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기술이야기 쿠버네티스 모니터링 솔루션, Zenius K8s의 주요기능과 특장점 기술이야기 쿠버네티스 모니터링 솔루션, Zenius K8s의 주요기능과 특장점 많은 기업이 Kubernetes(K8s)를 통해 애플리케이션을 대규모로 배포하고 관리하면서, 이에 맞는 모니터링 솔루션의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 멀티 클러스터 환경이 확산되고 애플리케이션과 인프라 요소가 긴밀히 연결된 IT 인프라에서는, 리소스 상태를 실시간으로 파악하고 신속하게 대응할 수 있는 모니터링이 필요하기 때문입니다. 이러한 상황에서 Zenius K8s는 멀티 클러스터 통합 관리, 애플리케이션 성능 분석, 연관 장비 모니터링 등 다양한 기능을 제공합니다. Kubernetes 환경을 더욱 효과적으로 관리하게 해주는 Zenius K8s의 주요기능과 특장점을 알아보겠습니다. Zenius K8s의 주요기능 [1] 멀티 클러스터 통합 모니터링 쿠버네티스 환경에서는 여러 클러스터를 동시에 관리해야 할 상황이 빈번하게 발생합니다. Zenius K8s는 멀티 클러스터 환경을 단일 화면에서 통합해서 관리할 수 있는 기능을 제공하여, 운영자가 각 클러스터의 상태를 손쉽게 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 특히, 자동 생성되는 Topology Map은 클러스터 내부 구성 요소(Node, Pod, Container) 간의 관계를 직관적으로 시각화합니다. 이를 통해 운영자는 각 구성 요소의 연관성과 의존성을 명확히 이해할 수 있으며, 잠재적인 문제를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이러한 시각적 도구는 운영자가 복잡한 구조를 보다 체계적으로 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. [전체 클러스터 운영 요약 화면 예시] Zenius K8s는 또한, 클러스터별 주요 성능 지표를 요약한 화면과 세부 데이터를 확인할 수 있는 상세 데이터 화면을 제공합니다. 요약 화면에서는 클러스터 간의 성능 차이를 비교 분석할 수 있으며, 세부 데이터 화면에서는 개별 클러스터 내 특정 구성 요소의 성능 문제를 심층적으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 클러스터에서 리소스 사용량이 급증하는 현상을 요약 화면에서 확인한 후, 상세 데이터 화면으로 전환해 어떤 Pod나 노드가 문제의 원인인지 정확히 파악할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반의 접근 방식은 운영자가 적절한 대응 조치를 빠르게 취할 수 있도록 합니다. [2] 지능형 장애 탐지 및 신속한 대응 지원 Zenius K8s는 쿠버네티스의 기본 이벤트 관리 기능을 확장하여, Kubernetes 자체 이벤트와 Zenius 전용 이벤트를 구분해 보다 세부적으로 체계화된 장애 관리 기능을 제공합니다. 각 이벤트에 대해 임계값과 심각도를 운영자 정의할 수 있어, 운영자는 환경에 적합한 기준으로 장애를 감지하고 우선순위를 설정할 수 있습니다. Zenius K8s의 다채널 알림 시스템은 푸시 앱, 이메일, 문자 등 다양한 방식으로 장애 정보를 즉시 전달하여 운영자가 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 단순히 알림을 보내는 것에 그치지 않고, 장애 발생 시점부터 종료 시점까지의 전체 상황을 기록하고 분석할 수 있어, 운영자는 문제 해결뿐만 아니라 유사 상황에 대한 재발 방지 대책을 수립할 수 있습니다. 또한, Zenius K8s는 발생한 장애 이벤트에 대한 상세 로그와 이력 데이터를 제공하여, 운영자가 근본 원인을 신속히 파악할 수 있도록 지원합니다. 이를 기반으로 장애 발생 원인과 영향을 체계적으로 분석하고, 동일한 문제가 재발하지 않도록 최적의 운영 환경을 설계할 수 있습니다. [이벤트 현황관리 화면 예시] [3] 실시간 로그 모니터링 및 분석 운영 환경에서 발생하는 로그는 문제의 원인을 파악하고 성능을 최적화하는 데 중요한 데이터를 제공합니다. Zenius K8s는 컨테이너 기반 애플리케이션의 동작, 오류, 디버깅 로그는 물론, Kubernetes 이벤트 로그(Kubelet, API Server 등)까지 실시간으로 수집하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능은 운영자가 시스템의 전반적인 상태를 심층적으로 모니터링하고, 잠재적 문제를 사전에 발견할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s의 실시간 로그 모니터링은 시점별 데이터 분석 기능을 통해 특정 기간 동안 발생한 로그 데이터를 확인하고, 문제 발생 시점과 원인을 빠르게 추적할 수 있도록 돕습니다. 운영자는 실시간으로 발생하는 로그를 모니터링하며, 필요할 경우 보고서 형태로 데이터를 내보내어 팀 내 공유나 추가 분석에 활용할 수 있습니다. 이 기능은 장애 대응 시간을 단축시키는 동시에, 문제 해결을 위한 협업을 효율적으로 지원합니다. 또한, Zenius K8s의 실시간 로그 분석 기능을 통해 운영자는 현재 발생하고 있는 로그를 실시간으로 확인하여 상황에 따라 빠르게 조치를 취할 수 있습니다. 이 기능은 운영 환경에서 투명성을 강화하고, 예기치 않은 장애로 인한 서비스 중단을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. [4] 효율적인 리소스 활용 지원 Zenius K8s는 클러스터와 주요 구성 요소(Node, Pod, Container)의 CPU, 메모리, 네트워크 사용량을 실시간으로 추적하여, 자원이 비효율적으로 사용되거나 과부하가 발생할 가능성을 사전에 감지할 수 있는 모니터링 기능을 제공합니다. 운영자는 이를 통해 특정 구성 요소가 리소스를 과도하게 소모하고 있는지 빠르게 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 Pod가 비정상적인 메모리 사용량을 보일 경우, Zenius K8s는 이를 즉각 감지하여 경고를 제공하고, 운영자가 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 기능은 리소스의 낭비를 줄이고, 시스템의 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 쿠버네티스의 자동 확장 기능에 따라 생성되는 파드(Pod)에 대해 Zenius K8s는 자동으로 모니터링을 수행합니다. 이를 통해 새로 생성된 파드의 상태와 리소스 사용량을 실시간으로 추적하여 운영자는 추가적인 설정 없이도 전체 시스템의 상태를 효율적으로 관리할 수 있습니다. Zenius K8s의 특장점 Zenius는 K8s는 위에 살펴본 주요기능에 더해서, 복잡한 쿠버네티스 환경을 더욱 효과적으로 운영하고 관리할 수 있도록 지원할 수 있는 세 가지 특장점을 가지고 있습니다. [1] 확장성 있는 구조를 바탕으로 한 연관 장비 통합 모니터링 Zenius는 K8s 모니터링을 포함하여 SMS, NMS, APM, DBMS등 총 23개의 포인트 솔루션을 연계할 수 있는 Framework으로 구성되어 있습니다. 따라서 운영자는 Kubernetes 클러스터는 물론 컨테이너 오케스트레이션, 서비스 모니터링, 네트워크 관리, 애플리케이션 성능 분석까지 한 시스템에서 일괄적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 이러한 확장성은 운영자가 새로운 모니터링 대상을 손쉽게 추가하고, 기존 인프라와 새로운 인프라를 유기적으로 통합하여 대규모 환경에서도 일관된 관리 체계를 유지할 수 있도록 합니다. 예를 들어, Kubernetes 클러스터와 네트워크 장비를 연결해 네트워크 병목 현상이 클러스터 및 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 이러한 통합 모니터링은 대규모 환경에서도 일관성을 유지하며, 복잡한 IT 환경에서 발생하는 문제의 근본 원인을 효율적으로 분석할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s는 또한, 서버, 네트워크 장비, 애플리케이션 등 IT 인프라 전반에 대한 성능 데이터를 통합적으로 제공합니다. 이를 통해 특정 장비나 네트워크에서 발생한 성능 저하가 클러스터 및 애플리케이션 운영에 미치는 영향을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 이처럼 전체 IT 인프라를 아우르는 통합 모니터링 기능은 운영자에게 단순히 데이터를 제공하는 것을 넘어, 서비스 안정성과 문제 해결의 정확성을 높이는데 기여합니다. [2] APM 연계를 통한 애플리케이션 심층 분석 쿠버네티스는 애플리케이션을 컨테이너화하여 자동화된 배포, 확장, 관리를 가능하게 함으로써 서비스의 안정성과 효율성을 높이는 데 주로 활용됩니다. 