관찰가능성이란 무엇인가?

관찰성은 개발자에게 복잡한 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 전체적인 관점을 제공합니다. 데이터 수집, 저장, 분석을 통해 개발자는 시스템의 문제를 식별하고 해결할 수 있는 능력을 얻습니다.

관찰성은 실시간으로 데이터를 수집하는 것부터 시작됩니다. 수집된 데이터는 분석을 위해 중앙 위치에 저장됩니다. 이런 분석은 머신러닝 알고리즘, 시각화 또는 통계적 기술의 조합을 통해 이루어질 수 있습니다.

이러한 분석의 결과는 개발자에게 애플리케이션이나 시스템 내의 이상 징후에 대한 경고를 제공합니다. 알림은 비즈니스나 애플리케이션 요구 사항에 따라 설정된 임계값, 심각도 수준 또는 기타 기준에 따라 자동화되고 트리거될 수 있습니다. 이상 현상이 식별되고 위치가 파악되면 개발자는 해당 데이터를 사용하여 문제를 디버깅하고 해결할 수 있습니다.

모니터링은 시스템이나 애플리케이션 내에서 발생하는 프로세스의 진행 상황을 관찰하고 확인하는 기능입니다. 모니터링은 측정 항목에 크게 의존합니다. 간단히 말해, 환경을 시각화하고 알려진 문제를 테스트할 수 있게 해줍니다. 반면, 관찰성은 문제가 존재할 수 있다는 것을 추론할 수 있는 새롭고 심층적인 데이터를 제공합니다. 그런 다음 문제의 원인을 깊이 파고들어 미래에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

모니터링과 관찰은 명확히 분리되어 있지 않습니다. 오히려 이는 개발자가 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 데이터 분석 옵션과 시각화 기술입니다.

이러한 정의를 바탕으로, 아래 표에서는 소프트웨어 애플리케이션에서 모니터링과 관찰 가능성 간의 네 가지 미묘한 차이점을 자세히 살펴봅니다. 이러한 네 가지 차이점은 범위, 세분성, 유연성, 분석으로 구분됩니다.

관찰성은 개발자에게 애플리케이션을 더 잘 이해할 수 있는 기능을 제공하여 다음을 가능하게 합니다.

• 더 빠른 디버깅 – 세부적이고 분석된 데이터를 통해 개발자는 시스템 문제를 진단하고 디버깅하는 능력을 더욱 빠르게 향상시킬 수 있습니다.
• 더 나은 성능 - 주요 지표를 모니터링하고 방해 요소를 식별하면 개발자가 데이터 기반의 의사 결정을 내려 애플리케이션 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 향상된 안정성 - 관찰 데이터를 통해 개발자는 사용자 경험을 방해할 수 있는 시스템 오류를 사전에 해결할 수 있습니다.
• 더 나은 협업 - 시간 경과에 따른 표준 데이터 세트를 통해 팀은 보편적인 지표 세트를 기반으로 문제를 해결하기 위해 쉽게 협력할 수 있습니다.