클라우드 관측 가능성(Cloud Observability)이란 무엇이며, 이를 사용해야 할까요?

클라우드 관측 가능성은 서비스의 상태를 명확히 파악할 수 있도록 도와줍니다. 어떤 부분이 정상적으로 작동하고, 어떤 부분이 주의가 필요하며, 어디부터 먼저 확인해야 하는지 알려줍니다. 시스템이 여러 플랫폼에 걸쳐 있을 때 작은 문제들이 놓치기 쉽습니다. 관측 가능성을 통해 이러한 문제를 조기에 발견하고 애플리케이션을 중단 없이 계속 실행할 수 있습니다.

답변이 추측보다 중요할 때, 하루가 더 쉬워집니다. 메트릭스, 이벤트, 로그, 트레이스가 한 곳에 통합되어 패턴을 쉽게 파악하고 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다. 팀은 문제 해결에 덜 시간을 소비하고 프로젝트 진행에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

문제에 앞서 대응하는 것이 중요하다면, 클라우드 관측성은 단순히 또 다른 도구가 아닙니다. 이는 팀이 시스템에 대한 신뢰를 구축하고 고객이 계속 돌아오도록 하는 방법입니다.

클라우드 관측 가능성은 무엇인가요?

클라우드 관측 가능성은 클라우드 시스템이 생성하는 데이터를 수집하고 분석하는 실천 방법입니다. 로그, 메트릭, 트레이스 등 모든 데이터를 통해 시스템 내부에서 발생하는 상황을 정확히 이해할 수 있습니다. 문제가 발생했을 때 단서를 찾는 대신, 전체적인 그림과 세부 사항을 동시에 파악할 수 있습니다.

클라우드 네이티브 관측 가능성을 통해 팀은 클라우드 환경이 변화하고 확장되더라도 모든 서비스, 앱 및 연결의 동작을 추적할 수 있습니다. 트렌드를 파악하고 지연의 근본 원인을 이해하며, 문제가 사용자에게 도달하기 전에 자신 있게 조정할 수 있습니다.

비즈니스가 다양한 클라우드 모델을 사용한다면, 적절한 플랫폼은 모든 것을 통합해야 합니다. 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드 접근 방식 사이의 선택은 관측 가능성 접근 방식을 결정합니다. 인프라가 성장함에 따라 모든 환경을 커버하는 시스템이 필요하며, 그렇지 않으면 중요한 부분이 놓칠 수 있습니다.

이것이 클라우드 환경을 관리하는 팀에게 관측 가능성이 중요한 이유입니다. 더 많은 데이터는 통찰력으로 전환하고 패턴을 발견하며, 특히 신뢰성이 걸린 상황에서 신속하게 행동할 수 있을 때만 유용합니다.

클라우드 관찰 가능성 vs. 클라우드 모니터링: 차이점은 무엇인가요?

모니터링은 이미 알고 있는 것을 감시합니다. CPU 사용량, 메모리, 오류율 등 특정 지표를 추적하고 설정된 임계값을 초과할 때 경고를 전송합니다. 서버가 과열되거나 서비스가 응답을 중단하면 모니터링이 이를 감지하고 경보를 발령합니다.

반면 관측 가능성은 한 단계 더 나아갑니다. 로그, 메트릭, 이벤트, 추적 데이터를 통합해 시스템의 전체적인 모습을 제공합니다. 특히 아직 무엇을 찾아야 할지 모르는 상황에서도 말이죠. 예상치 못한 일이 발생하면 관측 가능성은 이상 행동을 알리고, 깊이 파고들어 연결점을 찾아 근본 원인을 밝혀내는 데 도움을 줍니다. 단순히 문제가 존재한다는 것을 확인하는 것 이상입니다.

모니터링은 조기 경보 시스템이라고 생각하세요. 관측 가능성은 “무언가가 고장났다”에서 “정확히 왜 그런지”로 이어지는 과정입니다. 두 가지는 함께 사용할 때 가장 효과적입니다. 모니터링이 증상을 표시한다면, 관측 가능성은 그 뒤에 숨은 이야기를 밝혀내어 팀이 문제를 더 빠르게 해결하고 더 강력한 시스템을 운영할 수 있도록 돕습니다.

클라우드 관측 가능성의 네 가지 기둥

강력한 관측 가능성 플랫폼은 네 가지 기둥 위에 세워집니다: 메트릭스, 이벤트, 로그, 트레이스. 이 네 가지는 분산된 데이터를 실제 답변으로 전환하는 기본 요소입니다.

