옵저버빌리티란 무엇인가요?

관찰 가능성(Observability)이란 시스템이 생성하는 데이터를 기반으로 시스템의 현재 상태를 측정하고 추론할 수 있는 능력을 말합니다. 이러한 데이터는 일반적으로 로그, 메트릭, 트레이스, 이벤트의 형태로 제공됩니다. 간단한 예로, 마이크로서비스 애플리케이션의 메트릭을 살펴보면 애플리케이션의 상태를 파악할 수 있습니다.

옵저버빌리티는 어떻게 작동하나요?

옵저버빌리티는 조직이 복잡한 시스템의 작동 방식을 종합적으로 파악할 수 있도록 해줍니다. 개발자는 데이터를 수집, 저장 및 분석하여 애플리케이션의 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.

옵저버빌리티는 실시간 데이터 수집에서 시작됩니다. 수집된 데이터는 분석을 위해 중앙 집중식 위치에 저장됩니다. 이러한 분석은 머신러닝 알고리즘, 시각화 또는 여러 통계 기법의 조합을 통해 수행할 수 있습니다.

이 분석 결과를 통해 개발자뿐만 아니라 운영, 보안 및 기타 관련 팀에도 애플리케이션이나 시스템 내의 이상 징후가 전달됩니다. 알림은 자동화할 수 있으며, 비즈니스 또는 애플리케이션의 요구 사항에 따라 설정된 임계값, 심각도 수준 또는 기타 기준을 충족하면 트리거되도록 구성할 수 있습니다. 이상 징후가 식별되고 위치가 파악되면 개발자는 해당 데이터를 활용해 디버깅하고 문제를 해결할 수 있습니다.

옵저버빌리티 데이터의 예

옵저버빌리티 데이터의 주요 유형에는 로그, 메트릭, 트레이스, 이벤트가 있습니다.

• 로그: 메타데이터가 포함된 타임스탬프 기반의 텍스트 기록입니다. 이러한 기록이나 메시지는 일반적으로 애플리케이션 또는 시스템에서 생성됩니다. 로깅은 소프트웨어 개발에서 관측 가능성을 구현하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다.
• 메트릭: 런타임에 수집되는 서비스 관련 측정값입니다. 이러한 수치 측정값에는 CPU 사용량, 메모리 사용량, 오류율 등이 포함됩니다. 이 모든 측정값은 애플리케이션이나 시스템의 성능과 상태를 추적합니다.
• 트레이스: 분산 시스템의 노드를 거치는 요청의 여정이나 작업을 기록한 것입니다. 트레이스는 요청이 처리되는 방식과 완료되는 데 걸리는 시간을 기록합니다. 이 데이터는 병목 현상과 기타 지연 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.
• 이벤트: 특정 시점에 발생한 중요한 변경 사항이나 사건에 대한 기록입니다. 이벤트 데이터에는 환경 내의 상태 변경, 사용자 작업, 보안 경고 또는 주요 배포가 포함될 수 있습니다. 이 기록은 팀이 변경 사항이 발생한 이유를 파악하는 데 도움이 되는 맥락 정보를 제공합니다.

모니터링은 옵저버빌리티와 다른가요?

모니터링은 시스템이나 애플리케이션 내에서 진행되는 프로세스를 관찰하고 그 진행 상황을 확인하는 기능입니다. 모니터링은 메트릭에 크게 의존합니다. 간단히 말해, 환경을 시각화하고 알려진 문제를 기준으로 테스트할 수 있게 해줍니다. 반면 옵저버빌리티는 문제가 존재할 가능성을 추론할 수 있도록 새롭고 심층적인 데이터를 제공합니다. 그런 다음 문제의 원인을 자세히 파악하여 향후 상황에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

모니터링과 옵저버빌리티는 완전히 별개의 개념이 아닙니다. 오히려 개발자가 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 데이터 분석 방식이자 시각화 기법입니다.

이러한 정의를 바탕으로 아래 표에서는 소프트웨어 애플리케이션의 모니터링과 옵저버빌리티 간에 존재하는 네 가지 미묘한 차이점을 자세히 살펴봅니다. 이 네 가지 차이점은 범위, 세분성, 유연성, 분석으로 구분됩니다.

옵저버빌리티에서 텔레메트리는 어떤 역할을 하나요?

소프트웨어 옵저버빌리티에서 텔레메트리란 소프트웨어 시스템의 성능과 동작에 관한 데이터를 실시간으로 수집하고 전송하는 방식을 의미합니다. 이 데이터(응답 시간, 오류율, 리소스 사용량 등)는 시스템의 현재 상태를 모니터링하고 파악하는 데 사용되며, 개발자가 성능 개선 기회를 찾는 데 도움이 됩니다.

텔레메트리에 관해 이야기할 때 OpenTelemetry (OTel)는 개발자가 더 쉽게 관측 가능성을 구현할 수 있도록 간소화된 접근 방식을 제공하기 때문에 자주 화두에 오릅니다. OTel은 소프트웨어 시스템에서 텔레메트리 데이터(로그, 메트릭, 트레이스)를 수집하는 방식을 표준화하는 오픈 소스 도구 및 라이브러리 모음입니다.

OTel과 OTel이 클라우드 네이티브 환경에 미치는 영향에 대한 자세한 내용은 OpenTelemetry가 애플리케이션 추적 및 설계 방식을 어떻게 변화시키고 있는가에서 확인할 수 있습니다.

