출시 임박! 데이터세이커(DataSaker)

데이터세이커(DataSaker)는 자사 최초의 SaaS 서비스로, 약 1년여의 개발 기간을 거치고 출시를 앞두고 있다.

 

EXEM Solution Map

 

SaaS 서비스는 고객이 원하는 제품을 일방향으로 단 시간에 만들어 내기란 어렵다. 오랜 시간을 두고 고객과 호흡하며 다수의 고객이 원하는 방향으로 발전시켜야 하는 것이다. 그렇기에 제품의 방향성을 놓고 많은 사람들과 토의를 거치며 개발을 진행해왔다.

 

자사 최초의 SaaS 서비스인 데이터세이커는 클라우드 시대 IT 시스템을 운영하기 위해 필요한 다양한 도구의 상태를 모니터링하고 분석하기 위한 기반을 제공하는 것을 목표로 한다. 데이터세이커는 단일 제품, 단일 도구에 국한하지 않고 고객의 Observability(가관측성)를 향상시킬 수 있는 플랫폼을 제공한다.

 

Observability(가관측성)의 확보는 정해진 모니터링을 넘어 수시로 변하는 클라우드 환경에서 능동적으로 시스템을 모니터링하고 분석하며 대응할 수 있는 기반을 마련하는 것을 의미한다. 데이터세이커는 Observability(가관측성)을 확보할 수 있는 플랫폼을 고객에게 전달하는 것에 방점을 두고 서비스를 개발하였다.

 

 

Monitoring and Observability Pyramid *

 

* Monitoring and Observability: 가관측성 확보는 문제에 대해 Proactive한 모니터링만이 아닌 문제에 반응하여 적극적으로 Reactive한 활동을 할 수 있도록 하는 것이다.

 

 

SaaS 서비스의 시작, MVP

SaaS 서비스는 고객과의 호흡이 가장 중요하다. 고객과의 호흡을 무시하고 고객이 원하지 않는 기능을 만들어 제공하는 것은 개발 및 운영 리소스를 낭비하는 것이고 고객으로부터 외면 받을 수 있다. 이런 이유로 대부분의 SaaS 서비스는 MVP(Minimum Viable Product, 최소 기능 제품) 전략을 선택한다. 하지만 B2B SaaS 서비스의 특성상 너무 기능이 없는 제품을 출시하는 것도 고객으로부터 선택을 받지 못 할 수 있다. B2B 고객들은 자신들의 서비스가 불완전한 제품에 의지하며 운영되는 것을 원하지 않기 때문이다.

 

그럼에도 불구하고 데이터세이커가 MVP 전략을 통해 SaaS 시장에 접근하는 이유는, 빠르게 제품을 출시한 후 시장의 Needs를 서비스에 담기 위해서이다. 제품의 출시, 고객의 피드백 반영 그리고 업데이트라고 하는 흐름을 경험하며 고객이 정말로 원하는 기능, 성능을 지속적으로 고객에게 제공함으로써 고객이 제품에 대한 효능감을 느끼게 하며 제품을 발전시킬 수 있다고 판단했기 때문이다.

 

 

 

* Kaizen: 改善의 일본식 표현으로 제품 또는 프로세스를 지속적으로 개선하고 발전시키는 일련의 활동을 의미하며 생산프로세스에서 시작하여 소프트웨어 개발에까지 적용되고 있다.

 

 

MVP 전략을 선택했다고 하더라도 고객이 사용할 최소한의 기능은 서비스를 통해 제공되어야 한다. 최소 기능 제품으로 출시하는 것이기 때문에 정의되는 기능들은 누가 보더라도 고객들에게 가장 필요하고 기본이 되는 기능이어야 한다. 이를 위해서 데이터세이커는 아래의 기준으로 초기 SaaS 서비스에 포함되어야 하는 기능을 정의했다.

 

• IT 시스템에서 가장 많이 사용되는 모니터링 대상은 어떤 것이 있는가?
• 최신 IT 트렌드는 어떤 것들이 있는가? 이 트렌드는 어떤 IT 환경에서 운영되는가?
• 자사의 강점은 어디에 있는가?

 

 

 

이 과정을 통해 데이터세이커가 최초 서비스하는 기본 메뉴는 Infrastructure(Host, Container, Kubernetes)와 Data Base, APM(OpenTelemetry Trace), Log 이다. 이 메뉴들도 가관측성을 확보하기 위한 최소한의 기능이 일차적으로 구현되어 초기 고객에게 제공되며, 이후 고객과의 밀접한 의사소통을 통해서 고객이 원하는 기능을 지속적으로 추가할 계획이다.

