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회사이야기 [2026년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기 회사이야기 [2026년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기 브레인즈컴퍼니는 지난 6월 17일, 주요 고객사와 협력사를 대상으로 [2026년 상반기 Zenius 활용 세미나]를 개최했습니다. 이번 세미나는 Zenius의 주요 기능과 활용 방안을 공유하고, 고객의 IT 인프라 운영 효율성을 높이기 위한 인사이트를 전달하기 위해 마련되었습니다. 세미나는 브레인즈컴퍼니와 Zenius 소개를 시작으로 ITSM, SIEM, Zenius EMS의 주요 기능 설명과 데모 시연 순으로 진행되었습니다. 각 세션에서는 제품의 핵심 기능뿐 아니라, 고객이 현장에서 자주 마주하는 운영 과제를 어떻게 해결할 수 있는지 함께 다뤄졌습니다. │브레인즈컴퍼니 및 Zenius 소개 첫 번째 세션은 프리세일즈팀 김민지 님과 신지연 님의 발표로 시작되었습니다. 김민지 님은 브레인즈컴퍼니의 주요 사업 영역을 소개한 뒤, 서버, 네트워크, DBMS, WAS, 클라우드, 쿠버네티스 등 다양한 IT 인프라를 하나의 체계에서 관리할 수 있는 Zenius의 강점을 설명했습니다. 발표에서는 성능·장애·구성 정보를 일관된 정책으로 운영하고, 토폴로지 맵과 오버뷰, 대시보드를 통해 인프라 상태를 직관적으로 파악할 수 있다는 점이 다뤄졌습니다. 이와 함께 최근 추가된 AI Agent 기능을 통해 반복적인 운영 업무와 분석 과정을 지원하는 방향도 함께 소개되었습니다. 김민지 님은 “Zenius는 개별 장비 중심의 모니터링을 넘어, 다양한 IT 자원을 하나의 운영 관점에서 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라며, 복잡해지는 IT 환경에서 Zenius의 역할을 강조했습니다. 이어서 신지연 님은 AI Agent 등 최근 새롭게 추가된 기능을 소개했습니다. 신지연 님은 “Zenius는 인프라 상태를 보여주는 데 그치지 않고, 운영자가 필요한 정보를 더 빠르게 파악하고 분석할 수 있도록 지원하는 방향으로 고도화되고 있다”며, AI 기반 운영 지원 기능의 확장성을 설명했습니다. 이번 발표는 참석자들이 Zenius의 전체 구조를 이해하고, AI Agent를 통해 운영 가시성과 분석 역량을 확장해가는 방향을 살펴볼 수 있는 시간이었습니다. │IT 서비스 운영을 체계화하는 Zenius ITSM 소개 이어서 프리세일즈팀 임지영 님이 Zenius ITSM에 대한 소개와 데모 시연을 진행했습니다. Zenius ITSM은 IT 서비스 요청 접수부터 처리, 이력 관리, 통계 분석까지 서비스 운영 프로세스를 체계적으로 관리할 수 있도록 지원하는 솔루션입니다. 이번 세션에서는 서비스 요청 등록, 담당자 배정, 처리 상태 관리, 이력 확인 등 실제 업무 흐름에 맞춘 주요 기능이 소개되었습니다. 특히 여러 담당자가 함께 처리하는 IT 업무를 표준화하고, 진행 현황을 명확하게 파악할 수 있다는 점이 강조되었습니다. 임지영 님은 “ITSM은 요청을 등록하고 처리하는 시스템을 넘어, IT 서비스 운영의 흐름과 기준을 체계화하는 도구”라며, 안정적인 서비스 운영을 위해 요청·처리·이력 관리가 하나의 프로세스로 연결되어야 한다고 설명했습니다. 참석자들은 데모를 통해 ITSM이 업무 요청과 처리 과정을 어떻게 표준화하는지 확인할 수 있었습니다. │통합 로그 관리 솔루션, Zenius SIEM 소개 다음 세션에서는 김성기 님이 Zenius SIEM에 대한 소개와 데모 시연을 진행했습니다. Zenius SIEM은 다양한 시스템에서 발생하는 로그를 수집, 저장, 분석, 시각화하고 보안 위협이나 이상징후를 빠르게 파악할 수 있도록 지원하는 통합 로그관리 솔루션입니다. 발표에서는 File, Syslog, DB, 로그파일 등 다양한 로그 수집 방식과 실시간 로그 조회, 조건별 검색, 상관분석, 대시보드 시각화 기능이 소개되었습니다. 이어 실제 화면을 통해 로그 수집 현황, 이벤트 분석, 검색 기능, 대시보드 구성 과정을 살펴볼 수 있었습니다. 김성기 님은 “중요한 것은 많은 로그를 수집하는 데서 끝나는 것이 아니라, 필요한 로그를 빠르게 찾고 의미 있는 이벤트로 분석하는 것”이라며, 대용량 로그 환경에서도 안정적인 수집과 신속한 분석이 중요하다고 강조했습니다. 이번 세션은 Zenius SIEM의 로그 분석 흐름과 보안 운영 활용성을 구체적으로 살펴보는 시간이었습니다. │Zenius EMS 세부 기능 소개 및 데모 시연 잠시 휴식 후에는 기술지원팀 김선효 님과 이운형 님이 Zenius EMS의 세부 기능 설명과 데모 시연을 진행했습니다. 이번 세션은 운영자가 실제로 자주 사용하는 기능을 중심으로 구성되어, Zenius EMS의 활용 흐름을 구체적으로 살펴볼 수 있는 시간이었습니다. 이운형 님은 기본 설정 이후 실제 관제 업무에서 Zenius EMS를 활용하는 흐름을 시연했습니다. 오버뷰 화면 구성, 토폴로지 맵 기반 연관 분석, 이벤트 현황 확인 등 주요 기능을 중심으로, 운영자가 성능 정보와 장애 정보를 함께 확인하며 인프라 상태를 파악하는 과정이 소개되었습니다. 이운형 님은 “장애 대응에서는 이벤트를 확인하는 것뿐 아니라, 관련 성능 정보와 구성 관계를 함께 보는 것이 중요하다”며, Zenius EMS의 관제 기능이 장애 원인 분석과 대응 과정에 어떻게 활용되는지 설명했습니다. 이번 시연을 통해 참석자들은 Zenius EMS가 일상적인 모니터링부터 장애 상황 분석까지 폭넓게 활용될 수 있다는 점을 확인할 수 있었습니다. 이어서 김선효 님은 관리대상 등록, 감시 항목 설정, 임계값 구성, 이벤트 정책 설정 등 Zenius EMS의 기본 운영 설정 과정을 설명했습니다. 고객 환경마다 관리 대상과 운영 기준이 다른 만큼, Zenius EMS는 감시 정책을 효율적으로 설정하고 이벤트를 체계적으로 관리할 수 있도록 기능이 구성되어 있다는 점을 중심으로 소개가 이어졌습니다. 발표와 데모 시연 이후에는 참석자들의 질의응답이 이어졌습니다. ITSM의 업무 프로세스 관리, SIEM의 로그 분석, Zenius EMS의 감시 설정과 토폴로지 활용 등 실제 운영과 맞닿은 질문들이 오갔습니다. 질의응답에서는 각 솔루션을 기존 운영 환경에 어떻게 적용할 수 있는지, 기능을 어떤 방식으로 활용하면 좋을지에 대한 논의가 이어졌습니다. 참석자들은 이를 통해 Zenius의 주요 기능을 자사 환경에 맞춰 활용하는 방법을 보다 구체적으로 확인할 수 있었습니다. 모든 순서가 마무리된 뒤에는 브레인즈컴퍼니에서 준비한 작은 선물이 참석자들에게 전달됐습니다. 이후 참석자들과 짧게 담소를 나누며 세미나는 편안한 분위기 속에서 마무리됐습니다. 이번 [2026년 상반기 Zenius 활용 세미나]는 Zenius의 주요 기능과 활용 방안을 고객 관점에서 살펴볼 수 있는 자리였습니다. 참석자들은 AI 기반 옵저버빌리티 솔루션으로 확장되고 있는 Zenius EMS의 핵심 기능과 실제 화면 기반 데모를 통해 현업에서 어떻게 활용될 수 있는지 구체적으로 확인할 수 있었습니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 고객이 Zenius를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 정기적인 세미나와 기술 교류의 기회를 지속적으로 마련할 예정입니다. 또한 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 고객이 직면하는 다양한 운영 과제를 함께 해결하고, Zenius의 실질적 가치를 더 많은 고객에게 전달해 나가겠습니다. 2026.06.22
