새로운 Elastic과 Amazon S3 Storage Lens의 통합: 관리 간소화, 비용 제어, 위험 감소

데이터와 애플리케이션이 기하급수적으로 증가함에 따라 빠른 속도로 로그, 메트릭, 추적이 생성되어 저장 공간과 관리가 더욱더 복잡해지고 있습니다. 새로운 Elastic과 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) Storage Lens의 통합을 통해 고객은 다른 AWS 및 온프레미스 데이터 세트와 함께 Amazon S3 사용 및 활동 메트릭을 조직 전반에 걸쳐 완벽하게 파악할 수 있습니다.

SRE 및 DevOps 엔지니어는 이제 대시보드 기능, 기본 제공 머신 러닝 분석, 임계값 기반 경보 등 Elasticsearch 플랫폼의 강력한 검색 및 분석 기능을 사용하여 환경 전반에서 추세를 파악하고 Amazon S3 Storage Lens 데이터를 다른 성능 지표와 상호 연관시킬 수 있습니다. 또한 이러한 인사이트를 활용하여 액세스 빈도가 낮은 객체를 식별하고 보다 저렴한 저장 공간으로 마이그레이션함으로써 저장 공간 비용을 최적화할 수 있습니다.

Elastic과 S3 Storage Lens의 통합에 대해 자세히 살펴보고 S3 Storage Lens 메트릭을 Elastic Cloud로 쉽게 전송하는 방법도 알아보겠습니다.

저장 공간 사용에 대한 명확한 인사이트 확보

Amazon S3는 비용 효율적이고 유연한 저장 공간을 제공하지만, 대규모 조직 전체에 걸쳐 계속해서 증가하는 저장 공간 버킷의 사용률과 비용 효율성을 최적화하기는 쉽지 않습니다. Elastic에서는 DevOps 및 인프라 팀이 보안 이벤트, 애플리케이션 메트릭, 시스템 로그와 더불어 S3 Storage Lens 메트릭을 보고, 집계하고, 분석함으로써 정보에 입각하여 저장 공간 최적화에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.

Elastic Observability는 전체 클라우드 및 온프레미스 에코시스템에 걸쳐 통합 가시성을 제공하므로 사용자들이 환경 어디에서나 발생하는 이벤트를 모니터링하고 이에 대응할 수 있습니다. Elastic은 머신 러닝을 통해 단일 스택에서 대규모로 로그, 메트릭, 추적을 함께 제공하여 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 성능 문제를 탐지하고 근본 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다.

• Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 및 Amazon S3 Glacier와 같은 다른 AWS 데이터 세트뿐만 아니라 다른 클라우드 및 온프레미스 데이터 세트와 함께 S3 Storage Lens의 메트릭을 확인할 수 있습니다.
• 시계열 모델링을 이용해 현재 데이터에서 이상 징후를 탐색하고 과거 데이터를 기반으로 추세를 예측할 수 있습니다.
• 임계값 경고를 사용하여 Amazon S3 객체 저장 공간 메트릭이 설정된 시간 간격 내에 특정 임계값보다 높아지거나 낮아지는 경우 알림을 받아 조직 수준에서 Amazon S3 계정 또는 버킷 수준에 이르기까지 저장 공간이 과다 또는 과소하게 사용되는지 파악할 수 있습니다.
• Amazon S3 Glacier 또는 Amazon S3 Glacier Deep Archive와 같은 다른 더 저렴한 저장 공간으로 마이그레이션할 수 있는 아카이브 가능 객체를 식별하여 비용을 억제하고 예산 범위 내에서 유지합니다.
• 엔드 투 엔드 분산 추적, 오류 추적, 서비스 종속성 매핑, 가동 시간, API 상태를 비롯하여 인프라 모니터링, APM, 최종 사용자 경험 모니터링 전반에 걸친 광범위한 기능으로 성능과 가용성을 최적화할 수 있습니다.

