소프트웨어 개발의 근본 원인 분석(RCA)이란 무엇인가?

근본 원인 분석(Root Cause Analysis, RCA)은 소프트웨어 개발 팀에서 증상 치료를 시도하는 대신 핵심적인 문제를 식별하고 해결하기 위해 사용하는 검증된 문제 해결 기법입니다. 근본 원인 분석은 관련 데이터를 수집 및 분석하고 이를 해결하는 솔루션을 테스트하여 기본적인 근본 원인을 찾도록 설계된 구조화된 단계별 프로세스입니다.

근본 원인 분석은 소프트웨어 개발에서 필수적입니다. 체계적인 접근 방식을 통해 팀은 문제를 보다 효율적으로 해결하고 문제의 재발을 방지하는 장기적인 솔루션을 개발할 수 있기 때문입니다. 오류 및 결함의 근본 원인을 해결함으로써 개발자는 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있고 효율적임을 보장하여 비용이 많이 드는 가동 중단 시간을 줄이고 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 또한 RCA는 개발자가 영향력과 심각도에 따라 문제의 우선순위를 지정하여 가장 중요한 문제를 먼저 해결할 수 있도록 지원합니다.

과학, 엔지니어링에서 제조 및 의료에 이르기까지 산업 및 분야에 걸쳐 문제 해결 방법으로 적용되는 근본 원인 분석은 시스템의 결함 또는 고장의 원인이 되는 근본적인 요인을 분리하고 이해하기 위한 특정 단계를 따라야 합니다. 소프트웨어 개발에서 근본 원인 분석을 수행하는 데 관련된 단계는 동일한 범용 RCA 원칙을 따릅니다.

• 1단계: 문제 정의 및 경보 설정(가능한 경우)
  RCA의 첫 번째 단계는 문제를 정의하고 문제를 명확하게 이해하는 것입니다. 여기에는 비정상적인 애플리케이션 동작, 시스템 성능 저하 또는 보안 사고와 같은 잠재적인 문제를 모니터링하기 위한 경보 설정이 포함될 수 있습니다.
• 2단계: 잠재적인 인과 관계 요인을 파악하기 위한 데이터 수집 및 분석
  문제가 정의되면 다음 단계는 데이터를 수집하고 분석하는 것입니다. 여기에는 시스템 로그, 애플리케이션 성능 메트릭, 사용자 피드백 및 기타 관련 데이터 소스 검토가 포함될 수 있습니다. 데이터 평가는 문제의 원인이 될 수 있는 잠재적인 인과 관계의 목록으로 이어져야 합니다.
• 3단계: 근본 원인 파악
  2단계의 데이터 분석이 완료되면, 여러 RCA 방법 중 하나를 사용하여 데이터와 잠재적인 인과 요인을 분석하여 문제의 실제 근본 원인(또는 원인)을 발견합니다. 근본 원인 분석을 통해 시정 조치를 제안해야 합니다.
• 4단계: 솔루션 구현 및 조치 문서화
  근본 원인을 파악한 후, 마지막 단계는 문제를 해결하기 위한 솔루션을 구현하는 것입니다. 여기에는 코드, 구성 설정 또는 여러 시스템 조정에 대한 변경이 포함될 수 있습니다. 문제를 해결하기 위해 취한 모든 조치를 문서화하여 효과적이고 필요한 경우 반복할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

효과적인 RCA를 달성하는 데 도움이 되도록 개발된 유용한 도구가 많이 있습니다. 잠재적인 원인을 브레인스토밍하고 분석할 때 이러한 방법을 사용하면 정보를 시각화하고 문제를 해결하는 데 사용 가능한 프레임워크로 구성할 수 있습니다. 근본 원인 분석에 널리 사용되는 기술은 다음과 같습니다.

