운영 인텔리전스: 로그에서 중요한 점을 찾는 인사이트

운영 인텔리전스 이 두 단어를 들어보셨나요? 답이 ‘아니요’라면 잘 오셨습니다. 여기에서는 운영 인텔리전스를 정의하고 그 기능을 활용하여 조직의 성공을 지원하는 방법을 설명합니다. 또한 그렇게 하는 것이 최선의 이익이 되는 이유도 알아봅니다.

답이 ‘예’라면? 그래도 계속 읽으셔야 합니다. 운영 인텔리전스를 이미 어느 정도 이해하고 있다고 해도 이 게시물에서 몇 가지 유용한 인사이트를 배울 수 있습니다. 회사에 적용할 수 있는 인사이트와 운영 인텔리전스 접근 방식을 확대하는 데 도움이 되는 인사이트에 대해 알아보세요.

운영 인텔리전스: 정의

운영 인텔리전스의 타당한 정의를 찾는 것부터 시작해 봅시다.

Wikipedia의 표현
Wikipedia의 내용을 보는 것에서 시작해서 우리 방식으로 더 나은 정의를 만들어 보겠습니다. Wikipedia의 정의는 다음과 같습니다.

운영 인텔리전스(OI)란 데이터, 스트리밍 이벤트 및 비즈니스 운영에 대한 가시성 및 인사이트를 제공하는 실시간 동적 비즈니스 분석의 한 범주이다. OI 솔루션은 스트리밍 데이터 피드 및 이벤트 데이터에 대해 쿼리를 실행하여 분석 결과를 운영 지침으로 제공한다. OI는 이러한 분석 인사이트를 기반으로 의사 결정을 내리고 수동 또는 자동화된 작업을 통해 즉시 조치를 취할 수 있는 기능을 조직에 제공한다.

첫 번째 문장에서 알 수 있는 것은 무엇일까요? 기본적으로 운영 인텔리전스는 비즈니스 운영에서 생성된 대량의 데이터에서 지식을 추출하기 위한 일련의 기술 및 도구를 나타냅니다. 이 프로세스는 동적이고 실시간이라는 것도 알 수 있는데 여기서 자동화가 떠오릅니다. 세 번째 문장은 운영 인텔리전스의 작동 방식으로 들어가서, 다양한 데이터 원본에 대해 쿼리를 실행하여 운영 지침의 형태로 분석 결과를 수집한다는 것을 설명합니다.

‘운영 인텔리전스’라는 이 두 단어는 정의의 마지막 부분에 잘 연결됩니다. 운영 인텔리전스의 핵심은 의사 결정에 있다고 설명하는 것으로 보입니다.

다시 만든 정의
다음은 제가 정의하는 운영 인텔리전스입니다.

운영 인텔리전스는 다양한 데이터 원본에서 동적으로, 그리고 실시간으로 유용한 지식을 추출하여 조직의 의사 결정을 도울 수 있는 일련의 기술을 나타낸다.

완벽하지는 않지만 이 게시물의 목적에는 충분한 것 같습니다. 정의는 잠시 접어두고, 다음 질문으로 넘어가겠습니다. 운영 인텔리전스가 중요한 이유는 무엇일까요?

운영 인텔리전스의 사례

이제 운영 인텔리전스가 무엇인지 알았으니 운영 인텔리전스를 사용하는 것이 적합한지 여부를 결정해야 합니다. 이 방식이 회사에 경쟁력을 제공한다면 어떻습니까?

세상에 공짜는 없습니다. 조직에 새 방식을 구현하려면 마찬가지로 비용이 들 것입니다. 운영 인텔리전스에는 비용, 시간 또는 둘 다를 투자해야 합니다. 조직에 운영 인텔리전스를 도입하고 싶다면 동료 직원과 상사를 설득해야 할 것입니다. 어떻게 해야 할까요? 게시물을 계속 읽으면 이 투자의 가치를 보여주는 방법을 배울 수 있습니다.

로그: 수많은 로그…
소프트웨어를 개발할 때 회사에서는 애플리케이션의 의도된 작동을 보장하기 위해 몇 가지 접근 방식을 사용합니다. 그러나 아주 정확한 품질 전략을 사용하더라도 문제는 생기기 마련입니다. 앱을 세상에 배포한 후에는 어떻게 해야 할까요? 손가락으로 십자가를 만들고 기도하시겠습니까? 희망은 전략이 아닙니다. 전략이 있어야 합니다. 바로 모니터링 전략입니다.

훌륭한 모니터링 접근 방식의 핵심 구성 요소는 당연히 로깅입니다. 이러한 이유로 많은 데이터가 로그 항목의 형태로 존재합니다. 이는 다음 요점으로 연결됩니다.

…숨겨진 많은 가치
로그의 출신은 미천합니다. 일반적으로 사후 디버그의 도우미로 시작합니다. 타임스탬프에 예외의 스택 추적을 더한 것으로 구성되지만 그 이상은 아닙니다.
그러나 시간이 지나면 한때 미천한 로그에 더 많은 데이터가 지속적으로 쌓입니다. 관리 또는 보안 목적이나 규제 요구 사항이 있을 때 로그 항목은 극도로 중요할 수 있는 데이터로 가득 차게 됩니다.

데이터의 모래 속에서 인사이트라는 진주 찾기
앞의 두 섹션으로부터 2가지 결론을 도출할 수 있습니다.

