기업이 Grafana Enterprise를 도입하면 얻을 수 있는 것들
Grafana Enterprise는 마치 접착제 같이
모든 것을 하나로 묶고
더 나은 사용성과 접근성을 제공합니다.
Grafana의 유료 버전인 Grafana Enterprise에 대해 들어 본 적이 있나요?
기업이 왜 오픈소스 소프트웨어를 유료로 구매해서 사용하는지 궁금하실 텐데요, 인프라 데이터 시각화 기업 그라파나 랩스의 엔지니어 Manuel Craciun의 아티클을 통해 알아보겠습니다.
대부분 기업은 특정 프로젝트에 사용할 목적으로 Grafana를 처음 도입하지만, 이내 모든 데이터를 한곳에서 볼 수 있는 단일창(single pane of glass)에 매료되어 그 적용 범위를 넓혀갑니다. 그만큼 팀이 자신이 원하는 것을 한데 모아 볼 수 있다는 것은 큰 강점입니다. 만 명 이상 규모의 회사라면 판도를 바꿀 만큼 혁신적인 변화를 일으킬 수도 있습니다.
Grafana Enterprise의 기능을 하나하나 나열하기보다, 인프라 모니터링 데이터를 시각화할 때 자주 겪게 되는 6가지 상황을 통해 Grafana Enterprise 도입을 통해 기업이 얻을 수 있는 것들을 알아보겠습니다.
조직의 규모가 크면 데이터가 여기저기 흩어지고, 중복이 발생하며, 각 시스템에 고립되는 데이터 사일로(Data Silo)가 발생하는데 대부분 이를 한데 모아 볼 수 있는 시스템이 전무합니다. 데이터의 상관관계가 중요한 이유는, 어떤 문제가 발생했을 때 그 원인을 밝혀내기 위해 여러 시스템의 데이 터를 두루 탐색하는 것이 필요하며, 이를 기반으로 연관된 시스템에 실제로 어떤 영향을 미쳤는지도 파악해야 하기 때문입니다.
한 울타리 내에서만 데이터를 생산하고 소비하는 것은 마치 TV에 채널이 하나밖에 없는 것과 같아 이러한 정보는 편향되거나 불완전할 수 있습니다. 현실을 제대로 반영하지 못하며 왜곡된 관점으로 인해 생산성을 높이는 데 도움을 주지 못합니다.
아무리 대비해도 늘 문제는 발생하고 이로 인한 시스템 중단을 완전히 막을 수는 없기에 문제의 근본 원인과 시스템 전체에 미친 영향을 빠르게 찾아내는 것이 중요합니다. Grafana Enterprise의 강점은 조직이 데이터에 대한 가시성을 통해 문제를 미리 식별하고 훨씬 더 빠르게 해결할 수 있다는 것입니다. 문제를 빠르게 해결하는 만큼 더 큰 비용을 아낄 수 있습니다.
미국 연구조사 기관 Forrester Research에 따르면, 기업들이 많게는 가지고 있는 데이터의 73%까지 분석에 사용하지 "못하는" 것으로 나타났습니다. 이를 연간 데이터 저장에 1억 3천만 달러를 지출하는 Grafana Labs의 고객 중 하나에 적용하면, 아무도 사용하지 않는 데이터에 연간 1억 달러에 가까운 비용을 낭비하고 있는 것입니다. 이는 직원들이 데이터에 쉽게 접근하거나 효율적으로 사용할 수 없기 때문입니다.
데이터 접근성은 이런 현상이 발생하는 하나의 원인입니다. 일반적으로 데이터를 활용하려면 데이터를 모아야 하는데, 이렇게 서로 다른 도구로 데이터를 수집, 저장, 복사할 경우 스토리지에 많은 비용을 지불해야 하고 그 사이에 데이터는 가시성을 잃기 쉽습니다.
Grafana Enterprise를 사용하면 데이터를 복제하지 않고 상황에 맞춰 통합된 방식으로 시각화할 수 있고 각 팀이 원하는 방식으로 데이터를 내보내고, 공유하고, 소비할 수 있도록 기능을 풍부하게 제공합니다. 또한 제품 개발 로드맵에 원하는 요구사항을 반영하면 아직 솔루션에서 지원하지 않는 기능을 빠르게 추가할 수 있고, Grafana뿐만 아니라 모니터링과 옵저버빌리티 전반에 대한 교육과 컨설팅을 요청할 수 있습니다.
기업에서 Grafana를 점점 더 많이 사용하고 더 많은 팀이 데이터를 필요로 하기 시작하면 접근 권한과 보안관리에 대한 부담이 커집니다. 관리자는 특정 팀이나 구성원이 필요한 데이터만 볼 수 있도록 손쉽게 제어할 수 있어야 합니다. 이는 데이터 고립을 의미하는 것이 아니라 데이터에 대한 통합된 시각을 제공하되 필요에 따라 접근을 제한하는 것입니다.
