2026 관찰 가능성 플랫폼 부문 Gartner® Magic Quadrant™

최근 Gartner는 관찰 가능성 플랫폼 부문 2026 Magic Quadrant™ 보고서를 발표했으며, 이 보고서에서 Alibaba Cloud는 Challenger로 선정되었습니다.

Cloud Monitor

AI 기반의 원스톱 관찰 가능성 플랫폼인 Cloud Monitor 2.0은 지표, 로그, 트레이스 및 이벤트를 통합하여 풀스택 관찰 가능성과 영역 간 지능형 인사이트를 구현합니다.

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최근 Gartner는 관찰 가능성 플랫폼 부문 2026 Magic Quadrant™ 보고서를 발표했으며, 이 보고서에서 Alibaba Cloud는 Challenger로 선정되었습니다.

통합 관찰 가능성 플랫폼 기능, AI 기반 지능형 진단, 글로벌 운영 등 전반에 걸친 CloudMonitor 2.0의 뛰어난 성능을 바탕으로, Alibaba Cloud는 글로벌 관찰 가능성 시장에서 강력한 경쟁력을 입증했다고 생각합니다.

기업들이 클라우드 도입을 지속적으로 확대함에 따라, 관찰 가능성은 사후에 대응하는 문제 해결 도구에서 비즈니스의 복원력을 선제적으로 강화하는 핵심 인프라로 진화하고 있습니다. 점점 더 많은 기업이 관찰 가능성을 단순한 IT 운영을 뒷받침하는 수단이 아닌, 디지털 전환을 위한 핵심 역량으로 생각하고 있습니다. 원격 협업의 보편화, 마이크로서비스 아키텍처의 광범위한 도입, AI 애플리케이션의 폭발적인 성장이 맞물려 관찰 가능성 시장을 급속한 성장기로 이끌고 있습니다. 점점 더 복잡해지는 멀티 클라우드 환경과 방대한 양의 관찰 가능성 데이터에 직면하게 되면서 기존의 '고립된' 모니터링 도구만으로는 더 이상 기업의 영역 간 상관관계 분석에 대한 요구 사항을 충족할 수 없습니다. UModel 데이터 모델을 핵심으로 삼아 지표, 로그, 트레이스 등의 관찰 가능성 데이터를 연결하여 도구 스프롤로 인한 운영 복잡성을 크게 줄여줍니다.

관찰 가능성에서 지능형 운영으로: STAROps, 에이전트 운영의 새로운 시대를 열다

관찰 가능성은 '파악'이라는 문제를 해결합니다. 하지만 관찰 가능성 데이터의 양이 점점 더 늘어나고 마이크로서비스 토폴로지가 계속 동적으로 변화하면서 '파악'을 '이해'나 '해결'과 동일시할 수는 없습니다. Alibaba Cloud는 CloudMonitor 2.0의 통합 데이터 기반을 바탕으로 UModel을 IT 디지털 트윈으로 발전시키고 AI 에이전트 기반의 자동화된 문제 해결 워크플로를 발전시키고 있습니다. 이를 바탕으로, 데이터 인식에서 지능형 분석, 자율적 계획 수립, 지속적인 보호에 이르기까지 관찰 가능성 기능을 확장하는 전 영역 지능형 운영 플랫폼인 'STAROps'를 추가로 구축했습니다. 이를 통해 '문제 파악'에서 '문제 해결'에 이르는 폐쇄 루프가 완성되어, 플랫폼의 지능 수준이 한층 더 높아집니다.

