2025 관측 가능성 트렌드: 통합 플랫폼, 엣지 확장 및 AI 기반 통찰

AIOps

AIOps 자체는 관측 가능성의 핵심적인 초점입니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 AIOps는 다시 한번 전면에 나서게 되었으며, 거의 모든 산업 예측에서 주요 테마가 되었습니다. 여기서 우리는 전문 용어에 대한 논쟁을 피하고 통일적으로 AIOps라고 부릅니다. 그 기능의 범위는 넓습니다:

AIOps 플랫폼: AIOps 기능이 빠르게 진화함에 따라 결국 플랫폼화될 것입니다. 이 플랫폼은 복잡한 이상 감지, 근본 원인 분석 및 자동화 기능을 통합하여 통합된 AIOps 기능 통합을 달성함으로써 AIOps의 전체 라이프사이클을 관리합니다.
AI 기반 예측: AI 기반 장애 감지 및 사후 분석은 증가하는 데이터 양과 복잡성으로 인한 문제를 해결하기 위해 AI 기반 예측으로 전환될 것입니다. AI 및 머신 러닝 알고리즘은 비즈니스 운영에 영향을 미치기 전에 문제를 예측하는 데 사용되어 시스템 성능을 개선하고 개입 기능을 향상시킵니다.
AIOps 자동화: AIOps는 IT 운영(ITOps)의 자동화를 크게 향상시켜 잠재적인 문제를 자동으로 감지하고 식별하는 동시에 근본 원인 분석에 필요한 수동 작업량을 줄입니다.
자연어 상호 작용: LLM 기반 자연어 상호 작용을 통해 IT 담당자는 Chat2PromQL 및 Chat2SQL과 같은 방식으로 관측 가능성 데이터를 편리하게 쿼리할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅에서 AIOps의 필요성: 기업이 클라우드로 계속 마이그레이션하고 컨테이너화 및 다양한 클라우드 네이티브 제품을 채택함에 따라 AIOps 기능은 클라우드 관측 가능성을 신속하게 달성하는 데 필수적이 될 것입니다. AIOps는 클라우드 리소스의 모니터링, 분석 및 최적화를 자동화하여 효율적인 시스템 운영을 보장합니다.
DevOps와 AIOps의 통합: DevOps와 AIOps 간의 경계가 흐려지기 시작하여 통합된 운영 팀으로 이어질 수 있습니다. 이러한 팀은 AI 전문 지식을 기존 소프트웨어 개발 및 IT 운영과 통합하여 소프트웨어 및 AI 모델 라이프사이클을 관리하는 동시에 프로세스를 지속적으로 개선할 것입니다.

OpenTelemetry

OpenTelemetry는 AIOps에 필적하는 관측 가능성의 뜨거운 주제입니다. CNCF, 주요 클라우드 제공업체 및 독립적인 관측 가능성 공급업체의 지원을 받아 OpenTelemetry는 관측 가능성의 사실상의 표준이 되었습니다. Trace, Metric 및 Log 외에도 OpenTelemetry는 2024년에 Profiling을 표준으로 도입하여 관측 가능성의 모든 데이터 형식을 표준화하고 통합된 상관 관계를 만드는 것을 목표로 합니다. 공급업체 중립적인 OpenTelemetry 프로토콜 및 OpenTelemetry Collector로 인해 2025년에는 텔레메트리 데이터 수집의 초석으로서의 역할을 강화할 것으로 예상됩니다. OpenTelemetry는 데이터 형식만 정의하고 수집 기능만 제공하는 반면 백엔드 서비스는 공급업체에서 구현하므로 2025년에는 더 많은 공급업체 개발 도구가 등장할 것입니다.

통합 관측 가능성 플랫폼

2025년 관측 가능성의 주요 추세는 통합 관측 가능성 플랫폼으로의 전환입니다. 이러한 플랫폼은 Log, Trace, Metric, Event 및 Profile을 단일 중앙 집중식 보기로 통합하여 다음과 같은 여러 가지 이점을 제공합니다.

