Amazon CloudWatch 고객

CloudWatch 데이터 소스 검색 기능은 로그 분석을 처리하는 방식을 변화시켰고 로그 탐색을 더욱 직관적으로 만들었습니다. 데이터 소스 및 패싯은 올바른 컨텍스트를 미리 제공하고 로그 분석을 가속화하여 모든 사용자가 분석에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 그 결과 문제 해결에 필요한 시간이 크게 단축되었습니다.

CloudWatch 관찰성 플랫폼은 애플리케이션 성능에 대한 팀의 관찰성을 개선하여 팀 협업을 간소화하고 가속화했습니다. 이 플랫폼은 애플리케이션 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공하고 철저한 엔드 투 엔드 분석을 제공하므로 팀이 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 그 결과, 성능을 보다 효율적이고 능동적으로 유지 및 관리할 수 있어 팀이 혁신과 우수성에 집중할 수 있고 팀과 고객의 삶이 더 나은 세상을 만드는 데도 도움이 됩니다.

Works Human Intelligence는 새로운 통합 분석 환경과 Amazon CloudWatch 및 Amazon OpenSearch Service 간의 제로 ETL 통합 기능을 사용하여 VPC 흐름 로그 및 CloudTrail용으로 바로 사용 가능한 OpenSearch 대시보드를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 로그에서 파생된 시각화 정보를 사용하여 모니터링, 분석 및 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

CloudWatch와 OpenSearch 서비스 간의 통합 기능은 우리에게 혁신적인 기능입니다! 우리 팀은 이미 OpenSearch 파이프 처리 언어(PPL)와 SQL을 사용하는 데 익숙했기 때문에, CloudWatch Logs Insights에서 PPL/SQL을 사용하는 방법을 익히는 데 시간이 거의 걸리지 않았습니다. 이제 더 빠르게 문제를 해결하고 대시보드를 통해 로그에서 추세와 잠재적 문제를 쉽게 찾아낼 수 있게 되었습니다. 따라서 데이터를 파헤치는 시간을 줄이고 중요한 업무에 집중하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

Amazon CloudWatch는 Zurich Insurance가 갖추고 있는 관찰성 인프라의 핵심 구성 요소입니다. Zurich는 최대한 워크로드에 밀착된 관찰성을 유지하기 위해 최선을 다하고 있으며, 필요 시 클라우드 네이티브 도구를 매우 활용하고 싶어 합니다. Amazon CloudWatch는 이러한 목표에 부합할 뿐만 아니라 워크로드를 운영 지점에서 직접 모니터링할 수 있는 기능을 강화합니다. Amazon CloudWatch는 지표와 알림을 중앙 집중화함으로써 문제 대응 프로세스를 간소화하여 문제를 보다 효율적으로 식별하고 해결할 수 있습니다. 중앙 집중식 관찰성 프레임워크는 평균 복구 시간을 단축하여 고객을 위해 최고 수준의 서비스 연속성과 안정성을 유지할 수 있습니다. Amazon CloudWatch를 사용하여 인프라를 안정적으로 감독하고 잠재적 장애를 사전에 관리할 수 있으므로 Zurich Insurance의 운영 우수성과 고객 만족도에 대한 신뢰성을 강화할 수 있습니다.

비용 및 사용성 문제로 이전의 관찰성 솔루션에서 마이그레이션했는데, 그 과정에서 Amazon CloudWatch 팀이 아주 중요한 역할을 해주었습니다. 이 전환에는 TLS 인증서 모니터링 및 API 엔드포인트 감시에 CloudWatch Synthetics를 사용하는 것, OpenTelemetry(OTEL)를 통한 애플리케이션 계측, PHP SDK를 추적에 사용하는 것이 포함됩니다. 응답 시간, 오류 수 및 요청 수를 기반으로 한 오류율, 트랜잭션 수와 같은 중요한 성능 지표가 면밀하게 모니터링됩니다. 응답 시간과 오류율에서 불규칙성을 찾아내는 이상 탐지 시스템이 마련되어 있습니다. 또한 문제 알림을 위해 PagerDuty와 SNS 주제도 통합했습니다. CloudWatch와의 파트너십은 일반적인 고객 관계를 초월하여 협업과 대응력을 강조합니다. 맞춤형 솔루션을 신속하게 구현했을 때가 한 예입니다. 이는 AWS 및 CloudWatch 팀과의 파트너십이 지닌 놀라운 가치를 잘 보여줍니다.

