🔭Observability와 AI의 만남: 더 나은 시스템 모니터링의 미래

Observability에 AI를 왜 적용해야 하는지, 그리고 어떻게 적용할 수 있는지 알아봅니다.

2025.01.27 | 조회 278 |

안녕하세요 구독자님, DevOps 소식과 기술 지식을 정리해서 공유해드리는 DevOps 여행을 위한 소식지입니다.

오늘날의 복잡한 소프트웨어 환경에서 Observability(관측가능성)는 시스템의 건강 상태를 이해하고 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

Observability란 시스템에서 생성되는 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 활용해 내부 상태를 파악하는 과정을 말하는데요.

DevOps에서 Observability가 꼭 필요한 이유는 아래와 같습니다.

클라우드 네이티브 아키텍처와 마이크로서비스가 보편화되면서 Observability는 단순히 "좋아 보이는 선택"이 아닌 필수 요소가 된 것이죠.

Observability의 중요성에도 불구하고, 많은 조직이 이를 제대로 활용하지 못하는 경우가 있는데요. 그 이유는 아래와 같습니다.

데이터의 복잡성: 현대 시스템은 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성하지만, 이런 데이터를 수집, 저장, 분석하는 데에 너무 많은 비용과 시간이 소요됨
전문성 부족: Observability를 제대로 활용하려면 도구 사용법뿐만 아니라, 로그, 메트릭, 트레이스를 해석할 수 있는 전문 지식이 필요함
도구 간의 통합 문제: Observability 도구들은 종종 상호 운용성이 부족해 데이터가 공유되지 못하고 갇히는 문제가 발생함

이러한 문제로 인해 많은 조직이 Observability의 장점을 완전히 얻지 못하고, 복잡성과 높은 진입 장벽에 좌절하기도 합니다.

Observability를 제대로 활용하기까지에는 많은 장애물이 존재하지만, AI의 도움을 받는다면 이야기는 달라지는데요.

AI를 Observability에 어떻게 적용될 수 있는지 그 활용방안을 정리하면 아래와 같습니다.

이상 탐지 및 경고 자동화: AI 모델은 정상적인 데이터 패턴을 학습한 뒤, 비정상적인 이벤트나 메트릭을 자동으로 탐지하고 경고를 생성해낼 수 있습니다. AWS DevOps Guru는 머신러닝을 사용하여 운영 데이터에서 이상 징후를 감지하고 관련 해결책을 제안합니다.
로그 및 이벤트 분석: 방대한 로그 데이터를 수작업으로 분석하는 대신, AI 기반 도구가 로그를 요약하고 중요한 정보를 도출할 수 있는데요. 지난 소식지에서도 소개했던 Splunk Observability Cloud가 바로, 이렇게 AI를 활용해 로그 데이터를 자동으로 분류하고 우선순위를 설정하는 서비스입니다.
원인 분석 자동화: AI는 문제의 근본 원인을 빠르게 파악할 수 있도록 데이터 간의 상관관계를 분석해낼 수도 있습니다. Google Cloud Operations Suite는 AI 기반 원인 분석 기능을 통해 복잡한 문제를 간소화하여 문제 해결을 도와주는 서비스입니다.