통합 가시성

통합 가시성이란?

통합 가시성은 팀이 복잡한 시스템의 내부 상태를 이해하고 제어함으로써 문제를 탐지 및 해결하고 성능을 높이며 사용자 체감 만족도를 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 기존 모니터링보다 더 심층적인 시스템 동작 인사이트를 제공하여 현대의 분산된 환경에서 더 빠르고 정확한 근본 원인 분석을 가능하게 합니다.

통합 가시성이 중요한 이유를 상세히 설명하면 다음과 같습니다. 

1. 문제 식별 및 해결 

• 통합 가시성은 문제가 고객이나 사용자에게 영향을 미치기 전에 팀에서 이를 예상하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 
• 실행 가능한 인사이트를 통해 효율적으로 근본 원인을 분석하고 문제의 원인을 빠르게 파악할 수 있습니다. 
• 이를 통해 MTTR과 중단 시간이 감소하고 시스템 안정성이 향상됩니다. 

2. 성능 및 확장성 개선 

• 통합 가시성은 팀에 애플리케이션 성능에 대한 인사이트를 제공하여 병목 현상과 개선 기회를 식별할 수 있게 해줍니다. 팀은 이러한 인사이트를 활용하여 성능을 개선하고 시스템을 확장함으로써 증가하는 수요를 충족할 수 있습니다. 
• 클라우드 네이티브 환경에서 통합 가시성을 통해 리소스 사용률이 낮은 것을 확인하고 이를 통해 워크로드를 조정하여 확장성을 개선할 수 있습니다. 

3. 사용자 체감 만족도 개선 

• 통합 가시성은 문제를 사전에 해결하고 성능을 최적화함으로써 사용자 체감 만족도를 개선합니다. 
• 이는 팀이 안정성과 대응성이 우수하며 사용자가 접근하기 쉬운 애플리케이션이 될 수 있도록 유지 관리하는 데 도움이 됩니다. 
• RUM(실제 사용자 모니터링)은 통합 가시성을 확장한 최신 기술로, 애플리케이션과 사용자의 실시간 상호 작용을 추적하여 사용자의 만족도를 개선합니다. 

4. 팀워크 향상 

• 통합 가시성을 통해 팀은 교육을 바탕으로 시스템 개선 결정을 내리고 지속적인 최적화를 촉진할 수 있습니다. 
• 문제 해결에 소요되는 시간이 줄어 팀은 혁신과 더 빠른 개발 주기에 집중할 수 있습니다. 통합 가시성 툴은 DevOps 워크플로와 상호 작용하여 협업을 강화하고 SRE 기술을 지원합니다. 

5. 데이터를 활용한 의사 결정 

• 통합 가시성은 교육에 기반한 시스템 관리 및 최적화 결정을 위한 귀중한 데이터 세트를 팀에 제공합니다. 
• 이 데이터를 사용하여 리소스 소비, 워크플로, 비즈니스 성과를 최적화하면 비용을 최소화할 수 있습니다. 
• 메트릭은 사용되지 않은 리소스를 보여주는 반면, 추적은 요청 처리의 비효율성을 보여줄 수 있어 데이터 중심 변경이 가능합니다. 

6. 마이크로 서비스와 클라우드의 핵심 요소 

• 분산된 클라우드 및 마이크로 서비스 시스템에서는 구성요소의 상호 작용과 성능을 이해하기 위해 통합 가시성이 매우 중요합니다. 
• 통합 가시성은 복잡하고 역동적인 시스템의 모니터링과 관리를 개선하기 위한 인사이트를 제공합니다. 
• 통합 가시성은 팀이 요청을 추적하고 종속성을 식별하며 분산 시스템에서 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 

7. 사고 대응 속도 향상 및 중단 시간 감소 

• 통합 가시성은 이상 징후를 식별하고 더 빠른 문제 해결을 위한 컨텍스트를 제공함으로써 사고 대응을 강화합니다. 신속한 해결로 중단 시간이 줄어들고 서비스 가용성과 비즈니스 연속성이 개선됩니다. 

통합 가시성은 시스템 성능, 안정성, 사용자 만족도, 운영 효율성, IT 성과를 비즈니스 목표에 맞춰 개선합니다.  통합 가시성을 통해 팀은 디버깅 및 성능 최적화와 더불어 광범위한 시스템 동작 인사이트를 활용하여 문제가 사용자나 비즈니스 운영에 영향을 미치는 것을 방지할 수 있습니다.  주요 이점은 아래와 같습니다.

 1. 문제 해결 개선

 더 빠른 근본 원인 분석: 통합 가시성 툴은 팀이 문제를 찾는 데 도움이 되는 상세한 데이터를 제공합니다.  이렇게 하면 추측이 줄고 해결 속도가 빨라집니다.

