최신이야기 | 브레인즈컴퍼니

주메뉴 바로가기 본문 바로가기

메인 페이지로 이동
블로그
최신이야기

블로그

최신이야기

기술이야기 효과적인 GPU 모니터링 및 관리를 위한 제니우스의 3가지 강점 기술이야기 효과적인 GPU 모니터링 및 관리를 위한 제니우스의 3가지 강점 AI가 이제 단순한 생성을 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 'AI 에이전트'의 시대로 진입했습니다. 이에 따라서 AI 연산의 심장인 GPU 시장이 빠르게 성정하고 있습니다. 글로벌 시장조사기관 Mordor Intelligence가 발표한 보고서에 따르면, 글로벌 GPU 시장은 AI 데이터센터 수요 급증에 힘입어 연평균 25.6% 성장하여, 2031년에는 약 3,260억 달러(약 450조 원) 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 하지만 투자가 확대될수록 운영 현장의 고민도 깊어집니다. 고가의 자원인 GPU를 중단 없이 안정적으로 가동하는 것은 물론, 도입된 장비가 낭비 없이 쓰이도록 효율성까지 챙겨야 하기 때문입니다. 이제는 단순한 모니터링을 넘어, 자원을 보다 체계적으로 관리하는 접근이 필요한 시점입니다. 이러한 복잡한 인프라 환경 속에서, 브레인즈컴퍼니의 제니우스는 정밀한 카드 단위 분석과 통합 관제 기능 등을 통해 실질적인 해결책을 제시하며 다양한 고객사에서 활용되고 있습니다. 효과적인 GPU 모니터링 및 관리를 가능하게 하는 제니우스의 3가지 핵심 강점을 자세히 살펴보겠습니다. 효과적인 GPU 모니터링 및 관리를 위한 제니우스의 3가지 강점 복잡한 GPU 관리를 성공으로 이끄는 열쇠는 '디테일'과 '통합'에 있습니다. 제니우스는 운영자가 놓치기 쉬운 사각지대를 없애고, 장애 발생 전 선제적 대응이 가능하도록 설계되었습니다. 첫 번째 강점, 서버가 아닌 '카드 단위'의 정밀 모니터링 효과적인 관리의 핵심은 장애 방지를 넘어, 고가의 자원이 낭비 없이 최적으로 활용되고 있는지를 투명하게 파악하는 데 있습니다. 하지만 일반적인 서버 모니터링 도구들은 리소스 사용량을 서버 전체의 평균값으로 뭉뚱그려 보여주는 경우가 많습니다. 이 경우, 특정 GPU에 병목이 발생해도 모르고 지나치거나, 반대로 특정 장비는 유휴(Idle) 상태로 방치되어 있음에도 전체 평균 수치에 가려져 실질적인 활용도를 판단하기 어려운 '데이터의 착시'가 발생하기 쉽습니다. 제니우스는 이러한 맹점을 해결하기 위해, 서버 단위가 아닌 장착된 GPU 카드를 개별 인덱스(Index) 단위로 독립적으로 추적하는 정밀 관제 방식을 채택했습니다. 가시성 확보: 하나의 서버에 다수의 GPU가 장착된 멀티 GPU 환경에서도 각 카드의 상태를 개별적으로 시각화합니다. 어떤 카드가 과부하 상태이며, 어떤 카드가 유휴(Idle) 상태인지 직관적으로 구분해냅니다. 자원 효율 최적화: 단순한 장비 가동 여부를 넘어, 카드별 실제 가동률 데이터를 제공합니다. 이를 기반으로 워크로드를 적절히 분배하여, 고가의 GPU 장비가 낭비되거나 특정 장비에만 부하가 집중되는 비효율을 방지할 수 있습니다. 결과적으로 관리자는 "서버가 조금 느리다"는 막연한 추측 대신, 구체적인 내용을 기반으로 즉각적이고 실질적인 조치를 취할 수 있게 됩니다. 두번째 강점, 장애 예방을 위한 심층 지표 제공 단순히 "사용량이 많다"는 정보만으로는 예고 없이 찾아오는 AI 서비스 중단을 막을 수 없습니다. 안정적인 서비스를 유지하기 위해서는 겉으로 보이는 사용률 이면에 숨겨진 하드웨어의 건강 상태를 살피는 것이 필요합니다. 제니우스는 GPU 운영에 치명적인 장애를 예방할 수 있는 상세한 심층 지표를 제공합니다. 발열 및 전력 관리: 실시간 온도 변화와 전력 소모량을 정밀 기록하여, 과열로 인한 성능 저하(Throttling)나 하드웨어의 물리적 손상을 사전에 차단합니다. OOM(Out of Memory) 예방: AI 학습 및 추론 과정에서 가장 빈번하게 발생하는 '메모리 부족 오류'를 막기 위해 메모리 점유율을 추적하고, 프로세스 충돌 징후를 미리 감지합니다. 하드웨어 상세 정보: 팬(Fan) 속도, 동작 모드(Persistence/Compute) 등 물리적인 상태까지 꼼꼼하게 체크하여 장비의 내구성을 확보합니다. 이러한 디테일한 모니터링은 운영 팀이 장애가 발생한 뒤에 대응하는 것이 아니라, 이상 징후를 미리 포착하고 선제적으로 대응할 수 있는 환경을 만들어줍니다. 세 번째 강점, 인프라 전반을 아우르는 '통합 옵저버빌리티' 아무리 GPU 관리가 중요하다고 해도, GPU는 독립적으로 존재하지 않습니다. 데이터베이스에서 데이터를 불러오고, 네트워크를 통해 전송하며, 클라우드 환경 위에서 작동하기 때문입니다. 따라서 GPU만 따로 떼어내서 관리해서는 전체 서비스 장애의 근본 원인을 찾기 어렵습니다. 제니우스는 GPU를 포함한 전체 IT 환경을 하나의 화면에서 조망하는 통합 옵저버빌리티(Observability)를 구현합니다. IT 인프라 통합 모니터링: GPU뿐만 아니라 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스, 쿠버네티스(Kubernetes)까지 모든 인프라 요소를 하나의 플랫폼에서 통합 관리합니다. 신속한 원인 분석: 서비스 지연이나 장애 발생 시, 그것이 GPU의 과부하 때문인지 네트워크 병목 때문인지 빠르게 파악하여 대응 시간을 단축합니다. 결국 제니우스 하나로 복잡하게 얽혀 있는 인프라 전체의 연관 관계를 파악할 수 있어, 운영 복잡도는 낮추고 관리 효율은 높일 수 있습니다. AI 에이전트 시대로 접어들며, 인프라의 안정성은 곧 서비스의 경쟁력이 되었습니다. 지금은 현재의 관리 체계가 앞으로 늘어날 트래픽과 부하를 충분히 감당할 수 있을지 냉정하게 점검해봐야 할 시점입니다. 변화하는 기술 환경 속에서도 안정적인 시스템 운영을 원하신다면, GPU부터 클라우드까지 통합 관리하는 제니우스를 통해 관리의 효율을 높여보시기 바랍니다. 제니우스 GPU 모니터링 FAQ Q1. NVIDIA 장비와 바로 호환되나요? 네. NVIDIA의 관리 표준인 NVML(NVIDIA Management Library) 기반으로 데이터를 수집하므로, 별도의 복잡한 설정 없이 즉시 모니터링이 가능합니다. Q2. 에이전트 때문에 AI 학습 속도가 느려지진 않나요? 영향 없습니다. 시스템 리소스를 최소한으로 점유하는 경량화된 수집 방식을 사용하므로, 본업인 AI 학습이나 추론 성능에 지장을 주지 않습니다. Q3. 온도나 전력 같은 물리적 상태도 보이나요? 네. 소프트웨어적인 사용량뿐만 아니라 GPU 온도, 전력 소모량, 팬(Fan) 속도 등 하드웨어 센서 데이터까지 실시간으로 수집하여 발열로 인한 장애를 미리 막을 수 있습니다. Q4. 장비가 '제 값'을 하는지(ROI) 확인할 수 있나요? 가능합니다. 단순 가동 여부가 아닌 실제 연산 활용률을 기록하며, 이를 기간별 자동 리포트로 생성해 장비의 투자 효율성을 객관적인 데이터로 증명할 수 있습니다. Q5. 클라우드나 기존 서버도 한 화면에서 볼 수 있나요? 네. GPU 장비뿐만 아니라 온프레미스 서버, 네트워크, 그리고 AWS 같은 퍼블릭 클라우드까지 하나의 통합 대시보드에서 관리할 수 있어 운영 효율이 높습니다. { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "Organization", "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization", "name": "브레인즈컴퍼니 (Brains Company)", "url": "https://www.brainz.co.kr/", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://www.brainz.co.kr/assets/img/logo.png" }, "tickerSymbol": "KOSDAQ:099390", "sameAs": [ "https://www.facebook.com/brainzcompany.official/", "https://kr.linkedin.com/company/brainzcompany", "https://thevc.kr/brainzcompany" ], "contactPoint": { "@type": "ContactPoint", "telephone": "+82-2-2205-6023", "contactType": "customer service" } }, { "@type": "Product", "@id": "https://www.brainz.co.kr/#product", "name": "Zenius (제니우스)", "description": "AI 기반 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션 (EMS/NMS/APM/GPU Monitoring)", "brand": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "manufacturer": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "category": "IT Infrastructure Monitoring Software" }, { "@type": "TechArticle", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/444#article", "headline": "효과적인 GPU 모니터링 및 관리를 위한 Zenius의 3가지 핵심 강점", "url": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/444#u", "description": "AI 시대의 필수 인프라 전략, Zenius GPU 모니터링의 3가지 강점(카드 단위 정밀 분석, 심층 하드웨어 지표, 통합 옵저버빌리티)을 상세히 소개합니다.", "image": "https://www.brainz.co.kr/assets/img/zenius_gpu_monitor_thumbnail.jpg", "author": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "publisher": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "datePublished": "2024-05-20", "inLanguage": "ko-KR", "about": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#product" } }, { "@type": "ItemList", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/444#keypoints", "mainEntityOfPage": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/444#article" }, "name": "Zenius GPU 모니터링 핵심 기능", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "카드 단위(Index) 정밀 모니터링", "description": "서버 평균이 아닌 개별 GPU 카드 단위의 상태 추적 및 시각화로 자원 효율 최적화." }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "심층 하드웨어 지표 제공", "description": "온도, 전력, 팬 속도, OOM 등 물리적 상태 감시를 통한 장애 사전 차단." }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "통합 옵저버빌리티(Observability)", "description": "GPU, 서버, 네트워크, 쿠버네티스를 단일 콘솔에서 통합 관제하여 신속한 원인 분석 지원." } ] }, { "@type": "FAQPage", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/444#faq", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Zenius는 NVIDIA GPU 장비와 호환되나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "네, Zenius는 NVIDIA의 관리 표준인 NVML(NVIDIA Management Library) 기반으로 데이터를 수집하므로 별도의 복잡한 설정 없이 즉시 모니터링이 가능합니다." } }, { "@type": "Question", "name": "모니터링 에이전트가 AI 학습 속도를 저하시키나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "영향 없습니다. Zenius는 시스템 리소스를 최소한으로 점유하는 경량화된 수집 방식을 사용하므로, 본업인 AI 학습이나 추론 성능에 지장을 주지 않습니다." } }, { "@type": "Question", "name": "GPU 온도나 전력 같은 물리적 상태도 확인 가능한가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "네, 가능합니다. 