2025년 옵저버빌리티(Observability) 트렌드 완전 정복: 통합 플랫폼, 엣지 확장, 그리고 AI 기반 통찰력! (미래를 미리보는 기

2025년 옵저버빌리티(Observability) 트렌드 완전 정복: 통합 플랫폼, 엣지 확장, 그리고 AI 기반 통찰력! (미래를 미리보는 기술)

안녕하세요!

오늘은 2025년에 IT 세상을 뜨겁게 달굴 '옵저버빌리티(Observability)' 분야의 주요 트렌드들을 미리 살펴보려고 한데요.

마치 미래로 떠나는 기술 여행 같을 거예요!

통합 플랫폼부터 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 환경으로의 확장, 그리고 인공지능(AI)이 가져올 혁신적인 통찰력까지, 지금부터 함께 알아보겠습니다.

AIOps: 옵저버빌리티의 핵심 동력이자 미래!

AIOps, 즉 'AI for IT Operations'는 옵저버빌리티(Observability) 분야에서 빼놓을 수 없는 핵심 키워드입니다.

특히 최근 거대 언어 모델(LLM, Large Language Models)이 급부상하면서 AIOps는 다시 한번 기술 트렌드의 최전선으로 떠올랐고, 거의 모든 산업 분야의 미래 예측에서 주요 주제로 다뤄지고 있는데요.

여기서는 복잡한 전문 용어 논쟁은 피하고, 통틀어 AIOps라고 부르겠습니다.

AIOps가 할 수 있는 일은 정말 다양합니다.

AIOps 플랫폼의 등장: AIOps의 기능이 빠르게 발전하면서, 결국에는 플랫폼 형태로 진화할 것으로 보입니다.

이 플랫폼은 AIOps의 전체 생명주기를 관리하고, 복잡한 이상 징후 감지, 근본 원인 분석, 그리고 자동화 기능까지 통합하여, AIOps 역량을 한 곳에서 체계적으로 제공하게 될 것입니다.

AI 기반 예측으로의 전환: 기존에는 AI가 장애를 감지하거나 사후 분석을 하는 데 주로 사용되었다면, 이제는 점점 더 늘어나는 데이터의 양과 복잡성에 대응하기 위해 AI 기반의 '예측'으로 그 중심이 옮겨갈 것입니다.

AI와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 문제가 실제 비즈니스 운영에 영향을 미치기 전에 미리 예측함으로써, 시스템 성능을 향상시키고 문제 해결 능력을 강화하는 것이죠.

AIOps 자동화의 강화: AIOps는 IT 운영(ITOps)의 자동화를 크게 향상시킬 것입니다.

잠재적인 문제를 자동으로 감지하고 식별하는 동시에, 근본 원인을 분석하는 데 필요한 수동 작업을 줄여줄 것으로 기대됩니다.

자연어 기반 상호작용: 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 자연어 인터페이스는 IT 담당자들이 옵저버빌리티(Observability) 데이터를 더욱 편리하게 조회할 수 있도록 도와줄 것입니다.

예를 들어, 채팅을 통해 "Chat2PromQL"이나 "Chat2SQL"처럼 자연어로 질문하면 원하는 데이터를 얻을 수 있게 되는 것이죠.

클라우드 컴퓨팅 환경에서의 AIOps 필수화: 기업들이 계속해서 클라우드로 이전하고 컨테이너 기술과 다양한 클라우드 네이티브(Cloud-Native) 제품들을 도입함에 따라, 클라우드 환경의 옵저버빌리티(Observability)를 신속하게 확보하기 위해 AIOps 역량이 필수가 될 것입니다.

AIOps는 클라우드 자원의 모니터링, 분석, 최적화를 자동화하여 효율적인 시스템 운영을 보장할 것입니다.

데브옵스(DevOps)와 AIOps의 통합: 데브옵스(DevOps)와 AIOps 사이의 경계가 점차 흐려지면서, 두 기능을 통합한 운영팀이 등장할 가능성도 있습니다.

