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잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
이화정
2024.02.22
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네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog)
Gartner에서 진행한 연구에 따르면 기업에서 서버의 다운타임이 발생할 경우, 시간당 약 748억 ~ 1,202억의 손실 비용이 발생한다고 합니다.
또한 서버 다운타임등 서버를 제대로 관리하지 못했을 경우에는, 금전적인 손실뿐 아니라 고객이탈이나 브랜드이미지 하락 등의 치명적인 손실도 입게 되죠.
따라서 올바른 서버 관리를 통해 문제를 미리 예방하고, 혹여나 문제가 발생할 경우에는 빠르게 대응할 수 있어야 합니다. 그렇다면
'올바른 서버 관리'란 정확히 무엇을 의미하는 걸까요?
ㅣ올바른 서버 관리를 위한 첫 걸음
ⓒoutsource2india
올바른 서버 관리를 위한 첫걸음은 바로 '통합 서버 관리' 도구의 도입입니다. 가장 많이 활용하는 도구가 바로 SMS(Server Management System)죠.
SMS는 복잡한 IT 인프라를 효과적으로 관리하고, 모니터링할 수 있는 해결책을 제공하여, 서버 사태를 쉽게 파악하고, 필요한 조치를 신속하게 처리할 수 있도록 도와줍니다.
SMS는 기업의 서비스 안정성과 비즈니스 연속성을 보장하는 데 필수적인 도구인 셈이죠. 최근에는 관리하는 서버의 규모와 상관없이 대부분 SMS을 사용하고 있습니다.
하지만 SMS를 도입하고 구축만 한다고 해서, 모든 과제를 해결할 수 있을까요?
ㅣSMS를 제대로 활용하는 방법
SMS를 '제대로' 활용하기 위해서는 단순한 모니터링을 넘어, 문제 발생 시 알림을 받고 이를 통해 신속하게 문제를 해결할 수 있는 적극적인 조치가 필요합니다.
적극적인 조치 중의 대표적인 예이자 서버 관리의 핵심은 바로 '감시 설정'입니다. 그렇다면 구체적으로 '감시 설정'을 통해 어떻게 서버를 관리해야 하는지, 이를 위한 SMS의 조건은 무엇인지 살펴보겠습니다.
최적화된 감시 설정 값을 간편하게 설정할 수 있어야 한다
SMS의 감시항목설정은 사용자가 기본적인 모니터링 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 간편하게 설정할 수 있어야 합니다. 통합 서버 관리에 대한 경험이 부족한 사용자더라도, 제품을 쉽게 설정하고 사용할 수 있도록
최적화된 감시 설정 값을 제공
해야 하죠. 예를 들면 CPU 사용률이 몇% 였을 때 심각하고 위험한지를 각 항목별로 제공해야 합니다.
Zenius SMS의 경우 사용자의 OS에 따라 감시 설정 항목(CPU 사용률, MEM 사용률 등)의 심각도와 임계치 조건은 어떻게 해야 하는지 기본적인 디폴트 값을 제공합니다.
더불어서 제니우스만의 최적의 감시 설정 가이드라인을 제공하여, 복잡한 설정 과정을 거치지 않더라도 모니터링할 수 있도록 도와주죠. 물론 기업과 조직의 환경에 맞춰 감시 설정을 조정할 수 있습니다.
필수적인 감시 설정 기능을 갖추고 있어야 한다
또한 SMS의 감시 항목을 설정할 때는
필요한 주요 기능으로 구성
되어야 합니다. 사용자는 복잡한 설정 절차 없이 필요한 감시 항목을 설정해야 하고, 서버 관리에 소요되는 시간을 줄일 수 있어야 하기 때문이죠.
예를 들어 시스템의 중요한 지표(예: CPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 I/O 사용률)를 확인할 수 있는 감시 항목 설정이 있는지, 각 감시 항목에 대해 심각도 수준과 임계치를 설정할 수 있는지, 다양한 방식의 알림 방식 기능을 제공하는지 등을 직관적으로 확인할 수 있어야 합니다.
Zenius SMS의 경우 사용자에게 꼭 필요한 기능(감시 항목, 서버, 심각도, 임계치, 알림 설정, 복구 스크립트 등)만 집중할 수 있도록 구성되어 있습니다.
감시 항목에서는 사용 중인 OS를 설정하고, 원하는 감시 항목을 선택하여, 원하는 서버를 감시 설정 할 수도 있죠. 또한 심각도와 임계치 설정에서는 무해-주의-위험-긴급-치명 각 값에 맞게 임계치 값을 설정할 수 있습니다.
예를 들어 '긴급'이라는 항목에 80%라고 설정했는데 임계치 값이 80%를 넘어설 경우, 사용자에게 즉각적으로 알려줍니다. 또한 지속시간을 1분 발생 횟수를 1이라고 설정할 경우, 1분을 넘길 때 사용자에게 알림을 통보해 주죠.
