기능

IBM® Cloud Logs 는 조직이 애플리케이션과 인프라의 성능을 실시간으로 장기적으로 모니터링, 문제 해결, 분석 및 경고할 수 있도록 설계된 통합 가시성 서비스( IBM Cloud )입니다. IBM Cloud Logs 은 클라우드 네이티브 애플리케이션, 서버, 데이터베이스 및 기타 IT 시스템에서 로그를 수집하고 분석하여 시스템 동작에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공하여 SRE 및 개발 팀이 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 지원합니다. IBM Cloud Logs IBM Cloud 을 사용하면 온프레미스 및 기타 클라우드 제공업체에서 생성되는 운영 데이터를 모니터링할 수 있습니다. IBM Cloud 에서 생성되는 보안 데이터를 모니터링할 수도 있습니다.

워크로드가 증가하는 관측 가능성 데이터를 생성함에 따라 모든 데이터를 처리하기 위한 콜렉션 도구에 대한 압력이 증가하고 있습니다. 데이터를 관리하는 데 비용이 많이 들고 실행 가능한 인사이트를 얻기가 어려워집니다. 빠르고 효과적이며 비용 효율적인 운영 및 성능 관리를 수행하는 것은 더 어렵습니다.

IBM Cloud Logs 은 사용자가 관찰 가능성 데이터를 제어하고 인사이트를 신속하게 확보하여 애플리케이션 중단 시간을 줄일 수 있도록 설계되었습니다.

IBM Cloud Logs 는 IBM Cloud, 온프레미스 및 VPC, IBM Cloud Kubernetes Service, Red Hat OpenShift on IBM Cloud 등 기타 클라우드의 일반적인 워크로드 환경과의 통합을 지원합니다. Linux 및 Windows와 같은 비오케스트레이션 환경과의 통합도 지원됩니다.

IBM Cloud Logs 을 통해 IBM Cloud 플랫폼 로그 데이터, IBM Cloud 활동 추적 이벤트 및 운영 로그 데이터를 서비스로 전송할 수 있으므로 데이터를 처리하는 방법을 유연하게 조정할 수 있습니다. 로그 및 이벤트 데이터는 별도의 IBM Cloud Logs 인스턴스로 전송하거나 단일 인스턴스로 결합하여 통합 가시성 인사이트를 확장할 수 있습니다.

IBM Cloud Logs 은 로그 집계 및 이상 항목 발견을 포함하여 수신 데이터를 처리하고 기계 학습 알고리즘을 적용합니다. 이 처리는 문제의 근본 원인에 집중하는 데 도움이 됩니다.

IBM Cloud Logs는 다음 기능을 제공합니다.

이러한 기능을 살펴보겠습니다.

중앙 집중식 저장 및 분석을 위한 데이터 수집

IBM Cloud Logs 에서 IBM Cloud, 온프레미스 및 기타 클라우드 제공업체에서 생성된 원격 분석 데이터를 수집할 수 있습니다.

IBM Cloud Logs 는 널리 사용되는 로깅 프레임워크 및 라이브러리와 통합되어 중앙 집중식 저장 및 분석을 위해 데이터를 IBM Cloud Logs 로 쉽게 전송할 수 있습니다.

가치 최적화 및 관찰 가능성 예산 제어

모든 데이터의 가치가 동일하지는 않습니다. IBM Cloud Logs 에서는 TCO 최적화 도구를 사용하여 보관 중인 데이터의 가치를 최적화하는 데 도움을 줍니다.

관찰 가능성 요구사항 및 예산을 검토할 때 로그 및 이벤트 처리의 세 가지 티어에서 선택할 수 있습니다.

  • 저장 및 검색: 주로 규정 준수 의무를 위해 보관하는 데이터는 더 낮은 비용/GB로 필요에 따라 저장하고 검색할 수 있습니다.

  • 분석 및 경보: 분석 및 경보 값이 있는 로그 및 이벤트 데이터가 중간 티어 비용/GB에서 처리됩니다. 중간 계층에는 로그에서 메트릭의 정의를 추가하여 경향을 시각화하고 향후 인시던트를 신속하게 처리하기 위한 준비를 허용하는 것이 포함됩니다.

  • 우선순위 인사이트: 우선순위 조회 결과에 대한 조작에 가장 중요하고 가장 높은 값의 데이터를 선택하고 구성합니다. 이 티어의 데이터는 핫 스토리지에 보유됩니다.

TCO 최적화 도구에서 수집 후 데이터를 처리하는 데이터 파이프라인을 정의하는 정책을 구성합니다. 데이터를 저장하거나 색인하기 전에 데이터 우선순위를 지정하면 모니터링 비용이 절감되는 동시에 시스템 가시성이 향상됩니다.

자세한 내용은 비용 관리, TCO 최적화 도구 및 데이터 사용량을 참조하세요.

