Dash2023 샌프란 시스코 # Day2

2023년 8월3일 Dash 2023 2일차의 날이 밝았다, 오늘은 데이타독에서 새롭게 소개되는 서비스들의 살펴볼수 있는 키노트(Keynotes)세션들이 준비되어 있는 날이다 작년에 새롭게 발표된 서비스들에 연장선상으로 연계되어지는 서비스들도 있지만 새롭게 소개되는 서비스들에 대한 기대감도 높일수 있는 그런 날이기도 하다.

1. Dash 2023 주요테마

[참고문서: [Dassh2023 Themes]

다양한 서비스들이 소개되고 런칭되어 있지만 그래도 가장 주목할 만한 메인 테마를 정리하자면 4가지 주요 카테고리로 정리될수 있을것 같다, 특히 사람들에 이목을 가장 크게 이끌었던 점은 LLM (Large Language Model)과 OpenAI 기반의 서비스의 출시가 사람들의 이목을 집중시키기에 모자람이 없었다. 이후에는 DevOps를 위한 보안과 테스트, 클라우드 비용의 최적화에 대한 4가지 테마가 이번 Dash 2023의 주요 핵심 주제로 서비스들에 대한 소개가 진행되었다.

간략하게 서비스들에 대한 세부 카테고리를 정리하면 아래와 같다.

1. LLM and AI Ecosystems

   • Intergration Rollup : AI 스택 모니터링
   • LLM Observability
   • Bits AI: Datadog’s generative AI interface

2. End-to-End Security for All

   • Datadog CIEM으로 IAM 기반 공격으로부터 보호
   • Datadog 인프라 취약성 관리로 취약성 완화
   • 애플리케이션의 보안 취약성 관리
   • 애플리케이션 보안 관리 - API 보안
   • Cloud SIEM Investigator를 사용한 이전 보안 조사

3. Shift Left and Dev Experience

   • CI/CD
   • Digital experience Monitoring
   • RUM Mobile Session Replay 기능 출시

4. Optimize Cloud Resource

   • 클라우드 비용 권장 사항
   • Kubernetes 리소스 사용률
   • OpenTelemetry Collector에서 컨테이너 메트릭 시각화
   • CDN을 위한 클라우드 서비스 인사이트

이밖에도 위의 4가지 메인테마에 포함되어 있는 많은 기능들이 포함되어 있었고 특히 APM과 DB그리고 Network과 Container와 같은 플랫폼을 위한 새로운 기능들이 소개됨으로 인해서 데이타독의 플랫폼과 빠르게 통합하기 위한 서비스를 제공할 뿐만 아니라 사용자로 하여금 이슈에 대한 빠른 분석과 사용자가 데이타독에 빠르게 온보딩을 가능하게 하는 서비스들을 새롭게 볼수 있었다.

2. Datadog AI와 함께하다.

이번 Dash 2023에서 가장 주목할수 있는 점은 AI를 기반으로 하는 서비스 스택들에 출시되었다는 점에서 주목할 필요가 분명히 있어 보인다, 분명한 것은 데이타독 역시 Fontend 부터 시작해서 Backend까지 로그부터,Trace 그리고 보안등 다양한 영역에서의 엄청난 데이타를 가공하고 서비스하기 위해서는 LLM을기반의 AI 서비스 제공의 필요성은 피해갈수 없는 영역인것은 확실한것 같다.

3. 특히 이 서비스에 주목해 보자.

특히 Datadog이 이번에 새롭게 소개한 Bit AI 서비스를 주목해 볼 필요가 있다. Bit AI의 경우에는 서비스 증상에 대해서 Chatbot 형태의 AI 서비스를 이용해서 프롬프트 질의 형태로 바로 증상을 분석할수 있는 인터페이스를 제공하게 된다, 이경우 사용자는 Incident 생성에 대한 부담이 줄어 처음 데이타독을 사용하는 사용자도 빠르게 온보딩 할수 있을 뿐만 아니라, 빠르게 이슈에 대한 분서을 진행할수 있도록 서비스를 제공하게 된다.

테스트로 web-store 서비스의 error 상태를 체크해달라고 문의했더나 가용한 서비스가 아니라고 안내 하면서 해당 서비스를 확인하기 위한 3가지 제안 사항을 사용자에게 제공한다.

즉 데이타독의 Bit AI 기능은 사용자로 하여금 문의한 이슈에 대한 분석 뿐만 아니라 해당 증상을 해결하기 위해 필요한 과정을 제안할 뿐만 아니라, 차후에는 사용자 코드의 버그수정에 대해서도 제안하면서 사용자와 인터렉션을 통한 서비스의 문제들을 함께 해결할수 있는 기초가 되지 않을까 예상된다.

4. AI-Generated라는 개념 등장.

이제 Datadog의 서비스에는 AI-Generated 라는 개념이 지속적으로 등장할 전망이다. 특히 Digital experience Monitoring 부분에 있어서는 Frontend 테스트 서비스인 Synthetic 서비스의 경우도 동일한 개념이 적용되어 이전에 스크립트 기반의 테스트 시나리오를 작성했다면, 이제는 개발을 전혀 모른다 할지라도 비지니스 로직을 명확하게 이해하는 담당자가 있다면 프롬프트 형태의 인공지능과 Interaction을 통해서 다양한 테스트 시나리오를 만들어 나갈수 있는 가능성이 생겼다고 할수 있겠다.

5. 정리하자면

Tech 회사중에 Tech 회사..

지금 내가 경험하고 있는 Datadog의 기술에 대한 변화는 엄청난 속도로 범위를 넒혀나가고 있다, 이제 10년 남짓된 이회사가 클라우드 시장에서 적응하기 위해서 변화하고 있는 기술스택들은 현재 시장에서 인프라 부터 시작해서 보안,그리고 DevOps/SRE, 인공지능까지 빠르게 자사의 SaaS 플랫폼으로 통합하기 위한 엄청난 개발속도와 시장의 진입을 보여 준다는 점에서 데이타독이 Tech기업으로써의 역량을 분명하게 확인할수 있었다.

앞으로 궁금해 진다 이 회사가 추구하는 방향성은 또 어떠헌 서비스로 그 모습을 드러내게 될지.

무서울 정도로 빠른 시장진입..

2022년 새롭게 소개 되었던 서비스들이 시장에서 자리를 잡기도 전에 새로운 형태의 서비스들이 모습을 드러냈다, 클라우드 시장에서 기업의 생명력을 지속저으로유지하기 위해서는 무엇보다도 Time-to-Market에 얼마나 빠르게 진입하느냐에 대한 문제로 귀결될수 밖에 없다. 그런점에서 Datadog의 서비스 출시와 동시에 시장의 진입은 과격할 정도로 빠르다는 점이 시장에서의 요구 사항을 통합하고 서비스를 제공할수 있는 탄탄한 전략이 되는것 아닐까 싶다.