사용자는 Kibana 웹 UI에서 바로 Elastic과 S3 Storage Lens 통합을 설치할 수 있습니다. 여기에는 조직이 데이터를 최대한 활용하는 데 도움이 되는 사전 구축된 경보와 대화형 대시보드가 포함되어 있습니다. Elastic은 사용자 정의 가능한 사전 구축 대시보드와 완전히 사용자 정의 가능한 대시보드부터 실무자 워크플로우에 맞게 조정된 사용 사례별 UI에 이르기까지 다양한 분석 옵션을 제공합니다.

진화하는 위협을 탐지, 조사, 이에 대응

Elastic에서 공통 스키마와 단일 리포지토리를 제공하므로 S3 Storage Lens 및 기타 데이터 세트의 동일한 통합 가시성 데이터를 확장 탐지 및 대응(XDR)에 사용하여 평균 탐지 시간을 0에 가깝게 단축할 수 있습니다. Elastic Security는 SIEM과 엔드포인트 보안을 통합하여 조직이 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집 및 유지하고, 데이터를 보다 장기간 저장 및 검색하며, 탐지 및 머신 러닝을 통해 위협 헌팅을 강화할 수 있도록 합니다. 데이터 사일로를 제거하고, 경보 피로도를 줄이고, 조직이 클라우드 규모에서 위협을 신속하게 차단하도록 지원해 보세요.

데이터, 로그, 메트릭을 비용 효율적으로 저장

대부분의 조직은 패턴을 더 잘 이해하고 운영 표준을 개선하기 위해 과거 데이터를 유지하고 있지만, 데이터 접근성을 유지하면서 저장 공간 비용을 절감해야 하는 어려움에 부딪히곤 합니다. 다행히 Elastic에서는 조직이 Amazon S3 같은 저렴한 객체 저장 공간에 대량의 과거 데이터를 보관하는 동시에 완전히 활성화되고 검색 가능한 상태로 유지되도록 지원합니다. 따라서 AWS 및 온프레미스 로그, 이벤트, 메트릭을 사용, 분석 및 규정 준수 목적으로 안전하게 보관할 수 있습니다. 원하는 기간 동안 원하는 세분화 수준으로 데이터를 유지하고 데이터가 증가함에 따라 확장해 보세요. 조직의 데이터 성능, 복원력, 보관 요구 사항을 기반으로 인덱스 수명 주기 관리와 자동 크기 조정 기능을 통해 데이터 관리 및 계층화가 자동화됩니다.

Elastic 및 Amazon S3 Storage Lens 시작하기

이 참조 아키텍처 다이어그램은 CloudWatch 메트릭에서 Elastic Cloud로 여러 S3 버킷 메트릭이 전송되는 방법을 비교적 표준화하여 나타낸 것입니다.

구현 단계:

Kibana UI에서 관리->통합으로 이동하여 S3 Storage Lens를 검색합니다. AWS S3 Storage Lens 통합을 클릭하여 자세한 내용을 살펴보고, AWS S3 Storage Lens 추가를 클릭하고, 적절한 구성을 제공한 다음, 통합 저장을 클릭합니다.

AWS S3 Storage Lens 메트릭은 24시간 간격으로 AWS에 의해 CloudWatch에 게시됩니다. Elastic 에이전트는 기본적으로 매일 또는 에이전트 구성에 따라 좀 더 긴 간격으로 데이터를 수집합니다.

Kibana Lens를 사용하여 다양한 사용자 정의 사용 사례에 대해 수집된 메트릭을 살펴보세요.

결론

운영 복잡성을 줄이고 단일 창에서 다른 로그, 메트릭 및 추적과 함께 Amazon S3 객체 저장 공간 데이터를 분석할 준비가 되셨나요? 이와 같은 간소화된 AWS와의 통합은 Elastic이 고객에게 원활한 경험을 제공하고 원하는 곳에서 원하는 방식으로 실행할 수 있도록 최선을 다하고 있음을 보여주는 하나의 예일 뿐입니다.

다른 AWS 통합에 대한 자세한 내용은 Elastic 통합 라이브러리에서 확인할 수 있습니다. AWS에서 Elastic 사용을 시작하려면 AWS Marketplace(Elastic) 또는 elastic.co를 방문하세요.