규정 준수 및 보안을 위한 규정 준수

데이터 보안 및 규정 준수는 IBM Cloud Logs 우선 순위입니다.

IBM Cloud Logs 는 미사용 및 전송 중 암호화, 액세스 제어 기능을 제공하며 업계 표준 보안 관행을 준수합니다.

IBM Cloud Logs 는 데이터 익명화 및 감사 로그와 같은 기능을 제공하여 기업이 GDPR 및 HIPAA와 같은 표준, 규정 준수 요건 및 규정을 준수할 수 있도록 도와줍니다.

비정상적인 행동을 예측하여 비정상적인 상황을 즉시 탐지하기

IBM Cloud Logs 에서 인공지능 알고리즘을 사용하여 수신 로그를 분석하고 24시간 동안 예상되는 행동을 예측하는 이상 행동 탐지 알림을 구성하여 비정상적인 행동을 탐지할 수 있습니다.

예를 들어, 로그의 급증을 유발하는 잘못된 API 응답과 관련된 오류의 증가 추세를 감지하여 비정상적인 일이 발생하고 있음을 표시하고 싶을 수 있습니다. 트랜잭션의 응답 시간이 일반적인 기간을 초과하는 시점을 파악하여 성능 병목 현상을 정확히 파악하고 해결할 수 있습니다. 또는 호스트의 발신 트래픽이 평소 수준을 초과하여 잠재적인 보안 침해가 발생하고 있음을 나타낼 수 있는 환경의 예기치 않은 로그 급증을 감지할 수 있습니다.

로그에서 파생된 메트릭을 생성하여 통합 가시성 향상하기

IBM Cloud Logs 에서 Event2metrics 기능을 사용하여 성능 문제를 식별하고 시스템의 안정성을 모니터링하거나 문제를 해결하기 위해 관찰 가능성을 개선할 수 있습니다.

예를 들어 로그 기반 메트릭을 사용하여 페이지 로드 시간, 프로세스 기간을 모니터링하거나 특정 오류 코드가 포함된 로그 항목의 수를 계산할 수 있습니다.

데이터가 수집되면 로그에서 메트릭 데이터가 파생되어 Prometheus 메트릭으로 변환됩니다. 대시보드를 사용하여 메트릭을 시각화할 수 있습니다. 예기치 않은 동작을 알리도록 알림을 구성할 수 있습니다.

로그 데이터에서 생성된 메트릭을 사용하는 것은 다른 데이터 소스에서 검색할 때 방대한 양의 데이터를 빠르게 볼 수 있는 좋은 방법입니다.

자세한 내용은 로그에서 메트릭 수집 구성하기를 참조하세요.

분석 및 문제 해결을 위한 데이터 재구조화

구문 분석 규칙을 사용하여 로그 데이터를 재구성하고 구문 분석하여 처리를 돕고 데이터의 가치를 높일 수 있습니다.

IBM Cloud Logs 구문 분석 도구는 데이터가 필수인지 또는 중복인지 여부를 평가하는 데 도움을 줍니다. 데이터를 재구성하면 팀이 인시던트를 해결하기 위해 신속하게 찾아야 하는 서로 다른 정보를 취합하는 데 도움이 됩니다.

IBM Cloud Logs 은 발생한 상황을 요약하기 위해 로그 데이터를 변환하도록 설계되었습니다.

자세한 내용은 구문 분석 규칙을 참조하세요.

향상된 분석을 위해 컨텍스트 정보로 원격 분석 데이터 보강하기

IBM Cloud Logs 에서 더 많은 컨텍스트로 로그 데이터를 보강할 수 있습니다. 사용자 고유의 사전 정의된 사용자 정의 데이터 소스를 사용하여 로그 데이터의 특정 일치를 기반으로 JSON 로그에 필드를 자동으로 추가할 수 있습니다. 이러한 방식으로 런타임 시 사용할 수 없는 비즈니스, 오퍼레이션 또는 보안 정보를 사용하여 로그 데이터를 개선할 수 있습니다. 향상된 원격 분석 데이터는 효과적인 문제 해결, 근본 원인 분석 및 성능 최적화를 위해 더욱 의미 있고 실행 가능한 데이터입니다.

자세한 내용은 데이터 보강을 참조하세요.

장기 저장을 위한 로그 아카이빙

IBM Cloud Logs 에서 데이터 버킷과 메트릭 버킷을 구성하고 IBM Cloud Object Storage 에서 로그와 메트릭을 장기간 저장하고 검색할 수 있습니다. 아카이브 데이터를 탐색하고 쿼리하기 위해 아카이브에서 로그를 재색인할 필요는 없습니다. 처음에 데이터를 모니터링하는 데 사용한 것과 동일한 쿼리와 대시보드를 사용할 수 있습니다.

