[Data Observability] Day 4: Monte Carlo vs Elementary - 엔터프라이즈급 관측 플랫폼 아키텍처

서론: 도구 비교보다 운영 모델 비교가 먼저다

Observability 도구를 고를 때 기능 목록만 보면 실패한다. 엔터프라이즈에서는 아래 질문이 더 중요하다.

• 메타데이터를 어디에 저장하는가?
• 탐지 로직을 누가 소유하는가?
• 온프레미스/보안 정책을 만족하는가?
• 팀 구조(Data Platform vs Domain Team)와 맞는가?

이번 글은 Monte Carlo와 Elementary를 “제품 리뷰”가 아니라 “운영 아키텍처 선택지”로 비교한다.

1. 큰 방향: SaaS 중심 vs Warehouse-native

1.1 Monte Carlo (일반적 경향)

• SaaS 중심 운영 모델
• 다양한 데이터 도구 연결 커넥터
• 중앙 관제형 UI/알림/사고 관리에 강점

1.2 Elementary (일반적 경향)

• dbt/warehouse-native 접근
• SQL/테스트 코드 중심 커스터마이징
• 엔지니어링 팀이 로직을 코드로 통제하기 쉬움

핵심 차이는 “관측을 플랫폼 서비스로 쓸지” vs “관측을 코드 자산으로 다룰지”에 가깝다.

2. 아키텍처 관점 비교

관점	Monte Carlo 계열	Elementary 계열
운영 방식	중앙 SaaS 관제	코드+웨어하우스 중심
도입 속도	빠른 연결/가시화	초기 모델링 필요
커스터마이징	제품 기능 범위 내	SQL/dbt로 유연
거버넌스	중앙 정책 적용 용이	Git 기반 변경 이력 강점
보안/규제	벤더 검토 필수	자체 통제 범위 확대 가능

3. 엔터프라이즈에서 보는 선택 기준

3.1 조직 구조 적합성

• 중앙 데이터 플랫폼 팀이 강하면 SaaS 관제형이 빠르게 정착한다.
• 도메인 팀 자율성이 높고 dbt 문화가 강하면 코드 중심 접근이 유리하다.

3.2 확장 비용

비용은 라이선스만이 아니다.

• 메타데이터 스캔 비용
• 경보 운영 인력 비용
• false positive로 인한 조직 피로도

도입 전 PoC에서 반드시 “경보 품질”과 “운영 공수”를 함께 측정해야 한다.

3.3 보안/컴플라이언스

금융/의료/공공 계열은 다음 검토가 필수다.

• 데이터 반출 범위
• 로그 보관 정책
• 접근 제어(SSO, RBAC, 감사 로그)

4. 현실적인 하이브리드 전략

실무에서는 단일 도구로 끝나지 않는다.

예시 전략:

1. 중앙 레벨에서는 리니지/사고 관리 플랫폼 사용
2. 도메인 레벨에서는 dbt 테스트와 SQL 탐지 규칙 강화
3. 두 계층 알림을 Incident 채널에서 통합 관리

이 방식은 “중앙 통제”와 “현장 민첩성”의 균형을 맞추기 쉽다.

5. PoC 설계 템플릿

툴 선정 PoC는 2주 내로 끝내는 것이 좋다.

평가 항목:

1. Time-to-Value: 첫 유의미 알림까지 걸린 시간
2. Signal Quality: 1주 기준 경보 Precision
3. Root Cause Speed: 장애 원인 특정까지 시간
4. Ops Cost: 주간 운영 공수(사람/시간)
5. Security Fit: 내부 정책 부합 여부

6. Day 4 체크리스트

1. 제품 기능표보다 조직 운영 모델을 먼저 정의한다.
2. PoC 범위는 핵심 파이프라인 2~3개로 제한한다.
3. 경보 수가 아니라 유효 경보 비율(Precision)로 평가한다.
4. 선정 후에도 분기 단위로 탐지 규칙과 책임 경계를 재조정한다.

다음 글 예고

Day 5에서는 Data Observability를 성과 관리 체계로 연결하기 위해 데이터 SLO/SLA를 정의하는 방법을 다룬다.