관찰 가능성: 모니터링을 넘어선 추적
관찰 가능성: 모니터링을 넘어선 추적
통합 가시성이란 무엇인가요?
통합 가시성이란 시스템에서 생성되는 데이터를 기반으로 시스템 내부에서 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하는 것을 의미합니다. 소프트웨어 시스템을 "내부를 들여다보고" 그 상태와 동작을 이해하는 능력이라고 생각하면 됩니다. "모든 것이 예상대로 작동하고 있는가?" 또는 "왜 문제가 발생하고 있는가?"와 같은 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 통합 가시성은 문제의 원인을 추측하는 대신 로그, 메트릭, 추적과 같은 데이터를 통해 명확한 인사이트를 제공합니다.
통합 가시성이 중요한 이유는 무엇인가요?
최신 소프트웨어 시스템은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 마이크로서비스](https://zilliz.com/glossary/edge-computing), 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너화와 같은 기술의 등장으로 이제 시스템은 서로 연결된 많은 부분으로 구성되며 여러 위치에 분산될 수 있습니다. 따라서 모니터링과 문제 해결이 어렵습니다.
기존의 모니터링 도구는 문제가 있다는 것만 알려줄 뿐 그 이유를 알려주지 못하는 경우가 많습니다. Observability는 시스템 내부 상태에 대한 가시성을 제공하여 문제를 신속하게 식별함으로써 이러한 격차를 메웁니다.
통합 가시성의 핵심 요소
통합 가시성은 시스템 내부에서 일어나는 일에 대한 명확한 그림을 제공하기 위해 함께 작동하는 세 가지 기둥을 가지고 있습니다. 이를 세분화해 보겠습니다:
그림- 통합 가시성의 기둥.png](https://assets.zilliz.com/Figure_Pillars_of_Observability_3f46671e09.png)
그림: 관찰 가능성의 기둥
메트릭
메트릭은 시스템 성능에 대한 빠른 인사이트를 제공하는 수치 데이터 포인트입니다. 메트릭은 시스템이 어떻게 작동하고 있는지를 보여주는 시스템의 바이탈 사인입니다. 일반적인 메트릭에는 CPU 사용량, 메모리 사용량, 요청 속도, 응답 시간 등이 포함됩니다. 예를 들어, CPU 사용량이 비정상적으로 급증하는 경우 주의가 필요한 문제를 나타낼 수 있습니다. 메트릭은 추세를 파악하고 시간이 지남에 따라 시스템이 어떻게 작동하는지 확인하는 데 유용합니다.
로그
로그는 시스템 내에서 발생한 이벤트에 대한 상세한 기록입니다. 소프트웨어 내부에서 일어나는 일을 기록하는 일기장처럼 생각하면 됩니다. 오류가 발생하거나 사용자가 로그인하거나 트랜잭션이 처리될 때마다 일반적으로 로그에 기록됩니다. 로그는 문제를 진단하고 시스템 동작을 이해하기 위한 컨텍스트를 제공합니다. 예를 들어, 문제가 발생하면 로그를 통해 문제 발생 전후에 어떤 일이 있었는지 정확히 파악할 수 있습니다.
추적
추적은 요청이 시스템의 여러 부분을 통과하는 여정을 추적합니다. 여러 서비스가 함께 작동하는 복잡한 설정에서 추적은 단일 요청이 이동하는 경로와 각 서비스에서 소요되는 시간을 보여줍니다. 추적을 통해 프로세스의 병목 현상이나 지연을 파악할 수 있습니다. 요청이 예상보다 오래 걸리는 경우, 추적을 통해 속도 저하가 어디서 발생하는지 확인할 수 있습니다.
관찰성은 어떻게 작동하나요?
통합 가시성은 몇 가지 중요한 단계를 따릅니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:
그림- 통합 가시성 구현 단계.png](https://assets.zilliz.com/Figure_Steps_to_implement_observability_41c603713a.png)
그림 통합 가시성을 구현하는 단계
데이터 수집
첫 번째 단계는 시스템의 모든 부분에서 데이터를 수집하는 것입니다. 여기에는 다음과 같은 메트릭 수집이 포함됩니다.