'빠른 검색, 명확한 이해, 정확한 파악, 확실한 보호'라는 네 가지 목표를 중심으로, STAROps는 스마트 어시스턴트, 장기 실행 작업, 디지털 직원이라는 세 가지 핵심 기능을 제공합니다. 운영 엔지니어는 자연어를 사용하여 영역 간 데이터 쿼리, 로그 분석 및 경보 진단을 수행하여 복잡한 쿼리를 한눈에 파악할 수 있는 분석 결과로 전환할 수 있습니다. 검사, 로그 분석, 경보 집계, 애플리케이션 보호와 같은 시나리오의 경우 STAROps는 며칠, 몇 주, 몇 달에 걸쳐 수행되는 비동기 작업을 생성하여 운영을 '사후 대응'에서 '선제적 보장'으로 전환할 수 있습니다. 또한 STAROps는 기업이 자체 전용 SRE 에이전트를 맞춤 설정하고, 런북, 과거 사고 사례, 전문가의 경험을 재사용 가능한 '스킬'로 정리하여, 재현 가능하고 확장 가능한 지능형 운영 역량을 구축할 수 있도록 지원합니다. 아키텍처 측면에서 볼 때, STAROps는 UModel 운영 디지털 트윈을 기반으로 구축되어 있으며, 이를 통해 지표, 로그, 트레이스, 이벤트, 토폴로지, 변경 사항 등 영역 간 데이터를 일관적으로 모델링합니다. 이를 통해 AI는 단일 컨텍스트 내에서 서비스, 리소스, 알림 및 변경 사항 간의 관계를 파악할 수 있으며, 근본 원인 추론부터 영향 분석에 이르는 전체 체인의 폐쇄 루프를 완성합니다. 이상 탐지, 로그 클러스터링, 트레이스 분석, 성능 프로파일링과 같은 내장 AI 연산 기능과 연동되어, 대규모 모델이 방대한 양의 원시 데이터를 직접 처리하는 데 드는 비용을 절감하는 동시에 진단 효율성과 결과의 안정성을 보장합니다.

글로벌 배포 측면에서 볼 때, Alibaba Cloud의 관찰 가능성 서비스는 이미 아시아·태평양, 유럽, 중동, 아프리카, 라틴 아메리카 등 여러 지역을 아우르고 있습니다. 해당 서비스는 OpenTelemetry 호환 데이터 수집을 지원하며, 다국적 기업에 지역별 규정 준수 요건을 충족하는 관찰 가능성 솔루션을 제공합니다. 이를 바탕으로 STAROps는 RAM 액세스 제어, 고위험 작업에 대한 수동 확인, 에이전트 동작 감사, 엔드 투 엔드 데이터 암호화 등 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 보호 기능을 제공하여, 운영 환경에서 에이전트가 통제 가능한 방식으로 작동하도록 보장합니다.

동시에 STAROps는 공식적으로 Qoder Desktop 플러그인 마켓플레이스에서 출시되었습니다. Qoder에서 코딩하는 동안 R&D 엔지니어는 별도의 운영 모니터링 플랫폼으로 전환하거나 특수한 쿼리 구문을 익힐 필요 없이, 자연어로 직접 STAROps를 호출하여 온라인 지표 쿼리, 로그 조회, 분산 추적, 경보 진단 및 영역 간 근본 원인 분석을 수행할 수 있습니다.

Alibaba Cloud의 클라우드 네이티브 애플리케이션 플랫폼 부문 책임자인 Jackson Zhou는 "관찰 가능성은 '문제 파악'에서 '문제 해결'로, 지능형 운영은 '의사 결정 지원'에서 '자율적 실행'으로 진화하고 있습니다. 앞으로 CloudMonitor 2.0을 데이터 기반으로, STAROps를 지능형 엔진으로 삼아 Alibaba Cloud는 관찰 가능성을 수동적인 모니터링에서 선제적이고 지능적인 거버넌스로 지속적으로 발전시켜 전 세계 기업이 더 탄력적이고 자율적인 디지털 기반을 구축할 수 있도록 지원할 것입니다. 이를 통해 에이전트 운영을 실제 운영 환경에 본격적으로 도입하고 전 세계 수천만 기업이 이를 이용할 수 있게 할 것입니다"라고 말했습니다.

출처: Gartner, Magic Quadrant for Observability Platforms, By Padraig Byrne, Martin Caren, D.B. Cummings, Neil Young, 13th July 2026

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