세일즈와 고객의 니즈(Jobs to be Done, JTBD)에 대한 오래된 격언이 있습니다. 아무도 드릴 자체를 사고 싶어 하지 않습니다. 필요한 건 구멍이죠… 사실, 진짜 원하는 건 벽에 그림이 걸린 따뜻한 집입니다. 그 아름답게 꾸며진 집을 완성하기 위해 사람들은 드릴을 사고, 예술 작품이나 가족사진을 걸 수 있는 브래킷을 설치하기 위해 벽에 구멍을 뚫고, 그렇게 자신이 꿈꾸는 집을 만들어 갑니다.
마찬가지로, 옵저버빌리티 소프트웨어를 사고 싶어 하는 사람은 아무도 없습니다. 사람들이 진정으로 원하는 것은 평균 문제 해결 시간(Mean Time to Resolve, MTTR)을 제로로 만드는 것입니다. 사람들은 소프트웨어나 보안 인시던트가 발생하지 않기를 바라며, 혹시 생긴다고 하더라도 가능한 한 빨리 원인을 찾아 해결하기를 바랍니다. 옵저버빌리티는 바로 그런 꿈을 실현할 드릴이 되어줄 것이라 약속했습니다. 하지만 지금까지 대부분의 옵저버빌리티 도구는 이러한 이상적인 기대에 부응하지 못했습니다.
사람들이 옵저버빌리티에서 진정으로 바라는 것
옵저버빌리티 솔루션이 필요하다고 판단한 대부분의 부서는 사전 예방적인 문제 탐지, MTTR 단축, 성능 개선, 자동화와 워크플로를 통한 손쉬운 문제 해결이라는 네 가지 핵심 요소를 찾습니다.
- 사전 예방적 문제 탐지: 이를 실현하는 과정이 바로 모니터링입니다. 인프라와 애플리케이션에서 나오는 실시간 텔레메트리 데이터를 통해 시스템이 다운되거나 최적의 수준으로 작동하지 않을 때 파악할 수 있어야 합니다.
- MTTR 단축: 이는 필연적으로 더 빠른 근본 원인 분석으로 귀결됩니다. 어떤 문제가 발생했는지 빨리 파악할수록 그만큼 더 빨리 해결할 수 있습니다.
- 성능과 사용자 경험 개선: 각 부서는 단지 새로운 기능을 릴리스하고 넘어가길 원하지 않습니다. 그러한 기능이 잘 작동하고 사용자가 긍정적인 경험을 하고 있는지 확인해야 합니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 조직은 개선을 통해 사용자를 만족시킬 수 있습니다.
- 사전 예방적 방법을 포함한 더 나은 문제 해결: 워크플로와 자동화를 통해 문제를 해결하여 최상의 수준으로 작동하지 않는 부분을 발견했을 때 최소한의 전문가 개입으로 일관되게 문제를 해결할 수 있습니다.
하지만, 이 모든 요소의 진짜 목표는 MTTR 제로를 구현하는 것으로 귀결됩니다. 사전 예방적인 근본 원인 파악은 프로세스의 조사 단계 속도를 높이는 데 도움을 줍니다. 신속한 근본 원인 분석은 인시던트 대응에 있어 핵심적 요소이며, 문제 해결의 마지막 단계가 신뢰성 있고 빠르게 진행되도록 정보를 제공합니다. 또한 고객 경험을 개선하는 과정에서 새로운 버그나 문제가 발생해서는 안 됩니다.
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Sumo Logic의 새로이 향상된 옵저버빌리티 구현 방식
앞서 ‘옵저버빌리티 2.0’에 기존 접근 방식을 적용할 때 발생하는 여러 함정을 지적한바 있습니다. 다중 텔레메트리 유형을 사용하는 것이 특정 상황에서는 유용할 수 있지만, 차세대 옵저버빌리티를 이끌 ‘골든 시그널’은 아니라는 데 시장과 전문가 모두가 동의하고 있습니다. 그 핵심은 바로 로그입니다. 정확히 말하면, 보안, 인프라, 핵심 애플리케이션에서 발생하는 비정형 로그(unstructured logs)가 핵심입니다.
Sumo Logic은 항상 로그라는 가장 근본적 단위의 데이터를 중심으로 발전해 왔습니다. 이 가장 강력하고 견고한 형태의 데이터에 집중함으로써 고객이 근본 원인을 더 빠르게 파악하고, 결과적으로 MTTR을 지속적으로 단축할 수 있도록 지원합니다.
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Sumo Logic은 비정형 로그에 머신 러닝과 생성형 AI를 결합함으로써 접근 방식을 더 단순화하고 결과적으로 옵저버빌리티의 목표를 실현합니다.
- 더 빠른 문제 해결
- 최고 인재의 역량 극대화
- 기술 스택 간소화
- 오버헤드 및 계측 부담 감소
이제 혁신의 기준은 더 많은 고객을 위해 얼마나 더 빠르고 쉽게 그것을 실현할 수 있는가에 달려 있습니다. 물론 2025년에는 AI를 빼놓을 수 없습니다.
로그 기반 시스템 오브 레코드에 AI를 더해 ‘동적 옵저버빌리티’에 도달하는 방법에 대한 제 설명을 참고하실 수 있습니다. 하지만 기술적인 세부 사항 외에도, 궁극적으로 이것이 고객에게 의미하는 바는 명확합니다. 조직 구성원의 더 많은 사람이 파워 유저의 업무를 방해하지 않고도 인시던트나 위협을 더 신속하게 조사하고 해결할 수 있으며, 문제를 찾고 해결하는 대신 흥미로운 아이디어에 혁신을 더하는 등 조직 구성원이 가장 좋아하는 업무에 집중할 수 있다는 점입니다.
AI 기반의 역동적인 미래라는 비전을 향해 계속 나아가면서, 이 과정의 상당 부분이 이미 가능하다는 점을 인식하게 하는 것이 매우 중요합니다. 강력한 로그 분석을 통해서라면 MTTR 제로의 목표를 실현할 수 있습니다. 옵저버빌리티의 더 나은 미래를 기다릴 필요가 없습니다. 이미 현실이 되었고, 앞으로는 더 나아질 뿐입니다.
