ITPE * JackerLab

Anteater

개요Anteater는 수백만 개의 시계열 데이터를 실시간으로 모니터링하며 이상 징후를 감지하는 분산 시계열 이상 탐지 프레임워크입니다. 머신러닝 기반 알고리즘과 고성능 인프라를 활용하여 대규모 운영 시스템에서 신속한 이상 대응 및 자동화를 지원합니다.1. 개념 및 정의Anteater는 고빈도 메트릭 기반 운영 환경에서 발생하는 시계열 데이터를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고, 이를 기반으로 경고(alert) 및 대응(action)을 연동할 수 있는 오픈소스 기반 플랫폼입니다.이상 탐지 엔진: 시계열 기반 머신러닝 모델 탑재분산 아키텍처: 수평 확장 가능한 분석 구조실시간 처리: 밀리초 단위의 데이터 스트림 분석2. 특징특징설명효과고속 분석수천 TPS 시계열 데이터를 수집/분석이상 감지의 실시간성 확보멀티 ..

Synthetic Event Load (SEL) Testing

개요Synthetic Event Load(SEL) Testing은 실제 트래픽이나 사용자 활동이 아닌 인위적으로 생성된 이벤트를 기반으로 시스템의 처리 능력, 탄력성, 오류 허용성을 검증하는 테스트 기법입니다. 클라우드 네이티브 환경과 복잡한 분산 시스템 구조에서 서비스 품질을 보장하기 위한 선제적 성능 검증 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SEL 테스트는 인위적으로 구성된 트래픽, 메시지, 이벤트 흐름 등을 시스템에 주입하여 예상치 못한 조건에서도 시스템이 정상적으로 동작하는지 검증하는 테스트 방법입니다.Synthetic Load: 실제 사용자 트래픽이 아닌 테스트용 이벤트 기반 부하Event 중심 구조: Kafka, RabbitMQ 등 메시지 기반 시스템에 적합목적: 시스템의 성능 병목 지..

개요Litmus는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 애플리케이션의 복원력과 안정성을 검증하기 위한 오픈소스 혼돈 엔지니어링(Chaos Engineering) 프레임워크이다. 본 글은 Litmus의 구조, 기능, 기술적 특징, 사용 사례 및 DevOps/SRE 관점에서의 활용 가치를 중심으로 분석한다.1. 개념 및 정의항목설명정의Litmus는 쿠버네티스 기반 인프라에서 의도적인 장애를 주입하여 시스템의 회복 탄력성을 실험하는 오픈소스 플랫폼이다.목적애플리케이션 복원력 테스트, 장애 대응 전략 검증필요성클라우드 네이티브 환경에서 운영 신뢰성과 회복력 확보의 중요성 증가2. 특징특징설명유사 도구와의 차이점쿠버네이티브 설계쿠버네티스 CRD(Custom Resource Definition) 기반 구성Gre..

개요Steadybit는 마이크로서비스 및 클라우드 환경에서 시스템의 회복 탄력성과 운영 신뢰성을 검증하기 위한 혼돈 엔지니어링(Chaos Engineering) 플랫폼이다. 이 글에서는 Steadybit의 개념, 기술 아키텍처, 핵심 기능, 실제 활용 사례 등을 다루며, 안정성과 가용성을 강화하고자 하는 DevOps 및 SRE 팀에 실질적인 인사이트를 제공한다. 1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Steadybit는 장애 시나리오를 정의하고, 실제 환경에서 시스템의 복원력을 테스트하는 혼돈 엔지니어링 SaaS 플랫폼이다.목적시스템의 복원력 향상, 장애 예방, 운영 신뢰성 검증필요성복잡한 마이크로서비스 및 멀티클라우드 환경에서 예측 불가능한 장애 대응력 확보 필요 2. 특징특징설명기존 도구와의 차별점코드리..

