들어가며
2025년 Elastic이 Gartner MQ for Observability Platforms에서 Leader Group 으로 선정되었습니다.
MQ for Observability Platforms에서 Leader Group 으로 선정되었습니다.본 문서는 Elastic Observability Platform이 어떤 기능을 바탕으로 시장에서
긍정적인 평가를 받아 왔는지 하나하나 살펴보고자 합니다.
Gartner 평가
Gartner는 Elastic Observability Platform에 대해서 아래와 같은 항목들을 높게 평가했습니다.
1.
데이터 수집
2.
AI Integration
3.
사용자 경험 제공
Elastic’s Observability platform is based on the Elastic Search AI Platform and sits in a portfolio alongside the vendor’s search and security offerings. (중략)
It has become stronger in ingestion capabilities, broadening the onboarding of various data types and improving interoperability support.
The integration of AI across the tool as a whole helps with getting to the root cause of issues and simplifying the user experience.
Elastic Observability’s rating was above the mean for all critical capabilities. Its highest use-case scores were in business insights,
software engineering and software reliability engineering. Elastic’s solution received its highest use-case scores for business insights. |
1. 데이터 수집
Elastic Observability는 대규모 데이터 수집을 위한 유연한 구조와 개방형 표준 지원을 통해,
다양한 환경에서도 손쉽게 데이터를 통합·활용할 수 있도록 설계되어 있으며, 주요 강점은 다음과 같습니다.
1-1) OpenTelemetry(OTel) 네이티브 지원
Elastic은 OpenTelemetry 데이터를 변환 없이 그대로 수집·분석할 수 있는 네이티브 통합 구조를 제공합니다.
추가 커넥터나 변환 작업 없이도, 로그, APM, 인프라 모니터링, AI 기반 분석 등 모든 Observability 기능이 OTel 기반 데이터와 자연스럽게 연동됩니다.
이를 통해 다양한 환경에서도 일관된 수집 방식을 유지할 수 있으며, 복잡한 계측 설정 없이 빠르게 운영에 적용할 수 있습니다.
Before
After (OpenTelemetry-native support)
1-2) EDOT(Elastic Distribution of OpenTelemetry) 제공
Elastic은 자체 데이터 스키마인 ECS(Elastic Common Schema)를 OpenTelemetry에 기부하며,
OTel 커뮤니티와 함께 ECS와 OTel Semantic Convention의 통합을 주도하고 있습니다.
이와 함께 제공되는 EDOT는 Elastic에 최적화된 OpenTelemetry 배포판으로,
OTel Collector와 다양한 언어 SDK(Java, Python, .NET 등)를 포함하며, 운영 환경에서도 바로 사용할 수 있는 안정성을 갖춥니다.
EDOT with OpenTelemetry
EDOT with SDK
1-3) 대규모 데이터 수집 간소화
Elastic은 로그, 메트릭, 추적(Trace) 데이터를 수집하기 위한 다양한 Agent를 제공하며,
350개 이상의 out-of-the-box 통합 템플릿과 대시보드를 통해 복잡한 설정 없이도 다양한 시스템과 애플리케이션에서 데이터를 쉽게 수집하고 시각화 할 수 있습니다.
2. AI Integration
Elastic Observability는 AI와의 통합(AI Integration) 측면에서 강력한 기능을 제공합니다.
특히, AI Assistant 기반의 문제 분석 및 사용자 지원 기능과, LLM(대규모 언어 모델)의 활용 상태에 대한 실시간 모니터링 역량이 돋보입니다.
(2-1) AI Assistant 기반 분석 및 가이드 기능
Kibana 내에서 제공되는 AI Assistant는 다음과 같은 작업을 지원합니다.
•
원인 분석 및 해결 안내: 오류 메시지를 해석하고, 적절한 해결 방법을 제안합니다.
•
쿼리 생성 보조: 복잡한 검색 쿼리를 쉽게 작성하도록 돕고, 다른 언어의 쿼리를 ES|QL로 변환해줍니다.
•
시각화 지원: Kibana와 연동하여 데이터 시각화 및 분석을 손쉽게 수행할 수 있게 도와줍니다.
•
API 사용 및 색인 안내: Elasticsearch API 호출, 데이터 색인 방법 등 기술적인 가이드를 제공합니다.
•
회사 고유의 데이터와 운영지침(runbook)을 바탕으로 작동하여, 도메인 특화된 내용을 제공합니다.
2-2) LLM 활용 및 관측 기능
Elastic은 주요 LLM(OpenAI, Google Vertex AI 등)과의 통합을 통해 다음과 같은 관측 기능을 제공합니다.
•
토큰 사용량, 응답 지연, 오류, 비용 등 메트릭 수집 및 시각화
•
프롬프트 및 응답에 대한 API 기반 추적 및 분석
•
EDOT 기반의 엔드투엔드 트레이싱 지원
이를 통해 운영자는 AI 모델의 상태와 비용, 성능 문제를 실시간으로 파악하고 최적화할 수 있습니다.
3. 사용자 경험 제공
Elastic Observability 는 사용자 경험을 보다 정확하고 빠르게 제공하기 위해, AI 기반 자동 분석 기능과 강력한 트레이싱 기술을 함께 제공합니다.
3-1) 머신러닝 기반 이상 탐지와 원인 분석
Elastic은 설정 없이 바로 활용 가능한 머신러닝 기능(zero-config ML)을 통해 이상 징후를 자동으로 감지하고,
모든 Observability 데이터에서 AI 기반 Anomaly Detection 과 Root Cause Analysis를 적용할 수 있습니다.
또한 예상치 못한 장애나 숨겨진 패턴도 탐지할 수 있어, MTTD(탐지 시간)와 MTTR(복구 시간)을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
3-2) 사용자 경험 측정
Elastic은 시간 흐름에 따른 고객 행동 데이터를 정량적으로 분석하여 사용자의 실제 경험을 수치화합니다.
또한 프론트엔드부터 백엔드까지 이어지는 전체 흐름을 추적(end-to-end tracing)해, 문제를 빠르게 찾아내고 사용자 영향도를 최소화합니다.
마치며
Elastic이 Gartner Magic Quadrant에서 리더 그룹으로 선정된 것은, Observability 시장이 AI, 개방성, 비용 효율성을 중심으로 변화하고 있음을 보여줍니다. Elastic은 단순한 모니터링을 넘어, AI 기반 실시간 대응과 비즈니스 인사이트 제공까지 아우르는 종합 Observability 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.
참고 자료
박찬우 프로
Elasticsearch 와 Gen.AI를 활용한 개발에 관심이 있습니다.