관측 가능성 분석¶

Obsy Copilot는 현재 페이지 컨텍스트와 현재 사용자가 액세스할 수 있는 워크스페이스 데이터를 결합하여 관측 가능성 개체를 요약하고, 이상 징후를 분석하며, 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 이 페이지에는 알림 정책에 의해 자동으로 실행되는 AI 집계 기능도 포함되어 있습니다. 각 기능은 서로 다른 데이터 진입점과 결과 형태를 가지므로, 사용 전에 분석하려는 페이지나 비즈니스 프로세스로 먼저 이동해야 합니다.

페이지 분석 및 근본 원인 파악¶

특정 이상 데이터를 확인 중이고, 현상을 빠르게 이해하고 가능한 원인을 판단하거나 다음 조사 방향을 결정해야 할 때, 현재 페이지에서 바로 Obsy Copilot을 열 수 있습니다.

현재 기능은 다음 유형의 페이지를 지원합니다.

• 알림 이벤트, 오류 센터 및 인시던트
• 로그 및 트레이스 상세
• 대시보드
• RUM 세션, 페이지, 리소스, 작업, 긴 작업 및 오류
• 보안 신호
• 호스트, 컨테이너, Kubernetes 개체, 프로세스 및 데이터베이스 개체
• Network 요약, 토폴로지, 네트워크 플로우, 네트워크 장치 및 네트워크 경로
• 데이터베이스 Query 상세 (SQL 최적화 규칙은 데이터베이스 쿼리 최적화 참조)

실제 지원 범위는 현재 페이지가 Obsy Copilot에 분석 컨텍스트를 제공하는지 여부에 따라 결정됩니다.

현재 페이지 분석¶

1. 분석하려는 상세 페이지를 열고, 페이지의 시간 범위를 확인하려는 구간으로 조정합니다.
2. Obsy Copilot을 열고, 페이지에서 제공하는 빠른 분석 프롬프트를 클릭하거나 분석 목표를 직접 설명합니다.
3. 명확한 관심 사항이 있다면, 확인해야 할 영향 범위, 관련 서비스, 이상 시간대 또는 예상 출력을 추가로 지정합니다.

다음 페이지에서는 해당하는 빠른 분석 프롬프트가 표시될 수 있습니다.

다른 내용을 입력하거나, 메시지를 보내거나, 개체를 전환하거나, 패널을 닫으면 빠른 프롬프트가 사라집니다. 동일한 개체에 대한 프롬프트는 동일한 패널 세션에서 한 번만 표시됩니다. 프롬프트가 사라진 후에도 동일한 목표를 직접 입력할 수 있습니다.

분석 결과¶

Obsy Copilot은 먼저 현재 개체를 읽은 다음, 필요에 따라 동일한 시간 범위 내의 관련 증거를 조회합니다. 확인된 이상 징후의 경우 결과에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.

1. 현재 개체 및 이상 현상
2. 가장 가능성 높은 근본 원인 또는 위험 방향 및 신뢰도
3. 결론을 뒷받침하는 로그, 메트릭, 트레이스 또는 이벤트 증거
4. 알려진 영향 범위
5. 실행 가능한 확인 및 처리 제안

현재 개체에 명확한 이상 징후가 없는 경우, Obsy Copilot은 요약 및 위험 설명을 제공하며, 근본 원인 분석을 출력하기 위해 장애가 있다고 가정하지 않습니다. 증거가 부족한 경우, 결과는 아직 확인되지 않은 부분과 추가로 필요한 데이터를 지적합니다.

인프라스트럭처 페이지 분석¶

지원되는 인프라스트럭처 페이지에서 Obsy Copilot은 현재 개체, 시간 범위 및 필터 조건을 결합하여 리소스 상태 및 통신 상황을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 현재 지원되는 페이지는 다음과 같습니다.

• 호스트, 컨테이너, Kubernetes 개체 및 프로세스의 목록 및 상세
• 데이터베이스 개체의 목록 및 상세
• Network 요약, 토폴로지, 네트워크 플로우, 네트워크 장치 및 네트워크 경로의 목록 및 상세

사용 시, 먼저 페이지에서 확인하려는 시간 범위와 필터 조건을 설정한 다음, Obsy Copilot을 열고 분석 목표를 설명합니다. 예를 들어, "현재 어떤 호스트를 우선적으로 확인해야 합니까?", "이 컨테이너에 리소스 부담이 있습니까?" 또는 "이 네트워크 경로의 문제는 어디에 집중되어 있습니까?"와 같이 질문할 수 있습니다.

