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기술이야기 AWS KMS 특징과 장점, 기본 암호화 활용 예시(단일 암호화 vs 봉투 암호화) 기술이야기 AWS KMS 특징과 장점, 기본 암호화 활용 예시(단일 암호화 vs 봉투 암호화) AWS KMS(Key Management Service)는 데이터 암호화에 사용되는 키를 생성하고 안전하게 관리할 수 있도록 지원하는 AWS의 관리형 서비스입니다. 클라우드 환경에서는 데이터가 외부 인프라에 저장되기 때문에 온프레미스와 달리 직접적인 통제가 어렵고, 그만큼 보안의 중요성이 커집니다. 암호화는 민감한 정보가 노출되는 것을 막는 가장 기본적인 보호 방식이지만, 암호화에 사용된 키가 유출되면 암호화 자체가 무력화되어 심각한 보안 위협으로 이어질 수 있습니다. AWS KMS는 이러한 위험을 줄이기 위해 암호화 키의 생성, 보관, 사용을 AWS가 책임지고 관리하는 보안 중심의 관리형 서비스를 제공합니다. 이를 통해 암호화 키 자체의 안전성을 확보하며, 서비스 전반의 기밀성과 안정성을 강화할 수 있습니다. 그렇다면 AWS KMS의 주요 특징과 장점, 그리고 기본 암호화 활용 방법을 구체적인 예시를 통해 살펴보겠습니다. AWS KMS 특징과 장점 AWS KMS는 데이터를 암호화하는 key를 암호화하여 보안 인증 장치인 HSM(물리적 공간)에 보관합니다. AWS KMS를 통해서만 HSM 내부에 저장된 Root Key에 접근 가능합니다. 이를 통해 키 구성요소를 안전하게 보호하고, 키가 물리적으로 격리되어 평문 형태로 외부로 유출되는 것을 원천적으로 차단합니다. 또한 AWS KMS는 키 정책을 활용해 암·복호화 권한을 세밀하게 제어할 수 있다는 장점이 있습니다. 동일한 키라 하더라도 사용자나 역할별로 서로 다른 권한을 부여할 수 있으며, 감사 로그를 통해 키 사용 이력을 추적하여 보안 관점에서의 모니터링과 통제가 가능합니다. AWS KMS 키 종류 AWS KMS 키는 관리 주체에 따라 AWS 관리형 키와 고객 관리형 키로 구분됩니다. AWS 관리형 키는 AWS 서비스가 자동으로 생성·관리하며, 사용자가 직접 생성하거나 수정·삭제할 수 없습니다. 주로 S3, RDS 등 서비스의 기본 암호화 기능에 사용되어 별도 설정 없이 간편하게 활용할 수 있습니다. 반면 고객 관리형 키는 사용자가 직접 생성하고 운영하는 키로, 키 정책을 통해 접근 권한과 사용 범위를 세밀하게 제어할 수 있습니다. 보안 요구사항에 따라 권한 설정이나 정책 변경을 자유롭게 구성할 수 있다는 점이 장점입니다 AWS KMS 의 키 순환(Key Rotation) AWS KMS의 주요 특징 중 하나는 키 순환(Key Rotation) 기능입니다. 키 순환은 일정 주기(기본 1년)에 따라 CMK(KMS 키)의 핵심 암호화 구성 요소(Key Material)를 자동으로 교체하여 키 유출 가능성을 낮추고 보안성을 강화하는 기능입니다. 키가 순환되면 이후 암호화 작업에는 새롭게 교체된 키 재료가 사용되지만, 순환 이전에 암호화된 데이터도 그대로 복호화할 수 있습니다. 이는 이전 버전의 Key Material이 KMS 내부에 안전하게 유지되어 복호화 요청 시 자동으로 참조되기 때문입니다. 또한 키 순환 시 ARN, 키 상태, 키 정책 등 키의 기본 정보는 변경되지 않고 암호화 재료만 새로워지므로, 애플리케이션 코드나 비즈니스 로직을 수정하지 않아도 기존과 동일한 방식으로 계속 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. AWS KMS 키 정책 AWS KMS 키 정책을 통해 키 사용 주체, 범위 등을 정하는 방식으로 보안성을 강화합니다. 키 정책을 구성하는 요소는 크게 Version, Id, Statement가 있습니다. 이 요소 중 Statement를 통해 키 사용 규칙을 관리할 수 있습니다. Statement 구성 요소에 대해 살펴보겠습니다. Sid : 식별자(키 정책 설명) Effect : 결과(허용, 거부) Principal : 주체(누구에게 적용되는지) Action : 행위(무엇을 할수있는지) Resource : 대상(어떤 key에 적용되는지) Condition : 조건(ip, 시간 등 추가 조건) 위 키 정책은 Principal에 등록된 유저에게 해당 키로 Action에 나열된 행위를 허용하는 정책입니다. 추가로 이 키를 사용하기 위해서는 EncryptionContext를 포함해야하고 그 Context 내부에 key:value 형태로 “Purpose” : “KMSTEST” 를 가지고 있어야 합니다 이처럼 AWS KMS 사용자는 하나 이상의 Statement를 만들어 고객 관리형 키 사용 환경을 세부적으로 통제할 수 있습니다. 암·복호화 예시(Java): 단일 호출 암호화 vs 봉투 암호화 Java 환경에서 AWS KMS를 활용할 때는 KMS 키를 직접 사용해 암·복호화를 수행하는 방식과, 암호화에 사용할 데이터 키를 별도로 발급받아 사용하는 방식이 있습니다. 각각을 단일 호출 암호화와 봉투 암호화(Envelope Encryption)라고 합니다. 아래 예시는 이미 생성된 KMS 키를 기반으로 두 방식이 어떻게 동작하는지 보여줍니다. 이를 위해 먼저 KMS에 접근하기 위한 인증 정보를 설정하고, 암·복호화 요청을 처리할 KmsClient를 생성합니다. - accessKeyId: 사용자 액세스 키 - secretAccessKey: 비밀 액세스 키 단일 호출 암호화와 봉투 암호화가 각각 이제 떻게 구현되는지 코드를 통해 살펴보겠습니다. [1] 단일 호출 암호화 단일 호출 암호화시에는 kmsClient와 KMS 마스터 키를 활용해서 KMS 서비스 제공 Encrypt, Decrypt 객체 생성 후 암,복호화를 진행합니다. 단일 호출 암호화 방식은 크기가 작은 데이터(4KB 미만)를 암호화하는데 사용된다. 이 방식의 장점은 KMS 서비스를 통해 직접 암,복호화 하기 때문에 간단한 코드로 구현이 가능하다는 점입니다. 다만 암,복호화 시 데이터 개수에 따라 비용 및 KMS 통신량 증가 한다는 것이 단점입니다. 단일 호출 암호화 결과를 보면 암,복호화가 정상적으로 이루어진것을 확인할 수 있습니다. [2] 봉투 암호화 두번째 방식은 봉투 암호화입니다. 봉투 암호화의 핵심은 데이터를 암호화 하기 위해 사용되는 키를 암호화 한다는 것입니다. 봉투 암호화는 평문 암호화 키(encryptKey)를 이용하여 데이터를 암호화합니다. 이때 사용된 평문 암호화 키는 즉시 삭제하고 암호문을 저장합니다. 복호화시에는 암호문을 통해 평문 암호화 키를 조회하고 이 키를 이용하여 데이터를 복호화합니다. 잘못된 방식과 잘된 방식을 비교하여 살펴보겠습니다. 잘못된 방식을 보면 암호화 키(encryptKey)를 활용해 암호화 한 이후 동일한 변수를 이용하여 바로 복호화를 진행하고 있습니다. 이는 암호화 이후 평문 암호화 Key를 폐기하지 않고 재사용하기 때문에 평문 키를 HMS 외부에 보관하지 않는다는 KMS의 핵심 보안 원칙에 어긋납니다. 올바른 봉투 암호화는 복호화시 최초 암호화에 사용된 키(encryptKey)가 아니라 저장된 암호문(cipherTextBlob)을 이용하여 재조회한 평문 키(newPlaintextKey)를 활용하여 복호화합니다. 이를 통해 데이터 암호화에 사용된 평문 키를 외부에 노출시키지 않고 데이터 복호화가 가능합니다. 봉투 암호화 결과는 아래와 같습니다. 결과를 보면 최초 암호화에 사용된 평문키와 재조회한 평문키가 동일한것을 확인할 수 있습니다. 이 평문키는 사용시마다 암호문을 이용해 조회 후 사용하여야하며 사용 후 즉시 폐기하여야합니다. 봉투 암호화 방식은 사용자가 암호화 방식을 직접 정할 수 있어 단일 호출 암호화 방식에 비해 유연한 암호화 처리가 가능합니다. 또한 데이터가 아닌 데이터 암호화 를 암호화 하는 방식이기 때문에 데이터 개수에 영향을 적게 받는다는 장점이 있습니다. 봉투 암호화 과정을 요약 정리하면 아래와 같습니다. ① KMS를 통해 평문 암호화 키(encryptKey) 및 암호문(cipherTextBlob) 조회 ② encryptKey를 사용하여 데이터 암호화 후 폐기 ③ cipherTextBlob 및 암호화 데이터 저장 ④ cipherTextBlob를 사용하여 KMS에서 암호화 키 재조회(newPlaintextKey) ⑤ newPlaintextKey를 사용하여 데이터 복호화 두 방식 핵심 비교 지금까지 AWS KMS 기본 개념과 두가지 활용법에 대해 살펴보았습니다. KMS의 가장 큰 특징은 암호화 키를 안전하게 보호하는 서비스라는 점입니다. AWS KMS는 암호화 과정에서 가장 중요한 요소인 암호화 키를 사용자가 직접 관리하는 부담을 줄여줍니다. AWS KMS는 암호화 키를 최고 보안 수준으로 보호하기 때문에 사용자는 키 탈취 걱정없이 암호화 로직에 집중할 수 있습니다. 또한 AWS KMS 키 정책을 통해 복잡한 어플리케이션 코드 수정 없이 간편하게 암호화 키 접근 가능 사용자 및 행위를 통제할 수 있다는 장점이 있습니다. 이글을 통해서는 AWS KMS를 살펴보았는데 이 외에도 Google, Azure, NCP 등 여러 회사에서 제공하는 사용중인 KMS 서비스 중 사용중인 환경에 가장 적합한 KMS를 선택하여 활용하시기를 추천드립니다. 2025.11.20
기술이야기 쿠버네티스 모니터링 툴, Zenius K8s의 특장점과 활용팁 자세히 보기 기술이야기 쿠버네티스 모니터링 툴, Zenius K8s의 특장점과 활용팁 자세히 보기 쿠버네티스(Kubernetes, 이하 K8s)는 이제 많은 기업이 선택하는 운영 기반으로 자리 잡았습니다. 자동 확장과 유연한 배포 기능을 제공해 운영 효율을 높여주지만, 환경이 커질수록 구조가 복잡해지고 관리 범위도 자연스럽게 넓어집니다. 여러 클러스터와 다양한 노드, 파드, 컨테이너가 동시에 동작하는 상황에서는 어느 지점에서 성능이 떨어지고 있는지, 어떤 서비스가 영향을 받고 있는지 즉시 파악하기 어려울 때가 많습니다. 기존의 서버나 로그 중심 모니터링만으로는 전체 흐름을 한눈에 이해하기 어렵고, 문제의 시작 지점을 정확하게 찾기에도 한계가 있습니다. 결국 K8s 운영에서 가장 자주 마주치는 어려움은 복잡한 구조를 어떻게 더 명확하게 바라볼 수 있는가라는 점에 있습니다. Zenius K8s는 이러한 복잡성을 운영자에게 보다 분명하게 보여주는 통합 모니터링 솔루션입니다. 클러스터부터 파드·컨테이너·애플리케이션까지 한 화면에서 연결된 흐름으로 살필 수 있어, 성능 저하나 장애 징후를 조기에 확인하고 상황을 빠르게 정리할 수 있습니다. 그렇다면 Zenius K8s의 구체적인 특장점은 무엇이고 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 쿠버네티스(K8s) 모니터링 툴, Zenius K8s의 특장점 3가지 쿠버네티스를 운영할 때는 단편적인 지표보다 전체 구조와 각 구성 요소의 흐름이 어떻게 연결되어 움직이는지를 이해하는 것이 훨씬 중요합니다. Zenius K8s는 이 흐름을 보다 선명하게 보여주는 데 초점을 맞춘 솔루션으로, 이러한 특징을 세 가지로 정리해보면 다음과 같습니다. 1) 보는 방식이 다르다 – 전체 클러스터를 한눈에 조망하는 통합 모니터링 View Zenius K8s는 전체 클러스터를 하나의 화면에서 함께 살펴볼 수 있는 통합 뷰를 제공합니다. 물리적, 논리적 관점의 운영 상황과 각 구성 요소까지 한 화면에 표현되기 때문에, 클러스터 현황부터 Node, Pod, 컨테이너와 애플리케이션까지 종합적인 운영 상태를 확인할 수 있습니다. 특히 Zenius K8s는 Node, 컨테이너 기반의 모니터링만을 제공하는 것이 아니라 멀티 클러스터 기반 통합 모니터링을 지원하기 때문에, 다양한 K8s 환경을 여러 화면을 오갈 필요 없이 한 눈에 관리하실 수 있습니다. Zenius K8s는 이를 통해 사용자의 운영 효율과 대응 속도를 크게 향상시킵니다. 또한 통합 모니터링 View를 통해 발생한 이벤트도 바로 확인할 수 있습니다. Zenius K8s에서는 이벤트에 대한 색상 표시로 운영자들이 전체 인프라의 흐름을 한눈에 보고 문제가 생긴 부분을 즉시 찾아 대응할 수 있도록 합니다. 2) 관리 방식이 다르다 – 오브젝트 메타정보와 변경 이력을 투명하게 추적 쿠버네티스는 지속적으로 리소스를 생성하고 수정합니다. Zenius K8s는 이러한 오브젝트들의 메타정보를 주기적으로 수집하고 변경 내역을 기록합니다. 각 오브젝트의 이름, 라벨, 속성 정보를 두 시점에서 비교해 어떤 부분이 바뀌었는지 시각적으로 표시해 줍니다. 이 기능을 활용하면 운영자는 환경 설정 변경으로 인한 문제를 빠르게 파악하고 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 노드의 설정이 바뀐 뒤 성능 저하가 생겼다면 이력 화면을 통해 변경 내용을 바로 확인하고 원인을 찾아 해결할 수 있습니다. 결국 운영자는 불필요한 추측 없이 데이터를 기반으로 안정적인 운영 결정을 내릴 수 있습니다. 3) 보여주는 방식이 다르다 – 토폴로지맵 자동생성으로 구성정보 확인 Zenius K8s는 클러스터 구조를 자동으로 인식해 노드, 네임스페이스, 서비스 간 관계를 토폴로지 맵으로 시각화합니다. 