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기술이야기 효과적인 네트워크 성능 모니터링을 위한 4가지 핵심 지표 기술이야기 효과적인 네트워크 성능 모니터링을 위한 4가지 핵심 지표 현대 IT 인프라에서 네트워크는 모든 데이터의 흐름을 책임지는 중추적인 역할을 담당합니다. 네트워크 장비가 제대로 작동하지 않는다면, 서비스의 중단이나 성능 저하 문제로 이어질 수 있어 비즈니스의 연속성에 큰 영향을 미치는 요인이 되는데요. 이러한 문제를 예방하기 위해서는 네트워크 장비의 상태를 면밀히 모니터링하고, 이상 징후를 신속히 파악하는 것이 중요합니다. 그렇다면 어떤 네트워크 성능 지표를 확인해야 잠재적인 문제를 예측할 수 있을까요? │bps, pps : 데이터 속도와 트래픽 측정 단위 먼저 네트워크 성능 모니터링에서 기본적으로 활용되는 지표로는 bps와 pps가 있습니다. BPS와 bps는 초당 처리된 트래픽의 Byte와 bit입니다. BPS는 Byte per second의 약자로 초당 처리된 Byte를 말하며, 소문자로 표기된 bps는 bit per second의 약자로 초당 처리된 bit를 말합니다. Byte와 bit 중 더 큰 단위인 Byte를 사용하는 Byte per second가 주로 대문자로 표기됩니다. pps는 packet per second의 약자로 초당 처리된 패킷의 수입니다. 패킷의 크기는 최소 64 Byte에서 1,500 Byte까지도 될 수 있는데요. 그 이유는 하나의 패킷 내에 얼마나 큰 용량의 데이터가 담겨있느냐에 따라 1 패킷의 크기는 달라지기 때문입니다. bps와 pps는 데이터 전송량을 측정하는 지표로 네트워크 병목 현상이나 성능 저하가 발생했을 때 기본적인 원인 분석에 활용됩니다. 예를 들어 bps가 높다면 대역폭 문제를, pps가 높으면 네트워크 장비의 패킷 처리 능력을 의심해 볼 수 있스니다. 또한 두 지표의 트래픽 패턴을 분석하여 보안 위협을 조기에 발견할 수 있어, 네트워크 모니터링의 기본 지표로 활용됩니다. │Discard, Error : 네트워크 장비 장애인지와 밀접한 지표 다음으로 Discard와 Error는 네트워크에서 발생하는 장애를 분석하는 데 중요한 지표입니다. Discard는 네트워크 장비가 자원 관리와 트래픽 조절을 위해 의도적으로 발생시키는 값입니다. 즉 네트워크 장비의 트래픽 과부하, 큐 오버플로우, QoS 정책 등으로 인해 일부 패킷이 우선순위에 따라 의도적으로 버려지는 경우입니다. 이렇게 패킷을 의도적으로 버리는 이유는 버퍼와 같이 장비에 한정된 자원을 보호하기 위한 조치입니다. Error는 패킷이 손상되거나 잘못된 데이터로 인해 발생하는 오류입니다. 주로 물리적 연결 문제, 신호 간섭 CRC 오류 등 하드웨어 결함으로 인해 나타납니다. Error는 네트워크 안정성에 치명적일 수 있기 때문에, 발생 원인을 신속히 파악하고 물리적 문제를 해결하는 것이 중요합니다. │네트워크 핵심 지표를 효과적으로 확인하는 방법 앞서 설명한 BPS, bps, pps, Discard, Error와 같은 성능 지표를 통해 네트워크 관리자들은 문제 상황을 감지할 수 있습니다. 그러나 어느 지표에서 이상이 발생했는지, 그리고 여러 네트워크 장비 중 어떤 장비에 장애가 발생했는지를 신속하게 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 이러한 이유로 많은 기업이 네트워크의 성능과 전체 상태를 직관적으로 파악할 수 있는 NMS(Network Management System) 도입을 검토하고 있는데요. NMS는 BPS, bps, pps, Discard, Error 등 주요 성능 지표는 물론, 네트워크 장비의 운영 현황을 다양한 뷰(View)로 직관적으로 제공합니다. 또한 임계치 기반의 장애 감시 정책 설정과 다양한 분석 기능을 통해 장애 상황을 신속하게 감지하고 조치를 취할 수 있습니다. [그림1] Zenius NMS 전체 요약 View [그림2] 인터페이스 In/Out bps Top5 대표적인 예시로 Zenius NMS를 통해 살펴본다면, 전체 요약 View에서는 가장 높은 트래픽을 유발하는 인터페이스 및 장비별 In/Out BPS Top5를 제공해 네트워크 관리자들이 해당 장비와 인터페이스를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이 외에도 자원 사용 현황, 점검 필요 여부, 이벤트 현황 등 네트워크 자원의 운영 상황을 한 화면에서 모니터링할 수 있어 관제의 효율성을 높일 수 있습니다. [그림3] 개별장비별 상세 요약 View 각 장비별 상세 요약 View에서는 인터페이스별 Up/Down 상태를 포트 색상과 점멸 효과로 직관적으로 확인할 수 있는데요. 트래픽이 몰리는 양에 따라 점멸이 빠르게 이러나 인터페이스가 원활하게 운영되는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 각 인터페이스의 성능 현황을 리스트 형식으로 확인할 수 있습니다. 성능 항목명을 클릭해 Top/Bottom 순으로 정렬할 수 있어 사용자 필요에 따라 유연하게 활용할 수 있습니다. [그림4] 감시 정책 설정 및 Zenius 스마트 진단 Zenius NMS는 감시 정책 설정을 통해 효과적인 장애 감지 기능을 제공하는데요. 이벤트를 감시할 시간, 요일, 심각도, 임계치 설정하여 정의된 항목에 따라 이벤트를 감시할 수 있습니다. 송수신 bps·pps, CPU·Mem 사용률, Discard, Error 같은 항목 이외에도 다양한 성능 항목을 감시할 수 있습니다. 특히 Discard와 Error 같은 주요 항목은 장비에 관련 감시설정이 등록되어 있지 않다면, 스마트 진단 기능을 통해 별도 설정 없이도 자동으로 감지 및 통보됩니다. 이러한 효과적인 장애 감지 기능은 네트워크 운영의 안정성을 크게 높여줍니다. [그림5] Topology Map 마지막으로 토폴로지 맵(Topology Map)에서는 네트워크 트래픽을 기반으로 IT 자원 간의 연결 상태와 운영 현황을 시각화합니다. 색상과 점멸 효과로 이벤트 발생 장비를 즉시 파악할 수 있으며, 트래픽 흐름을 통해 병목 구간을 효과적으로 모니터링할 수 있습니다. 이번 시간에는 네트워크 안정성을 위해 확인해야 하는 주요 성능 지표와 NMS 솔루션을 활용한 효과적인 모니터링 방법을 알아보았습니다. 빠른 장애 감지와 안정성 강화를 지원하는 Zenius NMS와 같은 네트워크 관리 솔루션을 통해 네트워크를 안정적으로 관리하시기 바랍니다! 2024.11.15