소프트웨어적인 사용량뿐만 아니라 GPU 온도, 전력 소모량, 팬(Fan) 속도 등 하드웨어 센서 데이터까지 실시간으로 수집하여 발열로 인한 장애를 미리 막을 수 있습니다." } } ] } ] } 2026.01.27
기술이야기 서버 모니터링을 Zenius SMS로 해야하는 4가지 이유 기술이야기 서버 모니터링을 Zenius SMS로 해야하는 4가지 이유 최근 기업의 IT 환경은 물리 서버를 넘어 가상화, 컨테이너, 그리고 하이브리드 클라우드까지 확장되며 그 복잡성이 전례 없이 높아졌습니다. 과거처럼 단순히 '서버가 켜져 있는지'만 확인하는 수준을 넘어, 이기종 인프라를 통합적으로 관제하고 장애를 사전에 차단하는 것이 운영의 핵심 과제가 되었습니다. 하지만 모니터링 도구가 파편화되어 있거나 시스템 자체가 무거워 운영에 부담을 준다면, 관리 효율은 떨어지고 운영자의 피로도는 가중될 수밖에 없습니다. 이러한 배경 속에서, 복잡한 하이브리드 환경을 단순하고 명쾌하게 관리하기 위한 서버 모니터링 툴로 Zenius SMS(Server Monitoring System)가 폭넓게 활용되고 있습니다. 많은 기관과 기업들이 서버 운영 효율화를 위한 해답으로 Zenius SMS를 선택하는지, 그 4가지 핵심 이유를 구체적으로 살펴보겠습니다. 서버 모니터링을 Zenius SMS로 해야하는 4가지 이유 [1] 이기종 인프라의 데이터 파편화 해결과 통합 가시성 확보 하이브리드 클라우드 환경에서 운영 효율을 저해하는 핵심 요인은 데이터의 '단절(Silo)'입니다. 일반적으로 클라우드 인스턴스는 CSP 전용 콘솔로, 온프레미스 서버는 기존의 레거시 SMS로, 컨테이너는 별도의 오픈소스 툴로 각각 관리되는 경우가 많습니다. 이러한 '도구의 파편화'는 서비스 장애 발생 시 각 구간의 데이터를 연결하지 못하게 만들어 신속한 원인 파악을 가로막는 주범이 됩니다. Zenius SMS는 이렇게 파편화된 모니터링 환경을 하나로 잇습니다. 개별 자산을 단순히 나열하는 것이 아니라, '통합 토폴로지 맵(Topology Map)'이라는 하나의 지도로 시각화하여 전체 흐름을 조망하게 해줍니다. - 통합 관제: 온프레미스 서버, VM, 퍼블릭 클라우드, Docker/K8s 컨테이너까지 모든 자산을 단일 대시보드(Single Pane of Glass)에 담아, 운영자가 여러 툴을 번갈아 확인해야 하는 비효율을 제거했습니다. - 직관적인 Topology Map: 단순히 IP 목록을 텍스트로 보는 것은 한계가 명확합니다. Zenius SMS는 분산된 대규모 서버 자산의 배치와 장애 현황을 직관적으로 시각화하여 전체 인프라 구조를 한눈에 파악하게 합니다. - 신속한 장애 대상 식별: 수많은 서버 중 문제가 발생한 대상을 즉시 찾아낼 수 있습니다. 텍스트 목록을 일일이 검색하는 대신, 토폴로지 맵 상에서 이상 징후가 발생한 서버를 시각적으로 바로 특정하고, 클릭 한 번으로 상세 리소스 현황을 확인할 수 있어 초동 대응 속도가 빨라집니다. 결국 Zenius SMS는 흩어진 자산을 '목록'이 아닌 '연결된 흐름'으로 보여줍니다. 전체 구조가 한눈에 들어와야, 복잡한 운영 상황을 정확하게 통제할 수 있습니다. 2. AI 기반의 동적 임계치 적용과 장애 분석 자동화 고정된 수치를 기준으로 하는 전통적인 모니터링 방식은 유동적인 하이브리드 클라우드 환경에 적합하지 않습니다. 복잡해진 트래픽 패턴을 수동으로 설정한 임계치만으로 관리하기에는 오탐과 미탐의 리스크가 큽니다. Zenius SMS는 AI 알고리즘을 모니터링에 접목하여, 운영 패러다임을 '단순 수치 감시'에서 '지능형 데이터 분석'으로 고도화했습니다. - 동적 임계치(Dynamic Threshold): 요일별/시간대별 정상 범위를 자동으로 산출합니다. 획일적인 고정 수치가 아닌, 평소 패턴(표준편차)을 벗어난 '실질적인 이상 징후'가 발생했을 때만 선별적으로 알림을 발송하여 운영 업무의 집중도를 높입니다. - 장애 스냅샷(Snapshot): 장애 발생 후 로그를 분석하는 것은 시간과 정확도 면에서 한계가 있습니다. Zenius SMS는 장애 감지 시점의 프로세스 목록, 메모리 사용률, 네트워크 상태를 자동으로 캡처 및 저장하여, 간헐적 장애에 대한 명확한 근거 데이터를 제공합니다. - 선제적 장애 예방 지원: 리소스 사용 추이를 분석하여, 자원 증설이나 최적화가 필요한 시점을 판단할 수 있는 객관적인 근거를 제공합니다. 이를 통해 운영자는 막연한 감이 아닌 통계적 데이터를 바탕으로 효율적인 인프라 확장 계획을 수립할 수 있습니다. 이처럼 Zenius SMS는 불필요한 알림을 줄이고 데이터 기반의 분석 환경을 제공하여, 운영자가 반복적인 장애 대응 업무에서 벗어나 서비스 품질 향상에 집중할 수 있도록 돕습니다. 3. 대규모 트래픽 처리를 위한 검증된 확장성 엔터프라이즈 환경에서는 관리 대상 서버가 증가하더라도 모니터링 시스템의 성능 저하 없이 안정적인 운영이 보장되어야 합니다. 비즈니스 성장에 따라 인프라가 확장될 때, 모니터링 시스템이 확장의 병목이 되어서는 안 되기 때문입니다. Zenius SMS는 대규모 환경에서 검증된 '확장성'을 통해 기업의 지속적인 인프라 확장을 지원합니다. - 대규모 동시 관제: 고성능 데이터 처리 엔진을 탑재하여 단일 매니저(Manager) 서버 한 대로 최대 1,500대의 에이전트를 동시에 수용할 수 있는 압도적인 처리 성능을 보유했습니다. - 유연한 확장성: 인프라 자산이 급격히 늘어나더라도 매니저 서버의 무한정 증설 없이 효율적인 확장이 가능하여, 구축 및 관리 비용(CAPEX/OPEX)을 절감할 수 있습니다. - 검증된 레퍼런스: 공공기관, 금융권, 대기업 등 1,500여 개 이상의 고객사 레퍼런스를 보유하고 있으며, GS인증 1등급 및 조달청 우수제품 지정을 통해 제품의 품질과 안정성을 공인받았습니다. 규모가 커질수록 안정성은 더욱 중요해집니다. Zenius SMS는 대규모 인프라 환경에서도 흔들림 없는 모니터링 성능을 보장합니다. 4. 경량 아키텍처를 통한 리소스 최적화 시스템을 감시하는 도구가 시스템의 성능을 저하시키는 일은 없어야 합니다. 하지만 널리 사용되는 Java 기반 에이전트는 JVM 구동과 가비지 컬렉션(GC) 과정에서 시스템 리소스를 과도하게 점유하여, 의도치 않게 서버 부하의 원인이 되기도 합니다. Zenius SMS는 이러한 구조적 문제를 해결하기 위해 철저한 성능 최적화 설계를 적용했습니다. - C/C++ Native Agent: 가상머신(JVM)을 거치지 않고 OS 커널 레벨에서 최적화된 C/C++ 네이티브 언어로 개발되어, 시스템 리소스 점유율을 최소화했습니다. - Overhead 최소화: CPU 및 메모리 사용량을 극도로 낮춰, 고성능이 요구되는 미션 크리티컬 시스템이나 고부하 환경에서도 서비스 성능 저하 없이 안정적인 데이터 수집이 가능합니다. - TCO(총소유비용) 절감: 리소스 사용량이 곧 비용으로 직결되는 퍼블릭 클라우드 환경에서, 경량 에이전트는 불필요한 자원 낭비를 막아 운영 비용을 최적화하는 핵심 요소가 됩니다. 결과적으로 Zenius SMS는 시스템 부하를 최소화하면서도, 정밀한 모니터링에 필요한 데이터를 안정적으로 수집합니다. 환경은 복잡해졌지만, 관리 방법까지 어려울 필요는 없습니다. Zenius SMS는 ▲통합 가시성 ▲AI 분석 ▲경량 아키텍처 ▲검증된 안정성을 기반으로, 다양한 인프라가 혼재된 환경에서도 운영의 효율을 보장합니다. 현재 사용 중인 모니터링 도구가 충분히 효율적인지 되돌아보시기 바랍니다. Zenius SMS가 복잡한 운영 환경을 개선하는 좋은 도구가 될 것입니다. [Zenius SMS FAQ] Q1. 에이전트 설치 시 서버 성능 저하(Overhead)는 없나요? A. Zenius SMS는 무거운 Java(JVM) 기반이 아닌, OS 커널 레벨에 최적화된 C/C++ Native 언어로 개발되었습니다. CPU와 메모리 점유율을 극소화하여, 미션 크리티컬한 시스템에서도 서비스 성능에 영향 없이 안정적으로 구동됩니다. Q2. 트래픽 스파이크로 인한 잦은 오탐(False Alarm)을 줄일 수 있나요? A. 네, 가능합니다. 획일적인 고정 값을 쓰지 않고, 과거 데이터를 분석해 산출한 통계 기반의 동적 임계치를 적용합니다. 평소 패턴(표준편차)을 벗어난 '실질적인 이상 징후'가 발생했을 때만 알림을 발송하여 알람 정확도를 높였습니다. Q3. 로그만으로 원인을 찾기 어려운 간헐적 장애에 대한 해결책이 있나요? A. '장애 스냅샷(Snapshot)' 기능이 해결책입니다. 장애 알람 발생 즉시 프로세스 목록, 메모리 덤프, 네트워크 상태를 자동으로 캡처하여 저장합니다. 운영자는 사고 당시의 시스템 현황을 그대로 확인하여 정확한 원인을 규명할 수 있습니다. Q4. 보안 규정이 까다로운 공공/금융권에서도 바로 도입 가능한가요? A. Zenius SMS는 GS인증 1등급 획득 및 조달청 우수제품으로 지정되어 국가 공인 품질과 보안성을 인정받았습니다. 데이터 암호화 전송 등 엄격한 보안 컴플라이언스를 충족하여, 이미 기상청을 비롯한 다수의 공공기관과 금융권에서 표준 모니터링 툴로 활용되고 있습니다. { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "Organization", "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization", "name": "브레인즈컴퍼니 (Brains Company)", "url": "https://www.brainz.co.kr/", "logo": "https://www.brainz.co.kr/assets/img/logo.png", "tickerSymbol": "KOSDAQ:099390", "sameAs": [ "https://www.facebook.com/brainzcompany.official/", "https://kr.linkedin.com/company/brainzcompany", "https://thevc.kr/brainzcompany" ], "contactPoint": { "@type": "ContactPoint", "telephone": "+82-2-2205-6015", "contactType": "customer service", "areaServed": "KR", "availableLanguage": "Korean" } }, { "@type": "Product", "@id": "https://www.brainz.co.kr/solution/zenius#product", "name": "Zenius (제니우스)", "description": "AI 기반 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션 (EMS/NMS/APM). 