원격 측정 데이터 또는 하나의 소스에서 수집되어 분석을 위해 모니터에 보고되는 데이터는 수집할 여러 데이터 소스가 있는 현대 조직에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그러나 해당 데이터를 탐색하고 관리하는 데는 자체적인 고려 사항이 따르며 원격 측정 데이터를 처리하는 방법을 최적화하면 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이것은 특히 많은 비즈니스 단위와 작업 그룹이 있는 복잡한 조직에 해당됩니다.
여기에서 Data ingest governance [데이터 수집 거버넌스] 또는 조직에서 수집한 원격 분석 데이터에 대한 최적의 가치를 보장하는 관행이 시작됩니다. 우리의 가이드는 조직 내에서 이 개념을 사용하기 위한 모범 사례를 준비하고 수행하는 데 도움이 될 것입니다. 이 자습서 시리즈를 완료하면 다음을 수행하게 됩니다.
- 중복되거나 불필요한 원격 측정 데이터를 줄여 시간과 비용을 절약하십시오.
- 조직 내 어떤 그룹이 어떤 데이터에 기여하고 있는지 정확히 이해합니다.
- 원격 측정 데이터의 출처를 밝히고 데이터 관리 사일로를 줄입니다.
- 수집 비용을 명확하고 간결하게 설명합니다.
- 데이터의 관찰 가능성 값에 대한 전체 컨텍스트를 사용하여 수집 볼륨을 조정합니다.
시작하기 전에
데이터 수집 거버넌스를 사용하여 최적화할 수 있도록 New Relic으로 데이터를 관리하는지 확인해야 합니다. 자세한 정보가 필요하면 데이터 관리 문서를 참조하세요.
또한 귀하 또는 귀하의 팀이 다음을 추적하고 관리할 수 있는지 확인해야 합니다.
- 해당되는 경우 관리자와 협력하여 월별 수집 목표를 유지합니다.
- 모니터링 데이터는 기준선을 수집하고 이상에 대응합니다.
- 필요에 따라 데이터 최적화/축소 계획을 작성하고 승인합니다.
- 기준 데이터를 분석하고 수집 대상과 비교하기 위해 예약된 체크인에 참여합니다.
- 필요에 따라 수집 대상을 수정합니다.
아직 없다면 다음을 담당하는 Observability Center of Excellence 팀(또는 유사한 것)을 두는 것을 고려해야 합니다.
- New Relic과의 관계 유지
- 관리 계정 및 사용자.
- 새로운 팀과 개인을 온보딩합니다.
- 관측 가능성 지식 기반 유지.
- 팀 간의 협업 및 공유 촉진.
이와 같은 팀이 있으면 전체 조직에 대해 고품질 관찰 가능성을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.