“분산된 모니터링, 데이터독 하나로 통합…운영 복잡성 줄였다” 오주훈 빗썸 플랫폼엔지니어

[IT동아 김예지 기자] 여러 서비스와 인프라를 동시에 운영할수록 IT 시스템의 복잡성도 커진다. 서비스마다 데이터를 수집하는 도구가 다르고 모니터링 화면까지 분산돼 있다면, 장애가 발생했을 때 여러 지표를 일일이 대조하며 원인을 찾아야 한다. 운영 데이터가 충분히 쌓여 있더라도 이를 연계해 분석하기 어려운 환경에서는 장애 원인 파악은 물론 AI를 활용한 운영 자동화에도 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 접근 방식으로 옵저버빌리티(Observability)가 주목받고 있다. 로그·메트릭·트레이스 등 시스템에서 발생하는 데이터를 연계해 내부 상태를 파악하고 장애 원인을 추적하는 기술이다. 최근에는 여기에 AI를 접목해 장애 원인 후보를 조사하고 대응 절차를 지원하는 AIOps(AI 기반 IT 운영)으로 확산하고 있다. 오주훈 빗썸 블록체인플랫폼팀 플랫폼엔지니어 / 출처=IT동아 가상자산 거래소 빗썸의 블록체인플랫폼팀도 분산된 모니터링 환경을 통합했다. 기존 6종의 데이터 수집 에이전트와 3개의 모니터링 콘솔로 나뉘어 있던 환경을 글로벌 옵저버빌리티 플랫폼 ‘데이터독(Datadog)’의 솔루션으로 통합한 것이다. 빗썸은 소수 인력으로 다양한 서비스를 지원해야 하는 상황에서 모니터링 도구와 운영 체계를 통합하고, AI를 활용한 장애 분석으로 업무 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 200개 이상의 서비스와 700개 이상의 EC2 인스턴스를 한곳에서 관측할 수 있는 기반을 마련했다. IT동아는 지난 27일 서울 코엑스에서 열린 ‘데이터독 서밋 서울 2026’에서 고객 사례를 발표한 오주훈 빗썸 블록체인플랫폼팀 플랫폼엔지니어를 만나 데이터독 도입 배경과 운영 환경의 변화, AI와 사람의 역할 분담에 대해 들었다. 모니터 3대 띄워놓고 수동 대조…빗썸이 마주한 복잡성 가상자산거래소 시스템은 주말과 야간 구분 없이 24시간 돌아간다. 빗썸은 520여 개 이상의 입출금 서비스를 지원하며, 130여 개 이상의 입출금 지원 네트워크와 다수의 애플리케이션을 운영하고 있다. 블록체인플랫폼팀은 개발자가 서비스 개발에 집중할 수 있도록 인프라 환경을 구축하고 운영을 지원하는 역할을 한다. 기존 환경의 가장 큰 문제는 모니터링 데이터가 여러 도구에 분산돼 있다는 점이었다. 오주훈 엔지니어는 “장애가 발생하면 모니터 3대에 각각 다른 콘솔을 띄워놓고 지표를 서로 대조해야 했다”며, “조치 기록도 체계적으로 남기기 어려워 ...