기술이야기 AI 기반 옵저버빌리티가 IT 인프라 운영에 필요한 이유 기술이야기 AI 기반 옵저버빌리티가 IT 인프라 운영에 필요한 이유 IT 운영 환경이 빠르게 복잡해지고 있습니다. 온프레미스 중심의 단일 인프라를 넘어 클라우드, 하이브리드 클라우드, 컨테이너, 마이크로서비스 아키텍처가 함께 운영되면서 모니터링 대상과 데이터의 양도 크게 늘어났습니다. 서버와 네트워크 장비의 성능 지표뿐만 아니라 애플리케이션 로그, 이벤트, 트랜잭션, 서비스 간 호출 관계까지 운영자가 확인해야 할 정보의 범위도 넓어지고 있습니다. 그러나 데이터가 많아졌다고 해서 장애를 더 빠르게 파악할 수 있는 것은 아닙니다. 이벤트 알람은 계속 증가하지만, 그중 실제 장애로 이어질 수 있는 신호를 구분하기는 점점 어려워지고 있습니다. 운영자는 여러 화면과 로그를 오가며 원인을 추적해야 하고, 정형화된 이벤트 분석만으로는 시스템 내부에서 발생하는 이상 징후를 빠르게 파악하기 어렵습니다. 이제 IT 운영에는 더 많은 알람보다 더 정확한 운영 인사이트가 필요합니다. 운영 데이터 속에서 실제 장애 가능성이 있는 신호를 빠르게 구분하고, 원인 분석과 대응 판단으로 연결할 수 있는 체계가 중요해지고 있습니다. 임계치 기반 모니터링이 놓치기 쉬운 패턴 변화 임계치 기반 모니터링은 기준이 명확하고 운영자가 이해하기 쉬워, 일정 수준 이상의 사용량이나 장애 상태를 빠르게 감지하는 데 여전히 유효합니다. 다만 운영 환경이 복잡해지고 시스템별 사용 패턴이 다양해질수록, 고정된 기준값만으로는 모든 이상 징후를 정교하게 판단하기 어려운 경우가 발생할 수 있습니다. 이때 보완이 필요한 지점은 다음과 같습니다. 반복적인 배치 작업, 정기 점검 등 정상 운영 패턴과 실제 이상 상황의 구분 시간대, 요일, 업무 특성에 따라 달라지는 성능 흐름 반영 임계치 초과 여부뿐만 아니라 평소 대비 변화 폭과 변화 속도 분석 단일 지표의 절대값이 아닌 로그, 이벤트, 성능 지표 간 연관성 확인 시스템별 과거 운영 이력을 고려한 이상 징후 판단 예를 들어 특정 서버가 매일 새벽 배치 작업 시간마다 CPU 사용률이 85%까지 올라간다면, 이는 장애라기보다 반복적으로 나타나는 정상 운영 패턴일 수 있습니다. 반대로 CPU 사용률이 70% 수준에 머물러 있더라도 평소 같은 시간대보다 두 배 이상 높아졌다면 이상 흐름으로 볼 수 있습니다. 즉, 동일한 수치라도 업무 시간, 배치 작업, 서비스 트래픽, 과거 운영 이력에 따라 의미가 달라질 수 있습니다. 따라서 복잡한 IT 운영 환경에서는 임계치 기반 모니터링을 유지하되, 정상 운영 패턴과 현재 상태의 차이를 함께 분석하는 방식이 필요합니다. 고정된 기준값을 통한 빠른 감지와 운영 맥락을 반영한 패턴 분석이 함께 이루어질 때, 실제 장애 가능성이 있는 신호를 더 정교하게 구분할 수 있습니다. 모니터링을 넘어 옵저버빌리티가 필요한 이유 이러한 한계를 보완하기 위해 IT 운영에는 단순 모니터링을 넘어선 옵저버빌리티가 필요합니다. 기존 모니터링이 사전에 정의한 지표와 알람을 통해 시스템 상태를 확인하는 방식이라면, 옵저버빌리티는 메트릭, 로그, 이벤트 등 다양한 운영 데이터를 종합적으로 분석해 시스템의 현재 상태와 이상 원인을 파악하는 운영 체계입니다. 모니터링이 “문제가 발생했는지”를 확인하는 데 초점을 둔다면, 옵저버빌리티는 “왜 문제가 발생했는지”, “어디에서 영향을 받고 있는지”, “무엇을 먼저 확인해야 하는지”를 이해하는 데 목적이 있습니다. 복잡한 IT 인프라에서는 장애 원인이 단일 장비나 특정 지표에만 머무르지 않는 경우가 많기 때문에, 여러 데이터 간의 관계를 함께 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어 애플리케이션 응답 지연이 발생했을 때 원인은 서버 자원 부족, 네트워크 지연, 데이터베이스 부하, 특정 API 오류, 배포 이후의 설정 변경 등 다양할 수 있습니다. 이때 개별 지표만 확인해서는 원인을 빠르게 좁히기 어렵습니다. 성능 지표와 로그, 이벤트, 서비스 간 연관 관계를 함께 분석해야 실제 원인에 가까워질 수 있습니다. AI 기반 옵저버빌리티는 운영 데이터를 판단 가능한 신호로 바꿉니다 옵저버빌리티에 AI 기술이 결합되면 운영 데이터의 활용 방식은 한 단계 더 확장됩니다. 기존에는 메트릭, 로그, 이벤트를 수집하고 시각화하는 데 초점이 있었다면, AI 기반 옵저버빌리티는 방대한 운영 데이터 속에서 의미 있는 신호를 찾아내고 운영자가 판단할 수 있는 인사이트로 연결하는 데 목적이 있습니다. 이러한 접근은 IT 운영 영역에서 AIOps의 개념과도 맞닿아 있습니다. AIOps는 인공지능과 머신러닝 기술을 IT 운영 데이터 분석에 적용해 이상 징후 탐지, 이벤트 상관분석, 장애 원인 분석, 대응 지원 등을 수행하는 방식입니다. 즉, AI 기반 옵저버빌리티는 단순히 데이터를 더 많이 보여주는 것이 아니라, 복잡한 운영 데이터 속에서 “무엇이 평소와 다른지”, “어떤 이벤트가 함께 발생했는지”, “무엇을 우선적으로 확인해야 하는지”를 파악할 수 있도록 돕는 운영 접근 방식입니다. 특히 AI 기반 옵저버빌리티는 다음과 같은 방식으로 운영 데이터의 활용 가치를 높일 수 있습니다. 정상 운영 패턴 학습 기반 이상 흐름 탐지 시간대, 요일, 업무 특성에 따른 성능 패턴 분석 여러 장비와 서비스에서 동시에 발생한 이벤트 간 연관성 분석 장애 원인 후보 및 영향 범위 도출 우선 점검 지표와 대상 제시를 통한 대응 판단 지원 이러한 방식은 기존 임계치 기반 모니터링을 대체하기보다, 그 한계를 보완하는 역할에 가깝습니다. 임계치 기반 모니터링이 정해진 기준값을 통해 명확한 이상 상태를 빠르게 감지한다면, AI 기반 옵저버빌리티는 정상 운영 패턴과 현재 상태의 차이를 함께 분석해 평소와 다른 변화를 보다 정교하게 파악합니다. 이를 통해 운영자는 불필요한 알람에 소요되는 시간을 줄이고, 실제 장애로 이어질 가능성이 있는 신호에 더 집중할 수 있습니다. 사후 대응 중심 운영에서 선제적 운영 체계로 AI기반 옵저버빌리티가 중요한 이유는 운영 방식을 사후 대응 중심에서 선제적 운영 체계로 전환할 수 있도록 돕는다는 점입니다. 기존 운영 방식에서는 알람이 발생한 뒤 운영자가 직접 관련 화면을 확인하고, 로그를 검색하고, 여러 지표를 비교하며 원인을 추적해야 했습니다. 이 과정은 시간이 많이 걸릴 뿐 아니라 담당자의 경험과 숙련도에 따라 대응 품질이 달라질 수 있습니다. 반면 AI기반 옵저버빌리티 환경에서는 운영 데이터가 구조화된 인사이트로 제공될 수 있습니다. 어떤 지표가 평소와 다른지, 어떤 이벤트가 함께 발생했는지, 어떤 서비스나 장비가 영향을 받고 있는지, 우선적으로 점검해야 할 항목은 무엇인지 빠르게 확인할 수 있습니다. 이러한 변화는 운영 방식에도 직접적인 영향을 줍니다. 장애 가능성이 높은 신호 중심의 선별 대응 반복적인 로그 확인과 화면 전환에 소요되는 분석 시간 감소 유사 장애 상황에 대한 분석·대응 일관성 향상 장애 원인과 영향 범위 기반의 대응 우선순위 판단 장애 발생 이후 복구 중심 운영에서 이상 징후 조기 탐지 기반의 선제적 운영으로 전환 물론 AI기반 옵저버빌리티가 운영자의 역할을 완전히 대체하는 것은 아닙니다. 