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[배경]
- 클라우드 기반, 마이크로서비스, 컨터이너, 서버리스 기술을 도입하는 곳이 많아져, 기술의 복잡도가 증가함
- 급증하는 IT 복잡성을 관리하는 동시에, 시스템을 최고성능을 유지하는 기술이 필요
[본문]
1. 풀스택 옵저버빌리티의 개념
- IT 환경에 분산된 각 기술 스택 구성 요소의 실시간 상태를 관찰하여 오류 발생원인을 진단하는 기술
2. 개념도
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3. 요소기술
구분 | 설명 |
메트릭(Metric) | 인프라, 미들웨어, 서비스 상의 CPU나 메모리 사용량, 네트워크 트래픽과 같은 정량적 성능 정보 |
트레이스(Trace) | 애플리케이션 전반의 서비스 호출 순서와 응답 시간 등 동작 정보 |
로그(Log) | 사용자 작업 및 오류를 포함한 시스템 활동 기록 |
이벤트(Event) | 특정 사건 또는 활동에 대한 개별 발생 또는 알림 |
머신 러닝 | AI 분석 기반 이상 탐지 및 예측 기능 |
4. 특징
구분 | 설명 |
가시화 | 전체 IT 환경에 대한 가시성 제공 |
신속한 대처 | 전체 스택에 대한 광범위한 모니터링을 통한 신속한 인지 및 대처 |
실행 가능한 정보 제공 | 최적화을 위한 실행 가능한 정보 제공 |
5. 비교표
구분 | FSO(Full-Stack Observability) | APM(Application Performance Monitoring) |
모니터링 범위 | 인프라, 애플리케이션, 서비스 및 사용자 경험을 포함한 전체 소프트웨어 스택을 모니터링 | 개별 애플리케이션 |
데이터 소스 | 메트릭, 로그, 추적 및 이벤트 | CPU 사용량, 메모리 사용량 및 트랜잭션 응답 시간 |
목적 | 전체 소프트웨어 스택에 대해 더 광범위하고 전체론적인 최적화 | 개별 응용 프로그램의 성능을 모니터링하고 최적화 |
가시성 | 제공 | 제공 |
시스템간 종속성 | 제공 | 미제공 |
6. 동향
- Cisco에서는 "Thousand Eyes"를 통해서 예측 분석을 확대하고 있음
[끝]
[참고]
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