이러한 팀은 AI 전문 지식과 전통적인 소프트웨어 개발 및 IT 운영 기술을 결합하여, 소프트웨어와 AI 모델의 생명주기를 모두 관리하고 지속적으로 프로세스를 개선해 나갈 것입니다.

오픈텔레메트리(OpenTelemetry): 옵저버빌리티 데이터 표준의 선두 주자!

오픈텔레메트리(OpenTelemetry)는 AIOps만큼이나 옵저버빌리티(Observability) 분야에서 뜨거운 주제입니다.

CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 지원과 주요 클라우드 제공업체 및 독립 옵저버빌리티(Observability) 솔루션 기업들의 지지를 받으며, 오픈텔레메트리(OpenTelemetry)는 사실상 옵저버빌리티(Observability) 분야의 표준으로 자리매김했는데요.

기존의 트레이스(Trace), 메트릭(Metric), 로그(Log) 데이터 외에도, 2024년에는 프로파일링(Profiling) 데이터를 표준으로 추가하여 옵저버빌리티(Observability)의 모든 데이터 형식을 표준화하고 통합된 연관 관계를 만들려는 목표를 가지고 있습니다.

특정 회사에 종속되지 않는 오픈텔레메트리(OpenTelemetry) 프로토콜과 오픈텔레메트리 컬렉터(OpenTelemetry Collector) 덕분에, 2025년에는 원격 측정 데이터 수집의 핵심 기반으로서의 역할이 더욱 공고해질 것으로 예상됩니다.

오픈텔레메트리(OpenTelemetry)는 데이터 형식 정의와 수집 기능만 제공하고 백엔드 서비스는 각 솔루션 제공 업체가 구현하기 때문에, 2025년에는 더 많은 업체들이 개발한 관련 도구들이 등장할 것으로 보입니다.

통합 옵저버빌리티 플랫폼: 흩어진 데이터를 하나로!

2025년 옵저버빌리티(Observability) 분야의 주요 트렌드 중 하나는 '통합 옵저버빌리티 플랫폼'으로의 전환입니다.

이러한 플랫폼은 로그(Log), 트레이스(Trace), 메트릭(Metric), 이벤트(Event), 프로파일(Profile) 등 다양한 데이터를 하나의 중앙 집중식 화면으로 통합하여 여러 가지 이점을 제공할 것입니다.

• 모니터링 도구 간의 데이터 사일로(Data Silo, 데이터 고립 현상)를 없애고 데이터 연관성을 강화합니다.
  
  
• 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에 걸쳐 원활한 시각화 및 문제 해결을 가능하게 합니다.
  
  
• 단일 인터페이스에서 포괄적인 통찰력을 제공하여 근본 원인 분석을 단순화합니다.
  
  

옵저버빌리티(Observability)가 계속 발전함에 따라, 데이터독(Datadog), 스플렁크(Splunk), 뉴렐릭(New Relic)과 같은 솔루션 제공 업체들이 이러한 통합과 효율성 향상의 흐름을 주도하고 있습니다.

옵저버빌리티 우향 이동(Observability Shift-Right): 엣지까지 넓어지는 관찰 범위!

엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 환경에 있는 소비자 및 산업용 기기의 수가 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다.

이러한 기기들은 계속해서 더 강력한 컴퓨팅 및 연결 기능을 제공하게 될 것이며, 이는 옵저버빌리티(Observability)와 모니터링의 범위를 엣지 기기까지 확장해야 할 필요성을 의미합니다.

아직 이를 지원하지 않는 옵저버빌리티(Observability) 솔루션 제공 업체들에게는 2025년에 이러한 요구를 해결하는 것이 기술 스택을 엣지 환경으로 확장하는 고객들에게 서비스를 제공하는 데 매우 중요할 것입니다.

또한, 기업들은 실제 사용자 경험 추적과 관련된 '프론트엔드 모니터링'에 더욱 중점을 둘 것입니다.

이러한 모니터링은 다양한 엣지 및 엔드포인트 기기까지 확장되어야 하는데요.

옵저버빌리티(Observability)의 초점은 집계된 측정 지표에서 세분화된 세부 정보로 이동할 것이며, 기업들은 전체적인 백분위수 분포보다 개별 고객 모니터링을 우선시할 것입니다.

