Azure 기반 앱모니터링(APM) 솔루션 제안
모바일 앱 장애 발생 시 실시간 원인 추적과 사용자 행동 분석으로 신속히 대응하는 Azure 기반 APM 솔루션 — On-premise 또는 SaaS형 선택으로 금융·유통·공공 업종의 서비스 안정성과 고객 만족도를 동시에 확보합니다.
§1. 자료 정보
소개
## 제안 배경 2023~2024년 금융·유통·공공·통신 등 전 업종에 걸쳐 모바일 앱 장애가 빈번히 발생하고 있습니다. 모바일뱅킹·결제·배달·대중교통 등 국민 생활과 밀접한 서비스의 앱 장애는 직접적인 고객 이탈과 브랜드 신뢰 손상으로 이어집니다. 2024년 한 해에만 금융사 모바일뱅킹 접속장애(K사·T사·S사·N사), 배달앱 접속장애(Y사), 인터넷·쇼핑 앱 장애 등 10건 이상의 주요 장애가 발생하였으며, 2023년에도 정부24·따릉이·스크린골프·커피·철도 앱 등 다양한 업종에서 장애가 반복되었습니다. 고객 경험 개선과 안정적 서비스 제공을 위해 모바일 앱 성능과 사용성을 실시간으로 측정·분석하고, 추출된 데이터를 기반으로 신속한 서비스 개선을 가능하게 하는 앱 모니터링 솔루션 도입이 필수적입니다. ## 고객 Pain Point 모바일 앱 장애 발생 시 원인 파악이 지연되어 고객 피해가 확산됩니다. 기존 서버·인프라 모니터링 도구는 클라이언트 측(Android/iOS) 실제 사용자 환경에서의 성능 저하·Error·Crash를 실시간으로 감지·추적하는 기능이 부재합니다. 사용자 행동 분석 없이는 장애 재현이 어렵고, 디바이스·통신사·네트워크 환경별 원인 규명에 수일 이상이 소요됩니다. Azure Application Insights·Firebase 등 범용 도구는 모바일 전용 성능 최적화 및 사용자 중심 행동 분석 기능이 미흡하며, 실시간 대시보드·경보 시스템 부재로 운영자의 선제적 대응이 불가능합니다. ## 솔루션 구성 본 제안은 MAXY 엔진 기반 모바일 앱 모니터링 솔루션을 두 가지 구성방안으로 제공합니다. [CORE] MAXY 모바일 앱 모니터링 솔루션은 Android/iOS 클라이언트에 MAXY Agent를 탑재하여 실시간 로그 수집·집계·통계 생성·Error/Crash 분석·사용자 디바이스 분석·사용자 행동 분석·화면 및 이벤트 분석을 수행하는 핵심 엔진입니다. 구성방안 ① On-premise형: 고객사 내부망에 수집서버·분석서버·Data Store(Maria DB·Memory DB·NoSQL)·모니터링 관리자 웹을 구축하며 Message Queue(Kafka) 기반의 대용량 실시간 처리를 지원합니다. 구성방안 ② Azure SaaS형: 별도 서버 구축 없이 KT Azure 기반 SaaS형으로 도입하여 신속한 서비스 개시가 가능합니다. 주요 분석 모듈로 Basic Information, 종합분석(Logmeter·Response Time·Rendering Time·PV·Device Distribution·Accessibility·Resource Usage·Favorites), 로그분석(Error·Crash·PV), 성능분석(Rendering Time·Response Time), 보고서, 관리기능이 제공됩니다. ## 도입 효과 모바일 앱 모니터링 솔루션 도입을 통해 신속한 사용자 이슈 추적·사용자 중심 행동 분석·모바일 앱 성능 모니터링으로 신속한 고객 대응과 고객 만족도 향상이 가능합니다. Error·Crash 발생 시 사용자 디바이스 상태·이전·이후 Log Flow·사용자 행동 정보를 통해 근본 원인을 즉시 추적하여 장애 대응 시간을 대폭 단축할 수 있습니다. 정량 KPI 및 예상 ROI 수치는 BM 검수 시 입력 예정입니다. ## 일정·단계 도입 일정 및 Phase 정보는 자료에 명시되지 않았습니다. 고객사 환경(On-premise형/Azure SaaS형)에 따라 도입 기간이 상이하며 상세 일정은 제안 협의 후 확정 예정입니다. ## 요금·가격 모델 BM 검수 시 입력. On-premise형 구축 프로젝트 요금과 Azure SaaS형 구독 요금 이원화 구조 예상. 상세 가격 정보는 자료에 미명시되어 있습니다. ## 고객 사례·레퍼런스 자료 내 Section 7 '고객 도입 사례' 항목이 포함되어 있으나 구체적인 고객사명 및 도입 결과 수치는 본문에 기재되지 않았습니다. 금융사·방송/OTT사·앱개발사 대상 레퍼런스 보유 여부는 BM 검수 시 확인 예정입니다.