알림 통보 서비스가 잘 갖춰져 있어야 한다
감시 항목 설정 중
알림 통보는 서버를 관리하는 데 있어 매우 중요한 기능
입니다. 서버에 문제점이 발생할 경우, 사용자에게 즉각적으로 알려줄 수 있는 장치이기 때문이죠. 또한 문제가 더 심각해지기 전에 신속하게 조치를 취할 수 있게 해주며, 시스템의 다운타임을 최소화하는 데 결정적인 역할을 합니다.
이 밖에도 알림 통보 기능에서는 사용자의 업무 환경과 선호도에 따라, 알림의 유형이나 수신자를 유연하게 선택할 수 있어야 합니다.
Zenius SMS를 예를 들어 살펴보면 감시 설정에 임계값을 초과하거나, 예상치 못한 이벤트가 발생했을 때 다양한 형태로 알림 서비스를 제공하고 있습니다. 이메일, 문자 Push App은 물론 외부 연동을 통해 슬랙이나, 카카오톡으로도 편리하게 알람을 받아볼 수 있죠.
이 밖에도 알림의 임계값과 조건, 적용 시간이나 요일, 알림을 받을 사용자도 별도로 지정할 수 있습니다.
자동화 복구스크립트 기능을 제공해야 한다
서버에 문제가 감지되었을 때는 알림 통보 기능뿐만 아니라,
사전에 정의된 스크립트를 자동으로 실행하여 문제를 신속하게 해결
할 수 있어야 합니다. 예를 들어 데이터베이스 서버의 응답 지연이 감지될 때 '캐시를 클리어하고 서비스를 재시작해 줘!'라는 스크립트 실행을 통해 즉각적으로 문제를 해결할 수 있어야 하죠.
이러한 자동화 복구스크립트 기능은 사용자가 알림을 받고 대응하기까지의 시간을 대폭 줄여줄 수 있고, 이에 따라 시스템 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 또한 반복적이거나 단순한 문제 해결 과정을 자동화함으로써, 더 중요한 작업에 집중할 수 있겠죠.
위에 언급한 내용을 Zenius SMS를 통해 살펴보면, 장비에 장애가 발생할 경우 즉시 복구스크립트가 구동되어 문제를 자동적으로 해결할 수 있게 합니다.
예를 들어 A 서버에 임계치를 80%로 설정한 후, 복구스크립트를 통해 'C라는 방법으로 조치를 취해줘!'라고 미리 설정할 경우 자동적으로 문제를 해결할 수 있죠. 이러한 자동화 복구스크립트 기능은 수백 혹은 수천 대의 서버와 장비를 효율적으로 관리할 수 있어, 관리 부담을 줄이는 데 매우 효과적입니다.
또한 '정상 복구 시 통보' 옵션을 설정하면, 복구 스크립트가 완료됨에 따라 알림 통보를 사용자에게 재차 알려줍니다. 이 과정을 통해 사용자는 만족도와 제품에 대한 신뢰도를 높일 수 있겠죠.
감시 항목들을 한눈에 관리할 수 있어야 한다
이젠 앞에서 감시 설정하고 등록했던 감시 항목들을 모니터링할 수 있어야 하겠죠? 이때 중요한 점은
필수적인 감시 항목은 보여주되, UI는 단순화
해야 한다는 점입니다. 이는 주요 감시 항목의 상태를 신속하게 파악하고, 문제가 발생했을 때 즉각적으로 대응하기 위해서죠.
또한 감시 항목 상태를 색상 코드(예: 녹색은 정상, 노란색은 경고, 빨간색은 심각)와 아이콘으로 구분하여, 사용자가 감시 항목의 상황을 즉각적으로 인식할 수 있도록 해야 합니다.
Zenius SMS의 경우 주요 감시 항목들의 현황을 통합적으로 모니터링할 수 있습니다. 불필요한 항목들을 줄이고 핵심적인 항목들만 선별하여, 서버의 감시 항목을 신속하게 모니터링할 수 있죠.
감시 현황은 직관적인 UI가 중요한 만큼, 심각도 현황(정상-무해-주의-위험-긴급-치명)을 색상으로 구분하여 문제가 생겼을 때 신속하게 대응할 수 있도록 구성하였습니다. 또한 사용자의 환경에 맞춰 필수적인 감시 항목을 쉽게 선택하여 모니터링할 수 있습니다.
이 밖에도 많은 서버의 감시 항목을 관리하다 보면, 중요한 감시 항목을 추가하지 못한 상황이 발생할 수 있는데요. 최악의 경우에는 막대한 손실 비용 발생 등의 심각한 결과를 초래할 수 있겠죠.
이에 따라 감시 현황은 더더욱 직관적으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 주요한 감시 항목을 실수로 설정하지 않더라도, 신속하게 파악하고 등록하여 대처할 수 있기 때문이죠. Zenius SMS는 감시 설정해 둔 항목 수가 예상과 다를 경우(예: 만약 관리하는 서버에 감시 항목이 2건이어야 하는데 → 1건으로 표기된 경우) 미등록 건 감시 항목을 조회하여 등록할 수 있습니다.