기술이야기 좋은 대시보드(Dashboard) 설계를 위한 4가지 핵심 가이드 기술이야기 좋은 대시보드(Dashboard) 설계를 위한 4가지 핵심 가이드 급변하는 IT 환경에서 우리는 많은 데이터를 접하고 있습니다. 이러한 방대한 데이터를 효율적으로 관리하고 시각화하기 위해 '대시보드'가 등장한 후 널리 활용되고 있습니다. 대시보드(Dashboard)는 필요한 데이터를 통합하여 시각화하는 화면으로, 사용자에게 중요한 정보를 한눈에 보여주는 도구입니다. 2023년 가트너(Gartner) 연구에 따르면, 전 세계 기업 72%가 데이터 시각화 도구를 사용하고 있기도 합니다. 데이터 시각화 도구를 활용한 기업이 비활용 기업에 비해 의사 결정 속도가 5배 빠르다는 연구 결과도 나왔죠. 그렇다면 기업운영에 있어 대시보드가 왜 중요한지, 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. │대시보드(Dashboard), 왜 중요할까요? 대시보드가 중요한 이유는 여러 가지 있지만, 그중에서도 가장 핵심적인 이유는 다음과 같습니다. 첫째, 대시보드는 빠르고 정확한 의사 결정을 가능하게 합니다. 대시보드는 실시간으로 데이터를 시각화하고 중요한 정보를 즉각적으로 제공하여, 빠르고 정확한 의사 결정을 가능하게 합니다. 예를 들어 서버의 성능 문제나 네트워크 장애를 실시간으로 감지하고 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 이는 기업이 비즈니스 연속성을 유지하고, 예기치 않은 문제로 인한 손실을 최소화할 수 있게 도와주죠. 둘째, 대시보드는 전체적인 상황을 한눈에 파악할 수 있게 합니다. 여러 출처에서 수집된 데이터를 하나의 화면에 통합하여 보여주기 때문에, 전체적인 상황을 한눈에 파악할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 간의 관계를 쉽게 분석하고, 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있죠. 이는 전략적 계획 수립과 운영 효율성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 위에서 살펴본 두 가지 핵심 이유로 인해서 대시보드는, 기업의 비즈니스 경쟁력 확보를 위한 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. │어떤 종류의 대시보드가 있을까요? 대시보드 종류는 매우 다양한데요. IT 인프라 통합 관리 대시보드 기준에서, 대표적으로 세 가지 대시보드 유형을 살펴보겠습니다. 서비스형 대시보드 [그림] Zenius 서비스형 대시보드 일반적으로 많이 사용하는 서비스형 대시보드는 IT 서비스 성능 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있게 도와줍니다. CPU, 메모리 사용량, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽 등을 한눈에 확인할 수 있죠. 이를 통해 성능 저하나 장애가 발생하면 즉각 알림을 받아 빠르게 대응할 수 있습니다. 또한 클라우드와 온 프레미스 환경 모두 사용 가능해 유연성이 뛰어납니다. 지도형 대시보드 [그림] Zenius 지도형 대시보드 지도형 대시보드는 여러 지역에 분산된 IT 인프라를 한 지도에서 통합적으로 보여줍니다. 서버, 데이터 센터, 네트워크 장비 위치와 상태를 지도 위에 표시해 한눈에 파악할 수 있죠. 이때 특정 지역에서 문제가 발생하면 즉시 감지하고 대응할 수 있습니다. 또한 지리적 데이터를 바탕으로 장애 패턴을 분석하여 효율적인 관리가 가능하며, 실제 지리 정보 시스템(GIS)와 연동해 정교한 위치 기반 관리도 가능합니다. 이러한 기능 덕분에 이 대시보드는, 특히 글로벌 기업이나 여러 지사와 데이터 센터를 운영하는 조직에서 유용하게 사용됩니다. 구성도형 대시보드 [그림] Zenius 구성형 대시보드 구성도형 대시보드는 네트워크 자원의 상태와 관계를 시각적으로 표현해 줍니다. 이를 통해 네트워크 장비 간의 트래픽 흐름을 실시간으로 모니터링하고, 병목 지점이나 장애 발생 지점을 쉽게 찾아낼 수 있습니다. 또한 각 장비의 상태, 성능 지표, 로그 데이터를 시각적으로 제공해 문제를 조기에 발견하고 해결할 수 있도록 도와줍니다. 더 나아가 네트워크 트래픽을 분석해 최적화 방안을 도출할 수 있으며, 다양한 네트워크 인프라를 지원해 유연한 관리가 가능합니다. 하지만 이러한 대시보드는 '어떻게 구현하고 설계했느냐'에 따라서 좋은 대시보드가 될 수도, 그렇지 못할 수도 있는데요. 그렇다면 좋은 대시보드를 만들기 위해 어떤 점을 고려해야 할까요? 다음 내용을 통해 자세히 살펴보겠습니다. │좋은 대시보드를 만들기 위한 고려사항 핵심 데이터 우선 제공 우선 좋은 대시보드를 만들기 위해 가장 먼저 고려해야 할 점은, 시각화할 대상과 데이터를 명확히 파악해야 한다는 것입니다. 어떤 데이터가 가장 중요한지, 결정하는 것이 우선이죠. 반대로 너무 많은 데이터를 시각화하지 않도록 주의해야 합니다. 과도한 데이터 시각화는 사용자가 중요한 정보를 파악하는 데 어려울 수 있습니다. 따라서 핵심 데이터를 선별하여 우선적으로 표시해야 합니다. 좀 더 구체적인 사례를 통해 살펴볼게요. 대시보드는 서버, 네트워크, DB 등 기본 인프라 데이터를 수집하고 시각화해야 하는데요. 이 데이터는 CPU, 메모리, bps, 스토리지, 데이터 파일 등과 같이 시스템 성능과 운영 상태를 파악하는 필수적인 핵심 지표들입니다. 