이기종 환경 통합 관제 및 이상 징후 사전 탐지 기능 제공.", "brand": { "@type": "Brand", "name": "Brains Company" }, "manufacturer": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "category": "IT Infrastructure Monitoring Software" }, { "@type": "TechArticle", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/442#article", "mainEntityOfPage": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/442", "headline": "서버 모니터링을 Zenius SMS로 해야 하는 4가지 이유", "description": "복잡한 하이브리드 클라우드 환경에서 Zenius SMS가 제공하는 통합 가시성, AI 기반 동적 임계치, 대규모 확장성 및 리소스 최적화 기능을 상세히 분석합니다.", "author": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "publisher": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "image": "https://www.brainz.co.kr/assets/img/zenius_sms_overview.jpg", "about": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/solution/zenius#product" } }, { "@type": "ItemList", "name": "Zenius SMS 핵심 강점 요약", "description": "AI 검색 엔진을 위한 Zenius SMS의 주요 기능 요약", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "통합 가시성 (Single Pane of Glass)", "description": "온프레미스, 클라우드, 컨테이너 등 이기종 인프라를 단일 대시보드와 토폴로지 맵으로 통합 관리." }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "AI 기반 장애 분석 자동화", "description": "동적 임계치를 통한 오탐 감소 및 장애 발생 시점의 스냅샷 자동 저장으로 원인 규명 용이." }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "대규모 트래픽 처리를 위한 확장성", "description": "단일 매니저로 1,500대 이상 에이전트 수용 및 유연한 Scale-out 아키텍처 지원." }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "경량 에이전트 리소스 최적화", "description": "C/C++ Native 언어로 개발되어 JVM 오버헤드 없이 시스템 리소스 점유율 최소화." } ] }, { "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "에이전트 설치 시 서버 성능 저하(Overhead)는 없나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Zenius SMS는 무거운 Java(JVM) 기반이 아닌, OS 커널 레벨에 최적화된 C/C++ Native 언어로 개발되었습니다. CPU와 메모리 점유율을 극소화하여, 미션 크리티컬한 시스템에서도 서비스 성능에 영향 없이 안정적으로 구동됩니다." } }, { "@type": "Question", "name": "트래픽 스파이크로 인한 잦은 오탐(False Alarm)을 줄일 수 있나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "네, 가능합니다. 획일적인 고정 값을 쓰지 않고, 과거 데이터를 AI가 분석해 산출한 통계 기반의 동적 임계치(Dynamic Threshold)를 적용합니다. 평소 패턴을 벗어난 '실질적인 이상 징후'에만 알림을 발송하여 정확도를 높였습니다." } }, { "@type": "Question", "name": "보안 규정이 까다로운 공공/금융권에서도 도입 가능한가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Zenius SMS는 GS인증 1등급 획득 및 조달청 우수제품으로 지정되어 국가 공인 품질과 보안성을 인정받았습니다. 엄격한 보안 컴플라이언스를 충족하여 기상청, 주요 금융권 등 다수의 레퍼런스를 보유하고 있습니다." } } ] } ] } 2026.01.14
회사이야기 브레인즈컴퍼니 2026 신년회 후기 회사이야기 브레인즈컴퍼니 2026 신년회 후기 브레인즈컴퍼니는 지난 8일, 2025년을 되돌아보고 다가올 2026년을 함께 준비하기 위한 '2026 신년회'를 진행했습니다. 이번 신년회는 지난 1년간의 성과와 새해 비전을 공유하는 자리이자, 우수 직원/팀 시상 및 승진자 발표, 그리고 저녁 만찬을 통해 서로의 결실을 축하하고 격려하는 화합의 시간이기도 했는데요. 서로를 향한 힘찬 응원과 진심 어린 격려가 가득했던 2026년 신년회를 자세히 돌아보겠습니다. 본부별 성과리뷰 및 계획 발표 신년회는 각 본부별 성과 리뷰 및 계획 공유로 문을 열었습니다. 첫 번째 발표자로 나선 전략사업본부장 서은숙 님은 영업과 솔루션 사업, 기술지원을 총괄하는 리더로서 지난 한 해의 여정을 되짚었습니다. 은숙 님은 “지난해 녹록지 않은 시장 환경 속에서도 목표를 초과 달성하고, 기상청, 국민연금공단을 비롯한 대형 공공 프로젝트를 성공적으로 수주하며 브레인즈컴퍼니의 독보적인 기술력과 서비스 역량을 다시 한번 입증했다”고 2025년을 평가했습니다. 또한 “제니우스 GPM과 STMS, 제니우스 AI 등 신규 모듈의 출시와 기존 제품의 고도화, 그리고 무엇보다 이 모든 과정에서 빛을 발한 부서 간의 유기적인 협업이 성과의 핵심 원동력이었다”며 구성원들에게 깊은 감사를 전했습니다. 이어진 2026년 계획에서 은숙 님은 “올해는 자회사 에이프리카와의 유기적인 협업을 통해 AI Agent 기능을 대폭 확대하고 강화할 예정”이라며, “한 발 앞선 기술 경쟁력을 바탕으로, 공공 및 금융 시장에서의 선도적 입지를 더욱 확고히 다지겠다”는 포부로 발표를 마무리했습니다. 이어서 홍보/마케팅을 담당하는 차정환 님의 발표가 진행됐습니다. 정환 님은 “지난해 ‘Tech Inside’, '제니우스 활용편'을 비롯한 깊이 있는 콘텐츠를 꾸준히 발행하며, 고객과의 접점을 넓힐 수 있었다”며 “이는 뛰어난 기술과 서비스 전문성을 갖춘 구성원들의 협업 덕분”이라고 감사의 뜻을 전했습니다. 2026년 계획과 관련해 정환 님은 “AI가 정보를 큐레이션 해주는 ‘제로 클릭’ 시대에 맞춰, AI 플랫폼에서도 우리 솔루션이 최적의 대안으로 제시될 수 있도록 콘텐츠 전략을 강화하겠다”고 밝혔습니다. 아울러 “전시회 및 PR 활동을 적극 확대하여, 브레인즈컴퍼니와 제니우스의 기술적 가치를 고객에게 더욱 명확하고 효과적으로 전달하겠다”는 계획을 전하며 발표를 마쳤습니다. 이어 기술지원팀 조영수 님의 발표가 시작됐습니다. 영수 님은 2025년을 ‘기술 지원의 질적 성장’을 이룬 해로 평가했습니다. “기상청, 건강보험심사평가원 등 대규모 프로젝트를 수행하며 단순한 유지보수를 넘어, 고객의 인프라 환경을 진단하고 최적화하는 맞춤형 기술 컨설팅에 집중했다”고 강조했습니다. 2026년 계획으로는 ‘전문성 강화와 선제적 대응’을 꼽았습니다. 영수 님은 “체계적인 기술 매뉴얼 정비와 내부 세미나 확대를 통해 전문성을 한층 더 끌어올리겠다”며, “이를 바탕으로 어떠한 환경에서도 고객이 믿고 맡길 수 있는 빈틈없는 기술 지원 서비스를 제공하겠다”는 다짐을 전했습니다. 이어서 솔루션사업팀 정지은 님의 발표가 있었습니다. 지은 님은 “지난해 ITSM 개발 역량에 정교한 데이터 시각화 기술을 더해 서비스 품질을 높였고, 국민연금공단 차세대 프로젝트를 성공적으로 완수했다”고 2025년을 평가했습니다. 특히 “고객의 니즈를 반영하여 제니우스 대시보드의 시각적 완성도와 안정성을 강화함으로써, 고객 만족도를 높였다”는 점을 강조했습니다. 2026년 계획으로는 “행정안전부 표준을 탑재한 ITSM의 신규 버전이 이미 가비아, KERIS 등 주요 레퍼런스를 확보했다”며, “신규 버전의 성공적인 런칭을 통해 시장 점유율을 적극 확대하겠다”며 발표를 마무리했습니다. 다음은 품질보증팀 장규은 님의 발표가 이어졌습니다. 규은 님은 “지난해 엄격한 품질 검증을 통해 제품 안정성을 대폭 높였고, 신규 모듈의 GS인증을 획득하며 대외적인 기술 신뢰도를 입증했다”고 2025년을 평가했습니다. 특히 대규모 공공 프로젝트 현장을 밀착 지원하며 사업의 성공적인 완수에 기여했음을 강조했습니다. 2026년 계획으로는 “공공기관 예방점검 의무화에 발맞춰 GPM 등 신규 모듈의 완벽한 품질 확보에 주력하겠다”고 밝혔습니다. 아울러 “변화하는 IT 환경에 발맞춘 선제적인 품질 검증 프로세스를 통해, 고객에게 변함없는 안정적인 서비스 환경을 보장하겠다"고 전했습니다. 다음으로 개발 1그룹 노상호 님의 발표가 있었습니다. 상호 님은 2025년을 ‘빠른 현장 지원과 기술적 외연 확장’을 동시에 이뤄낸 한 해로 평가했습니다. 특히 “지난해 많은 고객 요청 사항을 이상 없이 처리하는 동시에 제니우스 STMS, BRMS, GPM 등 시장 트렌드에 부합하는 신규 모듈을 성공적으로 런칭하는 성과를 거뒀다”고 강조했습니다. 2026년 계획으로의 중점으로는 ‘시장 수요에 앞서 가는 기술 고도화’를 꼽았습니다. “기상청 등 주요 고객사의 요구에 맞춰 스토리지 및 GPU 모니터링 기능을 고도화하고, 제니우스의 전반적인 고도화를 통해 근본적인 경쟁력을 강화하겠다”는 포부를 전하며 발표를 마쳤습니다. 이어서 개발 2그룹 김상래 님의 발표가 시작됐습니다. 상래 님은 “지난해 검색 엔진 고도화와 AI 복합 감지 기술을 적용해 데이터 분석의 정확도를 대폭 높였고, 제니우스 AI 2.0의 GS인증 획득으로 대외적인 기술력을 공인받았다”고 2025년을 평가했습니다. 2026년 계획으로는 “최신 웹 기술을 적용한 제니우스 SIEM 및 AI 3.0 개발에 주력하여 보안성과 사용자 경험(UX)을 동시에 강화하겠다”고 밝혔습니다. 또한 “시나리오 기반 탐지 등 차세대 관제 기능을 강화하여 시장 경쟁력을 한층 높이겠다”는 포부를 전했습니다. 다음으로 개발 3그룹 김자환 님의 발표가 이어졌습니다. 자환 님은 2025년을 “제니우스의 미래 경쟁력을 높이기 위해 핵심 기술 기반을 새롭게 다진 해”로 평가했습니다. 특히 "웹 아키텍처의 고도화와 주요 기능의 통합을 통해, 향후 다양한 비즈니스 요구사항에 유연하게 대응할 수 있는 확장성 높은 플랫폼 환경을 구축했다"고 강조했습니다. 2026년은 “고도화된 기술을 현장에 본격적으로 적용하는 해”가 될 예정이라며 “철저한 품질 검증을 통해 제품의 완성도를 높이고, 기존 고객들이 새로운 환경으로 매끄럽게 전환할 수 있도록 안정적인 서비스 지원에 집중하겠다”는 계획을 밝혔습니다. 