업계 차원에서 우리는 기술의 거의 모든 측면을 기꺼이 논의합니다. 하지만 우리가 특히 잘하는 것은 용어를 두고 논쟁하는 일인 듯합니다. 전문 용어. 단어.
클라우드. DevOps. SDN. 오픈. 이 용어들의 정의를 둘러싼 논란은 검은 소파에 붙은 개털처럼 여전히 끈질기게 따라붙습니다.
당신은 당신의 비유를 쓰세요. 저는 제 비유를 쓸 테니, 고맙습니다.
오늘은 앞으로 10년쯤은 더 논쟁을 불러일으킬 법한 용어인 ‘텔레메트리’에 대해 이야기해 보겠습니다. 결국 그냥 데이터 아닌가요? 단지 데이터보다 더 그럴듯하게 들려서 텔레메트리라는 말을 쓰는 건 아닐까요?
아니요. 전혀 그렇지 않습니다.
궁극적으로 데이터와 텔레메트리는 모두 체계적으로 정리된 정보 조각입니다. 이 둘을 혼용한다고 해서 잘못은 아닙니다. 하지만 정확하게 표현하려면 둘 사이에는 분명한 차이가 있습니다. 그리고 조직들이 데이터 경제로 나아갈수록 그 차이는 점점 더 중요해질 것입니다.
텔레메트리는 그리스어의 두 단어인 "tele"와 "metron"에서 유래했으며, 각각 "원격"과 "측정"을 의미합니다. Wikipedia에 따르면, "텔레메트리는 원격지나 접근하기 어려운 지점에서 측정값 또는 기타 데이터를 수집하고, 모니터링을 위해 이를 수신 장비로 자동 전송하는 것입니다."
이것이 수많은 운영 데이터가 텔레메트리라고 불리는 이유입니다. 데이터가 원격으로 수집되어 다른 시스템으로 전송되기 때문입니다. 텔레메트리 데이터는 새로운 개념이 아닙니다. 네트워크와 애플리케이션 서비스가 존재한 이래로 텔레메트리 데이터는 늘 자연스럽게 생성되는 부산물이었습니다. 네트워크 및 애플리케이션 모니터링에서는 수십 년 동안 에이전트와 프로토콜을 사용해 텔레메트리를 수집해 왔습니다. 텔레메트리의 주된 가치는 데이터 경로에서 발생하는 문제를 해결하는 데 있었습니다.
하지만 기업의 디지털 전환이 진전되고 비즈니스 프로세스와 기술 간의 경계가 계속 모호해짐에 따라, 데이터 경로 전반에서 수집되는 텔레메트리는 기술적 문제와 비즈니스 문제 모두에 대한 인사이트를 제공할 것입니다. 조직이 내부적으로는 물론 고객 및 파트너와의 외부 비즈니스를 수행하는 데 애플리케이션에 점점 더 의존함에 따라, 데이터 경로를 구성하는 애플리케이션 서비스에서 생성되는 텔레메트리가 가장 큰 가치를 지니게 될 것입니다.
해당 경로를 살펴보면 확장성과 보안을 지원하는 애플리케이션 서비스가 적어도 하나, 실제로는 열 개에 가까울 정도로 존재합니다.
각 애플리케이션 서비스와 해당 서비스가 배포된 플랫폼에는 특정 고객 경험의 상태에 관한 중요한 정보가 담겨 있습니다. 사용자 플랫폼의 특성(기기 유형, 위치, 네트워크)부터 데이터 경로상의 개별 "홉"마다 소요된 시간에 이르기까지 모든 정보를 활용하여 인시던트의 문제를 해결하고, 악의적 행위자를 식별하며, 성능 문제를 상세히 파악할 수 있습니다. 이는 "고객" 데이터도 "기업" 데이터도 아닌 운영 데이터, 즉 텔레메트리입니다.
하지만 해당 데이터를 제대로 활용하려면 데이터 경로상의 애플리케이션 서비스에서 생성될 수 있는 방대한 양의 데이터를 수집한 후 분석할 방법을 찾아야 합니다. 바로 이 지점에서 클라우드가 필요합니다.
텔레메트리 활용에 클라우드가 중요한 이유
현재는 모든 텔레메트리 데이터를 보관하려면 사용 가능한 용량보다 더 많은 저장 공간이 필요하기 때문에 일부 데이터만 수집됩니다.