EA Sports는 AWS와 파트너십을 맺고 Amazon CloudWatch Internet Monitor를 베타 테스트하여 EA Sports의 핵심 우선순위 몇 가지를 해결하도록 지원했습니다. 이러한 우선순위 중 하나는 인터넷 연결 문제로 인한 사용자 감소를 정확하고 확실하게 파악하여 인터넷 문제를 탐지하는 데 소요되는 평균 시간을 줄이는 것이었습니다. 또한 애플리케이션 성능 문제가 인터넷 변동으로 인한 것인지 아니면 AWS 네트워크 때문인지 탐지하고 게임 스택에 미치는 영향을 파악하고자 했습니다. 마지막으로, EA Games에 전 세계적으로 유입되는 특정 트래픽 경로를 분석하여 사용자가 어디에서 어떻게 게임에 연결되는지 이해하는 데 도움이 되는 것도 중요했습니다. 사용자 영향에 대한 이상 징후를 탐지하는 데는 일반적으로 많은 시간이 걸리며 자주 문제를 진단합니다.

삼성 클라우드는 모든 갤럭시 디바이스에 원활한 백업, 동기화, 복원, 업그레이드 경험을 제공합니다. AWS X-Ray는 삼성 클라우드의 새로운 기능을 개발하는 데 매우 유용한 도구입니다. 특히 여러 서버 간의 통신이 필요한 사용 사례를 개발할 때 X-Ray는 특정 서버에서 발생하는 병목 현상이나 문제를 식별하는 데 매우 유용합니다. X-Ray는 간단한 코드로 Envoy 프록시 및 Amazon DynamoDB와 같은 외부 구성 요소와 연결되며, X-Ray 콘솔에 표시되는 하위 세그먼트는 데이터베이스 쿼리를 튜닝하는 데 큰 도움이 되었습니다. 오류 콘텐츠 및 HTTP 상태 코드와 같은 추가 정보를 X-Ray 세그먼트에 추가할 수 있고, 콘솔에서 추적 ID 하나로 이 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 이 기능을 통해 개발자는 문제를 빠르게 해결하고 서비스의 안정성을 높일 수 있습니다.

Amazon CloudWatch Metrics는 모든 AWS 서비스에 대해 기본적으로 풍부하고 포괄적인 지표 세트를 제공합니다. 하지만 Sonar에 가장 중요한 것은 SonarCloud SRE 팀이 기능적인 관점에서 서비스의 성능을 측정하고 모니터링하는 것입니다. 그것이 SonarCloud 사용자가 인식하는 것이기 때문입니다. 이를 위해 Sonar의 애플리케이션 서비스는 CloudWatch Embedded Metric Format을 사용하여 기능적 지표를 생성합니다. 이는 기본적으로 JSON 로그 항목을 CloudWatch 사용자 지정 지표 데이터 포인트로 실시간으로 변환합니다. 이는 구현이 매우 간단하고 인프라와 느슨하게 결합되어 있습니다. 로그만 있으면 됩니다! 이를 통해 애플리케이션 서비스가 어떻게 이 데이터를 수행하고 사용하여 문제를 개선하고 대응하는지 전체적으로 파악할 수 있습니다.

올해 초에 새로운 PGA TOUR Digital 경험이 출시되었습니다. 팬들은 모바일 및 웹 플랫폼에서 실시간 순위표, 더 빠른 토너먼트 업데이트, 게임 배당률, 심층적인 플레이어 정보를 이용할 수 있습니다. 이 새로운 경험은 전반적인 팬 참여도를 지속적으로 높여줍니다. AWS를 기반으로 구축하면서 개발 팀은 최신 애플리케이션을 제공하는 데 필요한 모든 것을 얻었고 CloudWatch를 사용하여 모바일 및 웹 애플리케이션의 백엔드를 모니터링할 수 있었습니다. 합성 카나리와 함께 CloudWatch 대시보드를 활용하여 하나의 창에서 AppSync 및 Lambda를 비롯한 다양한 AWS 서비스를 쉽게 시각화하고 사전 예방적으로 모니터링하고 알림을 보낼 수 있습니다. 시스템 상태 및 가용성을 즉시 확인하여 팬들에게 최상의 경험을 제공할 수 있습니다.