이어서 개발 4그룹 홍동완 님의 발표가 있었습니다. 동완 님은 "지난해 SaaS 기반 서비스 확대를 위한 아키텍처 고도화에 집중했다"며, 특히 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 시스템 환경을 구축하여 성능을 높였으며, 이 과정에서 확보한 원천 기술에 대해 특허를 등록하며 차별화된 기술력을 입증했다"고 강조했습니다. 2026년은 “서비스의 유연성과 접근성을 대폭 확대하는 해”가 될 예정이라며, "정교한 모니터링 기능을 구현하고, 글로벌 클라우드 플랫폼에서의 서비스 제공을 더욱 활성화하기 위한 기술적 역량을 강화하겠다”는 계획을 밝혔습니다. 마지막으로 경영지원실 심현보 님의 발표가 있었습니다. 현보 님은 2025년을 “투명한 경영 관리와 소통 문화가 정착된 해”로 평가했습니다. 특히 철저한 리스크 관리를 통해 대외 신뢰도를 높이고, 신규 법인의 안정적인 설립을 지원하며 지속 성장의 토대를 마련했다고 강조했습니다. 2026년에는 “운영 효율화와 인재 육성에 집중할 계획"이라며, “지원 업무를 시스템화하여 효율성을 높이고, 구성원들이 업무에 몰입하며 성장할 수 있도록 업무관련 역량 교육과 복지 제도를 내실 있게 운영하겠다”는 계획을 밝혔습니다. 부사장 총평 "하나되어 더 멀리 나아갑시다" 마지막으로 심재걸 님(부사장)의 총평이 진행됐습니다. 재걸 님은 2025년을 “불확실한 시장 환경 속에서도 내실 있는 성장을 이뤄낸 해”로 평가했습니다. 재걸 님은 “지난해 기상청 프로젝트를 포함한 주요 사업을 성공적으로 완수하며 목표를 달성할 수 있었던 것은, 영업부터 개발, 품질보증, 사업관리 등 모든 부서가 ‘동업자 정신’으로 뭉쳐준 덕분”이라며 구성원들에게 깊은 감사를 전했습니다. 2026년의 핵심 경영 전략으로는 ‘제품 경쟁력 강화’와 ‘협업을 통한 시너지 극대화’를 꼽았습니다. 기술 측면에서는 '제니우스의 지속적인 고도화'를 최우선 과제로 제시하며, “기존 제니우스가 가진 강력한 성능에 AI와 클라우드 기술을 더해 제품의 완성도를 극대화해야 한다”고 강조했습니다. 또한 “클라우드 환경에 최적화된 SaaS 서비스 모델을 강화하여, 변화하는 시장 흐름에 발빠르게 대응하자"는 당부를 전했습니다. 조직 운영 측면에서는 ‘One Group, One Team’ 을 강조했습니다. 재걸 님은 “브레인즈컴퍼니의 제품력, 에이프리카의 AI/클라우드 기술, 그리고 신설된 브레인즈 랩의 컨설팅 및 SI 역량을 결합하여 토털 IT 서비스 체계를 구축해야 한다”고 메세지를 전했습니다. 이를 위해 전 구성원간의 유기적이고 긴밀한 협업을 주문했습니다. 마지막으로 ‘AI 내재화’를 통한 업무 혁신을 당부했습니다. “개발뿐만 아니라 전사적인 업무 영역에 세렝게티 AI Agent Studio 등 내부 솔루션 활용을 강화하여 생산성을 높이고, 이를 통해 축적된 경험을 다시 제품 경쟁력으로 연결하는 선순환 구조를 만들자”고 제안했습니다. 재걸 님은 “우리는 멈추지 않고 끊임없이 새로운 기회를 만들어가고 있다”며, “2026년에도 변화와 혁신을 두려워하지 말고, 하나의 팀으로 더 큰 성장을 향해 함께 나아가자”는 격려와 함께 발표를 마무리했습니다. 축하와 격려, 나눔의 시간 재걸 님의 총평에 이어, 행사의 대미를 장식하는 시상식과 승진자 발표가 진행되었습니다. 오랜 시간 브레인즈컴퍼니와 함께하며 든든한 버팀목이 되어준 장기 근속자와, 지난 한 해 남다른 열정으로 탁월한 성과를 보여준 우수 직원 및 팀에 대한 시상이 이어졌습니다. 또한, 새로운 직책을 맡아 더 큰 책임을 안고 달리게 될 승진자들의 명단이 호명될 때마다 동료들의 뜨거운 박수와 환호가 터져나왔습니다. 서로의 노고를 격려하고 수상을 축하하는 훈훈한 분위기 속에서, 전 구성원이 함께 단체 사진을 촬영하며 2026년의 힘찬 출발을 다짐하는 것으로 신년회 1부 일정은 모두 마무리되었습니다. 이어서 모든 구성원은 인근 식당으로 이동해 저녁 만찬 시간을 가졌습니다. 다소 긴장됐던 발표와 회의의 분위기를 내려놓고, 맛있는 음식과 함께 자유롭게 이야기꽃을 피웠습니다. 평소 업무 협업이 많지 않았던 타 부서 구성원들과도 어우러져 앉아, 서로의 안부를 묻고 웃음꽃을 피우며 ‘진짜 소통’을 나누는 뜻깊은 시간이었습니다. 브레인즈컴퍼니의 2026년은 이렇게 힘차게 시작되었습니다. 올 한 해, 모든 구성원이 하나 되어 서로의 성장을 응원하고, 탄탄한 팀워크를 바탕으로 그 어느 때보다 내실 있고 의미 있는 결과를 만들어갈 예정입니다. 2026.01.12
기술이야기 효율적인 로그 모니터링과 실시간 로그 분석을 위한 OpenSearch PPL 활용 가이드 기술이야기 효율적인 로그 모니터링과 실시간 로그 분석을 위한 OpenSearch PPL 활용 가이드 오늘날 대규모 인프라 환경에서 발생하는 방대한 데이터를 관리하기 위해 로그 모니터링과 로그분석은 필수적인 요소가 되었습니다. OpenSearch(및 Elasticsearch)는 이 분야의 사실상 표준으로 자리 잡았으나, 이를 활용하는 엔지니어와 분석가들은 강력한 기능의 이면에 있는 ‘Query DSL’이라는 높은 진입 장벽을 마주하곤 합니다. JSON 형식을 기반으로 하는 DSL은 검색 조건을 매우 정밀하게 정의할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 쿼리가 복잡해질수록 로직이 깊게 중첩되어 가독성이 떨어지고 생산성이 저하되는 구조적 문제를 안고 있습니다. 특히 1분 1초가 급한 장애 상황이나 보안 침해 사고를 분석해야 하는 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 환경에서, 수십 줄의 JSON 괄호를 맞추는 작업은 민첩한 대응을 방해하는 실질적인 걸림돌이 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 PPL(Piped Processing Language)입니다. PPL이 제안하는 새로운 분석 방식을 살펴보기 전, 먼저 우리가 기존 DSL 환경에서 겪어온 실제적인 어려움들을 통해 왜 방식의 변화가 필요한지 짚어보겠습니다. 1. 데이터 탐색의 어려움 1.1. OpenSearch DSL OpenSearch(및 Elasticsearch)는 검색 엔진 시장의 사실상 표준으로 자리 잡았지만, 데이터 분석가나 엔지니어들에게는 한 가지 큰 진입 장벽이 존재했습니다. 바로 Query DSL(Domain Specific Language)입니다. DSL은 JSON(JavaScript Object Notation) 형식을 기반으로 하며, 검색 쿼리의 구조를 매우 정밀하게 정의할 수 있다는 강력한 장점이 있습니다. 하지만 이는 동시에 인간의 직관과는 거리가 먼 방식이기도 합니다. DSL은 쿼리가 복잡해질수록 JSON 객체가 깊게 중첩되는 특성이 있기 때문입니다. 예를 들어 단순한 GROUP BY 집계를 수행하려 해도 aggs안에 terms, 그 안에 다시 aggs를 정의해야 하는 피라미드 구조가 형성됩니다. 일반적으로 데이터를 탐색하는 과정은 "A를 찾고, B를 제외한 뒤, C로 묶어서 계산한다"라는 선형적인 사고를 따릅니다. 하지만 DSL은 이 모든 조건을 하나의 거대한 JSON 객체로 구조화해야 하므로, 작성과 수정 시 높은 집중력을 요합니다. 또한 로그를 분석하거나 장애 원인을 파악하는 긴급한 상황에서, 수십 줄의 JSON 괄호 짝들은 가독성과 생산성을 저하시키는 요인이 됩니다. <예시 1.1: 지난 1시간 동안 500 에러가 발생한 상위 5개 IP 추출하기 위한 DSL문> 1.2. PPL(Piped Processing Language) PPL은 이러한 구조적 복잡성을 해결하기 위해 등장했습니다. 이름에서 알 수 있듯이, 파이프(Pipe, |)를 통해 데이터를 순차적으로 처리하는 언어입니다. PPL이 가져온 변화는 단순히 문법의 형태를 바꾼 수준에 그치지 않습니다. 데이터에 접근하는 패러다임 자체를 선언적 구조(JSON)에서 절차적 흐름(Pipeline)으로 전환시킨 것입니다. 이는 Unix와 Linux에서 익숙하게 사용되는 명령어 파이프라인 철학을 데이터 검색 엔진에 이식한 결과이기도 합니다. 이러한 방식의 변화 덕분에 사용자는 더 이상 복잡한 JSON의 계층 구조를 설계할 필요가 없습니다. 대신 "데이터를 가져오고, 필터링한 뒤, 통계를 낸다"는 인간의 자연스러운 사고 흐름에 맞춰 질의를 작성할 수 있게 되었습니다. 이는 결과적으로 쿼리 작성 시간을 단축시키고, 분석가의 의도를 더욱 명확하게 코드에 투영할 수 있게 해줍니다. <예시 1.2: 예시 1.2와 동일한 로직을 PPL로 작성한 경우> 2. PPL의 핵심 특징 및 장점 PPL을 도입해야 하는 이유는 단순히 쓰기 편해서가 아닙니다. 이는 데이터 분석의 접근성(Accessibility), 가독성(Readability), 유연성(Flexibility) 측면에서 근본적인 이점을 제공하기 때문입니다. 2.1. SQL-like Syntax 데이터 업계에서 SQL은 가장 보편적인 언어입니다. PPL은 SQL의 문법적 특성을 차용하여 접근성을 높였습니다. SELECT, WHERE, LIKE 등 익숙한 키워드를 그대로 사용하므로, 새로운 도구 도입에 따른 저항감을 최소화합니다. 2.2. Pipe ($|$) PPL의 가장 강력한 무기는 | (파이프) 연산자입니다. 이는 쿼리를 논리적 단계로 분해합니다. 1단계: 전체 데이터 가져오기 (source=logs) 2단계: 필요한 부분만 남기기 (| where status=500) 3단계: 불필요한 필드 버리기 (| fields timestamp, message) 이처럼 하나의 문제를 단계별로 쪼개며 순차적으로 해결할 수 있습니다. 이러한 방식은 디버깅의 용이성도 증가시킵니다. DSL은 쿼리가 실패하면 전체 JSON 구조를 다시 살펴봐야 하지만, PPL은 파이프를 하나씩 끊어가며 어느 단계에서 데이터가 의도와 다르게 변형되었는지 즉시 확인할 수 있습니다. 2.3. Aggregation의 추상화 OpenSearch의 집계(Aggregation) 기능은 강력하지만 DSL 작성이 매우 까다롭습니다. PPL은 이를 stats 명령어로 추상화했습니다. 기존 DSL 방식에서 집계를 하려면 버킷(Buckets)과 메트릭(Metrics)의 개념을 이해하고, 이를 JSON의 계층 구조로 쌓아 올려야 했습니다. 하지만 PPL은 이 복잡한 과정을 우리가 흔히 쓰는 SQL 스타일로 탈바꿈시켰습니다. 간단한 시나리오인 “카테고리별 평균 가격 구하기”를 DSL로 작성하면 aggs 안에 그룹핑을 위한 terms를 정의하고, 그 안에 다시 계산을 위한 aggs를 중첩해야 합니다. 평균을 구한다라는 쿼리의 의도보다 괄호와 같은 문법적 구조에 더 신경 써야 합니다. 그룹핑 조건이 늘어날수록 JSON은 기하급수적으로 깊어집니다. 반면 동일한 시나리오를 PPL로 작성하면 stats 이라는 명령어로 간단하게 표현할 수 있습니다. stats: "집계를 시작하겠다"는 선언입니다. avg(price): "무엇을 계산할지" 명시합니다. (Metric) by category: "무엇을 기준으로 묶을지" 명시합니다. (Bucket) 단 한 줄의 코드로 DSL의 복잡한 로직을 완벽하게 대체할 수 있습니다. 2.4. 동적 필드 생성 데이터 분석을 하다 보면, 인덱스에 저장된 원본 데이터(Raw Data)만으로는 부족할 때가 많습니다. - 용량이 bytes 단위로 저장되어 있어 보기 불편한 경우 - 파일 경로와 파일 이름이 하나의 필드에 있어 각각 분리해야 하는 경우 - 보낸 용량, 받은 용량만 있고 총 용량이 없는 경우 이를 해결하기 위해 데이터를 재색인(Reindexing)하는 것은 너무 복잡한 과정입니다. 