메트릭스

메트릭스는 클라우드 환경의 건강 상태와 성능을 추적하는 숫자입니다. CPU 사용률, 메모리 소비량, 요청률 또는 오류 수 등이 포함됩니다. 메트릭스를 통해 각 시스템 구성 요소의 전반적인 상태를 파악하고, 정상 범위를 벗어난 경우를 빠르게 확인할 수 있습니다.

예를 들어, 데이터베이스 서버의 메모리 사용량 급증은 사용자가 지연이나 서비스 중단을 경험하기 전에 자세히 조사해야 한다는 경고 신호입니다.

시간 경과에 따른 변화를 파악하고 더 깊이 조사해야 할 시점을 알려주는 데 이상적입니다.

이벤트

이벤트는 클라우드 환경에서 발생하는 변화를 기록합니다. 포드 재시작, 구성 변경, 배포 또는 알림 등이 포함됩니다. 각 이벤트는 발생한 사건과 발생 시점을 설명하며, 메트릭스만으로는 제공할 수 없는 중요한 맥락을 제공합니다.

최근 배포와 일치하는 오류율의 급격한 상승은 문제의 원인을 즉시 파악하는 데 도움을 줍니다.

메트릭스에 맥락을 추가함으로써 이벤트는 원인과 결과를 연결하고 문제를 더 정확하게 해결하는 데 도움을 줍니다.

로그

로그는 시스템에서 발생하는 모든 이벤트와 메시지를 기록합니다. 컨테이너 관찰 데이터부터 간단한 상태 업데이트, 상세한 오류 보고서까지 포함됩니다. 문제가 발생할 때 로그은 무엇이 발생했는지, 언제 발생했는지, 왜 발생했는지에 대한 단계별 기록을 제공합니다.

컨테이너 실패 시 로그를 통해 정확한 오류, 타임스탬프 및 관련된 서비스를 확인할 수 있어 문제가 발생한 지점을 쉽게 파악할 수 있습니다.

팀은 로그를 통해 문제를 원인으로 추적하고 서비스 간 트렌드나 이상 현상을 식별할 수 있습니다.

트레이스

추적

추적은 요청이 전체 인프라를 통과하는 과정을 추적합니다. 서비스 간 연결 고리를 연결하여 데이터 흐름의 지도와 병목 현상이 발생하는 위치를 보여줍니다.

다중 공급업체나 클러스터를 포함한 아키텍처라면 멀티 클라우드 서비스 메쉬가 모든 환경에서 서비스 간 연결성과 일관성을 유지하는 데 도움을 주며, 관측 가능성은 혼란 속에서 아무것도 놓치지 않도록 보장합니다.

예를 들어 고객의 주문 처리가 너무 오래 걸린다고 가정해 보겠습니다. 추적은 해당 주문을 모든 서비스에 걸쳐 추적하여 정확히 어디서 속도가 느려지거나 중단되는지 파악할 수 있도록 합니다. 이를 통해 문제를 정확히 해결할 수 있습니다. 코드에 추적을 추가하면 문제가 되는 코드 줄을 확인할 수도 있습니다.

추적은 프로세스에서 어떤 단계가 속도를 늦추는지 명확히 보여줍니다. 이를 통해 문제를 근본적으로 해결할 수 있으며, 불확실성이나 책임 전가 여지를 줄일 수 있습니다.

네 가지 기둥을 함께 사용하면 팀은 시스템 내부에서 발생하는 상황을 완전히 이해하고 실행 가능한 시각을 얻을 수 있습니다. 이것이 팀이 문제를 빠르게 해결하고 성능을 최적화하며 — 가장 중요한 점은 — 사용자에게 더 나은 경험을 제공하는 방법입니다.

클라우드 시스템에서 관측 가능성은 무엇에 유용할까요?

클라우드 관측 가능성은 클라우드 운영에 명확성을 제공하여 문제를 조기에 발견하고 성능을 최적화하며 가장 중요한 서비스를 원활하게 유지하는 데 도움을 줍니다.

관측성이 클라우드 팀에게 진정한 차이를 만드는 부분은 다음과 같습니다:

더 빠른 사고 탐지 및 해결

관측성이 구축되면 팀은 문제가 발생하자마자 이를 파악하고 신속하게 대응하기 위한 맥락을 얻을 수 있습니다. 분산된 알림을 분류하거나 사용자 불만을 기다리는 대신, 문제의 근원으로 직접 접근해 다운타임을 줄이고 중요한 서비스를 유지합니다.

