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데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?!
잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
차정환
2024.02.19
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SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
IT 기술의 빠른 발전 못지않게, 각 세대별 특성도 빠르게 변화하고 있습니다.
특히 몇 해 전부터 'MZ 세대'와 관련한 이슈들이 크게 부각되었습니다. 유튜브나 TV 예능에서의 소재뿐 아니라, 사회 전체적으로도 모두가 관심을 가진 그야말로 '핫'한 주제가 되었죠.
MZ 세대와 관련한 다양한 도서들(출처: 교보문고)
MZ 세대에 대해 이해하고 함께 어울려보려고 노력해서 이제 조금 익숙해져가는 와중에... 이제 'MZ 세대' 보다 중요한 세대가 등장했습니다. 바로 '잘파세대'!
잘파세대는 Z세대와 알파 세대를 합친 말인데요, 소비자로서 그리고 직장의 구성원으로서 정말 중요한 부분을 차지하고 있고 영향력이 더 커질 잘파세대에 대해서 지금부터 자세히 알아보겠습니다.
│ 세대는 어떻게 구분되는가?!
본격적으로 이야기를 시작하기 전에 한 가지 분명히 해야 할 것이 있습니다. 지금부터 알아볼 특징들이 전체를 대표하는 경향이 있긴 하지만, 같은 세대 안에서도 개인차가 있으므로 모든 사람에게 동일하게 적용될 수는 없다는 것이죠.
하지만 이와 동시에 각 세대별 차이는 분명히 존재하기 때문에, 각 세대의 특징과 경향을 앎으로써 서로 더 가까워지기 위한 목적을 가지고 본격적으로 들여다보도록 하겠습니다.
조금씩의 차이는 있지만, 가장 나이가 많은 베이비부머 세대부터 알파 세대에 이르기까지 총 다섯 개의 분류로 세대를 구분하는 것이 일반적입니다. 세대별 구분 기준과 특징은 아래와 같이 정리할 수 있습니다.
베이비부머부터 X세대 초반(1975년생)까지는 그동안의 한국 사회의 가파른 성장을 이끌어온, 이른바 '기성세대'라고 볼 수 있습니다.
한편 그동안 'MZ세대(밀레니얼세대 + Z세대)'로 묶여왔던 밀레니얼 세대는 대세에서 멀어지고, 알파 세대가 새롭게 떠오르며 Z세대와 대세를 이루게 됐습니다.
밀레니얼 세대는 회사 내에서 '주니어급'에서 '중간관리자' 급으로 성장했죠. 따라서 위로는 베이비부머와 X세대를 모셔야 하고, 아래로는 잘파세대를 관리해야 함에 따른 밀레니얼 세대의 고충도 커지고 있습니다
(이 이슈는 나중에 따로 자세히 살펴보도록 하죠)
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회사 내에서의 세대별 차이에서 오는 에피소드를 극대화한 MZ 오피스 (출처: 쿠팡플레이)
현재 대부분의 회사에서는 X세대 이상의 임원과, 차~부장급 팀장이 된 밀레니얼 세대, 그리고 주니어에서 갓 벗어나 과장급 실무자가 됐거나 주니어급인 Z세대가 어울려 있습니다. 그리고 이들이 알파 세대 고객을 만나 고생하기도 하고요.
그리고 가정에서는 은퇴한 베이비부머 세대를 둔 X세대 후반 ~ 밀레니얼 세대가 결혼해서 알파 세대를 낳은 후 고군분투하고 있고, Z세대는 그런 밀레니얼 시대를 보면서 결혼에 대해 심각하게 고민하는 모습을 흔치않게 볼 수 있습니다.
직장과 가정 모두에서 각 세대가 서로를 이해하며 오래오래 행복하게 살면 좋겠지만, 현실은 그렇지 않죠. 앞에도 언급했듯이 이제 주류가 된 잘파세대를 제대로 알고 함께 어울리기 위한 방법은 무엇일까요?
│ 소비자로서의 잘파세대, 그리고 대응 방안
본격적으로 잘파세대에 대해서 알아보겠습니다. 먼저 그들에게 우리 서비스와 제품을 잘 알리기 위해 '소비자로서의' 잘파세대의 특성을 살펴보죠. 세부적으로 Z세대와 알파 세대의 특성이 차이가 있기 때문에 나눠서 살펴보겠습니다.
Z세대(14세~28세)
Z세대는 소비자로서 세 가지 특성이 있습니다.
▪
디지털 네이티브:
인터넷, 스마트폰, 소셜미디어와 함께 성장한 이들은 소비에 있어서도 다양한 온라인 플랫폼을 적극 활용합니다. 특히 온라인 리뷰와 소셜미디어 추천을 매우 중요하게 여깁니다.
▪
가치 중심의 소비:
제품이나 브랜드가 대표하는 가치와 사회적 책임을 중시합니다. 지속 가능성, 윤리적 생산, 다양성 존중 등이 소비에 있어서 중요한 결정 요소가 됩니다.