주요 감시 항목을 설정하고 동작여부에 '미등록' 항목으로 검색하면, 감시 설정하지 않은 항목을 조회할 수 있죠. 이처럼 Zenius SMS은 자칫 놓칠 수 있는 주요 감시 항목도 신속하게 찾아 등록할 수 있습니다.
。。。。。。。。。。。。
지금까지 살펴본 것처럼 Zenius와 같은 SMS를 통해서
서버를 한눈에 모니터링하고, 감시 설정 기능을 통해 체계적으로 관리하며, 문제 발생 시 다양한 알림과 자동화된 복구스크립트로 문제점을 신속히 해결
해야 합니다. Zenius SMS 대규모 서버자원을 관리하고 있는 한 고객사 관계자의 말씀으로 이 글을 마무리하려고 합니다.
"이 많은 서버의 감시 항목들을 휴일 없이 24시간 동안 지켜볼 수는 없잖아요. 그래서 서버를 통합 관리할 수 있는 Zenius SMS을 도입했죠. 이용하면서 좋았던 점은 감시 현황 페이지를 통해 한눈에 감시 항목을 관리할 수 있어 편리하다는 점이에요.
감시 설정을 걸어둔 항목들이 많아 종종 등록을 못한 경우가 발생해도, 직관적으로 확인하고 감시 항목을 추가할 수 있어요. 특히 복구 스크립트 기능을 애용하는 편인데요. 서버에 장애가 발생했을 때 복구 스크립트를 미리 걸어두면, 장비에 장애가 발생해도 신속하게 문제 해결을 할 수 있어 매우 만족스럽습니다!"
#SMS
#서버
#서버관리
#서버모니터링
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#ZeniusSMS
#통합서버관리
이화정
프리세일즈팀
프리세일즈팀에서 마케팅, 내외부 홍보, 콘텐츠 제작을 담당하고 있어요.
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APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는?
APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는?
웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션, 데스크탑 소프트웨어, 그리고 클라우드 기반 서비스까지 애플리케이션 서비스의 범위는 점점 더 광범위해지고 있습니다. 온라인 쇼핑, OTT, 게임, 금융, SNS, 기업 ERP 서비스 등 거의 모든 산업 분야에서 애플리케이션을 활용하는 가운데 애플리케이션 서비스가 원활하게 제공되지 않으면 기업은 고객의 신뢰를 잃고, 브랜드 이미지와 매출에도 큰 타격을 입게 됩니다. 이에 따라서 애플리케이션의 성능을 지속적으로 모니터링하고 문제를 신속하게 감지하고 해결하게 해주는 APM(Application Performance Monitoring)의 중요성이 빠르게 커지고 있습니다. 그렇다면 구체적으로 APM이 왜 필요한지와 APM을 통해 꼭 살펴봐야 하는 지표들에 대해서 자세히 알아보겠습니다. │APM(Application Performance Monitoring)의 필요성 앞서 언급한 것처럼 APM은 애플리케이션의 성능을 추적하여, 사용자 만족도를 높이기 위한 필수적인 도구입니다. APM이 왜 점점 더 중요해졌는지 좀 더 구체적으로 살펴볼게요. 시스템 복잡성 관리 현대 IT 환경은 마이크로서비스(MSA), 클라우드, 서버리스 컴퓨팅 등 다양한 기술을 복합적으로 사용합니다. 이로 인해 시스템은 점점 더 복잡해지고, 전통적인 모니터링 도구로는 파악하기 어려운 문제가 발생할 수 있는데요. APM은 이러한 복잡한 시스템에서 발생하는 성능 저하나 오류를 정확히 파악하고, 문제의 근원지를 신속하게 찾아내는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 대형 은행이 APM을 통해 실시간 거래 처리 시스템의 성능 저하를 조기에 발견하고 해결하여, 고객 불편을 최소화한 사례가 있습니다. 비즈니스 효율성 및 비용절감 오늘날 기업들은 웹사이트, 모바일 앱, 클라우드 서비스 등 다양한 디지털 플랫폼을 원활하게 운영하기를 원합니다. 동시에 어떻게 하면 이 많은 플랫폼들을 효율적으로 운영하면서, 비용을 절감할지 고민하는데요. APM은 이러한 고민을 해결해 줍니다. 예를 든다면 APM은 클라우드 환경에서 비효율적으로 사용되는 리소스를 식별하고, 필요한 경우에만 리소스를 확장하거나 축소할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 클라우드 비용을 절감하면서도, 시스템 성능을 유지할 수 있게 도와주죠. 고객 경험 개선 다양한 웹/모바일 서비스들이 생겨나면서 소비자들은 점점 더 빠르고, 안정적이며, 개인에게 특화된 맞춤형 서비스를 원하고 있습니다. 