데이터는 모든 과학 실험에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 이를 통해 기업의 옵저버빌리티 업무를 향상시킬 수 있습니다. 옵저버빌리티 측면에서, 메트릭스, 로그, 트레이스 형태의 데이터는 가설을 검증하고 문제를 식별하는 데 필수 요소입니다. 하지만 이러한 데이터를 수집하는 데 서로 다른 도구를 사용하면 인사이트의 정확성이 떨어지고 실행으로 이어지기 어렵기 때문에, 데이터 수집 및 해석에 어려움이 발생할 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업은 오픈텔레메트리 (OTel)로 눈을 돌리고 있습니다. OTel은 옵저버빌리티 데이터를 어플리케이션에서 옵저버빌리티 시스템으로 전송하는 데 사용할 수 있는 가장 유연한 솔루션입니다. 그러나 새롭게 등장하는 트랜드 또는 과학적 이론과 마찬가지로, 이를 둘러싼 미신과 오해가 여전히 존재합니다. OTel 관련한 오해를 검증 또는 반증하기 위해 저희만의 방식으로 실험을 해보고자 합니다. <9p>
주요 내용
- OTel은 구현해내기 너무 복잡하고 어렵다
- OTel은 클라우드 네이티브 환경만을 위한 것이다
- OTel은 비용이 많이 든다
- OTel은 관리가 어렵다
- 오픈텔레메트리: 옵저저빌리티의 미래