▪
개인화된 경험 선호:
Z세대는 자신들의 취향과 관심사에 맞춤화된 제품이나 서비스를 선호합니다.
따라서 기업의 입장에선 우선 콘텐츠 마케팅/인플루언스 마케팅/자체 소셜미디어 운영 등을 통해서 Z세대와의 접점을 최대한 늘려야 합니다. 그리고 철저한 데이터 분석을 통해, 소비자의 취향과 선호를 파악하고 맞춤형 제품과 경험을 제공해야 하죠.
더불어서 기업의 사회적 책임과 지속 가능성 목표를 명확히 하고, 이를 적극적으로 알려야 합니다. 다만, 이때 주의해야 할 것은 '바르게 잘 하고 있는 척' 만 하는 것이 아니라, '실제로 바르게 말하고 행동'해야 합니다. 말과 행동이 다른 기업이나 서비스는 Z세대에게 바로 외면받을 수밖에 없기 때문이죠.
환경 보호를 직접 실천하며 꾸준한 사랑을 받고 있는 Patagonia
Z세대를 대상으로 성공적인 마케팅을 펼친 사례를 간단히 정리해 보면,
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나이키:
나이키는 AR(증강현실)을 이용한 신발 피팅 기술과, 소비자가 자신만의 디자인을 할 수 있는 커스터마이징 옵션을 제공하여 좋은 반응을 얻고 있습니다.
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Spotify:
Z세대의 음악 취향을 분석하여 개인화된 플레이리스트를 제공하는 것을 통해 많은 사용자를 유지하고 있습니다.
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Patagonia:
환경 보호를 중시하는 아웃도어 의류 브랜드로, 지속 가능한 제품 제조 방식과 환경 보호 캠페인을 펼치며 Z세대로부터 큰 지지를 받고 있습니다. 2023년에는 주식 전체를 환경보호 단체에 기부하며 큰 화제가 되기도 했죠.
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Beyond Meat:
식물로 만든 대체 육류 제품을 제공하여, 지속 가능한 소비와 동물 복지, 환경 보호에 앞장섬으로써 많은 사랑을 받고 있습니다.
식물로 만든 다양한 육류 제품으로 인기를 끌고 있는 Beyond Meat
Z세대를 위한 마케팅은 다음과 같은 한 마디로 정의할 수 있습니다.
'정말 좋은 목적을 가지고 만든 고객 맞춤형 제품과 서비스를, 소셜미디어를 통해 활발하게 알린다!'
알파 세대(~13세)
알파 세대는 Z세대와 비슷하지만 조금은 다른 특성을 가지고 있습니다.
▪
기술과의 완전한 통합:
알파 세대는 태어난 직후부터 스마트 기기와 AI와 함께 자랐습니다. 따라서 이들에게 최신 기술은 일상의 일부죠
(실제 미국에서 많은 아기들이 처음으로 발음한 것이 '엄마'가 아닌, '알렉사(구글의 AI 서비스)'여서 큰 화제가 되기도 했습니다)
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교육적 콘텐츠 소비:
아직 성장단계에 있고, 부모의 영향도 있기 때문에 교육적 가치가 있는 콘텐츠를 주로 많이 소비합니다.
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가족 구매 결정에 영향:
아직 어린 나이에도 불구하고, 알파 세대가 가족의 구매 결정에 영향을 미치는 경우가 꽤 많습니다.
디지털 기기와 매우 친숙한 알파 세대
알파 세대를 대상으로 성공적인 마케팅과 서비스를 제공하고 있는 사례를 살펴보면,
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Duolingo:
언어 학습 앱으로 게임 기능을 통해 교육적 가치와 재미를 동시에 제공하고 있습니다.
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Roblox:
아이들이 자신만의 게임을 만들고 다른 사람들과 공유할 수 있는 플랫폼으로, 창의력과 코딩 기술을 향상시킬 수 있어서 많은 사랑을 받고 있습니다.
▪
Amazone Echo Dot Kids Edition:
아이들을 위한 스마트 스피커로, 부모가 컨트롤할 수 있는 콘텐츠와 함께 다양한 교육 콘텐츠를 제공합니다.
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LEGO Super Mario:
레고와 닌텐도의 협업으로 만들어진 이 제품은, 게임과 실제 놀이의 결합을 통해 창의력과 문제 해결 능력을 발전시킬 수 있어서 좋은 반응을 얻고 있습니다.