따라서 쿠버네티스 모니터링 솔루션은 APM(Application Performance Management)과의 연계가 중요합니다. Zenius K8s는 APM과의 강력한 연계를 통해 Kubernetes 환경 내에서 운영 중인 애플리케이션의 성능을 세밀하게 분석할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 애플리케이션이 처리하는 트랜잭션 속도와 같은 주요 성능 지표는 물론, 지연 발생 구간, 병목 현상 등을 실시간으로 모니터링하고 분석하여 문제의 근본 원인을 신속히 진단할 수 있도록 합니다. 특히, APM 연계를 통해 애플리케이션의 전체 트랜잭션 흐름을 시각화함으로써 개별 트랜잭션에서 발생하는 성능 저하나 지연이 클러스터 성능에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 트랜잭션에서 비정상적인 지연이 발생할 경우, APM 솔루션은 이를 실시간으로 탐지하여 해당 구간에 대한 세부적인 성능 데이터를 제공합니다. 이를 통해 트랜잭션 지연의 원인을 파악하고, 최적화 작업을 통해 성능을 개선할 수 있습니다. 또한, Zenius K8s는 트랜잭션 병목 현상의 위치와 원인을 명확히 규명할 수 있는 분석 도구를 포함하고 있어, 특히 마이크로서비스 구조의 복잡한 애플리케이션에서 병목 구간을 체계적으로 최적화할 수 있습니다. 이와 같은 심층적인 성능 분석 기능은 단순히 자원 사용 모니터링을 넘어, 애플리케이션 내부에서 발생하는 성능 이슈를 구체적으로 진단하는 데 중점을 둡니다. [3] 메타정보와 변경 이력 관리의 편의성 Zenius K8s는 Kubernetes 오브젝트에 대한 상세한 메타정보를 명령어 입력 없이 직관적으로 조회할 수 있는 고급 메타정보 뷰어를 제공합니다. 운영자는 각 오브젝트의 이름, 라벨(Label), 주석(Annotation) 등 주요 메타정보를 빠르게 확인할 수 있어 오브젝트 상태를 명확히 이해할 수 있습니다. 이 기능은 클러스터의 모든 오브젝트에 대해 체계적인 정보를 제공하며, 특히 동적이고 복잡한 Kubernetes 환경에서 유용하게 활용됩니다. [K8s 구성 요소 별 메타 정보 조회 화면 예시] 또한, Zenius K8s는 구성 변경 이력 관리 기능을 포함하여 이전에 수행된 구성 변경 사항을 시각적으로 한눈에 확인할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 운영자는 특정 시점에서 이루어진 설정 변경이 클러스터 성능에 미친 영향을 파악하거나, 문제 발생 시 원인을 추적하여 신속히 복구할 수 있습니다. 이를 통해 변경 이력 내역을 단계별로 조회할 수 있습니다. Zenius K8s의 메타정보 및 변경 이력 관리 기능은 구성 변경이 빈번하게 발생하는 대규모 Kubernetes 환경에서 특히 중요한 역할을 합니다. 구성 요소가 많고 자주 변경되는 환경에서는 변화에 따른 혼선이 발생하기 쉬운데, 이 기능은 구성 내역의 투명성을 제공하고, 불필요한 문제를 예방하며, 신속한 문제 해결을 가능하게 합니다. 운영자는 변경 이력을 기반으로 각 오브젝트의 최신 상태와 과거 설정 내역을 체계적으로 관리하여 안정적인 운영을 유지할 수 있습니다. [메타 정보 이력 추적 및 변경 사항 조회 화면 예시] Zenius K8s는 멀티 클러스터 관리, 실시간 모니터링, 장애 탐지 및 대응, 자원 활용 최적화 등 Kubernetes 운영에서 필수적인 기능을 제공합니다. 특히, Framework 기반 구조를 통해 SMS, NMS, APM, DBMS와 같은 다양한 포인트 솔루션과 연계가 가능하여, 컨테이너 오케스트레이션부터 네트워크 관리, 애플리케이션 성능 분석까지 포괄적인 모니터링과 관리를 지원합니다. 특히, APM 연계 기능은 애플리케이션의 트랜잭션 속도, 병목 현상, 지연 발생 구간 등 주요 성능 지표를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있도록 하여, 문제의 근본 원인을 빠르게 진단하고 최적화할 수 있도록 돕습니다. 연관 장비 모니터링 기능은 서버, 네트워크 장비 등 IT 인프라 전반의 상태를 통합적으로 분석하여, 각 요소가 Kubernetes 클러스터와 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 정확히 파악할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s는 이러한 기능들을 통해 운영자가 복잡한 IT 환경에서도 안정적이고 효율적인 관리 체계를 구축할 수 있도록 도와주는 유용한 솔루션입니다. 2024.11.21
기술이야기 APM의 핵심요소와 주요기능은?! 기술이야기 APM의 핵심요소와 주요기능은?! 지난 글을 통해서 APM의 필요성과 '트랜잭션' 현황 파악의 중요성에 대해서 알아봤습니다. 이번 시간에는 트랜잭션을 어떤 방식으로 추적하는지 APM 동작 과정을 통해 살펴보고, APM 시스템을 최적화하는 핵심 요소와 기능은 무엇인지 자세히 알아보겠습니다. │APM 동작 과정 APM은 Client-Web Application-DBMS와 같은 구성요소 사이에 트랜잭션1을 추적할 수 있어야 합니다. 이를 통해 웹 서비스 전반적인 성능을 모니터링하고, 문제가 발생했을 때 원인을 신속하게 진단할 수 있기 때문인데요. 그렇다면 각 단계별로 APM가 어떻게 트랜잭션1을 추적하는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. *트랜잭션1: 쉽게 말해 데이터베이스에 실행되는 작업 단위를 의미합니다. 트랜잭션은 작은 여러 작업들을 하나의 그룹으로 묶어 처리하기 때문에, A라는 작업에서 일부가 성공했다고 하더라도 하나의 트랜잭션 처리가 비정상적으로 종료되면 모두 실패한 것이죠. 클라이언트(Client) 웹 서비스 사용자가 이용하는 디바이스 또는 브라우저입니다. 클라이언트에서 발생하는 요청과 응답을 추적하여 페이지 로딩 시간, 사용자 활동, 에러 발생 등을 파악할 수 있습니다. 이 정보들을 통해 사용자 경험을 분석하고 개선하는데 기초 자료로 사용되죠. 웹서버(Web Server) 클라이언트 요청을 받아, 적절한 답을 생성하여 보내는 서버입니다. 이 단계에서 APM은 서버(예: Apache, Nginx) 로그와 성능 지표를 분석하여 요청 처리 시간, 데이터 전송량, 서버 오류 등 정보를 모니터링하고 기록합니다. 웹 애플리케이션 서버(WAS) WAS는 Web Application Server의 약자로, 애플리케이션에서 사용하는 데이터를 저장하고 관리하는 시스템입니다. 이 단계에서 APM은 데이터베이스 성능을 모니터링하여 DB 쿼리 실행시간과 DB 서버 부하 등을 측정하고, 성능 문제를 파악하는 데 도움을 줍니다. WAS 종류로는 WebLogic, Websphere, JEUS, Tomcat 등이 있습니다. 데이터베이스(DBMS) DBMS(Database Management System)는 기업에서 발생하는 모든 데이터를 저장하고 관리하는 소프트웨어입니다. 이 단계에서는 DB 성능 관리 솔루션을 통해, 애플리케이션 개발자가 작성한 SQL 튜닝과 DBMS 소프트웨어 병목 현상 등을 모니터링할 수 있습니다. 특히 데이터베이스는 IT 인프라에서 필수 요소입니다. 기업 서비스 대부분이 데이터베이스에 접근하여, 데이터를 조회하고 수정해야 하기 때문에 DB 관리는 매우 중요하다 할 수 있죠. 이처럼 APM은 Client-Web Server-Was-DB 각 구성요소 사이에 있는 트랜잭션을 추적하여 웹 서비스 성능을 평가할 수 있습니다. 그다음으로는 APM 시스템 전체적인 성능을 평가하고 최적화하는 핵심 요소는 무엇인지 살펴보겠습니다. │APM 성능을 최적화하는 핵심요소 APM 시스템은 크게 5가지 요소를 통해, 전체적인 성능을 최적화할 수 있습니다. 우선 Resource는 시스템 성능과 안정성을 평가하는데 중요한 역할을 하며, DataBase는 SQL 쿼리의 실행 계획이나 DB 연결 상태와 같은 세부 정보를 분석하여 데이터베이스 성능을 최적화합니다. Alert는 모니터링된 데이터에서 문제를 식별하고 사용자나 운영자에게 경고를 보내며, User 경험과 행동을 추적하여 서비스 품질을 평가합니다. WAS는 서버 내부에서 발생하는 이벤트를 모니터링하고, 서버 성능을 평가하는 역할을 합니다. Resource-Database-Alert-User-WAS 이 5가지 요소는 APM 아키텍처를 구성하는 핵심 요소이기도 한데요. 다음 내용을 통해 APM 아키텍처를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. │APM 아키텍처 APM 아키텍처는 Agent를 통해 WAS(관리대상) 실시간 데이터를 수집하고 → Manager에서 데이터를 수집/분석/가공 한 뒤 → 다양한 UI로 시각화합니다. 