오픈 소스는 관찰 가능성을 향한 길인가요? Grafana Labs는 이를 증명하기 위해 2,400만 달러의 시리즈 A 자금을 확보했습니다.

관찰 가능성은 우리 시대의 유행어 중 하나입니다. 많은 유행어와는 달리 이 단어에는 이유가 있습니다. 새로운 것을 설명하거나 기존 개념의 진화를 설명하기 위한 것입니다. 관찰 가능성이라는 용어는 다름 아닌 트위터에서 소개되었습니다., 이전에 모니터링이라고 불렸던 기능의 발전을 설명합니다.

Twitter 관찰 가능성 엔지니어링 팀 헌장의 네 가지 핵심은 모니터링, 경고/시각화, 분산 시스템 추적 인프라 및 로그 집계/분석이었습니다. 따라서 단순한 모니터링 그 이상입니다. 애플리케이션과 인프라에 대한 세분화된 데이터를 수집, 분석 및 소화하기 위한 인프라를 설정하는 것입니다.

아마도 관찰 가능성으로의 전환을 가장 잘 보여주는 사례 중 하나는 다음과 같습니다. 뉴렐릭의 진화에 주목하다. 한때 APM(Application Performance Monitoring)이라고 불렸던 분야의 핵심 플레이어 중 하나인 New Relic은 시대에 맞춰 진화하려고 노력하고 있습니다. 메시지도 진화하고 있으며 이제는 관찰 가능성이 중요합니다.

오픈 소스 관찰 가능성? 그라파나에 입장하세요

New Relic과 같은 기존 기업은 실제로 관찰 가능성 환경을 측정하는 데 사용할 수 있는 좋은 척도입니다. New Relic의 새로운 플랫폼을 다룰 때 우리는 관찰 가능성을 위해 오픈 소스 솔루션을 사용하는 것의 타당성에 대해서도 궁금해했습니다. 다음과 같이 묻는 것은 자연스러운 질문입니다. 오픈 소스가 다른 모든 곳의 IT를 혼란에 빠뜨렸는데 왜 관찰 가능성이 없습니까?

Quora에서 많은 분들이 주신 답변 네, 그렇게 할 수는 있겠지만 결국 막대한 비용을 치르게 될 것입니다. 이는 다소 예측 가능한 답변이며, 이를 제공한 많은 사람들이 이 분야의 (오픈 소스가 아닌) 공급업체와 관련되어 있기 때문만은 아닙니다.

이는 오픈 소스 소프트웨어의 잘 알려진 속성입니다. 말처럼 자유로울 수 있지만 반드시 맥주처럼 자유로울 수는 없습니다. 오픈 소스 소프트웨어를 개선하고, 통합하고, 사용자 정의하고, 전투 테스트를 하는 것은 힘든 작업입니다. 물론 사람들이 오픈소스를 사용하고 싶어하는 데는 그럴 만한 이유가 있기 때문에 누군가는 열심히 일해야 합니다. 오픈 소스 벤더가 급증하고 엔터프라이즈 벤더도 오픈 소스로 전환합니다..

그라파나 연구소 오픈 소스 기반 관찰 플랫폼을 구축하는 공급업체가 되기를 원합니다. Grafana Labs는 시리즈 A 펀딩에서 2,400만 달러를 마감했습니다. 오픈 소스 전략을 두 배로 강화하고 세계 최초의 개방형 및 구성 가능한 관찰 플랫폼을 구축합니다. ZDNet Grafana Labs의 공동 창립자이자 CEO인 Raj Dutt와 함께 이 흥미로운 개발에 대해 논의했습니다.

Dutt는 Grafana Labs가 2014년 설립된 이후 많은 발전을 이루었다고 말했습니다. 그는 지속 가능한 비즈니스를 구축했으며 자금 조달이 필요하지 않았지만 기회를 얻었음을 강조했습니다. 글로벌 오픈 소스 커뮤니티와 Grafana Labs에 대한 투자를 가속화하기 위해 조직에 현금을 투입합니다. 플랫폼.