개요Chaos-GameDay as-Code는 장애 대응 훈련(Chaos GameDay)을 코드 기반으로 자동화하고, 지속적이고 일관된 혼돈 실험을 수행할 수 있도록 설계된 접근 방식이다. 본 글은 이 개념의 정의와 필요성, 구성 체계, 기술 스택, 실제 도입 효과 등을 중심으로 현대적인 SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링) 환경에서 실질적으로 활용 가능한 가이드를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Chaos-GameDay as-Code는 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 코드화하여 코드 리포지토리에서 관리하고 자동 실행할 수 있도록 구성하는 방식이다.목적혼돈 실험의 반복 가능성, 확장성, 버전 관리 확보필요성수동 운영 기반의 GameDay 한계를 극복하고 지속적 실험 체계를 구현하기 ..

개요Chaos-Driven Testing은 시스템의 복원력(Resilience)과 장애 대응 능력을 검증하기 위해 의도적으로 실패를 유도하는 테스트 접근 방식입니다. 이 테스트 방식은 Chaos Engineering에서 진화한 개념으로, 실서비스 환경에서 장애 시나리오를 실험하며 시스템 안정성과 팀의 대응 능력을 강화합니다. ‘Testing Charter’는 이 혼돈 기반 테스트를 체계화하고 반복 가능한 전략으로 정립하기 위한 실행 헌장입니다.1. 개념 및 정의Chaos-Driven Testing Charter는 카오스 테스트를 설계, 실행, 분석, 개선하는 일련의 활동에 대한 기준과 절차를 정의한 전략 문서이자 프레임워크입니다.주요 목적혼돈 실험의 목표와 범위 명확화장애 상황에 대한 조직 대응 체계 점..

개요Service Level Indicator TL(Traffic Lost)는 시스템 또는 서비스에서 발생한 오류나 장애로 인해 사용자 요청이 처리되지 못한 비율을 정량적으로 측정하는 핵심적인 신뢰성 지표입니다. SRE(Service Reliability Engineering)와 SLA 관점에서, 사용자 체감 기준에 가까운 측정 방식으로 채택되며, 단순한 오류율보다 실제 비즈니스 영향도를 파악하는 데 매우 유용합니다.1. 개념 및 정의SLI (Service Level Indicator): 서비스 품질을 수치로 표현하는 지표TL (Traffic Lost): 전체 요청 중 손실된 트래픽의 비율 = 1 - (정상 응답 / 총 요청 수)목적: 시스템 장애나 지연이 사용자에게 미치는 영향을 직접적으로 측정2. 기..

개요분산 시스템과 마이크로서비스의 복잡성이 증가하면서 시스템의 회복 탄력성(resilience)을 사전에 검증하는 **카오스 엔지니어링(Chaos Engineering)**이 중요해지고 있습니다. LitmusChaos는 쿠버네티스 환경에서 손쉽게 카오스 실험을 설계, 실행, 분석할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 신뢰성 높은 시스템 운영의 핵심 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의LitmusChaos는 쿠버네티스 기반 인프라에서 카오스 테스트(장애 시뮬레이션)를 자동화하여 시스템의 내결함성을 검증하는 카오스 엔지니어링 툴킷입니다.개발 주체: CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 산하 오픈소스 프로젝트주요 목적: 장애 유도 실험을 통해 복원력 있는 시스템 설계핵심 철..

개요Resilience Engineering은 고위험 산업, 소프트웨어 시스템, 사이버 보안, 공급망 등 복잡하고 예측 불가능한 환경에서 시스템이 실패를 예방하고, 적응하며, 회복할 수 있도록 설계하고 운영하는 접근 방식입니다. 본 글에서는 복원력 중심의 시스템 설계 개념, 핵심 원리, 실제 사례 및 기술 도입 전략을 중심으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Resilience Engineering은 단순한 장애 대응을 넘어, 시스템의 유연성, 학습 능력, 적응력, 복구 능력을 포함한 전체적인 회복력을 설계 요소로 포함하는 공학적 전략입니다.목적: 예측 불가능한 위기에서 시스템 성능을 유지하거나 빠르게 회복배경: 항공, 원자력, 의료, 클라우드 운영 등 복잡계(CAS)에 뿌리를 둔 공학 개념핵심 관점: “실..