CPU 사용량), 로그(세부 이벤트 기록), 트레이스(서비스를 통한 요청 경로) 등을 수집합니다. 시스템의 성능, 문제 또는 일반적인 동작에 대한 인사이트를 제공할 수 있는 모든 것을 수집하는 것이 목표입니다. 이 데이터는 서버, 애플리케이션, 데이터베이스, 사용자 상호 작용 등 다양한 소스에서 수집됩니다.
데이터 저장 및 색인
데이터를 수집한 후에는 효율적으로 저장해야 합니다. 적절한 저장은 필요할 때 데이터를 빠르게 찾아서 사용할 수 있다는 것을 의미합니다. 데이터를 색인화하면 특정 정보를 더 빠르게 검색하고 검색할 수 있습니다. 예를 들어, 문제가 발생했을 때 엔지니어는 지연 없이 해당 인시던트와 관련된 로그나 메트릭을 쉽게 가져올 수 있어야 합니다. 올바른 스토리지 관행은 데이터를 체계적으로 정리하고 접근성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
데이터 시각화 및 분석
데이터를 수집하는 것과 데이터를 이해하는 것은 별개의 문제입니다. 시각화 도구와 대시보드는 여기서 중요한 역할을 합니다. 시각화 도구는 원시 데이터를 이해하기 쉬운 그래프, 차트 및 알림으로 변환합니다. 시각화를 통해 팀은 시스템의 추세, 패턴 또는 비정상적인 동작을 빠르게 파악할 수 있습니다. 대시보드를 사용하면 성능 문제를 쉽게 발견하고 뭔가 이상해 보이는 경우 세부 사항을 드릴다운할 수 있습니다. 또한 알림 시스템은 메트릭이 특정 임계값을 넘거나 오류가 발생하면 팀에 실시간으로 알려줍니다.
지속적인 개선
통합 가시성에서 얻은 데이터는 문제 해결뿐만 아니라 시스템 개선에도 활용됩니다. 수집된 데이터를 정기적으로 검토함으로써 팀은 개선 또는 최적화가 필요한 영역을 파악할 수 있습니다. 지속적인 피드백 루프는 개선 사항을 반영하여 시스템이 더욱 효율적으로 실행되도록 합니다. 통합 가시성 데이터는 리소스 확장에 대한 결정을 내리는 데 도움을 주어 사용자 경험을 개선하고 향후 문제를 예방할 수 있습니다.
통합 가시성 사용 사례
통합 가시성은 실제 애플리케이션에 강력한 영향을 미칩니다. 다음은 통합 가시성이 어떻게 차이를 만드는지 보여주는 몇 가지 실제 사용 사례입니다:
분산 시스템의 성능 모니터링
여러 서비스가 함께 작동하는 분산 시스템에서는 성능 문제를 파악하기 어려울 수 있습니다. 통합 가시성은 여러 서비스가 상호 작용하는 방식을 명확하게 파악할 수 있는 메트릭, 로그 및 추적을 제공함으로써 도움을 줍니다. 예를 들어, 하나의 마이크로서비스로 인해 전체 애플리케이션의 속도가 느려지는 경우, 통합 가시성 도구는 어떤 서비스가 지연의 원인이 되는지 신속하게 파악할 수 있습니다.
장애 디버깅 및 문제 해결
시스템이 중단되면 팀은 무엇이 잘못되었는지 파악합니다. 통합 가시성은 이벤트의 상세한 로그와 추적을 제공함으로써 이 과정을 훨씬 쉽게 만들어 줍니다. 예를 들어 서버가 충돌하거나 요청이 실패하는 경우, 로그는 실패 직전에 정확히 어떤 일이 일어났는지 보여줄 수 있습니다. 추적을 통해 팀은 문제가 여러 서비스에서 어떻게 진행되는지 확인할 수 있습니다.