고급 옵저버빌리티 기술

조직은 기존 솔루션을 사용하는 것에 더해, 데이터 수집을 간소화하고 더욱 동적인 실시간 관측 가능성을 구현하기 위해 첨단 기술을 점점 더 적극적으로 모색하고 있습니다.

eBPF (확장 버클리 패킷 필터)는 Linux 커널에서 텔레메트리 데이터를 수집합니다. Linux 커널에 직접 내장된 이 샌드박스형 실행 엔진을 사용하면 개발자는 커널 소스 코드를 수정하거나 무거운 에이전트를 실행하지 않고도 가벼운 맞춤형 커널 수준 추적을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 팀은 마이크로서비스 토폴로지를 매핑하고 컨테이너 간 트래픽을 추적하여 성능 문제나 병목 현상을 신속하게 파악할 수 있습니다.

AIOps (IT 운영을 위한 AI) 플랫폼은 거의 실시간으로 인사이트와 실행 기능을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 AI와 머신 러닝을 사용하여 이상 징후를 신속하게 감지하고, 패턴을 분석하며, 사용자가 인사이트를 시각화할 수 있도록 지원하고, 작업을 자동화합니다. 또한 사용자 성능을 개선하고, 비용을 고려해 트래픽을 최적화하며, 보안 취약점을 해결하는 기능을 자동으로 실행할 수 있습니다.

옵저버빌리티의 이점

옵저버빌리티를 통해 개발자는 애플리케이션을 더 잘 이해할 수 있으며, 이를 바탕으로 다음과 같은 작업이 가능합니다:

• 더 빠른 디버깅: 상세하게 분석된 데이터는 개발자가 시스템 문제를 진단하고 디버깅하는 데 걸리는 시간을 단축합니다.
• 성능 향상: 주요 지표를 모니터링하고 병목 요인을 파악하면 개발자가 데이터를 기반으로 의사 결정을 내려 애플리케이션 성능을 개선할 수 있습니다.
• 향상된 안정성: 관찰 가능성 데이터를 통해 개발자는 사용자 경험을 저해할 수 있는 시스템 장애를 선제적으로 해결할 수 있습니다.
• 협업 향상: 시간 경과에 따라 축적된 표준화된 데이터 세트를 활용하면 팀들이 공통된 지표를 바탕으로 문제를 해결하기 위해 원활하게 협력할 수 있습니다.

옵저버빌리티의 단점

관찰 가능성에는 몇 가지 단점이 있으며, 가장 일반적인 단점은 다음과 같습니다:

• 오버헤드 증가: 관찰 가능성을 구현하려면 애플리케이션 또는 시스템 메트릭을 추적하는 전문 도구 비용과 추가 데이터 스토리지 비용이 발생할 수 있습니다.
• 복잡성 증가: 추가적인 계측 및 모니터링이 필요하며, 이러한 도구를 추가로 수용하면 애플리케이션이 더 복잡해질 수 있습니다.
• 정보 과부하: 옵저버빌리티로 인해 대량의 데이터가 생성되면 팀에서 이를 관리하기가 금세 버거워질 수 있으며, 데이터가 지나치게 많으면 즉각적인 해결이 필요한 문제의 우선순위를 정하기 어려울 수 있습니다.

자주 묻는 질문

애플리케이션 옵저버빌리티와 기존 모니터링의 주요 차이점은 무엇인가요?

기존 모니터링은 메트릭을 사용해 프로세스를 추적한 다음 환경의 현재 상태를 시각화합니다. 반면, 옵저버빌리티는 세분화된 데이터를 수집하고 분석하여 심층적인 인사이트를 제공하고 잠재적으로 숨겨진 문제를 선제적으로 발견합니다.

옵저버빌리티 데이터의 네 가지 주요 유형은 무엇인가요?

옵저버빌리티 플랫폼은 일반적으로 로그, 메트릭, 트레이스, 이벤트라는 네 가지 유형의 데이터를 수집하고 분석합니다. 로그는 시스템에서 생성되는 타임스탬프가 포함된 기록입니다. 메트릭은 런타임 중인 앱이나 서비스에 대한 측정값입니다. 트레이스는 요청이 처리되는 방식과 처리에 걸리는 시간을 기록합니다. 이벤트는 특정 시점에 환경에서 발생한 중요한 변경 사항을 기록한 것입니다.

OpenTelemetry(OTel)란 무엇이며, 왜 중요한가요?

OpenTelemetry(OTel)는 소프트웨어 시스템에서 텔레메트리 데이터를 수집하는 방식을 표준화하는 오픈 소스 도구 및 라이브러리 모음입니다. OTel은 애플리케이션 계측을 백엔드 도구와 분리하여 팀이 특정 관측성 플랫폼에 종속되지 않도록 지원합니다. 또한 모든 주요 프로그래밍 언어에서 일관된 규칙과 API를 제공합니다.

클라우드 네이티브 Kubernetes 도구와 서버리스 플랫폼에서 관측 가능성을 어떻게 구현하나요?

기존에는 Kubernetes 도구와 서버리스 플랫폼이 성능 데이터의 형식 지정, 명명 및 전송에 서로 호환되지 않는 방식을 사용했기 때문에 두 환경 모두에 관측 가능성을 구현하기가 어려웠습니다. 오픈 소스 OpenTelemetry(OTel) 도구와 라이브러리는 통합된 필드 정의와 함께 단일 범용 프로토콜(OpenTelemetry Protocol[OTLP])을 제공하여 팀이 Kubernetes 및 서버리스 환경에 관측 가능성을 구현할 수 있도록 지원합니다.

eBPF는 애플리케이션 옵저버빌리티를 어떻게 개선하나요?

확장 버클리 패킷 필터(eBPF)는 Linux 커널에 직접 내장된 샌드박스형 실행 엔진입니다. 개발자는 소스 코드를 수정하거나 무거운 에이전트를 실행하지 않고도 사용자 지정 추적을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 리소스 사용량을 최소화하면서 전체 활동을 파악하고 성능 문제를 식별할 수 있습니다.