개요Chaos Toolkit은 시스템의 안정성과 복원력을 확인하기 위한 혼돈 실험(Chaos Engineering)을 선언형 YAML 기반으로 정의하고 실행할 수 있게 해주는 오픈소스 프레임워크입니다. AWS, Kubernetes, Kafka, HTTP 서비스 등 다양한 대상에 혼돈 실험을 자동화된 방식으로 수행할 수 있으며, 코드 없이 선언적 방식으로 실험 시나리오를 설계할 수 있다는 점이 특징입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의YAML 기반 실험 정의 파일을 통해 시스템의 복원력과 안정성을 검증하는 오픈소스 혼돈 실험 도구주요 기능상태 가설 설정, 혼돈 인젝션, 실행 전후 상태 비교, 자동화 가능특징선언형 접근, 플러그인 확장성, Python API 제공Chaos Toolkit은 실험을 자동화..

개요Chaos Monkey는 Netflix에서 개발한 장애 시나리오 실험 도구로, 프로덕션 환경의 인스턴스를 무작위로 종료시켜 시스템의 회복력(Resilience)과 자가 치유(Self-Healing) 능력을 검증하는 목적을 가집니다. 의도적으로 혼란을 유발함으로써, 장애에 강한 분산 시스템 설계를 장려하고 DevOps/SRE 문화에서 실질적인 안정성 확보 수단으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의무작위로 클라우드 인프라 인스턴스를 종료시켜, 장애 내성을 실시간으로 테스트하는 혼돈 공학 도구출처Netflix Chaos Engineering Team (2011)연계 모델Chaos Engineering, Gremlin, Litmus, Kubernetes Chaos Toolkit 등Chaos M..

개요SLO-Driven Auto-Scaler는 CPU, 메모리와 같은 리소스 지표가 아닌 SLO(Service Level Objective)에 기반하여 애플리케이션의 자동 스케일링 결정을 내리는 진화된 오토스케일링 방식입니다. 이는 사용자의 체감 품질(QoE)에 직접적인 영향을 주는 지표(예: 응답 시간, 에러율)를 기준으로 동작하며, SRE(Site Reliability Engineering)와 클라우드 네이티브 환경에서의 효율적인 운영을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SLO 기반 메트릭(예: 응답 시간 99%)을 기준으로 서비스의 Auto Scaling을 트리거하는 기법목적사용자 경험 최적화 및 리소스 과소/과잉 사용 방지연계 기술Prometheus, KEDA, Kubernet..

개요Git-Ops Runbook은 Git 저장소를 단일 신뢰소스로 활용하여 시스템 운영, 배포, 복구 과정을 자동화하고 문서화한 실행 지침서입니다. 특히 Kubernetes와 같은 클라우드 네이티브 환경에서 선언적 인프라 구성과 자동화된 운영을 정형화하기 위한 핵심 도구로 사용됩니다. 본 글에서는 Git-Ops Runbook의 개념, 구성 요소, 구축 방법 및 사례 중심으로 실무 적용 방안을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Git에 저장된 선언형 구성과 운영 절차를 기반으로, 자동화 및 감사가 가능한 시스템 운영 지침서목적운영 자동화, 인프라 복원력 향상, 변경 추적 및 감사 대응기반 원칙Git-Ops, Infrastructure as Code(IaC), Immutable Infrastru..

개요bpftrace는 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)를 기반으로 동작하는 고성능 리눅스 트레이싱 도구입니다. 커널 및 사용자 공간의 다양한 이벤트를 실시간으로 추적하고, 성능 병목, 리소스 사용량, 오류 원인을 효과적으로 분석할 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 bpftrace의 개념, 동작 원리, 주요 기능, 실무 활용 방안 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eBPF 기반의 리눅스 시스템 트레이싱 언어 및 도구로, 간결한 스크립트로 고급 관측을 수행주요 목적실시간 성능 분석, 커널 이벤트 추적, 병목 지점 식별특징저부하, 고정밀, 실시간 추적 지원bpftrace는 커널 변경 없이 동적으로 실행되며, 프로덕션 환경에서도 안전하게 사용할 수 있습..

