Elastic Observability 고객 사례
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Filebeat / MetricBeat 를 이용한 Kubernetes와 AWS EC2 환경에서의 로그 수집, Elasticsearch를 이용한 로그 조회 서비스 구성에 대해 살펴보며, 서비스 구축 및 운영 과정에서 발생한 이슈들의 해결 과정, 그리고 앞으로의 미래에 대해 이야기합니다.
Highlights:
Elastic을 통한 다양한 로그 수집: 엑세스 로그, App log, 유저/CS 대응용 로그, Audit 로그, 분석 로그
서버 모니터링과 운영: Elastic 하나로 빠른 이슈 탐지와 대응 달성
어뷰저에 대한 신속한 탐지와 대응 / CS 선제 대응
동접자 수, 주요 서비스 현황 등과 같은 실시간 지표 확
Box의 Observability 팀은 계속해서 성장하는 비즈니스와 고객 수에 기초해, Splunk가 제공했던 것보다 애플리케이션과 운영 로깅을 위해 보다 안정적이고 비용 효과적인 솔루션을 채택하는 데 관심이 있었습니다.
Elastic Observability를 완성 Box 의 데이터 사이즈 :
180 billion documents in Elasticsearch
190 TB total data size
20 TB daily ingest rate
25 Queries/Sec
Highlights:
주문 데이터의 모니터링과 이상징후 감지를 위한 Elastic 선택 이유
즉각적인 장애 탐지 예시 및 Alerting 설정
악의적인 대량 주문 감지를 위한 Machine Learning 기능 활용
언제 트래픽이 증가하는지, 어디에서 이상한 트래픽이 생겨나고 있는지, 그리고 게임을 이용하는 유저들의 경험을 위해 어떤 데이터를 모니터링 하면 좋을지 잘 파악하고 계신가요?
Elastic에서 게임사를 대상으로 게임 개발 단계에서부터 출시 이후까지 지속적인 데이터 모니터링을 통한 고품질의 서비스 퀄리티 유지에 대한노하우를 알려드리는 웨비나를 준비하였습니다!
더 이상 유저 데이터를 두려워하지 말고, Elastic과 함께 여러분 게임의 유저 리텐션에 날개를 달아보세요!
Highlights:
세계적인 게임사들은 "왜?" "어떻게" Elastic을 도입했는가 - 블리자드 도입 사례 소
Game사에 최적화된 Elastic Observability 솔루션 소개 및 데모
여러 개의 복잡한 솔루션을 이을 필요 없이, Elastic 하나로 통합 모니터링 하기
Elastic을 가장 빠르게, 가장 비용 효율적으로 도입하는 방법
스타트업, 소규모 개발사도 바로 실행할 수 있는 Elasticseach
eBay Korea는 지마, G9, 옥션 등의 브랜드를 보유하고 있는 국내 최대 전자상거래 기업입니다. 이베이코리아에서는 내부 툴을 위한 검색 뿐만 아니라 지마켓, G9, 옥션의 상품검색, 주소록, 자동완성 등의 기능을 위해 Elasticsearch를 사용하고 있으며 ,이베이코리아에서 발생하는 대량의 데이터 로그들을 엘라스틱서치를 사용해서 저장, 검색하고 있습니다.
Elastic 기반의 중앙화된 IT 모니터링을 달성하여 운영 서비스에 대한 95%의 가시성을 확보하였을 뿐만 아니라, Machine Learning 기능을 이용해 이상 징후를 사전에 탐색하고 예방함으로써 평균 문제 해결 시간을 80% 단축한 사례입니다.
BPCE의 보안 사업부와 아키텍처 사업부의 협업을 통해 사내의 모든 로그와 메트릭 데이터를 중앙화한 사례입니다.
Highlights:
106,500 명의 공동 작업자
220억개의 Document 통합
8억개 Document의 실시간 인덱