중요한 것은 AI가 운영 데이터를 분석하고 의미 있는 신호를 제시함으로써, 운영자가 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 돕는 것입니다. 복잡한 인프라 환경일수록 운영자의 경험과 데이터 기반 분석은 함께 작동해야 하며, AI 기반 옵저버빌리티는 이 두 요소를 연결하는 운영 전략으로 볼 수 있습니다. 이제 필요한 것은 더 많은 알람이 아니라 더 정확한 운영 인사이트입니다 IT 인프라가 복잡해질수록 운영 데이터는 계속 늘어나고, 장애의 원인도 더욱 복합적으로 나타납니다. 이러한 환경에서 기존 임계치 기반 모니터링만으로는 모든 이상 징후를 정교하게 파악하기 어렵습니다. 고정된 기준값을 초과했는지 확인하는 방식만으로는 평소와 다른 패턴 변화, 서비스 간 연관성, 장애 전조를 충분히 해석하기 어렵기 때문입니다. 앞으로의 IT 운영은 단순 상태 감시를 넘어, 운영 데이터를 기반으로 시스템 상태를 입체적으로 이해하고 장애 가능성을 조기에 파악하는 방향으로 나아가야 합니다. AI기반 옵저버빌리티는 이를 위한 현실적인 접근 방식입니다. 메트릭, 로그, 이벤트를 종합적으로 분석하고, 정상 패턴과 다른 이상 흐름을 탐지하며, 원인 분석과 대응 판단까지 연결함으로써 운영자가 더 빠르고 일관되게 대응할 수 있도록 지원합니다. 결국 중요한 것은 알람의 양이 아니라 인사이트의 정확도입니다. 복잡한 IT 운영 환경에서 필요한 것은 더 많은 이벤트를 확인하는 것이 아니라, 실제 장애로 이어질 수 있는 신호를 더 빠르게 구분하고 대응할 수 있는 체계입니다. AI기반 옵저버빌리티는 이러한 변화에 대응하기 위한 핵심 운영 전략으로 자리 잡고 있습니다. 2026.06.22
기술이야기 IT 인프라 통합 모니터링 툴, Zenius EMS로 데이터 쿼리형 토폴로지 활용하기 기술이야기 IT 인프라 통합 모니터링 툴, Zenius EMS로 데이터 쿼리형 토폴로지 활용하기 일반적인 토폴로지 맵은 네트워크 구성도를 기반으로 장비의 장애 상태와 같은 정형화된 정보를 시각화하는 것이 기본입니다. 하지만 운영 환경에 따라 특정 조건에 맞는 장비의 수량이나 통계 데이터처럼 기존 지표에 정의되지 않은 비정형 데이터를 맵 위에서 직접 확인해야 할 상황이 있습니다. 이러한 상황에서는 Zenius EMS의 '데이터라벨' 기능을 활용하면 DB에 저장된 데이터를 사용자가 직접 쿼리(Query)로 조회하여 토폴로지 맵에 표출할 수 있습니다. 이를 통해 사전에 정의된 데이터 외에도 통계성 데이터나 중요 단일 지표를 실시간으로 시각화하여 관제 효율을 높일 수 있습니다. IT 인프라 통합 모니터링 툴 Zenius EMS에서 데이터 쿼리형 토폴로지를 구성하는 설정 절차와 확인 방법은 다음과 같습니다. Zenius EMS 데이터 쿼리형 토폴로지 구성 및 확인 절차 Step 1. [EMS > 토폴로지 > 맵목록관리 > 맵등록] : 신규 맵 등록 데이터를 배치하기 위한 기본 맵을 먼저 등록해야 합니다. 목록 관리 화면에서 등록 버튼을 클릭하여 맵의 이름과 타입을 설정합니다. 맵 타입은 기본적으로 많이 사용되는 구성도 형태인 '일반' 타입과 전산실 상면도를 기반으로 현황을 관리하는 '실장도' 타입 중 운영 목적에 맞는 것을 선택하여 생성합니다. Step 2. [EMS > 토폴로지 > 맵편집] : 에디터 모드 활성화 등록된 맵 목록에서 편집할 맵을 선택한 뒤 에디터 모드를 활성화해야 합니다. 화면 상단에 위치한 '에디터 모드' 버튼을 클릭하면 맵의 구성 요소를 자유롭게 배치하고 수정할 수 있는 편집 상태로 전환됩니다. 이는 데이터라벨을 포함한 각종 오브젝트를 맵에 적용하기 위한 필수 단계입니다. Step 3. [EMS > 토폴로지 > 맵편집] : 데이터라벨 아이콘 배치 에디터 모드 내 툴바에 위치한 아이콘 중 '데이터라벨' 아이콘을 선택합니다. 선택한 아이콘을 맵상의 원하는 위치로 드래그 앤 드롭하여 배치합니다. 이 라벨은 추후 설정할 쿼리의 결과값이 실시간으로 표출되는 영역이 됩니다. Step 4. [속성 > 데이터 설정] : 쿼리 설정을 통한 데이터 연동 배치된 데이터라벨을 클릭하면 우측에 속성 설정 창이 나타납니다. 여기서 데이터 설정 항목 내의 '쿼리 설정' 메뉴를 통해 실제 보여줄 데이터를 연결합니다. 사용자는 Zenius EMS DB에서 정보를 호출할 수 있는 SQL 쿼리문을 직접 입력하여 필요한 비정형 데이터를 실시간으로 바인딩합니다. Step 5. [속성 > 스타일 설정] : 라벨 스타일 편집 조회된 데이터가 맵 배경과 조화를 이루고 가독성을 확보할 수 있도록 디자인을 조정합니다. 스타일 설정 메뉴에서 데이터의 폰트 크기, 굵기, 색상을 편집할 수 있으며 데이터의 의미를 나타내는 타이틀 명칭과 서식도 함께 수정하여 시인성을 높입니다. Zenius EMS 데이터 쿼리형 토폴로지 활용 가이드 Case 1. 지역별 인프라 현황 및 특정 조건에 따른 실시간 카운트 조회 기존의 토폴로지 맵이 단순히 장비의 생존 여부(Up/Down)를 색상으로 보여주는 것에 그쳤다면, 데이터라벨을 활용한 맵은 '분석적 관제'를 가능하게 합니다. 쿼리를 통해 각 지역 거점별로 관리되고 있는 장비의 총 수량이나, 현재 발생한 보안 이벤트 및 장애 건수를 실시간 숫자로 추출하여 맵 위에 바로 표출할 수 있습니다. 예를 들어, 전국 단위 관제 맵에서 각 지사 아이콘 옆에 '현재 장애 발생 장비 00대'와 같은 정보를 함께 배치하면, 관리자는 복잡한 상세 목록을 일일이 확인하지 않고도 어느 지역에 운영 역량을 집중해야 하는지 즉각적으로 판단할 수 있습니다. 이는 정형화된 감시를 넘어 운영자가 필요로 하는 비정형 통계 데이터를 지도라는 직관적인 공간 안에 통합하는 효과를 줍니다. Case 2. 통계성 데이터 및 중요 단일 데이터 시각화 인프라 운영에 있어서 개별 장비의 상태만큼 중요한 것은 서비스 전체의 건전성을 나타내는 통계 지표입니다. 데이터라벨 기능을 사용하면 네트워크의 물리적 연결 상태를 확인하는 동시에, 맵 상단이나 유휴 공간에 '전체 시스템 평균 가동률'이나 '주요 서비스 그룹의 시간대별 트래픽 합계'와 같은 핵심 데이터를 배치할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 별도의 통계 보고서를 생성하거나 화면을 전환하는 번거로움 없이, 하나의 토폴로지 맵 안에서 인프라 구성과 비즈니스 서비스 지표를 동시에 모니터링할 수 있습니다. 결과적으로 관리자는 단순 장애 대응을 넘어 시스템의 전체적인 성능 추이까지 한눈에 파악하며 보다 입체적인 관제를 수행하게 됩니다. Zenius EMS의 데이터라벨 기능은 데이터베이스에 보관된 방대한 정보를 관리자의 운영 목적에 맞춰 재구성하여 보여주는 유연한 도구입니다. 정해진 틀에 박힌 모니터링 방식에서 벗어나, 실무에 꼭 필요한 통계와 비정형 데이터를 토폴로지에 통합함으로써 한층 더 효율적이고 고도화된 IT 자원 관리 환경을 경험해 보시기 바랍니다. 2026.03.24