개요Shift-Right는 전통적인 개발 주기의 왼쪽(개발 초반)에서 수행되던 테스트 및 검증 작업을 오른쪽(운영 단계)으로 확장하는 전략입니다. 이 접근 방식은 실제 사용자 환경에서의 품질 확보, 사용자 경험 개선, 운영 자동화 등을 중점적으로 다루며 DevOps 및 Site Reliability Engineering(SRE) 문화와 밀접하게 연관되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의품질 검증 활동을 개발 이후 단계(운영 및 릴리즈 이후)까지 확장하는 전략목적실사용 환경에서의 품질 개선 및 장애 예방관계 개념Shift-Left, Testing-in-Production(TiP), DevOps, ObservabilityShift-Right는 운영 중심 품질 확보를 위한 전략으로, 실시간 데이터..

개요Synthetic Transaction Monitoring(STM)은 실제 사용자의 행동을 시뮬레이션하여 시스템의 기능과 성능을 지속적으로 테스트하고, 사전적 장애 탐지와 사용자 경험 예측을 가능하게 하는 모니터링 방식입니다. 디지털 서비스의 안정성과 사용성을 확보하기 위한 DevOps, SRE 환경의 핵심 전략으로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의사전에 정의된 사용자 시나리오를 자동화된 봇이 주기적으로 실행하며 성능 및 기능을 검증하는 모니터링 방식시뮬레이션 기반 모니터링목적실제 사용자 발생 전 이슈를 사전에 식별SLA/SLO 준수 보장필요성복잡한 분산 시스템에서 가시성 확보와 사용자 관점 품질 보장장애 예측 가능Synthetic Monitoring은 Real User ..

개요시스템 안정성 확보와 운영 효율화를 위해 효과적인 모니터링 지표 수립은 필수입니다. 대표적인 3대 모니터링 프레임워크인 RED, USE, Four Golden Signals은 각각의 관점에서 핵심 성능 지표(KPI)를 정의하여 운영자와 개발자에게 실질적인 통찰을 제공합니다. 이 글에서는 세 가지 방법론을 비교 분석하여 어떤 상황에 어떤 지표 체계가 적합한지 안내합니다.1. 개념 및 정의 항목 RED USE Four Golden Signals 정의요청 기반 서비스 모니터링 지표리소스 기반 시스템 모니터링 지표전체적인 서비스 상태 지표주요 사용처웹 서비스, API서버, 인프라클라우드 서비스 전반창시자Tom WilkieBrendan GreggGoogle SRE각 프레임워크는 모니터링 목적과 대상에 따..

개요RED Method는 Google SRE(Site Reliability Engineering)에서 제시한 모니터링 프레임워크 중 하나로, **Rate(요청률), Errors(오류율), Duration(응답시간)**의 세 가지 핵심 지표를 중심으로 마이크로서비스와 API 기반 시스템의 성능을 관찰합니다. 이는 인프라 중심의 지표보다 사용자 경험을 보다 직접적으로 반영하여 운영 안정성과 서비스 품질 향상에 기여합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의마이크로서비스 기반 시스템에서 트래픽 중심의 3대 지표를 활용한 관찰 전략RED = Rate, Errors, Duration목적사용자 경험 기반의 성능 이슈 조기 감지 및 개선SRE/DevOps 환경에 최적화적용 대상HTTP API, gRPC 서비스..

개요USE Method는 시스템 성능 분석 분야의 권위자인 브렌든 그레그(Brendan Gregg)가 제안한 성능 병목 진단 프레임워크로, 시스템의 모든 리소스(Resource: CPU, Memory, Disk, Network 등)에 대해 Utilization(사용률), Saturation(포화 상태), Errors(오류) 세 가지 지표를 기준으로 성능 문제를 체계적으로 탐지합니다. 운영체제, 클라우드 인프라, 서버, 스토리지 등 다양한 환경에서 적용 가능한 범용성 높은 분석 모델입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의USE Method는 각 시스템 리소스를 대상으로 세 가지 측정 항목(USE)을 통해 성능 병목을 식별하는 분석 기법입니다.목적빠르고 일관된 성능 분석을 통해 병목 원인을 정확히 파악필..

