 비즈니스 컨텍스트가 포함될 때, 팀은 비용과 영향을 더 빠르고 쉽게 상관관계 지을 수 있습니다. SLO 대시보드와 함께 요청당 비용을 표시하는 것은 엔지니어링, 운영 및 재무 팀 전반에 걸쳐 공동 책임 의식을 증진하는 데 도움을 줍니다.

거버넌스, 컨텍스트 및 협업을 통합된 접근 방식으로 연결함으로써, 옵저버빌리티는 운영 성숙도를 위한 촉매제가 됩니다. 오늘날의 빠르게 변화하는 인프라 환경에서 효과적으로 운영하는 데 필요한 명확성, 책임성 및 회복 탄력성을 확보하게 됩니다.

옵저버빌리티의 미래는 어떤가요?

시스템이 발전함에 따라, 옵저버빌리티 아키텍처는 새로운 유형의 시그널과 안전장치를 포함하도록 적응해야 합니다. 한 가지 중요한 영역은 신원 기반 텔레메트리입니다. SPIFFE 또는 mTLS 판정(verdicts)과 같은 신호는 워크로드 진위 여부와 권한 부여를 확인합니다. 이러한 시그널을 기존 MELT 스키마에 통합함으로써, 팀은 추가적인 사일로를 도입하지 않고도 추적 가능성과 액세스 제어를 개선할 수 있습니다.

또 다른 핵심 변수는 AI 워크로드 텔레메트리입니다. 더 많은 조직이 추론 워크로드(inference workloads)를 실행함에 따라, 옵저버빌리티 시스템은 GPU 활용도, 추론 지연 시간 및 모델 드리프트와 같은 시그널을 지원해야 합니다. 이러한 시그널을 일급(first-class) 데이터로 취급하면 전통적인 시스템과 AI 기반 시스템 전반에 걸쳐 포괄적인 가시성이 보장됩니다.

동시에, AI 지원 자동화가 인시던트 대응을 재편하기 시작하고 있습니다. AI는 이상 징후를 군집화하고 개선 방안을 추천하는 데 도움을 줄 수 있지만, 이러한 기술은 적절한 감독 하에서 가장 잘 작동합니다. 명시적인 승인 게이트, 예정된 유지보수 기간 및 신뢰할 수 있는 롤백 절차와 같은 **안전장치(Guardrails)**는 운영 위험을 관리하는 데 도움을 줄 것입니다.

오늘날 수집 관행과 거버넌스 정책을 업데이트함으로써, 조직은 옵저버빌리티가 인간 주도의 결정과 기계 지원 운영을 모두 지원하는 미래를 대비할 수 있습니다.

수세로 복원력 있는 옵저버빌리티 아키텍처 구축

옵저버빌리티 플랫폼은 통합 옵저버빌리티 원칙을 실제로 적용하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 수세 클라우드 옵저버빌리티(SUSE Cloud Observability)와 같은 솔루션은 OpenTelemetry와 선택적 eBPF에 대한 내장 호환성을 갖춘 단일 에이전트 접근 방식을 통해 빠르고 유연한 배포를 지원합니다. 이를 통해 고수준 서비스 트레이스부터 저수준 커널 이벤트에 이르기까지 모든 범위의 시그널을 더 쉽게 캡처할 수 있습니다.

게다가 수세의 플랫폼은 점진적인 데이터 상관관계를 지원합니다. 데이터는 원본 텔레메트리부터 풍부한 컨텍스트, 패턴 인식, 그리고 최종적으로 **가이드화된 개선(guided remediation)**까지 흐릅니다. 이러한 계층화된 접근 방식은 팀이 비정형 데이터를 걸러낼 필요 없이 신호를 신속하게 연결하고 정보에 입각한 조치를 취하도록 돕습니다.

설정 시간을 줄이기 위해, 수세 클라우드 옵저버빌리티는 일반적인 시나리오를 위한 사전 구축된 패턴을 포함합니다. 단계별 해결 경로는 유연성을 제한하지 않으면서 팀 전반의 대응을 표준화하는 데 도움을 줍니다. 기존 도구와의 통합이 전반적으로 지원되어, 통합 옵저버빌리티의 이점을 얻으면서도 현재 워크플로우를 유지할 수 있습니다.

수세 클라우드 옵저버빌리티가 여러분의 옵저버빌리티 전환을 어떻게 가속화할 수 있는지 알아보세요.

옵저버빌리티 아키텍처 자주 묻는 질문(FAQ)

옵저버빌리티와 모니터링의 차이점은 무엇인가요?

옵저버빌리티와 모니터링의 차이점은 모니터링은 설정된 메트릭과 알림을 사용하여 알려진 문제만 감시한다는 것입니다. 옵저버빌리티는 한 단계 더 나아가 메트릭, 로그, 트레이스 및 이벤트를 서비스 관계 및 타이밍과 연결하여 알 수 없는 문제를 찾는 데 도움을 줍니다.

통합 옵저버빌리티 플랫폼이란 무엇인가요?

통합 옵저버빌리티 플랫폼은 공유 스키마 및 처리 파이프라인을 통해 텔레메트리를 연결합니다. 이는 일관된 소유권 태그 지정, 알림 라우팅 및 감사 추적을 보장하면서 여러 도구를 지원하여 팀에 **단일 정보 출처(single source of truth)**를 제공합니다.

토폴로지 기반 인시던트 대응이란 무엇인가요?

토폴로지 기반 인시던트 대응은 실시간 서비스 맵과 시간 기반 상관관계를 사용하여 영향(impact)을 추적하고, 영향 범위(blast radius)를 평가하며, 올바른 소유자에게 알림을 라우팅합니다. 이는 정적 규칙에 의존하는 대신, 서비스 간의 실시간 관계를 반영합니다.

수세코리아(SUSE Korea) 영업 상담 요청하기  :  https://www.suse.com/ko-kr/contact/