Amazon CloudWatch는 다양한 기능, 특히 지표, 로그 및 추적을 기록하고 모니터링하는 기능을 통해 Solaris의 운영에서 중요한 역할을 합니다. Solaris는 CloudWatch 교차 계정 관찰성을 통해 모든 AWS 계정에서 실행되는 마이크로 서비스 아키텍처 및 애플리케이션에 대한 귀중한 인사이트를 얻습니다. CloudWatch Logs를 사용하면 효율적인 디버깅을 수행하고 심층적인 루트 CA 분석을 수행하여 시스템의 원활한 작동을 보장할 수 있습니다. CloudWatch Metrics를 함께 사용하면 리소스 소비와 관련된 지속적인 문제를 모니터링하고 높은 오류율이나 이상 징후를 기반으로 경보를 트리거하기 위한 입력 역할을 할 수 있습니다. 또한 CloudWatch Alarms는 Slack 및 PagerDuty와 같은 다양한 채널을 통해 즉시 알림을 보내 중요한 상황에 적시에 대응할 수 있도록 보장하는 중추적인 역할을 합니다. 또한 CloudWatch의 포괄적인 기능을 통해 시스템을 사전 예방적으로 관리하고, 문제를 탐지하고, 리소스를 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

Fluent Commerce는 Amazon CloudWatch Logs Infrequent Access를 사용하여 이제 비즈니스 규모를 조정하는 동시에 고객의 요구 사항을 비용 효율적으로 지원할 수 있게 되었습니다. 포괄적인 데이터 분석을 위한 Standard 로그 클래스와 대용량 애플리케이션 로그를 위한 Infrequent Access 로그 클래스를 유연하게 선택할 수 있습니다. 이 유연성은 애플리케이션 가시성을 높이고 운영 효율성을 개선하며 비용을 관리하는 데 도움이 됩니다.

고객은 JPMorgan Chase & Co의 가장 중요한 자산입니다. Amazon CloudWatch는 개발자와 사이트 신뢰성 엔지니어에게 시스템 및 제품에 대한 실시간 관찰성을 제공하여 고객에게 미치는 영향을 줄입니다. JPMorgan Chase & Co는 여러 사업부에서 협력하여 애플리케이션 및 인프라 전반에 걸쳐 실시간 통합 뷰를 통해 모니터링하고 문제를 해결하는 데 도움이 되는 Amazon CloudWatch 기능을 테스트했습니다. 이로 인해 지표, 로그, 추적 데이터의 판도를 바꾸는 관찰성과 상관관계를 만들어 냈습니다. 컨텍스트가 없는 데이터는 의미가 없습니다. CloudWatch는 상황에 맞는 방식으로 데이터의 상관관계를 분석하여 의미 있고 영향력 있는 데이터를 만들 수 있도록 지원합니다.

JPMC에서 수천 개의 컨테이너를 사용하고 있는 가운데, 이제 향상된 관찰성을 통해 Amazon CloudWatch Container Insights에서 제공하는 추가 세부 지표는 고객에게 안정적인 서비스를 지속적으로 제공함에 따라 문제 해결 시간을 단축할 수 있는 유용한 무기라고 할 수 있습니다.

DevSecOps가 주요 소프트웨어 제공 방법론으로 부상하면서 우리 고객들은 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 모범 사례를 통합 환경에 통합하는 통합 제공 모델을 찾고 있습니다. 클라우드 네이티브 서비스를 활용하여 사전 구축된 통합 애플리케이션 및 인프라 모니터링 솔루션을 보유하면 고객이 애플리케이션 성능을 모니터링하고 서비스의 신뢰성을 개선하는 데 도움이 됩니다. Amazon CloudWatch Application Signals는 인시던트를 신속하게 탐지 및 해결하고 가장 중요한 것, 즉 최종 사용자 경험에 집중할 수 있게 해주는 포괄적인 애플리케이션 모니터링 솔루션에 대한 고객의 요구를 해결합니다.