안정성 및 가용성
통합 가시성은 서비스 수준 목표(SLO)와 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하는 데 큰 역할을 합니다. 이는 시스템이 얼마나 안정적이고 가용해야 하는지에 대한 약속입니다. 메트릭과 알림을 통해 시스템 상태를 추적함으로써 팀은 이러한 목표를 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 응답 시간이 느려지기 시작하면 통합 가시성을 통해 팀이 사용자가 영향을 받기 전에 조치를 취하여 안정적인 서비스를 유지할 수 있습니다.
용량 계획 및 확장
시스템이 성장함에 따라 서버나 메모리와 같은 더 많은 리소스가 필요합니다. 통합 가시성은 시스템이 어떻게 사용되고 있는지 보여주는 메트릭을 추적하여 용량 계획에 도움을 줍니다. 예를 들어, 시간 경과에 따른 CPU 사용량이나 데이터베이스 부하를 모니터링하면 더 많은 용량이 필요한 시기를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 용량 계획 및 확장을 통해 시스템이 예상치 못한 상황 없이 잘 작동합니다.
사전 문제 감지
통합 가시성을 가장 잘 활용하는 방법 중 하나는 문제가 큰 이슈가 되기 전에 잡아내는 것입니다. 실시간 모니터링 및 알림을 통해 팀은 오류율이나 응답 시간 증가와 같은 비정상적인 패턴이나 급격한 증가를 감지할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 다운타임을 방지하고 원활한 사용자 경험을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, 통합 가시성 도구가 메모리 누수를 조기에 감지하면 팀에서는 시스템 다운이 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.
사용자 경험 모니터링
통합 가시성은 백엔드에만 국한된 것이 아니라 사용자 상호 작용과 행동도 추적할 수 있습니다. 페이지 로드 시간, 버튼 응답 시간, 오류 메시지와 같은 사용자 경험 지표를 모니터링하면 팀이 사용자 관련 문제를 신속하게 파악하고 수정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 새로운 기능으로 인해 페이지가 느리게 로드되는 경우, 통합 가시성 데이터는 이를 즉시 보여줍니다.
클라우드 환경에서의 비용 최적화
클라우드 환경에서는 사용한 리소스에 대해 요금이 부과되는 종량제 요금제를 사용하는 경우가 많습니다. 통합 가시성을 통해 팀은 시스템에서 가장 많은 리소스를 사용하는 부분을 추적하여 비용을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 마이크로서비스가 많은 양의 대역폭을 소비하는 경우, 통합 가시성 도구는 이를 정확히 파악하여 팀에서 서비스를 최적화하거나 리팩터링하여 비용을 절감할 수 있도록 해줍니다.
통합 가시성을 위한 도구 및 기술
Prometheus](https://prometheus.io/)는 메트릭을 시계열 데이터로 수집하고 저장하는 오픈 소스 모니터링 도구입니다. 유연한 쿼리 기능을 통해 시스템 및 애플리케이션 성능 모니터링에 널리 사용됩니다.
Grafana](https://grafana.com/)는 Prometheus와 함께 자주 사용되는 시각화 도구입니다. Prometheus 메트릭](https://zilliz.com/glossary/prometheus-metrics)을 시각화하고, 데이터를 쉽게 해석하고, 추세를 모니터링하고, 시스템 동작에 대한 경고를 설정하는 데 도움이 되는 대화형 대시보드를 생성합니다.
예거](https://www.jaegertracing.io/)는 분산 추적 도구로, 마이크로서비스를 통과하는 요청을 추적하는 데 도움을 줍니다. 또한 복잡한 분산 시스템에서 지연 시간을 추적하고 병목 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다.
AWS CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/)는 메트릭을 추적하고 로그를 수집하며 AWS 클라우드 리소스에 대한 알림을 제공하는 Amazon의 모니터링 및 통합 가시성 도구입니다. 다른 AWS 서비스와 잘 통합되어 인프라를 모니터링하고 관리할 수 있습니다.
구글 클라우드 모니터링](https://cloud.google.com/monitoring)은 구글 클라우드에서 실행되는 애플리케이션과 서비스에 대한 가시성을 제공합니다. 클라우드 리소스의 상태와 성능을 모니터링하기 위한 메트릭, 대시보드, 알림을 제공합니다.