기술이야기 Spring MVC: 반복되는 검증 로직 한 번에 끝내기 기술이야기 Spring MVC: 반복되는 검증 로직 한 번에 끝내기 인프라 관리 도메인에서 API 설계 시 가장 빈번하게 등장하는 파라미터는 단연 targetId입니다. 하지만 이 식별자는 비즈니스 로직이 실행되기 전, 반드시 통과해야 하는 '삼중 관문'을 가지고 있습니다. 유효성 검사, 도메인 객체 변환, 그리고 권한 확인이 그것입니다. 초기 구현 단계에서는 이 관문들을 각 컨트롤러 메서드 내부에서 직접 제어하는 방식을 택했습니다. 하지만 인프라 규모가 커지고 API 엔드포인트가 늘어날수록, 이 직관적인 방식은 코드 중복과 유지보수 효율성 저하라는 아키텍처적 부채로 돌아오기 시작했습니다. API 엔드포인트가 수십 개로 늘어남에 따라, 동일한 검증 코드가 여러 컨트롤러에 산재하게 되는 구조적 문제가 발생했습니다. 이는 단순한 코드 중복(Boilerplate Code)을 넘어, 타겟 검증 정책이 변경될 때마다 관련된 모든 API를 수정해야 하는 유지보수의 취약점으로 이어졌습니다. 또한 비즈니스 로직과 검증 로직이 한 곳에 혼재됨에 따라 코드의 가독성이 저하되고, 수정 과정에서 누락이 발생할 경우 장애로 직결될 위험이 높습니다. 반복되는 검증 로직과 분산된 수정 포인트(N개의 지점) 문제를 근본적으로 해결하기 위해, 다음과 같은 명확한 엔지니어링 목표를 수립했습니다. “타겟 검증, 변환을 메서드 파라미터 주입 시점에 끝낸다” Spring MVC는 이미 @PathVariable, @RequestParam, @AuthenticationPrincipal과 같이 요청 데이터를 가공하여 컨트롤러 메서드 파라미터에 바인딩하는 표준화된 메커니즘을 제공하고 있습니다. 이 아키텍처 패턴에 착안하여, [ URL에서 타겟 ID 추출 → 유효성 검증 → 도메인 객체 변환 ]으로 이어지는 일련의 과정을 비즈니스 로직 진입 전인 '파라미터 주입 단계'에서 완결짓도록 HandlerMethodArgumentResolver를 적용했습니다. 이 아키텍처를 실제 코드로 구현하기 위해, 프로세스를 크게 세 가지 단계로 나누어 진행했습니다. 1. 메타데이터 정의 (Annotation): 어떤 파라미터를 검증할지 식별하고 정책을 부여 2. 로직 구현 (Resolver & Helper): 실제 값을 추출하고 도메인 객체로 변환하는 바인딩 로직 작성 3. 설정 등록 (Configuration): Spring MVC가 해당 리졸버를 인식하도록 설정 가장 먼저, 컨트롤러 파라미터에 검증 요구사항을 명시할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 1. 커스텀 어노테이션 정의 - @ToTargetInfoRecords 구현의 첫 단계로, 파라미터에 메타데이터를 부여할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 타겟에 대한 모든 정보를 TargetInfoRecord라는 도메인 객체로 캡슐화하여 관리하고 있습니다. 따라서 '해당 파라미터를 TargetInfoRecord 객체로 변환하라'는 명시적인 의미를 담아 @ToTargetInfoRecords라는 어노테이션을 설계했습니다. 이 어노테이션은 런타임 시점에 Resolver가 식별할 수 있어야 하므로 RUNTIME 정책을 사용하며, 파라미터 레벨에 적용되도록 타겟을 한정했습니다. - VALUE_PARAMETER로 메서드 파라미터에서만 사용하도록 제한합니다. - RUNTIME 보존으로 요청 처리 시점에 리졸버가 어노테이션 값을 읽습니다. 2. ArgumentResolver 구현 다음으로 Spring MVC의 HandlerMethodArgumentResolver 인터페이스를 구현하여 실질적인 바인딩 로직을 처리하는 ToTargetInfoRecordResolver를 작성합니다. HandlerMethodArgumentResolver를 상속한 ToTargetInfoRecordsResolver를 생성합니다. 3. 리졸버 등록 방법 구현한 리졸버가 실제로 동작하기 위해서는 Spring MVC의 Argument Resolver 체인에 등록해야 합니다. WebMvcConfigurer를 구현하여 우리가 만든 리졸버를 추가해주면, 이후 들어오는 요청에 대해 Spring이 자동으로 개입하게 됩니다. 이 리졸버를 등록한 후에 클라이언트로부터 요청이 들어오면, 컨트롤러 메서드 호출 직전에 파라미터 단위로 다음 순서가 진행됩니다. 1. Spring이 컨트롤러 메서드의 각 파라미터에 대해 등록된 리졸버 리스트를 순서대로 확인합니다. 2. supportsParameter(...)가 true인 첫 번째 리졸버를 선택합니다. 3. 선택된 리졸버의 resolveArgument(...)를 호출하여 값을 만들고, 그 반환값을 해당 파라미터에 주입합니다. 자세한 구현은 다음과 같습니다. 1) 어떤 파라미터를 내가 담당하는가 — supportsParameter 파라미터에 @ToTargetInfoRecords가 붙어 있으면 자신의 책임으로 판단합니다. 2) 값을 어떻게 만들고 주입하는가 — resolveArgument 3) URL에서 값은 어떻게 추출하는가 — 쿼리 vs 경로 - 쿼리스트링은 webRequest.getParameterValues()로, 경로 변수는HandlerMapping.URI_TEMPLATE_VARIABLES_ATTRIBUTE로 추출합니다. - 메서드 파라미터 타입이 List인지도 구분하고 검증합니다. 이렇게 헬퍼 클래스를 통해 요청 위치나 데이터 타입에 구애받지 않고 무결성이 검증된 데이터가 준비되면, 변환된 객체가 마침내 컨트롤러 메소드의 파라미터에 주입됩니다. 결과적으로 컨트롤러는 HTTP 요청의 복잡한 세부 사항을 전혀 모른 채, 안전하게 가공된 도메인 객체를 즉시 사용할 수 있게 됩니다. 실제 적용 사례 가장 눈에 띄는 변화는 컨트롤러의 간결함입니다. 기존에는 비즈니스 로직과 섞여 있던 '타겟 ID 추출', '유효성 검사', '도메인 변환', '권한 체크' 등의 횡단 관심사(Cross-cutting Concerns)가 완벽하게 분리되었습니다. 덕분에 개발자는 신규 API를 작성할 때 불필요한 반복 코드(Boilerplate)를 작성하는 수고를 덜고, 핵심 비즈니스 로직 구현에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다. 또한, 유지보수 측면에서도 강력한 이점을 가집니다. 만약 타겟 검증 정책이 변경되더라도 수십 개의 컨트롤러를 일일이 수정할 필요 없이, ArgumentResolver의 로직 한 곳만 수정하면 전사적으로 변경 사항이 반영됩니다. 다수의 API에서 [URL로부터 값 추출 → 검증 → 도메인 객체 변환]의 패턴이 반복되는 프로젝트라면, HandlerMethodArgumentResolver를 적극적으로 도입하여 코드의 품질과 생산성을 높여보시는 것을 권장합니다. 2026.03.06