포춘 500대 기업 중 한 곳의 사례를 들자면, 이 기업은 조직 내 수십 개의 팀이 Grafana를 개별적으로 사용하다가 Grafana Enterprise 도입을 통해 필요한 부분은 통합하고, 데이터의 고립을 해소하며 효율적인 협업이 가능해졌습니다. 이는 Grafana가 다양한 시스템과 연동되는 향상된 인증 방식을 지원하기 때문이며 이를 통해 통합된 데이터를 더욱 안전하게 소비할 수 있습니다.
Grafana를 처음 도입하면 보통 소수의 팀에서 사용을 시작하지만, 그 가치를 알게 되면 점점 더 많은 팀으로 확산되곤 합니다. 그렇게 갑자기 수천 명의 임직원이 사용하기 시작하면 전에 없던 문제가 발생하고, 이는 시스템 전체에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
팀별로 Grafana 인스턴스를 관리하는 것도 방법이지만 5개가 넘어가는 순간 한계에 부딪히게 됩니다. 각 인스턴스 대시보드의 미묘한 차이가 발생하며 모든 인스턴스의 버전을 항상 동일하게 유지하는 것이 쉬운 일은 아닙니다. 따라서 이보다는 Grafana 인스턴스에서 수천 명의 사용자를 수용하면서도 일관성을 유지하며 무제한 확장 가능한 Grafana Enterprise를 선택하는 것이 훨씬 쉽습니다. Grafana 솔루션을 개발한 전문가 그룹이 대규모 조직에 필요한 모범사례를 제공하고 SLA를 충실히 이행하며 엔터프라이즈 운영환경에서 발생하는 문제를 해결합니다.
Grafana를 자사 제품 구성에 포함하여 판매하는 벤더들이 있습니다. 예를 들어, 한 파트너는 자사의 산업용 IoT 모니터링 제품에 Grafana Enterprise를 포함하여 배포하고 있습니다. 산업용 센서로 데이터를 수집하고 이를 Grafana를 통해 시각화함으로써 고객에게 자신들의 제품을 훌륭하게 어필할 수 있는데요, Grafana의 장점인 쉬운 사용성, 뛰어난 가시성, 잘 디자인된 대시보드는 라는 점이 돋보입니다.
이렇게 타제품과 통합된 Grafana를 사용하는 경우에도 좋은 품질의 서비스를 제공받을 수 있도록 하기 위해 파트너에게 기술 지원과 제품 통합과정에서 발생하는 데이터 오염 방지를 요청하고 있습니다. 그리고 Grafana Enterprise 자체적으로도 2시간 내로 시급한 문제에 대한 전문가의 답변을 제공할 수 있는 SLA를 적용합니다. 그리고 Grafana Enterprise를 사용하면 메뉴 영역, 로그인 페이지, 페이지 푸터 등에 들어가는 회사 로고를 원하는 대로 바꿀 수 있습니다.
옵저버빌리티의 핵심은 메트릭(metric), 로그(log), 트레이스(trace)를 한곳에서 볼 수 있는 것인데요 대부분 경우 서로 다른 시스템에서 이 세 가지를 제공합니다. 메트릭 수집을 위해서는 Prometheus, Graphite, Influx, DataDog를 사용하고, 로그 수집을 위해서는 Elastic, Splunk, Loki를 트레이스 수집에는 AppDynamics, Jaeger, Zipkin를 사용하는 것을 예로 들 수 있습니다. 이렇게 많은 오픈소스 솔루션을 도입해도 개별 시스템의 데이터를 하나로 통합하고 연관성을 찾는 데 도움을 주지 못하는 상황이 발생하는 것입니다.
Grafana Enterprise는 선택하는 도구와 관계없이 이러한 요소 간 상관관계를 볼 수 있고 메트릭에서 로그 및 분산 트레이스로 쉽게 이동할 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 Grafana Labs의 "원하는 대로 구성할 수 있는 세계 최초의 개방형 옵저버빌리티 플랫폼"구축이라는 목표와 빅텐트(Big Tent) 철학 - 도구와 도구를 일관된 방식으로 연결한다 - 에 기반합니다.
고객이 원하는 유스 케이스(use case)에 따라 가장 적합한 도구를 선택하고 이를 하나의 UX로 통합할 수 있도록 돕습니다. Grafana Enterprise는 마치 접착제와 같이 모든 것을 하나로 묶고 더 나은 사용성과 접근성을 제공합니다. 많은 시간과 노력이 필요한 인프라의 재구성 없이도 말이죠.
원문 : 6 Reasons Why the Largest Companies in the World Are Adopting Grafana Enterprise
* 지티플러스는 Grafana Labs Blog 영문 게재 기사 중 한국 사용자들에게 유용한 정보 및 콘텐츠를 반역해 내부 엔지니어의 검수를 받아 정기적으로 게재하고 있습니다.