옵저버빌리티(Observability) 도구에 대한 주요 요구 사항은 다음과 같습니다.

• 경량 데이터 수집: 일부 기기 내 처리 기능을 갖춘 리소스 제약적인 사물인터넷(IoT) 시나리오에 배포 가능해야 합니다.
  
  
• 효율적이고 지연 시간이 짧은 글로벌 네트워킹 지원: 내장된 네트워크 가속 기능이 필요합니다.
  
  
• 비용 효율적인 대규모 데이터 저장 및 계산: 콜드 스토리지(Cold Storage)와 핫 스토리지(Hot Storage) 분리를 지원해야 합니다.
  
  
• 실시간 글로벌 데이터 집계: 데이터를 이동하지 않고도 통합된 뷰를 가능하게 해야 합니다.
  
  

옵저버빌리티 좌향 이동(Observability Shift-Left): 개발 초기부터 문제 예방!

플랫폼 엔지니어, 운영 엔지니어, 데브옵스(DevOps)팀 등 모든 관계자들은 개발 주기 초기에 옵저버빌리티(Observability)를 도입하는 것이 개발자에게 매우 유익하다는 것을 깨닫고 있습니다.

이는 특히 쿠버네티스(Kubernetes)와 같이 고도로 분산되고 상호 연결된 서비스 및 애플리케이션에 중요합니다.

테스트를 넘어서, 개발 주기 전반에 걸쳐 스택과 다른 애플리케이션 구성 요소와의 상호 작용을 세밀하게 관찰하는 것이 옵저버빌리티(Observability)의 또 다른 핵심 측면입니다.

이러한 추세는 2025년에 더욱 광범위하게 채택될 것으로 예상됩니다.

지난 2년 동안 프로파일링(Profiling) 기술이 성숙해짐에 따라, 개발자들은 이제 개발 초기에 프로파일링(Profiling)과 트레이싱(Tracing)을 신속하게 통합하여 소프트웨어 동작을 자세히 관찰할 수 있게 되었습니다.

이러한 향상은 코드의 영향을 전례 없이 명확하게 보여줌으로써 개발자 경험을 크게 개선하고, 더 빠르고 비용 효율적인 최적화를 촉진합니다.

가트너(Gartner)는 이러한 좌향 이동(Shift-Left) 추세를 '옵저버빌리티 주도 개발(ODD, Observability-Driven Development)' 엔지니어링 방식의 일부로 설명합니다.

관찰 가능한 시스템을 설계함으로써 엔지니어는 개발 주기 초기와 운영 환경에서 시스템 상태 및 동작에 대한 세분화된 가시성을 확보하여 예상치 못한 이상 징후를 더 쉽게 감지, 진단 및 해결할 수 있게 됩니다.

플랫폼 엔지니어링의 다음 개척지: eBPF!

플랫폼팀은 상당한 성장을 경험하고 있습니다.

그라파나(Grafana)의 옵저버빌리티(Observability) 관련 설문 조사에 따르면 응답자의 거의 25%가 플랫폼 관련 업무를 담당하고 있는 것으로 나타났습니다.

플랫폼팀의 중요성이 커짐에 따라 eBPF와 같은 새로운 도구 및 기술을 포함하도록 책임 범위가 확장되고 있는데요.

처음에는 유행하는 기술이었던 eBPF는 이제 현대 플랫폼 엔지니어링의 초석이 되어 조직이 옵저버빌리티(Observability)와 보안을 처리하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.

현재 eBPF는 중대한 변화의 정점에 서 있습니다.

eBPF가 주도하는 중요한 변화 중 하나는 프로파일링(Profiling) 및 전반적인 옵저버빌리티(Observability) 책임이 애플리케이션팀에서 플랫폼팀으로 이동하는 것입니다.

오픈텔레메트리(OpenTelemetry)의 프로파일링(Profiling) 프로토콜이 성숙하고 eBPF와 통합됨에 따라, 플랫폼 수준에서 옵저버빌리티(Observability) 데이터의 표준화된 수집 및 처리가 가능해질 것입니다.