애플리케이션의 성능을 개선할수록 사용자 만족도 역시 높아지죠. 만약 소비자 입장에서 필요한 물건을 구매하려고 할 때 버그가 발생하여 구매페이지가 넘어가지 않거나, 결제 과정에 문제가 생긴다면, 고객은 구매를 포기할 수도 있습니다. 이러한 상황에서 APM은 웹 애플리케이션의 성능을 실시간으로 감시하고 문제를 빠르게 해결해 줍니다. 이를 통해 사용자 만족도를 높이고 기업의 잠재적인 매출을 방지할 수 있습니다. 이번엔 개발자/운영자의 관점으로 보는 APM의 필요성을 살펴보겠습니다. 개발자: 개발자는 APM을 통해 애플리케이션의 성능 저하를 유발하는 코드 문제점을 상세히 파악합니다. 예를 들어 느린 데이터베이스 쿼리라던지, 비효율적인 로직, 예기치 않은 오류나 버그 등을 실시간으로 개선합니다. 운영자: 웹/모바일 서비스에 성능 저하나 장애가 발생할 경우 운영자는 APM을 사용하면 어떤 부분이 원인인지 신속하게 진단하고, 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어 시스템의 디스크, 네트워크, 애플리케이션 등 어느 부분이 문제인지 빠르게 파악할 수 있죠. 또한 시스템의 리소스 사용률을 분석하여, 비효율적으로 사용되는 리소스를 조정합니다. 이처럼 APM을 적극적으로 활용하는 기업은, 웹 애플리케이션 성능을 효과적으로 관리할 수 있어 고객 만족을 높일 수 있습니다. 그렇다면 APM을 통해 웹 애플리케이션을 효율적으로 관리하기 위해서는 어떤 지표를 구체적으로 확인하고 관리해야 할까요? │APM에서 꼭 확인해야 할 주요 지표들 APM으로 웹 애플리케이션을 효과적으로 관리하기 위해서는, 먼저 트랜잭션(Transaction) 처리 현황을 확인하는 것이 중요합니다. APM을 통해 사용자가 웹페이지를 조회하거나, API 호출을 통해 특정 작업을 요청할 때, 이 요청이 정상적으로 활성화되고 완료되기까지 전 과정을 살펴볼 수 있어야 하죠. 이밖에도 확인해야 할 주요 지표들이 있는데요. 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 트랜잭션 처리량 [그림] Zenius-APM 서비스 처리 현황 이 차트는 시스템이 일정 시간동안 처리할 수 있는 트랜잭션의 수를 말합니다. 쉽게 말해 웹 애플리케이션이 얼마나 많은 일을 할 수 있는지를 보여주는 지표이죠. 예를 든다면 온라인 쇼핑몰에는 초당 몇 건의 주문을 처리할 수 있는지를 나타냅니다. 여기서 트랜잭션 처리량이 높다는 것은 그만큼 많은 작업을 빠르게 처리할 수 있다는 것을 의미합니다. 정리한다면 시스템 부하가 증가할 경우 처리량이 어떻게 변화하는지 파악하여, 시스템이 사용자 요구와 피크 타임에 충분한 성능을 발휘할 수 있는지 확인하는데 유용합니다. 트랜잭션 상세 성능 : CPU, 힙메모리 등 [그림] Zenius-APM CPU, 힙 메모리 사용률 APM은 트랜잭션의 상세 성능인 CPU 사용률, 힙 메모리 사용률 등 같은 중요한 지표들을 측정합니다. 'CPU 사용률'은 애플리케이션이 얼마나 많은 리소스를 사용하는지를 보여줍니다. '힙 메모리 사용률'은 애플리케이션의 메모리 관리 효율성을 진단하는 지표인데요. 높은 사용률은 메모리 누수를, 낮은 사용률은 리소스 부족과 성능 저하를 나타낼 수 있죠. 이 지표를 모니터링함으로써 개발자는 메모리 관리를 최적화할 수 있습니다. 트랜잭션 응답 분포 : 응답시간 [그림] Zenius-APM 서비스 응답분포 트랜잭션 응답 분포는 사용자의 요청에 대한 시스템의 응답 시간을 말합니다. 사용자가 웹 애플리케이션에 어떤 요청을 했을 때, 시스템이 얼마나 빨리 응답하는지를 나타내주죠. 예를 들어 웹사이트에서 페이지를 클릭했을 때, 그 페이지가 얼마나 빨리 응답하는지에 대한 시간을 말합니다. 응답 시간이 짧으면 사용자는 웹사이트에 더 오래 머무르고, 더 많은 페이지를 탐색하게 해, 사용자의 이탈률을 줄일 수 있겠죠. 사용자 수 모니터링 지표 제공 : 동시 접속 사용자 수, 시간당 방문자 수, 액티브 사용자 수 [그림] Zenius-APM 동시 사용자수, 시간대별 방문자 수 등 이 지표는 웹 애플리케이션을 이용하는 사용자 활동을 측정합니다. 여기서 꼭 확인해야 하는 세 가지 지표가 있는데요. '동시 접속 사용자 수'는 특정 시점에 애플리케이션을 이용하는 사용자 수를 나타내며, 시스템의 부하를 파악하는 데 중요한 지표입니다. '시간당 방문자 수'는 한 시간 동안 애플리케이션 트래픽 패턴을 이해하는 데 도움을 주며 '액티브 사용자 수'는 일정 기간 동안 활동적으로 애플리케이션을 이용하는 사용자 수를 의미하죠. 