Azure Monitor](https://azure.microsoft.com/en-us/products/monitor)는 Azure 클라우드 리소스 및 애플리케이션에 대한 전체 가시성을 제공하는 도구입니다. 메트릭, 로그 및 추적을 수집하여 팀이 성능을 분석하고 문제를 신속하게 해결할 수 있도록 도와줍니다.
최신 통합 가시성 도구는 AI와 머신 러닝을 사용하여 이상 징후를 감지하고 향후 문제를 예측합니다. 이러한 고급 도구는 자동으로 패턴을 식별하고 비정상적인 동작을 팀에 알릴 수 있습니다.
통합 가시성 과제
확장성 및 데이터 볼륨
성장하는 시스템에서는 대량의 메트릭, 로그, 추적을 수집, 저장, 처리하는 것이 어려울 수 있습니다. 효율적인 데이터 관리와 확장 가능한 스토리지 솔루션은 이러한 증가를 처리하는 데 있어 핵심입니다.
데이터 과부하
너무 많은 데이터는 팀을 압도하고 유용한 인사이트를 찾기 어렵게 만들 수 있습니다. 잡음을 피하려면 모든 사소한 세부 사항을 추적하기보다는 문제를 진단하고 해결하는 데 직접적으로 도움이 되는 실행 가능한 데이터에 필터링하고 집중하는 것이 중요합니다.
서비스 전반의 통합
최신 시스템은 여러 도구와 구성 요소를 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 다양한 서비스 전반에서 원활한 통합 가시성을 유지하려면 적절한 통합이 필요합니다. 그렇지 않으면 중요한 정보를 놓칠 수 있으며, 도구 간에 이동하는 데 시간을 낭비할 수 있습니다.
통합 가시성 모범 사례
통합 가시성의 이점을 최대한 활용하려면 다음과 같은 모범 사례를 따르세요:
통합 가시성을 염두에 둔 구축 ###
처음부터 쉽게 관찰할 수 있도록 시스템을 설계하세요. 메트릭, 로그, 추적을 아키텍처에 포함시켜 시스템 동작을 더 쉽게 추적하고 이해할 수 있도록 하세요. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 향후 문제 해결 및 성능 조정을 간소화합니다.
시스템 전반의 통합 보기
모든 통합 가시성 데이터를 하나의 플랫폼 또는 대시보드로 통합하세요. 통합 보기를 사용하면 팀이 문제를 신속하게 식별하고 서로 다른 서비스가 상호 작용하는 방식을 전체적으로 파악할 수 있으므로 여러 소스의 정보를 취합하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
알림 및 알림 전략
명확하고 의미 있으며 실행 가능한 알림을 설정하세요. 구체적이고 필요한 조치와 관련된 중요한 이벤트만을 대상으로 하여 알림의 피로를 방지하세요. 알림의 목표는 팀에게 효과적으로 정보를 제공하는 것이지 소음으로 팀원들을 압도하는 것이 아닙니다.
