로그의 인간적 측면: 구조화되지 않은 데이터에서 얻는 통찰

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 개발자, DevOps 엔지니어, SRE(Site Reliability Engineer)에게 유용
• 난이도: 중간 (모니터링 도구 사용 경험 필요)

핵심 요약

• 구조화되지 않은 데이터(예: 사용자 피드백, 챗봇 대화, 로그 메시지)는 구조화된 지표(CPU 사용률, 오류율)와 다른 사용자 경험 문제를 드러냄
• 모던 옵서버빌리티 플랫폼은 스키마-온-리드(schema-on-read) 방식으로 미리 정의된 스키마 없이 원시 데이터를 분석 가능
• 정규 표현식 처리 또는 데이터 클렌징 없이도 자연어 처리(NLP)와 패턴 인식 기술로 데이터 가치 추출 가능

섹션별 세부 요약

1. 구조화된 데이터의 한계

• 구조화된 데이터는 CPU 사용률, 메모리 소비, 네트워크 트래픽 등 정량적 지표를 제공하지만, 사용자 행동의 세부 사항을 놓칠 수 있음
• 사용자 경험 문제(예: 로그인 실패, UI 오류)는 구조화된 지표에서 발견되지 않음
• 사례: 와almart의 2025년 4월 17일 사이트 다운타임은 구조화된 지표에서 감지되지 않았음

2. 구조화되지 않은 데이터의 중요성

• 구조화되지 않은 데이터는 자연어(예: 지원 티켓, 채팅, 소셜 미디어 포스트)로 존재하며, 사용자 감정, 의도, 혼란을 반영함
• 패턴 인식을 통해 다음과 같은 문제를 발견 가능

- 비밀번호 재설정 시도 급증

- UI 업데이트 후 사용자 클릭 증가

- 특정 흐름의 지원 티켓 집중

3. 구조화되지 않은 데이터의 주요 출처

• 세션 로그에서 반복된 동작 시도(예: 로그인 실패 반복)
• 자유형 오류 메시지에서 실제 실패 원인
• Slack, Jira, 소셜 미디어의 공동 불만
• 미묘한 사용자 피드백(예: "로그인 불가" 지원 티켓 증가)
• 보안 이상(예: 로그인 실패 패턴, 토큰 불일치)

4. 현대 옵서버빌리티 플랫폼의 역할

• 모던 플랫폼(예: Sumo Logic)은 스키마 없이 원시 데이터를 처리
• 자연어 처리(NLP), 머신러닝, 패턴 인식을 통해 자동 분석
• 기능 예시

- IP 주소/지역별 로그인 실패 증가 자동 감지

- 다양한 표현의 피드백을 감정 분석으로 클러스터링

- 로그 명명 규칙 없이도 배포와 실패 트랜잭션 상관 분석

5. 실무 적용 사례

• 전자상거래 회사에서 소셜 미디어/리뷰의 부정적 피드백을 분석해 체크아웃 UI 문제 발견
• SaaS 플랫폼에서 지원 티켓 증가와 최신 릴리스의 성능 저하 상관 분석
• SRE 팀에서 미구성 설정 또는 무음 실패 조기 감지

결론

• 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 분석해야 시스템 건강도와 사용자 경험을 동시에 파악 가능
• 옵서버빌리티 플랫폼을 도입해 NLP, 머신러닝 기술로 원시 데이터에서 패턴 추출
• 실무 팁:

- 로그 수집 시 자연어 데이터 포함

- 감정 분석 도구로 사용자 피드백의 감정 유형 파악

- 모든 로그(시스템, 애플리케이션, 사용자 행동) 정기적으로 분석