관찰가능성(Observability) 플랫폼 시장은 빠르게 성장하고 있지만, 그만큼 시장의 혼란도 커지고 있다. 가트너는 하이브리드 환경과 클라우드 네이티브 환경 전반에서 복잡성이 급증하면서 시장 규모가 2028년까지 142억 달러에 이를 것으로 전망했다. 40곳이 넘는 솔루션 업체가 경쟁하는 가운데, 가트너는 최신 매직 쿼드런트 보고서를 통해 이 시장이 끊임없는 변화, 상승하는 비용, 그리고 점점 더 회의적인 구매자로 인해 과밀화되고 있다고 진단했다.

가트너는 TCO에 대한 의문이 당연한 질문으로 자리잡을 만큼 비용 피로감이 한계에 다다르고 있다고 지적했다. 기능 차별화를 위한 경쟁이 플랫폼의 역량을 강화했지만, 그만큼 복잡성과 가격도 높아졌다는 것이다. 올해 매직 쿼드런트는 경쟁이 치열한 시장에서 20개 대표 솔루션 업체만 평가 대상으로 선정했으며, 옵저브(Observe)처럼 유효한 솔루션을 제공하는 업체들도 제외됐다. 선도 업체의 차별화 요소로는 분석 기능 혁신, 비용 최적화, 생성형 AI 결과를 모니터링하고 관리할 수 있는 새로운 기능인 AI 관찰가능성 등이 꼽혔다.

가트너의 보고서는 “2025년 중반의 관찰가능성 플랫폼 시장은 팬데믹 시기에 시작된 역동적인 진화를 계속 이어가고 있다. 올해는 매직 쿼드런트가 제한한 20개 업체 기준을 충족하기 위해, 일부 유효한 공급업체를 부득이하게 제외하는 어려운 결정을 내려야 했다”라며, “이 같은 활기는 당분간 지속될 전망이며, 기능 정교화와 구매자 선택지 확대라는 결과로 이어지고 있다. 다만 향후에는 고급 기능 차별화 경쟁이 유행처럼 번질 가능성도 있다”라고 평가했다.

가트너는 관찰가능성 플랫폼을 로그, 지표, 이벤트, 트레이스 등 원격 측정 데이터(telemetry)를 수집·분석해 IT 시스템의 성능, 안정성, 보안 상태를 가시화하는 도구로 정의했다. 그러나 현재의 시장 환경에서는 단순한 가시성만으로는 부족하며, 팀이나 예산을 압박하지 않으면서 실질적인 가치를 제공하는 플랫폼만이 성공할 수 있다고 강조했다.

관찰가능성 솔루션의 핵심 기능

현대적인 관찰가능성 솔루션은 단순한 모니터링을 넘어, 지표·로그·트레이스를 통합해 상호 연관된 단일 뷰로 제공하는 통합 플랫폼이어야 경쟁력을 확보할 수 있다. 가트너는 이처럼 풀스택 관찰가능성으로의 전환이 복잡한 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 핵심 전략이라고 진단했다. 데이터 통합을 통해 기업은 문제의 근본 원인을 보다 빠르고 정확하게 파악하고 분석할 수 있으며, 평균 복구 시간(MTTR)을 크게 단축할 수 있다.

또 하나의 필수 기능은 AI/ML을 통한 인사이트이다. 예를 들어 결정론적 AI(deterministic AI)는 서비스 간 의존성을 분석하고 근본 원인 분석을 개선하는 데 사용된다. 머신러닝은 이상 탐지, 예측 알림, 잡음 제거, 자동 인시던트 상관분석에 활용되고 있다. AI는 자가 복구 워크플로우, 알림 중복 제거, 성능 예측 기능도 지원하며, 이는 관찰가능성과 AIOps 전략을 접목하는 역할을 한다.

오픈텔레메트리(OpenTelemetry) 및 개방형 표준 지원 여부도 차별화 요소다. 이런 프레임워크를 채택한 솔루션 업체는 확장성과 업체 종속 방지, 생태계 통합 측면에서 더 유리하다. 이와 함께, 원격 측정 데이터가 증가함에 따라 비용 최적화 기능에 대한 수요도 높아지고 있다. 선도 업체는 세분화된 데이터 보존 제어, 계층형 스토리지, 사용량 기반 요금제를 통해 고객이 비용을 효과적으로 관리할 수 있도록 지원한다.

가트너는 개발자 경험과 데브옵스 통합의 중요성도 강조했다. 선도 업체는 ITSM이나 CMDB, 이벤트·인시던트 대응 시스템, 오케스트레이션 및 자동화, 데브옵스 도구 등과의 통합 기능을 제공한다.

자동화 측면에서 관찰가능성 플랫폼은 애플리케이션 및 인프라 코드 변경을 통해 비용, 용량, 성능을 최적화하거나 장애를 예방하는 기능을 지원해야 한다. 가트너는 여기에 알려진 취약점을 식별하고 공격 시도를 차단할 수 있는 애플리케이션 보안 기능도 포함해야 한다고 강조했다.

