100명 중 디지털 자산의 성능, 가용성, 보안을 추적하기 위해 사용하는 수많은 모니터링 도구에서 필요한 인사이트를 얻는 사람은 단 5명뿐입니다.
나머지 95명은 어떨까요? 차라리 보기에는 예쁘지만 아무 쓸모도 없는 벤 다이어그램을 들여다보고 있는 것이나 마찬가지입니다.
인사이트를 놓치는 원인 중 하나는 도구나 데이터의 부족이 아니라, 데이터에 지속적으로 존재하는 편향입니다.
지속적인 데이터 편향
데이터 편향은 시스템 내에서 특정 관점에 따라 데이터를 선별하고 구성하는 과정에서 발생합니다. 이러한 선별과 구성은 어떤 데이터를 어떤 시스템에서 수집할지부터 시각화 자료를 대시보드에 어떻게 표시할지에 이르기까지, 모든 사항에 관한 의사 결정의 결과입니다.
데이터 편향의 가장 큰 원인 중 하나는 에이전트 기반 시스템의 유산입니다. 이러한 시스템에서는 데이터를 수집하려는 모든 시스템에 추가 소프트웨어를 배포해야 합니다. 에이전트는 일반적으로 분석 플랫폼과 함께 사용되며, 과거에는 이러한 제품의 가격에 에이전트 비용이 포함되는 경우가 많았습니다. 물론 대규모 배포 시에는 할인이 적용되었지만, 그럼에도 비용 부담이 큰 방식이었습니다.
에이전트를 배포하고 관리하는 데 드는 비용은 데이터를 수집할 수 있는 시스템을 제한했기 때문에 데이터 편향을 초래했습니다. 특정 애플리케이션이나 시스템을 모니터링할 가치가 있는지에 대한 의견은 경험에 근거했든 그렇지 않든 배포 결정을 좌우하는 경우가 많았습니다.
생성되는 데이터의 양 역시 지속적인 편향의 원인이 됩니다. 특정 데이터 포인트의 가치에 대한 주관적 판단을 바탕으로 의사 결정을 내리게 하기 때문입니다. 정말로 그 모든 메트릭이 필요할까요? 아니면 서너 개로만 제한해도 될까요? 주관적으로 메트릭을 선별하면 데이터 전반의 변동이나 변화를 검증할 방법이 없습니다. 이러한 변동이나 변화는 잠재적인 문제 또는 위험의 징후일 수 있지만, 해당 데이터가 중요하지 않다고 판단되어 놓치게 됩니다.
마지막으로, 대시보드의 시각화 방식에 관한 결정은 해석에 편향을 더하며, 대시보드를 사용하는 다른 사람들과 공유되지 않을 수 있는 기술과 경험을 바탕으로 내려지는 경우가 많습니다. 그래프 유형을 선택하는 것조차 편향을 초래할 수 있습니다. 이는 특히 성능 및 가동 시간과 같은 시계열 기반 운영 지표에서 두드러집니다.
막대 차트는 시계열 데이터를 나타내는 데 자주 사용되지만 선 차트만큼 효과적이지는 않습니다. 막대 차트에서는 선의 형태를 통해 상황을 직관적으로 파악하는 대신, 응답 시간의 변화를 이해하기 위해 막대의 높이를 비교해야 합니다. 이러한 단순한 선택이 시각화를 통해 시스템의 운영 상태를 파악하는 운영자에게 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
이러한 모든 결정은 데이터에 지속적으로 편향을 유발하고, 데이터를 해석하는 능력에 영향을 미치며, 결과적으로 데이터가 실제로 무엇을 의미하는지 파악하는 데에도 영향을 줍니다.
데이터 편향 제거
디지털이 기본이 된 세상에서 더 나은 의사결정을 내리려면 더 나은 데이터가 필요하며, 이는 데이터 편향을 최대한 제거해야 한다는 뜻입니다.
이것이 바로 OpenTelemetry가 매우 유망한 이유 중 하나입니다. 오픈 소스(따라서 비용이 적게 들거나 전혀 들지 않는) 에이전트를 사용해 텔레메트리가 생성되고 수집되는 방식을 표준화하면 데이터 편향의 근본 원인 중 하나인 IT 예산 문제를 해소하는 데 크게 기여할 수 있습니다. "가치가 있다"고 판단된 일부 시스템뿐만 아니라 모든 시스템에서 텔레메트리를 수집할 수 있도록 하면 데이터의 주요 편향 요인을 제거할 수 있습니다. 이것이 바로 엣지에 대한 당사의 비전에 텔레메트리 생성 기능을 플랫폼 자체에 내장하여 언제 어디서나 사용할 수 있도록 한다는 개념이 포함된 이유입니다.
서비스형 데이터 레이크 역시 데이터 양과 장기 저장 비용으로 인해 선별 과정에서 발생하는 편향을 해소하는 효과적인 수단이 될 수 있습니다. 규모와 용량 관리를 외부에 맡기면 조직은 더 많은 텔레메트리 데이터를 보다 자유롭게 수집할 수 있어 성능 등에 영향을 미치는 이상 징후와 패턴을 더 쉽게 발견할 수 있습니다. 지난 5년 동안 이러한 서비스의 종류가 점점 다양해졌으며, 대개 IT 예산에서 차지하는 비중이 계속 증가하고 있는 XaaS 범주에 포함됩니다. Deloitte는 올해 발표한 XaaS 보고서에서 조직의 거의 절반이 IT 지출의 최소 절반을 XaaS에 할당할 것이라고 밝혔습니다.
마지막으로, 시각화에서 인사이트 중심으로 전환하면 운영 데이터를 대시보드로 제공할 때 발생하는 편향 문제를 해결할 수 있습니다. 특정 시점의 데이터 포인트를 단순히 스냅샷으로 보여주는 대신, 인사이트는 데이터에서 발견된 패턴과 관계를 바탕으로 정보를 제공합니다. 또한 인사이트를 활용하면 이분법적 지표에 의존해 발생하는 불필요한 긴급 대응을 줄일 수 있습니다. 최신 시스템은 장애가 발생하더라도 자동으로 복구되도록 설계됩니다. 이런 일이 발생할 때마다 알림을 받으면 알림 피로가 누적되어 생산성이 저하될 수 있습니다. 전체 사용자 흐름의 맥락에서 텔레메트리를 분석할 수 있으면 장애가 발생한 구성 요소에 개입이 필요한 경우와 그렇지 않은 경우를 구분할 수 있습니다. 여러 시각화를 해석하는 방식에서 종합적인 인사이트를 활용하는 방식으로 전환하면 시각화에 내재된 일부 편향을 해소할 수 있습니다.
비즈니스가 디지털 우선 모델로 전환함에 따라 데이터에 대한 의존도는 필연적으로 점점 더 높아집니다. 해당 데이터의 편향을 제거하는 것은 이를 기반으로 내린 의사 결정이 고객과 비즈니스 모두에 가능한 최상의 결과를 가져오도록 보장하는 데 매우 중요한 단계입니다.
작성자 소개
Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
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