대규모 엔드 투 엔드 분산 추적
클라우드 네이티브 워크로드부터 온프레미스 워크로드에 이르기까지 분산 추적 데이터를 캡처하고 분석하여 이전에는 불가능했던 분산 시스템에 대한 가시성을 확보합니다.
트레이스 데이터에서 유용한 인사이트 확보
풀 스택 가시성으로 애플리케이션 성능 최적화
- 트레이스, 지표, 로그 및 보안 세부 정보를 실제 사용자 경험 데이터와 연계하여 전반적인 상태 파악
- 서버리스 및 컨테이너화된 생태계를 지원하는 기능을 통해 동적 인스턴스 자동 검색
- 모든 생태계(클라우드, 온프레미스, 하이브리드)의 위상 관계 및 상관관계 파악
- OpenTelemetry, Prometheus 등의 소스에서 추가 데이터를 통합하는 확장 가능한 오픈 생태계를 바탕으로 모든 데이터 분석
심층 분석을 통한 문제 해결
- 페타바이트 규모의 트레이스 데이터를 실시간으로 쿼리하여 장애 및 이상치를 동적으로 분석
- 로그, 오류 및 OpenTelemetry 속성을 포함한 메타데이터로 트레이스 데이터를 강화하고 최대 10년간 저장하는 기능
- 전체 트레이스의 컨텍스트에 예외 세부 정보를 더해 찾아내기 어려운 문제까지 포착
- 코드나 배포판을 변경하지 않고도, 컨텍스트에서 자동으로 Kubernetes 속성을 사용하여 트레이스를 손쉽게 그룹화하고 필터링
Davis AI의 도움을 받아 오류 및 성능 문제 더 빠르게 해결
- 오류가 발생한 부분을 파악하고 자동 근본 원인 파악을 통해 애플리케이션 상태 개선
- 오류 및 속도 저하에 대한 자동화된 문제 베이스라이닝으로 노이즈 최소화
- 탐색적 분석 및 예측형 AI를 사용하여 미래의 문제를 예방하기 위한 사전 조치를 취하고 트레이스 데이터를 분석
- 비즈니스 영향 지표를 사용하여 문제 해결의 우선순위를 정함
알려지지 않은 문제를 더 빠르게 포착
- 트레이스, 로그, 지표, 토폴로지 데이터 등 모든 옵저버빌리티 신호를 결합하여 전문화된 대시보드와 차트를 생성
- 성능 이상치를 즉시 식별하여 애플리케이션 성능 극대화
- Dynatrace의 자동화 엔진을 활용하여 트레이스 데이터를 기반으로 자동화된 워크플로 실행
- OpenTelemetry용 표준 시맨틱 사전을 사용하여 트레이스 데이터 분석 방법을 익히는 데 소요되는 시간 단축
분산 추적의 작동 방식
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AI와 자동화를 기반으로 한 지능형 옵저버빌리티 기능의 이점을 직접 확인하고 싶으신가요? 지금 바로 Dynatrace 플랫폼의 무료 평가판을 사용해보세요.
