F5 애플리케이션 학습 도구: OpenTelemetry를 사용한 F5 BIG-IP 환경 모니터링
2월 라스베거스에서 열린 AppWorld 컨퍼런스에서 기조연설을 하는 동안 F5 최고 혁신 책임자는 쿠날 아난드는 F5 애플리케이션 연구 도구(AST)를 소개했습니다. 이 도구는 기존 F5 BIG-IP 생태계와 원활하게 통합되어 데이터를 추적하고 시각화하며 강력하고 사용자 정의 가능한 통찰력의 기반을 제공하도록 설계된 가볍고 모듈식 도구입니다.
Anand는 "AST는 BIG-IP를 사용하는 방식의 핵심을 보여주는 창입니다."라고 말했습니다. "단순히 표면적인 측정항목이 아니라 심층적이고 의미 있는 통찰력... 이 도구를 사용하면 흐릿한 스냅샷에서 BIG-IP 환경의 고화질 실시간 비디오로 전환하는 것과 같습니다."
AST는 OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Docker 등의 최신 오픈 소스 도구를 사용하여 사전 설계되었지만 사용자 정의가 가능한 대시보드에서 데이터를 시각화합니다. 이를 통해 사용자는 새로운 인프라에 대한 대규모 투자 없이도 BIG-IP 배포에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. "AST를 특별하게 만드는 것은 그 역량뿐만 아니라 DNA입니다. Anand는 "최고 수준의 오픈소스 원격 측정 도구를 활용하며 어디서나 실행할 수 있습니다."라고 말했습니다.
BIG-IP 구축에 대한 심층적인 가시성
BIG-IP는 많은 조직에서 애플리케이션과 데이터를 제공하는 데 있어 필수적인 역할을 하기 때문에 BIG-IP 생태계 내에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 통찰력을 유지하는 것이 중요합니다. 풍부한 운영 데이터를 보유하면 평상시 운영이나 문제 발생 시 발생할 수 있는 기술적, 비즈니스 관련 질문에 답하는 데 큰 도움이 됩니다. 하지만 기존의 원격 측정 도구는 BIG-IP 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 심층적이고 사용자 정의 가능한 분석과 전체적인 시각화를 제공하지 못하는 경우가 많습니다.
AST는 BIG-IP 배포에 대한 심층적인 가시성을 제공하여 대규모 측정항목과 통찰력을 제공하고 지속적인 관찰 및 모니터링을 위한 강력한 기반을 구축하는 데 필요한 복잡성과 노력을 크게 줄여줍니다. AST의 사전 구축된 대시보드와 구성 가능한 차트는 BIG-IP 원격 측정 데이터를 명확하게 표시하여 병목 현상을 신속하게 식별하고, 성능 지표를 추적하고, 인프라 전반의 중단을 디버깅하는 데 도움이 됩니다. 이 도구는 애플리케이션 동작, 사용 패턴 및 기타 데이터를 분석하여 문제에 대한 정보를 제공하고 문제가 심각해지기 전에 애플리케이션 문제의 근본 원인을 정확히 찾아냅니다.
관찰성을 위한 강력한 기반
AST는 기술 팀과 관리자가 오픈 소스 원격 측정 및 시각화 도구를 사용하여 모니터링, 진단 및 분석 워크플로를 개선하는 데 도움이 되도록 설계되었지만, 조직에 다양한 비즈니스 이점도 제공합니다.
F5의 솔루션 엔지니어링 부문 수석 매니저인 마이크 웨크터와 F5의 저명한 기술자인 크리스 하인에게 AST의 몇 가지 기능을 설명해 달라고 요청했고, 이 도구가 어떻게 BIG-IP 환경에 대한 관찰 및 모니터링을 위한 강력한 기반을 제공하는지 설명했습니다.
Waechter는 "AST는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다."라고 말했습니다. "BIG-IP 인프라 전체의 성능, 보안, 안정성에 대한 정보를 제공합니다." 이는 기술 및 인프라 팀에게는 물론 중요하지만 비즈니스 리더에게도 중요합니다. AST는 시간 경과에 따른 기술적 세부 사항에 대한 명확한 가시성을 제공하고, 애플리케이션 소유자가 인프라 및 보안 팀과 보다 효과적으로 협업하고 이러한 대화를 이해하기 쉬운 워크플로에 포함할 수 있도록 합니다.
단일한 진실의 지점
AST는 여러 팀과 여러 책임 계층에 대해 단일 진실 지점을 제공하고, 데이터는 명확하고 이해하기 쉬운 대시보드로 시각화되므로, 깊은 기술적 노하우가 없는 대상도 기술적 세부 사항을 쉽게 파악할 수 있습니다.