관찰 가능성 대 모니터링
종종 함께 언급되지만 관찰 가능성과 모니터링은 같은 개념이 아닙니다. 아래 표는 이 둘의 주요 차이점을 강조하고 있습니다:
| 관찰 | 옵저버빌리티 | 모니터링 |
|---|---|---|
| 목적 | 시스템 내부 상태에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. | 특정 메트릭을 추적하여 문제나 이상 징후를 감지합니다. |
| 수집되는 데이터 | 자세한 분석을 위해 메트릭, 로그 및 추적을 수집합니다. | CPU 사용량, 메모리 및 오류와 같은 사전 정의된 지표를 수집합니다. |
| 접근 방식 | 탐색적; 문제가 발생한 '이유'를 이해하는 데 도움이 됩니다. | 대응형; 알려진 문제가 발생하면 알려줍니다. |
| 범위 | 전반적인 시스템 동작 및 성능 인사이트에 중점을 둡니다. | 시스템 상태를 측정하기 위해 개별 메트릭에 중점을 둡니다. |
| 문제 해결 | 알려지지 않은 문제와 근본 원인을 신속하게 식별하는 데 도움이 됩니다. | 알려진 문제에 대한 경고를 제공하지만 심층 분석을 위한 컨텍스트가 부족할 수 있습니다. |
| 실시간 분석 | 실시간 데이터 분석을 지원하여 시스템 동작을 실시간으로 추적합니다. | 사전 설정된 검사 및 임계값에 의존하며, 종종 컨텍스트가 지연될 수 있습니다. |
| 데이터 유연성 | 사전 정의된 메트릭을 넘어 데이터를 유연하고 심층적으로 탐색할 수 있습니다. | 광범위한 컨텍스트 없이 미리 선택된 특정 메트릭만 모니터링합니다. |
관찰 가능성 및 모니터링의 차이점
밀버스 및 질리즈 클라우드의 ## 통합 가시성: 벡터 데이터베이스 성능 추적
밀버스는 수십억 개 규모의 비정형 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계된 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 시맨틱 검색](https://zilliz.com/glossary/semantic-search), 유사도 검색, GenAI 앱에 이상적입니다. 통합 가시성은 Milvus의 성능을 관리하고 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 통합 가시성 관행을 사용하면 실시간 추천이나 검색 증강 생성(RAG)작업 등 벡터 데이터베이스가 원활하고 효과적으로 실행되도록 보장할 수 있습니다.
오픈 소스 Milvus는 성능을 모니터링하는 Prometheus와 모든 메트릭을 시각화하기 위한 Grafana를 통합합니다. Milvus는 Prometheus와 원활하게 통합됩니다:
Prometheus 엔드포인트: 다양한 내보내기로부터 데이터를 수집합니다.
Prometheus 운영자: Prometheus 모니터링 설정의 관리를 간소화합니다.
Kube-Prometheus: 견고한 운영을 위해 전체 Kubernetes 클러스터 모니터링을 간소화합니다.
Prometheus를 사용하면 쿼리 응답 시간 및 리소스 사용량(CPU, GPU, 메모리)과 같은 Milvus 성능의 중요한 메트릭을 추적하여 선제적인 문제 해결 및 시스템 최적화를 수행할 수 있습니다. 또한 Prometheus를 Grafana와 통합하면 모니터링 프레임워크가 더욱 향상되어 GenAI 및 유사도 검색 애플리케이션에 맞춘 Milvus 배포에 대한 심층 분석과 효율적인 유지 관리를 위한 세부 대시보드가 제공됩니다.
Milvus용 Prometheus 설정 및 Grafana를 사용한 메트릭 시각화에 대한 종합적인 지침은 아래 리소스를 참조하세요:
Prometheus와 Grafana를 사용해 벡터 데이터베이스에서 검색 성능 병목 현상을 발견하는 방법](https://zilliz.com/learn/how-to-spot-search-performance-bottleneck-in-vector-databases).
Prometheus로 Milvus 모니터링하기 | Milvus 문서](https://milvus.io/docs/monitor_overview.md)
질리즈 클라우드는 보다 고급 기능과 10배 높은 성능을 갖춘 밀버스의 관리형 버전입니다. 더욱 명확하고 간편한 모니터링 및 통합 가시성 기능을 제공합니다. 질리즈 클라우드는 최근 강력한 모니터링 및 통합 가시성 기능을 도입하여 사용자가 벡터 데이터베이스 성능을 추적할 수 있도록 지원합니다. 메트릭 대시보드는 리소스 사용량(CPU, 메모리, 스토리지), 성능(QPS, VPS, 지연 시간), 데이터 메트릭(수집 및 엔티티 수) 등 클러스터 상태에 대한 개요를 제공하며, 심층 분석을 위해 사용자 정의할 수 있습니다. 대시보드는 매우 직관적인 방식으로 메트릭을 표시하여 빠른 인사이트를 얻을 수 있습니다.