특히 꼭 기억해야 할 APM 아키텍처 핵심 3가지는 에이전트, 데이터베이스, 통신방식인데요. 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 에이전트 APM 관리대상(예시: WebSphere, WebLogic, JBoss, JEUS, Tomcat 등)에 Agent라고 불리는 소프트웨어를 설치합니다. 그다음 모니터링 대상 시스템(WAS)에서 데이터를 수집하죠. 에이전트는 애플리케이션 내부 동작을 모니터링하고, 성능 데이터를 수집하는 역할을 합니다. 이러한 데이터를 활용하여 에이전트는 서비스 구간별 현황과 초당 처리 건수, 서비스 응답시간, 동시 접속자 수, 트랜잭션 거래량, 에러 등 상세한 지표를 제공해 주죠. 데이터베이스 수집된 데이터를 보관하고 분석하기 위해서는, 데이터베이스(DataBase)를 사용합니다. 이 데이터베이스는 대규모 데이터를 저장하고 관리하는 구조여야 하며, 분석하고 보고서를 생성하는데 필요한 데이터를 효율적으로 쿼리 할 수 있어야 합니다. 통신방식 APM 시스템은 보통 다양한 통신 프로토콜(Communication Protocol)을 사용하여, 데이터를 수집하고 전송합니다. 예를 들어 웹 소켓(WebSocket)을 통해 실시간 데이터를 전송하거나 http(s)를 사용하여 주기적으로 데이터를 전송하는 방식이 일반적입니다. 그다음으로는 APM은 어떤 주요 기능을 제공하는지 알아보도록 하겠습니다. │APM 주요기능 APM은 대표적으로 웹사이트와 소프트웨어 애플리케이션 및 서비스에서, 성능을 모니터링하고 분석하는 기능이 있는데요. 좀 더 자세한 APM 기능을 살펴보겠습니다. 실시간 성능 통합 모니터링 [그림] Zenius-APM 토폴로지 맵 APM은 Tomcat, Jboss, WebLogic, JEUS 등 다양한 애플리케이션 서버(WAS) 환경에서 실행되는 애플리케이션 통합 모니터링을 제공합니다. 시스템 간의 처리 성능과 현황 정보는 토폴로지 뷰를 통해 시각적으로 파악할 수 있죠. [그림] Zenius-APM 모니터링 상황판 또한 각 서버의 트랜잭션 처리량, 처리 속도, 자원 사용량을 실시간으로 분석하여 시스템 성능을 관리합니다. 특정 트랜잭션 실행 경로를 추적하고 분석하여, 성능 병목 현상도 식별할 수 있습니다. [그림] Zenius-APM 모니터링 서비스 응답분포 APM은 서비스 응답 분포도를 제공하여, 비정상적인 트랜잭션을 집중적으로 조회하고 분석할 수 있습니다. 장애관리 APM은 메모리 누수, 서비스 응답 지연과 같은 장애 원인을 실시간으로 추적하고 분석하는 기능을 제공합니다. Rawdata를 기반으로 장애 발생 시점을 재현하여, 문제의 근본 원인을 파악하는 데 도움을 주죠. 또한 자동 이벤트 처리는 장애 관리 규칙(Rule)에 따라 이루어지며, 문제 발생 시에는 사용자에게 즉각적인 알림을 제공합니다. 성능 분석과 통계 APM은 애플리케이션 성능을 다양한 지표(예: 성능비교, 기간비교, 증설 필요성, 시간대별 등)를 통해 분석하고, 여러 파일 형식의 보고서로 제공합니다. 또한 애플리케이션 성능 문제와 SQL 쿼리 간의 연관성을 분석하여 성능 개선 방안을 제안합니다. 다양한 환경 지원 레거시 시스템에서 클라우드 인프라에 이르기까지, APM은 다양한 IT 환경을 효과적으로 지원합니다. 또한 WAS 중심 성능 관리와 MSA(마이크로 서비스 아키텍처) 환경 모니터링을 가능하게 하는 기술을 제공하죠. 이번 시간에 알아본 내용처럼 APM은 다양한 애플리케이션 서버(WAS) 환경에서 실행되며, 트랜잭션 성능을 관리하는 통합 모니터링 제품입니다. Zenius-APM와 같이 다양한 WAS 환경에서의 통합 모니터링과 트랜잭션 처리 현황을 체계적으로 파악할 수 있는 APM을 통해, 효과적으로 웹 애플리케이션을 관리해 보세요! 2024.07.19
기술이야기 EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기 기술이야기 EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기 앞선 글들을 통해서 NMS의 기본 개념, 구성요소와 기능, 정보 수집 프로토콜에 대해서 알아봤었는데요. 이번 글에서는 NMS의 역사와 진화 과정, 그리고 최근 트렌드에 대해서 자세히 알아보겠습니다. EMS, NPM, 그리고 AIOps에 이르기까지 네트워크의 빠른 변화에 발맞추어 진화하고 있는 NMS에 대해서 하나씩 하나씩 살펴보겠습니다. ㅣNMS의 역사와 진화 과정 우선 NMS의 전반적인 역사와 진화 과정을 살펴보겠습니다. [1] 초기 단계 (1980년대 이전) 초기에는 네트워크 관리가 수동적이었습니다. 네트워크 운영자들은 네트워크를 모니터링하고 문제를 해결하기 위해 로그 파일을 수동으로 분석하고 감독했습니다. [2] SNMP의 등장 (1988년) SNMP(Simple Network Management Protocol)의 등장으로 네트워크 장비에서 데이터를 수집하고 이를 중앙 집중식으로 관리하는 표준 프로토콜을 통해 네트워크 관리자들이 네트워크 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있게 됐습니다. [3] 네트워크 관리 플랫폼의 출현 (1990년대 중후반) 1990년대 후반부에는 상용 및 오픈 소스 기반의 통합된 네트워크 관리 플랫폼이 등장했습니다. 이러한 플랫폼들은 다양한 네트워크 장비와 프로토콜을 지원하고, 시각화된 대시보드와 경고 기능 등을 제공하여 네트워크 관리의 편의성을 높였습니다. [4] 웹 기반 NMS (2000년대 중반) 2000년대 중반에는 웹 기반의 NMS가 등장했습니다. 이러한 시스템은 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 통해 네트워크 상태를 모니터링하고 관리할 수 있게 했습니다. [5] 클라우드 기반 NMS (2010년대 이후) 최근 몇 년간 클라우드 기반 NMS의 등장으로 네트워크 관리의 패러다임이 변화하고 있습니다. 또한 빅데이터 기술과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 네트워크 성능을 최적화하고, 향후 성능을 예측할 수 있는 성능 예측 기능까지 NMS에서 제공하고 있습니다. ㅣNMS에서 EMS로의 진화 네트워크 환경은 빠르게 변화하게 되고, 이에 따라서 NMS도 EMS로 진화하게 됩니다. NMS의 진화는 총 세 가지 세대로 나눌 수 있습니다. 1세대: 디바이스 관리 시스템 기존의 NMS는 외산 제조사에서 제공하는 전용 네트워크 솔루션이 주를 이루었습니다. CISCO의 시스코웍스(CiscoWorks), IBM의 넷뷰(NetView) HP의 네트워크 노드 매니저(Network Node Manager) 등 다양한 벤더들이 자사의 제품에 대한 모니터링 서비스를 제공하기 위해 특화된 디바이스 관리 솔루션을 내놓았죠. HP Network Node Manager 예시 화면(출처ⓒ omgfreeet.live) 물론 자사의 제품을 관리하기 위한 목적에서 출발한 솔루션이었기에, 대규모 이기종 IT 인프라 환경에 대한 모니터링 기능은 제공하지 못했습니다. 2세대: IT 인프라 관리 시스템 EMS의 등장 1세대의 NMS의 경우 빠르게 급변하는 네트워크 트렌드를 따라갈 수 없었습니다. 가상랜(VLAN), 클라이언트-서버 기술이 발달하게 되자, IP 네트워크 관계만으로 실제 토폴로지를 파악하기 어려웠습니다. 또한 네트워크장비 및 회선의 상태뿐 아니라, 서버 등의 이기종 IT 인프라 통합 모니터링에 대한 니즈와 함께 EMS(Enterprise Management System)의 시대가 시작됩니다. 이에 따라 서비스 관리 차원의 통합 관제 서비스가 등장합니다. 기존의 네트워크 모니터링뿐 아니라 서버, DBMS, WAS 등 IT 서비스를 이루고 있는 모든 인프라들에 대한 통합 모니터링에 대한 관심과 니즈가 증가했기 때문입니다. 3세대: 클라우드 네이티브 환경의 EMS 2010년 중 이후 서버, 네트워크 등 IT 인프라에 대한 클라우드 네이티브로의 전환이 가속화되었습니다. 기존의 레거시 환경에 대한 모니터링과 함께 퍼블릭, 프라이빗 클라우드에 대한 모니터링 니즈가 증가하면서 모든 환경에 대한 통합적인 가시성을 제공해 줄 수 있는 EMS가 필요하게 되었죠. 이외에도 AI의 발전을 통해 AIOps, Observability라는 이름으로 인프라에 대한 장애를 사전적으로 예측할 수 있는 기능이 필요하게 됐습니다. ㅣ네트워크 환경 변화(가상화)와 NMS의 변화 이번에는 네트워크 환경 변화에 따른 NMS의 변화에 대해서 알아보겠습니다. 네트워크 환경 변화(네트워크 가상화) 네트워크 구성 방식은 지속적으로 변화해왔습니다. 클라이언트-서버 모델부터 중앙 집중식 네트워크, MSA 환경에서의 네트워크 구성까지 이러한 변화는 기술 발전, 비즈니스 요구 사항, 보안 요구 사항 등 다양한 요인에 의해 영향을 받았는데요. 