• 5개의 “왜”
  5개의 “왜”는 문제의 직접적인 원인이 식별될 때까지 "왜?"라는 질문을 반복하여 근본 원인을 파악하는 데 도움이 되는 문제 해결 전략입니다. 팀이 "왜?"라고 여러 번 물었을 때 각 질문이 논리적으로 다음 질문으로 이어지면 비판적인 사고와 심층적인 발굴을 장려하여 피상적이거나 표면적인 해결책을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 파레토 차트
  파레토 차트는 가장 가능성이 높은 문제부터 시작하여 가장 일반적인 근본 원인의 빈도를 매핑하는 혼합형 막대형 차트 및 꺾은선형 차트입니다. 효과의 80%가 원인의 20%에서 발생한다는 파레토 원칙에 따라, 차트는 원인을 중요도 순으로 나열하고 각 요인의 누적 영향을 표시하여 팀이 문제에 가장 중요한 영향을 미치는 원인의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.
• 산점도 다이어그램
  산점도 다이어그램은 팀이 문제의 원인이 될 수 있는 데이터의 패턴을 식별하는 데 도움이 되는 점들을 사용합니다. 그래프에 두 개의 숫자 변수를 표시하면 두 변수 사이의 상관 관계를 쉽게 찾을 수 있습니다. 이 기법을 사용하면 변수 간의 중요한 관계를 신속하게 식별하고 이상값을 식별할 수 있으며, 이 이상값은 여러분이 찾고 있는 잠재적인 원인일 수 있습니다.
• 생선뼈(fishbone) 다이어그램
  물고기 골격과 유사한 이 시각적 도구는 머리가 문제를 나타내고 뼈가 잠재적 원인의 범주를 나타내는 등 문제의 원인이 될 수 있는 요인을 그래픽으로 표현합니다. 특히 팀 간 협업을 촉진하는 데 효과적이며 문제를 보다 포괄적으로 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 고장 모드 및 효과 분석(FMEA)
  FMEA는 잠재적인 고장과 그 영향을 식별하는 데 도움이 되는 구조화된 경험적 접근 방식입니다. 잠재적 고장 모드를 식별하고, 심각도를 평가하고, 발생 및 탐지 가능성을 결정한 다음 잠재적 위험 점수를 기준으로 순위를 매기는 것을 포함하는 체계적인 방법입니다. 팀이 먼저 해결해야 할 가장 중요한 문제에 집중할 수 있도록 지원하고 문제가 발생하기 전에 방지할 수도 있습니다.

소프트웨어 세계에서 RCA는 코드의 뿌리 깊은 문제를 노출시킬 수 있습니다. 그러나 클라우드 네이티브 기술의 사용과 오늘날의 최신 애플리케이션의 복잡성으로 인해 문제의 근본 원인을 파악하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 팀은 다음과 같은 강력한 RCA 결과를 얻기 위해 Observability 및 보안 도구를 사용할 수 있습니다.

Observability
Observability는 데이터 수집 및 분석을 통해 소프트웨어 성능 및 동작에 대한 실시간 인사이트를 제공하므로 메트릭, 로그 및 추적을 모니터링하고 다음과 같은 AIOps 및 Observability 도구를 통해 문제를 식별하고 근본 원인에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.

• 머신 러닝 및 AIOps
  검색, 시각화 및 머신 러닝을 통해 이상 징후를 식별하고 문제의 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 정보에 입각한 결정을 내리고 신속하게 시정 조치를 취할 수 있습니다.
• 분산 추적
  분산 추적 기능을 사용하여 복잡한 분산 시스템을 통한 요청 흐름을 추적하고 분석하면 구성 요소와 서비스 간의 상호 작용에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 통해 병목 현상 및 문제를 일으킬 수 있는 기타 문제를 식별할 수 있습니다.
• 로그 패턴 분석
  애플리케이션 및 인프라에서 생성된 로그 패턴 및 동향을 분석하여 문제의 근본 원인을 파악하고 소프트웨어 성능에 영향을 줄 수 있는 이상 징후, 오류 및 기타 문제를 탐지합니다.
• 서비스 종속성 매핑
  시스템의 여러 구성 요소 간의 관계 및 종속성을 식별하여 문제를 일으킬 수 있는 서비스 종속성을 자동으로 매핑하고 한 구성 요소의 변경 사항이 시스템의 나머지 부분에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.
• 대기 시간 및 오류 상관 관계
  대기 시간 및 오류율과 관련된 데이터를 분석하여 둘 사이의 상관 관계를 파악하면 근본 원인을 정확히 파악하는 데 도움이 될 수 있는 오류와 성능 문제 사이의 패턴과 관계를 파악할 수 있습니다.

보안
보안 관련 데이터를 분석하여 시스템의 취약성과 취약점을 파악하는 것은 근본 원인 분석의 중요한 측면입니다. 소프트웨어 성능에 영향을 줄 수 있는 보안 위반 및 기타 문제를 방지할 수 있습니다.