Amazon CloudWatch의 교차 계정 관찰성을 사용하면 모든 마이크로 서비스의 이벤트를 한 곳에서 실시간으로 모니터링 및 분석할 수 있으며, AWS Organizations와 통합되어 조직 단위를 사용하여 간단하게 구성하고 관리할 수 있습니다. 각 마이크로서비스에 대한 AWS 계정을 보유하면 더 빠르고 안전하게 개발할 수 있습니다. 교차 계정 지표를 확보하고 중요한 경보를 모두 한 곳에서 설정할 수 있게 되면 관찰성이 한 단계 향상되고 서비스 수준 계약과 지속적인 개선을 보장하는 데 도움이 됩니다.

SnapLogic의 Engineering Services Vice President인 Anjana Kashyap는 Amazon CloudWatch Container Insights가 인프라 및 애플리케이션을 실시간으로 모니터링하는 데 도움이 된다고 말했습니다. “금융 거래나 의료 데이터와 같이 중요한 용도로 사용되는 데이터는 실시간 정보에 의존합니다. Amazon CloudWatch Container Insights는 성능 변화에 대응하고 리소스 사용을 최적화하는 데 도움이 되며 운영 상태에 대한 인사이트를 제공하여 시스템을 원활하게 운영할 수 있게 해줍니다.

Thomson Reuters는 고객에 초점을 맞추어 알림, 모니터링 및 재해 복구를 위한 다양한 이니셔티브를 통합하기 시작했습니다. Amazon CloudWatch는 중앙 집중식 로깅, 사용자 지정 대시보드, 상태 확인을 통한 자동 장애 조치, Thomson Reuters의 25,000명 직원을 위한 중요 디렉터리 서비스에 대한 최소 권한 모델 등을 통해 이 모든 것을 최적으로 통합했습니다. AWS Secrets Manager와 AWS Key Management Service를 사용하여 라이선스 및 데이터베이스 키 암호화를 통해 보안 태세를 개선했으며, Route 53에서는 Amazon Elastic Kubernetes Service의 자가 복구 및 오토 스케일링을 통한 재해 복구 기능을 제공했습니다. 그 결과 보안 규정 준수 및 필수 기술 거버넌스를 충족하기 위해 CloudWatch 및 관련 서비스를 통해 모든 목표를 달성했습니다.

DesignCrowd는 CloudWatch Logs Infrequent Access를 사용하여 애플리케이션 계측, 디버깅 및 빌드 로그에 대한 새로운 워크로드를 비용 효율적으로 규모를 조정하고 생성하는 동시에 애플리케이션 상태에 대한 심층적인 인사이트를 지속적으로 확보합니다. 내부 팀에서는 이 로그 클래스에서 제공되는 모든 기능을 통해 CloudWatch에 수집되는 로그를 제한하지 않고도 애플리케이션을 모니터링할 수 있게 될 것입니다.

Amazon CloudWatch Internet Monitor의 엣지 관찰성은 특히 오탐을 최소화하는 데 도움이 되도록 사용자 지정되어 있어 유용했습니다. AWS와의 파트너십을 통해 맞춤형 솔루션을 발전시키고 AWS의 엣지 인프라 전체에 일관된 인터넷 모니터링을 제공할 수 있습니다.

AWS Container Insights를 EKS 클러스터에 원활하게 통합하여 Kubernetes 환경의 모든 계층에 대한 가시성을 확보하고, 운영 효율성을 개선했으며, 인시던트 대응 역량을 강화할 수 있었습니다.

Amazon CloudWatch를 통해 즉시 사용할 수 있는 모니터를 활용해 CloudWatch Metrics를 통해 인프라 사용을 모니터링하여 단순 워크로드에서 최대 12%를 절감하고 보다 복잡한 워크로드에서 추가적인 비용 절감 기회를 통한 컴퓨팅 절감 기회를 파악했습니다.