무엇보다 가장 중요한 변화는 전통적인 온 프레미스 네트워크 구조에서 네트워크 자원이 더 이상 물리적인 장비 기반의 구성이 아닌 가상화 환경에서 구성된다는 점입니다. ▪소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, 2000년대 후반 - 현재): 네트워크 관리와 제어를 분리하고 소프트웨어로 정의하여 유연성과 자동화를 향상시키는 접근 방식입니다. SDN은 네트워크 관리의 복잡성을 줄이고 가상화, 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화와 같은 새로운 기술의 통합을 촉진시켰습니다. ▪네트워크 가상화 (NFV, 현재): 기존 하드웨어 기반 전용 장비에서 수행되던 네트워크 기능을 소프트웨어로 가상화하여 하드웨어 의존성과 장비 벤더에 대한 종속성을 배제하고, 네트워크 오케스트레이션을 통해 네트워크 환경 변화에 민첩한 대응을 가능하게 합니다. ㅣ클라우드, AI 등의 등장에 따른 NMS의 방향 클라우드 네이티브가 가속화되고, AI를 통한 인프라 관리가 주요 화두로 급부상하면서 네트워크 구성과 이를 모니터링하는 NMS의 환경 역시 급변하고 있습니다. 클라우드 내의 네트워크: VPC VPC(Virtual Private Cloud)는 퍼블릭 클라우드 환경에서 사용할 수 있는 전용 사설 네트워크입니다. VPC 개념에 앞서 VPN에 대한 개념을 단단히 잡고 넘어가야 합니다. VPN(Virtual Private Network)은 가상사설망으로 '가상'이라는 단어에서 유추할 수 있듯이 실제 사설망이 아닌 가상의 사설망입니다. VPN을 통해 하나의 네트워크를 가상의 망으로 분리하여, 논리적으로 다른 네트워크인 것처럼 구성할 수 있습니다. VPC도 이와 마찬가지로 클라우드 환경을 퍼블릭과 프라이빗의 논리적인 독립된 네트워크 영역으로 분리할 수 있게 해줍니다. VPC가 등장한 후 클라우드 내에 있는 여러 리소스를 격리할 수 있게 되었는데요. 예를 들어 'IP 주소 간에는 중첩되는 부분이 없었는지', '클라우드 내에 네트워크 분리 방안' 등 다양한 문제들을 VPC를 통해 해결할 수 있었습니다. ▪서브넷(Subnet): 서브넷은 서브 네트워크(Subnetwork)의 줄임말로 IP 네트워크의 논리적인 영역을 부분적으로 나눈 하위망을 말합니다. AWS, Azure, KT클라우드, NHN 등 다양한 퍼블릭 클라우드의 VPC 서브넷을 통해 네트워크를 분리할 수 있습니다. ▪서브넷은 크게 퍼블릿 서브넷과 프라이빗 서브넷으로 나눌 수 있습니다. 말 그대로 외부 인터넷 구간과 직접적으로 통신할 수 있는 공공, 폐쇄적인 네트워크 망입니다. VPC를 이용하면 Public subnet, Private subnet, VPN only subnet 등 필요에 따라 다양한 서브넷을 생성할 수 있습니다. ▪가상 라우터와 라우트 테이블(routing table): VPC를 통해 가상의 라우터와 라우트 테이블이 생성됩니다. NPM(Network Performance Monitoring) 네트워크 퍼포먼스 모니터링(NPM)은 전통적인 네트워크 모니터링을 넘어 사용자가 경험하는 네트워크 서비스 품질을 측정, 진단, 최적화하는 프로세스입니다. NPM 솔루션은 다양한 유형의 네트워크 데이터(ex: packet, flow, metric, test result)를 결합하여 네트워크의 성능과 가용성, 그리고 사용자의 비즈니스와 연관된 네트워크 지표들을 분석합니다. 단순하게 네트워크 성능 데이터(Packet, SNMP, Flow 등)를 수집하는 수동적인 과거의 네트워크 모니터링과는 다릅니다. 우선 NPM은 네트워크 테스트(Synthetic test)를 통해 수집한 데이터까지 활용하여, 실제 네트워크 사용자가 경험하는 네트워킹 서비스 품질을 높이는데 그 목적이 있습니다. NPM 솔루션은 NPMD라는 이름으로 불리기도 합니다. Gartner는 네트워크 성능 모니터링 시장을 NPMD 시장으로 명명하고 다양한 데이터를 조합하여 활용하는 솔루션이라고 정의했습니다. 즉 기존의 ICMP, SNMP 활용 및 Flow 데이터 활용과 패킷 캡처(PCAP), 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 네트워크 데이터 활용까지 모든 네트워크 데이터를 조합하는 것이 핵심이라 할 수 있습니다. AIOps: AI를 활용한 네트워크 모니터링 AI 모델을 활용한 IT 운영을 'AIOps'라고 부릅니다. 2014년 Gartner를 통해 처음으로 등장한 이 단어는 IT 인프라 운영에 머신러닝, 빅데이터 등 AI 모델을 활용하여 리소스 관리 및 성능에 대한 예측 관리를 실현하는 것을 말합니다. 가트너에서는 AIOps에 대한 이해를 위해 관제 서비스, 운영, 자동화라는 세 가지 영역으로 분류해서 설명하고 있습니다. ▪관제(Observe): AIOps는 장애 이벤트가 발생할 때 분석에 필요한 로그, 성능 메트릭 정보 및 기타 데이터를 자동으로 수집하여 모든 데이터를 통합하고 패턴을 식별할 수 있는 관제 단계가 필요합니다. ▪운영(Engine): 수집된 데이터를 분석하여 장애의 근본 원인을 판단하고 진단하는 단계로, 장애 해결을 위해 상황에 맞는 정보를 IT 운영 담당자에게 전달하여 반복적인 장애에 대한 조치 방안을 자동화하는 과정입니다. ▪자동화(Automation): 장애 발생 시 적절한 해결책을 제시하고 정상 복구할 수 있는 방안을 제시하여, 유사 상황에도 AIOps가 자동으로 조치할 수 있는 방안을 마련하는 단계입니다. 위의 세 단계를 거쳐 AIOps를 적용하면 IT 운영을 사전 예방의 성격으로 사용자가 이용하는 서비스, 애플리케이션, 그리고 인프라까지 전 구간의 사전 예방적 모니터링을 가능하게 합니다. 또한 구축한 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 및 머신 러닝을 활용하여 그 어떠한 장애에 대한 신속한 조치와 대응도 자동으로 가능하게 합니다. Zenius를 통한 클라우드 네트워크 모니터링 참고로 Zenius를 통해 각 퍼블릭 클라우드 별 VPC 모니터링이 가능합니다. VPC의 상태 정보와 라우팅 테이블, 서브넷 목록 및 서브넷 별 상세 정보 (Subnet ID, Available IP, Availability Zone 등)에 대한 모니터링 할 수 있습니다. Zenius-CMS를 통한 AWS VPC 모니터링 이외에도 각 클라우드 서비스에 대한 상세 모니터링을 통해 클라우드 모니터링 및 온 프레미스를 하나의 화면에서 모니터링하실 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 살펴본 것처럼, 네트워크의 변화에 따라서 NMS는 계속해서 진화하고 있습니다. 현재의 네트워크 환경과 변화할 환경을 모두 완벽하게 관리할 수 있는 NMS 솔루션을 통해 안정적으로 서비스를 운영하시기 바랍니다. 2024.04.03
기술이야기 옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들 기술이야기 옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들 이번 블로그에서는 지난 블로그에서 다루었던 옵저버빌리티를 구현하기 위한 오픈 소스들은 어떤 것들이 있는지 간략히 알아보고, 제니우스(Zenius-EMS)에서는 옵저버빌리티 향상을 위해서 어떤 제품들을 제공하고 있는 지 살펴보겠습니다. 옵저버빌리티 구현을 위해 널리 활용되는 대표적인 오픈소스로는 아래 네 가지 정도를 들 수 있습니다. l Prometheus: 메트릭 수집 및 저장을 전문으로 하는 도구입니다. Prometheus는 강력한 쿼리 기능을 가지고 있으며, 다양한 기본 메트릭을 제공하며 데이터 시각화를 위해 Grafana와 같은 도구와 통합될 수 있습니다. 또한 이메일, Slack 및 PagerDuty와 같은 다양한 채널을 통해 알림을 보낼 수 있습니다. l OpenTelemetry: 에이전트 추가 없이 원격으로 클라우드 기반의 애플리케이션이나 인프라에서 측정한 데이터, 트레이스와 로그를 백엔드에 전달하는 기술을 제공합니다. Java, Go, Python 및 .NET을 포함한 다양한 언어를 지원하며 추적 및 로그에 대한 통합 API를 제공합니다. l Jaeger: 분산 서비스 환경에서는 한번의 요청으로 서로 다른 마이크로서비스가 실행될 수 있습니다. Jaeger는 서비스 간 트랜잭션을 추적하는 기능을 가지고 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 이 기능을 통해 애플리케이션 속도를 저해하는 병목지점을 찾을 수 있으며 동작에 문제가 있는 애플리케이션에서 문제의 시작점을 찾는데 유용합니다. l Grafana: 시계열 메트릭 데이터를 시각화 하는데 필요한 도구를 제공하는 툴킷입니다. 다양한 DB를 연결하여 데이터를 가져와 시각화 할 수 있으며, 그래프를 그릴 수도 있습니다. 