로그에서 통찰력까지: 관측 가능성을 재정의하는 AI의 혁신

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로그에서 통찰력까지: 관측 가능성을 재정의하는 AI의 혁신 완벽가이드

  1. 소개
  2. 핵심 특징
  3. 상세 정보
  4. 자주 묻는 질문

로그에서 통찰력까지: 관측 가능성을 재정의하는 AI의 혁신

IT/기술 전문 정보

로그에서 통찰력까지: 관측 가능성을 재정의하는 AI의 혁신

네트워크 사고를 진단할 때 “이유”를 찾기 위한 기본 도구로 설정된 Elastic Logs가 제공합니다. 현대 IT 환경에는 데이터 문제가 있습니다. 데이터가 너무 많습니다. 회사 환경을 관리해야 하는 조직은 제한된 예산 내에서 문제를 실시간으로 감지 및 진단하고, 성능을 최적화하고, 안정성을 향상하고, 보안 및 규정 준수를 보장하는 데 점점 더 많은 어려움을 겪고 있습니다. 현대의 가시성 환경에는 솔루션을 제공하는 많은 도구가 있습니다. 대부분은 DevOps 팀 또는 SRE(사이트 안정성 엔지니어)를 중심으로 로그, 지표 및 추적

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네트워크 사고를 진단할 때 “이유”를 찾기 위한 기본 도구로 설정된 Elastic Logs가 제공합니다. 현대 IT 환경에는 데이터 문제가 있습니다. 데이터가 너무 많습니다. 회사 환경을 관리해야 하는 조직은 제한된 예산 내에서 문제를 실시간으로 감지 및 진단하고, 성능을 최적화하고, 안정성을 향상하고, 보안 및 규정 준수를 보장하는 데 점점 더 많은 어려움을 겪고 있습니다. 현대의 가시성 환경에는 솔루션을 제공하는 많은 도구가 있습니다. 대부분은 DevOps 팀 또는 SRE(사이트 안정성 엔지니어)를 중심으로 로그, 지표 및 추적을 분석하여 패턴을 찾아내고 네트워크 전반에 걸쳐 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하며 문제나 사고가 발생한 이유를 진단합니다. 문제는 프로세스가 정보 과부하를 생성한다는 것입니다.

상세 분석

Kubernetes 클러스터만으로도 하루에 30~50GB의 로그를 생성할 수 있으며 의심스러운 행동 패턴이 사람의 눈을 슬쩍 지나갈 수 있습니다. Elastic의 최고 제품 책임자인 Ken Exner는 “AI 세계에서 인간이 혼자 인프라를 관찰한다고 생각하는 것은 너무나 시대착오적입니다.”라고 말합니다. “말하고 싶지 않지만 패턴 일치에서는 기계가 인간보다 낫습니다.” 업계 전반에서 증상 시각화에 중점을 두기 때문에 엔지니어는 수동으로 답변을 찾아야 합니다. 중요한 “이유”는 로그에 묻혀 있지만, 로그에는 엄청난 양의 비정형 데이터가 포함되어 있기 때문에 업계에서는 로그를 최후의 수단으로 사용하는 경향이 있습니다. 이로 인해 팀은 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하는 데 셀 수 없이 많은 시간을 소비하거나, 귀중한 로그 데이터를 삭제하고 중요한 가시성 격차의 위험이 있거나, 기록하고 잊어버리는 등 비용이 많이 드는 상충 관계에 직면하게 되었습니다. 검색 AI 회사인 Elastic은 최근 Streams라는 관찰 가능성을 위한 새로운 기능을 출시했습니다. Streams는 시끄러운 로그를 가져와 패턴, 컨텍스트 및 의미로 전환함으로써 조사의 기본 신호가 되는 것을 목표로 합니다.

정리

Streams는 AI를 사용하여 원시 로그를 자동으로 분할하고 구문 분석하여 관련 필드를 추출하고 로그를 사용 가능하게 만드는 데 SRE에 필요한 노력을 크게 줄입니다. Streams는 또한 컨텍스트가 풍부한 로그에서 심각한 오류 및 이상 현상과 같은 중요한 이벤트를 자동으로 표시하여 SRE에 조기 경고를 제공하고 워크로드에 대한 명확한 이해를 제공하여 문제를 더 빠르게 조사하고 해결할 수 있도록 합니다. 궁극적인 목표는 문제 해결 단계를 보여주는 것입니다. Exner는 “Streams는 방대하고 지저분한 원시 데이터에서 자동으로 구조를 생성하여 사용 가능한 형식으로 만들고 문제에 대해 자동으로 경고하고 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.”라고 말합니다. “그것이 Streams의 마법입니다.” 깨진 작업 흐름Streams는 일부 사람들이 깨졌다고 말하는 관찰 프로세스를 뒤집습니다. 일반적으로 SRE는 측정항목, 로그, 추적을 설정합니다. 그런 다음 경고 및 서비스 수준 목표(SLO)를 설정합니다.

자주 묻는 질문

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