Obsy Copilot은 현재 페이지에서 제공하는 데이터 범위 내에서 개체 상태, 리소스 사용량, 상위 분포 또는 통신 품질을 정리하고, 이미 확인된 사실, 가능한 위험 방향 및 여전히 부족한 증거를 구분합니다. 페이지에 필요한 필드가 없거나 현재 범위에 데이터가 없는 경우, 결과는 제한 사항을 설명하며, 데이터 부족을 리소스 정상 또는 비정상으로 직접 판단하지 않습니다.

데이터베이스 개체 페이지는 인스턴스 또는 리소스의 현재 상태, 용량 및 성능 관련 단서를 분석하는 데 사용됩니다. 특정 SQL이 느린 이유나 실행 계획의 적절성을 분석해야 하는 경우, 데이터베이스 Query 상세 페이지로 이동하여 데이터베이스 쿼리 최적화를 참조하십시오.

대시보드 분석¶

대시보드를 분석할 때, Obsy Copilot은 현재 시간 범위, 필터 조건 및 차트 내용을 결합하여 주요 추세, 비정상적인 변화 및 계속 확인할 가치가 있는 개체를 정리합니다. 분석을 시작하기 전에 대시보드를 확인하려는 비즈니스 범위로 조정하는 것이 좋습니다. 일부 차트에만 관심이 있는 경우 질문에 직접 명시할 수도 있습니다.

시간 범위가 크거나, 차트가 많거나, 쿼리가 복잡한 경우 시스템은 주요 차트를 우선적으로 분석하거나 일부 데이터를 추출하여 분석을 완료함으로써 긴 대기 시간을 줄입니다. 결과는 이번에 실제로 분석된 범위와 샘플링, 쿼리 실패, 시간 초과 또는 권한 제한으로 인해 완전히 포함되지 않은 내용을 설명합니다. 더 완전하게 항목별로 확인해야 하는 경우 시간 범위를 줄이거나, 필터 결과를 줄이거나, 우선 분석할 차트를 지정한 후 다시 질문할 수 있습니다.

대시보드 분석을 통해 얻은 추세 및 이상 징후 판단은 결과에 명시된 분석 범위에만 적용됩니다. 중요한 비즈니스 판단이나 프로덕션 조치와 관련된 경우, 원본 차트로 돌아가 주요 데이터를 다시 확인해야 합니다.

목록 및 자산 분석¶

단일 데이터만으로는 전체 상황을 설명하기에 부족하거나, 현재 목록에서 이상 분포, 상위 개체 및 공통 특성을 찾아야 할 때 Obsy Copilot을 통해 현재 목록을 분석할 수 있습니다.

현재 기능은 대시보드, 로그, 트레이스, RUM, 알림 이벤트, 보안 신호, 오류 센터, 인시던트 및 지원되는 인프라스트럭처 목록 페이지에서 사용할 수 있습니다. 분석 가능한 필드와 개체는 현재 페이지에서 제공하는 필터 조건과 데이터 범위에 따라 결정됩니다.

현재 목록 분석¶

1. 목록 페이지에서 시간 범위와 필터 조건을 설정하여 목록을 분석하려는 비즈니스 범위 내로 유지합니다.
2. Obsy Copilot을 열고, 얻고자 하는 결론을 설명합니다. 예를 들어 "현재 목록의 이상 분포 요약", "오류가 가장 많은 서비스 찾기", "최근 이벤트의 공통 특성 분석" 등이 있습니다.
3. 비교 또는 정렬이 필요한 경우, 그룹화 차원, 관심 지표 또는 상위 개체 수를 명확히 지정합니다.

Obsy Copilot은 현재 페이지의 쿼리 경계를 그대로 사용하며, 무제한으로 모든 세부 정보를 읽기보다는 집계를 수행하거나 소량의 샘플을 추출하는 것을 우선시합니다.

샘플링이 사용된 경우 결과는 실제로 포함된 데이터 범위를 설명합니다. 모든 개체를 확인해야 하는 경우 시간 범위 또는 필터 범위를 좁힌 후 다시 분석할 수 있습니다.

분석 결과¶

결과에는 일반적으로 현재 범위 개요, 주요 수량, 상위 분포, 대표 샘플, 위험 설명 및 다음 단계 제안이 포함됩니다. 목록에 충분한 필드가 없거나, 쿼리가 실패하거나, 결과가 비어 있는 경우 Obsy Copilot은 현재 사실을 유지하고 증거 부족을 설명합니다.

목록 분석은 현재 필터 조건을 변경하거나 목록 개체에 대해 일괄 작업을 수행하지 않습니다.