Tech Mahindra는 중요한 고객 애플리케이션에 추가하고 지능적인 루트 CA(RCA)를 지원하는 Amazon CloudWatch Internet Monitor의 정식 출시를 기대하고 있습니다. Tech Mahindra의 운영자와 서비스 엔지니어는 이미 Internet Monitor에서 베타 버전으로 CloudWatch Logs에 게시한 측정치를 사용하여 향상된 문제 해결을 수행할 수 있었습니다. 이를 통해 사용자 지정 지표를 도출하고 경보를 구성하여 클라이언트를 위한 특수 사용 사례를 지원할 수 있었습니다. Internet Monitor를 사용하면 글로벌 AWS 인프라 상태를 모니터링 및 분석하고 발생할 수 있는 로컬 네트워크 지연 시간 문제와의 상관 관계를 분석하여 네트워크 및 인프라 결함으로 인한 장애를 미연에 방지할 수 있습니다.

Amazon CloudWatch Evidently는 새로운 기능을 출시하기 전에 의도하지 않은 결과를 파악하는 데 도움이 되었으며 이를 통해 프로덕션 환경의 위험을 줄이는 데 도움이 되었습니다. Evidently를 통해 Tech Mahindra는 새로운 기능에서 발견된 취약점을 관리하고, 주요 지표를 모니터링한 다음, 더 넓은 고객층에게 출시할 수 있습니다. Evidently가 Tech Mahindra에 제공하는 중요한 이점은 여러 버전 간에 트래픽을 분할하고 새로운 기능에 대한 사용자 피드백을 얻을 수 있는 기능입니다.

Tech Mahindra는 Amazon CloudWatch의 교차 계정 관찰성을 통해 단일 대시보드 보기와 모든 계정의 주요 지표에 대한 통합 경보를 통해 F500 고객을 중앙 집중식으로 모니터링할 수 있습니다. 교차 계정 관찰성은 F500 기업이 여러 계정을 관리하고 계정 전반에 걸쳐 일관된 설계를 통해 모니터링 기능을 구축하는 데 직면하는 문제를 완화할 수 있습니다. 또한 교차 계정 관찰성을 통해 하나의 모니터링 계정으로 여러 개발 및 QA 환경을 쉽게 관리할 수 있으며 사용을 일관된 방식으로 모니터링하고 규정을 준수할 수 있습니다. Tech Mahindra는 교차 계정 관찰성을 통해 고객에게 맞춤화되고 통일된 RCA 메커니즘, 표준화된 전사적 비용 분석 솔루션, 애플리케이션 트랜잭션 모니터링 및 분석을 제공할 수 있는 기회를 얻을 수 있다고 굳게 믿습니다.

관리 서비스 운영 및 컨설팅 서비스를 지원하기 위해 Arvato Systems GmbH는 Amazon CloudWatch를 사용하여 모든 AWS 시스템을 모니터링하고 로깅합니다. 교차 계정 관찰성 기능을 사용하면 추가 도구나 최소한의 설정 없이 모든 프로젝트를 한 눈에 파악할 수 있습니다.

교차 계정 로깅은 Wipro 고객이 찾고 있던 기능이며, Amazon CloudWatch의 교차 계정 관찰성 기능은 최소한의 노력으로 바로 사용할 수 있는 통합 기능을 제공합니다. 중앙 집중식 대시보드는 지원팀이 광범위한 환경에 영향을 미치는 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다. CloudWatch의 교차 계정 관찰성 기능을 사용하면 중앙 집중식 로깅을 위해 서드파트 도구를 통합할 필요가 없습니다.