모니터링 도구 간의 데이터 사일로를 제거하고 데이터 상관 관계를 강화합니다.
하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 원활한 시각화 및 문제 해결을 지원합니다.
단일 인터페이스에서 포괄적인 통찰력을 제공하여 근본 원인 분석을 단순화합니다.

관측 가능성이 계속 진화함에 따라 Datadog, Splunk 및 New Relic과 같은 공급업체는 더 높은 통합 및 효율성으로의 전환을 주도하고 있습니다.

관측 가능성 시프트-라이트

엣지 컴퓨팅 환경의 소비자 및 산업 장치 수는 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 장치는 계속해서 더 큰 컴퓨팅 및 연결 기능을 제공하므로 관측 가능성 및 모니터링을 엣지 장치로 확장해야 합니다. 이를 아직 지원하지 않는 관측 가능성 공급업체의 경우 2025년에 이 요구 사항을 해결하는 것이 기술 스택을 엣지 환경으로 확장하는 고객에게 서비스를 제공하는 데 중요할 것입니다.

또한 기업은 실제 사용자 경험 추적과 관련된 프런트엔드 모니터링에 더 큰 중점을 둘 것입니다. 이 모니터링은 다양한 엣지 및 엔드포인트 장치로 확장되어야 합니다. 관측 가능성의 초점은 집계 메트릭에서 세분화된 세부 정보로 이동하여 기업은 전체 백분위수 분포보다 개별 고객 모니터링을 우선시합니다. 관측 가능성 도구에 대한 주요 요구 사항은 다음과 같습니다.

경량 데이터 수집: 일부 온디바이스 처리 기능을 갖춘 리소스가 제한된 IoT 시나리오에 배포할 수 있습니다.
효율적인 저지연 글로벌 네트워킹 지원: 기본 제공 네트워크 가속 기능 포함.
비용 효율적인 대규모 데이터 스토리지 및 계산: 콜드 및 핫 스토리지 분리 지원.
실시간 글로벌 데이터 집계: 데이터를 이동하지 않고도 통합된 보기를 지원합니다.

관측 가능성 시프트-레프트

플랫폼 엔지니어, 운영 엔지니어, DevOps 팀 및 모든 이해 관계자는 개발 주기 동안 관측 가능성을 도입하는 것이 개발자에게 매우 유익하다는 것을 깨닫고 있습니다. 이는 Kubernetes와 같이 고도로 분산되고 상호 연결된 서비스 및 애플리케이션에 특히 중요합니다. 테스트 외에도 개발 주기 전반에 걸쳐 스택과 다른 애플리케이션 구성 요소와의 상호 작용을 세부적으로 관찰하는 것이 관측 가능성의 또 다른 핵심 측면입니다. 이러한 추세는 2025년에 더 광범위하게 채택될 것으로 예상됩니다.

지난 2년 동안 프로파일링 기술이 성숙됨에 따라 개발자는 이제 개발 초기에 프로파일링 및 추적을 빠르게 통합하여 소프트웨어 동작을 자세히 관찰할 수 있습니다. 이러한 개선은 코드 영향에 대한 비교할 수 없는 보기를 제공하고 더 빠르고 비용 효율적인 최적화를 촉진하여 개발자 경험을 크게 향상시킵니다.

Gartner는 이러한 시프트-레프트 추세를 관측 가능성 기반 개발(ODD) 엔지니어링 사례의 일부로 설명합니다. 관측 가능한 시스템을 설계함으로써 엔지니어는 개발 주기 초반과 프로덕션에서 시스템 상태 및 동작에 대한 세분화된 가시성을 확보하여 예상치 못한 이상 징후를 더 쉽게 감지, 진단 및 해결할 수 있습니다.

