딜로이트가 2024년 3분기에 발표한 보고서에 따르면, 조사에 참여한 조직의 67%가 생성형 AI 프로젝트를 통해 실질적인 성과를 경험한 것으로 나타났다. 이 같은 긍정적인 결과는 기업의 추가 투자를 유도하고 있으며, AI 기술의 상용화와 확산에 더욱 힘을 싣고 있다.
AI 기반 데이터 옵저버빌리티는 시스템의 성능, 데이터 흐름, 모델 동작을 실시간으로 모니터링하고 분석하는 기술로, 데이터의 신뢰성을 확보하고 운영 전반의 효율성을 높이는 데 핵심적인 역할을 한다. 이 기술은 데이터 품질 관리, 이슈 예측 및 대응, 그리고 규제 준수 측면에서도 기업의 데이터 전략을 뒷받침하는 중요한 도구로 활용되고 있다.
2025년 옵저버빌리티 시장의 주요 트렌드는 AI와 머신러닝 기술의 고도화된 접목에 초점이 맞춰질 것으로 전망된다. 이를 통해 시스템의 이상 징후를 조기에 감지하고 예측할 수 있으며, 자동화된 대응 기능을 통해 서비스 신뢰도를 제고하고 이슈의 영향을 최소화할 수 있다.
이 같은 기술적 흐름 속에서 기업들은 더욱 정교하고 체계적인 엔드 투 엔드(End-to-End) 옵저버빌리티 솔루션에 대한 투자를 확대하고 있다. 데이터 기반 의사결정과 서비스 품질 관리를 동시에 실현하려는 수요가 늘어나며, AI 기반 모니터링 시장은 앞으로도 지속적인 성장을 이어갈 것으로 기대된다.
①AI 기반 옵저버빌리티로 데이터 신뢰성 향상
데이터독(Datadog)은 클라우드 환경에 특화된 엔드 투 엔드 옵저버빌리티 플랫폼으로, 기업이 인프라와 애플리케이션 전반을 실시간으로 모니터링하고 운영 상태를 통합적으로 파악할 수 있도록 지원한다. 특히 AI 기반 분석 기능을 활용하여 데이터 흐름의 이상 징후를 조기에 탐지하고, 이를 바탕으로 신속한 대응을 가능하게 한다.
이 솔루션은 데이터 파이프라인과 클라우드 인프라를 시각화해 보여주며, 머신러닝 알고리듬을 통해 성능 저하나 시스템 오류를 자동으로 식별한다. 이를 통해 기업은 운영 안정성을 높이는 동시에 IT 인프라의 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있다.
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②LLM 애플리케이션을 위한 전문 가시성 확보
데이터독은 생성형 AI 환경에 최적화된 LLM(대형 언어 모델) 옵저버빌리티 기능을 제공한다. 이 기능은 프롬프트 처리 속도, 모델 응답 시간, API 호출 성능 등 핵심 지표를 실시간으로 분석해 LLM 애플리케이션의 성능을 최적화하는 데 기여한다.
또한, 모델의 답변 정확도나 사용자 피드백 데이터를 기반으로 품질 평가를 수행하며, 토큰 사용량 및 호출 빈도를 분석해 비용 효율적인 운영 구조를 설계할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 기반 서비스의 성능, 품질, 비용을 균형 있게 관리할 수 있다.
③통합된 데이터 분석으로 인사이트 도출
이 플랫폼은 사용자 행동을 추적할 수 있는 프론트 모니터링 기능을 통해 서비스 내 사용자 패턴 분석도 지원한다. 시스템 성능 지표와 비즈니스 KPI를 연계하여 데이터 기반 인사이트를 도출하고, 서비스 개선과 전략 수립에 필요한 근거를 제공한다.
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④보안 통합 모니터링으로 위협에 선제 대응
데이터독은 실시간 보안 위협 탐지를 위한 다양한 기능을 내장하고 있다. 애플리케이션 내부에 인앱 WAF(Web Application Firewall)를 적용하고, 보안 로그 기반의 SIEM(Security Information and Event Management) 분석 기능을 통해 시스템 전반의 보안 상태를 모니터링한다.
⑤규정 준수와 클라우드 보안 강화를 위한 기능 지원
데이터독의 클라우드 보안 관리(CSM) 기능은 AWS, Azure, GCP 등 주요 클라우드 인프라에 대한 실시간 감사와 보안 분석 기능을 제공한다. 파일, 네트워크, 프로세스 활동을 모니터링하고, IAM 권한 설정의 이상 여부와 취약점을 식별한다.