이러한 핵심 데이터를 명확하게 정의하고 제공하는 것은 대시보드 설계의 첫 번째 단계에서 중요한 요소이죠. [그림] Zenius 서비스형 대시보드 Zenius 대시보드는 이러한 기본 인프라 데이터를 우선적으로 수집하고 시각화하여, 사용자가 가장 중요한 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 합니다. 사용자가 어떤 데이터를 가장 먼저 확인해야 하는지, 즉 우선순위를 명확히 하여 중요한 정보를 놓치지 않도록 도와주죠. 효율적이고 직관적인 정보 전달 좋은 대시보드를 만들기 위해 두 번째로 고려해야 할 점은, 사용자가 필요한 정보를 쉽고 빠르게 확인할 수 있도록 설계되어야 합니다. 데이터의 가독성을 높이는 색상과 그래픽 요소를 적절히 사용하여, 사용자 인터페이스가 직관적이고 사용하기 쉬워야 합니다. 여기서 유의할 점은 시각적 요소에 너무 몰두하지 않도록 주의해야 합니다. 디자인에만 집중하면 필요한 정보가 제대로 전달되지 않을 위험이 있기 때문이죠. 따라서 실용성과 사용성을 중시하여 사용자 중심의 인터페이스를 설계해야 합니다. 이번에도 대시보드 사례를 통해 구체적으로 살펴볼게요. Zenius는 '사용자 맞춤형 대시보드'를 제공하고 있는데요. 사용자의 모니터링 환경에 맞게 자유롭게 편집할 수 있습니다. 관리 대상이 많아지거나, 관리 목표를 변경해도 컴포넌트와 디스플레이 항목을 손쉽게 편집할 수 있습니다. 또한 Zenius의 직관적이고 유연한 편집 기능을 통해, 사용자에게 필요에 따라 색상이나 차트 유형을 쉽게 변경할 수 있도록 설계했습니다. 데이터를 가독성 있게 시각화하여 사용자가 인터페이스 직관적이고 사용하기 쉽도록 구성했죠. 외부 데이터 통합 좋은 대시보드를 만들기 위해 세 번째로 고려해야 할 점은, 기업 내 여러 솔루션의 핵심 지표를 한 화면에서 확인할 수 있도록 구성해야 합니다. 외부 데이터와의 연동으로 여러 시스템의 데이터를 통합하면, 전체 상황을 한눈에 파악할 수 있는데요. 이를 통해 분석과 의사결정을 용이하게 해줍니다. Zenius 사례를 통해 다시 한번 살펴보겠습니다. Zenius 대시보드는 3rd Party 시스템 연동을 통해, 외부 데이터를 통합하여 한 화면에서 핵심 지표를 확인할 수 있도록 설계했습니다. 이를 통해 사용자가 기업 내 다양한 솔루션 지표를 한눈에 파악할 수 있죠. 비즈니스 전반의 통합 관제 좋은 대시보드를 만들기 위해 네 번째로 고려해야 할 점은, 비즈니스 관점에서 모니터링과 이상 상황을 감지할 수 있도록 설계되어야 합니다. 조직의 전반적인 운영 상태를 실시간으로 파악하고, 문제 발생 시 신속하게 대응해야 하기 때문이죠. 또한 서비스 단위로 인프라를 구성하여, 비즈니스 문제 여부를 즉각적으로 파악할 수 있도록 해야 합니다. 다시 Zenius 사례를 통해 살펴볼게요. Zenius 대시보드는 수집된 다양한 정보를 바탕으로, 최상위 레벨에서 비즈니스 관점 모니터링과 이상 상황을 감지할 수 있는 화면을 제공합니다. 다양한 컴포넌트와 차트, 다이나믹한 요소들을 적용하여 시각적인 효과를 극대화할 수 있죠. 이번 시간에는 대시보드가 왜 필요한지, 좋은 대시보드를 구현하기 위해서는 어떠한 점들을 고려해야 하는지 알아보았습니다. 하지만 이러한 좋은 대시보드를 성공적으로 구현하기 위해서는, 전문가의 도움이 필요합니다. 데이터를 시각화하여 구성하는 것은 보는 이에 따라 관점이 다르고 다양하여, 하나부터 열까지 구성하는 것이 어려울 수 있기 때문이죠. 또한 조직 상황이나 사용자 관점마다 중요한 데이터가 다르고 시각화해야 하는 방식도 다를 수 있습니다. 따라서 제니우스(Zenius)와 같이 수많은 구축 노하우를 보유하고 있고, 고객의 상황에 따라 최적화된 대시보드 구현이 가능한 솔루션 활용을 통해 비즈니스 경쟁력을 확보하시기 바랍니다. 🔍더보기 Zenius Dashboard 더 자세히 보기 2024.07.26
기술이야기 무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법 기술이야기 무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법 이제 어디서나 인터넷을 빠르고 쉽게 이용하는 것은 '기본'이 되었습니다. 우리나라 정부와 지차체는 공공장소에서의 무료 와이파이(WiFi) 접근성을 높이기 위해, 공공와이파이 확대 프로젝트를 진행하고 있습니다. 한국 지능정보사회진흥원(NIA)에서는 23년에 공공와이파이를 4,400개소에 신규 구축하여 총 5만 8000개소의 공공장소에서 이용할 수 있게 된 것이죠. 또한 교육부에서는 디지털뉴딜 사업의 일환으로 「전교실 무선망 구축 사업」을 크게 확대시켜, 약 21만 개의 무선 AP(Access Points)를 교실에 설치했습니다. 이를 통해 온라인 학습 자료의 접근성을 높이고, 디지털 콘텐츠의 활용을 원활하게 하고 있습니다. 이 밖에도 대형 쇼핑몰, 카페 체인점, 호텔 등 무선 AP의 활용 범위가 지속적으로 확대되고 있는데요. 하지만 여러 장소에서 더 많은 무선 AP들이 설치됨에 따라, AP를 감지하고 관리하는 부분의 필요성이 커지고 있습니다. 이에 따라 AP를 중앙에서 관리할 수 있는 WLC(Wireless LAN Controller, 무선랜 컨트롤러)나 WNMS(Wireless Network Management System)의 중요성도 점점 더 커지고 있습니다. 이 중에서도 광범위한 네트워크 관리 기능을 제공하는 WNMS를 활용하는 사례가 많은데요. 오늘은 WNMS를 통해 '제대로' 무선 AP를 관리할 수 있는 방법을 알아보겠습니다. ㅣ무선 AP를 효과적으로 관리하는 법 WNMS는 AP 장비와 컨트롤러에 수집된 데이터를 바탕으로, 다양한 View를 통해 실시간으로 성능을 모니터링하고, 개선할 수 있도록 돕는 시스템입니다. 즉 무선 네트워크의 '눈'이 되어, 사용자들이 일상생활이나 업무에서 끊김 없이 높은 품질의 무선 인터넷 서비스를 이용할 수 있도록 제공하죠. 