하지만 PPL은 eval 명령어 하나로 쿼리 실행 시점에 필드를 즉석에서 생성합니다. 바이트 단위를 메가바이트로 변환하여 새로운 필드 size_mb를 만드는 로직은 eval 명령어와 간단한 연산자를 이용하여 작성할 수 있습니다. 원본 데이터에는 size_mb라는 필드가 존재하지 않습니다. 하지만 PPL이 실행되는 순간 계산되어, 마치 원래 있던 필드처럼 where 절에서 필터링 조건으로 사용하거나 fields로 출력할 수 있습니다. PPL의 eval은 데이터 저장 구조(Schema)가 분석의 한계가 되지 않도록, 분석가에게 데이터를 재정의할 수 있는 강력한 권한을 부여하는 기능입니다. 3. PPL 문법 해부 앞서 PPL이 데이터 분석에 제공하는 근본적인 이점들을 살펴보았습니다. 하지만 이러한 장점들을 실무에 온전히 녹여내기 위해서는 PPL이 데이터를 처리하는 방식, 즉 문법의 구조를 정확히 이해하는 과정이 필요합니다. PPL의 문법은 단순한 규칙의 나열이 아니라, 데이터의 흐름을 제어하는 그 자체입니다. 각 명령어는 이전 단계에서 넘어온 데이터를 가공하여 다음 단계로 넘겨주는 '필터' 역할을 수행합니다. 마치 공장의 컨베이어 벨트 위에서 원재료가 각 공정을 거쳐 완성품이 되는 것과 같은 원리입니다. 그럼 지금부터 데이터 분석 현장에서 가장 빈번하게 사용되는 6가지 핵심 명령어를 통해 PPL의 구조를 깊이 있게 살펴보겠습니다. 3.1. source 모든 PPL 쿼리의 시작점입니다. SQL의 FROM 절에 해당하지만, PPL에서는 search source=... 형태로 명시합니다. 단일 인덱스뿐만 아니라 와일드카드(*)를 사용하여 여러 인덱스를 동시에 조회할 수 있습니다. search source=logs-* : 'logs-'로 시작하는 모든 인덱스 조회. 3.2. where 분석에 불필요한 데이터를 걸러내는 단계입니다. SQL의 WHERE 절과 동일합니다. where는 파이프라인의 가장 앞단에 위치시키는 것이 성능상 유리합니다. 처리해야 할 데이터의 총량을 줄여주기 때문입니다. where는 AND, OR, NOT 논리 연산자와 in, like 등의 비교 연산자를 모두 지원합니다. 3.3. eval 원본 데이터에는 없지만 분석 시점에 필요한 새로운 데이터를 만들어냅니다. 기존 필드 값을 이용해 계산을 하거나 문자열을 조합하여 새로운 필드를 정의합니다. 3.4. stats SQL의 GROUP BY와 집계 함수를 합친 개념입니다. 문법: stats <function>(<field>) by <grouping_field> 집계함수: count, sum, avg, min, max와 같은 통계 분석에 필요한 함수를 제공합니다. 3.5. fields 최종 사용자에게 보여줄 데이터를 다듬는 과정입니다. SELECT 절과 유사합니다. 수백 개의 필드 중 분석에 필요한 핵심 필드만 남깁니다 (+로 포함, -로 제외 가능). rename: 기술적인 필드명(예: req_ts_ms)을 비즈니스 친화적인 이름(예: Response Time)으로 변경하여 가독성을 높입니다. 3.6. sort & head sort: 데이터의 정렬 순서를 정합니다. - 기호를 붙이면 내림차순(DESC)이 됩니다. (sort -count) head: SQL의 LIMIT와 같습니다. 상위 N개의 결과만 잘라냅니다. 대량의 데이터 분석 시 결과를 끊어서 확인하는 데 필수적입니다. 4. 실전 예제 지금까지 PPL의 기본 개념과 주요 명령어들을 살펴보았습니다. 하지만 도구의 진정한 가치는 이론적인 문법을 아는 것에 그치지 않고, 이를 실제 복잡한 데이터 환경에 어떻게 적용하느냐에 있습니다. 이제 우리가 현업에서 흔히 마주할 수 있는 구체적인 시나리오들을 통해, PPL이 실무적인 문제들을 얼마나 직관적이고 효율적으로 해결하는지 단계별로 알아보겠습니다. 4.1. Brute Force 공격 탐지 상황: 과도한 로그인 실패(401 Error) IP 식별 1) search source=access_logs: 엑세스 로그 전체를 가져옵니다. 2) where status = 401: 전체 로그 중 로그인 실패 로그만 남깁니다. 3) stats count() as fail_count by client_ip: IP 주소별로 실패 횟수를 집계합니다. 이제 데이터는 개별 로그가 아니라 'IP별 요약 정보'가 됩니다. 4) where fail_count > 50: 50회 이상 실패한 의심 IP만 필터링합니다. (집계 후 필터링 - SQL의 HAVING 절과 유사) 5) sort -fail_count: 가장 공격 빈도가 높은 IP를 최상단에 노출합니다. 4.2. 카테고리별 매출 분석 상황: 상품 카테고리별 매출 현황과 평균 단가 확인 1) eval revenue = price * quantity: price와 quantity 필드를 곱하여, 원본 데이터에 없던 revenue(매출액) 필드를 실시간으로 계산해냅니다. 2) stats sum(revenue) as total_sales, avg(revenue) as avg_order_value by category: 카테고리 기준으로 총 매출(sum)과 평균 주문액(avg)을 동시에 계산합니다. 3) head 10: 상위 10개 카테고리만 추출하여 리포트용 데이터를 완성합니다. 4.3. 시간대별 트래픽 추이 시각화 상황: 지난 24시간 동안 웹 서버의 트래픽 변화 1) span(timestamp, 10m): 연속적인 시간 데이터를 10분 단위로 자릅니다. 2) stats count() as request_count by ...: 잘라낸 10분 단위별로 요청 수(count)를 셉니다. 결과: 이 쿼리의 결과는 그대로 라인 차트(Line Chart)나 바 차트(Bar Chart)로 시각화하기 완벽한 형태(X축: 시간, Y축: 횟수)가 됩니다. 5. PPL 성능 최적화와 고려사항 PPL은 사용자가 직관적으로 쿼리를 작성할 수 있게 돕지만, 그 이면에서는 방대한 데이터를 처리하는 무거운 작업이 수행됩니다. 도구의 편리함이 시스템의 부하로 이어지지 않도록, 쿼리 효율성을 고려하는 분석 습관을 갖추는 것이 중요합니다 5.1. 성능 최적화 방안 PPL 쿼리는 파이프라인 구조이기 때문에, 앞단에서 데이터의 크기를 줄일수록 전체 실행 속도가 기하급수적으로 빨라집니다. 1) where는 search 바로 뒤에 오는 것이 좋습니다. 데이터를 집계(stats)하거나 정렬(sort)한 뒤에 필터링하는 것은 낭비입니다. 불필요한 데이터를 메모리에 올리기 전에 where 절로 과감하게 잘라내야 합니다. 2) 필요한 필드만 명시하는 것이 좋습니다. OpenSearch 문서는 수십, 수백 개의 필드를 가질 수 있습니다. fields 명령어를 사용하여 분석에 꼭 필요한 필드만 남기면 네트워크 전송량과 메모리 사용량을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 5.2. PPL vs DSL 언제 무엇을 써야 할까? PPL이 등장했다고 해서 기존의 DSL(Domain Specific Language)이 사라지는 것은 아닙니다. 두 언어는 태생적 목적이 다릅니다. 이 둘을 상호 보완적인 관계로 이해하고 적재적소에 사용하는 것이 좋습니다. 1) PPL을 써야 하는 경우 - 사람 중심, 탐색, Ad-hoc 분석, 운영/보안 PPL은 사람이 데이터를 봐야 하는 상황에 최적화되어 있습니다. 사고의 흐름이 끊기지 않고 빠르게 질문을 던지고 답을 얻어야 하는 상황입니다. * 상황 A: 장애 발생 시 긴급 원인 분석 "지금 500 에러가 급증하는데, 특정 API에서만 발생하는 건가?" 긴급 상황에서 복잡한 JSON 괄호를 맞출 시간은 없습니다. PPL로 빠르게 필터링(where)하고 집계(stats)하여 원인을 좁혀나가야 합니다. * 상황 B: 보안 위협 헌팅 "지난 1주일간 새벽 시간에만 접속한 관리자 계정이 있는가?" 데이터를 이리저리 돌려보고, 조건을 바꿔가며 숨겨진 패턴을 찾아내는 '탐색적 분석'에는 수정이 용이한 PPL이 압도적으로 유리합니다. * 상황 C: 비개발 직군의 데이터 접근 기획자(PM), 마케터, 데이터 분석가가 직접 데이터를 추출해야 할 때. SQL에 익숙한 이들에게 JSON DSL을 학습시키는 것은 비효율적입니다. PPL은 이들에게 데이터 접근 권한을 열어주는 열쇠가 됩니다. 2) DSL을 써야 하는 경우 키워드: 기계 중심, 애플리케이션 개발, 정밀도, 검색 튜닝 DSL은 애플리케이션이 데이터를 조회할 때 최적화되어 있습니다. 코드로 구현되어 시스템의 일부로 동작하거나, 매우 정교한 검색 로직이 필요할 때 사용합니다. * 상황 A: 검색 서비스 기능 구현 쇼핑몰 검색창, 자동 완성, 추천 시스템 등 최종 사용자에게 노출되는 기능을 개발할 때. Java, Python, Go 등의 클라이언트 라이브러리(SDK)는 객체 지향적인 JSON 구조(DSL)와 완벽하게 매핑됩니다. 코드로 쿼리를 조립하기에는 DSL이 훨씬 안정적입니다. * 상황 B: 정교한 검색 랭킹 튜닝 function_score, boosting, slop 등 검색 품질을 미세하게 조정하는 기능은 DSL만이 100% 지원합니다. PPL은 '분석'에 강하지만 '검색 랭킹' 제어력은 약합니다. * 상황 C: 초고성능 최적화가 필요한 고정 쿼리 수천만 건의 데이터를 0.1초 안에 조회해야 하는 API 백엔드. DSL은 필터 캐싱, 라우팅 제어 등 엔진 내부의 최적화 기능을 극한까지 활용할 수 있는 세밀한 옵션들을 제공합니다.\ 3) 정리 지금까지 OpenSearch의 PPL(Piped Processing Language)에 대해 깊이 있게 살펴보았습니다. 과거에는 OpenSearch 데이터를 분석하려면 'JSON 괄호와의 싸움'을 피할 수 없었습니다. 하지만 PPL의 등장으로 이제 SQL을 아는 개발자, 데이터 분석가, 심지어 비개발 직군까지도 데이터와 직접 대화할 수 있는 길이 열렸습니다. PPL이 가져온 변화는 명확합니다. - 직관성: 사고의 흐름대로 파이프(|)를 연결하여 로직을 구현합니다. - 생산성: 복잡한 집계 코드를 단 한 줄로 압축합니다. - 협업: 누구나 읽고 이해할 수 있는 코드로 팀 간 커뮤니케이션이 원활해집니다. 여러분의 데이터 인프라에 OpenSearch가 있다면, 오늘 당장 복잡한 JSON 대신 PPL을 입력해 보시길 권합니다. 단순히 쿼리 언어를 바꾸는 것을 넘어, 데이터 속에 숨겨진 인사이트를 발견하는 속도가 달라질 것입니다. 2026.01.07