• 비지도 이상 징후 탐지는 추가적인 방어 계층을 제공합니다
  포괄적인 보안을 위해서는 여러 계층의 위협 보호가 필요합니다. 비지도 머신 러닝은 비정상적인 것을 지정할 필요 없이 데이터의 정상적인 활동에서 벗어난 것을 식별하고 위협 사냥에 대한 표준 접근 방식이 놓칠 가능성이 높은 공격을 잡을 수 있습니다.
• 위협 조사 및 상관 관계 조사
  탐지된 이벤트와 관련된 보안 데이터를 분석하면 이벤트가 실제 위협을 나타내는지 또는 무시할 수 있는지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 보안 분석가는 세션의 패턴, 이벤트 시간 및 호스트의 진단 정보를 확인하여 악성 활동을 인식합니다.

근본 원인 분석은 문제를 식별하고 해결하는 데 매우 효과적일 수 있지만, 팀이 알아야 할 몇 가지 일반적인 실수가 있습니다.

• 데이터 검증 부족: 분석에 사용된 데이터의 유효성을 검사하지 못하면 잘못된 결론과 비효율적인 솔루션을 초래할 수 있습니다.
• 원인으로서의 솔루션 선택: 교육 및 지원 부족이나 예산 제약과 같은 사안이 문제의 근본 원인이 되는 경우는 거의 없습니다. 이러한 사안들은 솔루션인 경우가 훨씬 더 많습니다. 문제의 근원을 추적하기 위해서는 더 깊이 파고드는 것이 중요합니다.
• 한 가지 원인을 찾아야 할 필요성: 문제를 일으키는 원인이 되는 요소는 여러 가지가 있을 수 있으며, 이러한 요소를 모두 식별하는 것이 편리한 것보다 중요합니다.
• 적절한 인력이 관여하지 않음: 진정으로 효과적인 RCA를 위해서는 소프트웨어 개발자, 테스터 및 비즈니스 분석가를 포함한 모든 관련 이해 관계자의 의견이 필요합니다.

소프트웨어 개발에서 근본 원인 분석의 이점은 향상된 문제 해결, 비용 절감 및 효율성 향상입니다. 이 모든 것이 더 나은 제품과 더 만족스러워하는 고객으로 이어집니다. 근본 원인 분석은 소프트웨어 개발의 중요한 구성 요소로, 팀이 근본적인 오류의 원인과 해결 방법을 식별하는 데 도움이 됩니다. RCA는 또한 팀들이 문제가 다시 발생하는 것을 막을 수 있도록 합니다.

• 문제 재발 방지 지원: RCA를 통해 팀은 증상이 아닌 근본 원인을 해결하는 솔루션을 구현할 수 있습니다. 문제의 재발을 방지함으로써 팀은 시간을 절약하고 비용을 절감하며 소프트웨어의 전반적인 품질을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어 팀은 애플리케이션의 특정 기능이 지속적으로 손상되는 것을 알아차릴 수 있습니다. RCA를 수행하면 문제가 제대로 처리되지 않은 특정 사용자 입력 집합에서 발생할 수 있습니다. 이 정보를 사용하면 문제를 트랙에서 차단하는 올바른 솔루션을 구현할 수 있습니다.
• 프로세스 효율성 향상: 근본 원인을 파악함으로써 팀은 프로세스를 최적화하여 유사한 문제가 발생하지 않도록 방지함으로써 효율성을 높이고 가동 중단 시간을 줄이며 개발 프로세스를 더욱 간소화할 수 있습니다. 개발 팀은 테스트 제품군의 문제로 인해 지속적인 통합 파이프라인이 반복적으로 실패하는 경우 RCA를 수행하여 테스트 실행 속도가 느려서 파이프라인이 시간 초과되는지 확인할 수 있습니다. 이제 테스트 제품군을 최적화하여 향후 유사한 문제를 방지할 수 있습니다.
• 고객 불만 방지: 근본 원인 분석을 통해 팀은 고객 만족도에 영향을 미칠 수 있는 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 기능 로드 속도가 너무 느리다는 사용자 불만이 팀에 접수되면 RCA를 사용하여 해당 문제가 제대로 최적화되지 않은 데이터베이스 쿼리라고 판단할 수 있습니다. 쿼리를 최적화하여 성능을 향상시키는 것과 같이 이러한 문제가 반복되지 않도록 방지하는 솔루션을 구현함으로써 보다 긍정적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 소프트웨어가 고객의 기대를 지속적으로 충족할 경우 신뢰와 충성도를 높이는 데 큰 도움이 되며, 이는 궁극적으로 매출 증가와 장기적인 성장으로 이어질 수 있습니다.