적극적인 성능 최적화

인프라 전반의 트렌드를 파악할 수 있다면 병목 현상이 발생하기 전에 자원을 조정할 수 있습니다. 전통적인 VM부터 서버리스 관측 가능성에 이르기까지, 지연, 자원 급증 및 사용 패턴에 대한 통찰력을 얻어 팀이 성능을 최적화하고 더 원활한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

분산 시스템 전반의 원인 분석

클라우드 환경은 서비스, 플랫폼 및 연결의 미로와 같습니다. 관측 가능성은 모든 요소를 통합하여 예기치 않은 상황이 발생할 때 추측에 의존하지 않도록 합니다. 문제를 끝부터 끝까지 추적하고 근본 원인을 해결할 수 있으며, 단순히 증상을 치료하는 것이 아닙니다.

강화된 보안 및 준수

환경에 대한 상세하고 실시간 인사이트는 이상 활동을 탐지하고 보안 위험을 조기에 발견하며 산업 규정을 준수하는 데 도움을 줍니다. 관측 가능성은 보안 팀이 위협에 대응하고 통제 조치가 의도대로 작동함을 입증할 수 있도록 더 나은 가시성을 제공합니다.

확신 있는 확장 및 혁신

팀이 보는 것을 신뢰하면 더 빠르게 움직일 수 있습니다. 새로운 도구를 도입하거나 워크로드를 확장하거나 새로운 기능을 출시할 때 위험을 줄일 수 있습니다. 관측 가능성은 실험과 성장을 지원하며, 각 변경 사항을 실제 세계의 영향과 연결하면서 비즈니스를 보호합니다.

클라우드 네이티브 스타트업이든 기업 인프라를 관리하든, 관측 가능성은 클라우드의 복잡성을 명확성으로 전환하고 팀이 더 많은 것을 달성하며 예상치 못한 상황을 줄일 수 있도록 돕습니다.

클라우드 관측성의 이점

클라우드 관측성은 클라우드 팀에게 여러 가지 핵심적인 방식으로 가치를 제공합니다. 다음은 기대할 수 있는 주요 이점입니다:

더 빠른 사고 탐지 및 해결: 문제가 발생하자마자 즉시 탐지하고 필요한 맥락을 바탕으로 시스템을 정상 상태로 복구하기 위해 신속히 대응합니다.
성능 최적화: 큰 문제가 발생하기 전에 성능 저하나 리소스 급증을 탐지하고 환경을 조정하여 사용자에게 더 원활한 경험을 제공합니다.
근본 원인 분석: 분산된 클라우드 인프라 전반에서 문제를 추적하여 실제 문제를 해결하고 증상만 치료하는 것을 피합니다.
보안 및 준수: 이상 활동을 탐지하고 위협에 신속히 대응하며, 통제 조치가 의도대로 작동함을 입증하여 준수 요건을 충족합니다.
확신 있는 확장 및 혁신: 새로운 기능을 출시하거나 새로운 도구를 도입하거나 워크로드를 확장할 때 각 변경 사항의 영향을 즉시 확인할 수 있으므로 확신 있게 진행할 수 있습니다.

이러한 혜택을 활용하면 막다른 길을 피하고 클라우드와 함께 성장하는 관측 가능성 관행을 구축할 수 있습니다.

클라우드 관측 플랫폼을 구현하는 최선의 방법

클라우드 관측은 현실에 기반을 두었을 때 가장 효과적입니다. 팀의 업무를 원활하게 만들고, 문제가 발생했을 때 예상치 못한 상황을 방지하는 데 집중하세요.

그렇다면 어디서부터 시작해야 할까요?

팀이 중요하게 생각하는 목표를 설정하세요

정말 해결하고 싶은 문제가 무엇인지 물어보세요. 서비스 중단을 더 빠르게 파악하는 것, 비용 절감, 고객이 알아채기 전에 성능 저하를 탐지하는 것 중 무엇인가요? 각 팀은 다르게 운영되므로 구체적으로 설정하세요.

예를 들어, 마이크로서비스에서 문제를 추적하는 것이 가장 큰 고민이라면, 서비스 간 요청을 실시간으로 추적하는 것이 목표가 될 수 있습니다. 관측성에서 얻고 싶은 측정 가능한 성과를 몇 가지 적어두고, 그에 맞춰 설정을 구성하세요.