Rego SaaS의 목표는 고객에게 철저한 서비스와 지원을 제공하는 것입니다. Rego SaaS는 클라이언트가 영향을 받기 전에 문제를 식별하고 해결하기 위해 노력합니다. CloudWatch Synthetics를 사용하면 프로덕션 환경의 다섯 가지 주요 지표를 모니터링할 수 있습니다. 지난 해 Rego는 CloudWatch Synthetics와 Amazon CloudWatch Alarms, Amazon SES, AWS Lambda 함수에 기반을 둔 단순한 시스템을 통해 고객의 애플리케이션과 인프라 문제에 선제적으로 대응할 수 있었습니다. 회사의 DevOps 팀과 지원 팀은 CloudWatch Synthetics를 사용하여 고객이 문제를 알리기 전에 문제를 분석하고 해결할 수 있었습니다. CloudWatch Synthetics는 고객이 원하는 SLA/SLO를 초과하고 궁극적으로 회사의 성공을 지원하는 데 있어서 중요한 역할을 합니다.

Booking.com은 간편하고 원활한 통합을 통해 제품의 핵심 웹 바이탈 지표를 빠르게 수집할 방법을 찾고 있었습니다. Amazon CloudWatch RUM을 사용하여 웹 사이트 성능을 모니터링했는데, 구체적으로 페이지 로드 시간, JavaScript 오류, 기타 핵심 웹 바이탈 지표 등을 모니터링했습니다. RUM 사용은 웹 사이트의 실제 성능 지표를 수집 후 측정하는 데 도움이 되었을 뿐 아니라 이 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 통합된 방법을 제공해주었습니다. RUM이 뛰어난 이유는 Booking.com의 제품과 CloudWatch의 다른 부분과 원활하게 통합되는 데 있었습니다. 연결 손실이나 데이터 부족에 대한 걱정 없이 수집된 데이터를 추가로 처리할 수 있었습니다.

CloudWatch RUM을 통한 AWS 혁신 덕분에 Cognizant는 서드파티 솔루션 없이도 클라이언트가 필요로 하는 세분화된 가시성과 제어 기능을 제공함으로써 운영 자동화 프레임워크를 한 단계 발전시킬 수 있었습니다. CloudWatch RUM 온보딩은 쉽고 원활했으며 현재 활용 중인 기본 서비스와 통합되었습니다. 로드 시간에 따라 다양한 브라우저의 애플리케이션 응답 분류, 사용자 지정 날짜가 포함된 페이지 로드 갠트(Gantt) 차트, 시간별 애플리케이션 로드 결과, pdf를 사용한 보고서 생성 기능 등 뛰어난 가시성을 가능하게 하는 기능을 발견했습니다.

EBSCO는 애플리케이션의 마이크로서비스 아키텍처에 대한 관찰성과 모니터링에 많은 투자를 해왔지만, 제품을 고객에게 안정적이고 신뢰할 수 있도록 하기 위한 외부 모니터링은 놓치고 있었습니다. 이제 Amazon CloudWatch Synthetics를 사용해 실제 사용자를 시뮬레이션하여 가동 시간 가용성을 모니터링할 수 있게 되어 관찰성 스택의 공백를 메울 수 있게 되었습니다. EBSCO는 제품을 통한 사용자 여정을 반영하기 위해 카나리아를 만들고 있으며 고객보다 먼저 실시간 문제에 대한 알림을 받습니다. CloudWatch Synthetics를 사용하면 서비스 수준 계약(SLA)을 파악하고 분류 및 디버깅을 통해 평균 해결 시간(MTTR)을 줄일 수 있습니다. CloudWatch Synthetics는 설치가 정말 간단합니다. Synthetics Recorder를 사용하면 엔지니어 이외의 팀 구성원이 카나리아를 생성하여 EBSCO 내 서비스의 관련성과 가치를 크게 높일 수 있습니다.

모든 모니터링, 로깅, 지표 및 알림을 하나의 도구로 통합할 방법을 찾고 있었습니다. CloudWatch는 서드 파티 시스템을 설정, 구성 및 학습하는 데서 오는 운영 부담을 덜어주었습니다. 우리 팀은 CloudWatch를 광범위하게 사용하여 다수의 주요 워크로드의 오류 비율 및 상태 코드를 모니터링합니다. 또한 CloudWatch를 사용하여 Auto Scaling 작업을 자동화함으로써 Amazon ECS 클러스터가 실행되는 Amazon EC2 인스턴스 유형의 비용을 최적화할 수 있습니다. CloudWatch Events는 사용률 및 요금 정보를 제공합니다. 이러한 정보는 계정 보안을 감사하고, 규정 준수 및 보안 사용 사례를 위한 AWS Lambda 작업을 트리거하며, 클라우드를 사용하여 리소스를 예약하는 데 사용됩니다. CloudWatch는 자동화 수준을 한 단계 높이는 동시에 각 개인의 역량을 넓혀줍니다.