 MTTD 및 MTTR 단축: 통합 가시성을 통해 문제 해결 속도가 빨라지고 팀은 혁신에 집중할 수 있습니다.

 사전 예방적 문제 감지: 통합 가시성 툴을 사용하면 사용자에게 영향을 미치기 전에 이상 현상과 발생 가능한 문제를 파악하여 팀에서 문제를 해결하고 중단을 방지할 수 있습니다.

 알림 피로 감소: 통합 가시성을 통해 관련 없는 알림을 줄이고 실행 가능한 알림에 집중하여 문제에 대해 컨텍스트가 풍부한 인사이트를 제공함으로써 팀 효율성을 높이고 번아웃을 줄일 수 있습니다.

 2. 시스템 성능 및 신뢰성 향상

 향상된 가동 시간과 안정성: 통합 가시성을 통해 팀은 시스템 성능에 실시간으로 접근하여 병목 현상을 감지하고 해결할 수 있습니다.

 성능 최적화: 팀은 데이터, 추적, 로그를 평가하여 비효율적인 부분을 찾고 시스템 성능을 최적화할 수 있습니다.

 대규모 소프트웨어 제공 속도 향상: 통합 가시성을 통해 팀은 시스템 활동에 대한 포괄적인 가시성을 확보하여 중단 없이 소프트웨어를 자신 있게 배포, 업데이트 및 확장할 수 있습니다.

 3. 인프라, 클라우드 및 Kubernetes 모니터링

클라우드 플랫폼, 온프레미스 인프라, Kubernetes 클러스터와 같은 최신 분산 시스템에는 통합 가시성이 필요합니다.

이점: 팀은 리소스 사용을 극대화하고 컨테이너화된 워크로드를 관리하며 서비스를 원활하게 조정할 수 있습니다.

통합 가시성 툴은 Kubernetes Pod 상태를 모니터링하고 실패한 배포를 감지하며 클라우드 리소스 비용을 최적화함으로써 효율성을 개선할 수 있습니다.

 4. 사용자 체감 만족도 개선

 통합 가시성은 중단 시간을 줄이고 성능을 높이며 문제가 악화되기 전에 해결함으로써 프로그램의 안정성과 대응성을 유지하며 사용자 체감 만족도를 개선합니다.

사용자 만족도: 더 원활하고 신뢰할 수 있는 시스템은 사용자의 만족도와 충성도를 높여 고객 유지율과 비즈니스 성공률이 증가합니다.

 5. 비즈니스 분석

 통합 가시성은 의사 결정 데이터를 제공하여 IT 운영과 비즈니스 성과를 연결합니다.

 이점: 팀은 기술 관련 측정 항목을 매출, 사용자 유지율, 고객 만족도와 같은 회사 KPI에 연결할 수 있습니다.

 통합 가시성 솔루션을 사용하면 중단 시간이 수입에 미치는 영향을 평가하여 회사에서 ROI가 가장 높은 개선 사항을 선택하는 데 도움이 됩니다.

 6. DevOps/DevSecOps 자동화

 통합 가시성 데이터는 CI/CD 파이프라인, 리소스 확장, 사고 대응 워크플로를 최적화하여 자동화를 간소화합니다.  수동 개입은 줄이고 효율성을 높입니다.

보안 강화: 통합 가시성 툴을 사용하면 이상 징후, 의심스러운 활동, 보안 취약점을 발견하여 팀이 위협을 예방하고 방어하는 데 도움이 됩니다.

 7. 작업 효율성 향상

 통합 가시성은 알림, 이상 징후 감지, 근본 원인 조사를 자동화하여 워크플로를 간소화합니다.  이로써 수동 작업이 줄어 팀이 전략적 목표에 집중할 수 있어 운영 효율성이 향상됩니다.

 8. 비용 효율성

 통합 가시성을 통해 시스템 효율성을 높이고 중단 시간을 줄이며 리소스 사용을 최적화하여 운영 비용을 낮출 수 있습니다.  기업은 사용되지 않는 클라우드 리소스를 찾아 성능을 유지하면서 비용을 절감할 수 있습니다.

 9. 데이터 가시성의 이점

 데이터 파이프라인 통합 가시성은 팀이 시스템 성능을 넘어 데이터 품질, 무결성 및 컴플라이언스를 확인하는 데 도움이 됩니다.  

통합 가시성의 미래: AI와 동향

AI, 자동화, 새로운 컴퓨팅 패러다임은 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 통합 가시성의 형태를 바꾸고 있습니다. 이러한 새로운 개발로 시스템 모니터링 및 관리의 지능, 자동화, 적응성이 향상됩니다. 주요 개발 내용은 다음과 같습니다.