 

 

데이터세이커, 익숙함을 기반으로 유연함을 갖다

기본적으로 시스템 운영팀에서 사용한 모니터링 방법은 각 영역별로 특화된 제품을 사용하는 것이다. 예를 들어 서버를 모니터링하기 위해서는 Zabbix를 사용하였고, 네트워크를 모니터링하기 위해서 Cacti, 애플리케이션의 모니터링을 위해서는 Scouter와 같은 오픈소스 도구를 사용해 왔다. 오픈소스의 경우 직접적인 비용의 지출이 없고 쉽게 설치할 수 있지만, 기능의 미비와 관리의 어려움은 지속적으로 운영팀을 괴롭히는 문제였다. 물론 상용 제품을 사용하기도 했지만 비용의 문제, 그리고 모니터링 영역별로 서로 다른 제품을 사용하기 때문에 운영의 어려움은 필연적이었다.

 

클라우드 시대에 진입하며 기존의 운영 환경이 베어메탈 서버가 가상 서버로, 그리고 다시 컨테이너와 PaaS로 확대 발전하게 되었고, 이와 함께 개발에서 운영까지 제품 릴리즈 사이클을 보다 빠르고 효율적으로 운영/관리하기 위해 DevOps라는 개념이 탄생하면서 전통적인 운영의 시대는 변화하기 시작했다. 클라우드 시대의 DevOps 엔지니어는 단순 모니터링이 아닌 적극적으로 시스템을 디버깅하고 분석할 수 있는 환경을 원하게 되었고, 이를 위해서는 도구의 통합이 필요하게 되었다. 이런 요구에 맞춰서 나온 도구가 유명한 오픈소스인 프로메테우스(Prometheus)이다.

프로메테우스는 시계열 데이터베이스로 다수의 익스포터(Exporter)라는 매트릭 수집기와 함께 사용하여 시스템 운영에 필요한 다양한 매트릭을 수집할 수 있고, 그라파나(Grafana)를 통해 시각화를 할 수 있기 때문에 대부분의 기존 제품들을 빠르게 대체할 수 있었다. 또한 오픈소스 컨트리뷰터(Contributor)들이 개발하고 제공하는 익스포터들이 수많은 모니터링 영역에서 사용되며 프로메테우스가 Observability 생태계를 확장하는데 크나 큰 역할을 했다.

 

데이터세이커가 수집하는 매트릭은 프로메테우스 익스포터를 기반으로 하고 있으며, 동일한 매트릭을 수집하고 필요한 경우 추가적인 매트릭을 정의하여 제공한다. 이렇게 수집된 매트릭은 프로메테우스가 아닌 다른 데이터베이스에 저장되고 별도의 쿼리 엔진을 통해서 사용자에게 제공된다. DevOps 또는 시스템 엔지니어들은 데이터세이커를 통해 자신들에게 익숙한 매트릭을 사용할 수 있고, 동일한 경험으로 어렵지 않게 모니터링 환경을 구성할 수 있다.

매트릭의 수집과 함께 중요한 것은 시각화이다. 시각화를 통해서 엔지니어는 전체 시스템의 상황을 모니터링하고 즉각적으로 반응할 수 있다. 데이터세이커는 수집한 매트릭의 시각화에 많은 공을 들이고 있다. 일반적인 모니터링 도구처럼 기 정의된 지표를 특정한 차트로 표현할 수도 있지만, 데이터세이커는 나만의 차트를 만들 수 있는 기반을 제공한다. 사용자는 하나의 매트릭으로 단순한 시계열 차트를 그릴 수도 있지만 여러가지 매트릭을 조합하고 연산을 통해 사용자가 원하는 차트를 생성할 수 있는 유연함을 제공하는 것이 데이터세이커가 사용자에게 제공하는 새로운 가치이다. 이렇게 만들어진 차트들은 사용자가 대시보드에 자유롭게 구성할 수 있으며 만들어진 대시보드는 공유되고 재사용될 수 있다.

 

 

데이터세이커 대시보드 화면

 

데이터세이커 차트 생성 화면

 

 

앞으로 더 기대되는 데이터세이커

익숙함과 유연함을 가지고 있다고 하더라도 데이터세이커는 이제 막 태어난 새로운 제품이다. 또한 MVP 전략으로 만들어졌기 때문에 시장의 경쟁자들이 가지고 있는 기능들에 비해서 아직은 부족한 기능이 많다. 하지만 고객의 목소리를 듣고 고객과 지속적으로 호흡하면서 제품은 점점 더 완전해질 것이다. 또한 자사의 지난 20여년간 쌓아온 기술력이 지속적으로 데이터세이커에 반영될 것이기 때문에 Observability 시장에 또 하나의 선택지가 될 것이다.

현재 데이터세이커는 엔진에 기름을 넣고 첫 비행을 위한 마무리 작업을 진행 중에 있다. 조만간 시장은 주기장을 떠나 활주로를 치닫고 올라 푸른 하늘 위에서 비행하는 데이터세이커를 만날 수 있을 것이다.

 

 

 

* 이미지 출처

laredoute.io 블로그

qualaroo.com 블로그 

 

 

 

 글 | 개발2본부 본부장 정재준