현재의 로그 분석 솔루션에는 설정 및 유지 관리 오버헤드가 필요하고, 보존 요구 사항이 서로 다르며, 비용 제약이 많아서 엔지니어링 팀에서 개발 환경과 테스트 환경의 로그에 액세스하고 쿼리하는 것이 불가능합니다. CloudWatch Logs Insights를 사용하면 CloudWatch Logs 안에서 로그를 쿼리할 수 있으므로 운영 복잡성이 줄어듭니다. 쿼리당 요금을 지불하기 때문에 원하는 속도로 확장할 수 있고 엔지니어들은 현재 솔루션의 설정, 통합 및 수집이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 로그 사용 및 쿼리를 시작할 수 있습니다. 지표 및 로그를 보고 더 빠르게 문제를 해결할 수 있다는 장점도 있습니다. Logs Insights는 단일 AWS Console에서 애플리케이션을 모니터링하고 로그 분석을 수행할 수 있는 효과적이고 경제적인 솔루션입니다.

CloudWatch를 사용하면 Amazon EC2, Amazon Kinesis, Amazon DynamoDB 및 Amazon API Gateway와 같은 AWS 서비스의 지표와 AWS Lambda 함수의 로그를 수집할 수 있습니다. 자체 관리형 스택 또는 서드 파티 SaaS 공급업체를 사용할 필요 없이 기본적으로 통합된다는 점이 좋았습니다. 그 덕에 알림, 자동 조정 및 용량 계획을 아주 빠르게 시작할 수 있었습니다. CloudWatch는 회사의 주요 사용 사례를 빠르고 간단하게 해결할 수 있다는 점에서 완벽한 솔루션입니다.

Amazon CloudWatch를 사용하면 CloudPassage는 매일 수십 기가바이트의 로그에 대한 색인 검색을 수행할 수 있습니다. CloudPassage는 CloudWatch Logs를 사용하여 Amazon ECS, AWS Fargate, AWS CodeBuild 또는 사용자 지정 소스에서 수신한 로그를 한 곳에서 관리하고 분석합니다. "저희는 마이크로 서비스 기반 아키텍처를 사용합니다. Amazon CloudWatch는 인프라를 설정하거나 유지 관리가 필요 없는, 바로 사용 가능한 솔루션이었습니다. CloudWatch로도 자사 규모를 처리하는 데 아무런 문제가 없었고, 여러 도구를 통합하거나 관리해야 하는 운영 부담도 사라졌습니다. 가장 큰 이점은 MTTR(평균 문제 해결 시간)이 줄었다는 점입니다. CloudPassage DevOps 팀은 컨테이너 인프라에서 빠르게 문제를 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 고객은 잠재적인 버그를 더 빠르게 발견하고 수정하며 기능 개발을 가속화할 수 있는 안정적인 플랫폼을 통해 이점을 누릴 수 있습니다. 기존 기능의 버그를 찾아 수정하는 데 걸리는 시간이 줄어든다는 것은 개발자가 새로운 기능을 개발하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있다는 뜻입니다.

Amazon CloudWatch를 통해 Canva의 마이크로서비스 백엔드 아키텍처를 로깅 프레임워크와 원활하게 통합할 수 있었습니다. CloudWatch를 선택한 이유는 다양한 AWS 서비스의 다양한 유형의 로그 스트림을 집계하는 프로세스를 간소화하고 일반적으로 로그 관리와 관련된 오버헤드 비용과 복잡성을 줄였기 때문입니다. 또한 CloudWatch는 로그 스트림을 통해 특정 로그를 내보내는 기능을 지원하므로 외부 자동 로그 분석 파이프라인을 설정할 수 있었습니다.