기술이야기 브라우저 모니터링 시스템(Zenius BRMS) 개발기 기술이야기 브라우저 모니터링 시스템(Zenius BRMS) 개발기 IT 시스템은 날이 갈수록 복잡해지고 있습니다. 모놀리식 아키텍처는 유연한 마이크로서비스(MSA)로 분화되었고, 정적인 서버 환경은 컨테이너와 서버리스 기반의 클라우드 네이티브로 빠르게 전환되었습니다.이러한 변화 속에서 DevOps 문화의 확산과 함께 시스템 전체의 상태를 파악하는 '옵저버빌리티(Observability)'의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 이러한 배경에서 브레인즈컴퍼니는 고객들이 사용자 경험의 최접점인 웹 브라우저 구간까지 모니터링 범위를 확장하여 서비스 전반의 가시성을 확보할 수 있도록, 브라우저 모니터링 시스템인 'Zenius BRMS(Browser Monitoring System)'를 개발하게 되었습니다. 사용자 행동 추적과 정밀한 체감 성능 분석이 강점인 Zenius BRMS의 핵심 엔진을 구현하기 위한 내용을 정리했습니다. 우리만의 아키텍처: 중계 에이전트가 없는 통합 파이프라인 Zenius BRMS는 브라우저 데이터 수집의 핵심 도구로 표준 오픈소스 프레임워크를 채택했습니다. 이는 특정 벤더에 종속되지 않으면서 MSA 및 클라우드 네이티브 환경의 사실상 표준(De Facto Standard)으로 자리 잡은 기술이기 때문입니다. 단순히 데이터를 수집하는 기능을 넘어, 데이터의 생성부터 전송까지 수집 라이프사이클 전체를 아우르는 포괄적인 규격을 갖추었다는 점이 결정적인 도입 배경이 되었습니다. 다만, 표준 아키텍처를 그대로 따르기보다는 운영 환경에 최적화된 구조를 설계하는 데 집중했습니다. 이미 백엔드 데이터 처리의 중추 역할을 하는 자사 매니저가 존재하므로, 이를 최대한 활용하여 전체 구조를 단순화하기로 한 것입니다. 결과적으로 운영 복잡도를 높이는 별도의 오픈소스 수집 에이전트를 중간에 두는 대신, 브라우저에서 수집한 데이터를 자사 매니저로 직접 전송하는 효율적인 통합 파이프라인을 구축했습니다. “애플리케이션 -> 매니저 -> 저장소” 구조로 배치 프로세서를 사용하여 데이터를 수집한 후 매니저로 전송합니다. 이를 통해 외부 프레임워크 관리 포인트를 줄이면서도 자사 솔루션의 강력한 데이터 처리 기능을 활용하여 프로세스를 일원화할 수 있었습니다. NodeJS나 모바일 앱 환경이라도 엔드포인트만 매니저로 지정하면 즉시 연동이 가능한 구조입니다. 이제 이렇게 수집된 데이터를 어떻게 다루고 있는지 살펴보겠습니다. 세션(Session) 정의와 생명주기 수집된 데이터를 분석하기 위해서는 기준이 필요합니다. 우리는 식별 ID를 가진 특정 사용자가 아니라 브라우저에 접근한 행위 자체를 하나의 세션으로 정의했습니다. 따라서 한 명의 사용자라도 상황에 따라 여러 개의 세션을 생성할 수 있습니다. 세션은 무한히 지속될 수 없으므로, 미동작 만료 시간(15분)과 최대 지속 시간(4시간)을 두어 생명주기를 관리합니다. 사용자가 활동을 하면 만료 시간이 갱신되지만 시작 후 15분 이내 동작이 없거나 4시간이 지나면 강제로 만료되는 구조입니다. 세션 정보는 쿠키를 활용하여 데이터 수집시점에 활용합니다. 해시 기반 샘플링 (XOR 연산의 활용) 때에 따라 대량의 데이터를 모두 수집하는 것은 비효율적이므로 샘플링이 필수적입니다. 기존의 샘플링은 단편적인 데이터 손실을 유발했기에 우리는 세션 기준 샘플링을 도입했습니다. 알고리즘 핵심은 균등한 분포(Uniform Distribution)를 만드는 것입니다. 세션 ID(UUID)를 32비트 정수로 변환하여 샘플링에 활용했는데 이 과정에서 AND 연산은 0으로 OR 연산은 최대값으로 수렴하는 경향이 있습니다. 따라서 우리는 비트의 무작위성을 가장 잘 보존하는 XOR 연산을 사용하여 균등한 샘플링 확률을 보장했습니다. 데이터 유실 없는 전송: sendBeacon vs keepalive 조금 더 자세한 가시성 확보를 위해 우리는 세션의 행동이 녹화되는 기능을 추가했습니다. 세션 행동을 녹화하여 전송할 때 가장 큰 문제는 브라우저 닫기 등으로 인한 데이터 유실입니다. 보통 이 시점에 navigator.sendBeacon을 많이 사용하지만 우리는 Fetch API의 keepalive: true 옵션을 선택했습니다. sendBeacon은 헤더 커스터마이징에 제약이 있고 응답 처리가 불가능한 반면 keepalive 옵션은 훨씬 유연한 제어가 가능하기 때문입니다. 64KB 용량 제한 이슈는 전송 주기를 조절하고 자체 용량 체크 로직을 추가하여 해결했습니다. 단순 저장소를 넘어: 다차원 분석을 위한 데이터 아키텍처 전환 Zenius BRMS의 초기 설계에서는 매니저에서 가공된 데이터의 신속한 기록과 실시간 조회를 위해, 입출력 속도가 뛰어난 Key-Value 기반의 인메모리 데이터베이스가 활용되었습니다. 하지만 분석해야 할 데이터 속성이 점차 다차원적으로 고도화되고, 분산된 시스템 간의 정교한 데이터 동기화가 요구되면서 기존 Key-Value 구조를 넘어선 확장성이 필요해졌습니다. 이에 따라 대규모 데이터 검색과 복잡한 집계 연산에 최적화된 검색 엔진 기반 저장소로 아키텍처를 전환했습니다. 특히 데이터 유입 단계의 파이프라인에서 요청-응답 시간(Response Time)과 같은 주요 파생 데이터를 미리 연산하여 저장하는 방식을 도입함으로써, 조회 시점의 연산 부하를 줄이고 데이터 가공 효율을 높였습니다. 단순한 처리 속도를 넘어 데이터의 활용성과 분석의 유연성에 무게를 둔 결과, 보다 심도 있고 다각적인 모니터링이 가능한 분석 환경을 구축할 수 있게 되었습니다. 브라우저에서 실시간으로 수집된 데이터는 자사 매니저를 거쳐 분석 목적에 최적화된 저장소에 안전하게 기록됩니다. 이로써 그간 파악하기 어려웠던 사용자 경험의 최전방인 프론트엔드 구간의 가시성을 확보할 수 있게 되었습니다. 이제 남은 핵심 과제는 "사용자의 클릭 한 번이 백엔드의 구체적인 어떤 쿼리를 유발했는가?"를 단절 없이 연결하는 것입니다. 이러한 전 구간(End-to-End) 추적을 실현하기 위해 서비스 간의 연관 관계를 정의하는 컨텍스트 전파(Context Propagation) 기술을 더욱 고도화할 계획입니다. 나아가 AI 기반의 이상 탐지(AIOps) 기술을 결합하여, 단순한 수치 관찰을 넘어 시스템 스스로 문제를 진단하고 예측하는 진정한 의미의 옵저버빌리티를 완성해 나갈 예정입니다. 2025.12.23
기술이야기 범정부 정보시스템 예방점검체계 대응 솔루션, Zenius GPM의 4가지 장점 기술이야기 범정부 정보시스템 예방점검체계 대응 솔루션, Zenius GPM의 4가지 장점 최근 디지털 행정서비스의 중요성이 날로 커짐에 따라 행정안전부는 범정부 정보시스템에 대한 예방점검 체계 도입을 의무화했습니다. 안정적인 서비스를 제공하기 위한 필수적인 조치이지만, 현장의 실무자들에게는 만만치 않은 도전이기도 합니다. 매일 약 120개에 달하는 점검 항목을 수동으로 확인하고 보고서를 작성하는 일은 업무 피로도를 높일 뿐만 아니라, 자칫 집중력 저하로 인한 점검 누락이나 데이터 오기입과 같은 인적 오류를 유발할 수 있기 때문입니다. Zenius GPM(Government Preventive Monitoring)은 이러한 현장의 어려움을 해결하고 보다 효율적인 모니터링 환경을 제공하기 위한 솔루션입니다. 행정안전부의 예방점검 매뉴얼을 충실히 시스템화하여 업무 효율성과 시스템 안정성을 동시에 잡은 Zenius GPM의 핵심 특장점 4가지를 자세히 살펴보겠습니다. 범정부 정보시스템 예방점검체계 대응 솔루션, Zenius GPM의 4가지 장점 1. 행정안전부 매뉴얼을 준수하는 자동 점검 체계 구현 Zenius GPM의 가장 큰 강점은 행정안전부가 규정한 '범정부 정보시스템 예방점검 매뉴얼'을 기반으로 설계되었다는 점입니다. 기존에는 관리자가 직접 서버나 장비에 접속하여 CPU, 메모리, 디스크 상태 등을 일일이 확인하는 수동 점검이 주를 이뤘습니다. 하지만 Zenius GPM은 매뉴얼에 명시된 약 120여 개의 필수 점검 항목을 시스템 내에 내재화하여, 서버, WEB, WAS, DBMS, 네트워크 장비 등 이기종 IT 자원에 대해 Agent의 수집기능과 명령어 수행을 통해 자동 점검을 수행합니다. 이러한 자동화는 단순히 편리함만을 제공하는 것이 아닙니다. 수작업 시 발생할 수 있는 점검 누락을 원천적으로 차단하고, 데이터를 수기로 입력하는 과정에서 생길 수 있는 실수를 방지하여 데이터의 신뢰성을 크게 높여줍니다. 또한, 단순히 점검을 수행하는 것에 그치지 않고 매뉴얼에 따른 표준 운영 절차를 시스템적으로 강제함으로써, 조직 전체가 일관된 기준에 따라 시스템을 관리할 수 있는 환경을 조성합니다. 이는 결과적으로 시스템 장애를 사전에 탐지하고 예방하는 데 큰 역할을 수행합니다. 2. 직관적인 통합 모니터링 뷰(Dashboard View) 제공 수많은 장비의 상태를 실시간으로 파악해야 하는 모니터링 업무에서 시각적인 직관성은 무엇보다 중요합니다. Zenius GPM은 방대한 점검 데이터를 시각화하여 관리자가 시스템의 전반적인 건강 상태를 한눈에 파악할 수 있는 통합 모니터링 뷰를 제공합니다. 일상점검 요약 대시보드를 통해 전체 IT 자원의 점검 현황을 종합적으로 보여주며, 정상, 이상의 상태를 색상(Color-coded)으로 명확히 구분하여 관리자가 직관적으로 상황을 인지할 수 있도록 돕습니다. 텍스트 위주의 나열식 화면이 아닌, 아이콘 차트와 그래프를 활용해 점검 진행률과 결과를 가시적으로 표현하기 때문에 관리자는 어떤 영역에서 문제가 발생했는지 즉각적으로 식별할 수 있습니다. 만약 요약 화면에서 이상 징후가 발견된다면, 클릭 한 번으로 상세 점검 결과 화면으로 이동하여 구체적인 원인을 파악할 수 있는 드릴다운(Drill-down) 기능을 지원합니다. 이러한 사용자 중심의 인터페이스는 문제 발생 시 대응 시간을 단축시키고 관제 업무의 효율을 높여줍니다. 3. 운영 환경에 최적화된 유연한 설정과 확장성 모든 기관의 IT 환경이 동일할 수는 없기에, 솔루션은 다양한 운영 환경을 수용할 수 있는 유연성을 갖춰야 합니다. Zenius GPM은 정해진 시간에 자동으로 점검을 수행하는 스케줄링 기능을 기본으로 제공하며, 장애가 의심되거나 긴급한 확인이 필요할 때는 언제든 관리자가 즉시 점검을 실행할 수 있는 온디맨드(On-demand) 기능을 지원합니다. 또한 Zenius GPM은 기본 제공되는 점검 항목을 그대로 사용하는 데 그치지 않고, 각 항목에 적용되는 점검 명령어와 판단 기준을 운영 환경에 맞게 조정할 수 있도록 설계되어 있습니다. 기관별 시스템 구성이나 운영 정책에 따라 비정상 패턴이나 임계치를 항목 단위로 개별 수정하거나, 필요 시 일괄 적용할 수 있어 점검 기준을 현실적인 수준으로 유지할 수 있습니다. 이를 통해 환경 특성과 맞지 않는 과도한 알람을 줄이고, 실제 운영에 의미 있는 이상 징후를 보다 정확하게 식별할 수 있습니다. 아울러 Zenius GPM은 Zenius EMS 프레임워크 기반 위에서 NMS, SMS, APM 등 다른 모니터링 솔루션과 유기적으로 연동될 수 있도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 예방점검 결과를 기존 관제·모니터링 체계와 자연스럽게 연결하고, 점검과 관제를 아우르는 통합 IT 운영 관리 플랫폼으로 확장할 수 있습니다. 4. 보고서 작성 자동화 및 체계적인 이력 관리 실무자들이 가장 많은 시간을 할애하면서도 번거로워하는 업무 중 하나가 바로 보고서 작성입니다. Zenius GPM은 이 부분을 획기적으로 개선했습니다. 일상점검, 특별점검, 구조진단 등 행정안전부 기준 양식에 맞는 다양한 보고서 폼을 내장하고 있어, 시스템이 수집한 데이터를 바탕으로 클릭 몇 번이면 규격에 맞는 보고서를 자동으로 생성해 줍니다. 생성된 보고서는 시스템에 이력이 남게 되어 언제든 다시 조회하거나 다운로드할 수 있으며, 필요에 따라 점검 결과 리스트를 엑셀파일로 내보내는 기능을 지원하여 2차 가공이나 별도 보고 자료 작성 시에도 유용하게 활용할 수 있습니다. 축적된 점검 데이터와 보고서는 단순한 기록을 넘어 시스템의 장기적인 성능 추이를 분석하고, 향후 인프라 증설이나 개선 계획을 수립하는 데 있어 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있어 데이터 기반의 의사결정을 강력하게 지원합니다. Zenius GPM은 단순한 모니터링 도구를 넘어, 복잡하고 반복적인 범정부 예방점검 업무를 시스템화하여 관리자가 보다 생산적이고 핵심적인 업무에 집중할 수 있도록 돕는 든든한 운영 파트너입니다. 표준화된 점검 체계를 통해 장애를 사전에 예방하고, 자동화를 통해 업무 효율을 높이고자 하는 담당자분들에게 Zenius GPM은 가장 확실한 해답이 될 것입니다. 