관찰 가능성(Observability)의 종말이 다가옴 (그리고 나는 괜찮음)

• Observability Tool의 역사적 흐름은 대규모 이종 Telemetry 데이터 이해를 인간 친화적으로 만드는 시도임
• AI와 LLM의 등장으로 기존 관찰 가능성 패러다임이 변화하며, 분석 과정이 자동화로 대체되는 현상 발생
• AI 에이전트가 단순 프롬프트 하나로 실시간 현상 분석 및 원인 파악을 저렴한 비용으로 수행함
• 기존의 예쁜 대시보드나 편리한 계측이 더 이상 특별한 가치가 아니며, OpenTelemetry와 LLM이 주요 기능을 표준화함
• 앞으로의 관찰 가능성은 빠른 피드백 루프와 AI와의 협업 워크플로우가 성공의 열쇠임

관찰 가능성 도구의 진화

• 지난 수십 년간 관찰 가능성 도구는 방대한 텔레메트리 데이터를 인간이 쉽게 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 둠
• Ruby on Rails, AWS, Kubernetes, OpenTelemetry 등 다양한 기술의 등장에 따라 복잡성 은폐와 이에 따른 모니터링 수요가 동시에 증가함
• 대시보드, 적응형 알림, 동적 샘플링 등 다양한 도구들이 등장하여, 데이터의 복잡함을 인간 인지 수준에 맞게 압축해 제공함

AI가 가져온 패러다임의 전환

• 대규모 언어 모델(LLM)은 범용 함수 근사기로서 실용성이 매우 큼
• Honeycomb의 예시: UI를 통한 이상 징후 탐지와 BubbleUp 활용, 그리고 AI 에이전트에게 단순 질의만 해도 동일 결과 도출 가능
• Claude Sonnet 4 모델과 Honeycomb의 MCP 서버를 연동한 LLM 기반 에이전트는 약 80초, 60센트의 비용만으로 원인 규명 성공
• 추가 프롬프트, 별도 훈련, 가이드 없이 실제 시나리오를 무(無)지시(zero-shot)로 해결하는 수준에 도달

변화에 대한 산업적 시사점

• AI를 활용한 분석 자동화 도입으로, 기존 관찰 가능성 도구의 경쟁 요소였던 예쁜 그래프나 쉬운 계측은 차별점 상실 위기에 놓임
• LLM이 분석 기능, OpenTelemetry가 계측 기능을 표준화(commoditize)함에 따라 시장 진입 장벽(모트)은 사라지고 있음
• 인간의 개입이 완전히 소멸하진 않으며, 생산성 증대는 오히려 전체 소프트웨어 생태계의 확장을 자극함
• 이 변화 속에서 가장 중요한 과제는 빠르고 촘촘한 피드백 루프의 구축임

새로운 관찰 가능성의 조건: 속도와 협동

• 개발 및 운영 모든 단계에서 빠르고 효과적인 피드백 구조가 필수
• LLM은 상시 빠르게 가설을 세우고 검증하면서 인간보다 훨씬 빠르게 분석 과정 수행
• Honeycomb의 핵심은 바로 이러한 빠른 피드백, 협업적 지식 공유, 실험 기반 운영에 기반함

미래의 소프트웨어 개발과 운영 전망

• AI 에이전트가 코드 작성 및 배포 시 실시간으로 품질 개선 제안 가능
• 긴급 대응 없이 AI가 알아서 사용자 영향, 이상징후 탐지, 리포트 작성 및 권한 위임 가능
• 최첨단 조직의 경우, 완전 무인 SWE/SRE 역할을 AI 도구와 Honeycomb로 대체할 수 있음
• 기존 관찰 가능성의 도구적 가치(예쁜 대시보드, 미리 정의된 알림 등)는 미래 경쟁력에서 제외
• 초고속 쿼리, 단일화된 데이터 저장소, 인간-AI 간 협업이 미래 성공의 핵심 조건

AI 기반 실시간 분석 예시: 프런트엔드 서비스 지연 스파이크 조사 결과

주요 원인

• Checkout Service 성능 문제로 특정 지연 스파이크 발생
• 주기적 이슈가 아니라 부하테스트나 인위적 트래픽 패턴임을 파악

주요 조사 결과

1. 주요 원인: Checkout 작업
   • /cart/checkout 엔드포인트 P95 = 3.7초(정상 약 500ms)
   • CheckoutService/PlaceOrder P95 = 4.2초, 최대 7.6초 지연
2. 스파이크 패턴 분석
   • Checkout 작업에서만 스파이크 집중
   • 24시간 기준 485건의 느린 checkout 발생
   • 전형적 부하 테스트 또는 일괄 처리 패턴 확인
3. 하위 서비스 영향도
   • CheckoutService/PlaceOrder P95 = 4.6초
   • getDiscounts 작업 P95 = 4.2초
   • ShippingService/ShipOrder P95 = 4.0초

트레이스 분석 증거

• User Agent: python-requests/2.28.2, python-requests/2.31.0 등 스크립트 기반 트래픽
• 일관된 클라이언트 IP: 내/외부 특정 IP 반복
• 고액 Cart 값: $6,861, $7,036, $259 등 테스트 데이터로 추정
• 동일 사용자 ID 반복 사용

원인 및 기술적 분석

• 가장 가능성 높은 원인: 부하 테스트 또는 Synthetic Monitoring
• Checkout 서비스 병목 발생, 할인 계산 및 배송 서비스의 지연 동반
• DB 경합 또는 외부 API 호출 지연 가능성도 존재

권장 조치

1. 즉각적 조치
   • 부하 테스트 여부 테스트팀에 확인
   • Checkout 서비스 자원 모니터링
   • 할인 서비스와 외부 의존성 점검
2. 성능 최적화
   • 할인 계산 알고리듬 최적화
   • 배송 계산 캐싱 추가
   • 결제/배송 API circuit breaker 도입
   • 실제 트래픽일 경우 체크아웃 서비스 확장 고려
3. 모니터링 개선
   • Synthetic vs 실제 사용자 트래픽 경보 분리
   • Checkout 작업 SLI 추적
   • 하위 의존 서비스(결제, 배송, 할인) 모니터링 강화

추가 조치

• 4시간 패턴이 부하 테스트 일정과 일치하는지 확인
• 실제 트래픽이면 Checkout 서비스 용량과 의존성 조사
• Checkout 전용 성능 모니터링 및 경보 체계 구성 고려

결론

• 기타 주요 서비스는 정상 성능
• Checkout 과정의 단일 이슈이며 부하 테스트로 인한 영향으로 판단 가능