MyTeam11은 인프라를 제어하기 위해 AWS 서비스를 채택했습니다. Amazon CloudWatch는 실시간으로 모든 문제에 대한 상세한 가시성을 제공하여 이 문제를 정면으로 해결합니다. CloudWatch를 사용하면 패턴을 분석하고 데이터를 면밀히 모니터링함으로써 업무 시간이 촉박한 상황에서 발생할 수 있는 문제를 탐지하고 방지할 수 있습니다. 알림 및 규모 조정과 같은 자동화된 이벤트 기반 작업을 통해 탐지 시간을 며칠에서 단 몇 분으로 단축했습니다. 또한 Amazon CloudWatch Logs Insights를 사용하여 시스템의 진정한 문제점을 파악하고 대규모로 관리하기 어려워지는 잠재적인 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. CloudWatch를 통해 인프라 리소스를 동적으로 관리할 수 있게 되었고, 매달 비용을 70% 씩 절감할 수 있었습니다(웹 인프라만 해당).

ProQuest는 CloudWatch를 사용하여 배포된 리소스의 자동 감사 검사를 모니터링하고 트리거합니다. 각 팀은 자체 AWS 환경을 관리해야 하며, CloudWatch를 통해 이러한 계정을 중심으로 특정 가드레일을 구축할 수 있습니다. 또한 태그의 변경 사항을 모니터링하고 AWS 리소스의 태그 상태를 추적할 수 있기 때문에 AWS 비용 보고를 통해 태그 규정 준수를 50% 까지 높일 수 있었습니다. 중앙 집중식 거버넌스와 분산 운영을 통해 비용을 대폭 절감하고 IT 규정 준수 및 감사 준비에 필요한 모든 요구 사항을 충족할 수 있었습니다.

Arctic Wolf Networks가 CloudWatch를 구현한 이유는 로그를 저장하고 로그에서 지표를 가져올 수 있는 중앙 집중식 서비스가 필요했기 때문입니다. 예를 들어, Amazon CloudWatch Logs를 사용하면 '오류'와 일치하는 로그 줄 수에 대해 알림을 보낼 수 있습니다. 또한, Amazon CloudWatch Logs Insights는 대량의 로그를 검색하는 프로세스를 대폭 간소화했습니다. 이제 이 데이터에서 유용한 인사이트를 도출하여 조직 전체의 운영 문제를 해결하고 애플리케이션 성능을 개선할 수 있습니다. 이 솔루션을 통해 개발자들은 Arctic Wolf SOC 서비스에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

Arctic Wolf가 AWS 및 온프레미스에서 인프라를 모니터링하기 위해 Amazon CloudWatch를 선택한 것은 당연한 선택이었습니다. 이제 애플리케이션 팀과 개발자들이 단일 플랫폼에서 모든 계정과 리전의 로그와 지표를 통해 성능 및 운영 데이터를 모두 수집하고 액세스할 수 있습니다. 이제 고객을 지원하기 위해 구축한 애플리케이션의 탄력성을 높일 수 있게 되었으므로 이러한 이점은 그들의 일상 생활에 영향을 미쳤습니다.

Just Eat은 CloudWatch를 사용하여 Amazon Simple Queue Service 및 EC2 Auto Scaling 그룹의 규모 조정 작업에 대한 알림을 생성합니다. 이러한 인사이트는 규모 조정 결정에 영향을 주므로 고객 경험에 영향을 주지 않으면서 AWS 컴퓨팅 리소스를 가장 효율적으로 사용할 수 있습니다. CloudFormation을 사용하면 고객 대상 애플리케이션에서 사용하는 AWS 리소스에 대한 논리적 스택을 배포할 수 있으며, 이를 통해 AWS 계정 전체에 반복 가능하고 일관된 배포가 가능합니다. 따라서 일관성이 없을 수 있는 오류가 발생하기 쉬운 수동 구성에 의존하지 않고 코드대로의 구성을 사용하여 애플리케이션 스택을 쉽게 구성할 수 있습니다.