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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 하이브리드 클라우드 모니터링에 Zenius EMS가 필요한 4가지 이유 기술이야기 하이브리드 클라우드 모니터링에 Zenius EMS가 필요한 4가지 이유 오늘날 기업의 IT 인프라는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스 환경)를 함께 사용하는 하이브리드 클라우드 구조로 빠르게 전환되고 있습니다. 이처럼 두 환경의 장점을 결합한 하이브리드 클라우드는 유연한 확장성과 높은 보안성을 동시에 확보할 수 있어, 다양한 산업 분야에서 널리 채택되고 있습니다. 하지만 하이브리드 클라우드 환경은 운영 가시성을 확보하고, 시스템 전반을 효율적으로 관리하는 부분 등에서 어려움이 있습니다. 특히 서로 다른 환경을 하나의 관점에서 통합적으로 모니터링하려면, 기존의 단일형 관제 시스템만으로는 분명한 한계가 존재합니다. Zenius EMS는 이러한 복잡성을 해결하기 위해 설계된 지능형 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션입니다. 다양한 인프라를 하나의 프레임워크 안에서 통합 관리할 수 있도록 돕고, 자동화된 장애 대응 기능과 대규모 인프라 수용 능력을 함께 갖추고 있어, 복잡한 클라우드 운영 환경에서도 안정성과 효율성을 동시에 실현할 수 있습니다. 그렇다면 구체적으로 Zenius EMS가 하이브리드 클라우드 모니터링에 왜 필요한지 네 가지로 나눠서 살펴보겠습니다. Zenius EMS가 하이브리드 클라우드 모니터링에 필요한 네 가지 이유 1) 다양한 인프라를 하나의 화면에서 통합 관리 Zenius EMS는 각 인프라 유형에 최적화된 전용 모듈을 통해 인프라 상태와 성능을 체계적으로 수집하고 분석합니다. 예를 들어, CMS 모듈(Zenius CMS)은 클라우드 서비스별 리소스 상태, 사용 지표, 비용 초과 알림 등을 통합해 관리하며, K8s 모듈(Zenius K8s)은 클러스터 전체 구성요소의 상태, 리소스 사용률, 이벤트 발생 내역을 실시간으로 관제합니다. 또한 자동 생성되는 Topology Map을 통해 워크로드 간 연관 관계와 서비스 흐름을 시각적으로 표현할 수 있어, 클러스터 내부에서 발생하는 병목이나 장애 영향을 직관적으로 파악할 수 있습니다. APM 모듈(Zenius APM)은 웹 애플리케이션의 트랜잭션 처리량, 응답 지연, 사용자 행동 흐름 등을 실시간 분석하며, 동시에 WAS, DB, 외부 연계 시스템 등 전체 요청 경로 상의 성능 병목을 식별할 수 있습니다. NPM 모듈(Zenius NPM)은 커널 수준에서 수집한 네트워크 트래픽 데이터를 기반으로, 장비 단위가 아닌 프로세스 단위의 통신 현황을 분석하여 어떤 서비스가 어느 포트, 어느 서버와 언제 얼마나 통신했는지를 정확하게 추적할 수 있도록 돕습니다. 특히 Zenius EMS의 큰 강점은, 이러한 각기 다른 모듈들이 단순히 병렬적으로 구성되는 것이 아니라, 하나의 통합 관제 프레임워크 내에서 상호 연동되어 작동한다는 점입니다. 예를 들어, K8s 모듈과 APM 모듈을 연계하면, 클러스터 내 서비스의 성능 저하가 애플리케이션 차원에서 어떤 영향을 주는지를 교차 분석할 수 있으며, 그 결과를 기반으로 장애 발생 원인을 보다 정밀하게 추적할 수 있습니다. Zenius EMS는 단일 뷰 기반의 통합 화면 구성과 모듈 간 연계 분석 기능을 통해, 복잡한 하이브리드 인프라 환경에서도 인프라 상태를 실시간으로 가시화하고, 장애의 흐름과 구조를 맥락적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 2) 운영 자동화와 예측 분석으로 장애 대응 시간 최소화 하이브리드 클라우드 환경에서는 장애가 언제, 어디서, 어떤 형태로 발생할지 예측하기 어렵기 때문에, 수동적인 장애 대응 방식으로는 복잡한 인프라 환경을 안정적으로 운영하기 어렵습니다. Zenius EMS는 운영자의 개입을 최소화하면서도 정확하고 빠르게 대응할 수 있는 자동화된 장애 관리 체계를 내장하고 있습니다. 