기술이야기 IT 인프라 모니터링 시스템의 컨트롤러 개선기, ArgumentResolver를 통한 중복 제거 기술이야기 IT 인프라 모니터링 시스템의 컨트롤러 개선기, ArgumentResolver를 통한 중복 제거 대규모 IT 인프라를 모니터링하는 도메인에서는 서버나 네트워크 장비와 같은 관리 대상을 통칭하여 타겟(Target)이라고 부릅니다. 이에 따라 대다수의 API는 리소스 식별을 위해 URL 경로(Path Variable)나 쿼리 스트링(Query Parameter)을 통해 targetId를 필수적으로 전달받는 구조를 가지고 있습니다. 이 targetId는 단순한 문자열 식별자가 아니라, 실제 비즈니스 로직이 수행되기 전 반드시 선행되어야 하는 일련의 검증 절차를 요구합니다. 구체적으로는 클라이언트 입력값에 대한 유효성 검사, 해당 ID를 기반으로 한 DB 조회 및 도메인 객체(TargetInfoRecord)로의 매핑, 그리고 해당 타겟에 대한 사용자 접근 권한(Authorization) 확인 과정이 포함됩니다. 프로젝트 초기 구현 단계에서는 이러한 전처리 로직을 각 컨트롤러 메서드 바디 상단에 직접 구현하는 방식을 취했습니다. 하지만 API 엔드포인트가 수십 개로 늘어남에 따라, 동일한 검증 코드가 여러 컨트롤러에 산재하게 되는 구조적 문제가 발생했습니다. 이는 단순한 코드 중복(Boilerplate Code)을 넘어, 타겟 검증 정책이 변경될 때마다 관련된 모든 API를 수정해야 하는 유지보수의 취약점으로 이어졌습니다. 또한 비즈니스 로직과 검증 로직이 한 곳에 혼재됨에 따라 코드의 가독성이 저하되고, 수정 과정에서 누락이 발생할 경우 장애로 직결될 위험이 높습니다. 반복되는 검증 로직과 분산된 수정 포인트(N개의 지점) 문제를 근본적으로 해결하기 위해, 다음과 같은 명확한 엔지니어링 목표를 수립했습니다. “타겟 검증, 변환을 메서드 파라미터 주입 시점에 끝낸다.” Spring MVC는 이미 @PathVariable, @RequestParam, @AuthenticationPrincipal과 같이 요청 데이터를 가공하여 컨트롤러 메서드 파라미터에 바인딩하는 표준화된 메커니즘을 제공하고 있습니다. 이 아키텍처 패턴에 착안하여, [ URL에서 타겟 ID 추출 → 유효성 검증 → 도메인 객체 변환 ]으로 이어지는 일련의 과정을 비즈니스 로직 진입 전인 '파라미터 주입 단계'에서 완결짓도록 HandlerMethodArgumentResolver를 적용했습니다. 이 아키텍처를 실제 코드로 구현하기 위해, 프로세스를 크게 세 가지 단계로 나누어 진행했습니다. 메타데이터 정의 (Annotation): 어떤 파라미터를 검증할지 식별하고 정책을 부여 로직 구현 (Resolver & Helper): 실제 값을 추출하고 도메인 객체로 변환하는 바인딩 로직 작성 설정 등록 (Configuration): Spring MVC가 해당 리졸버를 인식하도록 설정 가장 먼저, 컨트롤러 파라미터에 검증 요구사항을 명시할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 1. 커스텀 어노테이션 정의 - @ToTargetInfoRecords 구현의 첫 단계로, 파라미터에 메타데이터를 부여할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 타겟에 대한 모든 정보를 TargetInfoRecord라는 도메인 객체로 캡슐화하여 관리하고 있습니다. 따라서 '해당 파라미터를 TargetInfoRecord 객체로 변환하라'는 명시적인 의미를 담아 @ToTargetInfoRecords라는 어노테이션을 설계했습니다. 이 어노테이션은 런타임 시점에 Resolver가 식별할 수 있어야 하므로 RUNTIME 정책을 사용하며, 파라미터 레벨에 적용되도록 타겟을 한정했습니다. - VALUE_PARAMETER로 메서드 파라미터에서만 사용하도록 제한합니다. - RUNTIME 보존으로 요청 처리 시점에 리졸버가 어노테이션 값을 읽습니다. 2. ArgumentResolver 구현 다음으로 Spring MVC의 HandlerMethodArgumentResolver 인터페이스를 구현하여 실질적인 바인딩 로직을 처리하는 ToTargetInfoRecordResolver를 작성합니다. HandlerMethodArgumentResolver를 상속한 ToTargetInfoRecordsResolver를 생성합니다. 3. 리졸버 등록 방법 구현한 리졸버가 실제로 동작하기 위해서는 Spring MVC의 Argument Resolver 체인에 등록해야 합니다. WebMvcConfigurer를 구현하여 우리가 만든 리졸버를 추가해주면, 이후 들어오는 요청에 대해 Spring이 자동으로 개입하게 됩니다. 이 리졸버를 등록한 후에 클라이언트로부터 요청이 들어오면, 컨트롤러 메서드 호출 직전에 파라미터 단위로 다음 순서가 진행됩니다. 1. Spring이 컨트롤러 메서드의 각 파라미터에 대해 등록된 리졸버 리스트를 순서대로 확인합니다. 2. supportsParameter(...)가 true인 첫 번째 리졸버를 선택합니다. 3. 선택된 리졸버의 resolveArgument(...)를 호출하여 값을 만들고, 그 반환값을 해당 파라미터에 주입합니다. 자세한 구현은 다음과 같습니다. 1) 어떤 파라미터를 내가 담당하는가 — supportsParameter 파라미터에 @ToTargetInfoRecords가 붙어 있으면 자신의 책임으로 판단합니다. 2) 값을 어떻게 만들고 주입하는가 — resolveArgument 3) URL에서 값은 어떻게 추출하는가 — 쿼리 vs 경로 - 쿼리스트링은 webRequest.getParameterValues()로, 경로 변수 HandlerMapping.URI_TEMPLATE_VARIABLES_ATTRIBUTE로 추출합니다. - 메서드 파라미터 타입이 List인지도 구분하고 검증합니다. 이렇게 헬퍼 클래스를 통해 요청 위치나 데이터 타입에 구애받지 않고 무결성이 검증된 데이터가 준비되면, 변환된 객체가 마침내 컨트롤러 메소드의 파라미터에 주입됩니다. 결과적으로 컨트롤러는 HTTP 요청의 복잡한 세부 사항을 전혀 모른 채, 안전하게 가공된 도메인 객체를 즉시 사용할 수 있게 됩니다. 실제 적용 사례 가장 눈에 띄는 변화는 컨트롤러의 간결함입니다. 기존에는 비즈니스 로직과 섞여 있던 '타겟 ID 추출', '유효성 검사', '도메인 변환', '권한 체크' 등의 횡단 관심사(Cross-cutting Concerns)가 완벽하게 분리되었습니다. 덕분에 개발자는 신규 API를 작성할 때 불필요한 반복 코드(Boilerplate)를 작성하는 수고를 덜고, 핵심 비즈니스 로직 구현에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다. 또한, 유지보수 측면에서도 강력한 이점을 가집니다. 만약 타겟 검증 정책이 변경되더라도 수십 개의 컨트롤러를 일일이 수정할 필요 없이, ArgumentResolver의 로직 한 곳만 수정하면 전사적으로 변경 사항이 반영됩니다. 다수의 API에서 [URL로부터 값 추출 → 검증 → 도메인 객체 변환]의 패턴이 반복되는 프로젝트라면, HandlerMethodArgumentResolver를 적극적으로 도입하여 코드의 품질과 생산성을 높여보시는 것을 권장합니다. 2026.02.06
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
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 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