Grafana Labs는 다음을 중심으로 구축되었습니다. 그라파나는 사용자가 저장된 위치에 관계없이 측정항목을 쿼리, 시각화, 경고 및 이해할 수 있는 오픈 소스 분석 플랫폼입니다. 또한 사용자는 대시보드를 만들고, 탐색하고, 팀과 공유할 수 있습니다. Grafana에는 NetApp 및 Wix 등을 포함하여 약 1,000명의 기여자와 많은 채택자가 있습니다.

Grafana Labs 제공 그라파나 엔터프라이즈, Grafana의 상용 버전뿐만 아니라 그라파나 클라우드, 소프트웨어의 관리형 클라우드 버전입니다. Grafana Labs는 Grafana에 크게 기여하고 방향을 형성합니다. 그러나 아마도 Grafana의 가장 흥미로운 부분이자 Grafana Labs 사람들이 어떻게 생각하고 운영하는지 보여주는 부분은 Grafana Labs 생태계일 것입니다.

구성성은 Grafana의 차이점입니다.

다른 관측 플랫폼과 마찬가지로 Grafana는 다양한 데이터 소스의 데이터 통합에 의존합니다. 차이점은 Grafana가 이를 수행하는 방식에 있다고 Dutt는 말했습니다. "다른 모든 관측 가능성 공급업체는 본질적으로 데이터베이스입니다. 우리는하지 않습니다."

Dutt는 다른 모든 관측 플랫폼이 자체 기본 백엔드 저장소에서 데이터를 수집하는 반면 Grafana는 그렇지 않다고 설명했습니다. 그것이 하는 일은 데이터 소스에 연결하고, 데이터를 가져오고, 이를 표시하거나 경고 및 기타 목적으로 사용하는 것입니다. 미묘한 차이일 수 있지만 중요한 것은 다음과 같습니다.

"대부분의 공급업체는 '내 폐쇄형 데이터베이스에 있는 모든 것' 접근 방식을 판매하려고 합니다. 어디에 있든 기존 데이터를 통합하여 전례 없는 통찰력, 선택 및 유연성을 제공합니다. Grafana Labs는 벤더와 사일로의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 유일한 구성 가능하고 개방적인 관찰 플랫폼을 제공합니다."라고 Dutt는 말했습니다.

실제로 Grafana Labs의 후원으로 Grafana 주변에 전체 생태계가 생성되었습니다. Grafana Labs에는 Prometheus, Loki, Cortex, Graphite 및 Metrictank와 같은 통합 솔루션이 있어 Grafana가 다음과 같은 소스의 데이터에 연결하고 데이터를 관리할 수 있습니다. 쿠버네티스, 로그 파일 등이 있습니다. 이러한 솔루션은 오픈 소스이며 Grafana Labs도 이에 기여합니다.

하지만 더 많은 것이 있습니다. Grafana Labs는 또한 AWS Stackdriver, GCP Cloudwatch 및 Microsoft Azure에 대한 공식 데이터 소스를 제공하므로 사용자는 클라우드 공급자가 제공하는 데이터와 함께 사용자 지정 지표를 그래프로 표시할 수 있습니다. 다른 통합에는 Apache Kafka 및 Cassandra, MySQL, Oracle, Postgres 및 Splunk와 같은 소스가 포함됩니다.

또한 AppDynamics, Datadog, Dynatrace, Elastic 및 New Relic이 있습니다. 혼란스러운? 우리는 조금이었습니다. 그러나 이것이 Dutt가 "구성성"이라고 부르는 것입니다. 즉, New Relic과 같은 경쟁사를 포함하여 다른 소스에서 가져온 데이터를 사용할 수 있는 것입니다. 그러나 이러한 통합이 모두 오픈 소스인 것은 아니며 이는 Grafana Labs 전략의 일부입니다.