그림: 질리즈 클라우드 모니터링 지표](https://assets.zilliz.com/Figure_1_Screenshots_of_Zilliz_Cloud_Monitoring_Metrics_baec7e105e.png)
그림: 질리즈 클라우드 모니터링 지표
질리츠 클라우드는 이슈를 조기에 포착하기 위해 빌링 관련 사항은 조직 알림, CU 사용량, 지연 시간 등 운영 요소는 프로젝트 알림을 제공하며, 임계값과 심각도 설정도 유연하게 설정할 수 있습니다.
그림: 질리즈 클라우드의 조직 알림](https://assets.zilliz.com/Figure_2_Screenshot_of_Organization_Alerts_493efb0dbc.png)
그림: 질리즈 클라우드의 조직 알림
그림: 질리즈 클라우드의 프로젝트 알림](https://assets.zilliz.com/Figure_3_Screenshot_of_Project_Alerts_1d2299185f.png)
그림: 질리즈 클라우드의 프로젝트 알림
주요 기능 ### 주요 기능
클러스터 성능에 대한 즉각적인 피드백을 위한 실시간 모니터링.
주요 메트릭에 맞춘 맞춤형 대시보드.
잠재적인 문제를 조기에 발견할 수 있는 유연한 알림.
다양한 알림 채널(이메일, Slack, PagerDuty).
장기 계획을 위한 성과 추세를 분석하기 위한 기록 데이터.
결론
통합 가시성은 현대적이고 복잡한 시스템의 상태를 이해하고 유지하기 위한 접근 방식입니다. 팀은 메트릭, 로그 및 추적을 사용하여 안정적인 성능을 보장하고 문제를 신속하게 해결하며 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 시스템이 성장하고 발전함에 따라 통합 가시성을 위한 모범 사례를 채택하는 것은 문제를 미리 파악하고 효율적으로 확장하는 데 중요합니다. 분산된 마이크로서비스를 실행하든 Milvus와 같은 도구로 AI 기반 애플리케이션을 구축하든, 통합 가시성은 모든 것을 원활하고 안정적으로 실행하는 데 필요한 가시성을 제공합니다.
통합 가시성에 대한 ## 자주 묻는 질문
통합 가시성이란 무엇이며 왜 중요한가요? 통합 가시성이란 메트릭, 로그, 추적과 같은 데이터를 수집하고 분석하여 시스템의 내부 상태를 이해하는 관행입니다. 특히 마이크로서비스나 클라우드 네이티브 애플리케이션과 같은 복잡한 최신 설정에서 문제를 진단하고, 성능을 모니터링하고, 시스템 안정성을 유지하는 데 중요합니다.
통합 가시성은 모니터링과 어떻게 다른가요? 모니터링은 특정 메트릭을 추적하여 문제를 감지하는 반면, 통합 가시성은 이러한 문제의 '원인'에 대한 인사이트를 제공함으로써 더 심층적으로 문제를 파악합니다. 모니터링은 체크리스트와 같지만 통합 가시성은 시스템의 동작과 상태에 대한 전체 조사와 같습니다.
통합 가시성의 핵심 구성 요소는 무엇인가요? 통합 가시성의 세 가지 축은 메트릭(시스템 성능에 대한 수치 데이터), 로그(세부 이벤트 기록), 트레이스(서비스 전반에서 요청이 이동한 경로)입니다. 이 세 가지를 결합하여 시스템의 상태와 성능을 종합적으로 파악할 수 있습니다.
분산 시스템에 통합 가시성이 필수적인 이유** 마이크로서비스나 클라우드 플랫폼에 구축된 시스템과 같은 분산 시스템에는 상호 작용하는 여러 구성 요소가 있습니다. 통합 가시성은 이러한 구성 요소 전반에서 문제를 모니터링하고 디버깅하는 데 도움이 되므로 성능 문제를 추적하고 병목 현상을 식별하며 시스템 상태를 유지하기가 더 쉬워집니다.
추가 리소스
- 질리즈 클라우드의 포괄적인 모니터링 및 통합 가시성 소개](https://zilliz.com/blog/introducing-monitoring-and-observability-in-zilliz-cloud)