보안 상태는 점수화되어 각 리소스의 보안 수준을 정량적으로 평가할 수 있으며, GDPR, HIPAA 등 글로벌 규정에 대한 준수 여부를 자동으로 리포트 형태로 출력할 수 있다. 이를 통해 기업은 법적 리스크를 최소화하고 내부 감사 체계를 강화할 수 있다.
⑥보안 사고 자동화 대응과 운영 효율성 향상
데이터독은 사전 정의된 보안 정책을 기반으로 보안 사고 발생 시 자동으로 대응할 수 있는 기능을 제공한다. 예를 들어, WAF 설정 변경, 오토스케일링 조정, 특정 리소스 격리 조치 등 자동화된 작업이 가능한 워크플로우 기능을 통해 수작업을 줄이고 대응 시간을 단축할 수 있다.
이러한 자동화 기능은 운영자의 업무 부담을 줄이며, 시스템 복구와 안정화 시간을 단축하는 데 효과적이다. 사용자는 각 기업 환경에 맞는 정책을 정의하고, 이를 기반으로 효율적인 보안 운영을 구현할 수 있다.
⑦완전 관리형 SaaS로 운영 부담 최소화
데이터독은 완전 관리형 SaaS(Software as a Service) 형태로 제공되며, 사용자는 별도의 설치나 유지보수 작업 없이 바로 솔루션을 사용할 수 있다. 이를 통해 기업은 인프라 관리에 소요되는 리소스를 줄이고, 핵심 비즈니스에 집중할 수 있다.
데이터독은 지속적인 기능 개선과 최신 보안 패치 적용을 통해 안정적인 운영 환경을 보장하며, 다양한 기술 스택과 연동 가능한 확장성 높은 플랫폼을 제공하고 있다. 현재 800개 이상의 기술 인티그레이션을 지원하고 있으며, 지속적으로 커버리지를 확대하고 있다.
국내 대표 비즈니스 네트워크 서비스 '리멤버'는 70개 이상의 MSA 기반 프로젝트를 운영하고 있으며, 이전까지는 다양한 모니터링 솔루션을 병행하여 운영하고 있었다. 이로 인해 장애 발생 시 원인 분석이 복잡하고 대응 속도에 제약이 있었다.
리멤버는 모니터링 환경을 일원화하기 위해 데이터독을 도입하였으며, APM 기능을 통해 성능 저하 원인을 빠르게 파악하고, 시스템 안정성을 확보하였다. 또한 모의 모니터링(Synthetic Monitoring)과 실 사용자 모니터링(Real User Monitoring)의 세션 리플레이 기능을 활용하여 사용자 경험 이슈를 사전에 파악하고 개선하고 있다.
이 솔루션은 개발 조직뿐만 아니라 제품 조직, 고객 경험(CX) 팀에서도 적극 활용되고 있다. 사용자 행동 데이터를 실시간으로 분석하고 VoC(Voice of Customer)를 기반으로 빠르게 대응함으로써, 고객 만족도와 서비스 신뢰도를 동시에 향상시키고 있다.
데이터독은 앞으로도 클라우드 기반 모니터링, 자동화, 보안 분석의 융합을 가속화할 계획이다. 마이크로서비스 및 서버리스 환경의 복잡성에 대응하기 위해 모니터링 영역을 확장하고, AI·ML 기반의 자동화 기능을 강화하여 기업의 운영 효율을 더욱 높일 예정이다.
보안 기능은 더욱 심화된 취약점 분석과 글로벌 규제 대응 체계 중심으로 확대된다. 데브섹옵스(DevSecOps) 환경을 아우르는 통합 플랫폼으로 진화해, 개발부터 운영, 보안까지 모든 IT 라이프사이클을 지원할 예정이다. 데이터독은 현재 800개 이상의 기술 스택과 통합되어 있으며, 영업이익의 30% 이상을 연구개발에 투자하고 있다. 이를 통해 전 산업 분야에서 일관된 가시성과 신뢰성 높은 운영을 실현하는 핵심 플랫폼으로 자리매김하고 있다.
[알림] 전자신문인터넷과 GTT KOREA가 오는 3월 27일 서울 양재동 엘타워에서 개최하는 'Data Insight & Security Summit 2025'에서는 “데이터와 AI 통합, 비즈니스 혁신의 중심에 서다”를 주제로 가속되는 데이터와 AI 통합을 중심으로 기업들이 직면한 문제를 해결하고, 비즈니스 혁신을 실현하기 위한 전략을 제시한다.
유은정 기자 judy6956@etnews.com
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