기술이야기 IT 인프라 모니터링 솔루션, Zenius EMS를 통한 랙 실장도 구성 가이드 기술이야기 IT 인프라 모니터링 솔루션, Zenius EMS를 통한 랙 실장도 구성 가이드 오늘날의 IT 인프라는 규모가 확장되고 구조가 점점 복잡해지면서, 운영 환경 전반에 대한 명확한 가시성과 통합 관리의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 하나의 전산실에는 수십 개의 랙이 밀집되어 있고, 그 안에는 다양한 제조사와 용도의 서버 및 네트워크 장비들이 혼재된 채 운용되고 있습니다. 이처럼 이질적인 장비들이 유기적으로 연결된 환경에서는, 단순한 논리적 네트워크 구성도만으로는 전체 인프라 구조를 명확히 파악하거나 효율적으로 관리하는 데 한계가 있습니다. 시간이 지남에 따라 장비 교체나 포트 연결 변경이 반복되면, 기존 구성도는 점차 실제 환경과 괴리를 보이게 되고, 장애 발생 시 원인 장비를 정확히 식별하지 못해 대응이 지연되거나 잘못된 조치로 이어질 가능성이 높아집니다. 여기에 운영 인력의 변경이나 인수인계가 충분히 이루어지지 않을 경우, 전산실 전반에 대한 정보 단절은 심각한 운영 리스크로 작용할 수 있습니다. 이러한 현실을 고려할 때, 장비의 물리적 위치까지 통합한 시각적 토폴로지 구성은 더 이상 선택이 아닌 필수 요소입니다. 특히 랙 실장도 기반의 정밀한 시각화를 통해 전산실 내 장비의 실제 위치, 연결 관계, 상태 정보를 한눈에 파악할 수 있으며, 장애 대응은 물론 공간 활용, 자산 관리 등 다양한 운영 업무를 보다 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 랙 실장도 기반 토폴로지가 제공하는 운영상의 이점은? 랙 실장도 기반 토폴로지는 단순한 장비 배치를 넘어서, 운영의 정확성, 신속성, 효율성을 고르게 향상시키는 실질적인 도구입니다. 무엇보다 장애 대응 속도가 크게 개선됩니다. 예를 들어 특정 서버에서 비정상 트래픽이 발생했을 때, 운영자는 실장도 맵을 통해 해당 장비의 랙 위치와 유닛(Unit) 정보를 즉시 확인할 수 있습니다. 물리적 위치가 명확하게 보이기 때문에 현장 방문 없이도 정확한 복구 지시가 가능해집니다. 자산 정보와 모니터링 항목을 실장도 위에 함께 표시할 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 장비의 모델, 설치일, 담당자뿐 아니라 등록된 FMS 설비의 OID 기반 개별 정보까지 확인할 수 있어, 이상 징후를 조기에 감지하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 실장도는 공간 활용 면에서도 유용합니다. 사용되지 않는 유닛이나 불용 공간을 쉽게 파악할 수 있어, 장비 증설이나 재배치 시 적절한 위치를 빠르게 결정할 수 있습니다. 냉각 흐름이나 전력 균형 등 물리 인프라 운영에도 도움이 됩니다. 무엇보다 시각화 기반 랙 실장도 구성은 신규 인력의 빠른 환경 적응을 돕는 데에도 효과적입니다. 장비의 위치와 상태가 직관적으로 표현되기 때문에 인수인계 과정이 수월하고, 여러 운영자가 함께 관리하는 환경에서도 일관된 운영 체계를 유지할 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 운영 환경을 효과적으로 지원할 수 있도록, 직관적인 GUI 기반의 랙 실장도 구성 기능을 제공합니다. 전산실 구조를 실제에 가깝게 시각화하고, 장비 상태와 자산 정보를 통합해 실시간으로 관리할 수 있는 환경을 누구나 쉽게 구현할 수 있습니다. Zenius EMS를 활용한 구성 절차 및 활용방법을 자세히 살펴보겠습니다. Zenius EMS를 통한 랙 실장도 구성 가이드 랙 실장도 구성하기 Zenius EMS는 전산실의 실제 공간 구조를 반영해 랙 실장도 기반의 정밀한 토폴로지 맵을 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 장비의 물리적 위치, 상태 정보, 자산 정보를 한 화면에서 통합적으로 확인하고, 장애 대응이나 공간 활용, 자산 관리 등의 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 먼저 실장도를 구성하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. Step 01. [EMS > 토폴로지 > 맵목록관리 > 맵등록] 신규 맵 등록 시 ‘실장도’ 타입을 선택하여 전산실 기반의 맵을 생성합니다. Step 02. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집] 생성된 맵을 선택하고 ‘에디터 모드’를 활성화합니다. Step 3. [ EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 시설 or 아이템 Drag ] 전산실의 실제 구조에 맞춰 랙, 장비, 기타 시설 아이템을 드래그하여 배치합니다. Step 4. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 랙 장비 설정] 1. 배치한 랙 장비를 클릭 후 오른쪽 속성의 장비 설정을 클릭합니다. 2. 랙 유닛의 크기를 설정합니다. 3. 서버의 경우 드래그 하여 배치합니다. 불용공간의 경우 빈 부분을 클릭 후 오른쪽 버튼을 클릭하여 장비 추가를 선택합니다. 4. 랙 혹은 불용공간을 오른쪽 클릭하여 장비를 확장합니다. 5. 불용공간을 오른쪽 클릭하여 장비명을 변경합니다. 6. 랙과 관련된 FMS OID 정보를 추가합니다. Step 5. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 랙 실장도 배치하기] 1. 배치한 랙 장비를 오른쪽 클릭합니다 2. 랙 실장도 추가를 클릭합니다. 3. 랙 실장도를 드래그하여 원하는 위치에 배치합니다. Step 6. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 장비 설정 : 임의장비 상태 표시] 1. 배치한 장비를 클릭 후 오른쪽 속성의 장비 설정을 클릭합니다. 2. 해당하는 장비를 선택한 후 오른쪽 화살표를 클릭하여 대상을 지정합니다. 3. 확인버튼을 클릭하여 설정을 저장합니다. Step 7. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 장비 설정 : 데이터라벨 설정] 1. 배치한 데이터라벨을 클릭합니다. 2. 타이틀을 수정합니다. 3. OID 설정을 클릭합니다. 4. 표시할 대상(OID 데이터)을 클릭후 오른쪽으로 이동합니다. 5. 확인 버튼을 눌러 저장합니다. Step 8. [ EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 자산 정보 입력(공통)] 1. 장비를 클릭하고, ‘자산 정보’ 메뉴를 선택합니다. 2. 모델명, 제조사, 구입일자, 담당자 등 자산 정보를 입력합니다. 3. ‘확인’ 버튼을 눌러 저장하고, 필요 시 라벨에 표시할 항목과 위치를 설정합니다. 위 절차를 통해 Zenius EMS에서는 현장 전산실 구조와 모니터링 데이터를 유기적으로 연결한 실장도 기반 토폴로지 구성이 가능하며, 이를 통해 직관적인 운영 환경과 신속한 장애 대응 체계를 구축할 수 있습니다. Zenius EMS에서 랙 실장도 기반 토폴로지 활용가이드 Zenius EMS를 통해 전산실 내 장비의 실제 배치를 랙 단위로 정밀하게 구성하고, 실시간 상태 정보와 자산 데이터를 함께 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 장애 대응, 자산 관리, 공간 활용 등 다양한 운영 업무를 보다 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있으며, 운영 가시성과 판단 속도 또한 크게 향상됩니다. 실장도 기반 토폴로지가 실제 운영에 어떤 방식으로 활용되고, 어떤 효과를 제공하는지 대표적인 사례를 통해 살펴보겠습니다. Case 1. 랙 구성 파악 및 장애 대응 속도 향상 앞서 소개한 구성 절차를 따라 랙 실장도를 구축하면, 전산실 내부의 실제 공간 구조를 정밀하게 반영한 토폴로지를 구성할 수 있습니다. 