이상 감지

정적 임계값에 따른 경고에 반응해 문제를 식별하는 기존의 사후 대응적 접근 방식은 컨테이너와 마이크로서비스로 구성된 오늘날의 다이내믹한 멀티클라우드 아키텍처에서는 더 이상 효과적이지 않습니다. 컨테이너가 생성과 종료를 반복하고 개별 엔터티 간의 의존성이 지속적으로 변화함에 따라 “정상적인” 동작의 기준은 끊임없이 재정의됩니다. 이렇게 역동적인 환경에는 새롭고 선제적인 접근 방식이 필요합니다.

여기서 AI의 역할이 중요합니다. Dynatrace는 고객 시스템의 실시간 토폴로지, 다차원 베이스라이닝, 동적 종속성 감지에 대한 깊이 있는 지식을 바탕으로 예측 분석과 지속적인 머신 러닝을 활용하여 실질적으로 중요한 지표에 따라 이상을 자동으로 식별합니다.

정적 임계값에 의해 무더기 경고와 오탐이 발생하지 않도록 방지하는 동시에 알려지지 않은 문제를 탐지할 수 있습니다. 엔드 투 엔드 모니터링을 통해 가장 발견하기 어려운 이상도 찾아낼 수 있습니다.

Dynatrace는 다양한 방법론을 사용하여 어떤 이상 행동이 있을 때 문제를 알릴지 결정합니다. 자동 다차원 베이스라이닝은 시간에 따라 변하는 개별 기준값(애플리케이션 또는 서비스의 응답 시간과 오류율)의 위반을 감지합니다. 예측 분석은 트래픽과 부하가 비즈니스 모델의 계절적 패턴(예: 주중과 주말, 주간과 야간, Black Friday 등)에 따라 달라진다는 점을 고려하여 애플리케이션 트래픽과 서비스 부하의 이상을 감지합니다.

• Dynatrace는 애플리케이션 트래픽 패턴을 학습하고, 통계적으로 유의미한 편차가 감지되면 정량화된 고객 영향과 가능한 근본 원인에 대한 인사이트를 포함한 문제 알림을 생성합니다.
• 분석 기능은 향후 트래픽 수준을 예측하며 시간이 지날수록 더욱 스마트해집니다.
• 자동 베이스라이닝은 특정 미션 크리티컬 서비스의 임계값을 낮추거나 아직 개발 중인 앱과 서비스의 임계값을 높이는 등, 이상 감지 매개변수를 세밀하게 조정할 수 있습니다