개요GameDay Exercise는 클라우드 기반 인프라 및 애플리케이션의 장애 상황을 모의 실습으로 재현하여 운영 팀의 대응 역량을 강화하는 훈련 프로그램입니다. 실전과 유사한 시나리오를 기반으로 장애 발생 시 행동 매뉴얼, 복구 속도, 커뮤니케이션 능력을 검증하며, 사전 예방적 복원력 개선을 위한 통찰을 제공합니다. AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 벤더들이 DevOps 및 SRE 전략의 일환으로 권장하는 실습 방식입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의GameDay Exercise는 인프라 및 애플리케이션 장애를 가상으로 발생시켜 실제 대응 절차를 테스트하는 시뮬레이션 훈련입니다.목적운영 안정성 향상, 장애 대응 능력 강화, 복원력 개선 전략 수립에 목적이 있습니다...

개요Golden Signals는 Google SRE(Site Reliability Engineering) 팀이 제안한 시스템 모니터링 핵심 지표로, **Latency(지연), Traffic(트래픽), Errors(오류율), Saturation(포화도)**의 네 가지를 가리킵니다. 이 지표들은 인프라, 애플리케이션, API 등 다양한 레이어의 성능 상태를 직관적으로 파악하고, 장애 감지 및 대응 속도를 높이는 데 매우 효과적입니다.1. 개념 및 정의Golden Signals는 복잡한 서비스 운영 환경에서 다음 네 가지 핵심 질문을 기준으로 상태를 측정합니다:Latency (지연 시간): 요청에 대한 응답 시간은 적절한가?Traffic (트래픽): 시스템에 들어오는 요청량은 정상적인가?Errors (오류율)..

개요ML-Driven Kubernetes Auto-Tuning은 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 Kubernetes 환경에서 워크로드 리소스 설정(CPU, Memory, Autoscaling 등)을 자동으로 최적화하는 접근 방식입니다. 복잡하고 동적인 클라우드 네이티브 인프라에서 수작업 튜닝 한계를 극복하고, 성능, 비용, 안정성을 동시에 향상시키는 핵심 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의머신러닝을 활용하여 Kubernetes 리소스 파라미터를 자동으로 최적화하고 지속적으로 튜닝하는 운영 전략목적수작업 튜닝 부담 제거, 성능-비용 균형 최적화, 운영 자동화필요성Kubernetes 리소스 설정의 복잡성 증가 및 수동 관리 한계 대응ML-Driven Auto-Tuning은 클라우드..

개요StormForge는 Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 애플리케이션의 성능과 비용 최적화를 목표로 하는 AI 기반 최적화 및 지속적 튜닝 플랫폼입니다. 개발팀과 SRE팀이 복잡한 리소스 설정(CPU, 메모리, 오토스케일링 등)을 최적화하여, 성능 저하 없이 비용을 절감하고, 시스템 신뢰성과 확장성을 높이는 데 중점을 둡니다.1. 개념 및 정의 항목 항목 정의Kubernetes 애플리케이션의 리소스 설정과 성능 튜닝을 자동화 및 최적화하는 AI 기반 플랫폼목적수작업 튜닝 비용 절감, 애플리케이션 성능 향상, 클라우드 비용 최적화필요성Kubernetes 리소스 설정 최적화의 복잡성과 관리 부담 증가 대응StormForge는 AI 실험과 운영 최적화를 통합하여 DevOps 및 SRE 프로세스를 ..

