IBM Observability with Instana?
애플리케이션 및 성능 모니터링 기술의 리더인 IBM Instana는 DevOps팀이 CI/CD 파이프라인을
가속화할 수 있도록 퍼블릭, 프라이빗, 온프레미스, IBM Z® 등 상주 위치와 무관하게
복잡한 애플리케이션과 소프트웨어의 성능을 관리할 수 있는 엔터프라이즈 감시 기능을 기업들에게 제공합니다.
Why IBM Observability with Instana?
1
정확한 실시간 데이터
단일 에이전트 아키텍처 기반
250개 이상의 도메인 별 센서를 통한
100% 분산추적, 1초 메트릭 수집
2
강력하고 사용하기 쉬운 데이터 분석
애플리케이션 요청 추적 데이터의
전체 리포지토리에서
무한한 유연성으로 새로운 통찰력 확보
3
근본원인 분석 자동화
애플리케이션의 종속성 매핑을
자동화하고 성능, 오류, 변경 및
SLA 위반 분석을 포함한
이벤트 상관 관계 자동화
-
당면 과제
애플리케이션 환경의 변화에 따른 빈번한 배포,
DevOps, 기술적인 복잡성으로 인한 애플리케이션과
서비스의 성능을 관리하는 것이 점차 어려워지고
있으며, 이를 해결하기 위한 클라우드 기반의
관찰 가능성(Observability)이 필요합니다.01
서비스의 증가
컨테이너 기반의 마이크로 서비스 어플리케이션은 기존에 비해
비약적으로 많은 수의 서비스로 구성02
복잡성의 증가
서비스를 제공하는 애플리케이션의 복잡성 증가
03
인프라의 변화
애플리케이션을 구성하는 모든 레이어가 상황에 따라 동적으로 변경
기대 효과
Instana를 통해 복잡하게 변하는 애플리케이션의 환경과 마이크로 서비스의 복잡성에 대한
대응력을 향상시켜 보다 높은 서비스 가용성을 확보합니다.
Instana를 통해 복잡하게 변하는 애플리케이션의 환경과 마이크로 서비스의 복잡성에 대한 대응력을 향상시켜 보다 높은 서비스 가용성을 확보합니다.
주요 기능
Instana는 테스트, 스테이징, 배포단계에서 애플리케이션 변화에 대한
즉각적인 피드백을 제공함으로써 더 빠르게 더 좋은 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.
Instana는 테스트, 스테이징, 배포단계에서 애플리케이션 변화에 대한 즉각적인 피드백을 제공함으로서 더 빠르게 더 좋은 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.
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EUM 모니터링
웹사이트의 동작과 사용자의 브라우저 활동 및 백엔드 추적 링크를 결합 모니터링
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Infrastructure Monitoring
인프라의 문제와 서비스를 지속적으로 연관시키고 실시간 상태를 표시
-
Kubernetes 모니터링
애플리케이션과 컨테이너, K8S 사이의 문제를 빠르고 쉽게 식별
-
애플리케이션 모니터링
실제 구현된 서비스에서 애플리케이션 환경을 식별하고 서비스 품질 모니터링
적용 사례
Instana를 도입한 고객들은 애플리케이션 가용성을 확보하고 신속한 장애 대응을 하고 있습니다.
Vivy
사용자가 언제 어디서나 액세스하여 자신의 건강을 관리할 수 있도록 하는 Vivy의
가상 건강 도우미는 환자와 의료 제공자 사이의 중개자이므로 애플리케이션을
항상 사용할 수 있어야 함.
edmunds
Instana 적용 후 즉각적인 Feedback을 바탕으로 애플리케이션의 배포횟수를
일1회에서 8회까지 배포하고, 오류로 인한 Alert의 수가 비약적으로 감소
leaf group
성능 메트릭의 변경과 실시간으로 애플리케이션 성능을 이해하여
주요 어플리케이션의 성능 10배 향상 달성.
이를 통해 이용자 3만명 수준이던 플랫폼을 25만명 수준으로 개선
macmillan learning
컨테이너, 마이크로서비스, K8S의 가시성을 향상 시키고, 자동화된
분산트레이싱을 통해 원인분석에 활용한 결과 모니터링 비용 66% 절감,
성능 개선과 오류율 감소 경험
Vivy
사용자가 언제 어디서나 액세스하여 자신의 건강을 관리할 수 있도록 하는 Vivy의 가상 건강 도우미는 환자와 의료 제공자 사이의 중개자이므로 애플리케이션을 항상 사용할 수 있어야 함
edmunds
Instana 적용 후 즉각적인 Feedback을 바탕으로 애플리케이션의 배포횟수를 일1회에서 8회까지 배포하고, 오류로 인한 Alert의 수가 비약적으로 감소
leaf group
성능 메트릭의 변경과 실시간으로 애플리케이션 성능을 이해하여 주요 어플리케이션의 성능 10배 향상 달성. 이를 통해 이용자 3만명 수준이던 플랫폼을 25만명 수준으로 개선
macmillan learning
컨테이너, 마이크로서비스, K8S의 가시성을 향상 시키고, 자동화된 분산트레이싱을 통해 원인분석에 활용한 결과 모니터링 비용 66% 절감, 성능 개선과 오류율 감소 경험
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