예를 든다면 온라인 게임 서버에 동시 접속 사용자 수가 급격히 증가하는 시간대를 파악하여, 그 시간대에 서버 리소스를 늘리거나 최적화하여 끊김 없는 게임을 경험할 수 있게 하죠. 이처럼 APM은 트랜잭션을 모니터링하여, 애플리케이션의 성능을 측정하고 분석할 수 있어야 합니다. 이를 통해 웹 애플리케이션에 문제가 발생했을 때 어디서부터 해결해야 할지에 대한 방향을 잡을 수 있죠. │APM, 효과적으로 활용하고 있으신가요? 이번 시간에는 APM이 왜 점차 중요해지고, 웹 애플리케이션을 효과적으로 관리하기 위해 어떤 APM 핵심 지표를 살펴봐야 하는지 알아보았습니다. 다양한 분야에서 애플리케이션 활용이 필수가 되고 있고 AI와 클라우드 컴퓨팅 기술 채택으로 인한 복잡성이 증가하고 있습니다. 이에 따라서 Mordor Intelligence는 APM 시장의 가치가 2024년에 약 94억 달러에 이른 후 2029년까지 연평균 성장률(CAGR) 31%로 급성장할 것으로 예측했습니다. 이처럼 급격하게 중요성과 활용도가 커지는 APM. 혹시 아직 도입하지 않으셨다면 Zenius-APM과 같은 효율적인 솔루션을 통해 애플리케이션 성능을 최적화 하시기 바랍니다.
2024.07.12
GPU 모니터링의 중요성과 솔루션 선택 기준은?!
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인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR), 빅데이터 분석 등 정말 다양한 분야의 기술이 고도화 됨에 따라서 GPU(Graphic Processing Unit, 그래픽 처리 장치) 시장도 빠르게 커지고 있습니다. GPU 시장은 2024년부터 2029년까지 32.9%의 CAGR(연평균 성장률)을 기록하며, 2029년에 280조 원을 돌파할 것으로 예측됩니다. GPU의 활용도가 커지면서 그와 동시에 GPU를 효율적으로 관리하는 'GPU 모니터링'의 중요성도 점점 더 부각되고 있는데요, 자세한 이유부터 살펴보겠습니다. │GPU 모니터링이 필요한 이유는?! GPU 모니터링이 필요한 가장 큰 이유는 효율적인 자원 관리와 성능 최적화입니다. GPU는 고성능을 제공하기 때문에 리소스를 많이 소모합니다. 따라서 실시간 모니터링을 통해 GPU의 사용량, 소모 전력, 온도, 메모리 사용량 등을 파악하고 대응해야 합니다. 이는 곧 시스템이 과열되거나 과부하 되는 것을 막아주고 GPU 성능을 최적의 상태로 유지시켜주기 때문이죠. 이와 더불어서 빠른 문제 진단과 해결을 위해서도 모니터링이 필요합니다. GPU 관련 문제나 오류는 단순한 시스템 성능 저하를 넘어서 서비스/비즈니스 전반의 문제로 확대될 수 있습니다. 따라서 GPU 모니터링 솔루션을 사용하여 메모리 누수 등의 이상 징후를 빠르게 발견하고 조치할 수 있어야 합니다. 또한 실시간 GPU 모니터링을 통해서 에너지 사용량 최적화하면 전체 시스템의 에너지 효율도 향상시킬 수 있습니다. 그렇다면 구체적으로 어떤 GPU 모니터링 솔루션을 선택해야 할까요?! │GPU 모니터링 솔루션 선택 방법?! GPU 솔루션 선택 시 가장 중요하게 확인해야 할 부분은, 'GPU의 특성을 고려한 모니터링이 가능한가?'입니다. GPU는 한 개 서버라 하더라도 각각의 GPU 별로 모니터링이 되어야 하고, 온도 상승에 따른 성능 저하와 'Out of memory'와 같은 문제를 신속하게 파악해야 하는 특성이 있습니다. [그림] 제니우스의 GPU 모니터링 화면 예시 예를 들어 브레인즈컴퍼니의 제니우스(Zenius) EMS는 GPU의 특성을 고려하여 GPU 별 모니터링을 제공하고 있습니다. 또한 GPU 온도의 추이 분석 및 감시 기능도 제공하여 일정치 이상으로 온도가 상승하거나 메모리가 증가하면 즉각적인 알림을 제공합니다. 이와 더불어서 프로세스 별 GPU 사용량과 OS 관점의 네트워크 트래픽, CPU 등 전반적인 상태에 대한 모니터링 기능도 함께 제공합니다. 제니우스 EMS와 같이 GPU 특성에 맞춘 모니터링 솔루션을 활용하면, GPU 성능을 최적화하고 효율도 최대한 높일 수 있습니다. GPU가 점점 더 중요한 역할을 맡고 있고, 그에 따른 비용도 크게 들어가는 만큼 모니터링 솔루션을 활용한 실시간 관리는 더 중요해지고 있습니다. 또한 GPU뿐 아니라 다른 IT 인프라도 통합 관리할 수 있는 솔루션을 사용하는 것도 경쟁력을 높일 수 있는 좋은 방법입니다. 애플리케이션, GPU, 네트워크 서버, 트래픽, 클라우드, 무선 AP 등 모든 IT 인프라 환경을 통합 관리할 수 있는 제니우스 같은 솔루션 도입을 통해 한 발 더 앞서 나가시기 바랍니다.
