새로운 변경 사항에서 문제를 즉시 탐지하고, 문제의 소스를 차질없이 해결하며, 서비스 성능을 최적화하여, 모놀리틱 및 마이크로서비스에서 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
유즈 케이스
클라우드 네이티브 환경에서 문제를 격리합니다.
마지막으로 엔지니어 한 명이 전체 시스템의 문제를 해결할 수 있는 컨텍스트를 갖습니다.
난제
추가적인 문제 발생 없이 확장성 확대
클라우드 네이티브 환경에서 문제의 개입 범위를 한정하고 식별하기 위해서는 마이크로서비스, 쿠버네티스, API, 서버리스 펑션에서 폭발적으로 증가하는 종속 요소를 선별해야 할 때가 있습니다. 여러 모니터링 도구, 샘플링된 데이터 및 통합성이 약한 UI는 문제 해결 속도를 늦출 수 있습니다.
솔루션
시스템에 대한 초인간적 컨텍스트
엔드 투 엔드 가시성, 실시간
클라우드 인프라, 모놀리틱 및 마이크로서비스에서 웹과 모바일 전반에 걸쳐 실시간으로 전체 프로덕션 환경을 확인할 수 있습니다.
마이크로서비스에서 더 빠르게 "원인(why)"
을 찾을 수 있습니다.
AI를 통해 고객과 서비스에 가장 큰 영향을 미치는 문제를 파악함으로써 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다.
관련 있는 코드 줄을 식별합니다.
코드가 메모리와 리소스에 미치는 영향을 살펴보십시오. Splunk는 오버헤드를 최소화하면서 코드를 모든 서비스의 모든 트레이스에 연결합니다.
더 빠른 문제 해결
웹 및 모바일 경험 환경부터 백엔드 서비스 단에 이르기까지 모든 거래를 쉽게 조사할 수 있습니다. 문제를 재현할 필요 없이 모든 단계에서 문제를 해결할 수 있으며, 어떤 문제를 먼저 해결해야 할지 파악할 수 있습니다.
Splunk 옵저버빌리티를 사용하면 복잡한 환경을 명확하게 볼 수 있으며, 데이터 기반의 조치가 가능해 집니다. 이를 통해 고객이 더 나은 제품을 더 빨리 만들수 있도록 돕는다는 우리의 미션을 수행할 수 있었습니다.
지능형 태깅 및 분석 활용
비즈니스, 인프라 및 어플리케이션의 모든 태그를 한 곳에서 확인하여, 중요한 서비스 구성 요소에 대한 지연 시간 또는 오류의 새로운 추세를 쉽게 비교할 수 있습니다.
Splunk 옵저버빌리티 덕분에 정확한 경보에 집중할 수 있게 되어, 라삐는 문제 해결에 우선 순위를 설정할 수 있게 되었습니다. Splunk 옵저버빌리티는 기술 관련 경보, 비즈니스 관련 경보, 운영 관련 경보를 모두 제공하기 때문에, 우리는 문제가 있는 부분을 정확히 찾아내고 더 빠르게 해결하는 데 집중할 수 있었습니다.
문제를 더 빠르게 격리하는 AI
개별 대시보드를 수동으로 확인해 보는 대신, 서비스와 고객에게 가장 큰 영향을 미치는 지연 시간 및 오류의 소스를 자동으로 식별하는 AI 기반 장애 해결을 통해 문제를 보다 효율적으로 격리할 수 있습니다.
Splunk는 모든 로그, 메트릭 및 트레이스를 수집하여 우리 플랫폼 내에서 일어나는 모든 이벤트를 이해할 수 있도록 도와줍니다. 그 결과 우리는 질문을 던지고 그에 대한 답을 얻을 수 있습니다.