개요FinOps는 'Financial Operations'의 줄임말로, 클라우드 환경에서 비용 최적화를 목표로 기술팀(Engineering)과 재무팀(Finance)이 협력하여 자원을 관리하는 운영 문화를 의미합니다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation)는 FinOps Foundation과 긴밀히 협력하여 클라우드 네이티브 환경에 맞는 비용 가시성, 제어, 최적화 표준을 정립하고 있으며, OpenCost 등 다양한 오픈소스 프로젝트를 통해 이를 실현하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의클라우드 사용 최적화를 위해 기술팀과 재무팀이 실시간 비용 가시성과 책임성(cost accountability)을 공유하는 운영 문화 및 체계목적클라우드 리소스 소비를 최적화하..

개요OpenCost는 Kubernetes 기반 클라우드 네이티브 환경에서 워크로드별 리소스 소비와 비용을 정확하게 측정하고 분석하는 오픈소스 프로젝트입니다. FinOps 문화 확산과 함께, 개발팀과 운영팀이 리소스 사용과 비용에 대한 투명성을 확보하고, 최적화 전략을 수립하는 데 필수적인 인프라로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Kubernetes 클러스터 내 리소스 사용량 및 비용을 워크로드 단위로 분석, 보고하는 오픈소스 프로젝트목적클라우드 네이티브 인프라의 비용 가시성 확보 및 최적화 지원필요성클라우드 과금 복잡성 증가와 비용 통제 불투명성 문제 해결OpenCost는 비용 인식(Cost Awareness)을 DevOps/SRE 프로세스에 자연스럽게 통합합니다.2. 특징항목Ope..

개요Git-based Runbooks는 운영팀이 사용하는 수동 또는 자동화된 프로세스 문서(runbook)를 Git 저장소에서 코드처럼 관리하는 접근 방식입니다. 이를 통해 버전 관리, 변경 기록, 협업, 승인 프로세스(코드 리뷰), 롤백 등을 지원하여, 운영 지식의 신뢰성, 투명성, 확장성을 대폭 강화할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의운영 매뉴얼(Runbook)을 Git 저장소를 통해 버전 관리하고 코드화하여 관리하는 방식목적운영 지식의 체계화, 협업 강화, 변경 이력 및 감사성 확보필요성전통적 위키, 문서 기반 운영 지침은 변경 이력, 권한 관리, 롤백이 취약함Git 기반 Runbooks는 운영을 코드화하는 'Infrastructure as Code(IaC)' 철학과 맞닿아 있습니다..

개요SRE(Site Reliability Engineering)는 대규모 시스템의 안정성과 가용성을 확보하면서도 빠른 배포와 확장을 가능하게 하는 운영 엔지니어링 프레임워크입니다. 구글(Google)에서 시작된 이 방식은 전통적인 시스템 운영과 소프트웨어 개발 간의 경계를 허물며, 코드 기반의 자동화된 운영과 지속적인 개선을 핵심 가치로 삼습니다.1. 개념 및 정의SRE는 ‘운영을 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 접근’하는 방식입니다. 개발팀과 운영팀 간의 충돌을 줄이고, 시스템 안정성과 신속한 제품 개선을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다.핵심 개념:SLI(SLI: Service Level Indicator): 측정 지표 (예: 가용성, 오류율, 응답 시간)SLO(SLO: Service Level Ob..

개요Cloud Observability(클라우드 옵저버빌리티)는 복잡한 클라우드 인프라와 애플리케이션의 상태를 실시간으로 파악하고, 문제를 빠르게 진단하며, 성능을 최적화하는 전략적 접근 방식입니다. 본 포스트에서는 클라우드 옵저버빌리티의 개념, 핵심 구성 요소, 기술 스택, 장점, 실제 활용 사례 등을 심도 있게 다룹니다.1. 개념 및 정의클라우드 옵저버빌리티(Cloud Observability)란, 클라우드 기반 시스템에서 발생하는 다양한 데이터를 수집, 통합, 분석하여 시스템 상태와 이상 징후를 가시적으로 파악할 수 있게 하는 능력을 의미합니다.전통적인 모니터링이 사전 정의된 메트릭이나 이벤트를 감지하는 데 초점을 맞췄다면, 옵저버빌리티는 시스템 전반에 대한 상태 파악 및 원인 분석(What, Wh..