하지만 WNMS을 무조건 도입만 한다고 해서 AP와 컨트롤러를 올바르게 관리할 수 있을까요? WNMS를 제대로 '잘' 이용하기 위해서는, 다음과 같은 2가지 핵심 개념을 기억해야 합니다. 하나, AP 장비를 한눈에 모니터링할 수 있어야 합니다 우선 핵심 개념 첫 번째는 여러 위치에 분산된 무선 AP와 컨트롤러를 한눈에 쉽게 모니터링할 수 있어야 한다는 점입니다. 다시 말해, 네트워크 관리자가 AP의 핵심 현황들을 종합적으로 모니터링할 수 있어야 하죠. 예를 들어 AP가 네트워크에 연결되어 정상적으로 작동하는지(UP), 연결이 끊어지거나 오류 상태가 있는지(Down)는 필수적으로 확인할 수 있어야 합니다. AP Up/Down은 무선 네트워크 관리의 핵심 요소로, 네트워크의 신뢰성과 성능을 보장하는 데 필수적이기 때문이죠. 또한 전송량이 높은 AP와 전송량이 많은 사용자 또한 파악할 수 있어야 합니다. [그림] Zenius-WNMS : 핵심 요약 페이지 Zenius(제니우스) WNMS를 통해 구체적으로 살펴볼까요? Zenius WNMS는 무선 AP 관제 상황에 대한 핵심 요약 페이지를 제공하여, 한 화면에서 무선 네트워크 상황을 일목요연하게 확인할 수 있습니다. AP의 핵심 현황인 AP Up/Down 상태는 물론, 전송량이 높은 AP 장비, 사용자 별로 전송량이 많은 항목들을 Top 10으로 선별하여 제공하고 있죠. 이처럼 AP 핵심 요약 페이지를 통해 무선 네트워크 상태를 신속하게 파악할 수 있습니다. 둘, AP 장비의 성능을 직관적으로 확인할 수 있어야 합니다 두 번째 핵심 개념은 컨트롤러에 연결된 무선 AP 장비별 성능을 직관적으로 확인할 수 있어야 한다는 점입니다. 특히 각 AP 별로 In/Out bps(bits per second) 정보를 기간 단위로 성능 추이를 확인할 수 있어야 하는데요. 이는 네트워크 트래픽의 흐름을 파악하여, 어느 시간대에 트래픽이 집중되는지를 알 수 있는 중요한 지표이기 때문이죠. 이에 따라 잠재적인 네트워크 문제나 과부하 상황을 사전에 식별하고, 이에 대응할 수 있습니다. 쉽게 예를 든다면 온라인 대형 쇼핑몰에서 특별 이벤트 기간일 경우 방문객이 급증하곤 하는데요. 이때 WNMS를 통해 AP 별 In/Out bps 정보를 모니터링한다면, 트래픽 패턴을 파악할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 관리자는 네트워크 용량을 사전에 조정하고, 방문객에게 끊김 없는 와이파이 서비스를 제공할 수 있게 되죠. [그림] Zenius-WNMS : AP 장비 성능 모니터링 페이지 Zenius WNMS를 통해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 위 이미지에 나와있듯이, Zenius WNMS는 무선 AP 장비 별 In/Out bps 성능 추이를 직관적으로 모니터링할 수 있습니다. 특정 시간대에 데이터 트래픽이 집중되는 경우, 추가적인 네트워크 자원을 할당하여 사용자의 불편을 최소화할 수 있죠. 이처럼 네트워크의 전반적인 성능을 평가하고, 필요한 경우 네트워크 구성을 조정하여, 전체 성능을 최적화할 수 있습니다. 또한 커서의 움직임에 따라 실시간으로 In/Out bps와 AP 사용자 수를 동시에 확인할 수 있습니다. 이에 따라 평소보다 많은 데이터를 소비하는 AP나, 비정상적으로 많은 사용자가 연결된 AP를 모니터링하고 조치할 수 있죠. 이처럼 가시성 높은 직관적인 UI를 통해 네트워크의 성능을 지속적으로 개선하고, 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있습니다. [그림] Zenius-WNMS : AP 장비 세부 항목별 추이 모니터링 뿐만 아니라 관리하고 있는 무선 AP 장비와 컨트롤러 페이지를 각각 한눈에 확인할 수 있고, 성능 항목에 대해서 일/주/월/년 기간 별 추이 모니터링도 지원하고 있습니다. 이를 통해 장기적인 네트워크 사용 패턴을 파악할 수 있으며, 예측 가능한 네트워크 용량 계획을 수립할 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 스마트시티 구축, IoT(사물인터넷)의 증가, 산업 자동화 확대 등 무선 네트워크를 활용한 다양한 분야에서 WNMS의 역할이 확대되고 있습니다. 앞서 언급했듯 WNMS는 '사용자 입장'에서 무선 AP 장비와 성능을 직관적으로 모니터링할 수 있는지가 매우 중요합니다. 사용자가 손쉽게 네트워크 상태를 확인할 수 있어야, 필요한 조치를 신속하게 취할 수 있기 때문이죠. 분산된 AP 장비에 대한 통합 모니터링 UI를 제공하여 장애 발생 시 빠른 조치를 할 수 있게 하는 Zenius(제니우스) WNMS와 같은 도구를 활용하여, 성공적으로 무선 AP를 관리하시길 바랍니다! 2024.03.04
기술이야기 [브레인저가 알려주는 IT#1] 네트워크 관리, SNMP가 뭔가요? 기술이야기 [브레인저가 알려주는 IT#1] 네트워크 관리, SNMP가 뭔가요? 1. SNMP(Simple Network Management Protocol)란? 컴퓨터 네트워크 장치를 관리하고 모니터링하기 위해 사용되는 네트워크 관리 프로토콜이에요. 네트워크 장치, 서버, 라우터, 스위치, 프린터 등과 같은 네트워크 장치들의 상태를 모니터링하고 구성할 수 있는 표준 방법 또한 제공하고 있어요. 요약한다면 네트워크에 있는 장비들을 관리하기 위한 프로토콜이라고 이해하시면 된답니다! (1) SNMP의 역사 • SNMPv1(1988)초기 SNMP 버전으로 RFC 1067에 정의되었어요. 간단한 모니터링과 설정 변경 기능을 제공했으나, 보안 측면에서 취약점이 있었어요. 커뮤니티 문자열(Community String)을 사용하여 인증을 수행했어요. • SNMPv2(1993) SNMPv1의 한계와 보안 이슈를 개선하기 위해 개발되었어요. 여러 개의 추가 기능을 제공하려 했으나, 규격이 복잡해졌고 보안 문제로 인해 널리 채택되지 않았어요. • SNMPv2c(1996) SNMPv2의 복잡성을 줄이고 보안을 개선한 버전이에요. 