끊임없이 확장되는 클라우드 컴퓨팅의 세계에서 리소스 사용과 비용에 대한 감독을 유지하는 것은 미로를 헤쳐나가는 것과 비슷합니다.엇갈린 신호와 상충되는 정보로 인해 선의의 노력은 순식간에 큰 부담이 됩니다.요금 청구 및 클라우드 리소스의 이상 징후는 예산 낭비부터 아키텍처 비효율성에 이르기까지 다양한 심각한 문제를 야기할 수 있으며, 이상 탐지가 제대로 구축되면 도움이 될 수 있습니다.AI/ML이 해결책이자 유행어일 가능성이 높지만, OpsNow는 진정한 ML 모델을 구현했습니다. 이 모델은 일상적인 워크로드에 집중하면서 백그라운드에서 클라우드 이상을 통제할 수 있는 가장 신뢰할 수 있는 최고의 방법이라고 생각합니다.
클라우드 환경에서의 이상 탐지는 표준에서 벗어난 불규칙한 패턴을 표시하도록 설계된 조기 경보 시스템 역할을 합니다.이러한 패턴은 데이터 트래픽 급증부터 악성 멀웨어 또는 무단 배포, 잘못된 구성으로 인한 예상치 못한 비용 급증에 이르기까지 모든 상황을 나타낼 수 있습니다.목표는 단순히 이러한 이상 징후를 탐지하는 것이 아니라 오탐지를 최소화하고 실제 위협만 경보를 트리거할 수 있도록 정확하게 탐지하는 것입니다.
변칙 모델의 핵심에는 ARIMA와 ETS라는 두 개의 정교한 예측 알고리즘이 있습니다.ARIMA (자기회귀 통합 이동 평균) 모델은 데이터의 자기상관관계를 설명하는 것을 목표로 합니다.이를 위해 과거 값과 오차를 조합하여 시계열의 미래 지점을 예측합니다.이 모델은 세 부분으로 구성됩니다. 하나는 자체 지연 값을 기준으로 변수를 회귀시키는 것을 설명하는 AR 항, 차이의 정도를 설명하는 I (적분) 항, 관측치와 잔차 오차 간의 종속성을 사용하는 MA 항입니다.ARIMA 모형을 적절히 구성하면 광범위한 시계열 패턴을 찾아내는 데 효과적입니다.
ETS (오류, 추세, 계절성의 약자) 는 시계열을 기본 구성 요소로 모델링하여 무엇보다도 오류, 추세 및 계절성을 강조합니다.ETS는 오차를 가산 또는 곱셈, 추세를 지수, 선형 또는 감쇠로, 계절을 가산 또는 곱셈으로 모델링할 수 있는 유연성을 제공합니다. 전체 ETS 모델에는 다양한 실제 시계열 속성을 설명하는 30개 이상의 모델 변형이 포함됩니다.ETS 모델은 데이터셋에 가장 적합한 패턴을 탐지하여 시계열 예측을 자동화된 학습 프로세스로 단순화합니다.
이러한 알고리즘은 클라우드 패턴의 지속적인 변화를 반영하여 새로운 데이터를 기반으로 매일 학습됩니다.이러한 일일 업데이트 주기는 모델이 현실과 동일한 수준을 유지할 수 있게 해주며, 이는 오래된 데이터와 관련된 위험을 방지하는 중요한 기능입니다.
1.**일일 교육 요법**: 하루가 지날수록 노후화되는 모델과 달리 OpsNow는 진화합니다.우리 엔진은 매일 새로운 데이터를 기반으로 트레이닝함으로써 우위를 유지하며, 경보가 오래된 예측치가 아닌 현재 성장 데이터를 기반으로 하도록 합니다.
2.**주성분 회귀 (PCR) **: 당사의 PCR 사용은 OpsNow의 차별화 요소입니다.PCR은 주성분 분석을 통해 노이즈를 선별하고 이상 현상의 근본 원인을 식별하여 심층적으로 분석합니다.이는 단순히 문제를 발견하는 데 그치지 않고 이해하는 방법이기도 합니다.
3.**세부 분석**: 악마는 세부 사항 속에 있으며, Ops는 이제 세부 사항에서 성공을 거두고 있습니다.데이터를 서비스, 지역, 인스턴스 유형별로 분류함으로써 천편일률적인 함정을 피할 수 있으며, 일반 모델로는 따라올 수 없는 맞춤형 통찰력을 제공합니다.
4.**카르후넨-로브 변환**: PCA가 제 역할을 다한 후, 카르후넨-로브 변환이 시작됩니다.이 알고리즘은 PCA 데이터를 재구성하여 변칙의 실제 원인을 밝혀냅니다.이는 팀이 좀 더 일반적인 도구를 사용했을 법한 레드 헤링을 모두 우회하여 문제를 바로 파악할 수 있는 지도를 만드는 것과 같습니다.
이상 징후 탐지의 가장 큰 문제 중 하나는 오탐지를 제거하는 것입니다.ARIMA, ETS, PCR의 종합적인 힘을 활용하여 우리 모델은 섬세한 균형을 맞춥니다.데이터의 실제 변칙과 작은 결함을 구분할 수 있도록 정교하게 조정되어 팀이 불필요한 소방 훈련을 하지 않아도 됩니다.수년간 CloudOps 분야에 종사해 온 우리는 모두가 신뢰할 수 있는 이상 탐지 시스템을 갖추는 것이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다.
비용 관리 모델의 일부로 이상 탐지 프로세스를 구현하면 기업은 예상치 못한 사용으로 인한 허니팟을 발견하고 비용을 절감할 수 있습니다.프로젝트 후 남은 액티브 인스턴스, 잘못 구성된 환경 (샤딩을 기본값으로 둔 적이 있나요?)심지어 인스턴스 크기를 잘못 입력하더라도 모두 월별 청구서에 심각하고 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.활발한 개발 환경에서는 이러한 모든 문제가 매일 발생하므로 경고와 프로세스를 마련함으로써 궁극적으로 비용을 낮추고 잘 관리할 수 있습니다.
OpsNow는 세분화된 ML로 클라우드 사용을 모니터링하고 불규칙성에 대해 신속하게 경고함으로써 예산 규율을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.우리는 수년간의 경험을 바탕으로 도구를 구축하고 OpsNow를 출시하여 기업에 이상 현상 관리에 대한 사전 예방적 접근 방식을 제공합니다.그 결과 복잡한 문제를 해결하고 비용 초과를 방지하는 데 사용되는 ML 기술을 목적에 맞게 사용할 수 있게 되었습니다.OpsNow 이상 탐지는 단순한 도구가 아니라 리소스를 효율적이고 경제적으로 활용하여 사용자와 팀이 올바른 방향으로 나아갈 수 있도록 지원하는 클라우드 감시 장치입니다.
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