별도 설정 없이도 새로 생성되거나 변경된 리소스가 자동 반영되어, 운영자는 복잡한 쿠버네티스 환경을 하나의 구조로 쉽게 파악할 수 있습니다. 이 토폴로지 맵은 서비스 간 연결과 트래픽 흐름을 시각적으로 표현해 문제가 발생한 영역을 이벤트 심각도에 따른 컬러 표출을 통해 즉시 확인할 수 있습니다. 또한 특정 노드나 서비스에서 이상 징후가 감지되면, 해당 요소를 클릭해 관련 리소스나 로그 화면으로 바로 이동할 수도 있습니다. 운영자는 이를 통해 리소스 상태뿐 아니라 노드, 파드, 컨테이너 등 서비스 간 영향 관계를 한눈에 파악하고, 장애 원인 분석과 구조 개선까지 신속히 수행할 수 있습니다. Zenius K8s는 단순한 모니터링을 넘어, ‘보는 순간 이해되는 구조적 시야’를 제공하는 토폴로지 중심 운영 환경을 만듭니다. 쿠버네티스(K8s) 모니터링 툴, Zenius K8s의 활용팁 3가지 그렇다면 이러한 장점을 갖춘 Zenius K8s를 활용해 운영 효율과 안정성을 어떻게 높일 수 있을지, 리소스 사용 편차 관리, 서비스 지연 원인 파악, 설정 변경 영향 분석과 같은 관점을 기준으로 세 가지로 나누어 알아보겠습니다. 1) 클러스터는 이렇게 본다 - 리소스 성능 모니터링 Zenius K8s는 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등 주요 자원 사용 상태를 클러스터, 노드, 파드, 컨테이너 단위로 실시간 확인할 수 있습니다. 각 자원의 사용량이 얼마나 되는지, 어떤 노드가 가장 많은 리소스를 쓰는지 그래프와 지표로 보여주어 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 운영자는 이를 활용해 자원 불균형 문제를 빠르게 찾고, 스케줄링 전략을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 노드가 다른 노드보다 자원 사용률이 높게 나타난다면 파드 분배 정책을 조정해 효율적인 자원 사용이 가능해집니다. 결과적으로 불필요한 과부하를 줄이고, 전체 클러스터의 안정성을 높일 수 있습니다. 2) 병목은 이렇게 잡는다 – APM 연계로 병목 구간까지 추적 Zenius K8s는 Zenius APM과 연결되어 애플리케이션의 성능까지 함께 분석할 수 있습니다. 이러한 연계는 애플리케이션 성능 모니터링까지 가능하게 합니다. Pod 내 컨테이너 기반 애플리케이션의 트랜잭션 수, 지연상황 관찰이 가능하며, 선택한 인스턴스에 대해서는 서비스 레벨의 성능 분석도 지원합니다. 운영자는 이 기능을 통해 문제의 위치를 정확히 찾고, 서비스 품질을 빠르게 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 결제 서비스의 응답 속도가 느려졌다면APM 연계 화면에서 어떤 구간(예: API 호출, 데이터베이스 처리 등)에서 병목이 발생했는지를 즉시 확인할 수 있습니다. 이런 방식으로 Zenius K8s는 운영자가 직접 사용자 경험의 속도를 측정하고 문제가 커지기 전에 해결할 수 있도록 돕습니다. 3) 문제 원인은 이렇게 찾는다 - 실시간 로그와 오브젝트 변경 이력 추적 Zenius K8s는 쿠버네티스 환경에서 발생하는 다양한 로그를 실시간으로 수집합니다. 컨테이너, Kubelet, API 서버, 애플리케이션 로그까지 한 화면에서 볼 수 있고, 필요한 기간이나 조건을 정해 검색할 수도 있습니다. 이 기능은 운영자가 장애가 생긴 시점을 중심으로 원인을 추적할 때 유용합니다. 예를 들어 특정 서비스가 갑자기 중단됐다면, 그 시점의 컨테이너 로그와 Kubelet 로그를 함께 조회해 원인을 바로 찾을 수 있습니다. 뿐만 아니라, 실시간 로그를 감시하며 즉시 이상을 발견할 수도 있습니다. 오브젝트(Node, Pod, Deployment, ReplicaSet 등)의 설정이 바뀐 이력도 함께 기록됩니다. 이 정보는 운영자로 하여금 “무엇이 바뀌었는가”, “언제부터 문제가 생겼는가”를 명확히 확인할 수 있도록 합니다. 운영자는 이 데이터를 근거로 설정을 되돌리거나 개선점을 빠르게 찾을 수 있습니다. 결국 이 기능은 단순한 문제 대응이 아니라, 같은 문제가 반복되지 않도록 관리하는 기반이 됩니다. 쿠버네티스 운영의 어려움은 기술이 아니라 가시성에 있습니다. Zenius K8s는 그 복잡한 구조를 단순하고 명확하게 보여줍니다. 리소스, 애플리케이션, 로그를 세밀하게 모니터링하는 기능, 그리고 통합 뷰와 변경 이력, 토폴로지 맵 같은 고급 관리 기능을 통해 운영자는 더 이상 주관적 판단에 의존하지 않고 객관적 데이터를 통해 운영에 판단을 내릴 수 있습니다. 쿠버네티스 모니터링 툴Zenius K8s는 “문제가 생기면 대응하는 도구”가 아니라, 문제를 미리 알아차리고 예방하는 운영 파트너가 되어줍니다. 복잡한 쿠버네티스 환경 속에서도 Zenius K8s와 한결 단순하고 안정적인 서비스 운영 환경을 만들어나갈 수 있습니다. 2025.11.18
회사이야기 브레인즈컴퍼니와 제니우스가 주목받은 BIXPO 2025 후기 회사이야기 브레인즈컴퍼니와 제니우스가 주목받은 BIXPO 2025 후기 지난 11월 5일부터 7일까지, 광주 김대중컨벤션센터에서 BIXPO 2025(빛가람 국제전력기술 엑스포)가 열렸습니다. 이번 행사는 올해로 10회를 맞이한 글로벌 에너지 산업 박람회로, 국내외 주요 기업들이 에너지를 중심으로 산업 간 경계를 허물고 디지털 전환을 가속화하는 다양한 기술과 아이디어를 선보였습니다. 브레인즈컴퍼니는 이번 전시에 참가해 지능형 IT 인프라 통합 모니터링 기술이 산업 전반의 디지털 전환을 어떻게 뒷받침할 수 있는지를 소개했습니다. Zenius EMS를 중심으로 안정적이고 효율적인 IT 운영 환경을 구축하는 기술을 선보였으며, 많은 참관객들이 브레인즈컴퍼니의 기술과 실제 적용 사례에 관심을 보였습니다. │BIXPO 2025, “Connect everything with energy” BIXPO 2025는 한국전력공사가 주최하는 국내 최대 규모의 글로벌 에너지 기술 엑스포로, “Connect everything with energy(에너지로 연결하다)”를 주제로 진행되었습니다. 올해 행사는 단순한 전력 기술 전시를 넘어, 에너지와 디지털 기술의 융합을 중심으로 산업의 지속가능한 발전 방향을 제시했습니다. 총 166개 기업 및 기관이 참가했으며, 한전, 포스코, HD현대, 두산, 브레인즈컴퍼니를 비롯한 국내외 주요 기업들이 신기술과 융복합 혁신 기술을 선보였습니다. 행사장에는 약 2만여 명의 참관객이 방문해 에너지 산업의 새로운 흐름과 디지털 기술이 결합된 다양한 솔루션을 체험했습니다. BIXPO 2025는 전시뿐 아니라 국제 컨퍼런스, 발명혁신 기술대전, 수출상담회, TEDx 강연, 일자리 박람회 등 다양한 프로그램이 함께 열렸습니다. 이를 통해 전력산업뿐 아니라 ICT, AI, 빅데이터 등 첨단 기술 분야 간의 교류와 협력이 활발히 이뤄졌습니다. │브레인즈컴퍼니, 옵저버빌리티 솔루션으로 주목 받다. 브레인즈컴퍼니는 이번 전시에서 자사의 대표 솔루션인 Zenius EMS를 중심으로 기업과 기관의 IT 인프라 통합 관리 및 운영 효율화 기술을 선보였습니다. Zenius EMS는 서버, 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션 등 기업의 핵심 시스템을 단일 플랫폼에서 통합 모니터링할 수 있는 솔루션으로, 대규모 환경에서도 안정적이고 유연한 운영을 지원합니다. 이번 전시에서는 Zenius EMS에 대한 세부 기능 설명과 데모 시연을 통해 실시간 자원 상태, 트래픽 흐름, 이벤트 감시, 장애 이력 등을 한눈에 파악할 수 있는 직관적인 관리 환경을 선보였습니다. 참관객들은 특히 Zenius가 제공하는 클라우드 및 Kubernetes 통합 모니터링 기능에 큰 관심을 보였습니다. 다양한 클라우드 플랫폼과 컨테이너 환경을 유기적으로 연결하여 관리할 수 있는 구조는 복잡한 IT 인프라를 가진 기업들에게 운영 부담을 줄일 수 있는 실질적인 대안으로 주목받았습니다. 또한 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 함께 분석하고 시각화하여 시스템의 상태와 변화를 한눈에 파악할 수 있는 Zenius의 옵저버빌리티 환경도 참관객으로부터 좋은 반응을 얻었습니다. Zenius EMS 뿐 아니라 Zenius SIEM과 Zenius ITSM도 높은 관심을 받았습니다. Zenius SIEM은 AI 기반 이상탐지와 연관 로그 분석을 통해 대규모 보안 데이터를 빠르게 해석하고 위협을 조기에 식별할 수 있는 기술로 좋은 평가를 받았습니다. Zenius ITSM은 요청·장애·변경 관리 전 과정을 자동화하고, 로우코드 기반으로 유연하게 구성할 수 있어 운영 효율과 서비스 품질을 함께 높이는 솔루션으로 호평을 받았습니다. 브레인즈컴퍼니는 이번 전시회를 통해 제니우스 솔루션에 높은 관심을 보인 고객사들과 후속 미팅을 이어가며, 솔루션 도입 방안과 기술 협력 방향을 구체적으로 논의할 예정입니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 지능형 모니터링 기술과 자동화 역량을 고도화해 산업 전반의 디지털 전환을 안정적으로 뒷받침하는 솔루션을 선보일 예정입니다. 이번 BIXPO를 통해 얻은 다양한 인사이트를 바탕으로, 운영 효율을 높이기 위한 솔루션 제공을 위해 꾸준히 노력하겠습니다. 차정환ㅣ프리세일즈팀 온/오프라인 마케팅 브랜딩, 그리고 홍보를 총괄하고 있습니다. 2025.11.13
기술이야기 하이브리드 클라우드 모니터링에서 Zenius의 4가지 핵심 강점 기술이야기 하이브리드 클라우드 모니터링에서 Zenius의 4가지 핵심 강점 최근 기업들은 퍼블릭과 프라이빗 클라우드를 함께 활용하는 하이브리드 클라우드 환경을 적극적으로 도입하고 있으며, 그 위에서 쿠버네티스를 기반으로 한 마이크로서비스 운영이 점점 보편화되고 있습니다. 이러한 구조는 유연성과 확장성 측면에서 유리하지만, 동시에 관리와 운영의 복잡성을 크게 높이는 요인이 됩니다. 이러한 환경에서는 단순한 지표 수집을 넘어 End-to-End Observability, 쿠버네티스 이벤트와 성능 지표의 통합 해석, 분산된 클라우드 자원의 일관된 관리가 필요합니다. 더 나아가 알림과 자동화는 단순 경고를 넘어 실제 대응으로 이어질 수 있어야 합니다. Zenius EMS는 이러한 과제를 해결하기 위한 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 다양한 환경을 아우르는 단일 뷰, 쿠버네티스와 애플리케이션까지 연결된 심층 분석, 자동화와 예측 기능, 그리고 모듈화 기반 확장성을 하나의 솔루션 안에서 제공합니다. 이번 글에서는 Zenius EMS가 하이브리드 클라우드 모니터링에서 가지는 핵심 강점을 구체적으로 살펴보겠습니다. 하이브리드 클라우드 모니터링에서 Zenius의 4가지 핵심 강점 1) End-to-End Observability Zenius EMS의 가장 큰 강점은 사용자 경험부터 애플리케이션, 컨테이너, 네트워크, 클라우드 리소스까지 전 과정을 단일한 관점에서 종합적으로 해석할 수 있다는 점입니다. 각 영역의 데이터를 유기적으로 연계해 운영자가 전체 서비스의 상태를 맥락적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 파편적인 수치를 개별적으로 해석하는 대신, 서비스 운영 전반에 미치는 영향을 통합적으로 파악할 수 있습니다. Topology Map과 Service Map은 애플리케이션과 인프라 자원의 호출 관계를 자동으로 분석하고 시각화하여, 서비스 경로와 장애 전파 과정을 직관적으로 보여줍니다. APM 모듈은 트랜잭션 처리 경로를 세부 구간별로 추적해 WAS, DB, 외부 연계 시스템 중 어느 구간에서 병목이 발생했는지를 명확히 나타냅니다. 동시에 NPM 모듈은 커널 수준에서 수집한 네트워크 트래픽을 기반으로 RTT, Jitter, Latency 같은 지표를 분석하여 애플리케이션 성능 저하와 네트워크 이슈 간의 연관성을 입체적으로 보여줍니다. Zenius EMS는 단순히 인프라별 지표를 나열하는 데 그치지 않고, 다양한 데이터를 연계해 종합적으로 판단할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 운영자는 파편적인 수치를 따로따로 해석하는 대신, 서비스 운영 전반에 미치는 의미를 함께 파악할 수 있습니다. 2) 효과적인 알림 체계 Zenius EMS의 알림은 단순한 경고 메시지가 아니라, 장애 탐지 이후 분석과 대응까지 이어질 수 있도록 설계된 체계적 운영 프로세스입니다. 각 노드와 애플리케이션에 설치된 에이전트는 이벤트를 실시간으로 감지하고, 감시 정책에 따라 즉시 알림을 전송합니다. 알림은 최대 3단계로 에스컬레이션되어 장애 심각도에 맞는 담당자에게 보고되며, 이 과정은 누락이나 지연 없이 자동으로 수행됩니다. 