먼저, Agent가 각 인프라 노드나 애플리케이션에 설치되어 이벤트 발생을 실시간으로 감지하며, 감시정책에 따라 자동으로 알림을 전송하고, 장애의 심각도에 따라 최대 3단계까지 에스컬레이션 (escalation)되는 체계를 제공합니다. 복구가 완료되면, 시스템은 정상 상태로의 전환 여부를 다시 감지하고, 담당자에게 자동 통보함으로써 알림 누락이나 대응 지연을 최소화합니다. 또한 Zenius EMS는 장애 발생 당시의 인프라 상태를 Snapshot 형태로 저장하여 이후 원인 분석에 활용할 수 있습니다. 단순한 수치 기록을 넘어서 해당 시점의 구성요소 상태, 트래픽 흐름, 애플리케이션 반응 시간 등 실시간 운영 데이터 전체를 캡처할 수 있어 문제 발생의 맥락을 복원하는 데 용이합니다. 저장된 장애 이력은 Knowledge DB에 축적되며, 유사 장애 발생 시 자동으로 과거의 대응 이력을 불러와 선제적인 조치를 제안합니다. 이와 함께 Zenius EMS는 AI 알고리즘 기반의 성능 예측 기능도 지원합니다. 장기간 축적된 메트릭 데이터를 분석해 자원 사용률 급증, 트래픽 편중, 프로세스 과부하 같은 이상 징후를 사전에 감지하고, 장애로 이어지기 전 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. 이로써 Zenius EMS는 장애 탐지, 원인 분석, 대응, 재발 방지, 선제 대응까지 운영 전 과정을 자동화하고 지능화된 방식으로 처리할 수 있는 환경을 제공합니다. 3) 대규모 환경에서도 안정적으로 작동하는 구조 Zenius EMS는 복잡한 구성과 대규모 트래픽이 동시에 존재하는 엔터프라이즈급 인프라 환경에서도 안정성과 성능을 유지할 수 있는 구조적 기반을 갖추고 있습니다. 단일 Manager Set만으로도 최대 1,500대 이상의 서버를 동시에 관제할 수 있으며, SIEM 모듈 기준 초당 160만 건의 데이터 입력을 처리할 수 있는 고성능 분석 엔진을 보유하고 있습니다. 이는 TTA 인증을 통해 공식적으로 성능을 입증받은 결과입니다. Zenius EMS는 전체 시스템이 초경량 매니저 및 에이전트 구조로 설계되어 있어 낮은 리소스 점유율로도 높은 처리 효율을 유지할 수 있습니다. 모듈 간 데이터 전달 및 상호작용도 최소한의 네트워크 부하로 작동되도록 설계되어, 대용량 환경에서도 병목 없이 관제 품질을 유지합니다. 특히 확장된 환경에서는 모듈 추가만으로 수용량을 유연하게 늘릴 수 있어, 인프라 확장에 따른 별도의 구조 변경 없이 유연한 확장 대응이 가능해, 인프라 변화에 빠르게 적응할 수 있습니다. 또한 Zenius EMS는 국내외 주요 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 마켓플레이스 8곳에 등록되어 있어, 클라우드 환경에서도 간편하고 신속한 도입이 가능합니다. 이미 다양한 산업의 대규모 고객 환경에 적용되어 성능과 안정성을 입증했으며, 이를 통해 높은 기술적 신뢰성을 확보하고 있습니다. 4) 검증된 안정성과 지속적인 기술 지원 Zenius EMS는 기능적 완성도뿐 아니라, 현장 중심의 운영 안정성과 체계적인 기술 지원 역량을 함께 갖춘 IT 인프라 관제 솔루션입니다. 현재까지 공공, 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에서 1,000여 개 이상의 고객사에 도입되어 실제 운영되고 있으며, 10년 이상 장기 사용 고객 비율이 34%를 넘어설 만큼 높은 충성도와 신뢰를 확보하고 있습니다. 구축 이후에도 Zenius EMS는 단순한 모니터링 시스템을 넘어, 지속 가능한 운영 경험을 제공합니다. 고객 전담 엔지니어가 상시 유지보수와 기술 지원을 전담하며, 운영 중 발생하는 이슈에 신속하고 일관된 대응이 가능하도록 ServiceDesk 체계가 마련되어 있습니다. 또한, 15년 이상의 현장 경험을 가진 전문 엔지니어 인력이 직접 대응하며, QA 전담 테스트팀은 신규 기능이나 환경 변경 시 사전 안정성 검증을 통해 서비스 품질을 철저히 관리합니다. 