1. 로깅은 현대적 애플리케이션의 모니터링 전략에서 중요한 부분이므로 일반적인 애플리케이션에는 많은 수의 로그 항목이 포함됩니다.
2. 이러한 항목에는 유용한 인사이트의 형태로 매장된 보물이 있을 수 있습니다.

마지막 항목에서 핵심 단어는 ‘매장’입니다. 유용한 지식이 있지만 액세스할 수 없다면 무슨 소용이 있을까요? 애초에 지식이 없는 것보다 더 슬픈 일입니다.

이러한 이유로 운영 인텔리전스는 조직에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 운영 인텔리전스는 이미 있는 정보를 사용하고 추출하여 조직의 전략적 의사 결정에 도움이 되는 지식으로 변환할 수 있는 빠진 퍼즐 조각입니다.

조직의 운영 인텔리전스 사용

여기까지 읽었다면 운영 인텔리전스의 가치에 동의할 것입니다. 이제 이 전략을 실제로 구현하려면 어떻게 해야 할까요? 이것이 다음 주제입니다.

이 섹션은 포괄적인 자습서라기보다 간략한 기본 가이드에 가깝습니다. 운영 인텔리전스를 설정하고 실행하는 몇 가지 초기 단계를 다룹니다. 자세히 알아가면서 이 부트스트랩 접근 방식을 좀 더 정교한 것으로 발전시킬 수 있습니다.

기초 공사
비유로 시작합시다. 아시다시피 모든 코드를 똑같이 테스트할 수 있는 것은 아닙니다. 단위 테스트를 코드베이스에 추가하기 전에 먼저 해당 코드가 일정 기준을 충족하는지 확인해야 합니다. 하위 수준의 커플링이 있어야 하고, 종속성 주입을 사용해야 하며, 모듈식이어야 합니다. 이 외에도 많습니다.

마찬가지로, 모든 로그 수집이 똑같이 운영 인텔리전스를 준비하는 것은 아닙니다. 로그의 현재 형태에 따라 꽤 많은 준비를 해야 할 수 있습니다.

먼저, 로그가 확립된 표준을 따르는지 확인해야 합니다. 예를 들어 일반적인 문제 중 하나는 클라이언트의 로그가 여러 시간대에 걸쳐 있는 경우입니다. 그러나 로그 항목에는 각 클라이언트의 현지 시간으로 표현된 타임스탬프가 포함됩니다. 시간을 기반으로 한 분석을 수행하려는 경우에는 이것이 문제가 됩니다. 이때 권장되는 방식은 로깅 중에 타임스탬프를 항상 UTC로 표현하고 항상 ISO-8601 형식을 사용하는 것입니다. 대안으로, 각 클라이언트의 현지 시간으로 로깅하고 UTC의 오프셋을 추가해도 됩니다.

또한 항목 수준에 INFO 및 WARNING과 같은 표준 레이블을 사용하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 로깅되는 다양한 유형의 이벤트를 빠르게 구별할 수 있습니다.

이 모든 작업을 한 단계 위로 이동하여 구조화된 로깅을 수행할 수 있습니다. 구조화된 로깅은 XML, JSON 또는 기타 구조화된 언어로 로그 항목을 저장하는 것입니다. 이렇게 하면 로그에서 보다 강력한 분석 작업을 훨씬 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

운영 인텔리전스를 확보하는 데 사용할 수 있는 도구
데이터가 준비되면 도구에 대해 생각해봐야 합니다. 운영 인텔리전스의 요구 사항과 완벽하게 일치하는 도구가 하나 있습니다. Amazon OpenSearch Service입니다.

Amazon OpenSearch Service는 대화형 로그 분석, 실시간 애플리케이션 모니터링 및 웹사이트 검색 등을 쉽게 수행할 수 있게 해줍니다. OpenSearch는 Elasticsearch에서 파생된 오픈 소스, 분산 검색 및 분석 제품군입니다. Amazon OpenSearch Service는 최신 버전의 OpenSearch을 제공하며, 19가지 버전의 Elasticsearch(버전 1.5~7.10)를 지원하고 OpenSearch Dashboards와 Kibana(버전 1.5~7.10)이 제공하는 시각화 기능을 제공합니다. Amazon OpenSearch Service로 운영 인텔리전스 접근 방식을 지원하면 조직에서 훨씬 더 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 신속한 의사 결정은 시장 경쟁자를 이기거나 완전히 없애는 중요한 차별화 요소가 될 수 있습니다.

지금 바로 운영 인텔리전스를 활용

이 게시물에서는 운영 인텔리전스에 대해 설명했습니다. 이 용어의 의미, 투자 가치 및 구현 전 조직 준비 방법을 살펴보았습니다. 또한 Amazon OpenSearch Service가 데이터의 산에서 잃어버린 귀중한 인사이트를 되찾을 수 있는 완벽한 도구인 이유도 설명했습니다.

지금 바로 Amazon OpenSearch Service를 사용해 보세요. 로그 데이터를 대하는 자세가 달라질 것입니다.

OpenSearch에는 Elasticsearch B.V. 및 다른 소스 코드의 특정 Apache 라이선스 Elasticsearch 코드가 포함됩니다. Elasticsearch B.V.는 다른 소스 코드의 소스가 아닙니다. ELASTICSEARCH는 Elasticsearch B.V.의 등록 상표입니다.

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