장애가 발생한 순간의 시스템 상태는 Snapshot으로 저장되어 CPU, 메모리, 네트워크, 트랜잭션 흐름 등 당시의 맥락을 온전히 복원할 수 있습니다. 이러한 데이터는 Knowledge DB에 축적되어, 동일 유형의 장애가 다시 발생했을 때 과거 조치 이력을 기반으로 운영자가 신속히 대응할 수 있도록 지원합니다. 즉, Zenius EMS의 알림은 단순 경고 메시지가 아니라 원인 규명에 필요한 근거와 대응 히스토리를 함께 제공하는 체계적 운영 도구입니다. 이는 불필요한 알림 소음을 줄이는 동시에, 운영자가 실제 조치로 직결될 수 있도록 돕습니다. 3) 쿠버네티스 특화 모니터링 쿠버네티스 환경은 Pod의 생성과 종료, 오토스케일링, 롤링 업데이트 등 끊임없는 변화를 특징으로 합니다. 이러한 동적 분산 구조에서는 단순한 리소스 지표만으로는 문제를 진단하기 어렵습니다. Zenius EMS는 이를 위해 쿠버네티스 전용 모듈(Zenius K8s)을 제공하여, 클러스터 전체 상태를 세밀하게 추적하고 분석합니다. Zenius K8s는 Cluster, Node, Pod, Container 단위의 상태와 자원 사용량을 실시간으로 수집·시각화합니다. 이를 통해 CPU·메모리 사용률 변화나 네트워크 트래픽·에러 패킷량과 같은 성능 지표를 파악할 수 있으며, 동시에 Pod 재시작이나 성능 저하와 같은 주요 상태 변화를 함께 모니터링할 수 있습니다. 또한 자동 생성되는 Topology Map은 Pod와 서비스 간의 연결 관계를 시각적으로 표현하여, 클러스터 내부 자원의 배치와 상호 연관성을 직관적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 더 나아가 Zenius EMS는 K8s 모듈과 APM 모듈을 연계하여, 클러스터 내부의 자원 이슈가 실제 애플리케이션 성능에 어떤 영향을 미쳤는지 교차 분석합니다. 이를 통해 운영자는 단순히 “Pod가 불안정하다”는 현상에 머무르지 않고, 서비스 성능 저하의 근본 원인을 클러스터 이벤트와 연관 지어 명확히 규명할 수 있습니다. 4) 클라우드 리소스 통합 관리 하이브리드 클라우드 환경에서는 서로 다른 CSP 계정과 리전, 다양한 서비스 콘솔이 분산되어 있어 운영 복잡성이 높아집니다. Zenius EMS는 CMS 모듈을 통해 이러한 분산된 리소스를 하나의 기준으로 통합 관리할 수 있도록 합니다. CMS 모듈은 AWS, Azure, GCP, NCP, OCI 등 주요 퍼블릭 클라우드 계정과 리전을 자동으로 동기화하며, 각 리소스에 이미 설정된 서비스·팀·환경 태그 정보를 함께 조회할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 CPU, 메모리, 스토리지 사용량과 같은 성능 지표뿐만 아니라 비용과 가용성까지 단일 화면에서 관리할 수 있습니다. 보안 측면에서는 각 클라우드 사업자가 제공하는 보안 그룹이나 접근 제어 설정 수준의 정보를 함께 조회할 수 있어, 운영자가 리소스 구성 상태를 점검하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 복잡하게 분산된 클라우드 계정과 리전을 보다 일관된 기준으로 관리할 수 있으며, 운영 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 즉, Zenius EMS의 클라우드 모니터링은 단순 리소스 사용량 확인에 그치지 않고, 비용·성능·보안을 아우르는 거버넌스 수준의 통합 관리를 지원합니다. 운영자는 여러 CSP 콘솔을 오가며 데이터를 취합할 필요 없이, 단일 프레임워크 내에서 일관된 기준으로 클라우드 환경을 운영할 수 있습니다. 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경은 앞으로 더 확장되고 복잡해질 것입니다. 기업들은 다양한 퍼블릭 클라우드 서비스와 프라이빗 인프라를 병행하며, 수많은 마이크로서비스와 컨테이너가 실시간으로 변동하는 상황에 직면하게 됩니다. 이때 운영자는 단편적인 지표를 모니터링하는 것만으로는 장애의 흐름을 이해하거나 대응 속도를 보장할 수 없습니다. Zenius EMS는 복잡한 환경을 단일 프레임워크로 단순화하여 운영자의 의사결정을 돕습니다. 장애는 더 빨리 탐지되고, 더 정확하게 원인이 분석되며, 더 신속하게 대응으로 이어집니다. 결국 이는 비용 절감과 SLA 준수, 고객 경험 개선이라는 구체적인 성과로 이어집니다. Zenius EMS는 하이브리드 클라우드 환경에서 안정적인 운영 성과를 실현하는 믿을 수 있는 파트너입니다. 2025.10.30
기술이야기 스토리지 모니터링 솔루션, Zenius STMS의 주요기능과 특장점 기술이야기 스토리지 모니터링 솔루션, Zenius STMS의 주요기능과 특장점 최근 기업의 IT 인프라는 데이터의 폭발적 증가와 함께 그 복잡성도 빠르게 심화되고 있습니다. 특히 AI와 빅데이터 분석, GPU 기반 워크로드 확산은 스토리지를 단순한 저장 장치가 아니라 서비스 연속성과 업무 안정성을 좌우하는 핵심 인프라로 변화시키고 있습니다. 최근 스토리지 환경에서는 NVMe-oF와 같은 초고속 인터페이스, SDS(Software Defined Storage), 오브젝트 스토리지, GPU 최적화 스토리지 등 새로운 아키텍처가 빠르게 등장하고 있습니다. 하지만 이러한 다양한 스토리지가 혼재된 환경에서는 제조사별 관리 도구와 포인트가 제각각이어서, 운영자가 여러 개별 콘솔을 오가며 상태를 확인해야 하는 비효율성이 발생합니다. 이는 관리 복잡도를 높일 뿐만 아니라 장애 대응 지연이나 용량 부족 문제로 이어져 서비스 중단이라는 위험까지 초래할 수 있습니다. 따라서 오늘날 스토리지 관제의 핵심은 단순히 얼마나 많은 데이터를 저장할 수 있는가가 아니라, 얼마나 안정적으로 전체 스토리지를 통합 관리하고 장애를 사전에 예측·대응할 수 있는가로 바뀌고 있습니다. 이러한 변화의 흐름 속에서 브레인즈컴퍼니는 Zenius STMS를 통해 다양한 벤더의 스토리지 장비를 통합적으로 관리할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다. Zenius STMS는 스토리지의 성능을 실시간으로 모니터링하고, 장애를 신속하게 감지·통보하여 안정적인 인프라 운영을 지원하며 널리 활용되고 있습니다. 스토리지 모니터링 솔루션, Zenius STMS의 4가지 주요기능 Zenius STMS는 단순히 데이터를 수집·표시하는 수준을 넘어, 운영자가 직면한 문제를 실제로 해결할 수 있도록 설계된 솔루션입니다. 이기종 스토리지의 성능·용량·장애·구성 정보를 한곳에서 관리할 수 있으며, 직관적인 UI와 자동화된 관제 체계를 통해 운영 복잡도를 획기적으로 줄여줍니다. 지금부터 Zenius STMS가 제공하는 주요 기능과 특장점을 네 가지 측면에서 구체적으로 살펴보겠습니다. [1] 직관적인 이기종 스토리지 통합 모니터링 기능 기업의 스토리지 환경은 Hitachi, Dell EMC, HPE 등 다양한 벤더 장비가 뒤섞여 운영되는 경우가 많습니다. 이때 장비마다 제공하는 관리 콘솔과 지표 체계가 다르기 때문에, 운영자는 동일한 문제를 확인하기 위해 여러 화면을 오가야 하는 비효율에 직면합니다. Zenius STMS는 REST API를 통해 이기종 장비 데이터를 표준화하여 수집하고, 이를 단일 플랫폼에서 통합 제공합니다. 운영자는 한 화면에서 전체 스토리지 현황을 직관적으로 파악할 수 있으며, 보유 현황과 사용률 상위 자원, 점검 필요 여부 등 핵심 정보를 종합적으로 확인할 수 있습니다. 또한 특정 장비의 성능·용량·장애 내역까지 드릴다운하여 살펴볼 수 있어, 복잡한 멀티 벤더 환경에서도 관리의 일관성과 효율성을 확보할 수 있습니다. 시각화 기반 UI 역시 강점입니다. 도형과 색상, 표를 활용한 모니터링 뷰는 각 스토리지의 상태를 명확히 구분해 보여주며, 관리자가 위험 신호를 빠르게 식별하고 우선순위를 정해 대응할 수 있도록 돕습니다. 이는 단순히 현황을 확인하는 단계를 넘어, 이상 징후를 조기에 감지하고 선제적으로 조치할 수 있는 기반을 마련해 줍니다. 또한 이러한 통합 모니터링은 단순한 편의성을 넘어 운영 조직 전체의 의사결정 속도와 품질을 끌어올립니다. 예를 들어, 주간 점검이나 용량 계획 회의에서 STMS의 요약 뷰를 근거 자료로 활용하면, 담당자 간의 정보 격차가 줄어들고 신속하게 공통된 판단을 내릴 수 있습니다. 이는 곧 장애 대응 속도를 높이고, 리스크 관리와 비용 최적화에도 직접적으로 기여합니다. [2] 성능 및 용량 관리의 정밀화 스토리지 운영에서 가장 큰 위험 요소 중 하나는 예기치 못한 용량 부족으로 인한 서비스 중단입니다. Zenius STMS는 이를 방지하기 위해 Volume, Pool, Drive 단위까지 세분화된 모니터링을 수행하며, 일·주·월 단위의 용량 추이 그래프를 제공해 장기적인 사용 패턴을 한눈에 파악할 수 있도록 합니다. 관리자는 단순히 현재 사용량을 확인하는 데 그치지 않고, 데이터 증가 추세를 근거로 증설 계획을 세우거나 자원을 재분배할 수 있어 안정적인 서비스 운영을 보장할 수 있습니다. 또한 성능 저하나 장애로 이어질 수 있는 네트워크 이상을 조기에 탐지하기 위해 포트 단위 모니터링 기능을 제공합니다. Port ID별로 Protocol, Speed, Link Status, Failover 여부 등을 실시간으로 감시하여 작은 이상 징후를 빠르게 식별할 수 있습니다. 더불어 제조사별 특화 항목까지 반영해 Dell EMC의 경우 RAID 구성, SRP, Thin Pool 사용률 등 상세 지표를 모니터링할 수 있습니다. 이러한 기능은 스토리지의 구조적 특성과 운영 상태를 동시에 분석할 수 있게 해주며, 다양한 환경에서도 정밀하고 일관된 성능 관리가 가능하도록 합니다. 결과적으로 Zenius STMS의 성능 및 용량 관리 기능은 단순한 현황 확인을 넘어, 예측 기반의 선제적 운영 관리를 가능하게 합니다. 이를 통해 기업은 리스크를 줄이고, 데이터 증가와 워크로드 변화에도 흔들림 없는 안정성을 유지할 수 있습니다. [3] 자동화된 장애 관리 및 실시간 장애 인지 스토리지 장애는 사전 예방이 가장 이상적이지만, 실제 운영 환경에서는 예기치 못한 문제가 발생할 수 있습니다. 이때 중요한 것은 얼마나 빠르게 장애를 감지하고 대응하느냐입니다. Zenius STMS는 트랩(TRAP) 연동을 통한 실시간 이벤트 감지 기능을 제공하여, 장애 발생 순간부터 즉각적으로 상황을 파악할 수 있도록 합니다. 또한 임계치 기반의 감시 정책을 세밀하게 설정할 수 있어, 특정 성능 지표가 기준치를 벗어나는 순간 자동으로 이벤트가 발생하도록 함으로써 사전 대응력을 높입니다. 알림 기능 역시 다층적으로 설계되어 있습니다. SMS, 이메일, 푸시 알림, 메신저 앱 연계 등 다양한 통보 채널을 지원하며, 1차에서 3차까지 단계별 수신자 체계를 두어 미조치 시간이 길어질수록 더 상위 관리자에게 경보가 전달됩니다. 이를 통해 조직 내 장애 대응의 책임성을 강화하고, 대응 지연으로 인한 리스크를 최소화할 수 있습니다. 또한 Zenius STMS는 이벤트 발생부터 처리 완료까지의 전 과정을 추적·기록할 수 있는 이력 관리 기능을 갖추고 있습니다. 장애 조치 내역은 Knowledge DB로 축적되어, 향후 유사한 장애가 재발했을 때 즉시 참고할 수 있는 자산으로 활용됩니다. 이는 단순한 장애 알림을 넘어, 장애 대응 프로세스를 체계화하고 재발 방지를 위한 학습 효과까지 제공하는 구조입니다. [4] 관리자의 업무효율을 고려한 구성관리 스토리지 관리 환경은 시간이 지날수록 장비와 사용자, 권한 체계가 복잡해지기 마련입니다. Zenius STMS는 이러한 현실을 반영해 관리자의 운영 부담을 줄이고, 체계적인 관리가 가능하도록 다양한 기능을 제공합니다. 우선 관리자는 스토리지 접속 정보를 등록·수정하고 수집 주기를 유연하게 설정할 수 있어, 신규 장비가 추가되거나 구성이 변경되더라도 안정적으로 연동할 수 있습니다. 이는 특히 멀티 벤더 장비가 혼재된 대규모 환경에서 운영 일관성을 유지하는 데 효과적입니다. 또한 사용자·그룹별로 모니터링 권한을 세밀하게 설정할 수 있는 기능은 보안성과 운영 효율을 동시에 보장합니다. 예를 들어 운영팀, 보안팀, 개발팀 등 각 부서의 역할에 따라 필요한 범위만 권한을 부여함으로써 불필요한 정보 접근을 제한하고, 관리 책임을 명확히 할 수 있습니다. 이는 권한 오남용 방지를 넘어, 감사 및 보안 규제 대응 측면에서도 중요한 가치를 가집니다. 확장성 역시 STMS의 큰 장점입니다. 서버, 네트워크, DBMS 등 다양한 관리 대상 솔루션과의 연동을 지원해, 단순히 스토리지 전용 도구에 머무르지 않고 전사적 IT 인프라 관제 플랫폼으로 발전할 수 있습니다. 관리자는 필요에 따라 Add-On 형태로 기능을 확장해 새로운 요구사항이나 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있으며, 결과적으로 운영 효율성과 확장 가능성을 동시에 확보할 수 있습니다. 스토리지 모니터링 솔루션, Zenius STMS의 주요 기능 특장점 Zenius STMS는 다양한 제조사의 스토리지 장비가 혼재된 환경에서도 안정적이고 체계적인 통합 모니터링을 제공하는 고도화된 솔루션입니다. 