커뮤니티 문자열을 계속 사용하여 보안적인 취약성은 여전히 존재했어요. • SNMPv3(1998) 현재까지 널리 사용되고 있는 최신 버전이에요. 보안 기능을 크게 강화하여 데이터 암호화, 사용자 인증, 데이터 무결성 검사 등을 제공하고 있어요. 비동기적인 알림 메커니즘으로 Trap 메시지와 함께 메시지의 암호화 및 보안 기능을 지원해요. • SNMPv3의 보안 개선(2002 이후~) SNMPv3에서 시작된 보안 향상이 계속 발전되어 왔어요. 데이터 암호화와 사용자 인증 등의 기능이 더욱 강화되고, 다양한 보안 솔루션과 표준이 제안되었어요. 2. SNMP의 주요 특징과 역할 (1) 클라이언트-서버 모델 SNMP는 관리자의 명령을 수행하는 에이전트와, 에이전트의 정보를 수집하는 매니저 간의 통신을 기반으로 해요. (2) MIB(Management Information Base) 네트워크 장치의 정보를 계층 구조로 정의한 데이터베이스입니다. 각 정보 항목은 OID(Object Identifier)로 식별되며, 매니저는 OID를 통해 특정 정보를 요청하고 수집할 수 있어요. (3) 동작 방식 • GET: 매니저가 에이전트에게 특정 정보의 값을 요청해요. • SET: 매니저가 에이전트에게 특정 정보의 값을 변경하도록 요청합니다. • TRAP: 에이전트가 이벤트 발생 시 매니저에게 알림을 보내요. (4) 보안 • SNMPv1: 초기 버전으로, 보안에 취약한 프로토콜이었어요. • SNMPv2c: SNMPv1을 확장한 버전으로, 여전히 보안에 취약했어요. • SNMPv3: 보안 강화 버전으로 데이터 암호화, 사용자 인증, 데이터 무결성 검사 등을 지원하여 보안을 강화했어요. (5) 확장 가능성 SNMP는 다양한 버전과 확장 프로토콜을 지원하여 새로운 기능을 추가하거나 보완할 수 있어요. (6) 주요 용도 • 네트워크 장치 모니터링: 장비의 성능, 상태, 트래픽 등 정보를 수집하여 네트워크를 모니터링해요. • 구성 관리: 장치의 설정 변경 및 관리를 원격으로 수행할 수 있어요. • 이벤트 알림: 장애나 이상 상태가 발생하면 즉시 알림을 받을 수 있어요. 이처럼 SNMP는 네트워크 관리에 필수적인 프로토콜 중 하나로, 네트워크의 안정성과 성능을 유지하며 문제를 신속하게 해결하는 데 도움을 준답니다! 3. Zenius에서의 SNMP 활용 안내 (1) NMS 모니터링 SNMP GET 방식으로 데이터를 수집할 수 있어요. SNMP를 활용하여 장비모니터링 화면, 등록된 장비의 장비명, IP, 성능데이터 등을 확인 할 수 있어요. 장비의 상세한 데이터를 모니터링 할 수 있어요. IF 포트의 UP/DOWN과 트래픽 데이터를 수집하여 확인 가능해요. • NMS in/out bps 전일 대비 In/Out bps의 데이터 확인 및 추이 분석기능도 제공하고 있어요. 사진과 같이 초 단위 실시간 데이터를 통한 상세 트랙픽 분석도 가능하답니다! 성능 데이터를 수집하여 그래프 형태로 보관하고 제공하고 있어요. 수집 시간대별 데이터도 제공해요. 해당 데이터를 통하여, 트래픽사용량이 많이 발생한 시간을 찾을수 있어요. • 장비등록 화면 SNMP 모든 버전에 대해서 모니터링을 제공하고 있어요. 장비 설정에 따라서, 버전 및 정보 입력하여 등록하여 모니터링 할 수 있어요. (2) TRAP 모니터링 • 네트워크 장비와 시스템에서 발생하는 이벤트나 상태 변화를 실시간으로 알려주기 위한 SNMP의 비동기적인 메시지에요. 이벤트 발생 시, 장치가 주도적으로 SNMP 매니저에게 알림을 보내는 방식으로 작동해요. Trap은 장애 상황이나 경고 상태 등에 대한 신속한 대응을 가능하게 해요. • Trap은 네트워크 관리자에게 실시간 정보를 제공해요. 장비나 시스템의 이상 상태를 빠르게 감지하고 대응하여, 서비스의 가용성과 신뢰성을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있죠. • Trap의 활용✅ 장애 관리: 장비나 시스템의 고장이나 다운 상태 등의 이벤트가 발생하면 즉시 Trap이 생성되어 매니저에게 알려줘요.✅ 경고 및 알림: 주의가 필요한 상황에서도 Trap을 활용하여 관리자에게 알림을 제공해요.✅ 보안 이벤트: 불법 로그인 시도나 보안 위반 등의 이벤트가 발생하면, 해당 정보를 Trap으로 매니저에게 전송하여 보안 조치를 취할 수 있어요. Trap 발생시, 모니터링 화면을 통해서 내용을 확인 할 수 있어요. Trap 받은 내역을 저장하여, 기간 검색 등을 통하여 활용할 수 있어요. 이제 Zenius를 활용하여 네트워크 장비를 모니터링 해보는 것은 어떨까요? 2023.09.05
기술이야기 클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로 기술이야기 클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로 다시 온프레미스로 복귀하려는 움직임 2022년 발표된 IDC 조사 결과에 의하면, 미국 기업의 71%가 향후 2년내에 ‘클라우드 송환’ 계획이 있다고 합니다. 실제 일부 애플리케이션을 클라우드에서 빼내 자체 데이터센터로 다시 가지고 오는 기업이 늘고 있습니다. 우리나라의 경우 ‘클라우드 전환’이 업계의 화두가 되고 있지만, 클라우드 전환을 10년 넘게 경험하고 있는 미국의 경우에는 이제 ‘클라우드 송환’이 또 다른 화두가 되고 있습니다. 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업이 클라우드 환경에서 운영하던 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 온프레미스 환경으로 되돌리는 것을 말합니다. 이는 퍼블릭 클라우드가 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있지만, 특정한 상황에서 온프레미스보다 퍼블릭 클라우드의 지출 비용이 더 크다는 사실을 기업이 깨달으면서 해당 애플리케이션 등을 온프레미스로 복귀시키려는 IT 전략입니다. 