이러한 실장도 기반 구성은 단순히 장비 위치를 기록하는 데 그치지 않고, 장비 간 물리적 배치 관계와 연결 경로를 시각적으로 확인할 수 있게 해줍니다. 즉, 각 장비가 어떤 랙에 설치되어 있는지, 몇 번째 유닛(Unit)에 위치하는지 파악할 수 있습니다. 이는 특히 장애 발생 시 뛰어난 효과를 발휘합니다. 운영자는 문제 발생 장비의 정확한 물리적 위치를 즉시 식별할 수 있어, 현장 대응 시간을 최소화하고, 중복 조치나 잘못된 장비 접근으로 인한 2차 리스크를 방지할 수 있습니다. [랙 실장도 기반 구성한 토폴로지의 예시] Zenius EMS의 실장도 화면에서는 각 장비의 위치, 연결 구조, 상태 정보가 통합적으로 표현되며, 복잡한 전산실 구조를 누구나 직관적으로 이해하고 대응할 수 있도록 지원합니다. Case 2. 이벤트 기반 실시간 모니터링 전산실 운영에서 가장 중요한 요소 중 하나는 구성 상태와 장애 상황을 실시간으로 모니터링하고 즉시 대응하는 체계입니다. 그러나 전통적인 모니터링 도구만으로는 장비의 실제 위치나 배치 상태를 파악하는 데 한계가 있으며, 물리적 구성 정보가 부족할 경우 원인 분석과 복구 시간이 지연될 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 한계를 극복하기 위해, 랙 실장도와 연동된 이벤트 시각화 기능을 제공합니다. 장애 이벤트가 발생하면 해당 장비 위치에 경고 아이콘이나 색상 변화가 실시간으로 표시되어 운영자가 직관적으로 문제를 인지할 수 있습니다. 마우스를 해당 장비 위에 올려두거나 클릭하는 것만으로도 이벤트의 상세 내용과 관련 장비 간의 연결 상태를 바로 확인할 수 있어, 복잡한 구조 속에서도 빠르고 정확한 대응이 가능합니다. [랙 실장도를 통한 장비 이벤트 확인 사례] 마우스 오버 시: 장비 상단에 주요 장애 유형 또는 간략한 경고 메시지가 표시됩니다. 마우스 클릭 시: 연결된 인터페이스 정보, 이벤트 발생 시간, 장애 심각도 등 상세 내용이 팝업으로 제공됩니다. Zenius EMS에서 랙 실장도 기반 토폴로지 활용사례 Zenius EMS의 랙 실장도 기반 토폴로지 기능은 실제 현장에서 높은 운영 효과를 입증하고 있으며, 대표적인 사례로 전국 시도 교육청의 통합관제센터를 들 수 있습니다. 교육청 전산망은 다양한 제조사의 장비가 혼재된 복잡한 구조로, 장애 발생 시 빠르고 정확한 대응이 필수적입니다. 도입 이전에는 논리적 구성도와 장비 목록에 의존해 물리적 위치를 확인해야 했고, 이로 인해 장애 식별과 현장 대응에 시간이 지연되는 문제가 반복되었습니다. Zenius EMS를 도입한 이후, 각 교육청은 실제 전산실 구조를 기반으로 랙 실장도를 정밀하게 구성할 수 있었고, 이벤트 발생 시 해당 장비의 위치와 상태가 실시간으로 시각화되어 누구나 직관적으로 장애 상황을 인지하고 대응할 수 있게 되었습니다. 장비별 자산 정보를 통합해 단일 화면에서 운영 판단이 가능해졌고, 장애 인지부터 분석, 조치까지의 전 과정이 크게 단축되었습니다. 랙 실장도 기반 토폴로지는 전산실 운영의 여러 측면에서 실질적인 개선 효과를 제공합니다. 신규 장비 도입 시에는 공간 여유를 시각적으로 파악해 배치 계획을 수립할 수 있으며, 자산 등록과 정리 작업도 보다 체계적으로 이뤄질 수 있습니다. 장비를 교체하거나 이전할 경우에는 기존 위치와 연결 상태를 쉽게 확인할 수 있어 작업 정확도가 높아지고 현장 혼선도 줄어듭니다. 또한 장비의 물리적 위치, 역할, 상태 정보가 시각적으로 통합되어 표현되기 때문에, 운영자 간의 업무 공유나 인수인계가 원활해지고, 다양한 담당자가 협업하는 환경에서도 시스템 전반에 대한 이해도와 대응 일관성이 높아집니다. 물리적 위치를 기준으로 접근 제어나 운영 정책을 적용할 수 있어, 보안 관리 측면에서도 유용하게 활용됩니다. 이러한 운영 효과는 교육기관뿐만 아니라, 다수의 장비를 운영하는 공공기관, 데이터센터, 대규모 기업 환경 등 전산실을 보유한 다양한 조직 전반에 걸쳐 동일하게 적용될 수 있으며, 인프라 운영의 안정성과 효율성을 함께 높이는 기반으로 활용될 수 있습니다. 2025.06.20
회사이야기 [2025년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기 회사이야기 [2025년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기 브레인즈컴퍼니는 지난 5월 28일, 주요 고객사와 협력사를 대상으로 [2025년 상반기 Zenius 활용 세미나]를 개최했습니다. 이번 세미나는 Zenius의 최신 기능과 실제 활용 사례를 중심으로, IT인프라 운영 효율성 향상을 위한 전략과 인사이트를 공유하는 자리였습니다. 공공기관, 교육기관, 대기업, 금융기관 등 다양한 산업군의 고객이 참석한 이번 세미나는 브레인즈컴퍼니 및 Zenius 전체에 대한 소개로 시작됐습니다. │브레인즈컴퍼니 및 Zenius 소개 프리세일즈팀의 신지연 님이 브레인즈컴퍼니와 Zenius에 대한 전반적인 소개를 진행했습니다. 지연님 은 "브레인즈컴퍼니는 복잡한 IT 환경에서도 안정적인 통합 모니터링을 구현할 수 있는 기술력과 안정적인 운영 경험이 강점이다. 고객사의 만족도를 높이고 기술력을 유지하기 위해 지속적인 제품 고도화와 기술 지원 체계를 강화하고 있다"고 강조했습니다. 브레인즈컴퍼니 소개에 이어서 지능형 IT 인프라 통합관리 솔루션 제니우스(Zenius) 기능 전체에 대한 전반적인 소개가 진행됐습니다. 이 시간을 통해 참석자들은 Zenius의 다양한 통합 모니터링 기능과 클라우드·온프레미스 환경을 아우르는 유연한 확장성 등 등 Zenius의 특장점을 확인할 수 있었습니다. │통합 로그 관리 솔루션, Zenius SIEM 소개 이어서 연구개발본부의 장범진 님이 통합 보안 로그 관리 솔루션인 Zenius SIEM에 대한 발표를 진행했습니다. Zenius SIEM은 대용량 로그의 수집, 분석, 시각화를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 수행할 수 있는 솔루션으로, 다양한 산업 분야에서의 적용 가능성과 기술적 완성도를 바탕으로 주목받고 있습니다. 범진 님은 발표에서 “Zenius SIEM은 대규모 로그 환경에서도 탁월한 검색 성능을 제공하며, 복합 이벤트 기반의 분석 기능을 통해 잠재적 위협을 조기에 식별할 수 있는 점이 큰 강점”이라고 설명했습니다. 또한 “이러한 기능을 기반으로 보안 위협에 대한 실시간 대응과 함께, 규제 기관의 로그 보존 및 감사 요건을 안정적으로 충족할 수 있다”고 덧붙였습니다. 이후 실제 화면 시연을 통해, 다양한 로그 유형의 수집 현황, 이벤트 기반 경보 설정, SQL 기반 검색, 대시보드 시각화 구성 등 핵심 기능을 참석자들이 직접 확인할 수 있도록 상세히 소개했습니다. │Zenius의 주요 신규 기능 소개 Zenius SIEM 소개에 이어서 기술지원팀의 정채린 님이 Zenius의 주요 신규 기능과 모듈을 소개했습니다. 채린 님은, 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경에서 분산된 서비스들을 통합적으로 모니터링 할 수 있는 클라우드 통합 모니터링 솔루션 Zenius CMS, 쿠버네티스 환경의 클러스터, 노드, 파드, 컨테이너를 포함한 전 계층의 리소스의 모니터링을 제공하는 쿠버네티스 전용 모니터링 솔루션 Zenius K8s 그리고 커널 레벨에서 네트워크 트래픽을 수집·분석해 복잡한 MSA 환경에서도 병목 지점과 장애 구간을 명확히 식별할 수 있도록 돕는 Zenius NPM에 대한 상세한 소개를 진행했습니다. 