• 여러 소스에서 정보를 수집하고 데이터를 이해합니다
  근본 원인 분석을 수행할 때는 데이터 품질, 가시성 및 이해력이 가장 중요합니다. Elastic은 모든 데이터를 하나의 시스템에 통합하는 솔루션을 제공합니다. Kibana에서 데이터 시각화 기능을 사용할 수 있으며, Observability 가능성 문제를 심층적으로 파악하고 보안 사고를 조사할 수 있는 대화형 도구를 사용할 수 있습니다.
• 팀과 협력하여 데이터 및 문제를 여러 눈으로 파악
  Elastic 기능은 Kibana와 O11y에서 개인 맞춤형 협업을 위한 확장된 지원을 제공하여 워크플로우를 간소화하고 팀의 에스컬레이션을 촉진합니다.
• 메모 작성
  Elastic은 간소화된 경보 및 케이스 관리 기능을 제공하므로 Kibana의 Elasticsearch 쿼리에서 주석을 동적으로 소싱하는 것을 비롯하여 데이터 및 시각화에 대한 보다 풍부한 컨텍스트를 통해 인사이트에 더 빨리 도달할 수 있습니다. 쿼리 기반 주석의 경우, 메모를 사용하여 Kibana Lens 시각화에 수동으로 주석을 달 수도 있습니다.

Elasticsearch 플랫폼과 그 기본 제공 솔루션인 Elastic Enterprise Search, Elastic Observability 및 Elastic Security는 근본 원인 분석을 용이하게 하는 제트 엔진 역할을 합니다. 메트릭, 로그 및 추적을 실행 가능한 IT 인사이트로 전환하기 위한 가장 널리 배포된 솔루션인 Elastic Observability를 사용하면 전체 디지털 에코시스템에 걸쳐 Observability를 통합할 수 있습니다. 또한 분석가들은 Elastic Security를 보안 분석 및 SIEM 분야의 선두업체로 인정했습니다.

특히, 다음과 같은 기능은 다양한 단계에서 근본 원인 분석을 가속화합니다.

1. Elastic Agent와 수백 개의 통합을 통해 데이터를 수집합니다.
2. 미리 구성된 경보 및 이상 징후 탐지를 사용해 잠재적인 문제에 대한 자동 알림을 수신하고, 모니터링을 효과적으로 "자동 조종 " 모드로 전환합니다.
3. 머신 러닝 및 AIOps를 적용하여 APM 상관 관계 및 로그 속도 급증에 대한 설명 등 Observability를 위해, 그리고 세션 뷰, 이벤트 타임라인, Osquery를 사용하는 진단 정보를 위한 쿼리 호스트와 같은 기능으로 쿼리 조사를 위해 RCA를 용이하게 하도록 맞춤 제작된 대화형 기능을 사용하여 대규모 데이터 세트를 규모에 맞게 처리합니다.
4. 안내된 이동 경로를 사용하여 원인 요인을 파악하고, Elastic 케이스 관리를 사용하여 문제를 해결하고 예방하기 위한 근본 원인과 적절한 솔루션에 대해 협력합니다.

팀이 근본 원인 분석을 최대한 활용할 수 있도록 무료 체험판을 시작하고 Elastic이 어떤 일을 해드릴 수 있는지 알아보세요.

• 로그에 대한 근본 원인 분석
• AIOps를 통한 이상 징후 탐지 자동화 및 근본 원인 분석 가속화
• Observability 전략의 일환으로 AIOps가 필요한 이유는 무엇인가?
• Elastic Security for SIEM과 보안 분석
• 자동화된 위협 보호를 위한 Elastic Security
• Elastic의 머신 러닝 및 대화형 근본 원인 분석을 통해 보안 조사 가속화
• 제조 시 근본 원인 분석에 Elastic 적용
• 산업용 IoT의 예측 유지 관리