2024.07.15
APM의 핵심요소와 주요기능은?!
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
옵저버빌리티(Observability) vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은?!
옵저버빌리티(Observability) vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은?!
지난 글을 통해 웹 애플리케이션을 전반적으로 모니터링하고 관리하기 위한 좋은 도구인, APM의 핵심요소와 기능에 대해서 알아봤습니다(지난 글 보기). APM은 분명 좋은 도구이지만 문제 원인이 애플리케이션, 웹, WAS, DB가 아닌 특정한 시스템 오류이거나 클라우드 네이티브 환경에서의 장애일 경우 문제 발생 원인을 명확히 밝히기 어려울 수 있습니다. 따라서 이번 시간에는 APM의 한계성은 무엇이고, 이를 보완하기 위한 방법은 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. │APM 한계성 불과 얼마 전까지만 해도 예상치 못한 장애를 탐지하고 분석하는 것은, 기존 APM만으로 충분했었습니다. 기존에는 모놀리식 구조로 되어있어 애플리케이션이 적은 수로 구성되어 있었고, Web-WAS-DB가 모두 단일 구조로 구성되어 있었기 때문입니다. 하지만 현재 대다수 기업들은 MSA 환경에서 서비스를 구축하고, DevOps 구조로 업무를 진행하는 경우가 많습니다. 즉 클라우드 네이티브 환경에서는 기존 모놀리식 구조의 APM의 한계가 하나둘씩 보이기 시작한 것이죠. 이러한 이유로 클라우드 네이티브 방식에는 서비스 장애 원인을 분석하기 위한 새로운 모니터링 툴이 필요했습니다. 이때 등장하는 것이 바로 옵저버빌리티(Observability)입니다. │Observability란? 그렇다면 Observability란 무엇일까요? 옵저버빌리티는 IT 인프라에 대한 근본적인 장애 원인을 분석하기 위한 방법론입니다. 관찰 가능성이라고 표현되기도 하죠. Obsevability는 비교적 최근에 사용한 용어이지만, 옵저버빌리티를 위한 고민은 오래전부터 지속되어왔습니다. 시스템이 내가 의도한 대로 작동하고 있을까? 예상치 못한 장애 탐지와 장애 근본 원인은 어떻게 분석할 수 있을까? IT 인프라 운영 환경에 문제가 발생했을 때, 문제 식별을 위해 필요한 객관적인 지표는 어떻게 도출할 수 있을까? 하지만 소프트웨어 애플리케이션에서 Observability는, 위와 같은 고민이 발생하거나 겪어보지 못했던 현상이 생길 때 이를 이해하고 설명할 수 있는 지표를 분석해 줍니다. │Obsevability의 등장배경 및 필요성 앞에서 옵저버빌리티가 무엇인지 살펴봤는데요. 이어서 Observability가 등장하게 된 이유와 필요성에 대해 자세히 살펴보겠습니다. MSA 전환에 따른 복잡성 증가 옵저버빌리티가 등장하게 된 첫 번째 이유는, 모놀리식 아키텍처에서 MSA 환경으로 전환함에 따라 복잡성이 증가했기 때문입니다. 우선 그림을 통해 자세히 살펴보겠습니다. [그림(왼)]은 모놀리식 아키텍처를 나타내는데요. 애플리케이션의 모든 구성 요소가 하나의 인프라로 통합되어 있는 형태입니다. 배포가 간단하며, 확장성이 쉽고, E2E 테스트가 용이하다는 장점이 있습니다. 하지만 조그마한 수정 사항이 있으면, 다시 구성 환경을 빌드하고 배포해야 한다는 단점이 있습니다. 또한 일부 오류가 전체 아키텍처에 영향을 미친다는 치명적인 단점도 존재하죠. 반면 [그림(오)]에 해당하는 MSA(Micro Service Architecture)는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 애플리케이션으로 쪼개어, 변경과 조합이 가능합니다. 작은 서비스의 독립적 배포라는 강력한 장점을 앞세워 Netflix, PAYCO와 같은 다양한 기업들이 앞다투어 MSA를 받아들였습니다. 여기서 문제는 MSA로 변화함에 따라 통합 테스트나 E2E 테스트 검증이 필요해졌는데요. 이처럼 여러 서비스의 API를 검증해야 하므로, 복잡성이 증가하고 많은 시간과 비용이 소모되었습니다. 무엇보다 각 서비스 별로 자체적인 데이터베이스가 있어, 트랜잭션에 대한 파악이 어려워지기도 했죠. 