이미 1,500여 개의 고객사에서 검증된 기술력을 바탕으로 여러분의 IT 운영 환경을 한 단계 더 발전시켜 보시기를 권해 드립니다. { "@context": "https://schema.org", "@type": "BlogPosting", "headline": "범정부 정보시스템 예방점검체계 대응 솔루션, Zenius GPM의 4가지 장점", "description": "행정안전부의 예방점검 매뉴얼을 시스템화하여 업무 효율성과 시스템 안정성을 높이는 Zenius GPM의 핵심 기능 4가지(자동 점검, 통합 뷰, 유연한 설정, 보고서 자동화)를 소개합니다.", "image": "https://www.brainz.co.kr/og_image/blog/436", "datePublished": "2025-12-11", "author": { "@type": "Person", "name": "차정환", "jobTitle": "차장", "description": "브레인즈컴퍼니의 마케팅과 브랜딩, 홍보를 총괄하고 있습니다." }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "브레인즈컴퍼니", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://www.brainz.co.kr/_html/images/layout/logo.svg" } }, "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/436" }, "articleBody": "Zenius GPM의 4가지 장점: 1. 행정안전부 매뉴얼을 준수하는 자동 점검 체계 구현 2. 직관적인 통합 모니터링 뷰(Dashboard View) 제공 3. 운영 환경에 최적화된 유연한 설정과 확장성 4. 보고서 작성 자동화 및 체계적인 이력 관리" } 2025.12.11
기술이야기 네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS에서 Private OID로 기능 확장하기 기술이야기 네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS에서 Private OID로 기능 확장하기 통상적인 NMS는 기본적으로 Public OID(표준 MIB) 기반으로 네트워크 장비를 관리하지만, 실제 운영 환경에서는 표준 MIB로 수집할 수 없는 장비 고유 성능 정보가 많습니다. 이를 반영하기 위해 네트워크 모니터링 툴 Zenius는 Private OID를 직접 등록하여 모니터링 범위를 확장할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능을 통해 조직 특화 정보나 특정 벤더의 내부 성능 정보를 Zenius 모니터링 체계에 그대로 반영할 수 있으며, 등록된 Private OID는 성능 그래프·추이 분석·감시 정책 등 모든 기능과 완전히 통합되어 사용됩니다. 네트워크 모니터링 툴, Zenius NMS 기능 구성/확인 절차 이제 Private OID를 실제로 어떻게 등록하고 모니터링하며 감시 정책으로 연결하는지, 전체 흐름을 단계별로 살펴보겠습니다. Step 1. OID 등록 [NMS > 설정 > 장비 > OID > 등록] 먼저 Private OID를 추가하기 위해 OID 등록 화면으로 이동합니다. 이 단계에서는 새로 등록할 OID가 어떤 장비에서 사용될지 지정하는 절차를 진행합니다. 필요에 따라 여러 장비에 동일한 설정을 적용할 수 있어, 다양한 장비 환경에서도 손쉽게 관리할 수 있습니다. Step 2. 장비의 Private OID 등록 [NMS장비 선택(체크박스) > OID, OID명 등 필수정보 입력] 장비를 선택한 뒤, 모니터링할 Private OID 정보를 입력합니다. 여기에서 입력한 값들이 실제 성능 항목으로 등록됩니다. - OID: 모니터링할 Private OID를 입력합니다. Zenius는 사칙연산을 지원하므로 여러 OID 값을 조합하여 계산식 기반 지표를 만들 수도 있습니다. (사칙연산 입력 예시) ((.1.3.6.1.4.1.2021.4.5.0-(.1.3.6.1.4.1.2021.4.6.0+.1.3.6.1.4.1.2021.4.14.0+.1.3.6.1.4.1.2021.4.15.0))/.1.3.6.1.4.1.2021.4.5.0)*100 - OID명: 해당 OID를 식별하기 위한 이름을 입력합니다. - 데이터종류: OID가 제공하는 데이터 유형을 선택합니다. - 수집주기: 기본 5분이며, 필요에 따라 최소 1분까지 조정 가능합니다. Step 3. [NMS > 모니터링 > OID] : 등록한 Private OID 모니터링 OID 등록이 완료되면, 모니터링 메뉴에서 해당 Private OID 값을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 성능 값은 시간 흐름에 맞춰 그래프로 표시되며, Public OID 기반 항목과 동일한 방식으로 조회할 수 있어 사용 방식이 익숙합니다. 특히 세션 수나 메모리 사용률처럼 빠르게 변동하는 값은 짧은 간격으로 확인할수록 운영 상황을 더 정확하게 파악할 수 있습니다. <Memory사용률의 Private OID 모니터링 화면> Step 4. [NMS > 모니터링 > OID > OID명(클릭)] : 등록한 Private OID 의 추이 모니터링 OID명을 클릭하면 특정 Private OID의 기간별 성능 변화를 자세하게 확인할 수 있습니다. 이 화면에서는 증가·감소 패턴이나 특정 시간대의 급격한 변동을 쉽게 파악할 수 있어, 이상 징후 탐지나 장비 상태 변화 분석에 활용하기 좋습니다. <Memory사용률의 Private OID 기간 별 성능 추이 모니터링 화면> Step 5. [NMS > 설정 > 감시설정 > OID > OID명(체크) > 등록] : 등록한 Private OID 의 감시정책 설정 등록한 Private OID를 감시정책에 적용하는 단계입니다. 이 화면에서 해당 OID가 어떤 조건일 때 이벤트를 발생시킬지 세부 기준을 설정할 수 있으며, 설정된 정책은 실시간 알림과 연동됩니다. - 감시항목: OID 데이터 → 등록된 Private OID 값을 기준으로 상태를 감시합니다. - 심각도/임계치 → 해당 OID의 특성에 맞는 심각도와 임계치를 입력하여, 기준을 초과하거나 벗어날 경우 이벤트가 발생하도록 설정합니다. 이렇게 설정된 감시정책은 일반 Public OID 항목과 동일하게 이벤트·SMS·메일·Push 알림으로 전달되며 Zenius NMS 장비 상세 모니터링을 통해 Private OID 항목 데이터 확인 하기 Zenius NMS는 기본적으로 등록된 장비의 성능 정보를 Public OID 기준으로 정리해 요약 화면에 표시합니다. - [ NMS > 모니터링 > 장비 > 상세 ] Public OID 기반의 요약정보 하지만 위 단계에서 살펴본 것처럼 특정 Private OID를 등록한 경우에는, 해당 장비의 상세 화면에서 Public OID 정보와 함께 Private OID 값도 즉시 확인할 수 있습니다. 이 기능을 통해 운영자는 장비의 표준 성능 지표와 고유 확장 지표를 한 화면에서 함께 조회할 수 있어, 보다 정확한 분석과 진단이 가능합니다. - [ NMS > 모니터링 > 장비 > 상세 > 성능 > OID ] Private OID 항목 데이터 확인 방화벽, 스위치, 라우터와 같은 네트워크 장비는 기본적으로 표준 MIB를 통해 주요 트래픽 정보를 제공하지만, 실제 운영환경에서는 표준 MIB로는 확인할 수 없는 장비 고유의 트래픽 지표를 추가적으로 제공하는 경우가 많습니다. 이때 각 장비가 자체적으로 정의한 Private OID를 NMS에 등록하면, 기존 모니터링 범위로는 파악하기 어려웠던 세부 트래픽 양상이나 특정 기능의 동작 상태까지 함께 관찰할 수 있습니다. 예를 들어 방화벽의 경우 특정 규칙이나 정책 단위의 트래픽 변화가 Private OID 형태로 제공되기도 하며, 스위치나 라우터는 특정 포트나 인터페이스의 세부 트래픽 카운터처럼 표준 MIB에서는 제공되지 않는 값을 별도로 노출하기도 합니다. 이렇게 추가된 정보는 Zenius NMS에서 다른 성능 지표와 동일한 방식으로 확인할 수 있어, 트래픽 흐름을 더 정확하게 분석하고 이상 상황을 빠르게 식별하는 데 도움이 됩니다. 정리하자면, Private OID 기능은 네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS의 모니터링 가능 범위를 운영 환경에 맞게 자유롭게 확장할 수 있는 강력한 도구입니다. 표준 MIB만으로는 확인할 수 없는 장비 고유 성능을 직접 추가하여 분석·감시·알림까지 통합함으로써, 운영자는 더욱 정확한 인사이트를 얻고 장애 대응과 자원 최적화에 한층 능동적으로 대응할 수 있습니다. 2025.12.05
회사이야기 [2025년 하반기 Zenius 활용 세미나] 후기 회사이야기 [2025년 하반기 Zenius 활용 세미나] 후기 브레인즈컴퍼니는 지난주 주요 고객사와 협력사를 대상으로 2025년 하반기 Zenius 활용 세미나를 진행했습니다. 이번 세미나는 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 Zenius가 제공하는 최신 기능과 운영 인사이트를 공유하고, 실제 운영 환경에서 바로 활용 가능한 전략을 제시하기 위해 마련됐습니다. 올해 하반기 세미나는 Zenius의 신규 기능과 핵심 모듈을 중심으로 진행됐습니다. 세미나는 먼저 Zenius EMS 전반에 대한 소개로 시작되었으며, 참석자들은 클라우드와 온프레미스를 아우르는 통합 모니터링 구조를 비롯해 EMS가 제공하는 주요 기능들을 구체적으로 확인할 수 있었습니다. 특히 Kubernetes 클러스터 전반을 관제하는 Zenius K8s, 프로세스 단위 네트워크 트래픽을 분석하는 NPM, 그리고 다양한 스토리지 환경을 통합 관리할 수 있는 STMS 등 신규 모듈에 대한 관심이 높았습니다. 이어진 Zenius SIEM 소개에서는 대규모 로그를 안정적으로 수집·분석할 수 있는 구조와 함께, 복합 이벤트 기반 위협 탐지와 시각화 기능 등 보안 운영에 필요한 핵심 기능들이 소개되며 참석자들의 관심을 모았습니다. 또한 TC(기술지원)팀의 실시간 데모 시연이 이어져 참석자들의 이해도를 한층 높였습니다. 관리대상 등록과 임계값 설정 등 기본 감시 설정부터, 토폴로지 맵 기반의 연관 분석, 오버뷰 화면 구성, 이벤트 현황 확인까지 Zenius EMS의 주요 기능들을 중심으로 데모가 진행됐습니다. 세미나에 참석한 한 고객사는 “그동안 익숙하게 사용하던 기능뿐 아니라 새롭게 추가된 기능과 실제 적용 사례까지 확인할 수 있어, 현업에 바로 도움이 되는 매우 유익한 시간이었다”며 만족감을 전하기도 했습니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 고객이 직면하는 다양한 운영 과제를 해결하기 위해 Zenius의 기술 완성도를 지속적으로 높이고, 정기 세미나를 통한 지속적인 기술 교류와 인사이트 공유를 이어갈 예정입니다. 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 실질적인 운영 효율성을 제공하고, 더 많은 고객이 Zenius의 가치를 체감할 수 있도록 다양한 형태의 기술 개발과 지원을 강화할 예정입니다. 2025.12.03
