훨씬 적은 비용으로 구현하는 AI 규모의 통합 가시성

풀 스택 통합 가시성은 최종 사용자부터 애플리케이션 코드 및 인프라에 이르기까지 전체 애플리케이션 스택을 모니터링하는 통합 가시성 솔루션의 기능입니다. 일반적으로 풀 스택 통합 가시성 솔루션은 로그 모니터링 및 분석, 클라우드 및 인프라 모니터링, 애플리케이션 성능 모니터링, 디지털 경험 모니터링, 지속적인 프로파일링 및 AIOps를 포함한 여러 기능으로 구성됩니다. 자체 평가를 통해 통합 풀 스택 통합 가시성 플랫폼을 향한 성숙도 여정에서 어떤 위치에 있는지 파악하면 텔레메트리를 전체적으로 분석하고 평균 해결 시간을 단축할 수 있습니다.

에이전틱 통합 가시성은 엔지니어가 대시보드와 경보를 해석할 때까지 기다리는 대신 AI 에이전트가 인시던트를 적극적으로 조사하는 접근 방식입니다. 데이터를 제시하고 인간이 직접 연결하도록 하는 대신, AI 에이전트가 실시간으로 텔레메트리를 분석하여 근본 원인을 파악하고, 서비스 간 신호를 상관관계 분석하고, 개선 조치를 권장하거나 실행합니다.

AI 기반 통합 가시성은 조직이 비즈니스 및 운영 효율성을 달성할 수 있도록 지원합니다. 에이전틱 AI로 구동되는 풀 스택 통합 가시성을 구현함으로써 SRE 팀은 상황별 근본 원인 분석, 신호 간 상관관계 파악, 분산된 팀 간의 효과적인 협업을 통해 문제를 사전에 탐지하고 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 기업은 SLA를 준수하고 출시 기간 단축, 운영 효율성 향상, 고객 만족도 개선을 이룰 수 있습니다. AI 기반 통합 가시성의 이점에 대해 자세히 알아보세요.

모든 기업은 복잡한 분산형 클라우드 네이티브 환경에서 생성되는 대량의 데이터로 인한 비용 부담 증가라는 어려운 환경에 직면해 있습니다. 결과적으로 팀에 필요한 것은 문제를 해결하고 의사 결정을 내리고 복원력을 보장할 수 있도록 어디에서나 즉시 모든 데이터에 대한 데이터 액세스 및 보존 기능을 갖춘 더 스마트한 분석 기능입니다. Splunk는 Splunk Enterprise, Splunk Cloud 및 Splunk Observability를 통해 다양한 요금제 모델로 세분화된 통합 가시성 기능을 제공하기 때문에 Splunk Enterprise를 채택한 많은 기업은 선택의 폭이 넓습니다. 대조적으로 Elastic은 기업이 미래에 대비할 수 있도록 빠르고 간단한 솔루션을 제공합니다.

가장 일반적인 이유: 비용 Datadog의 호스트 및 메트릭당 가격 책정 방식은 인프라 규모가 커짐에 따라 빠르게 증가하며, 많은 팀이 어떤 데이터를 보존하고 어떤 데이터를 삭제할지 어려운 결정을 내려야 하는 상황에 놓입니다. Elastic의 모델은 팀이 저장할 데이터, 보존 기간, 지불할 비용을 더 자유롭게 제어할 수 있도록 해주며, 결과적으로 최대 4배까지 비용을 절감할 수 있습니다.

Observability는 최신 애플리케이션에 대한 모니터링의 진화라고 생각할 수 있습니다. 기본적으로 애플리케이션과 인프라의 기능은 실행 가능한 로그, 게시된 지표, 분산 추적을 통해 내부 상태를 노출하는 것입니다. Observability는 이러한 신호의 수집, 변환, 상관 관계, 분석 및 시각화를 통해 클라우드 네이티브 환경의 복잡성과 규모를 관리하는 데 있어 기존 모니터링보다 더 적합한 접근 방식입니다. Observability는 새로운 트렌드와 기술을 통해 지속적으로 발전하고 있습니다.