1. AI 기반 통합 가시성

AI 및 기계 학습은 대규모 이상 징후 식별 및 예측 인사이트를 제공하여 통합 가시성을 혁신합니다.

• AI 기반 통합 가시성 기술은 실시간으로 이상 징후를 발견하여 팀이 문제가 악화되기 전에 문제를 처리할 수 있습니다.
• 예측 통합 가시성: 기계 학습 모델은 시스템 장애, 리소스 부족, 성능 병목 현상에 대한 사전 예방적 솔루션을 제공하여 중단 시간을 줄이고 안정성을 개선합니다.

AI 통합 가시성을 통해 근본 원인 분석이 증가하고 알림에 대한 피로가 줄며 시스템이 강화됩니다.

2. 새로운 도메인 통합 가시성

서버리스, 엣지, IoT 기술을 통합하기 위해 통합 가시성이 높아지고 있습니다.

• 서버리스와 Kubernetes: 통합 가시성 솔루션은 Kubernetes 및 서버리스 아키텍처와 같은 동적 컨텍스트에 적응하여 원활한 분산 시스템 모니터링을 가능하게 합니다.
• IoT 및 엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅과 IoT 장치의 경우 분산 인프라를 모니터링하고 연결된 장치 전반에서 데이터 무결성을 유지하기 위해 통합 가시성이 매우 중요합니다.

현대의 분산형 시스템은 통합 가시성을 필요로 하며 관련된 발전 사항이 이를 가능하게 합니다.

3. 자동화 및 코드형 통합 가시성 통합

추세는 통합 가시성과 AIOps 및 자동화를 결합하는 것입니다. 코드형 통합 가시성은 프로그래밍 방식의 통합 가시성 구성 정의와 관리를 간소화하여 DevOps 워크플로와 조화를 이루고 확장성을 개선합니다.

HPE와 OpsRamp는 하이브리드 클라우드 관리와 AI 기반 운영 전문 지식을 바탕으로 통합 가시성을 새롭게 정의하고 있습니다. 두 회사의 제휴는 온프레미스, 클라우드, 엣지 인프라 전반에서 점점 더 분산되는 최신 IT 환경 관리라는 과제를 해결합니다. HPE와 OpsRamp는 기업이 강력한 통합 가시성과 AI 및 자동화를 통합하여 내구성, 확장성, 효율성을 갖춘 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다. 

향상된 하이브리드 클라우드 통합 가시성

분산된 워크로드 관리, 상호 운용성, 이기종 인프라 전반의 가시성은 하이브리드 클라우드 환경에서만 고유한 과제입니다. HPE 및 OpsRamp 솔루션이 이러한 문제를 해결합니다. 

• 통합 모니터링 플랫폼은 온프레미스, 클라우드, 엣지 시스템에 대한 가시성을 제공하여 기업이 단일 창에서 하이브리드 클라우드 인프라를 모니터링할 수 있습니다. 
• OpsRamp의 기술은 하이브리드 환경에서 인프라 상태, 리소스 사용, 성능에 대한 광범위한 인사이트를 제공합니다. 

AI에 의한 통합 가시성

HPE와 OpsRamp는 고급 AI를 사용하여 통합 가시성을 개선하고 있습니다. 

• 선제적 이상 징후 감지: AI는 하이브리드 클라우드 시스템에서 선제적 이상 징후 감지를 가능하게 하여 운영에 영향을 미치는 문제를 방지합니다. 
• 예측 분석: 기계 학습 모델은 리소스 요구 사항과 시스템 동작을 예측하여 사전 확장 및 최적화가 가능합니다. 
• 더 빠른 문제 해결: AI 기반 근본 원인 조사와 자동 문제 해결로 MTTR이 단축되어 사고 후 복구 속도가 빨라집니다. 

AIOps와 자동화 통합

이 조합은 통합 가시성과 AIOps를 사용하여 IT 운영을 자동화하는 데 중점을 둡니다. 

• 이벤트 연관성: OpsRamp의 기술은 통합 가시성 데이터를 사고 관리 워크플로와 지능적으로 연결하여 노이즈를 최소화하고 의사 결정을 강화합니다. 
• 자동 문제 해결: AI 기반 툴을 사용하면 IT 전문가가 수정 활동을 자동화하여 전략적 프로젝트에 집중할 수 있습니다. 

엣지 컴퓨팅 및 IoT 지원

HPE와 OpsRamp는 대규모로 분산 엣지 컴퓨팅과 IoT 장치에 대한 가시성과 관리 기능을 제공합니다. 이는 연결된 장치와 원격 인프라에서 데이터와 워크로드를 관리하는 기업에 필수적인 기능입니다.