기존처럼 벤더별 관리 콘솔에 의존하는 방식은 단편적이고 비효율적일 수밖에 없지만, STMS는 이를 하나의 플랫폼으로 집약해 운영자가 모든 스토리지의 성능, 용량, 장애 현황을 실시간으로 가시화할 수 있도록 합니다. HTML5 기반의 UI는 별도의 설치 과정 없이 웹 환경에서 즉시 접근 가능하며, 직관적인 도형·컬러·표 형식의 시각화 뷰는 방대한 데이터를 빠르고 명확하게 이해할 수 있게 지원합니다. 이는 단순한 편의성을 넘어, 운영자의 대응 속도와 의사결정 품질을 근본적으로 향상시키는 요소입니다. 더 나아가 Zenius STMS는 EMS 통합 플랫폼 아키텍처를 기반으로 서버, 네트워크, 애플리케이션, DBMS 등 다양한 관리 대상을 유기적으로 연결할 수 있습니다. Add-On 방식으로 확장 가능한 구조 덕분에 스토리지 관제에 국한되지 않고, 전사적 인프라의 성능 및 장애 데이터를 하나의 플랫폼에서 종합적으로 수집·분석할 수 있습니다. 이는 곧 단일 자원 관리에서 서비스 전체 레벨의 안정성 관리로 확장되는 관점 전환을 가능하게 하며, 조직은 장기적인 운영 안정성과 예측 가능성을 확보할 수 있습니다. 이처럼 Zenius STMS는 다양한 벤더 장비가 혼재된 복잡한 스토리지 환경에서도 운영자가 전체 자원을 일관되게 관리할 수 있도록 지원하는 통합 관리 솔루션입니다. 단일 플랫폼에서 성능·용량·장애 정보를 실시간으로 확인할 수 있어 불필요한 관리 복잡도를 줄이고, 직관적인 UI와 자동화된 기능을 통해 대응 속도를 높입니다. 또한 서버, 네트워크, DBMS와 같은 다른 인프라 관리 영역과 유연하게 연동될 수 있는 확장성을 갖추고 있어, 변화하는 IT 환경 속에서도 장기적인 운영 안정성을 확보할 수 있습니다. 공공기관, 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업 현장에서 이미 다수의 구축 경험을 통해 검증된 만큼, Zenius STMS는 단순한 모니터링 도구를 넘어 조직 전체의 인프라 운영 수준을 한 단계 높이는 실질적인 관리 체계로 자리 잡고 있습니다. 앞으로도 데이터 증가와 아키텍처 다변화가 가속화되는 상황에서, STMS는 기업과 기관이 안정적이고 효율적인 스토리지 운영을 이어갈 수 있도록 든든한 기반이 될 것입니다. 2025.10.27
기술이야기 서버 모니터링 솔루션(SMS)의 파일 모니터링 기능을 통한 로그 모니터링 방법 기술이야기 서버 모니터링 솔루션(SMS)의 파일 모니터링 기능을 통한 로그 모니터링 방법 IT 인프라를 운영하다 보면 서버나 애플리케이션, 네트워크 장비에서 다양한 기록이 쌓입니다. 정상적으로 동작하고 있다는 메시지부터, 오류나 경고와 같은 문제 신호까지 모두 로그라는 형태로 남게 되지요. 이 로그를 잘 살펴보면 시스템 상태를 빠르게 파악할 수 있고, 문제가 생기기 전에 미리 대응할 수도 있습니다. 하지만 기존의 로그 모니터링은 대부분 단순히 데이터를 모으거나 특정 키워드를 찾아내는 수준에 머무르는 경우가 많습니다. 이 때문에 두 가지 문제가 자주 발생합니다. 하나는 불필요한 알람이 지나치게 많이 발생해 정작 중요한 이벤트가 묻혀버리는 경우이고, 다른 하나는 조건이 너무 단순해 실제 장애 상황을 놓칠 수 있다는 점입니다. 결국 이런 방식만으로는 서비스 안정성을 충분히 보장하기 어렵습니다. 이런 한계를 보완하기 위해 서버 모니터링 솔루션 Zenius SMS의 파일 모니터링 기능은 로그 파일을 정규식 기반으로 분석해 수치 데이터와 문자열 데이터를 변수화합니다. 이를 통해 단순한 로그 수집을 넘어, 운영자가 실시간 지표를 확인하고 이벤트를 정밀하게 관리할 수 있는 체계로 확장할 수 있습니다. 이제 구체적으로 Zenius SMS를 활용한 로그 모니터링 방법을 살펴보겠습니다. 서버 모니터링 솔루션(SMS) 파일 모니터링이란? Zenius SMS 파일 모니터링은 로그 파일의 텍스트를 정규식을 활용해 패턴화하고 변수화하여 모니터링하는 기능입니다. 로그 파일은 시스템이나 애플리케이션이 남기는 이벤트, 오류, 경고 정보를 담은 텍스트 파일이며, 정규식을 적용하면 필요한 정보를 수치 데이터나 문자열 데이터로 추출해 관리할 수 있습니다. 이 기능은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다. - 로그 텍스트를 수치화하여 모니터링해야 할 때 - 기록된 수치를 누적해 통계성 데이터가 필요할 때 - 수치 데이터를 기준으로 이벤트를 감지해야 할 때 - 특정 문자열을 모니터링하며 이벤트를 감시해야 할 때 즉, 파일 모니터링은 단순 기록된 로그를 운영 지표와 이벤트 감시 체계로 전환하여, 운영자가 보다 능동적으로 시스템을 관리할 수 있게 합니다. 기능 구성 및 확인 절차 Zenius SMS 파일 모니터링 기능은 단계별 설정과 확인 과정을 통해 운영자가 로그 데이터를 실질적인 모니터링 자원으로 전환할 수 있도록 설계되었습니다. Step 1. 로그 파일 수집 여부 설정 [SMS > 모니터링 > 모니터링 상세보기 > 에이전트 설정 > 로그파일] 메뉴에서 로그 파일 수집 여부를 지정합니다. 이는 어떤 로그 파일을 모니터링 대상으로 삼을지 결정하는 출발점입니다. Step 2. 로그파일 등록 [ 로그파일 > 등록 ] 대상 로그 파일의 절대 경로를 입력하고, 수집 유형과 패턴을 등록합니다. - 수집 유형 * 현재값: 마지막으로 검출된 값 * 누적통계: 일정 기간의 값들을 누적·통계화 * 누적: 단순 합산 - 패턴 등록 정규식 또는 확장 정규식을 사용하며, 문자열은 <*.str>, 수치는 <#.num> 형식으로 지정합니다. 예를 들어 test3.log에서 문자열 데이터를 출력하려면 <*.str> 변수를 등록합니다. 이렇게 등록된 변수는 이후 모니터링과 이벤트 감지의 기준이 됩니다. Step 3. 로그파일 수치 데이터 확인 [모니터링 상세보기 > 파일 모니터링 > 로그파일 수치데이터] 메뉴에서 수집된 수치 데이터를 확인합니다. 이를 통해 데이터가 정상적으로 수집되고 있는지 검증할 수 있습니다. Step 4. 로그파일 현재값 확인 [로그파일 현재값] 메뉴에서는 등록된 패턴이 현재 어떤 값을 수집하고 있는지를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 운영자는 이를 통해 즉각적인 대응이 필요한 상황을 식별할 수 있습니다. Step 5. 로그파일 누적 통계 확인 [모니터링 상세보기 > 파일 모니터링 > 로그파일 누적통계] [로그파일 누적통계] 메뉴에서는 시간이 지남에 따라 수집된 값이 어떻게 누적·통계화되는지를 보여줍니다. 단순 값 확인을 넘어서 추세 기반 관리가 가능해집니다. 활용 가이드 Case 1. 수치 데이터 누적 모니터링 디렉토리 용량을 기록하는 로그(test2.log)를 예로 들어보겠습니다. 2025/03/24 12:48:01 5.7G 2025/03/24 12:50:02 5.7G 2025/03/24 12:52:01 5.7G 여기서 <*.date>로 날짜·시간을 패턴화하고 <#.num>으로 용량 값을 변수화하면, 시간이 지남에 따라 수치 변화가 누적 관리됩니다. 결과적으로 모니터링 화면에서는 “이름:변수명” 형태로 데이터가 기록되며 추이 확인이 가능합니다. [Case 1의 결과] 로그 파일 수치데이터에서 이름:<변수명> 으로 주기적으로 모니터링하게 됩니다. Case 2. 임계치 기반 이벤트 감지 수치 데이터를 단순히 모으는 데서 나아가, 임계치를 설정해 특정 조건 충족 시 이벤트를 발생시킬 수 있습니다. 예를 들어 디렉토리 용량이 기준치를 초과했을 때 이벤트를 발생시키면, 운영자는 중요한 상황에만 집중할 수 있습니다. 구체적인 절차는 아래와 같습니다. [1] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 수치 데이터 선택 [2] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 대상 선택 [3] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 임계치 조건 설정: 이벤트 발생 시, 이벤트 메시지에 표출할 내용을 지칭합니다. 등록이 완료되면 [SMS > 설정 > 이벤트] 메뉴에서 이벤트 발생 여부를 확인할 수 있습니다. Case 3. 문자열 이벤트 감지 로그에 특정 문자열이 기록되면 이벤트를 발생시킬 수도 있습니다. 예를 들어 "warning"이라는 단어가 발견되면 이를 즉시 이벤트로 처리할 수 있습니다. 이때 <*.str> 패턴을 사용합니다. [모니터링 상세보기 > 파일 모니터링 > 로그파일 현재값] 메뉴에서 해당 문자열이 실시간으로 수집되는지 확인할 수 있으며, 감시설정 등록은 다음과 같은 절차로 진행됩니다. [Case 3의 감시설정 등록 절차] [1] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 문자열 데이터 선택 [2] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 등록한 대상 선택 [3] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 임계치 및 조건 설정 이후 이벤트는 [SMS > 설정 > 이벤트] 메뉴에서 확인할 수 있습니다. 실제 한 고객사는 기존 모니터링 체계만으로는 특정 로그 데이터를 확인하기 어려워 운영상 한계를 겪고 있었습니다. 특히 로그에 기록된 수치 데이터를 장기간 추적하거나 이를 차트로 시각화하는 기능, 그리고 임계치 기반의 이벤트 감지까지 필요했지만 기존 방식으로는 지원되지 않았습니다. Zenius SMS 파일 모니터링을 도입한 이후, 고객사는 로그 속 수치 데이터를 변수화해 자동으로 수집하고, 이를 차트로 시각화하여 추세를 관리할 수 있게 되었습니다. 또한 임계치 조건을 등록해 특정 상황에서만 이벤트가 발생하도록 설정하면서 알람의 품질을 높였고, 문자열 이벤트 감지를 통해 경고 메시지나 오류 코드도 실시간으로 대응할 수 있었습니다. 그 결과, 로그 파일은 단순한 기록물이 아니라 운영 정책 수립과 장애 예방을 위한 핵심 관리 자원으로 자리잡았습니다. 이처럼 Zenius SMS 파일 모니터링 기능은 로그를 단순히 모아두는 데서 벗어나, 수치 데이터 추적, 통계적 분석, 이벤트 감시까지 확장하여 운영자가 능동적으로 시스템을 관리할 수 있도록 돕습니다. 결국 운영자는 로그를 통해 더 빠르고 정확하게 문제를 파악하고, 서비스 안정성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다. 이는 곧 IT 서비스 품질을 한 단계 끌어올리고, 사용자에게 안정적인 경험을 제공하는 기반이 됩니다. 2025.10.14
회사이야기 브레인즈컴퍼니, 제니우스(Zenius)에 특화된 AI Agent 서비스 출시 회사이야기 브레인즈컴퍼니, 제니우스(Zenius)에 특화된 AI Agent 서비스 출시 Zenius에 특화된 AI Agent 서비스가 출시되다 브레인즈컴퍼니가 통합 모니터링 솔루션 제니우스(Zenius)에 특화된 대화형 AI Agent 서비스를 새롭게 출시했습니다. 이번에 출시된 AI Agent는 운영자가 복잡한 대시보드나 메뉴를 단계별로 탐색하지 않고도, 질문을 입력하는 방식만으로 필요한 정보를 바로 확인할 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다. 예를 들어, CPU 사용률이 가장 높은 서버, 특정 서버의 프로세스 동작 현황, 파일시스템의 사용 상태, 현재 발생 중인 이벤트 목록 등 주요 지표를 즉시 조회할 수 있어 일상 운영과 장애 대응 모두에서 효율이 높아질 것으로 기대되고 있습니다. 이번 AI Agent 서비스는 매뉴얼 등 내부 문서와 데이터베이스를 연동하여 단순 질의응답을 넘어 운영 현황을 실시간으로 직관적으로 파악할 수 있게 설계되었습니다. 운영자는 질문만으로 현황을 확인하고, 필요한 경우 관련 정보를 연속적으로 점검할 수 있어 의사결정까지의 시간이 단축시킬 수 있게 됐습니다. 해당 서비스에는 브레인즈컴퍼니 자회사인 에이프리카의 세렝게티 AI Agent Studio가 활용되었습니다. 세렝게티는 서버리스(Serverless) 기반의 AI Agent 개발·운영 플랫폼으로, 다양한 LLM 선택, 지식 데이터 연계(RAG), 외부 서비스 연계(MCP)를 지원합니다. 또한 폐쇄망 환경에서도 Private LLM을 활용할 수 있어 보안성과 확장성 측면에서도 강점을 갖추고 있습니다. 지능형 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션 Zenius는... 제니우스는 온프레미스부터 클라우드까지 다양한 환경을 포괄하는 통합 모니터링 솔루션입니다. 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스, K8s 등 이기종 인프라의 구성·성능·장애 정보를 일관된 정책으로 관리하며, 예방 점검과 보안 점검 기능을 통해 운영 안정성을 뒷받침합니다. 여기에 Zenius AI 패키지를 통해 AI 기반 이상 징후 탐지를 적용해 장애를 사전에 예측·대응할 수 있습니다. 이러한 강점을 바탕으로 공공과 민간을 포함한 1,500개 이상의 고객사에서 제니우스를 활용하고 있습니다. 브레인즈컴퍼니의 전략을 총괄하는 서은숙 님은 “이번 AI Agent 서비스 출시를 통해 모니터링 분야의 운영 안정성과 대응 효율성을 한층 강화하게 됐습니다. 앞으로도 에이프리카와의 협업을 통해 AI Agent 기술의 적용 범위를 확대하고, 실시간 분석과 예측 기반 대응 역량을 더해 통합 옵저버빌리티 플랫폼으로서의 가치를 더욱 높여 나가겠습니다”라고 밝혔습니다. 앞으로도 브레인즈컴퍼니는 AI Agent를 포함한 다양한 기술을 발전시켜, 고객에게 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 IT 운영 환경을 제공할 수 있도록 노력하겠습니다. 2025.09.29