옵저버빌리티의 차세대 핵심: 로그(Log)!

2024년에 기업의 디지털화가 최고조에 달하면서, 개발, 보안, 운영팀은 비즈니스, 기술 및 보안 운영에서 가장 복잡한 문제를 해결하기 위해 더욱 긴밀하게 협력해야 할 것입니다.

이러한 변화는 AI 기반 옵저버빌리티(Observability) 플랫폼의 부상과 중요한 시스템 기록으로서의 로그(Log) 데이터에 대한 더 깊은 이해로 이어졌습니다.

2025년에는 AI/ML 및 생성형 AI 기술이 구조화된 로그(Log)와 비구조화된 로그(Log) 데이터에서 전례 없는 통찰력을 발굴하여, 애플리케이션 및 디지털 서비스의 옵저버빌리티(Observability)를 위한 비교할 수 없는 컨텍스트와 인텔리전스를 제공할 것입니다.

또한, 로그(Log) 분석 및 관리 도구는 다음과 같은 주요 기술 발전을 보게 될 것입니다.

• 확장 가능한 분석 기술
  
  
• 비용 효율적인 콜드-핫 스토리지(Cold-Hot Storage) 분리
  
  
• 데이터 레이크(Data Lake) 기능
  
  

비용 효율적인 옵저버빌리티: 똑똑하게 관찰하고 비용은 절감!

시스템 복잡성이 증가함에 따라 옵저버빌리티(Observability) 비용도 상승하고 있습니다.

2025년까지 조직은 다음과 같은 비용 절감 전략을 구현할 것입니다.

• 저장 비용을 줄이기 위한 더 스마트한 데이터 샘플링 및 보존 전략.
  
  
• 사용량 기반 가격 책정 모델을 갖춘 서버리스(Serverless) 옵저버빌리티(Observability) 도구.
  
  
• 기능과 비용 효율성 간의 균형 잡힌 절충.
  
  

전통적인 IT 운영을 넘어서는 옵저버빌리티!

2025년까지 옵저버빌리티(Observability) 트렌드는 전통적인 인프라, 미들웨어 및 애플리케이션 모니터링을 넘어서 다음과 같은 영역으로 확장될 것입니다.

• 비즈니스 프로세스 옵저버빌리티(Observability): 고객 제품 사용 및 회사 운영 효율성에 대한 통찰력을 제공합니다.
  
  
• 데브섹옵스(DevSecOps) 옵저버빌리티(Observability): 안전하고 효율적인 배포를 보장합니다.
  
  
• 지속 가능성 옵저버빌리티(Observability): 원격 측정을 통해 탄소 중립 발자국을 추적하고 최적화합니다.
  
  

이러한 발전은 옵저버빌리티(Observability)의 잠재력과 범위를 재정의할 것입니다.

반응형에서 예측형 옵저버빌리티로의 전환!

애플리케이션 경험에 대한 사용자 기대치가 계속 높아짐에 따라, 기업들은 서비스 중단, 용량 문제 및 성능 저하를 사전에 예측할 수 있는 옵저버빌리티(Observability) 시스템을 점점 더 요구하고 있습니다.

이러한 사전 예방적 접근 방식은 조직이 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 위험을 완화하고, 안정성을 개선하며, 예상치 못한 다운타임을 줄이는 데 도움이 됩니다.

종종 상황적 이해 부족으로 어려움을 겪었던 전통적인 AIOps 방법과 달리, 차세대 AI 기반 옵저버빌리티(Observability)는 시스템 전반의 옵저버빌리티(Observability) 데이터를 통합하여 신속한 근본 원인 식별과 예측적 연쇄 장애 감지를 가능하게 하여 사전 예방을 현실로 만듭니다.

정말 흥미로운 미래가 펼쳐질 것 같지 않나요?

2025년 옵저버빌리티(Observability) 트렌드를 미리 살펴봄으로써, 우리는 앞으로 다가올 기술 변화에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

계속해서 발전하는 옵저버빌리티(Observability)의 세계를 주목해 주세요!

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