가트너, 2025년 관찰가능성 선도 업체 8곳 선정

가트너는 올해 보고서에서 기술 실행력, 제품 완성도, 전략적 비전 측면에서 우수한 평가를 받은 8개 공급업체를 관찰가능성 시장의 선도 그룹으로 지목했다. 다음은 가트너가 선정한 선도업체의 강점과 차별화 요소이다.

• 크로노스피어(Chronosphere). 관측 데이터 수집, 저장, 보존을 세밀하게 제어하는 컨트롤 플레인으로 비용 최적화 에 강점을 보인다. 별도의 에이전트를 설치하지 않아도 되며, 오픈텔레메트리(OpenTelemetry)와 프로메테우스(Prometheus) 등 개방형 프로토콜을 기반으로 작동한다. 다만 가트너는 크로노스피어가 AI 기능을 적극적으로 도입하지 않았고, 디지털 경험 모니터링은 파트너십을 통해서만 제공되고 있다고 지적했다.
• 데이터독(Datadog). 다양한 데이터 유형에 걸쳐 서비스 수준 목표(SLO)를 관리하고, 별도 계측 없이 시스템과 애플리케이션 동작을 심도 깊게 가시화할 수 있는 기능이 강점이다. 다만 라이선스 체계가 복잡해 고객이 계약을 협상하기 어렵고, 가격 부담에 대한 우려가 여전하다. 가트는 또 자체 생태계 통합에 초점을 맞춘 탓에, 다른 도구와 연동 시 비용과 복잡도가 높아질 수 있다고 분석했다.
• 다이나트레이스(Dynatrace). AI 엔진 ‘데이비스(Davis)’를 기반으로 자동화 및 근본 원인 분석 기능을 제공한다. 복잡한 애플리케이션 환경을 자동으로 탐지·매핑하고, 성능 이상을 감지해 문제 원인을 정확히 찾아냄으로써 수작업과 MTTR을 줄여준다. 다만 가트너는 신규 고객은 방대한 기능과 데이터 양으로 인해 초기 도입 시 지원이 필요할 수 있으며, 중소 규모 고객은 비용 부담으로 인해 도입을 망설일 수 있다고 지적했다.
• 엘라스틱(Elastic). 자연어 질의를 통해 대량의 데이터를 분석하고 문제 해결을 지원하는 AI 기반 어시스턴트와 오픈소스 기반 플랫폼이 차별화 요소다. 그러나 가트너는 엘라스틱의 관찰가능성 플랫폼이 시장에서 잘 알려지지 않았고, 내부 기술 전문성이 필요하다고 지적했다. 또한 데이터가 증가할수록 요금 예측이 어려워진다는 점도 경고했다.
• 그라파나랩스(Grafana Labs). 중요하지 않은 데이터 수집을 줄여 비용을 통제할 수 있는 비용 관리 기능이 강점이며, 다양한 지역에 분산된 인프라로 지연 시간이나 데이터 주권 요구사항에 맞춘 배포가 가능하다. 다만 가트너는 플랫폼 기능을 최대한 활용하려면 교육이 필요하며, 서드파티 및 커뮤니티 플러그인도 운영팀이 직접 검증하고 관리해야 한다고 강조했다.
• IBM 인스타나(Instana). IBM은 전 세계 기업 시장에서의 높은 인지도와 영향력이 강점이며, 인스타나는 앱티오(Apptio), 하시코프(HashiCorp)와 함께 IT 운영 및 자동화 통합 번들 형태로 제공된다. 또한 데이터센터와 클라우드 제공 지역도 확대했다. 그러나 2024년에는 다른 선도 업체에 비해 눈에 띄는 AI 기능이 적었고, 중소 고객은 IBM을 대기업 중심 솔루션으로 인식해 선택을 꺼릴 수 있다는 것이 가트너의 분석이다.
• 뉴렐릭(New Relic). 에이전트 기반 오케스트레이션과 관련된 미래 지향적 비전, 표준화된 API, 다양한 특화 에이전트를 통해 지능형 크로스 플랫폼 자동화를 구현할 수 있다는 것이 강점이다. 생성형 AI 인터페이스, 비용 제어 기능, LLM 관찰가능성 등도 포트폴리오에 추가됐다. 다만 소비 기반 요금제가 고객에게 예상보다 높은 비용으로 이어질 수 있다고 가트너는 경고했다.
• 스플렁크(Splunk, 시스코 자회사). 시스코의 전 세계적인 시장 점유율과 스플렁크의 산업별 전문성, 고객 기반이 결합된 점이 강점이다. 두 회사 모두 AI 전반에 걸쳐 대규모 투자를 단행했으며, 시스코 AI 어시스턴트를 관찰가능성 솔루션에 통합했다. 가트너는 스플렁크의 관찰가능성 포트폴리오는 인수합병을 통해 확장돼 왔기 때문에, 제품 간 통합이 미흡하고 복잡성이 높다고 지적했다.

이외에도 가트너는 나머지 쿼드런트에서 도전 그룹 4곳, 비전 그룹 4곳, 틈새 시장 그룹 4곳을 각각 선정했다.
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