리버베드가 작년에 인수한 옵넷테크놀로지의 공동 창업자이자 현 리버베드 성능 관리 부문 CTO인 앨레인 코헨은 "애플리케이션 성능 관리 효과를 극대화하기 위해서는 트랜잭션 성능 및 행동(behavior)에 대한 대용량의 세부 데이터 정보를 효율적으로 활용해야 한다"며 "우리의 빅데이터 성능은 전통적인 통계적 정보 요약을 훨씬 뛰어넘는 수준으로 엄청난 양의 트랜잭션 데이터를 보유할 수 있을 뿐만 아니라 의문에 대한 정확한 답을 제시하기 위해 관련 트랜잭션을 신속하게 찾아 분석할 수 있게 해주는 강력한 비구조적 검색(unstructured search)이 가능하다"고 설명했다.
그는 또 "이러한 기능을 확보한 IT 조직은 신속하게 성능 문제를 감지하고 사용자나 업무에 지장을 미치기 이전에 근본 원인을 파악할 수 있다"고 덧붙였다.
가상화 및 이중 구조의 인프라스트럭처, 애플리케이션에 대한 로드 밸런싱, 서비스 중심 아키텍처 등으로 IT 환경이 변화됨에 따라 이용 가능한 성능 데이터는 폭발적으로 증가하고 있다. 가용 데이터의 양과 속도를 고려하면 잠재적 위협과 서비스 중단 상황을 파악하기 위한 분석 도구를 갖추는 것은 기업에게 있어 필수적인 요건이 되고 있다.
과거의 성능 관리 솔루션은 대용량의 데이터양을 처리하기 위해 샘플링, 평균법 등을 사용하거나 수집한 데이터의 단위 크기(granularity)를 줄여서 처리하는 방법을 사용했다. 이러한 기술을 사용한 결과 부적절한 데이터와 그로 인한 부정확한 결과를 제공하게 됐고 각각의 사용자와 모든 애플리케이션에 대한 완전한 애플리케이션 성능을 추적하기에는 한계가 있었다.
이와 대조적으로 빅데이터 수집과 분석 기술을 이용하면 데이터의 규모에 상관없이 다양한 형태의 데이터를 모두 수집하여 단일 프레임워크 내에서 분석할 수 있다. 애플리케이션 지원팀, 개발팀, IT 관리자는 특정 사용자의 특수한 문제 또는 개별 트랜잭션을 탐색, 분석하고 대응할 수 있게 된다. 성능 평균을 단순 관리하는 것과는 차원이 다른 방식으로 문제해결 시간은 빨라지고 업타임은 늘어나며 업무에 영향을 미치기 전에 애플리케이션 문제를 사전 파악할 가능성도 높아진다.
옵넷 앱인터널즈 엑스퍼트는 트랜잭션 트레이스 웨어하우스(TTW)를 통해 빅데이터 기술을 애플리케이션 성능 관리에 적용했다. TTW는 전체 애플리케이션 층에 걸쳐 발생하는 모든 애플리케이션 트랜잭션에 대한 기록을 담고 있다. 모든 애플리케이션 트랜잭션을 파악할 수 있기 때문에 애플리케이션팀은 필요한 정보에 대한 상세한 통찰력을 확보할 수 있다. 단순하지만 강력한 개방형 탐색 활동을 통해 수십억건의 정상적인 트랜잭션 중 단 하나의 문제가 되는 트랜잭션을 빠르고 쉽게 찾아냄으로써 문제해결의 속도를 높여 준다. 또한 옵넷 앱인터널즈 엑스퍼트는 상관관계 엔진을 포함하고 있어 여러 애플리케이션 층에서 나온 수십 만 건의 성능 측정치에서 인과관계를 파악함으로써 문제해결을 자동화 한다.
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