셀링 포인트 (6)
- 실시간 Error·Crash 감지 및 사용자 행동 추적을 통한 장애 원인 즉시 진단
- Azure SaaS형으로 서버 구축 없이 신속한 도입 가능 (On-premise형 병행 제공)
- 경쟁 솔루션 대비 모바일 전용 성능 최적화 및 고커스터마이징 대시보드
- 디바이스·통신사·OS별 세분화 분석으로 다양한 사용자 환경 대응
- Response Time·Rendering Time 실시간 Scatter Chart·Profiling으로 UX 병목 즉시 파악
- 스토어 분석(iOS·Android 별점·사용자 의견·Word Cloud) 연동으로 VOC 통합 관리
타깃 페르소나 (5)
- CIO
- IT 운영 책임자
- 모바일 앱 운영팀 리더
- 서비스 안정성(SRE) 담당자
- DX 추진 담당자
기능 블록 (12)
Basic Information
앱 모니터링의 필수 정보를 기준으로 실시간 현재 상태와 전일 대비 비교가 가능하며, 주간·월간 통계 정보를 제공하여 모니터링 대상 앱의 전체적인 상태 파악 및 기본 통계 분석이 가능합니다. 총 15개 기본 데이터 항목의 사용 여부를 On/Off로 선택할 수 있습니다.
종합분석 — Logmeter
실시간 적재되는 분석 정보 중 Error·Crash를 선별하여 분석 및 조회. 발생 시간·디바이스·Log Class/Type 목록 표시, 디바이스 종류·버전·CPU·메모리·네트워크 감도·응답시간 상세 정보, 사용자 행동 분석 및 페이지 Flow 연결.
종합분석 — Response Time
실시간 요청에 따른 응답시간을 상위·중위·하위로 구분 조회. Scatter Chart·Profiling·외부 요소(WAS 연동)·추이 분석(디바이스·통신사·네트워크 종류 기준 비교 지표)을 통해 응답 시간 병목 원인 파악.
종합분석 — Rendering Time
각 화면별 Rendering Time을 상·중·하위로 구분 조회. Scatter Chart·Profiling(디바이스 종류·앱 버전·통신사·위치·통신 감도)·Water Fall(웹 페이지 구성 리소스별 소요시간 종류별 출력) 분석 제공.
종합분석 — PV Equalizer / Device Distribution / Accessibility / Resource Usage / Favorites
전체 페이지 Page View 상세·통계 조회, Top 디바이스 기준 Error·Crash 발생 정보 조회, DAU 기준 로그인/비로그인 사용자 비교 분석, CPU·메모리 자원 사용량 조회, 사용자 지정 주요 페이지 타깃 모니터링 제공.
로그분석 — Error 분석
Error 발생 시 사용자 디바이스 상태, 이전·이후 Log Flow, 사용자 행위 정보를 통해 근본 원인 추적. Log Stack(디바이스 정보·앱 버전·네트워크 감도·Stack 정보)·사용자 행동 분석 상세(페이지 Flow·소요시간·Error/Crash 발생 내용) 제공.
로그분석 — Crash 분석
Crash 발생 시 Native Stack 정보, 이전·이후 Log Flow, 사용자 행위 정보를 통해 근본 원인 추적. 사용자 행동 분석 및 페이지 Flow·소요시간·Crash 발생 내용 상세 연결.
로그분석 — PV(Page View) 분석
실시간 수집되는 Page View 데이터를 통해 사용성 높은 페이지부터 사용자별 체류시간까지 모니터링. 접근 디바이스(사용자)·접근 시간·체류 시간·이외 페이지 관련 정보 표시 및 사용자 행동 분석 연결.
성능분석 — Rendering Time
페이지별 Rendering Time 구성 리소스·이벤트 시간, 통신 유형·감도 비교 분석. Profiling(통신 유형·감도·페이지 구성 리소스 이벤트 시간 지표)·Water Fall(CSS~Image 구성 요소별·이벤트별 소요시간)·사용자 행동 분석 연결.