시각화한 그래프에서 특정 수치 이상일 때 알람 기능을 제공하며 다양한 플러그인으로 기능확장이 가능합니다. ------------------------------------------------- 오픈 기술을 이용해 Do It Yourself 방식으로 옵저버빌리티를 구현한다면 어떨까요? 직접 옵저버빌리티를 구현하기 위해서는 먼저 필요한 데이터를 수집해야 합니다. 필요한 데이터가 무엇인지, 어떤 방식으로 수집할지 결정하고 Prometheus, OpenTelemetry 같은 도구들을 이용해 설치 및 설정합니다. 이 단계는 시간이 가장 오래 걸리고, 나중에 잘못된 구성이나 누락이 발견되기도 합니다. 다음 단계는 데이터 저장입니다. 이 단계에서 주의할 점은 예전처럼 여러 소스에서 수집한 데이터를 단순하게 저장하는 것이 아니라, 전체적인 관점에서 어떤 이벤트가 일어나는지를 추적이 가능하도록 데이터 간의 연결과 선후 관계를 설정하는 것입니다. 어려운 점은 새로운 클라우드 기술을 도입하거나 기존의 인프라나 애플리케이션에서 변경이 발생할 때마다 데이터를 계속해서 정리를 해야 하는데, 이를 위해 플랫폼을 지속적으로 수정하고 구성을 추가해야 한다는 것입니다. 마지막으로 부정확한 경고들은 제거해야 합니다. 비즈니스 상황과 데이터는 계속해서 변화하기 때문에 이에 맞게 베이스 라인을 지속적으로 확인하고, 임계치를 조정해서 불필요한 알람이나 노이즈 데이터가 생기는 것을 방지해야 합니다. 결론적으로 직접 옵저버빌리티를 구현하는 것은 처음에는 쉬워 보여도 고급 인력과 많은 시간을 확보해야 하며, 별개로 시간이 지남에 따라서 효율성과 확장성이 떨어진다는 점을 감안하면 대부분의 기업은 감당하기 어렵다고 할 수 있습니다. 그렇다면, Zenius(제니우스) EMS는 옵저버빌리티를 어떻게 확보하고 있을까요? 옵저버빌리티 향상을 위한 가장 기본적인 기능은 토폴로지맵 또는 대시보드입니다. 다양한 인프라의 물리적 논리적 연결구조들을 한 눈에 시각적으로 파악할 수 있도록 해야 합니다. Zenius는 각 인프라별 상황을 한 눈에 볼 수 있는 오버뷰와 시스템 전체를 조망할 수 있는 토폴로지맵, 그리고 서비스 별 상황들을 감시할 수 있는 대시보드 등 크게 세가지의 뷰어(Viewer)를 제공합니다. 인프라의 구성 상황에 따라 다층적으로 구성되어 고객들이 인프라에서 일어나는 상황을 즉각 알 수 있도록 해 줍니다. 이러한 뷰어들은 기존 ‘모니터링’의 개념에서 ‘옵저버빌리티’ 개념으로 진화화면서 좀 더 다층적, 다양화되는 형태로 진화하고 있습니다. 또한, Zenius는 기존의 각 인프라별로 단순히 감시를 설정하는 방식이 아닌 다양한 인프라로부터의 로그와 메트릭 정보를 이용해 어떤 상관관계가 있는지 분석하는 ‘복합감시’라는 서비스가 기본적으로 탑재돼 있습니다. 복합감시를 대표 기능에는 ERMS(Event Relation Management System), 스냅샷 그리고 조치 자동화 등을 들 수 있습니다. l ERMS 기능은 로깅, 메트릭 정보와 장비의 상태를 이용해 새로운 감시 기준을 만들어, 의미있는 이벤트를 생성해 사용자에게 개별 장비 수준이 아닌 서비스 관점에서 정확한 상황 정 보를 제공합니다. l 스냅샷은 서비스 동작에서 이벤트가 발생했을 때, 당시 상황을 Rawdata 기반으로 그대로 재현하는 기능으로 SMS, DBMS, APM, NMS 등 모든 인프라를 동시에 볼 수 있습니다. l 조치 자동화는 ERMS를 자동운영시스템과 연동해, 특정 상황에서 자동으로 스크립트를 실행해 제어하는 기능입니다. 트레이싱 기능은 APM에서 제공하는 기능으로, WAS(Web Application Server)에 인입되고 처리되는 모든 트랜잭션들을 실시간으로 모니터링하고 지연되고 있는 상황을 토폴로지 뷰를 통해 가시적으로 분석할 수 있습니다. 사용자는 토폴로지 뷰를 통해 수행 중인 액티브 트랜잭션의 상세정보와 WAS와 연결된 DB, 네트워크 등 여러 노드들 간의 응답속도 및 시간들을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 제니우스의 또 다른 옵저버빌리티는 인공지능 기반의 미래 예측 기능으로 미래 상황을 시각적으로 보여줍니다. 인프라 종류에 상관없이 인공신경망 등 다양한 알고리즘을 통해 미래 데이터를 생성하고, 장애발생 가능성을 빠르게 파악해 서비스 다운타임이 없도록 도와줍니다. 또한 이상 탐지 기능은 보안 침해 또는 기타 비정상적인 활동을 나타낼 수 있는 시스템 로그, 메트릭 및 네트워크 트래픽의 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다. 이상탐지 알고리즘은 시간이 지남에 따라 시스템 동작의 변화에 적응하고 새로운 유형의 위협을 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이상과 같이 Zenius(제니우스) EMS는 최고의 옵저버빌리티를 제공하기 위해서 연구개발에 매진하고 있습니다. 옵저버빌리티 향상을 위한 다양한 기능/제품들은 고객의 시스템과 조직 상황에 맞게 선별적으로 사용될 수 있습니다. 2023.04.19
기술이야기 JPA 도입을 위한 고민_ORM 기술을 써야 하나? 기술이야기 JPA 도입을 위한 고민_ORM 기술을 써야 하나? 몇 해전에 새로운 버전의 ITSM을 개발하기 시작하면서 JPA 기술 도입을 두고 고민했던 내용을 이제는 한 번쯤 정리해야 할 시점이라고 생각했다. 비단 JPA뿐 아니라 Spring Boot, Thymeleaf, Kotlin과 같은 새로운 개발 기술이나 Git, Gradle, Slack, PR처리 등 새로운 업무 환경까지 상당한 변화를 시작한 프로젝트였기 때문에 고민되는 것이 한두 개가 아니었지만 가장 길고 심각하게 고민했던 부분이라 따로 기록을 남겨본다. 이 글은 기술적인 내용은 아니고 어떻게 보면 당연하고 일반적인 내용이지만 다음 기회에 새로운 기술, 환경, 프로세스에 대한 도입을 검토할 때 조금이나마 도움이 됐으면 하는 마음이다. 여기에선 기술적인 내용에 대한 설명을 덧붙이지 않는 것은 관련된 내용은 'JAVA', 'ORM', 'JPA' 등으로 검색만 해도 비슷한 글들이 넘쳐나는 상황에 하나 더 덧붙이는 건 별로 의미가 없어 보이기 때문이다. 1. ORM에 대한 갑을논박 ORM에 대한 검색을 해보면 정말 여기서 다시 얘기하고 싶지 않을 정도로 오랜 시간동안 많은 사람들의 많은 의견들이 쏟아져 나온다. 게다가 더욱 혼란스러운 점은 구구절절 옳은 말들이라는 점이다. 여기서 뭔가 딱 부러진 결론을 내는 것은 불가능하고 너무 많은 의견들을 접하면서 점점 혼란스러워졌다. 대표적으로 참고 삼아 [자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍]을 쓰신 김영한님의 글로 추정되는 링크 하나 투척~ https://okky.kr/article/286812 2. 우리에게 중요한 것 2.1. 진입장벽 : 진입장벽… 이 높다한들 하늘 아래 뫼… 일까? 어떤 기술이든 진입장벽은 그 도입 여부를 결정하는 가장 중요한 요소이다. 개인적으로 스터디를 하거나 한번 써보고 싶은 마음에서라면 진입장벽이 높을수록 구미가 당기는 변태적인 성향이 있는 사람도 있겠지만 이게 업무적인 접근이고 다른 팀원들과 함께 해야 하는 것이라면 진입장벽이 높이에 따라서는 그 기술의 효과가 인정되어도 도입이 쉽지 않은 것이 사실이다. JPA는 많은 사람들이 진입장벽이 높은 편이라고 입을 모아 말한다. 검토를 위해 살짝 들여다 보았을때도 쉬워 보이진 않았다. 말 그대로 ORM을 잘 쓰기 위해서는 Object와 Model에 대한 깊이 있는 사전 지식과 그 둘을 Mapping하는 개념적인 체계가 머리 속에 있어야 충분히 활용할 수 있을 것 같았다. 진입장벽이란 것도 사실 상대적인데 당시에 판단으로 우리 팀에서 도입하기에 진입장벽은 중상(中上)이라고 생각했다. 잘 자리잡기 쉽지 않을 것이고 시간도 오래 걸리리라 생각이 들었다. 이러한 점을 만회할 장점이 있는지 고민이 필요했다. 2.2. 제품 특징 : 우리가 만드는 제품/프로젝트의 특징에 맞는가? 당시에 새롭게 시작되는 프로젝트에서 만드는 제품은 기존 Zenius ITSM 시스템의 새로운 버전이다. 업무적으로 여러가지 특징이 있지만 Model과 관련되어서는 상대적으로 복잡한 구조라 할 순 없었고 극단적인 성능과도 거리가 좀 있다. 상대적으로 깔끔하고 명확한 모델링이 훨씬 더 중요하다고 판단했고 이러한 면은 JPA도입에 대한 긍정적인 입장을 가지게 했다. 쿼리와 관련되어서 수많은 간단한 작업들을 효과적으로 할 수 있을거란 기대감… 만약 만들려고 하는 제품이 특정 RDBMS에 의존적이거나, 혹은 인수인계나 유지보수가 어려울 정도로 비즈니스부터가 복잡한 형태라서 JPA를 쓰면서도 많은 성능 튜닝과 Native Query를 사용해야 하는 상황이거나 한다면 상황은 약간 달라졌을 것이다. 제품의 특징과 더불어 현재 프로젝트의 특성도 같이 살펴봐야 한다. 