현재 방출되고 있으며 앞으로 방출될 수 있는 텔레메트리의 양은 감당하기 어려울 정도입니다. 대부분의 시스템은 텔레메트리를 길어야 몇 주, 짧게는 며칠 분량밖에 저장할 수 없습니다. 공간을 절약하기 위해 시계열 데이터로 분할하는 경우가 많지만, 그렇게 해도 엄청난 스토리지 부담을 막을 수는 없습니다. 결국 더 새롭고 관련성이 높은 텔레메트리 데이터를 저장할 공간을 확보하려면 기존 데이터를 삭제해야 합니다.
이러한 이유로 고급 분석 서비스는 대개 퍼블릭 클라우드에서 호스팅됩니다. 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지의 용량과 머신 러닝을 결합하면 방대한 양의 텔레메트리를 수집, 저장 및 처리하는 데 필요한 기술적 기반을 마련할 수 있습니다. 충분히 강력한 텔레메트리 데이터 세트가 있다면 고급 분석을 통해 겉보기에는 서로 무관한 데이터 포인트 간의 패턴과 관계를 발견하여 조직에 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
하지만 이를 실현하려면 애플리케이션 서비스가 클라우드 기반 리포지토리에서 수집할 수 있는 만큼 최대한 많은 텔레메트리를 내보내야 합니다. 또한 가능한 한 데이터 경로 전반의 많은 지점에서 텔레메트리를 수집해야 합니다. 고객 경험 전반(데이터 경로)에서 더 많은 정보를 수집할수록, 고객 경험과 비즈니스 성과를 모두 개선할 수 있는 실행 가능한 인사이트를 제공하는 패턴과 관계를 탐색하는 시스템에 더 큰 가치를 제공합니다.
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.
Lori Mac Vittie의 다른 블로그 게시물관련 블로그 게시물
AI 시대의 새로운 애플리케이션 제공 원칙으로 복잡성 극복하기
보안, 일관성, 완전 자동화에 중점을 둔 애플리케이션 제공의 새로운 6가지 원칙을 도입하여 복잡성 없이 하이브리드 멀티클라우드의 유연성을 누리세요.
디지털 혁신을 가속화하는 6가지 기술 역량
오늘날의 엔터프라이즈 아키텍처에는 기술 변화를 주도하는 데 핵심적인 민첩성, 확장성, 보안 및 관찰 가능성이 부족하지만, 이 여섯 가지 핵심 역량은 기업이 디지털 혁신 전반에 걸쳐 위험과 과제를 관리하는 데 도움이 될 것입니다.
하이브리드 근무가 ID 중심 보안으로의 전환을 이끌고 있습니다
자동화와 디지털화의 폭발적인 성장에 하이브리드 근무 모델로의 전환 추세가 더해지면서, IP 기반 보안에서 벗어나 ID 기반 액세스 전략으로 전환하는 움직임이 더욱 가속화될 것입니다.
관점의 현대화: 애플리케이션에서 경험으로
그리스와 로마의 신들처럼, 여러 신화에서도 동일한 존재가 다양한 모습으로 나타나는 것을 볼 수 있습니다. 본질적으로 각각의 화신은 기존 존재가 새로운 얼굴로 드러난 것입니다. 디지털 세계에서도 이와 비슷한 양상이 나타납니다. 우리가 ‘애플리케이션’이라고 부르는 것들은 흔히 기존 기능이 새로운 형태로 구현된 것이라 볼 수 있습니다.
코로나19 이후 기업 결제의 디지털 전환
디지털 결제는 과거의 현금만큼이나 보편화되었습니다. 코로나19 팬데믹으로 인한 봉쇄 조치는 소비자의 디지털 결제 서비스 의존도를 더욱 빠르게 높였습니다. 기업의 디지털 결제 도입 역시 가속화되었습니다. 대중을 상대로 영업하든 하지 않든 기업에는 여전히 지급해야 할 대금과 받아야 할 대금이 있기 때문입니다.
공급망 해킹과 보안에서 하드웨어의 역할
수석 아키텍트 Dave Schmitt와 CTO 오피스가 최근 Bloomberg의 Super Micro 관련 기사를 계기로 하드웨어 보안 전문성의 중요성을 되짚어봅니다. 또한 이 글에서는 시스템이 안전하게 보호되고 있는지 확인하기 위해 공급업체에 물어봐야 할 질문도 소개합니다.