더불어, 정기적인 제품 고도화와 보안 패치가 지속적으로 이루어지고 있으며, 고객 환경의 변화에 따른 모듈 기능 확장이나 커스터마이징 요청에도 유연하게 대응하고 있습니다. 이러한 운영 지속성과 기술 지원 체계는 Zenius EMS의 큰 강점으로 꼽힙니다. 하이브리드 클라우드 환경은 단순히 퍼블릭과 프라이빗 인프라를 병행해 사용하는 차원을 넘어, 가상화, 컨테이너, 다양한 클라우드 리소스들이 유기적으로 얽혀 있는 복잡한 구조로 변화하고 있습니다. 이처럼 다양한 인프라가 서로 연결되어 있는 환경에서는 단일 장애가 전체 서비스에 어떤 영향을 주는지를 파악하는 일조차 쉽지 않으며, 과거의 이슈와 연관된 맥락까지 함께 분석할 수 있어야 보다 정확하고 신속한 운영이 가능해집니다. Zenius EMS는 단일 리소스 중심의 수치나 지표 제공에 머무르지 않고, 전체 인프라 구조를 맥락적으로 해석하고, 실시간 자동화 및 예측 분석 기능을 통해 장애를 사전에 방지하며, 발생한 이슈에 대해서도 구조적 흐름 안에서 진단할 수 있는 환경을 제공합니다. 여기에 더해, 대규모 인프라 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있는 구조와 운영자의 부담을 줄여주는 기술 지원 체계, 그리고 수많은 현장 경험을 통해 검증된 운영 안정성까지 더해지면서, Zenius EMS는 단순한 모니터링 도구를 넘어 하이브리드 인프라 운영을 실질적으로 뒷받침하는 기반 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다. 2025.06.12
기술이야기 CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법 기술이야기 CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법 오늘날 많은 기업들이 AWS, 구글, 마이크로소프트 등의 클라우드 서비스를 적극 활용하고 있습니다. 클라우드 서비스는 데이터의 안정성과 가용성을 보장하고, 비용을 절감하며, 자원을 최적화하는 등 다양한 이점을 제공하기 때문인데요. 2024년 클라우드 서비스 시장 전망도 매우 밝습니다. 시장조사기관에 따르면 2024년 클라우드 시장 규모는 약 727.9억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2023년과 대비하면 16.2% 증가한 수치이죠. 하지만 클라우드 서비스의 이용률이 증가하고 클라우드 인프라가 복잡해짐에 따라, 체계적이고 효율적인 클라우드 관리가 필요한데요. 클라우드 환경에서는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 자원을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, 실시간으로 이상 징후를 감지하여 보안을 강화할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이러한 관리를 가능하게 해주는 시스템이 바로 CMS(Cloud Service Management System)입니다. 그래서 이번 시간에는 대표적인 CMS 솔루션인 Zenius CMS 사례를 통해, 클라우드 서비스를 관리하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. │CMS를 이용해 클라우드 서비스 관리하는 법 실시간 성능 모니터링 우선 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 첫 번째는, 클라우드 서비스의 세부 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 클라우드 환경에서는 작은 문제가 큰 장애로 이어질 수 있기 때문에, 실시간 모니터링을 통해 이상 징후를 빠르게 감지하고 대응할 수 있어야 하죠. [그림] (왼)AWS EC2 (오)AWS EBS 좀 더 이해하기 쉽게 Zenius CMS를 통해 살펴볼게요. Zenius