원격측정: 다른 종류의 데이터

업계 내에서 우리는 기술의 모든 측면에 관해 기꺼이 토론합니다. 하지만 우리의 장점은 용어에 대한 논쟁에서 발견되는 듯합니다. 전문 용어. 단어.

구름. DevOps(데브옵스). SDN(스웨덴) 열려 있는. 이러한 용어의 정의에 대해서는 여전히 논란이 있는데, 이는 마치 개털을 검은색 소파에 비유하는 것과 같습니다.

당신이 비유를 사용하시면 저는 제 비유를 사용하겠습니다. 감사합니다.

오늘은 앞으로 10년 정도 논쟁의 여지가 있는 용어인 원격측정에 대해 이야기해보겠습니다. 결국, 그것은 단지 데이터일 뿐이 아닌가?  데이터보다 원격 측정이 더 매력적으로 들리기 때문에 원격 측정을 사용하고 있는 걸까요?

아니요. 별말씀을요.

궁극적으로 데이터와 원격 측정은 모두 정리된 정보 조각입니다. 이 둘을 서로 바꿔 사용하는 것은 범죄가 아닙니다. 하지만 정확하고 싶다면 차이가 있다는 게 현실입니다. 그리고 조직이 데이터 경제 로 진출함에 따라 그 차이는 점점 더 중요해질 것입니다.

원격측정(Telemetry)은 "원격"과 "측정"을 의미하는 그리스어 "tele"와 "metron"에서 유래되었습니다. 위키피디아 에 따르면, "원격 측정은 원격 또는 접근이 불가능한 지점에서 측정값이나 기타 데이터를 수집하여 모니터링을 위해 수신 장비에 자동으로 전송하는 것입니다."

이것이 많은 운영 데이터를 원격 측정이라고 부르는 이유입니다. 원격으로 수집되어 다른 시스템으로 전송되기 때문입니다. 원격측정 데이터의 존재는 새로운 것이 아니다. 이는 모든 네트워크와 애플리케이션 서비스가 존재한 이래로 자연스럽게 나타난 부산물이었습니다. 네트워크 및 애플리케이션 모니터링은 수십 년 동안 에이전트와 프로토콜을 사용하여 원격 측정 데이터를 수집해 왔습니다. 그 가치는 주로 데이터 경로의 문제를 해결하는 데 있습니다. 

하지만 디지털 혁신을 통해 비즈니스가 발전하고 비즈니스 프로세스와 기술의 경계가 모호해짐에 따라 데이터 경로 전반의 원격 측정을 통해 기술적 문제와 비즈니스 문제에 대한 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다. 조직이 내부적으로나 외부적으로, 고객과 파트너와 함께 비즈니스를 실행하기 위해 애플리케이션에 점점 더 의존하게 되면서, 가장 큰 가치를 지닌 원격 측정은 데이터 경로를 구성하는 애플리케이션 서비스에서 생성되는 것입니다.

해당 경로를 살펴보면 확장성과 보안을 제공하는 애플리케이션 서비스가 적어도 하나(확실히 10개에 가까움) 있습니다. 

각 애플리케이션 서비스와 이를 배포하는 플랫폼에는 주어진 고객 경험의 상태에 대한 귀중한 정보가 들어 있습니다. 사용자 플랫폼의 특성(장치 유형, 위치, 네트워크)부터 데이터 경로를 따라 개별 "홉"에서 소요된 시간까지 모든 것을 사용하여 사고를 해결하고, 악의적인 행위자를 식별하고, 성능 문제를 자세히 설명할 수 있습니다. 이는 '고객' 데이터나 '기업' 데이터가 아니라 운영 데이터입니다. 원격측정입니다.

그러나 해당 데이터를 진정으로 활용하려면 데이터 경로에 있는 애플리케이션 서비스에서 생성되는 엄청난 양의 데이터를 캡처하여 분석할 방법을 찾아야 합니다. 여기서 클라우드가 등장합니다.

클라우드가 중요한 이유는 원격 측정을 활용하기 위해서입니다.

오늘날에는 모든 원격 측정 데이터를 보관하려면 사용 가능한 저장 공간보다 더 많은 저장 공간이 필요하기 때문에 일부 원격 측정 데이터만 수집됩니다.

방출되는 원격 측정 데이터의 양은 엄청나고, 방출될 가능성도 있습니다. 대부분의 시스템은 몇 주 또는 며칠 분의 원격 측정 데이터를 저장할 수 없습니다. 공간을 절약하기 위해 종종 시계열로 나누어집니다. 하지만 그것도 저장에 대한 엄청난 부담을 막을 수는 없습니다. 결국에는 최신의 더 관련성 있는 원격측정 데이터를 위한 공간을 확보하기 위해 이를 삭제해야 합니다.

이것이 고급 분석 서비스가 퍼블릭 클라우드에 호스팅되는 경우가 많은 이유입니다. 클라우드 컴퓨팅과 스토리지 용량에 머신 러닝을 결합하면 엄청난 양의 원격 측정 데이터를 수집, 저장, 처리하는 데 필요한 기술적 기반을 제공합니다. 충분히 강력한 원격 측정 데이터를 활용하면, 고급 분석을 통해 겉보기에 별개인 데이터 포인트 간의 패턴과 관계를 발견하여 조직에 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

하지만 이를 달성하려면 애플리케이션 서비스에서 클라우드 기반 저장소가 수집할 수 있는 만큼의 원격 측정 데이터를 방출해야 합니다. 그리고 이는 가능한 한 데이터 경로 전반의 많은 지점 에서 나와야 합니다. 고객 경험 전반에서 수집할 수 있는 정보(데이터 경로)가 많을수록 시스템에서 패턴과 관계를 검색하여 고객 경험과 비즈니스 성과를 모두 개선하는 실행 가능한 통찰력을 찾는 데 있어 해당 정보가 더욱 가치 있게 활용될 것입니다.