| 공유 CI(구성 항목) 시나리오: 조직에서 데이터베이스 서버를 모니터링하는 동안 여러 문제가 발생하여 해당 데이터베이스를 사용하는 여러 애플리케이션과 관련된 수많은 경보가 발생합니다. |
- 응답 지연: 팀은 격리된 상태에서 경보에 응답할 수 있으며, 잠재적으로 관련 경보를 간과하여 해결이 지연될 수 있습니다.
- 비효율적인 자원 할당: 실제로 관련된 별도의 경보를 조사하는 데 시간과 자원이 낭비될 수 있습니다.
- 컨텍스트 부족: 동일한 CI와 관련된 경보가 여러 경보 그룹에 분산되어 전체 그림을 보기 어려울 수 있습니다.
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- 통합 뷰를 위해 동일한 CI와 관련된 경보를 단일 그룹으로 집계합니다.
- 모든 관련 경보를 함께 해결하여 경보를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
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| 호스팅/포함 관계 시나리오: 물리적 서버는 여러 VM(가상 머신)을 호스트하고 서버의 하드웨어 오류에 대한 경고가 생성됩니다. 또한 서버에 대한 의존도로 인해 VM에 대해 여러 경고가 발생합니다. |
- 종속성에 대한 가시성: 팀은 CI가 상호 연결되는 방식에 대한 가시성이 부족하여 문제 해결 프로세스가 비효율적일 수 있습니다.
- 복잡한 경보 해결: 영향을 받는 CI와 이들의 관련성을 파악하는 것이 복잡할 수 있으며, 이로 인해 해결 시간이 길어질 수 있습니다.
- 자원 소모: 경보를 잘못 관리하면 팀 간에 작업이 중복되어 시간과 자원이 낭비될 수 있습니다.
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- 호스팅/제약 규칙을 사용하여 CMDB 경보를 그룹화하여 물리적 서버 및 호스팅된 VM과 관련된 경보를 단일 경보 그룹으로 집계합니다.
- 물리적 서버의 장애와 관련된 모든 경보에 대한 포괄적인 뷰를 제공합니다.
- VM을 모니터링하면서 물리적 서버에 정정 노력을 집중하여 모든 측면이 효율적으로 처리되도록 합니다.
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| 적용성 관계 시나리오: 엔터프라이즈 애플리케이션은 여러 마이크로 서비스에 의존하며 이러한 서비스 중 하나에서 문제가 발생하여 여러 구성 요소에서 경고를 생성하고 진단이 복잡해집니다. |
- 애플리케이션 종속성 이해: 팀은 애플리케이션 구성 요소가 상호 작용하는 방식을 추적하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 복잡한 시스템의 문제를 정확히 찾아내기가 어려울 수 있습니다.
- 느린 인시던트 해결: 적용성 플로우에 대한 명확한 이해가 없으면 경보 해결이 느려지고 노동 집약적일 수 있습니다.
- 일관되지 않은 모니터링: 애플리케이션과 관련된 경보는 일관되게 모니터링되거나 우선순위가 지정되지 않을 수 있으며, 이로 인해 감독 가능성이 발생할 수 있습니다.
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- 적용성 플로우 관계를 기반으로 그룹화를 구현하여 영향을 받는 마이크로 서비스 및 종속 구성요소와 관련된 경보를 집계합니다.
- 의존성 맵을 활용하여 다양한 서비스가 상호작용하는 방식을 시각화합니다.
- 애플리케이션과 관련된 그룹화된 경보를 해결하여 해결 프로세스를 간소화하고 응답시간을 개선합니다.
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