클라우드 송환 현상은 IT 비용과 성능을 비롯한 여러 측면에서 클라우드가 항상 최선의 해결책은 아니라는 인식을 바탕으로 확대되는 추세이며 이제 기업이 비용, 성능, 보안의 극대화를 위해 기존 환경과 새로운 환경 사이에서 자연스러운 워크로드 분산을 시작했다는 의미이기도 합니다. 미처 몰랐던 클라우드 서비스의 문제점 클라우드를 채택한 기업이 클라우드 송환을 선택하는 이유는 다음과 같은 문제가 있기 때문입니다. 첫째, 클라우드 비용 문제입니다. 2022년 클라우드 현황(Flexera 2022 State of the Cloud Report) 보고서에 따르면, 클라우드 비용의 30% 정도가 낭비되고 있습니다. 클라우드 서비스가 표면적으로 내세우는 클라우드의 가장 큰 장점이 비용 절감임에도 불구하고, 클라우드 전환 OPEX(operational expenses)가 기존 CAPEX(capital expenses) 대비 더 낫다고 단정하기 어렵습니다. 초기에는 클라우드의 비용이 저렴하게 느껴지지만, 가상머신(VM)과 컨테이너 인스턴스에서 처리하는 작업이 늘어날수록 비용도 더해지기 때문입니다. 워크로드가 증가하는 스타트업은 클라우드를 통해 유연성을 확보하는 것이 비용면에서 유리하겠지만, 예측 가능한 수준의 워크플로우를 갖고 있는 기업이라면 얘기가 달라집니다. 특히, 클라우드에서는 인터넷 대역폭 및 스토리지 요금 등 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다. 둘째, 보안 문제입니다. 기업은 클라우드 제공자가 제공하는 기본적인 보안 기능 외에도 보안 문제에 대한 책임을 직접 지게 됩니다. 또, 기업은 자체 보안 정책을 준수해야 하며, 이를 클라우드 환경에 적용하는 것이 쉽지 않습니다. 특히 복잡한 멀티클라우드 환경에서는 견고하게 클라우드 보안 아키텍처를 구축하기 어렵고 외주 처리에 따라 많은 비용이 듭니다. 셋째, 성능 문제입니다. 클라우드에서는 다른 기업과 리소스를 공유하기 때문에 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 또, 클라우드 환경에서 애플리케이션 및 데이터를 조작하는 데 필요한 대역폭이 충분하지 않을 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 기업은 성능 문제로 인해 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 넷째, 제어 문제입니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공자가 인프라 관리와 보안을 담당합니다. 이는 기업이 클라우드 환경에서는 많은 경우 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 제어할 수 없다는 것을 의미합니다. 따라서, 기업이 직접 컨트롤하지 못해서 문제가 발생한다고 느낄 때에는 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 클라우드 송환의 이점 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 기업은 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 관리할 수 있습니다. 이는 기업이 보안 및 규정 준수와 같은 중요한 문제를 직접 다룰 수 있도록 해주며, 제어력을 높임으로써 IT 부서가 잠재적 문제에 대비해 인사이트와 더 나은 계획을 수립할 수 있게 해줍니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공 업체가 인프라 관리와 보안을 담당하기 때문에, 이를 직접 제어할 수 없습니다. 클라우드 송환에 적합한 케이스는 정적인 기능을 제공하며 사용량이 많은 애플리케이션입니다. 비용이 고정되고 예측 가능한 애플리케이션은 온프레미스 환경에서 관리하는 편이 더 효과적입니다. 둘째, 기업은 클라우드 비용을 절감할 수 있습니다. 한때 퍼블릭 클라우드가 모든 문제의 해답이라고 생각했다가 퍼블릭 클라우드의 비용 특성과 이점이 기업의 상황과는 맞지 않는다는 사실을 깨닫게 됩니다. 2~3년에 걸쳐 추가되는 비용을 감안하면 퍼블릭 클라우드를 계속 사용할 만한 매력은 시간이 갈수록 희석됩니다. 기업은 반복적으로 발생하는 클라우드 운영 비용을 줄이거나 없애는 방법으로 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 기업의 데이터가 여러 사이트에서 발생하고 그 양이 많다면 클라우드 환경에서 데이터를 보관하고 이동시키는 데 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 또 다른 예로 영상을 불러오고 저장하는 작업이 빈번한 영상 제작 기업의 경우, 클라우드 서버에서 병목현상이 발생할 수 있고 내부 LAN처럼 10Gbps 속도로 데이터를 옮기려면 그 비용이 저렴하지 않을 수 있습니다. 비용 외에도 데이터 이동에 많은 시간이 소모되며 이로 인해 데이터를 필터링해 최소한의 데이터만 저장해야 하는 불편함이 있습니다. 한편, 메모리와 디스크 리소스 비용이 계속 하락하면서 기업의 온프레미스 투자가 유리해지고 있습니다. 더불어 클래스 메모리 및 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)과 같은 비용에 도움을 주는 솔루션을 활용하면, 한때 퍼블릭 클라우드의 큰 매력이었던 유연성, 확장성, 중복성의 간극이 상당부분 사라집니다. 셋째, 기업은 데이터 보호와 백업을 더욱 쉽게 할 수 있습니다. 클라우드 업체도 데이터 프라이버시에 대해 엄격하지만 온프레미스 환경에서 데이터를 저장하고 백업 받고 복구하는 것보다 더 안전할 수 없습니다. 물론 민감한 정보를 로컬 환경에 저장하는 것 역시 문제 제기가 있겠지만 최소한 고객 데이터가 사라졌을 때 무엇을 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다. 규정 준수 측면에서도 각 국마다 개인정보보호 규정이 달라 우발적인 규정 위반 가능성이 있습니다. 