레거시 시스템의 업그레이드인지, 이번 프로젝트처럼 완전히 새 판에서 시작하는 게 가능한 상황인지… 새로운 제품을 만드는 프로젝트가 납기일이 정해진 프로젝트보다 나은 점은 그나마 초기 학습과 관련된 투입을 감안하기가 좀 더 수월하다는 점이다. SI같은 성격의 프로젝트라면 내부 고객뿐 아니라 상대방 고객도 설득해야 하는 문제점이 더 크다. 그런 면에서 이번 프로젝트는 JPA를 도입하거나 적용하기엔 괜찮은 상황이라는 게 결론이었다. 2.3. 조직/인력 구조 : 바로 우리가 쓰는 기술이다. 기술도 중요하지만 우리도 중요하다. 제목처럼 아무리 좋은 기술이라도 우리에게 맞냐는 게 결정적이다. 아래와 같은 질문들을 던져 보았다. • 현재 구성원들의 사전 지식은 어느 정도인가? • 우리 회사나 우리 팀에서 향후 관련된 개발자를 계속 충원할 수 있는가? • 우리 팀은 새로운 기술을 공부하며 도입할 의지를 가졌는가? • 회사는 관련된 교육과 초기에 벌어질 삽질을 감내할 수 있는가? 결론적으로 반반이었다. 우리 팀은 JPA에 대해서 아는 바가 거의 없는 상태였다. 게다가 지금이야 JPA를 사용하는 사람들도 더 늘어난 것 같고 우리 회사의 위상도 달라졌지만 당시의 우리 회사의 규모나 채용 형태를 봤을 때 관련된 개발자를 충원하는 것도 쉽지는 않을 것 같았다. 반대로 새로운 기술 도입에 대해서 강한 의지까지는 아니라도 긍정적은 자세를 가진 팀원과 초기 삽질에 대해서 어느 정도 감내할 수 있는 회사라는 것이 당시의 생각이었다. 그래도 반이 어디냐…는 게 최종 결론이었다. 2.4. 재미 : 그래서 땡기냐? 이성적이고 객관적인 여러 사실들을 매트릭스화해서 평가를 하면서도 스스로에게 던지는 마지막 질문은… 그래서 땡기냐는 거다. 모든 수치가 부정적인데도 끝까지 미련을 버리지 못하고 하고 싶은 경우가 있고, 모든 결과가 긍정적인데도 뭔가 하기 싫은 경우가 많은데, 결국 그것들은 결과로 이어지더라. 리누스 토발즈가 커널을 업그레이드할 때 가장 중요한 점으로 “얼마나 재미”가 있냐는 점이라고 얘기 했다는데, 우리는 그 정도 레벨의 개발자는 아직(!) 아니지만 우리에게도 “재미”는 가장 중요한 결정요인 중 하나이다. 스스로에게 물어보자. 재미있어 보이나? 그리고, 당시에 나에게는 무척 설레었던 일이었음을 고백해야겠다. 3. 염려스러운 점 3.1. 회귀본능 아직 익숙하지 않은 상태에서 개발을 진행하다 보면 도무지 JPA에서 왜 이런 쿼리를 만들어내는지 이해하기 어려운 경우를 종종 만난다. 혹은 익숙한 SQL이 머리속에서 막 떠오르는데 JPA로 적용하기 위해서 이런저런 삽질을 하다 보면… 아… 그냥 쿼리를 직접 짤까? Native Query도 Mybatis도 지원한다던데… 분명 이런 순간이 올 것이라고 예상했다. 공부를 하는 것도 좋지만 회사에서 업무로 일정에 맞춰 무언가를 만들어내야 하는 압박감은 따로 누가 주지 않아도 가지고 있는 것이니… 침착하자. 익숙하지 않고 힘들다고 나도 모르게 무언가 자꾸 길을 벗어나고 있는 건 아닌지 계속 주의 깊게 들여다 봐야 한다. 결론적으로 지금에 와서 돌이켜보면 초반에는 의도대로 생성되지 않는 쿼리들에 당황하긴 했지만, 약간의 삽질 후에는 왜 그런 상황이 발생되는지 알기가 어렵지는 않았다. 언젠가는 복잡한 통계나 로직 때문에 Native Query를 쓰게 될 날이 오겠지만 아직은 아니다. 3.2. 학습곡선 도입하려는 기술에 따라, 혹은 구성원의 사전 지식에 따라 학습곡선은 상당히 다양한 형태로 나타나는데, 평균적으로 JPA의 학습곡선은 전반적으로 경사가 아주 완만하다고 판단했다. 즉 도입 검토 시점의 진입장벽은 그 자체로 염려스러운 점이었다. 그 얘기는 수준을 일정수준 이상으로 끌어올리기 위해서 많은 시간과 노력이 팀 차원에서 필요하다는 얘기였고 필요로 하는 사전지식도 꽤 있을 듯 했다. 게다가 여러 가지 이유로 개인별로 나타나는 학습곡선도 많이 다르리라 예상했다. 뭔가 기막힌 해결책이 있으면 좋겠지만, 책을 구매해서 읽고 유료 강의, 무료 강의들을 공유하고… 서로서로 도와가며 공부하는 클래식한 정공법을 택했다. (그만큼 사실 효과는 기대하기 힘들다는 것도 알지만…) 지금 생각해보면 어떤 기술이나 프로세스든 누군가 소수의 인원이 먼저 출발해서 끌어줄 수 있는 형태가 되는 것이 제일 나은 것 같다. 서로서로 도움을 주면서 같이 커가는 모양새가 될 수 있을 듯 한데 우리는 그렇지는 못했고 모두가 공평(?)하게 모르는 상태에서 스타뜨~ JPA의 도입에 대한 학습곡선은 최종적으로 도입을 결정하는데 마지막까지 고민을 하게 했던 점이었다. 3.3. Mapper는 누가? 자, 우리는 Object도 Model도 이제까지 다 개발자가 했다. Object야 당연히 개발자가 만들어야 하겠지만 큰 기업에서처럼 DBA가 있거나 화면을 퍼블리싱해주거나 하지 않는다. 우리는 우리가 화면, 미들웨어, DB까지 직접 만들고 컨트롤 해왔다. 그게 좋은 것이냐의 문제를 여기서 얘기하자는 게 아니라 현실이라는걸 얘기하는 거다. 우리 팀원 모두가 JPA 초보이다. Mybatis를 사용하고 Spring을 사용해봤다고 하지만 ORM이나 SQL Mapper에 대한 심도있는 고민은 부족한 상황. 앞으로 JPA에서 Object와 Model은 그렇다고 해도 Mapper역할은 또 필요하지 않을까? 그런 가이드는 또 누가 해야 하나… 모든 개발자에게 알아야 한다고 말할 수 있지만 모든 개발자에게 팀에서 잘하는 메인이 되라고 하기엔 좀 애매한 영역이란 게 항상 있다. 프로그램의 오브젝트와 DB의 모델을 연결하는 Mapper를 잘 구성할 경험이 많은 개발자가 없다는 점은 학습곡선과 더불어 JPA 도입을 망설이게 했던 주요 고민이었다. 결론적으로 선임 개발자를 중심으로 착실히 스터디를 잘 해주었고 제품의 특성상 그렇게 복잡한 관계를 매핑할 일이 많지 않아서인지 초반에 몇 번 팀원들이 같이 머리를 싸매고 논의했던 것 외에 문제는 없었다. 4. 결론(현재까지는…) 도입 결정 후 꽤 긴 시간 제품을 만들고, 이제는 고객사에 납품도 하면서 기능을 계속 추가하고 있는 이 시점에서 돌아보면, 어떤 부분은 팀원들이 너무 잘해주고 있고, 어떤 부분은 전혀 예상하지 않은 형태로 진행이 돼서 난감한 경우도 있지만 전체적으로는 아주 만족하고 있다. 정확하게 측정을 하진 못했지만 쿼리를 직접 짜면서 개발을 진행하는 것보다 생산성 측면에서 확실히 나아졌다고 느끼고 있고 그 효과는 초반에 투입된 시간에 비례해 앞으로 더욱 더 기대된다. 만족하고 있다고는 했지만 여기서 만족이라는 게 성과나 기술적인 완성도에 대한 절대적인 만족은 아니다. 다만 아직 우리 제품에 대한 아쉬움을 가지는 것이 JPA 때문은 아니라는 점은 확실하다. JPA가 유행에 따라 생긴 기술이라고 하기엔 너무 오래된 기술이지만 그래서인가 ORM 자체에 대한 흥미도 점점 더 해가고 있다. JPA도 ORM에 대한 가장 최근의 시도중 하나겠지만, 앞으로 어떤 식으로 발전해 나갈지, 그에 따른 개발 업무는 또 어떤 식으로 변화가 있을지도 궁금하고… 어쨌든, 지금으로서는 다시 돌아가진 않을 생각이다. 2023.01.03
회사이야기 공공분야 관제 SW 1위, 제니우스(Zenius) 회사이야기 공공분야 관제 SW 1위, 제니우스(Zenius) 공공 정보화 시장의 외산 소프트웨어 쏠림 현상이 여전한 가운데, 관제 분야는 반대로 국산화 비율이 90%를 넘었습니다. 브레인즈컴퍼니가 해당 분야에서 1위를 차지하며, 국산 SW의 자존심을 지켰습니다. 행정안전부가 공개한 ‘2022년 범정부EA 기반 공공부문 정보자원 현황 통계보고서’에 따르면, 지난해 공공부문 전체 SW 국산화 비율은 40.7%에 불과합니다. 반면, 관제 분야는 외산화 비율이 9.75%, 국산화 비율이 90.25%로 나타났습니다. 이번 보고서는 SW 유형별(OS, DBMS, WEB/WAS, 백업, 정보보호, 관제) 국산화 정도, 운영기간별 현황과 운영 상위 벤더 등에 대한 통계 정보를 제공하고 있습니다. 그 중, 관제 분야의 Top4 벤더 정보부터 살펴보겠습니다. 벤더 2019년 2020년 2021년 브레인즈컴퍼니 709 1,137 1,201 제니퍼소프트 406 952 921 이글루시큐리티 786 1,145 872 와치텍 629 689 718 [표1] 관제분야 SW 벤더의 연도별 운영 수량(단위: 개) 브레인즈컴퍼니는 그동안 간발의 차이로 2위였다가 드디어 1위가 됐습니다. 2021년 기준 전체 4,991개 관제 SW 중 브레인즈컴퍼니는 1,201개로 24.06%의 점유율을 보이고 있습니다. 이는 “공공분야의 관제 소프트웨어 1위는 브레인즈컴퍼니다”라는 객관적 지표입니다. 지난 3년간 연도별 관제 SW 도입수량과 점유율을 보면 브레인즈컴퍼니가 어떤 환경에서 어떻게 1위가 됐는지 유추가 가능합니다. 기타 점유수량이 현저히 줄어들고 있고 동시에 상위 벤더 쏠림현상이 나타났습니다. 브레인즈컴퍼니는 치열한 경쟁 환경 속에서 꾸준히 성장을 이뤄왔다고 볼 수 있습니다. 공공부문의 경쟁환경이 어떻게 변화하고 있는지 영업그룹 상무 은숙님에게 물어봤습니다. "공공분야는 더욱 공정한 제품 도입을 위해 기술과 가격평가를 통한 입찰, 제조사에게 직접 구매하는 방식으로 변화하고 있습니다. 