Hain은 "AST에서 가치를 얻으려면 전문가가 될 필요는 없습니다."라고 말했습니다. "데이터는 녹색이나 빨간색 척도로 간단히 표시될 수 있으며, 애플리케이션 소유자는 스스로 서비스를 제공하고 BIG-IP가 얼마나 잘 작동하는지 직접 확인할 수 있습니다." AST는 문제 발생 시 해결 시간을 단축시켜줍니다. 이 도구는 성과 내역을 제공하므로 사용자는 시간 경과에 따른 보고서와 측정항목을 다시 보고 문제가 발생한 위치와 시기를 확인할 수 있습니다.
데이터가 매우 명확하게 표시되므로 원시 데이터를 이해하지 못하는 기업 리더에게 조사나 사후 분석 노력을 제시하는 데 매우 유용합니다.
AST는 2일차 사후 구성 분석에도 매우 유용합니다. 이는 초기 배포 및 설정(1일차 단계에서 수행) 이후에 시스템 구성을 검토, 최적화 및 검증하는 프로세스입니다.
이러한 분석은 시스템이 예상대로 작동하고 보안이 유지되며 운영 요구 사항에 부합하는지 확인하는 데 중요합니다. AST는 BIG-IP 환경 전반의 데이터와 측정 항목을 제공하므로 플랫폼 팀은 시스템 성능과 가동 시간을 저하시킬 수 있는 문제를 보다 적극적으로 예측할 수 있습니다.
Hain은 "2일차 모니터링과 문제 해결을 위해서는 과거 데이터와 실시간 데이터를 모두 확보하는 것이 중요합니다."라고 말했습니다. "추적하기 쉬운 지표 덕분에 무언가가 고장나거나 속도가 느려져도 놀라지 않고 훨씬 더 적극적으로 대처할 수 있습니다. 시스템의 일부가 최대 대역폭에 접근하는 경우 데이터에 대한 명확한 가시성이 있다면 이를 해결하기가 훨씬 쉽습니다."
모든 BIG-IP 운영 및 성능 데이터가 소규모 대시보드에 수집되므로 AST는 모니터링의 효율성과 효과도 향상시킵니다. Waechter는 "보안 운영 센터의 직원들에게 AST는 잠재적인 문제나 이상을 살펴보기 위한 고급 분석 기능을 제공할 수 있습니다."라고 말했습니다. 특정 성능 수치가 갑자기 떨어지면(예: 애플리케이션이 BIG-IP에서 갑자기 많은 리소스를 사용하는 경우) 해당 애플리케이션이 과거에 어떻게 수행되었는지에 대한 기록 증거가 있으며, 보안 팀은 해당 정보를 사용하여 분석할 수 있습니다.
"이러한 모든 측정항목은 항상 사용할 수 있었지만, 과거에는 이러한 상자에서 데이터를 꺼내려면 엄청난 양의 스크립트를 작성해야 했습니다."라고 Hain은 덧붙였습니다. 이제 AST를 사용하면 데이터가 편리하고 읽기 쉬운 데이터베이스에 나타납니다. 그는 "한 중앙 위치로 가서 모든 정보를 찾으면 됩니다."라고 말했습니다.
완벽하게 사용자 정의 가능한 도구
AST는 또한 완벽한 사용자 정의 및 구성이 가능합니다. 정적이고 엄격한 모니터링 도구는 잊어버리세요. 사용자는 AST의 오픈소스 대시보드와 통합을 각자의 고유한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 대시보드 자체를 수정할 수 있을 뿐만 아니라 대시보드 내에서 패널을 변경하고 색상을 사용자 정의하거나 AST에서 기존 생산 운영 모니터링 도구로 데이터를 내보낼 수도 있습니다.
"아무것도 확실히 정해진 것은 없습니다."라고 웨히터는 말했다. "이것은 독점적인 공급업체의 데이터 보기 방식에 얽매이지 않기 때문에 정말 강력합니다. 정말 개방적이어서 원하는 그래픽 솔루션으로 지표를 표시하여 모든 대상 고객이 데이터 상관관계를 더 쉽게 이해할 수 있습니다."
사용자는 관련 없는 정보로 사용자를 압도하지 않고도 역할이나 특정 대상에게 필요한 구체적인 지표에 집중하도록 대시보드를 사용자 지정할 수도 있습니다.
하인은 "모든 사람은 데이터를 어떻게 표현해야 하는지에 대한 의견을 가지고 있으며, 그 의견은 모두 타당합니다."라고 말했습니다. AST를 사용하면 사람들은 자체 서비스를 제공하고 운영 흐름과 우선순위에 맞는 방식으로 데이터를 제공할 수 있습니다. 그러니 마음껏 즐겨라."
AST는 운영팀을 반응적에서 사전 예방적 행동으로 전환할 수 있는 역량을 제공하며, 이는 운영팀뿐만 아니라 대기업에도 큰 변화를 가져올 수 있습니다. 경영진이 문제가 발생할 시기를 예측하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. Waechter는 "시간 경과에 따라 시스템의 성능을 시각화하는 과거 데이터에 쉽게 액세스할 수 있으면 기업은 예측 분석을 개발하고 앞으로 발생할 문제에 미리 대비할 수 있습니다."라고 말했습니다.
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