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. Zenius K8s FAQ Q1. 기존 오픈소스로 된 쿠버네티스 모니터링 툴(Prometheus, Grafana 등)과 비교했을 때 어떤 강점이 있나요? A. Zenius K8s는 인프라부터 APM까지 단일 콘솔에서 관리하는 통합 가시성을 제공하여 여러 툴을 개별 운영하는 번거로움을 해결합니다. 특히 오픈소스만으로는 구현하기 어려운 자동 토폴로지 맵과 오브젝트 변경 이력 추적 기능을 통해 장애 원인을 즉각적으로 도출할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점입니다. Q2. 수천 개의 파드(Pod)가 가동되는 대규모 환경에서도 안정적인 운용이 가능한가요? A. 대형 공공기관과 금융권의 대규모 관제 노하우가 집약된 Zenius K8s는 고부하 환경에서도 시스템 부하를 최소화하며 안정적인 모니터링을 수행합니다. 경량화된 수집 엔진을 탑재하여 클러스터 리소스 소모는 줄이면서도 방대한 실시간 메트릭과 로그 데이터를 누락 없이 처리합니다. Q3. 멀티 클러스터나 하이브리드 클라우드 환경에서도 통합 관제가 가능한가요? A. 온프레미스와 퍼블릭 클라우드가 혼재된 환경에서도 모든 클러스터를 단일 콘솔에서 통합 관리할 수 있는 가시성을 보장합니다. 서로 다른 환경의 클러스터들에 일관된 모니터링 정책과 대시보드를 적용할 수 있어, 인프라 규모가 커지더라도 운영 효율성과 관리 일관성을 동시에 확보할 수 있습니다. { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "TechArticle", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/431#article", "headline": "쿠버네티스 모니터링 툴, Zenius K8s의 특장점과 활용팁", "description": "클러스터부터 파드·컨테이너·애플리케이션까지 한 화면에서 관리하는 Zenius K8s의 특장점과 활용팁을 정리했습니다.", "keywords": "쿠버네티스, K8s, 쿠버네티스 모니터링, Zenius K8s", "author": { "@type": "Person", "name": "이성경", "jobTitle": "Pre-sales" }, "datePublished": "2025-11-18T00:00:00+09:00", "dateModified": "2025-12-18T12:00:00+09:00", "publisher": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/431" } }, { "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Zenius K8s는 기존 오픈소스 K8s 모니터링과 어떤 점이 다른가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "인프라부터 APM까지 단일 콘솔 통합 가시성을 제공하며, 자동 토폴로지 맵과 오브젝트 변경 이력 추적 기능을 통해 장애 원인을 즉각 도출할 수 있습니다." } }, { "@type": "Question", "name": "수천 개의 파드가 가동되는 대규모 환경에서도 안정적인가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "네, 경량화된 수집 엔진을 통해 리소스 소모를 최소화하며, 대규모 공공기관 관제 노하우로 무중단 성능을 보장합니다." } }, { "@type": "Question", "name": "멀티 클러스터나 하이브리드 환경에서도 통합 관제가 가능한가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "온프레미스와 퍼블릭 클라우드가 혼재된 환경에서도 단일 콘솔에서 모든 클러스터를 통합 관리할 수 있습니다." } } ] }, { "@type": "Organization", "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization", "name": "브레인즈컴퍼니 (Brainzcompany)", "url": "https://www.brainz.co.kr/", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://www.brainz.co.kr/common/img/logo.png" }, "tickerSymbol": "KOSDAQ:099390", "sameAs": [ "https://www.facebook.com/profile.php?id=61563011423544", "https://blog.naver.com/brainzsquare", "https://kr.linkedin.com/company/brainzcompany" ] } ] } 2025.11.18
기술이야기 서버 관리 툴 Zenius SMS로 서버 접속 및 명령어 이력 관리하기 기술이야기 서버 관리 툴 Zenius SMS로 서버 접속 및 명령어 이력 관리하기 서버 운영 환경에서는 누가, 언제, 어디서, 어떤 명령을 실행했는지를 명확히 추적하는 것이 필수입니다. 작은 명령 하나가 시스템 장애나 보안 사고로 이어질 수 있기 때문에, 계정별 접속과 명령 실행 이력을 관리하는 체계는 안정적인 운영의 기본이 됩니다. Zenius SMS의 서버 계정 접속 이력 및 명령어 이력 조회 기능은 이러한 요구에 맞춰 설계된 기능으로, 로그인 내역, su 명령 사용, 명령어 실행, 계정 및 그룹 정보를 한 화면에서 통합적으로 제공합니다. 관리자는 이 기능을 통해 서버 내 모든 계정의 활동을 투명하게 확인하고, 문제 발생 시 빠르게 원인을 추적할 수 있습니다. 서버 관리 툴 Zenius SMS의 계정이력 조회 기능을 단계별로 살펴보며, 이 기능이 어떻게 운영 안정성과 보안 가시성을 동시에 높이는지를 자세히 알아보겠습니다. 서버 관리 툴 Zenius SMS로 서버 계정 및 명령어 이력 관리하는 방법 Zenius SMS는 서버 내 계정 활동을 체계적으로 관리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 에이전트 설정부터 로그인, 권한 전환, 명령어 실행 이력 조회까지, 각 단계별 기능을 통해 관리자는 서버 계정의 모든 활동 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다. 아래는 이러한 기능을 설정하고 확인하는 단계별 구성 방법입니다. Step 1. [SMS > 설정 > 서버 > 에이전트 설정] – 계정이력 “On” 설정 및 수집 확인 Zenius SMS의 계정이력 기능은 에이전트를 통해 서버의 계정 이벤트를 수집합니다. 관리자는 ‘SMS > 설정 > 서버 > 에이전트 설정’ 메뉴로 이동해 계정이력 항목을 “On”으로 설정합니다. 이 설정이 완료되면, 해당 서버의 로그인·su 명령·명령어 실행 내역이 자동으로 수집되어 Manager에 표시됩니다. 에이전트가 정상적으로 작동 중이면 수집 주기에 맞춰 데이터가 지속적으로 갱신되며, 비정상 상태일 경우 경고 메시지를 통해 관리자가 즉시 확인할 수 있습니다. 이 과정을 통해 각 서버의 계정 활동을 지속적으로 추적할 수 있는 기반이 마련됩니다. Step 2. [SMS > 모니터링 상세보기 > 정보 > 계정이력 > 로그인 이력] – 서버 로그인 이력 조회 로그인 이력 화면에서는 서버에 대한 모든 로그인 시도가 시간 순서대로 표시됩니다. 각 행에는 로그인 시각, 계정명, 터미널(TTY), 원격지 IP, 로그인 결과 등이 포함되어 있습니다. 이 정보를 통해 관리자는 특정 계정의 접속 기록을 점검하거나, 일정 기간 동안의 로그인 현황을 확인할 수 있습니다. 또한 Zenius SMS는 기간별 필터 기능을 제공해 특정 날짜 구간의 로그인 내역만 따로 조회할 수 있습니다. 필요 시 계정명이나 IP를 검색창에 입력하면 관련된 접속 이력을 빠르게 확인할 수 있어, 운영 중인 서버의 접근 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다. Step 3. [SMS > 모니터링 상세보기 > 정보 > 계정이력 > su 로그 이력] 이 화면에서는 su 명령을 수행한 시점, 실행한 계정, 전환된 대상 계정, 세션 ID 등의 정보가 표시됩니다. 예를 들어 일반 계정이 root 권한으로 전환한 경우, 해당 내역을 즉시 확인할 수 있습니다. 관리자는 이 정보를 통해 권한 전환 이력을 체계적으로 관리하고, 서버별로 어떤 계정이 언제 관리자 권한을 사용했는지를 명확히 추적할 수 있습니다. 필터 기능을 활용하면 기간·계정별 조회가 가능해, 필요한 데이터만 빠르게 찾아볼 수 있습니다. Step 4. [SMS > 모니터링 상세보기 > 정보 > 계정이력 > 명령어 이력] – 명령어 실행 내역 조회 명령어 이력 화면에서는 각 계정이 실행한 명령어를 시간 순으로 확인할 수 있습니다. 화면 상단의 계정 목록에서 특정 계정을 클릭하면, 해당 계정의 명령 실행 내역이 테이블 형태로 표시됩니다. 각 행에는 명령 실행 시각과 명령어 내용이 기록되어 있으며, 관리자는 이를 통해 서버 내에서 어떤 명령이 수행되었는지를 한눈에 파악할 수 있습니다. 예를 들어 시스템 설정 변경, 프로세스 종료, 파일 수정 등 운영에 영향을 주는 명령어 실행 내역을 정확히 확인할 수 있습니다. 활용 가이드- 운영 중 장애 발생 시, 명령어 이력으로 원인 빠르게 찾기 서버 장애나 예기치 못한 오류가 발생했을 때, 문제의 단서를 가장 명확히 보여주는 것은 바로 ‘명령어 이력’입니다. Zenius SMS는 계정별 명령 실행 내역을 시각적으로 제공해, 관리자가 장애 발생 시점을 기준으로 원인을 빠르게 추적하고 복구 과정을 효율적으로 진행할 수 있도록 돕습니다. 장애 원인 분석에 활용하는 명령어 이력 조회 Zenius SMS의 계정이력 기능은 실제 운영 중 장애 원인 분석에도 활용됩니다. 시스템 오류가 발생했을 때, 관리자는 명령어 이력을 통해 어떤 계정이 어떤 명령을 실행했는지를 확인하고 문제의 원인을 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, operator 계정이 kill -9 명령을 실행하여 주요 프로세스가 종료된 경우, Zenius SMS의 명령어 이력 조회 화면에서 해당 시점의 실행 내역을 즉시 확인할 수 있습니다.이를 통해 관리자는 정확한 원인 분석과 함께 재발 방지를 위한 조치까지 빠르게 수행할 수 있습니다. 계정 및 그룹 정보 조회 Zenius SMS에서는 계정 활동 이력뿐 아니라 서버 내 계정 및 그룹의 구조적 정보도 함께 제공합니다. ‘SMS > 모니터링 상세보기 > 정보 > 계정 메뉴’에서 그룹 정보와 계정 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 그룹 정보 화면에서는 서버에 존재하는 모든 그룹과 각 그룹에 속한 계정이 함께 표시됩니다. 예를 들어 wheel 그룹에는 brainz, smart 계정이 포함되어 있으며 이를 통해 그룹별 권한 구성을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 계정 상세 정보 화면에서는 개별 계정의 홈 디렉터리, 로그인 쉘, 패스워드 변경일 등의 속성이 표시됩니다. 예를 들어 zenius 계정의 홈 디렉터리는 ‘/home/zenius’, 로그인 쉘은 ‘/bin/bash’, 패스워드 변경일은 ‘2024/12/03’으로 확인할 수 있습니다. Zenius SMS의 서버 계정 접속 이력 및 명령어 이력 조회 기능은 로그인, su 명령, 명령어 실행, 계정 및 그룹 정보를 통합 관리할 수 있는 기능입니다. 운영자는 이를 통해 각 서버의 사용자 활동을 체계적으로 추적하고 운영 이력을 명확히 관리할 수 있습니다. 이처럼 서버 관리 툴 Zenius SMS는 복잡한 서버 환경에서도 필요한 정보를 빠르게 조회할 수 있는 효율적이고 실용적인 계정 이력 관리 도구입니다. 2025.11.13
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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10