따라서 기존 APM이 담당하는 트랜잭션 모니터링의 복잡성은 더욱 증가했고, Observability의 필요성이 대두되었습니다. DevOps와 클라우드 네이티브 환경으로서의 전환 옵저버빌리티가 등장하게 된 두 번째 이유는, DevOps와 클라우드 네이티브 환경으로 전환하기 위해 필요한 도구이기 때문입니다. DevOps의 핵심은 소프트웨어의 개발(Deployment)과 운영(Operation)을 분리하는 것이 아닌, 하나로 통합된 업무 처리 방식으로 진행됩니다. 이때 관리하는 서비스 전반에 대한 가시성이 충분히 확보되지 않으면, DevOps 조직은 근본적인 원인을 찾는 데 어려움을 겪게 됩니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 서비스를 구성하는 아키텍처부터 트랜잭션까지 가시성이 확보되어야 합니다. 이를 통해 DevOps의 목표인 지속적인 개발과 운영의 통합을 만들어낼 수 있죠. 또한 Observability는 클라우드 네이티브 환경으로 전환하기 위한 필수 조건입니다. 기업에서 운영 중인 서비스/IT 인프라가 클라우드 네이티브 환경으로 전환되면서, 이전에 발생하지 않았던 모든 장애 가능성에 대한 인지를 위해 Observability가 선행되어야 합니다. │Observability와 Monitoring 차이점 그렇다면 기존의 모니터링(Monitoring)과 옵저버벌리티(Observability)의 차이점은 무엇일까요? 기존의 모니터링 역할은 IT 인프라의 '정상 작동 확인'을 위한 도구 역할에 초점이 맞춰져 있었습니다. 모니터링 구성 요소인 대시보드와 사용자 알람을 통해 가시성을 확보하고, 장애를 쉽게 감지할 수 있었죠. 즉 모니터링은 인프라 성능 지표, 구성 관리, 사용자 알람에 주 목적을 둔 IT 운영 담당자에 포커스를 맞춘 도구입니다. Observability는 기존 모니터링이 맡는 알람(Alerting), 메트릭(Metric) 외에도 로그(시스템, 애플리케이션), 트레이스, 디버깅과 같은 작업이 가능합니다. 이를 통해 앞으로 발생할 수 있는 장애를 미리 예측하고, 발생한 장애에 대한 근본적인 원인을 찾아내는 데 초점이 맞춰져 있습니다. │Observability 확보를 위한 핵심 구성 요소 옵저버빌리티는 앞서 언급했듯이 메트릭(Metric), 로깅(Logging), 트레이싱(Tracing) 등 작업이 가능한데요. 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. Metric 모니터링 분야에서 Metric(메트릭)이란, 인프라 혹은 서비스 성능과 상태를 나타내는 지표입니다. 여기서 중요한 점은 단순히 현재 상태를 보기 쉽게 표현하는 것에서 더 나아가 '시계열 데이터' 형태로 변화하는 데이터를 보여줘야 합니다. 예를 들어 CPU 사용률, 메모리 사용률, 스레드 사용률과 같이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 효율적으로 보여줄 수 있어야 하죠. 또한 메트릭은 여러 AI 분석툴과 오픈소스와 결합하여, 직관적인 파라미터를 통해 시계열 데이터의 다양한 패턴을 자동 감지할 수 있어야 합니다. 운영자와 개발자에게 필요한 리소스를 선택할 수 있도록 성능 예측하는 지표도 필요합니다. Logging Logging(로깅)은 운영 중인 시스템과 애플리케이션에서 발생하는 다양한 이벤트와 에러 등을 기록하는 과정입니다. Observability는 여기서 더 나아가 클라우드 시스템의 모든 로그를 수집하여, 해당 로그를 통해 문제 원인을 식별할 수 있어야 합니다. 물론 각 로그 스트림은 단일 인스턴스에 대한 이벤트를 알려주기 때문에, 마이크로 서비스 환경에서 전체적인 문제 원인을 파악하기 어려울 수 있습니다. 하지만 중앙 집중식 로깅을 사용하면, 애플리케이션 로그를 한곳에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 여러 서비스로 구성된 MSA 환경에서 로그를 효과적으로 검색하고 모니터링할 수 있죠. 이러한 작업을 하기 위해서 ELK Stack1 과 같은 로그 수집 활용 도구가 필요한데요. 이 도구는 로그 관리를 단순화화여, 전체 시스템 문제를 더 쉽게 분석할 수 있도록 도와줍니다. *ELK Stack1: Elastic Search. Logstash, Kibana의 약자로 데이터를 수집하고 분석하는 도구 모음 Tracing 트레이싱은 애플리케이션 실행 정보를 기록하는 '특별한 로깅' 방식을 의미합니다. 