이러한 우려를 줄이는 방법은 애플리케이션을 특정 위치의 온프레미스 환경에서 실행하는 것입니다. 넷째, 대역폭 문제에서 자유로운 장점이 있습니다. 클라우드 환경에서 빅데이터 시스템을 활용하는 기업은 빅데이터 시스템에서 생성되는 데이터가 높은 대역폭을 요구하면서 자사 데이터 센터보다 훨씬 더 많은 운용 비용을 지불합니다. 컴퓨팅은 온디맨드이므로 탄력적인 클라우드가 유리할 수 있지만 스토리지는 매일 매초 비용이 계속 증가하고 있는 사실을 알아야 합니다. 클라우드냐 온프레미스냐 고려할 점 클라우드 송환은 비용면에서 매력적이지만 매우 도전적인 과제입니다. 클라우드 서비스 공급자는 일반적으로 클라우드에서 빠져나오기 상당히 어렵게 계약하고, 해체됐거나 아예 존재하지 않던 온프레미스 환경을 준비하기 위해 기업의 재무와 조직 운영에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 게다가 애플리케이션을 온프레미스 데이터센터로 마이그레이션하는 경우 기업은 클라우드의 확장성, 유연성, 가용성, 탄력성을 유지하기 힘들고 자체 데이터센터가 클라우드에 비해 더 안전하다는 보장을 하기도 어렵습니다. 따라서 이런 경우에는 애플리케이션에서 실행 중인 환경에 대한 종속성이 있는 부분과 단순히 데이터를 관리하는 부분을 분리하면 혼란을 최소화할 수 있습니다. 처음부터 클라우드 환경을 고려해 서비스를 설계했다면, 워크로드를 다시 데이터센터로 되돌리기 위해서는 어느 정도의 재설계가 필요하며 빅데이터에 의존하는 기업은 상당한 마이그레이션 작업을 각오해야 합니다. 이처럼 클라우드 송환은 매우 어려운 과제입니다. 따라서 처음부터 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이전하는데 매우 신중한 입장을 취하는 것이 가장 중요합니다. 그래서 최근에는 기업들이 클라우드 환경을 고수하는 것보다는 필요한 경우 클라우드와 온프레미스 환경을 융합하는 하이브리드 클라우드 전략을 선택하는 경향이 있습니다. 모든 서비스를 클라우드로 전환하는 것이 아니라, 단기간에 트래픽이나 사용자가 급속히 늘어날 가능성이 있거나, 클라우드 서비스를 활용해 서비스를 빠르게 런칭해야 하는 경우로 한정하는 것이 필요합니다. 우리나라에서도 많은 기업들이 이미 클라우드가 갖고 있는 단점들을 경험하고 온프레미스로 전환하고 있습니다만, ‘클라우드 전환’이라는 큰 물결 아래 ‘클라우드 송환(Cloud Repatriation)’에 대한 논의는 제한적입니다. 우리나라의 클라우드 전환율이 세계시장과 비교해 볼 때 현저히 낮지만, 오히려 클라우드 환경의 문제를 이미 경험한 나라들의 교훈을 미리 받아들인다면 학습비용을 줄일 수 있을 것으로 기대합니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. 대규모 인프라가 존재하는 데이터센터 및 클라우드 환경에서 대용량 데이터 처리에 대한 높은 성능을 확인할 수 있습니다. 고유의 특허 기술을 통해 수천대의 장비에서 발생되는 데이터들을 안정적으로 수집하고 빠르게 처리할 수 있습니다. [출처] John Edwards, "클라우드의 온프레미스 송환이 타당한 5가지 경우", IT WORLD, 2019.04.16 Steven J. Vaughan-Nichols, "모두가 '클라우드' 외칠 때 '로컬 서버' 선택해야 하는 이유, IT WORLD, 2022.07.27 Andy Patrizio, "기업 71%, 2년 이내 클라우드에서 온프레미스로 복귀할 것", IT WORLD, 2022.06.29 Clint Boulton, "'전진 위한 후퇴'··· 클라우드서 온프레미스로 송환하는 기업들", CIO Korea, 2020.03.30 Brian Adler, "Cloud Computing Trends: Flexera 2022 State of the Cloud Report", flexera, 2022.03.21 2023.04.07
기술이야기 머신러닝 기반 메트릭 데이터 이상탐지 기술이야기 머신러닝 기반 메트릭 데이터 이상탐지 개요 이상탐지(Anomaly Detection)는 시계열 데이터에서 과거 또는 비슷한 시점의 다른 데이터의 보편적인 패턴에서 벗어나거나, 벗어나려는 징후가 있는 드문 패턴이나 사실, 대상 개체를 찾아내는 데이터 분석의 한 분야입니다. 시계열이 아닌 것 중에 이상한 것을 찾는 것은 대부분 아웃라이어 탐지에서 다루고 있으나, 아웃라이어 탐지와 이상탐지를 구분하지 않고 넓은 의미에서 이상탐지로 취급합니다. 기존에는 이상탐지를 위해 통계학 기술을 많이 사용해 왔으나, 최근에는 머신러닝 기술을 이상탐지에 적용하는 사례가 늘어가고 있습니다. 당사의 ITIM 제품인 Zenius EMS는 과거 성능 패턴에 대해서 통계 기반의 상∙하한 동적임계치를 구한 뒤, 임계치를 벗어날 가능성이 있는 성능치에 대한 장애 발생가능성을 선제적으로 통보해주는 Proactive(사전장애예측-이상탐지) 기능이 이미 구현돼 있습니다. 필자는 최근에 주목받고 있는 AI 기술을 접목해 단일 성능치가 아닌 메트릭 데이터 셋에 대한 이상탐지 기능을 구현하기 위한 연구를 진행했고 그 결과에 대해 기술하고자 합니다. 이상탐지와 머신러닝 머신러닝으로 이상탐지를 구현하는 학습법은 ▲지도학습 ▲비지도학습 ▲반지도학습으로 구분할 수 있습니다. 지도학습 기반으로 머신러닝을 구현하기 위해서는 기존에 수집된 데이터 중 정상적인 데이터 셋과 이상한 것으로 판별된 데이터 셋을 적절히 섞어서 학습데이터 셋을 만들어야 합니다. 그러나 실제 수집되는 데이터에서 이상 사례로 판별된 학습 데이터를 확보화는 것은 상당히 어렵습니다. 소량의 정답데이터를 이용해서 비슷한 것을 찾아 내거나 학습데이터를 확장시키는 반지도학습을 고려할 수도 있지만, 이 경우도 고객사에 제품을 납품한 이후 일정 시간동안 이상사례에 대한 학습 데이터를 수집해야 하고, 좋은 모델을 만드는데 시간이 너무 오래 소요됩니다. 따라서, 고객사에 제품 납품 후 머신러닝을 빠르게 적용할 수 있도록 비지도학습을 통해 이상탐지를 구현할 수 있는 방법을 중점적으로 고려하게 됐습니다. 