클라우드의 간단한 지도를 작성하세요

주요 서비스를 모두 그려보고 서로 연결되거나 의존하는 관계를 표시하세요. 데이터베이스는 어디에 있나요? 어떤 앱들이 그와 통신하나요? AWS, Azure, 사설 클라우드에 분산되어 있나요? 기본적인 화이트보드 스케치만으로도 가장 필요한 가시성 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다. 만약 빠르게 매핑할 수 없다면, 관측 가능성 도구도 마찬가지일 것입니다.

행동에 도움이 되는 데이터만 수집하세요

모든 로그와 메트릭을 영원히 저장할 필요는 없습니다. 팀과 협력하여 질문에 답하거나 문제를 방지하는 데 도움이 되는 신호를 결정하세요.

예를 들어, 애플리케이션 오류와 느린 쿼리는 유지하지만, 아무도 읽지 않는 긴 디버그 정보 목록은 제외하세요. 이 정보를 미리 보여주는 대시보드를 설정하고, 사고 발생 후 함께 검토하여 부족한 부분을 확인하세요.

모두가 이해할 수 있는 도구를 사용하세요

팀이 몇 주간의 교육 없이 사용할 수 있는 관측 가능성 도구 1~2개를 선택하세요. 대시보드가 혼란스러워서 사람들이 피한다면 플랫폼은 도움이 되지 않습니다. 팀원들에게 지난 달 가장 큰 서비스 중단의 근본 원인을 찾는 방법을 시연해 보라고 요청하세요. 만약 그들이 빠르게 할 수 없다면, 설정이나 교육을 조정하세요.

경고를 다음 단계로 전환하세요

경고 피로는 현실입니다. 경고를 확인하고 각 경고가 누군가가 행동해야 한다는 것을 의미하는지 확인하세요. 각 경고에 대해 메모를 작성하세요: “이 경고가 발생하면 Bob이 서비스 A를 확인합니다” 또는 “이것은 데이터베이스가 과부하될 수 있음을 의미합니다 — 여기 해결책이 있습니다.” 만약 아무도 무엇을 해야 할지 모른다면, 경고를 재고하거나 제거하세요.

함께 점검하고 개선하세요

최근 사고를 정기적으로 검토하는 시간을 마련하세요. 관측 가능성 도구가 문제를 빠르게 찾는데 도움이 되었나요? 적절한 로그와 추적이 있었나요? 그렇지 않다면 설정을 조정하세요. 팁을 공유하세요 — 새로운 지표를 사용해 문제를 발견한 사람이 있다면 팀 전체에 보여주세요.

팀이 자신감을 키우도록 돕기

새로운 도구는 특히 신입 엔지니어가 있을 경우intimidating할 수 있습니다. 팀원을 짝지어 연습을 진행하고 빠른 성과를 축하하세요. 모두가 관측 가능성 도구에 익숙해질수록, 예상치 못한 상황에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

팀이 관측 가능성 설정을 소유하고 신뢰할 때, 문제 해결은 추측이 아닌 단순한 문제 해결로 느껴집니다.

클라우드 관측성의 미래는 어떨까요?

클라우드 환경이 확장되고 팀들이 도구로부터 더 많은 것을 요구함에 따라 클라우드 관측성은 계속 발전하고 있습니다. 앞으로 기대되는 내용은 다음과 같습니다:

AI와 자동화의 확산: 관측성 플랫폼은 머신러닝을 활용해 문제를 탐지하고 패턴을 파악하며 이전보다 더 빠르게 해결책을 제안할 것입니다. 이는 대시보드를 살펴보는 시간은 줄이고 개선 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있음을 의미합니다.
DevOps와의 더 깊은 통합: 관측 데이터는 개발 과정의 모든 단계, 코드부터 배포까지에 걸쳐 통합될 것입니다. 팀은 개발 및 테스트 단계에서 문제를 발견할 수 있게 되며, 출시 후에만 발견하는 것이 아니라 미리 파악할 수 있게 됩니다.
멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 지원: 기업들이 다양한 공급업체를 조합해 사용할수록 관측 도구는 데이터 사일로를 제거해야 합니다. 미래는 AWS, Azure, 프라이빗 클라우드 및 그 사이의 모든 환경에서 인사이트를 수집하는 단일 대시보드입니다. 이는 팀이 한 곳에서의 변경이 전체 시스템에 미치는 영향을 확인할 수 있도록 도와줍니다.
사용자 경험에 집중: 더 많은 플랫폼이 서버가 보는 것이 아니라 실제 사용자가 애플리케이션과 어떻게 상호작용하는지 추적할 수 있도록 할 것입니다. 이는 서비스 사용자에게 중요한 개선을 더 빠르게 구현할 수 있음을 의미합니다.
보안은 내장되어 있으며 추가로 부착되는 것이 아닙니다: 보안 위협이 증가함에 따라 관측 가능성 플랫폼은 팀이 일상 업무 흐름의 일부로 위험을 탐지하고 조사하며 대응하는 데 더 집중할 것입니다.