데이터베이스 쿼리 최적화¶

데이터베이스 Query 상세 페이지에서 쿼리 시간이 너무 오래 걸리거나, 스캔 양이 너무 많거나, 실행 성능이 비정상적인 경우 이 기능을 사용하여 SQL 및 실행 계획을 분석할 수 있습니다.

최적화 분석 실행¶

1. 대상 데이터베이스 Query 상세 페이지를 엽니다.
2. Obsy Copilot을 열고 "현재 SQL 분석", "이 Query가 왜 느린가요?" 또는 "실행 계획에 따라 최적화 제안을 제공하세요"를 입력합니다.
3. 스캔 행 수 감소, 인덱스 사용 개선 또는 정렬 오버헤드 감소와 같은 명확한 목표가 있는 경우 질문에 함께 명시합니다.

분석 결과¶

Obsy Copilot은 현재 Query 상세에 있는 데이터를 기반으로 분석을 수행합니다. 결과에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 데이터베이스 유형, 쿼리 시간, 호출 횟수, 스캔 행 수, 반환 행 수 등 사용 가능한 통계
• 원본 SQL
• 반환된 실행 계획 및 주요 필드
• 쿼리 재작성, 인덱스, 필터 조건 또는 실행 방식에 대한 제안

현재 상세 정보에 실행 계획이 반환되지 않은 경우, Obsy Copilot은 기존 SQL을 표시하고 부족한 증거를 설명하며, 실행 노드나 비용을 임의로 생성하지 않습니다. 이 기능은 분석 및 제안만 제공하며, 재작성된 SQL을 자동으로 실행하거나 데이터베이스 개체를 수정하지 않습니다.

알림 집계 및 압축¶

동일한 시간대에 다수의 중복 또는 관련 알림이 생성되어 개별적으로 읽어 주요 문제를 판단하기 어려운 경우, 알림 정책에서 AI 집계를 활성화할 수 있습니다. 시스템은 설정된 집계 주기 동안 알림을 분류, 중복 제거 및 요약한 후, 알림 정책에 따라 집계된 알림을 전송합니다. 이 기능은 알림 정책에 의해 자동으로 실행되며, Obsy Copilot을 열거나 대화를 시작할 필요가 없습니다.

이 기능은 다음을 중점적으로 식별합니다.

• 동일한 모니터에서 반복적으로 트리거된 알림
• 동일한 호스트, 애플리케이션, 서비스 또는 종속성에서 생성된 관련 알림
• 클라우드 플랫폼, 인프라스트럭처, Kubernetes, 미들웨어, 데이터베이스, 로그, 트레이스 및 제공 체인과 같은 일반적인 범주
• 빈도가 높은 개체 및 우선적으로 주의해야 할 이상 징후

집계 결과¶

시스템은 집계 시간 범위와 입력된 알림 집합을 기반으로 구조화된 결과를 생성하며, 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 집계 주기 동안 알림을 트리거한 모니터 수와 알림 통지 수
• 비정상 유형별로 정리된 모니터, 대표 제목 및 분류 요약
• 빈도가 높은 호스트, 애플리케이션 또는 서비스의 관련 설명
• 중복 알림, 관련 이상 징후 및 우선 조사 대상에 대한 제안

상태가 '복구됨'인 이벤트는 문제가 해결되었음을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 비정상 알림 수에 포함되지 않으며 근본 원인 제안의 주요 근거로 사용되지 않습니다. 집계 결과는 이번에 전달된 알림 내용만을 기반으로 하며, 원본 메트릭, 로그 및 트레이스에 대한 추가 검증을 대체할 수 없습니다.

인시던트 초기 분석¶

인시던트 센터에서 인시던트가 생성되는 시나리오에서는 Obsy Copilot을 사용하여 전달된 이벤트 상세 정보를 기반으로 구조화된 초기 평을 생성할 수 있으며, 이를 통해 담당자가 문제 배경을 빠르게 이해하고 조사를 시작할 수 있습니다.

초기 분석 결과¶

현재 프로세스에서 이 기능이 활성화된 경우, Obsy Copilot은 이벤트 상세에서 사용 가능한 정보를 추출하고 실제 데이터에 따라 다음 내용을 구성합니다.

• 이벤트 제목, 상태 또는 심각도, 최초 발생 시간
• 탐지 시간 범위, 영향 개체 및 주요 지표 스냅샷
• 우선 순위별로 정렬된 가능한 원인
• 긴급 조사, 변경 사항 추적 및 프로세스 에스컬레이션 제안

초기 분석은 현재 인시던트 프로세스에 전달된 이벤트 상세 정보만 사용합니다. 시간, 심각도, 영향 범위 또는 지표가 없는 경우 해당 내용은 생략되며 불확실성이 명시되고, 데이터가 임의로 생성되지 않습니다.