텔레메트리 및 Observability 파이프라인을 위한 실시간 스트리밍
텔레메트리가 Observability 도구에 도달하기 전에 제어하여, 수집 비용을 절감하고 데이터 급증 시에도 가시성을 확보하며 다양한 도구와 팀에서 데이터를 재사용합니다.
규모가 커질수록 옵저버빌리티는 더 어려워집니다
텔레메트리 데이터가 늘어날수록 비용은 증가하고 유연성은 떨어지며, 팀에 가장 필요한 순간에 가시성이 무너질 수 있습니다.
계속 증가하는 데이터 수집 비용
Observability 데이터가 증가함에 따라 수집 및 저장 비용이 상승하여 팀은 데이터를 삭제하거나 보존 기간을 단축하거나 인덱싱할 데이터를 제한해야 할 수 있습니다.
도구 결합형 파이프라인
자체 에이전트와 플랫폼별 데이터 흐름으로 인해 애플리케이션을 재구성하거나 파이프라인을 재구축하지 않고는 도구를 추가, 교체 또는 병렬로 실행하기 어렵습니다.
트래픽 급증 시 가시성 공백
장애 발생 시 Observability 데이터가 갑자기 증가하여 취약한 파이프라인에 과부하가 걸리고, 팀에 가시성이 가장 필요할 때 병목 현상이나 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.
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Observability 데이터를 완벽하게 제어하세요
Confluent는 벤더에 구애받지 않는 실시간 스트리밍 기반을 제공하여 비용을 절감하고 가시성을 확보하며 Observability 데이터의 유연성과 재사용성을 지원합니다.
Observability 비용 통제
Observability 데이터가 하위 도구에 도달하기 전에 필터링, 변환, 집계 및 라우팅하여 불필요한 데이터 수집을 줄이고 필요한 신호는 보존합니다.
압박 속에서도 가시성 확보
데이터 급증 시 대량의 Observability 데이터를 버퍼링하고 라우팅하여 팀이 가장 필요할 때 중요한 신호에 계속 액세스할 수 있도록 지원합니다.
Observability 데이터의 유연성 및 재사용성 유지
Observability 데이터를 개별 도구에서 분리하여 요구 사항이 변경될 때마다 파이프라인을 재구축할 필요 없이 팀, 시스템 및 사용 사례 전반에 걸쳐 데이터를 라우팅하고 재사용할 수 있습니다.
Observability를 위한 스트리밍 기반
Confluent는 Observability 데이터 소스와 다운스트림 도구 사이에 실시간 스트리밍 계층을 제공하여 대규모로 데이터를 이동, 처리, 관리 및 라우팅할 수 있도록 지원합니다.
스트림
Confluent Cloud의 Freight 클러스터 또는 클라우드 환경의 WarpStream을 사용하여 대용량 Observability 데이터를 비용 효율적으로 처리합니다.
연결
애플리케이션, 인프라, 수집기 및 기존 도구에서 Observability 데이터를 수집하여 현재 스택과 호환되는, 벤더에 구애받지 않는 스트리밍 계층으로 전달합니다.
처리
Apache Flink®를 사용하여 Observability 데이터를 실시간으로 필터링, 보강, 집계 및 라우팅합니다. 이를 통해 불필요한 다운스트림 수집을 줄일 수 있습니다.
관리
스택 전반에서 Observability 데이터의 일관성, 신뢰성 및 거버넌스를 유지할 수 있도록 스키마, Data Quality Rules 및 액세스 제어를 적용합니다.
1단계 - 수집
로그, 메트릭, 추적 및 이벤트는 OpenTelemetry 익스포터 또는 Kafka API를 통해 Confluent Cloud로 수집됩니다.
2단계 - 스트림
텔레메트리는 Kafka Topics를 통해 영구적으로 버퍼링되고 분산되어 producers를 다운스트림 처리 및 consumers로부터 분리합니다.
3단계 - 처리
Confluent Cloud의 Apache Flink를 사용하여 로그와 메트릭을 실시간으로 필터링, 보강, 시간 단위 처리 및 집계합니다.
4단계 - 전달
높은 처리량의 텔레메트리는 다운스트림 Observability 및 모니터링 플랫폼으로 전달되거나, 장기 보존 및 분석을 위해 오브젝트 스토리지로 오프로드됩니다.
신규 개발자는 첫 30일 동안 $400 상당의 크레딧을 받습니다(영업 담당자 불필요).
Confluent가 다음에 필요한 모든 것을 제공합니다.
- Java, Python 같은 언어를 위한 클라이언트 라이브러리, 샘플 코드, 150개 이상의 사전 구축된 커넥터, Visual Studio Code 확장 프로그램을 사용하여 빌드
- 주문형 학습과정, 인증, 글로벌 전문가 커뮤니티에서 학습
- CLI, Terraform 및 Pulumi에 대한 IaC 지원, OpenTelemetry 관측 가능성을 바탕으로 운영
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