상위 벤더 쏠림 현상은 관제대상의 고도화 속도를 따라가야 하고, 동시에 기존 운영 노하우 및 고객 니즈가 축적되는 제품이라 더욱 심화될 것으로 예측합니다." 다음은 소프트웨어 유형별 국산화 정도를 보겠습니다. 유형별 OS DBMS WEB/WAS 백업 정보보호 관제 외산 98.26 81.48 63.53 79.64 26.28 9.75 국산 1.74 18.52 36.47 20.36 73.72 90.25 1위 기업 레드햇 (40.10) 오라클 (63.56) 티맥스소프트 (36.47) 컴볼트 (38.65) 트렌드마이크로 (31.55) 브레인즈컴퍼니 (24.06) [표2] SW 유형별 도입률과 1위 기업(단위: %) 우선, 관제 부분의 국산화율은 90.25%로 전체 SW에서 가장 높으며, 정보보호와 관제를 제외한 다른 분야는 40% 이하인 것이 특징입니다. 쟁쟁한 글로벌 기업 사이에서 브레인즈컴퍼니가 국내기업의 위상을 높인 거 같아 뿌듯합니다. 그런데 욕심일까요? 내심 다른 분야 1위 기업처럼 도입률이 30% 이상되면 좋겠습니다. 브레인즈컴퍼니가 30% 이상 점유가 가능할 지 은숙님의 의견 들어봤습니다. "[표1]을 보시면 브레인즈컴퍼니가 기울기 변화없이 우상향하는 것을 볼 수 있는데요. 관제 SW는 그 특성상 일회성 도입이 아닌 통합관리 및 운영편의성을 위해 지속적으로 확장되게 구성돼 있습니다. 브레인즈컴퍼니의 제니우스가 기능이나 기술 지원이 퇴보하지 않는 한, 일회성으로 끝날 일이 없기 때문에 가능하다고 봅니다. 하지만 공공 시장이 빠르게 클라우드로 전환되는 상황에서 관제분야도 이 흐름에 대비해야 합니다. 즉, 클라우드 환경의 가용성, 성능, 보안을 사전에 모니터링해 문제가 최종 사용자 환경에 영향을 주기 전에 찾아서 해결하는 역할이 추가적으로 필요합니다." 다음은 관제 SW 운영기간별 현황을 살펴보겠습니다. 구분 3년 미만 3~5년 5~8년 8~10년 10년 이상 수량 2,743 1,275 1,654 1,530 2,669 비율 27.8 12.9 16.8 15.5 27.0 [표3] 관제 SW 운영기간 현황(단위: 개, %) 우리가 주목할 것은 3년 미만과 10년 이상입니다. 10년 이상 비율은 “관제 SW는 그 특성상 일회성이 아닌 한 번 구축하면 지속적으로 확장된다”는 은숙님 의견을 뒷받침해주는 수치입니다. 3년 미만 비율이 높은 것은 그만큼 관제 SW의 필요성이 늘어 신규 도입이 증가했고, 해당 수량은 향후 몇 년 간 쭉 지속될 것이라고 유추해볼 수 있습니다. 이에 대한 은숙님의 의견입니다. "10년이면 강산이 변한다는 말이 있죠. 2000년 초 경쟁하던 제조사가 없어지거나, 불과 몇해 전 치열하게 경쟁했던 회사가 아예 언급조차 되지 않거나, 또 거기는 빼고... 하는 말들을 듣게 됩니다. 제니우스는 잠시 반짝하거나, 일부 영업적 베네핏에 의해서 점유되는 제품이 아닙니다. 고객들이 다음 버전을 기대하고 써 본 분들이 추천하는 제품이라, 현재 개발 중인 차세대 제니우스는 더 많은 고객분들과 함께 할 수 있을 것이라고 자신합니다." 이번 소식은 브레인즈컴퍼니가 IT인프라 통합 관제 소프트웨어 분야에서 국내 1위가 맞는지, 아니면 몇 위쯤 인지 항상 궁금했던 분에게는 유용한 정보가 될 것 같습니다. 앞으로 차세대 제니우스를 통해 관제 SW 분야에서 최고의 서비스를 제공하도록 하겠습니다. [부록] 함께 알아 두면 좋은 정보 §공공부문은 중앙행정기관, 법기관, 광역 및 기초자치단체, 공공기관으로 구분된다. §중앙행정기관 중 국방부, 감사원, 방통위, 법제처, 공수처, 소방청은 관제 소프트웨어를 운영하고 있지 않다. 광역자치단체의 총 소프트웨어 도입비 중 관제 소프트웨어 비중은 평균 6.9%이다. 가장 낮은 지역은 경기도 1.4%, 다음은 광주 2.4%이다. 1위는 부산이며 16.3%이다. §공공부문 소프트웨어는 총 20만6천개이며 총 도입비는 17조6천억원이다. 이중 중앙행정기관이 84%를 차지한다. 반면 하드웨어는 총 23만 5천개, 총 도입비는 9조9천억원이다. §관제분야 소프트웨어의 운영 기준 도입비는 6천6백억원이다. 운영체제 8천억원, 정보보호 7조5천억원, WAS 1조5천억원, DBMS 1조6천억원, 백업 2조3천억원, 기타 3조원. §소프트웨어 중 기타로 분류되는 것에는 가상화, 리포팅툴, 그래픽툴, 검색엔진, EAI/ESB, 클러스터, 메일 등이 있다. §도입률과 점유율이 혼재돼 사용했는데, 도입 후 사용하지 않는 SW는 통계자료에서 제외됐으므로 결국 같은 의미이다. §공공부문이 운영중인 정보시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 개발언어는 JAVA(70.26%), 다음으로 JSP(46.5%)이다. 개발 프레임워크의 경우 1위는 전자정부표준으로 48.5%, 2위는 Spring 15.7%, 꼴찌는 .NET 5.7% 2022.10.24
회사이야기 IT인프라 통합관리 SW ‘제니우스’, 조달청 우수제품 지정 회사이야기 IT인프라 통합관리 SW ‘제니우스’, 조달청 우수제품 지정 까다로운 기술 및 품질 인증 소명 한 번에 통과 지속적 특허 출원 통해 차별화된 제품 선보이며 시장 선도할 것 브레인즈컴퍼니는 자사 IT 인프라 통합관리 소프트웨어 ‘제니우스(Zenius) EMS v8.0’이 조달청 우수제품으로 선정됐다고 11일 밝혔다. 조달청 우수제품 지정제도는 조달물자의 품질향상을 위해 중소벤〮처 기업이 생산한 제품 중 기술 및 품질이 우수한 제품을 대상으로 엄정한 평가를 통해 우수제품으로 지정하는 제도다. 조달청 우수제품으로 지정되면 수요기관에 수의 계약 등을 통해 우선 공급할 수 있게 된다. ‘제니우스(Zenius) EMS v8.0’은 까다로운 심사절차를 한 번에 통과했다. ‘대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법 및 서버’에 관한 특허로 기술 인증을, GS(Good Software) 인증 1등급으로 품질 인증을 받았다. 이번 우수제품으로 지정된 ‘제니우스(Zenius) EMS v8.0’은 서버, 네트워크, DBMS, Web Application, IoT, 클라우드 등 다양한 이기종 IT 인프라를 통합해 모니터링하고 관리하는 소프트웨어다. IT 인프라 상태를 실시간으로 모니터링하고 장애 발생을 예방하며, 장애 발생 시에는 즉각적 통보로 원인을 분석해 종합적인 모니터링 기능을 제공한다. 특히 제니우스는 순수 솔루션 매출액 기준 국내 1위 제품으로, APM 및 로그매니저 등 특화 솔루션을 포함해 업계 최다인 20여 종의 포인트 솔루션을 보유하고 있다. 지난해 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득해 클라우드 맞춤 솔루션을 제공하고, AI 알고리즘을 활용한 미래 성능 예측으로 IT 운영 통찰력을 확보한 제품이다. 강선근 브레인즈컴퍼니 대표는 “제니우스 EMS는 국내외〮 다양한 산업군에서 1,000여개 이상의 고객을 확보해 탄탄한 기술력이 검증된 제품”이라며, “앞으로 IT 인프라 통합관리 시장에서 지속적인 특허 출원을 통해 차별화된 제품을 선보이며 해당 시장을 꾸준히 선도해 나가겠다"고 말했다. 2022.08.14
사람이야기 6개월&20년 차 개발자들이 바라보는 브레인즈컴퍼니 사람이야기 6개월&20년 차 개발자들이 바라보는 브레인즈컴퍼니 브레인즈컴퍼니는 전체 인력의 약 2/3가 개발자로 구성돼 있습니다. IT기업인만큼 개발자의 역할이 특히 중요한데요. 그래서 ‘브이(브레인저 이야기)’의 첫 번째 편은 개발자 두 분을 모시고 진행해 봤습니다. 입사 6개월 차의 주니어 개발자 이재용님과 입사 20년 차를 내다보고 있는 시니어 개발자 김기상님을 만나봤는데요. 20년의 경력 차이 만큼 브레인즈컴퍼니를 바라보는 시각에 어떤 차이가 있을지, 또 개발자로서 철학은 어떻게 다른지에 대해 이야기를 들어보겠습니다. ------------------------------------------------------------------ Q. 반갑습니다, 자기소개 부탁드려요. 기상님: 안녕하세요. 저는 개발 1그룹 인프라코어팀 부장으로 일하고 있는 김기상입니다. 2004년도에 입사했으니, 올해로 벌써 19년 차가 됐네요. 재용님: 안녕하세요. 저는 개발 2그룹 ITSM팀 사원으로 일하고 있는 이재용입니다. 저는 입사한 지 막 6개월 차 정도 된 갓 신입이네요. (웃음) Q. 두 분의 업무를 구체적으로 소개해주세요. 기상님: ZENIUS EMS의 매니저 에이전트를 담당하고 있습니다. ZENIUS EMS는 브레인즈컴퍼니의 메인 브랜드로, 서버, 네트워크, DBMS, 부대설비와 같은 다양한 IT 인프라를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하는 소프트웨어인데요. 인프라코어팀에서는 서버에 들어가는 프로그램을 개발 및 관리하는 일을 하고 있습니다. 통일된 라이브러리를 제공해 개발자들이 좀 더 편하게 일하고 생산성을 높일 수 있도록 하고 있습니다. 