옵저버빌러티
Splunk 로그 옵저버
개발자 및 SRE 중심의 로그를 신속하게 조사하여 어플리케이션의 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.
로그 데이터 중앙화
높은 실시간성과 확장성을 자랑하는 Splunk의 플램폿을 통해 데이터의 가치를 한층 높일 수 있습니다. DevOps 업무를 위한 데이터 접근을 더 많은 사람들에게 제공할 뿐만 아니라 IT 경영진의 미래 지향적 업무 요구에 부응하여 새로운 유즈 케이스를 발굴할 수 있습니다.
컨텍스트 정보를 반영한 로그 분석
집계된 로그와 실시간 메트릭 정보를 빠르게 연계하여, 전체 스택을 모니터링하고 컨텍스트 정보에 기반한 장애 해결을 할 수 있습니다. SRE는 세분화된 데이터 내용 탐색을 통해 관련 콘텐츠를 모두를 빠르게 확인할 수 있으며, 이를 통해 더욱 빠르게 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다.
더욱 빠른 가치 실현
SPL에 대한 지식이 필요하지 않으며, 더욱 손쉽게 시작할 수 있습니다. 코드 한 줄 없이 문제 검색 및 쿼리를 마우스 클릭만으로 실행할 수 있습니다. 또한 개발자는 통합 필터와 타임 컨트롤 기능을 사용하여 프로덕션 환경의 중요한 로그를 확인하고 잠재적인 문제를 해결할 수 있습니다.
샘플이 아닌 모든 요소에 완전한 가시성 확보
샘플링이 아니라 모든 소스에서 어떤 규모라도 데이터를 모두 수집할 수 있습니다. 사용자가 데이터를 더 쉽게 넣을 수 있는 공통 포맷을 활용하면 기존 에이전트의 기능을 오픈텔레메트리로 보완하고 자동 인스트루멘테이션 역시 가능합니다. 이제 더 이상 특정 업체의 솔루션에 종속될 필요가 없습니다.
기능
로그 관리의 고도화
DevOps 팀이 더욱 빠르고 직관적인 로그 조사를 수행할 수 있습니다.
대규모 컨텍스트 데이터 온보딩
인기 있는 데이터 소스인 오픈텔레메트리, 쿠버네티스, 플루언티드 및 AWS 서비스 등을 온보딩하고, 위저드를 사용하면 데이터를 몇 분 안에 형성할 수 있습니다.
정확한 단일 정보 원천 구현을 위한 로그 데이터 중앙화
새로운 유즈 케이스에 사용되는 콘텐츠를 추가하여 로그의 가치를 최적화.
직관적이고 코드가 필요 없는 로그 탐색
마우스 움직임과 클릭만으로 로그 데이터를 검색, 필터링 및 시각화할 수 있습니다. 메트릭 대시보드에서 컨텍스트 정보를 반영한 장애 해결을 통해 평균 수리 시간(MTTR)을 줄일 수 있습니다.
컨텍스트 정보 추가로 로그를 메트릭 정보로 전환
수집 및 인덱싱된 로그를 분리하고, 그 다음에 로그 데이터를 메트릭으로 변환하여 실시간 대시보드 및 경보를 지원하는 방식으로 비용을 절감합니다.
지속적 개선을 위한 프로덕션 환경의 디버깅
라이브 테일(Live Tail)을 사용하면 특정된 기간 동안 필터링을 단순화하고 로그를 감시할 수 있습니다. 또한 사전 정의된 속성을 기반으로 실시간 보기가 가능합니다.
트레이스에서 로그로의 원활한 전환
트레이스 정보의 속성을 사용하면 필터링이 가능하고 추가 로그 탐색 단계를 제거할 수 있기 때문에, 사용자는 모니터링과 장애 해결 도구를 번갈아 사용해야 하는 부담을 줄일 수 있습니다.
고객 사례
마케팅 테크 선도기업, 예측 가능성 및 서비스 개선을 위해 고급 분석 채택
Splunk가 우리의 모든 로그 데이터를 통합하여 접근이 쉽고 사용하기 쉬운 중앙화된 인터페이스로 보내줄 뿐만 아니라, 비즈니스를 한 단계 높은 차원으로 끌어올리기 위한 발판이 되었습니다.
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노샘플 분산 트레이싱 및 코드 레벨 가시성 기능을 통해 클라우드 네이티브, 마이크로서비스 및 모놀리틱(monolithic) 어플리케이션에 대한 인사이트를 확보합니다.
