관찰 가능성이란 무엇입니까? 초보자가 알아야 할 모든 것

관측성이라는 용어는 엔지니어링 분야에서 유래되었으며 최근 몇 년 동안 소프트웨어 개발 분야에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 간단히 말해서, 관찰 가능성은 외부 출력을 기반으로 시스템의 내부 상태를 이해하는 능력입니다. IBM은 관찰 가능성을 다음과 같이 정의합니다.

일반적으로 관찰 가능성은 외부 출력에 대한 지식을 기반으로 복잡한 시스템의 내부 상태를 이해할 수 있는 정도를 나타냅니다. 시스템의 관찰 가능성이 높을수록 추가 테스트나 코딩 없이도 성능 문제의 근본 원인을 찾는 프로세스가 더 빠르고 정확해질 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅에서 관찰 가능성은 애플리케이션 시스템을 보다 효과적으로 모니터링하고 제어하기 위해 분산 애플리케이션 시스템과 해당 운영을 지원하는 인프라의 데이터를 집계, 연관 및 분석하는 소프트웨어 도구 및 방식을 의미합니다. 고객 경험 최적화, 서비스 수준 계약(SLA) 및 기타 비즈니스 목표를 달성합니다.

IT 아키텍처가 더욱 복잡해짐에 따라 시스템 관리 및 문제 해결도 더욱 복잡해졌습니다. 많은 시나리오에서 기존 접근 방식은 더 이상 최적의 성능을 보장하기에 충분하지 않습니다. 관찰 가능성은 종종 모니터링의 파생물로 간주됩니다. 모니터링에는 CPU 사용량이나 네트워크 트래픽과 같은 특정 지표 집합을 추적하고 해당 지표가 임계값을 초과할 때 경고를 발생시키는 작업이 포함되는 경우가 많습니다. 모니터링에는 특정 제한 사항이 있는 반면, 관찰 가능성에는 더 넓은 범위의 데이터를 수집하고 분석하여 시스템 동작에 대한 보다 포괄적인 보기를 제공합니다.

소프트웨어 개발에서 관찰 가능성은 로그, 지표, 추적 및 기타 데이터를 포함하여 애플리케이션에서 생성된 데이터를 기반으로 애플리케이션 동작과 성능을 이해하는 능력을 의미합니다. 이 데이터를 분석함으로써 개발자는 애플리케이션의 성능을 이해하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

Observability Case

플랫폼 보안은 Observability의 실제 적용 사례입니다.

플랫폼 보안 팀은 여러 소스로부터 다양한 형식의 대량 데이터를 받습니다. 지저분하고 품질이 낮은 데이터를 분석하면 취약점 감지, 새로운 위협 발견, 침해 발생 시 대응 능력이 저하됩니다. 또한, 다수의 보안도구가 배치되면서 서로 다른 보안도구들 간에 정보를 공유할 수 없는 문제도 있다.

해결책은 잠재적인 보안 위협을 식별하고 분석할 수신 데이터의 품질을 향상시키기 위해 관찰 가능성 필터를 정의하는 것입니다. 다음 단계는 보안 위협을 분석하고 식별하는 데 도움이 되는 외부 데이터베이스의 지원 데이터로 데이터를 강화하는 것입니다. DNS 정보부터 IP 주소, 사용자 식별자까지 모든 것을 추가할 수 있습니다.

관측 가능성의 이점

관측 가능성의 주요 이점 중 하나는 개발자가 애플리케이션의 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 된다는 것입니다. 애플리케이션에서 생성된 원격 측정 데이터를 분석함으로써 개발자는 애플리케이션의 성능을 이해하고 성능을 향상할 수 있는 방향을 식별할 수 있습니다. 이는 가동 중지 시간을 줄이고 전반적인 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

자동화를 통해 모니터링 및 제어의 적시성과 정확성이 향상됩니다. 동시에 전반적인 모니터링 및 유지 관리 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

관찰 가능성의 기둥

관측 가능성은 일반적으로 다음 세 가지 기둥을 기반으로 구축되는 것으로 간주됩니다.

로그

많은 프로세스에서 활동 로그를 생성할 수 있습니다. 일반적으로 관찰 가능성에 유용하지만 어떤 경우에는 유용하도록 로그에 표시되는 세부 정보 수준을 높이기 위해 조정해야 합니다.

추적

로그는 매우 유용하지만 이벤트가 발생한 이유와 그 결과를 확인하려면 앞으로 및 뒤로 추적도 필요합니다.