재용님: ITSM팀에서 백엔드 업무를 담당하고 있는데요. ZENIUS나 대시보드와 같은 회사 주 제품을 보조하기 위한 프로그램을 개발하는 작업을 하고 있습니다. Q. 브레인즈컴퍼니에 입사하게 된 계기가 어떻게 되시나요? 기상님: 2003년도 초에 전문연구요원으로 일하기 위해 회사를 알아보고 있었어요. 그때 마침 브레인즈컴퍼니가 연구 병역 특례 업체로 지정돼 있었기 때문에 연구소장님의 소개로 입사하게 됐습니다. 재용님: 저는 정말 운 좋게 입사하게 된 케이스인 것 같아요. 개발자라는 직군에 관심이 있어 학원을 다니고 있다가 면접 경험을 쌓기 위해 지원했는데 합격했습니다. Q. 그동안 브레인즈컴퍼니에서 개발자로 일해오면서 가장 기억에 남는 업무 성과가 무엇인가요? 기상님: ZENIUS EMS를 만든 것. 초창기 ZENIUS 3.0을 사용할 땐 여러 개의 모듈을 각기 다른 프로그램으로 관리하고 있었어요. 그걸 보완하기 위해 라이브러리를 만들어 여러 개의 모듈을 한 프로그램으로 관리할 수 있게 구현해냈어요. 창립 초기에 제가 그 스타트를 끊었다는 것이 뿌듯했고, 큰 성취감이 들었어요. 재용님: 저는 ITSM에 로그인했을 때 그래프를 화면에 띄우는 일을 하고 있어요. 프론트 단에 데이터를 보내주는 작업인데, 재미있게 일하고 있습니다. Q. 반대로 업무를 하면서 가장 힘들었던 점은요? 기상님: 버그 처리가 가장 힘들어요. 이용자들의 버그 문의가 오면 기술을 지원해야 하는데, 문제가 있는 버그를 빨리 알아채지 못할 때 스트레스를 받아요. 재용님: 놓치는 게 있을 때요. 제가 꼼꼼한 성격은 아닌 탓에 실수를 하는 것 같아요. 동료들은 오히려 괜찮다고 위로하고 격려해주는데, 그럴 때면 미안한 감정과 함께 더 잘해야겠다는 생각이 들어요. Q. 분위기를 바꿔서 이번에는 일 이야기가 아닌 편한 이야기를 나눠볼게요. 브레인즈컴퍼니에는 다양한 복지제도가 있는데요. 기상님은 어떤 것이 가장 기억에 남으세요? 기상님: 해외 연수 제도요. 저는 첫 해외 연수로 세부에 갔었어요. 마음 맞는 동료와 함께 바다를 거닐 수 있다는 것 자체가 너무 행복했습니다. ‘미국 연수’도 기억에 남아요. 2014년에 갔던 미국 연수에서는 구글과 드롭박스, 코트라 등을 견학하기도 했어요. 코로나 터지기 직전에는 영국 연수도 갔었어요. 세계 최대 보안 전시 중 하나인 Infosec에 저희 회사가 참여했었죠. 해외 연수 외에 ‘패밀리 데이’라는 행사도 브레인저들에게 인기가 많습니다. 패밀리 데이는 직원 가족들이 함께 모여 진행하는 행사예요. 아이들을 위해서 행운권 추첨을 통해 선물을 주기도 하고, 함께 운동회도 하며 시간을 보냈던 게 생각 나네요. 이렇게 돌아보니, 브레인즈컴퍼니는 참 많은 혜택을 주는 회사네요. (웃음) Q. 요즘은 코로나로 연수 제도를 중단하고 있죠. 재용님 많이 아쉬워하시는 것 같은데요? (웃음) 대신 브레인즈컴퍼니, 이것만은 자랑하고 싶다! 하는 것이 있나요? 재용님: 연봉 인상과 좋은 동료. 이번에 전체적으로 연봉이 천만원씩 올라서 너무 좋았습니다. (웃음) 또 사내에 다양한 음료가 비치 돼있고, 아침을 제공해주는 것도 좋아요. 무엇보다 자랑거리는 좋은 동료 분들과 마음이 잘 맞아서 기분 좋게 출근한다는 것을 꼽을 수 있겠네요. Q. 동료분들 얘기가 나왔는데, 팀 내 분위기는 어떤가요? 기상님: "할 때는 하고, 놀 때는 놀자." 집중력을 요하는 일이다 보니 업무 중에는 독서실처럼 조용해요. 대신 점심시간이나 휴식시간에는 서로 편하게 이야기를 나누며 시끌벅적한 분위기를 만들어냅니다. 코로나 이전에는 라운지에서 게임도 즐기고 회식도 했었어요. 요즘은 한 달에 한 번씩(셋째 주 수요일) 저녁 시간에 같이 밥을 먹으면서 소통의 시간을 갖고 있습니다. 재용님: 분위기는 자유롭고 무엇보다 동료들이 인간적이에요. 일할 때 각자 자유롭게 노래를 듣는데 처음에는 신기했어요. 적응하고 보니, 개인만의 공간에서 자유롭게 일할 수 있는 환경이라 좋습니다. 팀 분위기는 타부서에 자랑하고 싶을 정도로 매우 좋아요. 업무 중 실수를 하면 미안한 감정부터 들 정도로, 팀원들 자체가 너무 착하고 좋은 분들이 많습니다. Q. 모두 즐겁게 일하고 계시네요. 앞으로 새로운 동료들이 팀에 합류하게 된다면 어떤 동료를 원하시나요? 기상님: 솔직하고 소통을 잘하며, 끊임없이 고민하는 개발자. 편견일 수 있지만, 개발자는 ‘은둔형’의 이미지를 갖고 있어요(물론 실제로는 그렇지 않은 사람도 많겠죠). 그런 성향을 가진 건 상관이 없지만, 의사소통에 문제가 되는 건 안돼요. 예를 들면, 코드에 문제가 있어도 성격 상 잘 말하지 않는 경우에 시간이 지나면 결국 잘못된 부분이 극명하게 드러나게 돼있거든요. 그래서 소통이 중요해요. 그런 상황에서는 솔직하게 말해줬으면 해요. 또 개발 공부를 할 때 좀 더 읽기 편한 코드나 예외 요소를 여러 각도에서 고려해 보는 자세가 필요하다고 생각해요. 재용님: 꼼꼼한 개발자요. 언어 하나를 빠뜨리면 프로그램 자체에 문제가 생기기 때문에 완전히 집중해서 노력하는 자세가 중요해요. Q. 최근 개발자 직군이 사회적으로 인기가 많은데요. 두 분은 개발자로 진로를 선택하게 된 이유가 있으신가요? 기상님: 적성에 잘 맞고 재미있어서요. 제 전공은 기계공학이었습니다. 당시 기계공학과에 ‘프로그램 개발’이라는 과 소모임이 있었는데요. 소모임에서 프로그램을 잘 다루시는 선배님들이 방학 기간에 멘토-멘티 형식으로 후배들을 가르쳐줬어요. 그 때 C언어, C++ 등을 배우다가 학부 연구소에 발탁이 됐어요. 로봇, 자동차와 같은 시뮬레이터를 만드는 ‘자동화 연구실’에서 일했고, 너무 재미있어서 자연스럽게 대학원까지 가게 됐습니다. 재용님: 개발은 흥미롭고 매력적인 직군이라고 생각해요. 저도 개발 관련 전공은 아니었어요. IoT 쪽이었는데, 코딩 수업을 들은 적이 있었어요. 그 때 코딩에 흥미를 느껴 학원까지 등록해서 다니다 보니 개발자가 됐습니다. Q. 기상님이 입사할 당시의 ‘개발’은 현재와 비교해 봤을 때 어떤 차이가 있나요? 기상님: 제가 입사할 당시의 개발은 ‘수동적인 업무’였습니다. 그 때는 SI성 사업이 주였어요. 하청업체의 위치에 있었다고 볼 수 있죠. 전산시스템을 필요로 하는 곳으로부터 하청을 받아, 시스템의 기획, 개발, 유지보수, 운영 등을 처음부터 끝까지 요구하는 대로 해야 해서 1~2년씩 파견을 나가기도 했어요. 그러다 보니 야근과 특근이 많았죠. 반면에, 현재는 능동적인 스타일로 바뀐 것 같아요. 이제는 개발자들에게 본인이 원하는 대로 다 맞춰 달라고 요구하지 않아요. 오히려 개발자들이 만들고 싶은 제품을 개발하고 업체에게 구입을 요구해요. 그러다 보니 자율적으로 일하는 분위기로 바뀌었고, 이전보다 훨씬 개발 환경도 좋아졌다고 생각해요. Q. 재용님, 요즘 젊은 세대 사이에서는 개발자에 대한 인식이 어떤가요? 재용님: MZ세대는 개발자를 이공계열 중에서도 가장 매력적이고 창조적인 직업이라고 생각하는 것 같아요. 기상님의 말을 들으니 개발 환경이 이전보다 능동적으로 바뀌어서 그런 것 같네요. 무에서 유를 창조해내고, 자신이 만든 웹사이트가 가시적으로 드러난 것을 사람들이 볼 때 성취감을 느껴서 개발자를 선택하는 20대 분들이 많더라고요. Q. 그럼 재용님, 브레인즈컴퍼니에 입사를 원하는 개발자를 위해 입사 과정과 함께 합격 꿀팁 부탁해요! 재용님: 서류 전형에서는 ‘객관성’, 면접은 ‘힘빼기’라고 생각해요. 저는 브레인즈컴퍼니에 총 두 번 지원했고, 처음에는 서류에서 탈락했어요. 개발자 분들이 자기소개서나 이력서를 쓸 때 자신만 이해할 수 있는 내용으로 서류를 작성하는 경우가 많아요. 개발에 대해 잘 모르시는 분들도 이해할 수 있게 객관적이고 구체적으로 쓰는 것이 중요하다고 생각합니다. 실제 상황이나 예시를 들면 더욱 좋고요. 면접은 모범적인 답이지만, 긴장하지 않고 말하는 것이 중요하다고 생각합니다. 브레인즈컴퍼니 면접 당시, 긴장을 많이 했더니 알고 있는 용어나 언어도 기억이 나지 않아 당황스러웠어요. 그 이후에 힘이 풀려 오히려 편하게 답변했더니, 유연하게 대처할 수 있었어요. 개발자 면접은 즉흥적인 문제 해결 능력을 요구하기 때문에 유연성이 필요합니다. 긴장하지 않고 힘을 빼고 임하시는 걸 추천 드립니다. Q. 마지막 질문 드릴게요. 두 분의 앞으로 목표와 계획이 궁금합니다. 기상님: 끊임없이 새로운 개발에 도전할 계획입니다. 개발 자체가 일로 다가오지 않게 하기 위해서는 계속해서 새로운 것에 관심을 가져야 한다고 생각해요. 가령, 제품 개발을 하다 보면 그 제품에만 집중해서 다른 보조 기술 개발은 못 보게 되는 경우가 생기는데요. 그럴 때마다 새로운 기술에 대한 호기심을 잃지 않고 도전해 나가는 것이 제 목표입니다. 재용님: 저는 아직 신입이니 개발 능력을 키우는 것이 목표이지 않을까요? 5년 후에는 특히 Back-end 쪽에서 자유자재로 프로그램을 만들어낼 수 있는 개발자로 성장해 있었으면 좋겠네요. 2022.08.04

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