엔터프라이즈 데이터 소스는 Grafana Enterprise 및 Grafana Cloud에서만 사용할 수 있습니다. 그리고 이는 오픈 소스 Grafana와 다르다고 Dutt는 말했습니다. "우리는 이것이 오픈 소스인 척하는 것이 아닙니다. 그렇지 않습니다. Grafana는 Apache 2.0 라이선스에 따라 사용할 수 있지만 공통 기반이 존재하더라도 이는 비공개 소스이며 우리 소프트웨어의 다른 분기입니다."

이는 Grafana Labs를 다음과 같은 위험으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다. 오픈소스 라이선스 문제, 또한 경쟁사에 대한 칭찬을 많이 할 수 있습니다. 오픈 소스 관측 가능성은 지난 5년 동안 큰 발전을 이루었으며 오늘날 최고의 관측 가능성 플랫폼은 오픈 소스라고 Dutt는 말하면서 Elastic과 Prometheus를 예로 들었습니다. 우연히도 Grafana Labs가 두 플랫폼에 연결되는 것은 아닙니다.

오늘날 최고의 관찰 플랫폼은 오픈 소스입니까?

물론 이러한 메타 접근 방식은 훌륭해 보이지만 반대 측면도 있습니다. 데이터를 저장하지 않는다는 것은 플랫폼이 더 가벼워지고 스토리지 비용이 줄어들 수 있음을 의미하지만 데이터를 즉석에서 가져와야 하므로 성능에 영향을 줄 수도 있습니다.

그러나 Grafana Labs는 New Relic과 같은 솔루션과 어떻게 비교됩니까? 이 시점에서 세계의 새로운 유물은 더 많은 통합을 갖고 있는 것 같습니다. AIops와 같은 고급 기능, 머신러닝 기반 예측 기능. Grafana Labs가 격차를 줄일 수 있습니까?

통합에 관한 한 Dutt는 오픈 소스 커뮤니티 측면을 강조했습니다. 그는 일반적으로 이전에 지원되지 않았던 데이터 소스에 대한 수요가 생기면 커뮤니티의 누군가가 이에 대한 작업을 시작한다고 말했습니다. 그런 다음 Grafana Labs는 이를 파악하고 기여하며 때로는 독창적인 제작자를 참여시켜 프로덕션 준비가 완료되는 지점까지 가져옵니다.

고급 기능에 관한 한, Dutt는 2020년의 첫 번째 여정이 측정항목, 로그 및 추적의 구성 요소를 조립하는 것이라고 말했습니다. 2020년 하반기에는 통찰력 수준을 심화하고 예측 기능 추가를 모색할 예정입니다. 이는 통계 분석 및 기계 학습을 포함한 다양한 기술을 통해 수행될 가능성이 높습니다.

그래서. 공평하게 말하자면, 오늘날 최고의 관찰 플랫폼이 오픈 소스라고 말하는 것은 적어도 기능에 관한 한 무리일 것입니다. 그러나 오픈 소스, 구성 가능한 아키텍처 및 적절한 자금 조달은 꽤 빠른 속도로 먼 길을 갈 수 있습니다.

Lightspeed Venture Partners가 주도하고 Lead Edge가 참여하는 Grafana Labs의 2,400만 달러 시리즈 A 자금 조달의 첫 번째 결과는 채용 측면에서 이미 가시화되었습니다. Grafana Labs는 Zendesk 및 Dynatrace와 같은 경험을 갖춘 새로운 임원을 채용했습니다.

이러한 채용이 Grafana Labs가 달성하고자 하는 성장에 적합한 것 같다고 말했을 때 Dutt는 동의하면서 장난스러운 어조로 몇 달 후에 다시 물어봐야 한다고 덧붙였습니다. 신입 사원의 경우 항상 그렇겠지만, 아마도 더 중요한 것은 Grafana Labs의 계획과 예상 견인력이 얼마나 실현되었는지 몇 달 후에 다시 확인해야 한다는 것입니다.