플랫폼 엔지니어링의 다음 개척지: eBPF

플랫폼 팀은 상당한 성장을 경험하고 있습니다. Grafana의 관측 가능성에 대한 설문 조사에 따르면 **응답자의 거의 25%**가 플랫폼 역할에서 일하고 있습니다. 플랫폼 팀이 더욱 중요해짐에 따라 그들의 책임은 eBPF와 같은 새로운 도구 및 기술을 포함하도록 확장되고 있습니다. 처음에는 유행하는 기술이었던 eBPF는 이제 최신 플랫폼 엔지니어링의 초석이 되어 조직이 관측 가능성 및 보안을 처리하는 방식을 근본적으로 재구성하고 있습니다. 현재 eBPF는 주요 변환의 직전에 있습니다.

eBPF에 의해 주도되는 한 가지 중요한 변화는 애플리케이션 팀에서 플랫폼 팀으로의 프로파일링 및 전체 관측 가능성 책임의 전환입니다. OpenTelemetry의 프로파일링 프로토콜의 성숙과 eBPF와의 통합은 표준화된 플랫폼 수준의 관측 가능성 데이터 수집 및 처리를 가능하게 할 것입니다.

차세대 관측 가능성 코어: 로그

기업 디지털화가 2024년에 사상 최고치에 도달함에 따라 개발, 보안 및 운영 팀은 비즈니스, 기술 및 보안 운영에서 가장 복잡한 문제를 해결하기 위해 더 긴밀하게 협력해야 합니다. 이러한 진화는 AI 기반 관측 가능성 플랫폼의 부상과 로그 데이터를 중요한 시스템 기록으로 더 깊이 이해하게 되었습니다. 2025년에는 AI/ML 및 생성형 AI 기술이 구조화되고 구조화되지 않은 로그 데이터에서 전례 없는 통찰력을 얻어 애플리케이션 및 디지털 서비스에서 관측 가능성에 대한 비교할 수 없는 컨텍스트와 인텔리전스를 제공할 것입니다.

또한 로그 분석 및 관리 도구는 다음과 같은 주요 기술 발전을 볼 수 있습니다.

확장 가능한 분석 기술
비용 효율적인 콜드-핫 스토리지 분리
데이터 레이크 기능

비용 효율적인 관측 가능성

시스템 복잡성이 증가함에 따라 관측 가능성 비용도 증가하고 있습니다. 2025년까지 조직은 다음과 같은 비용 절감 전략을 구현할 것입니다.

스토리지 비용을 줄이기 위한 더 스마트한 데이터 샘플링 및 보존 전략입니다.
사용량 기반 가격 책정 모델을 사용하는 서버리스 관측 가능성 도구입니다.
기능과 비용 효율성 간의 균형 잡힌 절충점입니다.

기존 IT 운영 그 이상

2025년까지 관측 가능성 추세는 기존 인프라, 미들웨어 및 애플리케이션 모니터링을 넘어 다음으로 확장될 것입니다.

비즈니스 프로세스 관측 가능성: 고객 제품 사용 및 회사 운영 효율성에 대한 통찰력 제공.
DevSecOps 관측 가능성: 안전하고 효율적인 배포 보장.
지속 가능성 관측 가능성: 텔레메트리를 통해 탄소 중립 발자국 추적 및 최적화.

이러한 발전은 관측 가능성의 잠재력과 범위를 재정의할 것입니다.

반응형에서 사전 예방형 관측 가능성으로

애플리케이션 경험에 대한 사용자 기대치가 계속 높아짐에 따라 기업은 서비스 중단, 용량 문제 및 성능 저하를 사전에 예측할 수 있는 관측 가능성 시스템을 점점 더 요구하고 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 조직이 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 위험을 완화하고, 안정성을 개선하고, 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

종종 상황 인식 부족으로 어려움을 겪었던 기존 AIOps 방법과 달리 차세대 AI 기반 관측 가능성은 교차 시스템 관측 가능성 데이터를 통합하여 신속한 근본 원인 식별 및 예측 가능한 연쇄적 오류 감지를 가능하게 하여 사전 예방이 가능합니다.

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