기술이야기 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링 시 반드시 고려해야 할 4가지 기술이야기 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링 시 반드시 고려해야 할 4가지 많은 기업과 기관은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스)를 병행하는 하이브리드 클라우드 환경을 도입하고 있으며, 그 위에서 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)를 활용해 수십 개의 마이크로서비스를 독립적으로 배포하고 확장하는 방식을 채택하고 있습니다. 이러한 구조는 높은 유연성과 확장성을 제공하지만, 동시에 운영 복잡성을 크게 증가시키는 특징이 있습니다. 이에 따라 다양한 모니터링 도구와 대시보드가 활용되고 있지만, 실제로 장애가 발생하면 원인을 파악하기까지 여전히 많은 시간이 소요됩니다. 데이터 자체는 충분히 수집되고 있으나, 사용자 요청에서 애플리케이션과 컨테이너, 네트워크, 클라우드 리소스에 이르는 흐름이 하나의 시간축으로 유기적으로 연결되지 않기 때문입니다. 결국 각 지표가 분절된 조각으로만 보이면서, 문제의 전반적인 맥락을 명확하게 파악하기 어렵게 됩니다. 따라서 이제 모니터링의 목적은 단순한 데이터 수집을 넘어야 합니다. 수집된 데이터를 유기적으로 연결된 관점에서 해석하고, 복잡한 분산 환경의 특성을 반영하며, 탐지 이후에는 신속하게 조치와 대응으로 이어질 수 있는 체계를 마련하는 것이 중요합니다. 그렇다면 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에서 모니터링을 수행할 때, 구체적으로 어떤 부분을 반드시 고려해야 할까요? 지금부터 그 핵심 요소들을 차례로 살펴보겠습니다. 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링, 반드시 고려해야 할 4가지 1) End-to-End Observability로 장애 원인을 빠르게 찾을 수 있어야 한다 모니터링은 사용자 경험에서 시작해 애플리케이션, 컨테이너와 노드, 네트워크, 그리고 클라우드 리소스까지 하나의 흐름으로 이어져야 합니다. 예를 들어 사용자가 웹 애플리케이션에서 지연을 겪는다면, 해당 요청의 트레이스를 열어 어느 구간에서 지연이 발생했는지 확인하고, 같은 시각의 CPU·메모리·입출력(IO) 사용량과 데이터베이스나 메시지 큐 같은 클라우드 매니지드 서비스의 상태를 함께 살펴야 합니다. 이렇게 해야 단순히 “느리다”라는 현상에서 멈추는 것이 아니라, “어떤 서비스의 어떤 호출이 병목이며, 어떤 인프라 자원이 영향을 주었는가”라는 구체적 결론으로 이어질 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터가 일관된 방식으로 연결되어야 합니다. 트레이스 식별자(Trace ID)와 서비스·환경 태그 같은 공통 메타데이터가 전체 수집 계층에 적용되어야 하며, 로그·메트릭·트레이스는 이 기준을 통해 즉시 상관 분석이 가능해야 합니다. 화면 구성도 마찬가지입니다. 서비스 개요에서 시작해 트랜잭션 세부, 컨테이너와 노드 지표, 네트워크와 클라우드 리소스로 자연스럽게 이어지는 드릴다운 구조가 마련되어야 운영자가 불필요하게 여러 화면을 오가며 시간을 낭비하지 않습니다. 또한 사용자 경험 지표를 백엔드 데이터와 연결하는 과정도 필요합니다. 실제 사용자 모니터링(RUM, Real User Monitoring) 기능 등을 통해 웹 성능의 핵심 지표를 함께 확인해야 합니다. LCP(Largest Contentful Paint·핵심 내용이 화면에 표시되기까지의 시간), INP(Interaction to Next Paint·사용자 입력에 대한 반응성), CLS(Cumulative Layout Shift·레이아웃 안정성)와 같은 지표를 백엔드 트레이스와 매칭하면, 지연의 원인이 서버 처리인지, 네트워크 왕복 시간인지, 외부 리소스 때문인지 명확히 설명할 수 있습니다. 2) 쿠버네티스 주요 이벤트를 실시간 성능 데이터와 함께 볼 수 있어야 한다 쿠버네티스는 끊임없이 변화하는 동적 분산 시스템입니다. Pod는 생성과 종료를 반복하고, 오토스케일러는 순간적인 부하에 따라 리플리카 수를 조정하며, 롤링 업데이트와 롤백은 하루에도 여러 번 발생합니다. 이런 특성 때문에 단순히 CPU와 메모리 사용률 같은 정적 지표만 확인해서는 문제를 제대로 이해하기 어렵습니다. 쿠버네티스 환경에서는 반드시 이벤트와 성능 지표를 같은 시간축에서 함께 해석해야 합니다. 예를 들어 특정 시점에 오류율이 급증했다면, 원인은 단순한 리소스 부족일 수도 있습니다. 그러나 API Server 지연이나 etcd 병목, 혹은 롤링 업데이트 과정에서 트래픽 전환이 매끄럽지 않아 발생한 문제일 가능성도 있습니다. 만약 Pod 재시작이나 CrashLoopBackOff 이벤트가 성능 저하와 같은 시점에 발생했다면, 이는 추측이 아니라 근거 있는 원인 분석으로 이어질 수 있습니다. 또한 서비스 간 통신에서 병목을 찾으려면 서비스 메쉬 지표나 eBPF 기반 네트워크 관측이 효과적입니다. 이들은 동서 트래픽의 RTT, 오류율, 지연 분포를 보여주어 호출 경로상의 문제 지점을 명확히 드러냅니다. 여기에 HPA 동작이나 롤백 시점을 성능 지표와 함께 기록하면, 배포가 실제 성능 저하의 원인이었는지도 빠르게 확인할 수 있습니다. 결국 쿠버네티스 모니터링은 지표와 이벤트를 분리해 보는 것이 아니라, 하나의 시간선에서 연결해 해석해야 합니다. 그래야 단순히 “문제가 있다”라는 수준에 머무르지 않고, “이 시점, 이 이벤트, 이 서비스가 원인이다”라는 실행 가능한 결론으로 이어질 수 있습니다. 3) 클라우드 계정·리전·비용·보안을 하나의 기준으로 관리할 수 있어야 한다 하이브리드 클라우드는 유연성을 제공하지만, 동시에 운영 복잡성과 관리 부담을 크게 높입니다. 사업자마다 지표 체계와 콘솔이 다르고, 계정과 리전이 분산되면 운영자는 조각난 정보를 이어 붙이는 데 많은 시간을 소모하게 됩니다. 이러한 문제를 줄이려면 반드시 메타데이터 규칙을 정의하고 이를 일관되게 적용해야 합니다. 클라우드 계정과 리전 인벤토리는 자동으로 동기화되어야 하며, 모든 리소스에는 팀·서비스·환경 정보가 태그로 부여되어야 합니다. 비용, 성능, 가용성 지표는 이 태그를 기준으로 정렬·비교되어야 하며, 이를 통해 특정 서비스나 팀 단위의 문제를 빠르게 좁혀갈 수 있습니다. 비용 관리 또한 단순히 총액 확인을 넘어 예산·예측·이상 비용 감지까지 하나의 화면에서 제공되어야 실제 운영과 의사결정에 도움이 됩니다. 보안 역시 운영과 별도로 다루지 않고 같은 시각에서 관리해야 합니다. 퍼블릭 버킷 노출, 과도한 보안그룹 개방, 장기간 미사용 액세스 키와 같은 항목은 운영 대시보드에 함께 표시되어야 하며, 이를 통해 비용·성능·보안을 종합적으로 고려한 균형 잡힌 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 재해복구 관점에서는 리전 간 지표 정합성과 복구 목표치(RTO, Recovery Time Objective·복구 시간 목표 / RPO, Recovery Point Objective·복구 시점 목표) 달성 여부를 주기적으로 점검해야 합니다. 이러한 데이터가 체계적으로 관리될 때 실제 장애 상황에서도 신속하게 대응할 수 있습니다. 결국 하이브리드 클라우드 모니터링은 각 사업자의 시스템을 따로따로 보는 것이 아니라, 하나의 기준과 규칙으로 통합 관리해야만 진정한 효과를 발휘합니다. 4) 운영 자동화와 알림 체계가 효과적으로 갖춰져 있어야 한다 모니터링의 목적은 데이터를 보여주는 것이 아니라 문제를 신속히 해결하는 데 있습니다. 따라서 알림 체계는 단순히 많은 경고를 쏟아내는 것이 아니라, 운영자가 즉시 판단하고 대응할 수 있을 만큼 충분한 정보를 담아야 합니다. 정적 임계치만으로는 환경 변화를 따라가기 어렵습니다. 시스템은 정상 상태를 스스로 학습해 기준선을 조정할 수 있어야 하며, 유사한 성격의 이벤트는 상관관계 분석을 통해 하나의 사건으로 묶여야 합니다. 이렇게 해야 알림 소음을 줄이고, 운영자가 진짜 중요한 신호에 집중할 수 있습니다. 알림은 단순한 메시지가 아니라 증거를 함께 제공해야 합니다. 예를 들어 “CPU 사용률 초과”라는 경고만으로는 부족합니다. 같은 시점의 로그, 트레이스 링크, 최근 배포 이력, 리소스 스냅샷 등이 함께 제시되어야 운영자가 알림에서 곧바로 확인과 조치로 이어질 수 있습니다. 전달 방식 또한 중요합니다. 메신저 알림이나 모바일 푸시처럼 실제 대응이 이루어지는 채널을 사용해야 하며, 에스컬레이션은 시간과 역할에 따라 명확히 정의되어야 합니다. 교대 근무 체계와 연동된 프로세스까지 갖춰져야 운영 공백을 최소화할 수 있습니다. 궁극적으로는 탐지 → 증거 수집 → 조치 → 복구 확인까지 이어지는 과정이 표준 절차로 자리 잡아야 합니다. 사건 종료 후에는 포스트모템이 자동 기록되어 재발 방지로 이어져야 하며, 이러한 체계가 반복될수록 평균 대응 시간(MTTA)과 평균 복구 시간(MTTR)은 꾸준히 단축됩니다. 운영 자동화와 알림 체계가 제대로 작동할 때, 모니터링은 단순한 관찰을 넘어 실질적인 운영 성과로 연결됩니다. 클라우드와 쿠버네티스 환경은 앞으로도 더 확장되고 다양해질 것입니다. 서비스는 더 많은 리전에 걸쳐 배포되고, 애플리케이션은 더 많은 마이크로서비스로 쪼개지며, 운영자는 더 많은 데이터와 알림에 둘러싸이게 될 것입니다. 이 상황에서 단편적인 모니터링만으로는 대응 속도와 품질을 보장할 수 없습니다. 지금 필요한 것은 데이터를 연결된 시각으로 읽어내고, 이벤트와 지표를 하나의 시간선에서 해석하며, 클라우드 리소스를 일관된 규칙으로 관리하고, 알림을 실제 조치로 이어주는 운영 체계입니다. 이 네 가지는 기술적으로는 별개의 영역처럼 보이지만, 실제 운영에서는 긴밀히 맞물려 작동해야만 효과가 있습니다. 결국 모니터링의 목표는 단순히 상태를 보여주는 것이 아니라, 문제 해결과 서비스 안정성을 보장하는 데 있습니다. 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에서 이 네 가지 관점을 충실히 반영한다면, 복잡성을 줄이고, 장애 대응 시간을 단축하며, 미래의 확장성까지 확보할 수 있습니다. 2025.09.25