도구는 변할 수 있지만 핵심 아이디어는 동일합니다: 팀이 시스템에서 발생하는 상황을 이해하도록 돕는 것입니다. 이를 통해 더 빠르게 움직이고 더 자신 있게 운영할 수 있습니다.

관측 가능성은 압도적일 필요는 없습니다.

목표를 명확히 하고 도구를 직관적으로 유지하면, 관측 가능성은 화재 진압 훈련이 아닌 명확성, 통제력, 자신감에 더 초점을 맞추게 됩니다.

클라우드 간 쿠버네티스를 운영하든, 대규모 마이크로서비스를 관리하든, 레거시 환경을 현대화하든, 적절한 관측 가능성 플랫폼은 모든 엔지니어가 더 빠르게 대응하고 더 편안하게 잠들 수 있도록 돕습니다.

SUSE Cloud Observability는 이러한 원칙을 바탕으로 설계되었습니다. 개방적이고 직관적이며, 복잡성 없이 실제 문제를 해결하도록 팀을 지원하는 데 초점을 맞췄습니다.

SUSE Cloud Observability가 이러한 베스트 프랙티스를 지원하는 방법

베스트 프랙티스 SUSE Cloud Observability가 제공하는 방식

팀이 중요하게 생각하는 목표 설정 앱 성능과 비즈니스 KPI와 일치하는 SLO, 알림, 비용 지표를 지원합니다
클라우드의 간단한 지도 작성 OpenTelemetry를 사용하여 클러스터와 클라우드 간 서비스 토폴로지 지도를 자동으로 생성합니다
행동에 도움이 되는 데이터만 수집하세요 스마트 샘플링, 드롭 필터, 큐레이티드 대시보드를 통해 노이즈를 줄이면서 통찰력을 유지합니다
모두가 이해할 수 있는 도구를 사용하세요 40개 이상의 사전 구축된 대시보드와 가이드드 리메디에이션 워크플로우—가파른 학습 곡선 없이
경고를 다음 단계로 전환하세요 Slack, PagerDuty 등 다양한 채널에서 통합된 런북, 맞춤형 경고 라우팅, 컨텍스트 풍부한 알림을 제공합니다
함께 확인하고 개선하세요 역사적 재현, 타임라인 뷰, 영향 상관 관계를 통해 사고 검토를 지원합니다
팀의 신뢰를 구축하세요 쉬운 온보딩, OpenTelemetry 원생 지원, 플랫폼, DevOps, SRE 팀 모두를 위해 설계되었습니다

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클라우드 관측 가능성 FAQ

관측 가능성과 모니터링의 차이점은 무엇인가요?

관측 가능성은 메트릭, 이벤트, 로그, 추적을 결합하여 시스템의 전체적이고 실시간적인 뷰를 제공하여 문제의 원인을 찾을 수 있도록 합니다 — 심지어 무엇을 찾아야 할지 모르더라도. 모니터링은 이미 알고 있는 특정 메트릭을 추적하고 임계값을 초과할 때 알림을 제공합니다. 모니터링은 문제가 발생했음을 알려주지만, 관측 가능성은 왜 문제가 발생했는지 발견하고 더 빠르게 해결하는 데 도움을 줍니다.

클라우드 컴퓨팅에서 관측 가능성은 왜 중요할까요?

클라우드 관측 가능성은 복잡하고 분산된 환경에서 문제를 신속하게 탐지하고 이해하며 해결하는 데 도움을 주기 때문에 중요합니다. 클라우드 관측 가능성을 통해 모든 서비스의 성능을 모니터링하고 문제를 조기에 발견하며, 클라우드 환경이 얼마나 자주 또는 얼마나 많이 변경되더라도 애플리케이션을 원활하게 유지할 수 있습니다.

관측성을 위해 사용할 수 있는 KPI는 무엇인가요?

관측성을 위한 일반적인 KPI에는 오류율, 응답 시간, 요청량, 리소스 사용량(CPU 또는 메모리 등) 및 서비스 가동 시간이 포함됩니다. 이러한 KPI를 추적하면 팀이 문제를 조기에 발견하고 성능을 측정하며 클라우드 시스템의 건강 상태를 한눈에 이해할 수 있습니다.