선도적인 기업들은 Coralogix보다 Sumo Logic을 선택합니다

Sumo Logic은 스키마 없는 데이터 수집과 파이프라인 튜닝이나 지속적인 재구성이 필요 없는 SaaS 모델을 통해 운영 부담을 줄입니다. 이를 통해 요구 사항이 변화하더라도 담당팀은 새로운 질문을 유연하게 조사할 수 있습니다.

Coralogix는 사용자가 직접 관리해야 하는 파이프라인과 파싱 규칙에 의존하며, 데이터 형식과 사용 사례가 진화함에 따라 이를 지속적으로 업데이트해야 합니다. 이로 인해 환경이 확장될수록 운영 부담이 증가합니다.

Sumo Logic은 정형·비정형 로그 전반에 걸친 유연한 쿼리를 통해, 수집 이후에 새로운 질문이 생기더라도 데이터를 자유롭게 탐색하고 분석할 수 있도록 합니다.

Coralogix의 조사는 사전에 데이터가 어떻게 파싱되고 라우팅되었는지에 대한 의존도가 높아, 새롭거나 예기치 않은 문제를 트러블슈팅할 때 유연성이 제한될 수 있습니다.

Sumo Logic은 조사 대상이 무엇인지 미리 알기 어려운 환경을 전제로 설계되어, 과거 데이터를 새로운 분석에 재활용할 수 있도록 합니다.

반면 Coralogix는 일반적으로 이미 정의된 사용 사례를 기준으로 데이터가 구조화되어 있다고 가정하므로, 새로운 질문이 등장하면 추가적인 조정이 필요할 수 있습니다.

Sumo Logic Dojo AI는 설명 가능하고 상호 연계된 AI 에이전트를 활용해 조사 과정을 능동적으로 안내합니다. 워크플로에 구조화된 분석과 명확한 다음 단계를 내장해, 알림에서 해결까지 효율적으로 업무를 처리하도록 돕습니다.

Coralogix Olly AI는 관측성 데이터에서 자연어 기반 답변과 주요 인사이트를 제공하는 데 초점을 두지만, 심층 조사와 문제 해결은 일반적으로 사용자가 기본 데이터를 직접 탐색하고 연결하는 수작업에 의존합니다.

Sumo Logic은 비용에 영향을 미치는 수집 시점의 의사결정을 최소화하도록 설계된 통합 크레딧 모델을 사용해, 유연한 조사를 지원합니다.

Coralogix 역시 단위 기반 모델을 사용하지만, 사용량은 파이프라인 구성 선택에 더 크게 좌우되며, 사용 패턴이 변화할수록 운영 측면에서 더 세밀한 관리가 필요할 수 있습니다.