CMS는 각 서비스에 맞는 주요 지표를 상세히 모니터링할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어 AWS EC2와 EBS에서 제공하는 서비스에 맞춰 각각의 구성과 성능 정보를 수집하여, 실시간 모니터링이 가능하죠. [그림] (왼)Amazon Billing, (오)Amazon VPC 특히 과금 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 AWS Billing을 통해, 지출 현황을 직관적으로 파악하고 관리할 수 있도록 도와줍니다. 클라우드에서 네트워크를 분리하고 안정하게 관리할 수 있는 VPC(Virtual Private Cloud) 서비스에 대한 상세한 정보도 제공해 주죠. 서비스마다 다른 차트와 그래프를 시각화해서 보여주기 때문에, 직관적으로 확인할 수 있습니다. [그림] (왼) 관심 서비스 그룹 모니터링 (오) 서비스 그룹 별 대상/항목 설정 또한 Zenius-CMS는 클라우드와 연관된 서비스와 특성에 맞게 그룹핑하여, 한 화면에서 성능 비교를 분석할 수 있습니다. 서비스 그룹 별 대상이나 항목 설정을 할 때도 유용하죠. 클라우드 인프라 구성 시각화 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 두 번째는, 복잡한 클라우드 환경을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 다양한 클라우드 인프라의 복잡한 구성과 서비스 간의 연결 구조를 시각적으로 보여줘야 하죠. 이는 문제 발생 시 신속하게 원인을 파악할 수 있고 해결할 수 있기 때문이죠. [그림] 클라우드 서비스 맵 Zenius CMS를 통해 다시 한번 살펴볼게요. Zenius CMS는 구성도를 자동으로 생성하여, 클라우드 서비스 맵을 쉽게 확인할 수 있습니다. 현재 사용하고 있는 각 계정에 연결된 클라우드의 구성 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다. 또한 이러한 Map 구성을 직접 편집할 수도 있는데요. 손쉬운 Map 구성 편집을 위한 아이콘, 이미지, 폰트 등 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경의 복잡한 구성을 쉽게 이해하고 관리할 수 있습니다. 중앙 통합 관리 시스템 CMS로 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 세 번째는, 다양한 클라우드 서비스를 중앙에서 통합 관리할 수 있어야 합니다. 각 서비스의 상태의 성능을 한곳에서 모니터링하고 관리할 수 있어, 관리의 편의성과 효율성이 크게 향상되기 때문인데요. [그림] 하이브리드 토폴로지 맵 Zenius CMS는 클라우드와 온프레미스 환경(On-Premise)을 통합하여 모니터링이 가능합니다. 이 시스템은 AWS, Azure, GCP 등 멀티 클라우드 서비스의 구성/성능/장애 정보를 직관적으로 모니터링할 수 있죠. 이를 통해 전체 인프라의 연관 관계와 상태를 직관적으로 파악할 수 있습니다. [그림] 오버뷰 또한 Zenius CMS는 사용자의 관점에 맞게 클라우드 서비스를 한 화면에 구성하여 관리할 수 있습니다. 사용자의 운영 목적이나 환경에 맞춰, 클라우드 서비스 현황/관련 지표/이벤트/토폴로지 등 선택적으로 구성할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경을 보다 효율적으로 운영할 수 있죠. 이번 시간에는 CMS 도구를 활용해, 클라우드 서비스 관리 방법을 알아보았습니다. 앞으로 클라우드 서비스는 기업에서 더욱 필수적이며, 그 수요는 지속적으로 증가할 것입니다. 이제는 클라우드 자원을 효율적으로 운영하고 다양한 클라우드 환경에서도 통합 관리할 수 있는 Zenius CMS를 통해 효과적으로 관리해 보세요! ?더보기 Zenius CMS로 효율적으로 클라우드 관리하기 2024.07.28

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