기술이야기 복잡한 네트워크 트래픽, Zenius NMS·TMS·NPM으로 정확하게 분석하기 기술이야기 복잡한 네트워크 트래픽, Zenius NMS·TMS·NPM으로 정확하게 분석하기 오늘날 기업의 IT 인프라는 클라우드, 가상화, 마이크로서비스(Kubernetes)로 빠르게 전환되고 있습니다. 서비스는 점점 더 세분화되고 연결 구조는 복잡해지면서, 단일 지점에서 발생한 문제라도 전체 서비스 품질에 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 기존의 네트워크 모니터링 방식은 주로 장비 단위에 국한되어 있어, 트래픽 증가나 지연 같은 현상이 발생했을 때 원인을 신속하고 정확하게 파악하기가 쉽지 않습니다. 이러한 환경에서는 단순한 장비 레벨 모니터링을 넘어, 인터페이스 → 트래픽 흐름 → 프로세스 단위까지 네트워크를 다각도로 관찰하는 체계가 필요합니다. Zenius의 NMS, TMS, NPM은 각각의 레벨에서 데이터를 수집·분석함으로써, 네트워크 전반을 단계적으로 추적하고 문제 지점을 빠르게 규명할 수 있도록 돕습니다. 이번 글에서는 세 가지 솔루션을 연계하여 실제 운영 환경에서 어떻게 트래픽 원인을 분석할 수 있는지를 구체적으로 살펴보겠습니다. Zenius NMS·TMS·NPM: 각 솔루션의 특징과 차이점 Zenius NMS, TMS, NPM의 정의와 역할을 먼저 정리해보겠습니다. 각각의 솔루션은 모두 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석하는 기능을 제공하지만, 적용되는 관점과 수집 방식, 그리고 활용 목적에서 분명한 차이가 있습니다. Zenius NMS(Network Management System)는 SNMP를 기반으로 라우터, 스위치 등 네트워크 장비의 물리 인터페이스 관점에서 트래픽을 모니터링합니다. 이를 통해 장비별 포트 사용량, bps/pps, 에러 발생 여부 등을 실시간으로 확인할 수 있으며, 네트워크 전반의 기본적인 상태를 빠르게 파악하는 데 유용합니다. 반면 Zenius TMS(Traffic Management System)는 NetFlow, sFlow, IPFIX와 같은 Flow 데이터를 활용하여, 네트워크를 경유하는 IP·Port 단위 트래픽 흐름을 분석합니다. 스위치를 경유하는 트래픽에 대해 bps/pps와 같은 기본 지표를 확인할 수 있을 뿐 아니라, 애플리케이션별·서비스별·포트별로 트래픽을 분류하고 TopN 분석을 제공하기 때문에, 백본이나 라우터 구간에서 어떤 서비스가 대역폭을 가장 많이 사용하는지 직관적으로 파악할 수 있습니다. 마지막으로 Zenius NPM(Network Performance Monitoring)은 eBPF 기술을 기반으로 서버 및 컨테이너 환경의 커널 레벨 통신을 모니터링합니다. 단순 트래픽량뿐만 아니라 Latency, RTT, Jitter, Retransmit 등 정밀한 성능 지표까지 수집할 수 있어, Kubernetes나 MSA 기반 서비스처럼 복잡한 구조에서 세밀한 원인 분석이 가능합니다. 정리하자면, NMS는 장비·인터페이스 레벨, TMS는 네트워크 경로·서비스 레벨, NPM은 서버·프로세스 레벨에서 각각 네트워크를 해석합니다. 이 세 가지를 유기적으로 결합하면, 물리적 인터페이스 → 네트워크 경로 → 커널 기반 통신까지 다층적으로 추적할 수 있어, 복잡한 네트워크 환경에서 발생하는 트래픽 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이제 각 솔루션이 실제로 어떻게 연계되어 활용되는지, 구체적인 기능 구성 및 분석 절차를 하나씩 살펴보겠습니다. NMS·TMS·NPM 기반 트래픽 분석 기능 구성 및 확인 절차 본격적으로 NMS·TMS·NPM 기반 트래픽 분석 절차를 살펴보겠습니다. 이번 사례는 쿠버네티스(K8s) 기반 WAS 서비스의 트래픽 흐름을 추적하며, 각 구간을 어떤 방식으로 점검할 수 있는지를 단계별로 살펴보겠습니다. [Step 1] 운영환경과 트래픽 흐름 구간 확인 먼저 운영환경의 기본 구성도를 확인하고 분석 대상이 되는 구간을 정리합니다. 본 사례에서는 DB POD → WAS POD → Worker Node → 내부 L3 → 백본 → 방화벽으로 이어지는 흐름을 점검 대상으로 삼습니다. 이러한 흐름을 명확히 정의해두면 이후 어떤 도구와 지표를 중점적으로 확인해야 할지 쉽게 구분할 수 있습니다. [Step 2] 구간별 모니터링 체계 구성 다음으로 각 구간을 어떤 방식으로 수용하고 분석할지 체계를 구성합니다. - 내부 L3, 백본, 방화벽은 SNMP를 통해 NMS에 연계하여 인터페이스 단위 트래픽을 수집합니다. - 백본은 NetFlow, sFlow 등의 Flow 데이터를 TMS에 수용해 애플리케이션 및 서비스 흐름을 분석합니다. - Worker Node는 Agent 기반으로 NPM에 연결해 POD 간 세밀한 통신 현황을 추적합니다. 이렇게 구성하면 서버, 네트워크 장비, 서비스 경로까지 계층별로 입체적인 모니터링이 가능합니다. [Step 3] 구간별 상세 분석 ① POD ↔ WAS POD DB POD와 WAS POD 사이의 통신은 [NPM > 모니터링 > 트래픽 > View, 필터 조건 검색] 경로를 통해 확인합니다. 여기서 IP와 Port를 기준으로 필터링하면, 해당 세션의 트래픽량뿐 아니라 Latency, RTT, Jitter, Retransmit 같은 세밀한 성능 지표를 함께 살펴볼 수 있습니다. 또한, [NPM > 모니터링 > 트래픽현황 > View, 필터 조건 검색] 메뉴를 이용하면 DB POD Port를 기준으로 실제 트래픽 흐름이 어떻게 연결되는지를 시각적으로 파악할 수 있습니다. ② WAS POD ↔ Worker Node ↔ 내부 L3 그다음에는 [NPM > 모니터링 > 트래픽현황] 화면에서 Worker Node 전체 기준으로 트래픽을 점검합니다. 이 과정에서는 상위 트래픽 발생 호스트, 송수신 바이트, Latency, Jitter 추이를 시간대별로 확인할 수 있어, 특정 시점에서 발생한 지연 현상을 이벤트와 연관 지어 분석하기에 적합합니다. ③ Worker Node ↔ 내부 L3 내부 L3 구간은 [NMS > 모니터링 > 장비 > 인터페이스] 메뉴에서 확인합니다. bps, pps, 에러 발생 여부 같은 항목을 중심으로 살펴보면 링크의 안정성과 과부하 여부를 빠르게 점검할 수 있습니다. 또한, [NMS > 모니터링 > 성능 > 인터페이스] 메뉴를 활용하면 시간대별 bps/pps 그래프를 통해 트래픽 패턴 변화를 확인할 수 있으며, 이는 NPM에서 관측한 Latency나 Jitter 지표와 교차 검증하는 데 도움이 됩니다. ④ 내부 L3 ↔ 백본 ↔ 방화벽 마지막으로 백본 구간은 TMS를 통해 흐름을 분석합니다. [TMS > TopN > 어플리케이션] 메뉴에서 HTTPS, PostgreSQL 등 주요 애플리케이션별 트래픽 분포를 확인할 수 있으며, [TMS > TopN > 트래픽, Port] 화면에서는 IP와 Port를 기준으로 어떤 서비스가 대역폭을 점유하고 있는지 빠르게 파악할 수 있습니다. [ TMS > TopN > 트래픽, Port ] IP, Port 등 다양한 기준의 백본 경유 트래픽 분석 결국, NPM은 POD·서버 간 세밀한 지연과 통신 성능을, NMS는 네트워크 장비 인터페이스 단위 안정성을, TMS는 서비스 및 애플리케이션 흐름을 각각 보여줍니다. 이렇게 다층적인 분석을 통해, 단일 구간이 아닌 전체 서비스 경로를 종합적으로 추적할 수 있으며, 이는 재현이 어려운 네트워크 장애 원인 파악에 큰 도움이 됩니다. 활용 예시 “특정 Worker Node 트래픽 급증” 원인 추적하기 쿠버네티스(K8s) 환경의 서비스는 일반적으로 다수의 POD가 상호 연결되어 하나의 서비스를 제공합니다. 이러한 구조에서는 특정 Worker Node의 트래픽이 급격히 증가했을 때, 기존의 일반 모니터링 도구(SMS) 만으로는 증가 원인을 정확히 분석하기 어렵습니다. SMS는 대개 NIC 단위 트래픽 수준까지만 보여주기 때문입니다. 따라서 Zenius NPM을 활용해 OS(커널) 관점에서 IP·Port 기준의 세밀 분석을 수행해야만, 어떤 POD·세션·포트가 원인인지 구체적으로 밝혀낼 수 있습니다. 1) NPM으로 포트/세션 단서 포착 먼저 [NPM > 모니터링 > 트래픽 > View, 필터 조건 검색]에서 문제의 Worker Node를 기준으로 플로우 목록을 정렬합니다. 다수의 POD에서 동일 포트(예: 8081) 로 통신하는 패턴이 확인되면, 수집 트래픽 증가 가능성이 높습니다. → 8081은 Zenius APM 데이터 수집 포트이므로, APM 수집량 증가에 따른 네트워크 사용량 상승을 1차 가설로 설정합니다. 2) NPM 트래픽 맵으로 대상·방향 확정 다음으로 [NPM > 모니터링 > 트래픽현황 > View, 필터 조건 검색]에서 RemotePort = 8081로 필터링합니다. 트래픽 맵을 통해 어떤 POD들이 8081 수집 지점으로 트래픽을 보내는지와 연결 방향을 직관적으로 확인할 수 있습니다. 본 사례에서는 4개의 POD에서 동일 포트로 집중되는 흐름이 나타났고, 추가 8081 통신 대상은 확인되지 않았습니다. 3) K8s에서 트래픽 발생 POD 상태 교차 검증 이제 [Zenius K8s > 모니터링 > 파드]에서 트래픽 발생 POD(예: 192.168.0.216) 를 선택해 상태와 자원 사용률(CPU/메모리), 네트워크(bps) 를 확인합니다. 본 사례에서는 상태가 정상이고 Limit 대비 사용률도 안정적이어서, 트래픽 증가는 장애가 아닌 정상적인 수집 과정에서 발생한 현상으로 판단할 수 있습니다. 4) APM 지표로 맥락 검증 마지막으로 [Zenius APM > 모니터링] 대시보드에서 요청 건수, 응답 시간, 동시 사용자 등의 애플리케이션 지표를 확인합니다. NPM에서 포착된 8081 증가 시점과 APM 지표가 동조하면, 네트워크 증가는 APM 수집 트래픽 증가(정상 동작)로 판단할 수 있습니다. 반대로 APM 지표가 평온한데 8081만 치솟는다면, 이는 수집 설정이나 라우팅 구성의 이상을 의심해야 합니다. 이 경우, 동일 조건을 재현해 문제를 다시 발생시켜 보고, 원인이 확인되면 수집 주기·라우팅·리소스 할당 등을 조정(튜닝)하여 최적화할 수 있습니다. NPM–NMS–TMS–K8s–APM을 유기적으로 연결해, 특정 Worker Node 트래픽 급증 이슈를 포트/세션 단서 포착 → 흐름 확인 → POD 상태 교차 검증 → 애플리케이션 지표로 맥락 확인의 순서로 좁혀가는 방법을 살펴봤습니다. 핵심은 커널 레벨의 정밀 지표(NPM)로 원인을 가설화하고, 맵/인터페이스/서비스 흐름을 통해 이를 빠르게 검증하는 것입니다. 이 흐름을 표준 운영 절차로 적용하면, 재현이 어려운 상황에서도 원인 구간의 신속한 특정과 실질적인 조치(설정·라우팅·리소스 튜닝)도 가능합니다. 이번 글에서는 Zenius NMS·TMS·NPM을 통해 네트워크 트래픽을 다층적으로 분석하는 방법을 살펴보았습니다. 각 솔루션이 담당하는 관점과 역할은 다르지만, 함께 연계해 활용하면 장애 원인을 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다. 복잡해지는 인프라 환경에서 이런 분석 체계를 마련해 두는 것이 안정적인 서비스 운영의 핵심입니다. 2025.09.23
기술이야기 시스템 장애, Zenius EMS 솔루션으로 정확하고 효과적으로 관리하는 법 기술이야기 시스템 장애, Zenius EMS 솔루션으로 정확하고 효과적으로 관리하는 법 IT 시스템은 서버, 네트워크, 애플리케이션이 밀접하게 상호작용하는 다계층 구조로 운영됩니다. 이런 환경에서 발생하는 장애는 더 이상 단일 장비의 문제가 아니라, 여러 구성 요소가 연쇄적으로 영향을 주고받으며 서비스 품질에 직결됩니다. 예를 들어 한 서버의 경고는 단순한 일시적 리소스 부하에 불과할 수 있지만, 동시에 다른 계층에서 오류가 발생하면 곧바로 서비스 중단으로 이어질 수 있습니다. 반대로 특정 장비에서 치명적인 이벤트가 발생하더라도, 전체 서비스 아키텍처 차원에서는 영향도가 제한적인 경우도 흔히 발생합니다. 하지만 실제 운영 현장에서는 이런 복잡한 상황이 그대로 고려되지 못하는 경우가 많습니다. 많은 관제 환경이 여전히 장비 단위의 심각도에만 의존하기 때문에, 실제 서비스 영향과 상관없이 불필요한 알람이 쏟아지거나 반대로 중요한 장애 신호를 놓치는 일이 반복되곤 합니다. 그 결과 운영자는 수많은 이벤트 속에서 우선순위를 정하기 어렵고, 대응 속도 역시 느려질 수밖에 없습니다. Zenius EMS 솔루션의 핵심 모듈인 ERMS(Event Relation Management System)는 이러한 한계를 보완합니다. 개별 이벤트를 단순히 나열하는 대신, 규칙(Rule)으로 연계해 서비스 단위의 장애 여부를 판단하고 운영자가 즉시 상황을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 덕분에 단순히 “어느 장비에서 문제가 발생했는가”를 넘어, “서비스 전체가 지금 어떤 상태인가”라는 더 중요한 질문에 답할 수 있습니다. 이번 글에서는 구체적인 구성 방법, 그리고 실제 운영 환경에서의 활용 사례를 통해, IT 시스템 장애를 어떻게 더 정확하고 효과적으로 관리할 수 있는지 살펴보겠습니다. Zenius EMS 솔루션의 ERMS 기능은?! 먼저 장비 관점에서의 이벤트 모니터링과 ERMS가 이벤트를 처리하는 방식이 어떻게 다른지 살펴보겠습니다. - 장비 관점에서의 이벤트 모니터링 CPU 사용률 경고, 프로세스 다운, 네트워크 지연 등 각 장비에서 발생하는 이벤트를 개별적으로 수집하고 표시하는 방식입니다. 특정 장비의 상태를 빠르게 확인할 수 있다는 장점이 있지만, 서비스 전체의 영향도를 파악하기에는 한계가 있습니다. - ERMS 이벤트 발생 로직 : 장비에서 발생한 이벤트들에 대한 Rule 설정으로 , 서비스 관점에서의 장애 모니터링 ERMS는 장비에서 발생한 여러 이벤트를 단순 나열하지 않고, 규칙(Rule)으로 연계해 종합적으로 해석하는 방식입니다. 