성능분석 — Response Time
각 페이지별 Response Time의 내부·외부 요소 비교 분석. Profiling(통신 유형·감도·이벤트 시간·외부 응답시간)·분석 지표(WAS 모니터링 연동·제니퍼소프트 예시)·Position(디바이스·통신사·통신 유형 기준 비교)·페이지 상세 정보 제공.
보고서
조회 조건(대상·일시·버전 등) 기준으로 모니터링 기본정보·버전별 성능 분석·사용성 분석·성능 분석 지표를 데이터와 그래프로 제공. 인쇄 및 HTML 파일 저장 지원(PDF 추후 지원).
관리기능 — Components / Resource Management / 스토어 분석
사용자 정의 대시보드 구성(원하는 모니터링 지표 선택·배치), URL 기준 리소스를 페이지 형태로 관리, Log Description(Code·Log Class/Type별 설명), 모니터링 기기 정보·VIP 여부 관리, 스토어 분석(iOS/Android 별점 추이·사용자 의견·Word Cloud) 제공.
스펙 표 (12)
다이어그램 (4)
MAXY 솔루션 주요 아키텍처 — Mobile 클라이언트(Android/iOS) → MAXY Agent → DMZ(Web Support API·Native Support API·수집서버·WAS·Message Queue/Kafka) → 내부망(분석서버·WAS APP·RDB/MariaDB·Memory DB·NoSQL) → 모니터링 관리자 웹
(이미지 미연결)
On-premise형 구성방안 — 고객사 내부 서버 직접 구축, 내부망 보안 환경에서 수집·분석·관리 웹 운영
(이미지 미연결)
Azure SaaS형 구성방안 — 별도 서버 구축 없이 KT Azure 기반 SaaS로 모바일 앱 모니터링 구현
(이미지 미연결)
경쟁 솔루션 비교표 — KT 솔루션 vs Azure Application Insights vs Google Firebase vs Bugsnag vs Sentry.IO vs Dynatrace vs Embrace vs New Relic vs Datadog (주요 초점·커스터마이징·실시간 모니터링·사용자 행동 분석·강점·약점·시장 적합성 8개 항목 비교)
(이미지 미연결)
FAQ (5)
Q. 스토어 분석 기능을 사용하려면 어떤 준비가 필요한가요?
A. 스토어 분석을 위해서는 공급사가 각 OS(iOS, Android)별 API를 제공받아야 하며, 이를 위한 계정 발급 프로세스를 진행해야 합니다.
Q. WAS 모니터링과 연동이 가능한가요?
A. Response Time의 외부 요소 분석 시 WAS 모니터링과 연계하여 조회가 가능합니다. 예시로 제니퍼소프트와의 연동을 지원합니다.
Q. 고객사 환경에 따라 아키텍처 변경이 가능한가요?
A. 고객사 환경에 따라 일부 구조는 대체되거나 변경될 수 있습니다. On-premise형과 Azure SaaS형 중 선택하여 도입할 수 있습니다.
Q. 보고서는 어떤 형식으로 제공되나요?
A. 화면 조회, 인쇄, HTML 파일 저장이 지원됩니다. PDF 형식은 추후 지원 예정입니다.
Q. 경쟁 솔루션(Firebase, Datadog 등) 대비 KT 솔루션의 차별점은 무엇인가요?
A. KT 솔루션은 모바일 앱 전용 실시간 성능 최적화·사용자 행동 추적·고커스터마이징 대시보드에 특화되어 있습니다. Firebase는 앱 성능 모니터링 세분화 부족, Datadog·New Relic은 모바일 전용 성능 최적화 기능 부족, Dynatrace는 모바일 성능 최적화 전문성 부족이 약점으로 비교됩니다.
§2. 가격·일정·ROI·효과
BM 검수 후 노출 (PreSales 이상). 검수 미완 = "BM 검수 중" 라벨
가격
일정
도입 일정 미명시. 고객사 환경(On-premise/SaaS) 선택 후 협의 확정 예정.
기대 ROI
제안 규모
제안 기간
수주 결과
§3. 연관 상품 (2)
원본 자료 (1)
- S39OD-C004. KT 모바일 앱 모니터링 솔루션(APM) 사업화 제안(250113).jsonJSONC004. KT 모바일 앱 모니터링 솔루션(APM) 사업화 제안(250113).json