측정항목

측정항목은 이상 징후를 측정하고 필요한 경우 시정 조치를 실행하는 방법입니다. 간단히 말하면, 정상 상태를 알아야 하고, 정상 상태와의 편차를 감지해야 합니다. 따라서 정상 상태를 정의하는 지표를 갖추는 것이 필수입니다.

관측 가능성 구현

일부 이전 도구를 사용하여 관측 가능성을 구현할 수도 있지만 적용 가능성과 적용 범위 측면에서 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 관찰 가능성을 달성하려면 관찰 가능성의 세 가지 핵심 요소인 로그, 추적, 메트릭을 다루는 기술 및 도구 자체로 구성된 도구 상자가 필요합니다.

이 도구를 사용하면 관리자, 모니터 및 개발자는 애플리케이션 코드, 인프라 및 사용자 행동을 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 이러한 도구를 함께 사용하면 시스템 관리자는 전체 시스템이나 단일 시스템의 동작과 성능을 완벽하게 파악할 수 있으므로 문제를 보다 정확하고 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

계측

첫 번째 단계는 전체 시스템 또는 단일 시스템의 성능을 측정하는 도구를 배포하는 것입니다. 이러한 도구는 시스템 동작 및 성능에 대한 데이터를 수집하기 위해 로그, 측정항목 및 추적을 다루어야 합니다. 네트워크 관리 및 제어 시스템을 연결하면 관찰 가능성이 향상됩니다.

수집

대시보드를 설치한 후 시스템에서 생성된 데이터를 수집해야 합니다. 로깅 프레임워크, 메트릭 수집 시스템, 추적 라이브러리와 같은 도구를 사용하여 데이터를 수집할 수 있습니다.

각 도구에서 제공하는 데이터를 검토하고 어떤 데이터를 저장할지, 안전하게 무시하거나 삭제할지 결정해야 합니다.

저장

휴대폰 데이터 저장 방법을 정의하는 것이 다음 단계입니다. 데이터베이스나 데이터 레이크와 같은 중앙 위치에 데이터를 저장하면 나중에 데이터를 더 쉽게 쿼리하거나 분석할 수 있습니다. 클라우드 스토리지는 이런 점에서 매우 유용합니다. 많은 기업에서는 새로운 데이터를 즉시 사용할 수 있는 분류 시스템을 사용하고 기록 데이터는 한동안 온라인 저장소에 유지됩니다. 자동 검색 시스템은 오프라인에 저장된 오래된 데이터에 액세스할 수 있습니다.

정기적인 데이터 백업은 일일 운영 절차의 일부입니다. 즉시 저장, 온라인 저장, 오프라인 저장 사이의 경계점을 정의하는 방법은 비즈니스 요구 사항에 따라 달라집니다.

Analytics

다음으로 수집된 데이터 분석을 시작하여 시스템의 동작과 성능을 이해할 수 있습니다. 분석 프로세스에는 대시보드, 경고 시스템, 기계 학습 모델과 같은 도구의 사용이 포함됩니다.

데이터를 즉시 분석하여 마케팅 캠페인이 전자상거래 애플리케이션에 미치는 영향을 관찰하는 등 사용량 변화를 식별하고 관리할 수 있습니다. 과거 동향을 분석할 수도 있습니다. 예를 들어, 북반구에서 카펫 구매 성수기는 대개 가을인 10월 초입니다. 과거 분석을 통해 비즈니스에서 유사한 패턴이 드러날 것입니다.

시각화

시각화가 핵심입니다. 데이터를 표현하는 방법은 차트, 그래프 등 다양한 형태로 나타납니다. 시각화는 시스템 동작의 추세와 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 많은 시각화 도구가 있으며 Microsoft Excel도 이 프로세스를 완료할 수 있습니다.

전반적으로 관찰 가능성을 달성하려면 전체적이고 세부적인 수준에서 시스템의 동작과 성능을 이해할 수 있는 도구, 프로세스, 모범 사례의 조합이 필요합니다. 이를 통해 기업 및 부서 의사 결정자는 문제를 더 빠르게 식별하고 해결할 수 있습니다.

마지막으로

관찰 가능성은 개발자가 애플리케이션의 동작과 성능에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있는 강력한 개념입니다. 원격 측정 데이터를 수집하고 분석함으로써 개발자는 문제를 신속하게 식별하고 해결하여 전반적인 사용자 경험을 개선하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

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