여러 이벤트의 조합을 통해 서비스 단위의 장애 여부를 표현하기 때문에, 운영자는 불필요한 알람에 휘둘리지 않고 실제로 중요한 신호에 집중할 수 있습니다. Zenius EMS 솔루션의 ERMS 기능구성 및 확인절차 ERMS를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 서비스 등록과 모니터링 확인 절차를 거쳐야 합니다 Step 1. [ ERMS > 설정 > 등록 ] : 신규 서비스를 등록 합니다. ① 서비스명 : 모니터링 페이지에 보여질 서비스명 입력 ② 연산 조건 : 연산 조건을 선택/입력하여 이벤트를 발생 시킬 조건 설정 - OR : 하위 서비스 또는 대상들의 상태가 하나라도 발생하면 설정한 심각도로 상태 표현 - AND : 하위 서비스 또는 대상들의 상태가 전부 발생하면 설정한 심각도록 상태 표현 - 사용자정의 : 하위 서비스 또는 대상들의 상태가 설정한 수 이상일 경우 설정한 심각도로 상태 표현 - 심각도별 개수 : 하위 서비스 또는 대상들의 심각도별 개수가 설정한 값 이상일 경우 상태 표현 ③ 심각도 : 연산 조건에 따른 이벤트 발생 시 보여지는 심각도 설정 - 인프라/감시설정의 심각도와 별개로 발생시킬 심각도 지정> 하위대상 - 선택한 서비스 대상 중 가장 높은 심각도 등급으로 상태 표시 ④ 서비스 대상 : 연산 조건에 따라 이벤트를 발생 시킬 대상 선택 - 서비스 : ERMS에 등록 된 서비스 선택 - 장비/대상 : 다른 인프라에 등록 된 장비 선택 - 감시설정 : 다른 인프라에 등록 된 감시설정 선택(서비스 대상 설정은 곧 ‘서비스 장애를 어떻게 정의할 것인가’와 직결되므로, 인프라 구조와 서비스 흐름을 고려해 신중히 지정해야 합니다.) ⑤ 이벤트 제목 : 연산 조건에 만족하여 이벤트 발생 시 보여지는 명칭 ⑥ 통보설정 : 이벤트 발생 시 설정된 통보방법 및 수신자에게 통보 되도록 설정 * SMS, 이메일, 메신저 등 다양한 채널과 연동할 수 있으며, 사전에 통보 방법이 반드시 정의되어 있어야 합니다. 운영자, 서비스 담당자, 온콜 팀 등 그룹 단위 지정이 가능해, 장애 대응 체계와 긴밀하게 연결됩니다. Step 2. [ ERMS > 모니터링 ] : 등록 확인 앞서 등록한 서비스와 Rule이 정상적으로 반영되었는지 모니터링 화면에서 확인합니다. 트리 구조로 전체 → 그룹 → 서비스 → Rule → 장비 단위까지 계층적으로 점검할 수 있어, 설정 누락이나 오작동 여부를 쉽게 파악할 수 있습니다. Zenius EMS 솔루션의 ERMS 활용 가이드 ERMS를 실제 환경에서 적용할 수 있는 대표적인 사례를 살펴보겠습니다. Case 1. 연관 서비스 간 이벤트 관리 ERMS를 활용하면 서로 다른 인프라에서 발생한 이벤트를 하나의 논리적 서비스 단위로 묶어 관리할 수 있습니다. 이를 통해 단일 장비 경보가 아니라, 실제 서비스 차원의 장애 인지가 가능해집니다. [Web 서비스와 연관 된 감시설정을 등록한 사례] 웹 서비스와 관련된 CPU 사용률, 프로세스 상태, 네트워크 연결 상태 등 여러 감시설정을 하나의 서비스로 등록합니다. 등록된 서비스는 “N개 이상 이벤트 발생 시”라는 조건으로 Rule을 구성합니다. 조건이 충족되면 서비스 메인 담당자(예: 홍길동)에게 SMS, E-mail 등으로 자동 통보가 이뤄집니다. 이를 통해 운영자는 단순히 경보를 나열하는 대신, 서비스 전체의 관점에서 중요한 신호만 걸러내어 신속히 대응할 수 있습니다. Case 2. 이중화 구성 관리 이중화 서버나 네트워크 장비 환경에서는 한쪽 노드가 장애를 겪더라도 서비스는 계속 유지될 수 있습니다. 하지만 양쪽 노드가 동시에 장애를 겪는 순간 서비스는 치명적인 상황에 빠지게 됩니다. ERMS는 이러한 특성을 Rule로 정의해 긴급 상황을 빠르게 알릴 수 있습니다. [이중화 구성에 대한 관리 사례] (1)신규 서비스 등록 시 이중화 구성 된 서버의 “서버다운” 감시설정 선택 (2)연산 조건, 심각도, 이벤트 제목 등을 설정하여 해당 조건에 대한 이벤트 발생 시 표현 될 정보 설정 - 연산 조건 : 이중화 구성에 대한 Rule 설정임으로 연산 조건은 “AND”로 설정 - 심각도 : 연산 조건 만족 시 발생할 이벤트 등급 - 이벤트 제목 : 해당 이벤트 발생 시 보여지는 명칭 (상황 심각성을 인지 할 수 있는 문구로 작성) (3)수신자/통보방법 설정을 통해 이벤트 발생 시 해당 서버에서 운영중인 서비스와 연관 된 담당자들에게 긴급 상황에 대한 인지가 가능하도록 합니다. 이를 통해 단일 장애에 과잉 반응하지 않으면서도, 실제 서비스 전체에 영향을 주는 상황은 놓치지 않고 빠르게 인지할 수 있습니다 Case 3. 서비스맵을 통한 시각화 모니터링 ERMS는 등록된 서비스를 시각화해 한눈에 파악할 수 있는 서비스맵 기능을 제공합니다. Sunburst, Bubble 형태의 차트를 활용하면 전체 서비스 구조와 이벤트 상태를 직관적으로 확인할 수 있습니다. [오버뷰 기능을 통한 시각화 사례] EMS > 설정 > 컴포넌트에서 “ERMS 서비스맵” 컴포넌트를 등록합니다. 이름, 제목, 서비스, 차트 종류(Sunburst/Bubble), 표시 단계 수 등을 설정합니다. 이후 등록된 컴포넌트를 오버뷰 화면에 추가합니다. ERMS 서비스 단위의 이벤트 현황이 시각적으로 표시됩니다. 다른 컴포넌트(성능 지표, 이벤트 이력 등)와 조합하면, 장애 상황과 성능 상태를 통합적으로 모니터링할 수 있습니다. 색상 변화, 계층 구조, 아이콘 조합 등을 통해 복잡한 운영 상황을 직관적으로 해석할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 이벤트 목록이 아닌 서비스 단위의 전체 그림을 기반으로 문제를 인지하고 대응 우선순위를 판단할 수 있습니다. [Sunburst, Bubble 차트종류] (1)오버뷰 구성 시 앞에서 생성한 컴포넌트를 추가하여 ERMS 서비스 단위 기준 이벤트와 다양한 컴포넌트와의 조합을 통해 전체적인 운영상황을 시각화하여 가시적인 모니터링이 가능 합니다. [ERMS 서비스 상태 오버뷰 시각화 구성] Zenius EMS 솔루션의 ERMS 구체적 활용 효과 기존 이벤트 관리 환경에서는 장애 여부를 개별 장비의 심각도만으로 판단했습니다. 이 때문에 중요도가 낮은 장비에서 발생한 이벤트라도 ‘치명’으로 기록되면, 실제 서비스 영향과 무관하게 서비스 전체가 그대로 ‘치명’ 장애로 표시되곤 했습니다. 반대로 여러 장비에서 동시에 문제가 발생해 서비스에 큰 부담을 주는 상황임에도, 단일 이벤트 기준만으로는 이를 제대로 드러내기 어려웠습니다. 결국 서비스 차원에서 실질적인 장애 여부를 구분하기 힘들었고, 운영자는 불필요한 경보와 오판 속에서 효율적인 대응이 어려웠습니다 ERMS를 도입하면 이런 한계를 극복할 수 있습니다. 이벤트 간의 연관 관계를 규칙(Rule)으로 정의하여 단순한 장비 경보가 아니라 서비스 단위의 장애를 판정할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, A 장비에서 ‘치명’ 이벤트가 발생하고 동시에 B 장비에서 ‘주의’ 이벤트가 발생한다면, 이를 묶어서 서비스 전체를 ‘긴급’ 상태로 표현할 수 있습니다. 이처럼 서비스 관점에서 장애를 재정의하면 실제 영향이 큰 상황만 선별적으로 드러나고, 불필요한 알람은 크게 줄어듭니다. 운영자는 개별 이벤트에 매달릴 필요 없이 서비스 전체 상태를 기준으로 명확하게 판단할 수 있으며, 그 결과 대응의 정확성과 속도가 모두 향상됩니다. 서비스 품질 관리 또한 한층 안정적으로 이루어집니다. IT 시스템 장애는 이제 단순히 개별 장비 이벤트만으로는 정확히 판단하기 어렵습니다. Zenius EMS 솔루션의 ERMS 모듈은 이벤트를 서비스 단위의 규칙으로 묶어 해석함으로써, 불필요한 알람을 줄이고 실제로 중요한 장애만 명확히 드러냅니다. 서비스 등록과 Rule 설정, 시각화 기능을 통해 운영자는 장애 발생 시점을 더 빠르게 파악하고 우선순위를 명확히 정할 수 있으며, 결과적으로 서비스 안정성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다. 즉, ERMS는 IT 시스템을 장비 중심의 모니터링에서 서비스 중심의 관리로 전환하게 만드는 핵심 도구라 할 수 있습니다. 2025.09.09
기술이야기 브라우저 모니터링 시스템 Zenius BRMS의 주요 기능과 특장점은?! 기술이야기 브라우저 모니터링 시스템 Zenius BRMS의 주요 기능과 특장점은?! 디지털 서비스에서 사용자가 직접 체감하는 경험은 서비스 만족도를 좌우합니다. 로그인 버튼을 눌렀는데 화면이 전환되지 않는다거나 chrome 환경에서만 동작하고 타 브라우저에서는 호환되지 않는 등의 문제는 누구나 한 번쯤 겪어봤을 것입니다. 이런 작은 불편이 반복되면 사용자는 쉽게 이탈하고, 브랜드 전체에 대한 신뢰도 역시 떨어집니다. 최종 사용자 경험을 모니터링 하지 않는 것은 최고의 스킬을 지닌 축구선수가 실내 경기장에서만 훈련받고 필드에서는 뛰어보지 않는 것과 같습니다. 그러나 PC, 모바일, 태블릿 등 사용자가 다양한 기기를 오가며 서비스를 이용하는 상황에서, 운영자가 모든 브라우저의 사용자 경험을 관찰하기는 쉽지 않습니다. 서버 로그를 수집하거나 백엔드 지표를 모니터링하는 것만으로는 사용자가 실제로 느끼는 경험을 알 수 없습니다. 결국 사용자 브라우저에서 실제로 발생하는 데이터를 기반으로, 체감 성능을 모니터링할 수 있는 체계가 필요합니다. 이에 따라서 Zenius BRMS 같은 브라우저 모니터링 시스템이 주목받고 있습니다. Zenius BRMS는 최종 사용자가 브라우저와 모바일 환경에서 겪는 여정을 그대로 추적해 보여줍니다. 페이지 로드 시간, 버튼 클릭 후 반응 속도, 오류 발생 여부까지 사용자가 겪는 체감 성능을 데이터로 전환해 운영자에게 제공합니다. 즉, Zenius BRMS는 사용자 경험의 사각지대를 제거하고, 서비스 품질을 선제적으로 관리하는 필수 솔루션입니다. 단순히 문제가 발생했을 때 대응하는 수준이 아니라, 데이터 기반으로 사용자 여정을 개선하고, 기업의 비즈니스 성과를 높이는 전략적 도구입니다. Zenius BRMS의 주요기능과 특장점을 자세히 살펴보겠습니다. 웹브라우저 모니터링 시스템, Zenius BRMS의 주요 기능 3가지 Zenius BRMS는 브라우저 환경에서 발생하는 성능 데이터와 사용자 행동 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 자동으로 축적하여, 서비스 품질을 다각도로 분석할 수 있는 환경을 제공합니다. 운영자는 Core Web Vitals와 같은 성능 지표뿐만 아니라 세션 단위의 사용자 여정, 시간대별 성능 패턴까지 한눈에 조회할 수 있으며, 단일 항목 분석은 물론 복수 항목을 조합한 비교 분석도 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 실제 사용자의 경험을 정량적으로 파악하고 문제 발생 구간을 조기에 식별할 수 있도록 돕습니다. 특히 각 결과는 차트, 색상, 단위로 시각화되어 활용 효율을 높이며, 이를 기반으로 한 분석은 서비스 성능 개선, 사용자 만족도 제고, 예측 기반 운영 전략 수립 등 실질적인 성과 창출에 기여합니다. 1) 사용자 체감 성능 기반 모니터링 Zenius BRMS는 Core Web Vitals(LCP, INP, CLS)를 포함해 브라우저 성능의 핵심 지표를 자동으로 수집합니다. 세션, 페이지, 리소스, 에러 단위로 세분화된 모니터링을 제공하며, 퍼센타일 지표(P50, P75, P95)를 통해 평균값 뒤에 숨은 실제 사용자 분포까지 파악할 수 있습니다. 또한 대시보드를 통해 로드 시간, 에러율, 방문자 수 등의 체감 성능도 직관적으로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 서비스의 성능 저하 원인을 시스템 관점에서만 확인할 수 있는 것이 아니라 리소스별 응답시간, 지역별 성능 속도 등 사용자 관점에서까지 정량적으로 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 궁극적으로 사용자 만족도를 높여 이탈률을 줄이고 서비스 신뢰성을 강화하는 데 기여합니다. 2) 사용자 행동 분석과 세션 리플레이 세션 리플레이 기능은 사용자가 실제로 클릭한 버튼, 이동한 페이지, 발생한 에러 상황을 재현하는 것을 지원합니다. 사용자의 유입부터 탐색, 이탈 경로까지의 여정을 재구성 해주어 사용자가 겪은 경험 저하 구간을 쉽게 식별할 수 있습니다. 뿐만 아니라, rage click(사용자가 짧은 시간 안에 같은 위치 반복적 클릭), dead click(사용자가 클릭했지만 아무런 동작도 일어나지 않은 클릭), error click(클릭 시 JavaScript 에러 등 오류가 발생하는 경우)과 같은 품질 저하 요인도 포착합니다. 실무자는 단순 수치 데이터가 아닌 실제 사용자 경험을 재현할 수 있어, 조기 문제 원인 파악을 할 수 있습니다. 이를 토대로 개발자, 운영자, 마케팅 담당자가 시나리오를 공유하고 협업한다면 서비스 개선 주기 단축과 전환율 제고를 기대할 수 있습니다. 3) 일별·시간대별 현황 분석 Zenius BRMS는 일별·시간대별로 성능 현황과 에러 분포를 분석해 시간 패턴 기반 인사이트를 제공합니다. 논리 연산 기반 필터링을 통해 특정 조건에 맞춘 분석도 가능하며 접속 환경별 데이터를 조합해 문제 발생 패턴을 정밀하게 탐지할 수도 있습니다. 예를 들어 이 분석 기능을 통해 매일 12시 모바일 환경에서 결제 오류가 잦은 것을 발견하고 점심시간 대에만 노출되는 팝업 스크립트를 점검할 수도 있습니다. 이처럼, 시간대별로 발생한 문제를 파악하는 것은 성능 저하의 주기적 원인을 식별하는 데 효과적입니다. 또한 서비스 배포 이후 영향도 분석에도 활용하여 QA(Quality Assurarance) 작업을 강화할 수 있습니다. 