사실 로깅과 트레이싱을 구분하는 것에 큰 의미는 없습니다. 하지만 Observability 관점에서 트레이싱은, 전체 로그 중 문제를 일으키는 특정 로그들을 시각화하고 이를 선택적으로 관찰하는데 의미가 있습니다. Debugging Observability에서 말하는 디버깅은, 시스템과 서비스 성능을 확인하고 검사할 수 있는 다양한 도구입니다. 장애 원인을 찾을 경우 그 장애 원인뿐만 아니라, 연관관계를 가진 여러 인프라와 애플리케이션을 함께 보여줄 수 있어야 하죠. RUM RUM은 Real User Monitoring 약자로, 사용자의 인터랙션을 추적하여 웹사이트나 애플리케이션 성능을 실시간으로 모니터링하는 기술입니다. 옵저버빌리티는 앞서 언급했듯, 더 이상 IT 인프라 운영자를 위한 도구가 아닙니다. DevOps를 위한 통합적인 가시성을 제공하는 도구이죠. 따라서 운영자와 개발자를 위한 '실제 사용자 관점'에서 모니터링을 제공해야 합니다. 이처럼 옵저버빌리티 시스템은 애플리케이션의 전체적인 상태를 깊이 있게 파악하고, 문제 원인을 분석하는 데 중점을 두는 접근 방식입니다. 그렇다면 애플리케이션 성능 관리 시스템인 APM 도구와는 어떤 차이점이 있을까요? │APM과 Observability 차이점 어떻게 보면 APM과 Observability는 비슷해 보이지만, 문제 원인과 인프라를 분석하는 시각에 따라서 다양한 차이점을 지니고 있습니다. 우선 첫 번째 차이점으로는 모니터링 목적 대상에 따른 차이가 있습니다. APM은 E2E(End-to-End) 성능 구간에 주목합니다. WEB-WAS-DB에 걸친 이 과정을 실제 서비스 사용자의 *액티브 서비스2에 초점을 맞춰, 애플리케이션 성능을 분석하고 모니터링하죠. *액티브 서비스: 현재 시점에서 사용자에게 제공되고 있는 상태 Observability는 APM에서 주목하는 E2E보다, 더 많은 범위를 모니터링합니다. 시스템 인프라, WAS, DB에 대한 정밀 성능 분석과 장애 감지는 물론. 운영 중인 인프라와 서비스를 통합하여 문제 원인을 찾는 데 집중합니다. [그림] Zenius-APM 사용자 정의 실시간 모니터링 상황판 따라서 두 번째 차이점으로는, 측정하는 지표에도 많은 차이가 있는데요. APM은 사용자 요청에 따른 응답 시간과 응답 분포, 액티브 서비스 상태, 트랜잭션 처리율, 이슈 중심으로 '사용자 요청' 관점에 따라 주요 지표를 확인할 수 있습니다. Observability는 사용자의 요청 관점이 아닌, 발생할 수 있는 '모든 이벤트 지표'에 주목합니다. 보다 더 전방위적인 모니터링이 가능하죠. 또한 옵저버빌리티는 기존 APM에서 발생하는 주요 장애 원인뿐 아니라, 예측하지 못한 장애를 객관적인 지표로 보여줍니다. 정리한다면 인프라와 서비스를 분석하고 장애를 탐지한다는 점에서 APM과 Observability는 동일한 역할을 갖지만, 결국 사용자가 무엇을 더 초점에 맞추느냐에 따라 사용 목적은 아래와 같이 달라질 수 있습니다. 우리 기업은 Observability가 맞을까, APM가 맞을까? APM Type Observability Type 애플리케이션 성능 최적화가 필요한 경우 애플리케이션 코드 내의 문제를 식별하고 해결하는 데 중점을 둘 경우 MSA 환경이 아닌 모놀리식 아키텍처에서 서비스를 구성하고 있는 경우 MSA 환경에서의 분산 시스템을 통해 서비스를 구성하는 경우 단순한 애플리케이션 성능을 넘어 전체 IT 인프라 환경에 대한 통찰력 확보가 필요한 경우 인프라 운영자, 개발자, 보안담당자 모두가 통합 모니터링 환경이 필요한 경우 이번 글에서는 옵저버빌리티의 중요성과 APM의 차이점을 자세히 살펴보았습니다. 결론적으로 옵저버빌리티와 APM 중 어느 하나를 더 좋다고 할 수 없으며, 각 조직의 요구사항과 사용 편의성에 맞춰 선택해야 합니다. 그러나 점점 복잡해지는 IT 환경을 고려한다면, 옵저버빌리티를 기반으로 한 Zenius-APM과 같은 도구를 활용하여 좀 더 효율적으로 웹 애플리케이션을 관리해 보는 것은 어떨까요? 🔍더보기 Zenius APM 더 자세히 보기 📝함께 읽으면 더 좋아요 • APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는?! • APM의 핵심요소와 주요기능은?!
2024.07.24
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