비지도학습 이상탐지 ITIM 제품인 Zenius EMS가 수집하는 메트릭 데이터는 대부분 정상 데이터이므로 수집된 데이터 중 일부 비정상 데이터(감시설정에 의해 이벤트가 발생된 데이터)를 자동으로 제거해서 비지도학습을 수행했습니다. 학습에 사용되는 데이터는 모두 정상 데이터이므로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용해 차원을 축소하고 복원하는 과정을 통해 비정상 데이터를 검출할 수도 있으나 이번 연구에서는 Neural Network의 Autoencoder 기반의 머신러닝 기법을 사용했습니다. Autoencoder는 입력을 Latent Variable로 압축하는 Encoding과, 이를 다시 원본에 가깝게 복원해내는 Decoding 과정으로 진행되며 이를 통해 데이터의 중요한 정보들만 압축적으로 학습할 수 있습니다. <그림 설명: Autoencoder 개요> 위 그림은 Autoencoder의 기본적인 원리를 나타내고 있습니다. 정상 데이터셋을 통해 학습된 Autoencoder에 정상 샘플을 입력하게 되면 Decoder를 통해 나온 출력이 정상 샘플과 유사하게 잘 복원되지만 비정상적인 샘플을 입력하게 되면, 입력과 출력 값의 차이가 도드라지게 발생하게 되므로 비정상 샘플을 검출할 수 있습니다. 다만, Autoencoder의 Code Size(Latent Variable의 Dimension) 같은 Hyper-Parameter에 따라 전반적인 복원 성능이 좌우되기 때문에 판정 정확도가 지도학습에 비해 다소 불안정하다는 단점이 존재합니다. 또, Autoencoder의 입력과 출력의 차이를 어떻게 정의할 것인지, 어떤 Loss Function을 사용해서 Autoencoder를 학습시킬지 등 여러가지 요인에 따라 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 ICLE 2018 Conference에서 발표된 Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model for Unsupervised Anomaly Detection을 이용했습니다. (https://iclr.cc/Conferences/2018/Schedule?showEvent=126) DAGMM DAGMM은 축소된 차원과 복원 오차에 대한 특성을 유지하여 입력 값의 중요 정보를 저차원상에서도 보존합니다. DAGMM에서는 차원 축소를 위한 Compression Network에 Autoencoder를 사용해 저차원상의 자료와 축소된 저차원상에서 original data 공간으로의 복원 에러에 대한 특성 정보를 계산할 수 있습니다. DAGMM은 학습된 저차원 공간에서 GMM(Gaussian Mixture Model)을 활용해 복잡한 구조를 가진 입력 자료에 대한 밀도 함수 추정을 수행합니다. 차원 축소와 밀도 함수 추정을 동시에 최적화하기 위해, DAGMM은 저차원 입력을 계산한 뒤, 혼합 밀도 함수를 추정하는 Estimation Network를 사용하고, 입력 자료를 저차원으로 축소시킨 뒤 에너지/가능도 평가 가능하게 해 GMM의 모수를 직접 추정합니다. <그림 설명: DAGMM 개요> DAGMM은 위 그림과 같이 두개의 주요 요소인 Compression Network와 Estimation Network로 구성돼 있습니다. Compression Network는 Deep Autoencoder를 사용해 입력 자료의 차원을 축소하고, Estimation Network는 차원이 축소된 자료를 입력 값으로 해, GMM의 가능도/에너지를 예측합니다. DAGMM에 대한 자세한 내용을 원하시는 경우, ICLR 2018 Conference 홈페이지의 논문 및 자료를 참조해 주십시오. DAGMM 기반 이상탐지 ITIM 제품인 Zenius EMS의 이상탐지를 위해 입력 데이터 셋은 메트릭 데이터로 구성합니다. 연관관계가 있다고 판단되는 메트릭 데이터 중 CPU Usage, Memory Usage, Disk Busy Rate, Network In bps 값을 4차원 데이터셋으로 구성한 후, DAGMM의 Compression Network를 통해 차원 축소를 진행하고 Estimation Network를 통해 가능도 및 에너지 예측을 진행했습니다. 입력 데이터셋은 실제 장비의 메트릭 데이터 중 최근 1000개의 데이터를 사용해 구성했으며, 모델의 정확성을 확인하기 위해 2개의 이상치 데이터를 혼합했습니다. 입력 데이터셋으로 사용된 4차원 데이터를 도식화하기 위해 3차원 Scatter 차트를 사용해서 데이터를 출력하면 아래와 같습니다. <그림 설명: 입력 데이터셋(1)> 위의 그림으로 CPU Usage, Memory Usage, Disk Busy Rate의 관계를 확인할 수 있으며, 이상치 데이터는 붉은 점으로 표시됐습니다. <그림 설명: 입력 데이터셋(2)> 위의 그림으로 CPU Usage, Memory Usage, Network Input bps의 관계를 확인할 수 있으며, 이상치 데이터는 역시 붉은 점으로 표시됐습니다. 입력 데이터셋에 대해 DAGMM epoch 횟수를 1000번으로 학습하여 모델을 생성할 경우 아래와 같은 Energy 밀도와 값을 얻을 수 있습니다. <그림 설명: DAGMM Energy 밀도(1)> <그림 설명: DAGMM Energy 밀도(2)> 생성될 모델에 대해 Energy 값의 99%를 초과할 경우를 이상치 데이터 셋으로 정의할 경우 아래와 같이 입력 데이터셋에서 이상치 데이터로 입력한 값들에 대해 정확하게 이상 징후를 탐지합니다. 이상과 같이 ITIM 제품인 Zenius EMS의 메트릭 데이터에 대한 이상 징후 탐지를 수행하는 방법에 대한 개괄적인 내용을 설명했으며, 이 모델은 당사의 Zenius EMS 시스템의 실시간 이상징후 탐지에 적용할 예정입니다. 2022.08.04

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