웹브라우저 모니터링 시스템, Zenius BRMS의 3가지 특장점 Zenius BRMS는 브라우저 성능 모니터링 기능만을 제공하는 것이 아니라, 운영자가 사용자들의 웹 브라우저 만족도 저하 원인을 직관적으로 파악할 수 있도록 설계된 사용자 친화 플랫폼입니다. 다음은 Zenius BRMS가 갖는 세 가지 주요 특장점입니다. 1)지능형 장애 감지와 알림 체계 운영자는 감시 항목별 심각도·임계치를 설정하고, 이벤트 발생 조건을 논리적으로 구성할 수 있습니다. 설정한 이벤트가 발생되면 단계별로 지정해둔 수신자에게 자동으로 알림이 보내집니다. 알림 방식으로 문자, 이메일, 푸시 앱, 음성 메일 등을 지원하며 기존 사용하시던 Slack, Teams 등의 툴과의 연동도 가능합니다. 운영자는 지능형 장애 감지와 알림 체계를 통해 장애 발생 사실을 실시간으로 파악하고 신속히 대응할 수 있습니다. 다단계 알림 구조는 체계적 보고 라인 구축을 통해 서비스 안정성을 제고합니다. 2)운영 관리 효율성과 보안 강화 Zenius BRMS에서는 수집된 데이터에 대해 어플리케이션/사용자 기준으로 개별 및 그룹 단위의 모니터링 권한을 설정할 수 있습니다. 운영 목적 또는 사용자 역할에 따라 권한을 설정할 수 있어 보안 관리에 용이합니다. 또한 브라우저 성능 수집 시의 세션 샘플링 비율, 리플레이 샘플링 비율 설정도 자유롭고 쉽게 변경할 수 있도록 돕기 때문에 운영 관리 효율성도 제고시킬 수 있습니다. 3)EMS 프레임워크 기반의 통합성과 확장성 Zenius BRMS는 EMS(Enterprise Management System) 프레임워크 환경에서 동작하기 때문에, 다른 관제 대상과 손쉽게 연계되어 통합 관리가 가능합니다. 이를 통해 운영자는 브라우저 성능뿐만 아니라 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 관리 대상을 하나의 플랫폼에서 종합적으로 확인할 수 있습니다. 또한 모듈형 구조를 기반으로 해 확장이 용이하므로, 서비스 규모 확대나 신규 모니터링 항목 추가 시에도 유연하게 대응할 수 있습니다. 더불어 APM 성능 항목과 통합상황판(Overview)을 구성한다면, 웹 서비스 전반에 대한 문제 원인과 영향도를 신속히 파악할 수 있습니다. 이러한 EMS 기반 통합성과 확장성은 운영자의 관리 효율성을 높이고, 안정적인 서비스 품질 유지에 기여합니다. Zenius BRMS는 웹 서비스의 성능을 기록하는 것에 머무르지 않고, 실제 사용자가 느낀 속도와 반응을 데이터로 보여주며 행동 흐름까지 되짚어줍니다. Zenius BRMS는 모니터링 외에도 분석, 장애 감지, 알림 등 운영자를 위한 기능으로 안정적인 서비스 운영할 수 있도록 돕겠습니다. 기술 개발에만 힘쓰며 실제 사용자가 서비스를 얼마나 편리하게 사용하는지 고민하는 것을 놓치고 있었다면, 또는 다양한 디바이스나 지역에서의 성능 데이터 수집에 어려움을 가지고 있었다면, Zenius BRMS와 함께 서비스 품질의 한 끝을 달리해보는 것은 어떨까요? 빠르게 변하는 디지털 환경에서 사용자 경험을 놓치지 않으려는 운영자에게 Zenius BRMS 는 의지할 수 있는 기반이 될 것입니다. 2025.09.08
기술이야기 Zenius EMS 솔루션으로 IT 인프라를 통합 모니터링 해야하는 4가지 이유 기술이야기 Zenius EMS 솔루션으로 IT 인프라를 통합 모니터링 해야하는 4가지 이유 최근 IT 인프라는 과거보다 훨씬 복잡하고 빠르게 변화하고 있습니다. 예전에는 서버, 네트워크 장비, 데이터베이스, 몇 가지 핵심 애플리케이션만 관리하면 되었지만, 이제는 VMware·Hyper-V 같은 가상화 플랫폼과 Kubernetes 기반의 컨테이너 환경이 기본이 되었고, AWS·Azure·NCP 등 퍼블릭 클라우드까지 결합되며 온프레미스와 클라우드가 혼합된 하이브리드 클라우드 환경이 일반화되었습니다. 이처럼 다양한 요소로 구성된 인프라를 개별 도구로 관리하면, 장애 발생 시 원인 파악과 해결에 많은 시간과 노력이 필요합니다. 운영자는 수많은 로그와 모니터링 화면을 오가며 원인을 추적해야 하고, 복구 역시 수작업에 의존하는 경우가 많습니다. 작은 장애 하나도 전체 서비스 가용성에 영향을 미칠 수 있는 환경에서, 통합적이고 지능적인 IT 인프라 관리 체계가 꼭 필요합니다. 브레인즈컴퍼니의 Zenius EMS는 이러한 복잡한 환경에서 안정성과 효율성을 동시에 확보할 수 있도록 설계된 통합 IT 인프라 관리 솔루션입니다. 서버, 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션, 가상화, 컨테이너, 클라우드를 한 화면에서 관리할 수 있으며, AI·SIEM·OAM 등 다양한 모듈을 연계하면 운영 자동화, 예측 분석, 보안, 규제 준수까지 한 번에 대응할 수 있습니다. 이제, Zenius EMS로 IT 인프라를 통합 관리해야 하는 네 가지 핵심 이유를 살펴보겠습니다. 1. 모든 IT 인프라를 아우르는 진정한 통합 모니터링 기업의 IT 환경은 온프레미스 서버, 스토리지, 네트워크 장비, 데이터베이스, 애플리케이션을 비롯해 가상화와 컨테이너, 퍼블릭 클라우드까지 다층적으로 구성됩니다. 이렇게 다양한 구성 요소가 혼재된 환경에서는 개별 도구만으로 전체 상태를 파악하기 어렵고, 장애 발생 시 원인 분석에 많은 시간이 소요됩니다. 예를 들어 웹 애플리케이션의 응답이 느려지면, 서버의 CPU·메모리, 네트워크 트래픽, 데이터베이스 세션, 컨테이너 Pod 상태를 각각 확인해야 하며, 이 과정에서 근본 원인 파악이 늦어질 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 복잡한 환경을 단일 플랫폼에서 완전히 통합해 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 단순히 서버와 네트워크 상태를 나열하는 수준이 아니라, 모든 인프라 데이터를 연관 관계 기반으로 실시간 시각화합니다. 토폴로지 맵과 서비스 맵은 각 구성 요소 간의 연결 상태와 서비스 흐름을 직관적으로 보여주어, 장애나 성능 저하가 발생했을 때 어느 구간에서 문제가 시작되었는지를 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한 다차원 대시보드와 Top N 현황을 통해 자원 사용률, 트래픽, 세션 수, 이벤트 발생 빈도 같은 핵심 지표를 종합적으로 살펴볼 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ 대시보드/오버뷰 구성 ] 이를 통해 운영자는 한 화면에서 전체 인프라의 상태와 성능을 동시에 확인할 수 있으며, 필요한 경우 특정 서비스나 장비까지 드릴다운하여 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 웹 서비스 응답 지연이 발생하면, 대시보드에서 서버 부하, 네트워크 트래픽, DB 세션, 컨테이너 Pod 상태까지 유기적으로 연결된 데이터를 기반으로 근본 원인을 신속하게 도출할 수 있습니다. 이처럼 통합 관제 환경이 제공하는 가장 큰 장점은 운영 효율성의 향상입니다. 더 이상 여러 모니터링 도구를 전환하며 데이터를 수집하고 조합할 필요가 없고, 이벤트 발생과 분석, 원인 파악, 대응까지의 시간이 크게 단축됩니다. 2. 장애 예방과 신속한 대응 지원 Zenius EMS는 IT 인프라 운영에서 중요한 과제인 장애 예방과 신속한 대응을 위해 설계되었습니다. AI 모듈과 연계해 서버, 네트워크, 데이터베이스, 컨테이너 등에서 발생하는 성능 지표를 분석하며, CPU·메모리 사용률, 네트워크 트래픽, DB 세션 등 핵심 지표를 기반으로 병목이나 이상 징후를 사전에 감지합니다. 또한 임계치에 도달하기 전 알림을 제공해 운영자가 미리 조치를 준비할 수 있어 서비스 중단 위험을 크게 줄일 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ AI 연계 ] Zenius EMS는 인프라 전반에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 수집·연계해 비정상 패턴을 탐지하며, 문제 발생 시 통합 대시보드와 서비스 맵을 통해 상태 변화를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 장애가 실제로 발생하면 OAM(운영 자동화) 모듈과 연계해 탐지부터 복구, 정상화 확인, 결과 통보까지 전 과정을 자동화하고, 모든 조치 이력은 기록으로 남아 추후 분석과 정책 개선에 활용됩니다. 또한 SIEM 모듈과 함께 사용하면 로그 수집·저장·분석·시각화를 한 곳에서 처리해 서비스 이상 징후를 보다 정밀하게 파악할 수 있으며, 장애 재발 방지와 사후 분석에도 효과적입니다. 이렇게 Zenius EMS는 사전 예방과 신속 대응을 하나의 체계로 연결하여 운영자는 반복적인 긴급 대응에서 벗어나 전략적 운영에 집중할 수 있고, 기업은 서비스 가용성과 안정성을 높이며 운영 효율성까지 함께 확보할 수 있습니다. 3. 대규모·클라우드 환경에서도 안정적인 확장성과 성능 대규모 환경과 멀티 클라우드 아키텍처에서는 서버, 네트워크, 데이터베이스, 가상화, 컨테이너, 클라우드 리소스를 동시에 안정적으로 관리할 수 있는 능력이 필요합니다. 관리 범위가 넓어질수록 이벤트 발생량과 성능 데이터의 양은 급격히 증가하며, 이를 제때 수집하고 분석하지 못하면 장애 징후를 놓치거나 대응이 늦어질 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 환경을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계되었습니다. 다양한 인프라에서 발생하는 이벤트와 성능 지표를 실시간으로 수집하고, 이를 기반으로 상태 변화를 빠르게 감지합니다. CPU·메모리·스토리지 사용률, 네트워크 트래픽, 세션 수 등 주요 지표를 통합 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있어, 대규모 환경에서도 일관된 관제 체계를 유지할 수 있습니다. 또한 SIEM 모듈과 연계하면 대용량 로그까지 함께 수집·분석할 수 있어, 방대한 환경에서도 통합 모니터링과 실시간 관제를 강화할 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ K8s] Zenius EMS는 컨테이너와 멀티 클라우드 환경에도 최적화되어 있습니다. Docker와 Kubernetes 기반 환경에서는 Pod, Node, Container 단위까지 세밀하게 모니터링할 수 있으며, AWS·Azure·NCP 같은 퍼블릭 클라우드와 온프레미스를 유기적으로 연결해 하이브리드 환경 전반을 일관성 있게 관리할 수 있습니다. 이와 같은 구조를 통해 Zenius EMS는 서버 수가 많고 복잡도가 높은 환경에서도 안정적인 서비스 운영을 지원합니다. 운영자는 인프라 전반의 상태를 명확하게 파악하고, 문제 발생 시 빠르게 대응할 수 있어 서비스 가용성과 안정성을 유지할 수 있습니다. 4. 보안·컴플라이언스까지 통합 지원하는 플랫폼 Zenius EMS는 운영 효율화를 넘어 보안과 규제 준수까지 한 번에 대응할 수 있는 통합 플랫폼입니다. 서버와 네트워크 장비의 보안 취약점은 SMS·NMS·GPM 모듈과 연계해 행정안전부 권고 기준으로 자동 점검하며, 점검 결과를 기반으로 한 보안 조치 가이드도 제공합니다. 이를 통해 운영자는 복잡한 점검 업무를 간소화하고, 인프라 전반의 보안 수준을 체계적으로 유지할 수 있습니다. 접근 제어와 감사 기능 역시 강화되어 있습니다. 비인가 사용자의 접근은 IP·기간·시간 단위로 제한할 수 있으며, 금지 명령어 실행을 차단하고, 모든 세션 수행 이력을 녹화해 감사 추적이 가능합니다. 공공기관이나 금융권처럼 높은 수준의 보안이 요구되는 환경에서도 안정적으로 운영할 수 있는 이유입니다. 또한 SIEM 모듈을 통해 로그 수집·저장·분석·시각화를 일원화하고, Zenius AI 모듈과 결합하면 잠재적 보안 위협과 서비스 이상 징후를 사전에 식별할 수 있습니다. 모니터링, 보안, 규제 준수를 통합적으로 제공하는 Zenius EMS는 IT 운영 리스크를 최소화하고, 기업의 IT 거버넌스를 한 단계 높여줍니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ DBMS ] Zenius EMS 솔루션은 국내외 약 1,500여 고객사에서 활용되고 있으며, 공공기관, 금융권, 의료기관, 대기업, 국방, 해외 사업장 등 다양한 환경에서 안정성과 확장성을 이미 검증받았습니다. 하이브리드와 멀티 클라우드가 혼재된 복잡한 인프라에서도 예측 가능한 운영과 높은 효율성, 그리고 보안 신뢰성을 확보해 서비스 품질을 안정적으로 유지할 수 있습니다. 이러한 검증된 경험과 성능을 기반으로 Zenius EMS는 운영자에게는 일관되고 편리한 관리 환경을, 기업에는 안정성과 경쟁력을 제공하며, 현재도 여러 산업 현장에서 안정적인 IT 인프라 운영을 지원하고 있습니다. 2025.08.07

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