TCO 최적화 도구에서 수집 후 데이터를 처리하는 데이터 파이프라인을 정의하는 정책을 구성합니다. 분석 및 경보 또는 저장 및 검색 파이프라인을 통해 처리되는 데이터의 경우, 데이터는 버킷으로만 전송됩니다. 모든 TCO 데이터 파이프라인에서 검색을 위해 저장하도록 선택한 모든 데이터는 데이터 및 메트릭 버킷에 저장됩니다.

데이터는 보강 정책과 구문 분석 규칙이 적용된 후에 저장됩니다. 장기 저장소의 데이터에는 추가하기로 선택한 컨텍스트 정보와 모니터링, 분석 및 문제 해결을 개선하기 위해 적용된 로그 데이터의 추가 재구성이 포함됩니다.

자세한 내용은 장기 보관 및 검색을 위한 버킷 구성하기를 참조하세요.

운영 가시성을 개선하여 더 나은 분석을 위한 인사이트 확보

IBM Cloud Logs 에서 대시보드를 구성하여 조직의 환경과 애플리케이션에 대한 더 나은 분석, 문제 해결 및 의사 결정을 위한 인사이트를 확보함으로써 운영 가시성을 향상시킬 수 있습니다.

특정 통합 가시성 요구 사항에 맞는 개인화된 사용자 지정 대시보드를 무제한으로 만들거나, 미리 만들어진 대시보드를 활용하여 로그 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다.

IBM Cloud Logs 머신 러닝 분석과 결합된 대시보드 인사이트를 통해 SRE는 심각한 문제가 되기 전에 인시던트의 시작을 신속하게 파악할 수 있습니다.

자세한 내용은 대시보드를 참조하세요.

사전 구성된 알림 및 대시보드는 일반적인 애플리케이션 환경을 위한 확장 기능으로 제공되며, 특정 환경의 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 자세한 내용은 확장 기능을 참조하세요.

이슈에 대한 알림을 통해 인식을 제고하고 신속하게 조치하기

사용자가 문제를 인지하기 전에 미리 알려주어 문제를 감지하고 해결하도록 알림을 구성할 수 있습니다.

선별 시간을 줄이기 위해 정교한 경보 규칙을 구성할 수 있습니다. 예를 들면, 다음과 같습니다.

  • 정의된 기준 세트 내에서 경보 이벤트 조합이 발생하는 경우 알림.

  • 새 오류 또는 로그 유형이 발견되거나 설정된 데이터에서 이상 값이 발생할 때 경보를 수신합니다.

자세한 내용은 알림을 참조하세요.

인시던트 관리 제어

IBM Cloud Logs 은 경보 인시던트 관리 제어를 제공합니다. 이 제어는 도구 내에서 관리할 수 있는 유지보수 창을 사용하여 워크로드 및 포괄적인 환경의 조작을 관리하는 데 도움이 됩니다. 여러 알람을 트리거하는 복잡한 인시던트가 발생하는 경우 사용자는 IBM Cloud Logs내에서 신속하게 상황을 볼 수 있습니다. IBM Cloud Logs 내에 구성된 경보 관리는 다른 경보 관리 솔루션에 대한 불필요한 경보를 억제할 수 있습니다.

자세한 내용은 IBM Cloud Logs 에서 트리거된 알림 관리하기를 참조하세요.

다른 애플리케이션과 통합

IBM Cloud Logs 는 가장 일반적인 애플리케이션 및 시스템 관리 도구와 통합되도록 설계되었으며 대부분의 도구 체인에 적합합니다. 다른 운영 도구와 데이터를 공유하는 것은 설계에 의해 내장되어 있습니다.

  • 정보가 경보에 포함되도록 경보 메시지 내에서 웹훅 값을 사용하여 경보 관리 도구와 통합하십시오. 이 정보를 사용하여 경보를 트리거한 소스를 신속하게 식별할 수 있습니다.

  • 포괄적인 IBM Cloud 경보 관리 가시성 및 제어를 위해 IBM Cloud Event Notifications 서비스와 경보 데이터를 공유합니다.

  • PagerDuty 및 기타 특수화된 경보 관리 도구와 경보 데이터를 공유하십시오.

  • 다른 관찰 가능성, SIEM및 데이터 분석 도구와 통합합니다. IBM Cloud Logs 은 다양한 도구 및 애플리케이션과 데이터를 공유할 수 있는 Kafka 서비스 구현인 IBM® Event Streams for IBM Cloud®에 데이터를 전송할 수 있습니다.

IBM Cloud Event Notifications 을 사용하여 통합하는 방법에 대한 자세한 내용은 알림 작업을 참조하세요. IBM® Event Streams for IBM Cloud® 를 사용한 스트리밍에 대한 자세한 내용은 데이터 스트리밍을 참조하세요