또한 Zenius EMS의 주요 업데이트 및 최신기능에 대한 소개도 함께 진행했습니다. 채린 님은, "복잡하게 변화하는 IT 인프라 환경에서도 안정적이고 일관된 운영을 가능하게 하기 위해 기능을 지속적으로 Zenius를 고도화하고 있다. 앞으로도 고객이 실질적으로 체감할 수 있는 확장성과 편의성 중심으로 완성도를 높여갈 예정이다"고 강조하며 소개를 마무리했습니다. 이어서 기술지원팀 이승현 님이 Zenius EMS의 핵심 기능에 대한 상세한 소개와 함께 실시간 데모 시연을 진행했습니다. 승현 님은 Zenius EMS의 주요 기능 중, 운영 실무자가 실제 환경에서 가장 자주 활용하는 항목들을 중심으로 상세한 시연을 진행했습니다. 관리 대상의 체계적인 등록 절차부터 시작해, 감시 항목별로 세분화된 임계값 설정, 알람 정책 구성, 그리고 오버뷰 대시보드 및 토폴로지 맵을 직접 구성하고 편집하는 과정을 실제 화면을 통해 단계별로 소개했습니다. 이후 질의응답 시간이 이어졌습니다. 참석자들은 이 시간을 통해 각 솔루션의 기술적 차별점과 실제 운영 환경에서의 적용 방안에 대해 보다 구체적으로 확인할 수 있었습니다. │세미나를 마무리하며... 이번 [Zenius 활용 세미나]에 참석한 한 고객사 관계자는 “단순한 제품 설명에 그치지 않고, 실제 운영 현장에서 어떤 효과를 낼 수 있을지를 구체적으로 확인할 수 있어 매우 유익한 시간이었다”고 소감을 전했습니다. 또 다른 참석자는 “현재 클라우드 네이티브 전환을 준비 중인 상황에서, 오늘 소개된 CMS와 K8s가 특히 인상 깊었다. 운영에 필요한 기능을 고루 갖추고 있을 뿐 아니라, 기존에 사용 중인 Zenius와도 원활하게 연동된다는 점이 큰 강점으로 느껴졌다”고 전했습니다. 앞으로도 브레인즈컴퍼니는 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 고객이 직면하는 다양한 운영 과제를 함께 해결하고, Zenius의 실질적 가치와 활용 가능성을 더 많은 고객에게 전달하기 위해 활용 세미나를 비롯한 다양한 활동을 지속해 나갈 예정입니다. 2025.05.30
회사이야기 브레인즈컴퍼니, 서비스 확대 및 고객 만족도 향상 위해 원주사무소 오픈 회사이야기 브레인즈컴퍼니, 서비스 확대 및 고객 만족도 향상 위해 원주사무소 오픈 브레인즈컴퍼니의 지능형 IT인프라 통합 관리 솔루션 제니우스(Zenius)를 사용하는 고객이 지속해서 증가하고 있습니다. 강원권역에는 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 한국관광공사, 더존비즈온 등 10년 이상 제니우스를 사용하는 고객이 많이 위치하고 있습니다. 이에 기존 고객사들에 서비스를 보다 더 빠르고 만족도 높게 제공하기 위해 원주사무소를 정식 오픈했습니다. │ 브레인즈컴퍼니 원주사무소 둘러보기 강원권역 활동의 중심이 될 원주사무소는 다수의 인원을 수용할 수 있는 미팅룸과 간단한 미팅 및 휴식도 즐길 수 있는 라운지, 그리고 필수품목이 모두 갖춰진 사무공간으로 이루어져 있습니다. 브레인즈컴퍼니는 원주사무소를 통해 더 원활하고 쾌적한 고객서비스를 제공할 예정입니다. │ 지역 및 서비스 확장의 거점이 될 원주사무소 원주시에는 혁신도시 내에 8천억, 단구동에 1조 4천억 규모 등 총 2조 원이 넘는 규모의 데이터 센터 2곳이 2027년까지 건립될 예정입니다. 이에 브레인즈컴퍼니는 원주사무소를 통해 기존 고객 관리뿐 아니라, 하이브리드 클라우드 모니터링을 중심으로 한 강원권으로의 서비스 확대 속도를 본격적으로 높일 예정입니다. 또한 지금까지 본사(서울)에서 서울/경기/대전/충청권을, 2019년 오픈 한 나주 사무소에서 전라권역을 담당하고 있었는데요, 이번에 오픈 한 원주사무소에 이어서 경상권역에도 거점을 곧 마련할 예정입니다. 특히 최근 나주 사무소에서는 직접 방문 외에도 클라우드 및 전담 커뮤니케이션 시스템을 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공을 진행하며 좋은 반응을 얻고 있습니다. 앞으로도 이와 같은 서비스 제공을 강할 예정이며, SaaS 형태로의 솔루션 공급도 확대할 예정입니다. 또한 'GS인증' 1등급을 획득하고 클라우드 보안인증(CSAP)을 받기도 한 제니우스(Zenius)는, 최근 쿠버네티스 모니터링을 포함한 기능이 강화되어 많은 고객분들로부터 좋은 반응을 얻고 있습니다. 이번 원주사무소 오픈을 계기로 더 많은 지역의 더 많은 고객분들께 차원 높은 솔루션과 서비스를 제공하겠습니다. 2024.02.14
회사이야기 2023년 하반기 ‘고객사 및 파트너사’ 상생 세미나 회사이야기 2023년 하반기 ‘고객사 및 파트너사’ 상생 세미나 지난 10월 25일, 브레인즈컴퍼니 본사에서 「2023 하반기 ‘고객사 및 파트너사’ 상생 세미나」를 진행했어요! 브레인즈컴퍼니는 매 반기마다 고객사 및 파트너사 분들을 대상으로 상생 세미나를 진행하고 있는데요. 저희 브레인즈컴퍼니의 제니우스 EMS를 더욱 친숙하게 사용하는 것을 돕기 위해 기획되었어요. 이번 2023 하반기 상생 세미나에서는 우진·서울바이오허브·에스이랩·마이티시스템 등 산업용 장비를 만드는 제조기업부터, 바이오산업을 투자해 주는 공공기관까지! 다양한 산업 군의 고객사분들이 적극 관심을 보여주셨는데요. 교육 내용은 제니우스 EMS 패키지 설치, 모니터링 View를 구성하는 단계, 실무적인 모니터링에 초점을 맞춰 실시했답니다. 그럼 바로 2023 하반기 상생 세미나 후기를 들려드릴게요! Zenius SMS와 Zenius NMSㅣ김선효(TC팀) ‘제니우스 SMS(서버 모니터링 솔루션)’와 ‘제니우스 NMS(네트워크 모니터링 솔루션)’부터 교육을 시작했는데요. 우선 전반적인 성능 정보 수집 방식과 설치 방식을 배웠어요. 그다음, 화면을 통해 이벤트 분석하는 방법까지 세세한 교육이 이루어졌답니다. Zenius Overviewㅣ김기현(TC팀) ‘제니우스 EMS 오버뷰’는, 고객의 니즈와 운영 환경에 최적화된 서비스 관제 환경을 구현해 드리고 있어요. 웹과 CS방식의 토폴로지 맵을 통해 관제하는 IT 인프라들 간의 상호 관계도 표현 또한 가능하죠. 이 밖에도 IT 인프라와 네트워크 연결 관계에 대한 컴포넌트 지원, 사용자 니즈에 최적화된 연결 관계도 기반의 View를 제공해 드린답니다. 마무리하며 이번 2023 ‘고객사 및 파트너사’ 상생 세미나를 통해, 핵심적인 IT 인프라인 서버와 네트워크 모니터링 방안을 소개해 드렸는데요. 고객사 및 파트너 사분들께 교육을 진행하며, 브레인즈컴퍼니 또한 ‘IT 인프라 모니터링’ 인사이트를 넓힐 수 있었어요. 오는 11월 29일부터 12월 1일까지 「소프트웨이브 2023」가 진행되는데요. 클라우드 네이티브, 쿠버네티스, MSA 등! 급변하고 있는 IT 인프라 환경 변화를 브레인즈컴퍼니는 어떻게 준비하고 있는지 함께 이야기할 수 있는 자리를 마련했어요. 여러분들의 많은 관심과 참여 부탁드릴게요. 다시 한번 참여해 주신 모든 분께 감사 인사를 드려요! 앞으로도 IT 모니터링의 최전선에서 함께 고민하고, 최적의 관제 환경을 제공하는 브레인즈컴퍼니가 될게요?‍♀️ 2023.11.10

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