통합 옵저버빌리티:
Infra부터 AI/LLM까지의 통합 가시성 전략

AI를 모니터링하고, AI가 모니터링한다:
옵저버빌리티의 진화

멀티·하이브리드 클라우드 환경에서 모니터링 복잡도는 통제 불능 상태입니다.

실제로 기업들은 인프라·애플리케이션·로그·보안 모니터링을 위해 평균 5개 이상의 개별 툴을 운영하면서 엄청난 중복 라이선스 비용을 지불하고 있습니다. AI/LLM 워크로드가 급증하면서 토큰 비용 추적, GPU 사용률 모니터링, 프롬프트 품질 평가라는 완전히 새로운 관측 영역이 등장했고, 기존 APM 방식으로는 AI 비용이 어디서 새는지조차 파악할 수 없는 상황입니다.

이번 웨비나에서는 모니터링 툴 통합으로 비용을 줄이는 동시에, 서비스 품질 향상을 통해 매출 성장까지 견인하는 양방향 ROI 전략을 제시합니다.

Datadog부터 오픈소스 조합까지 예산·환경·역량에 따른 최적 선택 기준, AI/LLM 모니터링의 4대 핵심 영역(비용·성능·품질·보안) 실전 추적 방법, 그리고 최신 AIOps 기능으로 장애 대응 시간을 60% 단축한 구체적 사례까지, 검증된 방법론과 즉시 적용 가능한 실행 로드맵을 확인하실 수 있습니다.

메타넷 테크 웨비나, AI-Ready 2026: 디지털 플랫폼 혁신 실행 전략의 두 번째 시리즈에서 통합 옵저버빌리티에 대해 자세히 알아보시기 바랍니다.

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Programs

What You'll Learn

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Who This is For

• 통합 옵저버빌리티 전략 수립이 필요한 CIO·CTO·IT 인프라 책임자
  
• 여러 모니터링 툴 중복 투자로 비용·복잡도 증가를 겪는 DevOps·SRE 담당자
• AI/LLM 비용 폭증과 품질 관리에 고민 중인 ML Engineer·플랫폼 담당자
• 멀티 클라우드 환경의 통합 가시성 확보가 시급한 클라우드 운영팀
• AI 시대 새로운 보안 위협 대응이 필요한 보안·컴플라이언스 담당자