알파 세대에게 큰 사랑을 받고 있는 Roblox (출처: The Irish Times)
결국 위에 살펴본 사례처럼 알파 세대에게 사랑받으려면, 교육적 가치가 있는 제품을 개발하고 가족 친화적 마케팅을 진행하면서 부모의 신뢰를 얻을 수 있는 안전한 디지털 환경을 제공해야 합니다
(유해 콘텐츠 방지, 개인정보 보호 등)
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잘파세대인 소비자들에게 어떻게 다가갈지 조금 감이 잡히시나요? 함께 살펴본 내용은 극히 기본에 불과하지만, 이번 기회를 통해서 잘파세대 소비자들과 한 걸음이라도 가까워질 있게 되기를 바랍니다.
│ 직장인으로서의 잘파세대, 그리고 대응방안
자 이제, 소비자가 아닌 내 동료로서의 잘파세대를 알아보겠습니다. 단, 알파 세대는 아직 사회에 진출하기 전이 때문에 Z세대를 중심으로 하나씩 살펴보도록 하죠.
2020년대 초반부터 본격적으로 직장 생활을 시작한 Z세대는, 그들만의 독특한 특성과 가치관을 가지고 있습니다. 사실 'MZ 세대'에 특성으로 꼽히는 부분 중에 기성세대가 많이 새로워하고 놀란 특성들 대부분이 'Z세대'의 특성이라고 볼 수 있죠.
직장인으로서의 Z세대 특성은 다섯 가지로 정리할 수 있습니다.
Z세대가 즐겨 사용하는 업무 도구인 Slack
기술에 대한 높은 숙련도
디지털 네이티브인 Z세대는 다양한 기술과 플랫폼을 자연스럽게 사용합니다. Slack이나 Notion 등 효율적인 업무 도구와 소프트웨어를 활용하여 업무를 진행하는 것을 선호하죠
(반면에 전화나 대면 미팅을 꺼리는 경향도 있습니다)
.
자율성과 유연성에 대한 강한 욕구
자율적인 업무 환경과 일과 생활의 균형을 매우 중요시합니다. 유연한 근무시간과 재택근무 옵션을 높은 연봉보다 선호할 정도입니다.
다양성과 포용성에 대한 강조
Z세대는 다양성, 평등, 포용성에 대한 가치를 중요하게 여깁니다. 다양한 배경과 경험을 가진 사람들과의 협업을 중시하며, 모두가 존중받는 직장 문화를 원합니다.
목적과 가치에 대한 추구
단순히 급여를 받는 것에 그치지 않고, 자신이 하는 일이 사회적으로 선하고 긍정적인 영향을 미치는지를 중요하게 여깁니다. 따라서 회사를 선택할 때도 회사의 사회적 책임과 가치에 공감할 수 있는지를 진지하게 고민합니다.
피드백과 성장 기회에 대한 욕구
지속적인 피드백과 자신의 역량을 개발할 수 있는 기회를 중요하게 생각합니다. 특히 본인의 업무 성과에 대한 구체적이고 명확한 피드백을 원하죠. 불투명한 평가절차 및 결과로 인한 Z세대의 퇴사가 늘고 있는 이유입니다.
따라서 Z세대를 회사의 구성원으로 잘 적응시키기 위해서는, 유연한 근무 환경을 제공하고 개인의 성장과 개발을 지원하는 프로그램을 갖추는 것이 중요합니다.
이와 동시에 회사의 사회적 책임에 대해서 어필하고, 다양성과 포용성을 증진할 수 있는 실질적인 실천도 뒷받침되어야 하죠. 그리고 무엇보다 이들의 성과를 정확히 평가하고, 구체적이고, 투명하게 피드백을 줄 수 있는 시스템도 갖춰야 합니다.
Z세대가 선호하는 직장으로 꼽히는 곳들은 대부분 구글과 같이 유연한 근무 환경/자율성 존중/개인의 성장과 개발에 대한 강력한 지원을 하거나, Salesforce나 에어비앤비처럼 사회적 가치와 미션에 대해서 강조하고 직원들과 투명한 커뮤니케이션을 진행하고 있습니다.
신입/주니어급이던 Z세대가 실무의 핵심으로 자리 잡고 있는 가운데, 본인의 이상과 실제에 거리감에 회의를 느낀 Z세대의 이직이나 퇴사도 늘고 있습니다.
또한 퇴사는 하지 않아도 일을 잘하려는 의지 없이 최소한의 업무만 하는 이른바 '조용한 퇴사'도 늘고 있는데요. 조용한 퇴사로 인한 기업의 손실이 약 2,500조에 이른다는 갤럽의 분석도 있습니다.
따라서 모든 기업이 Z세대의 마음을 사로잡고, 그들의 업무 효율을 높이기 위한 빠른 노력이 꼭 필요합니다. 이제 곧 Z세대가 기업 실무진행의 핵심으로 자리 잡을 시기가 오기 때문이죠.
│ 글을 마치며
"요즘 젊은이들은 버릇이 없다."
기원전 1700년에 만들어진 수메르 시대 점토판 문자에 이렇게 쓰여있다고 하죠. 기존 세대와 새로운 세대의 갈등은 오래전부터 존재해왔습니다.
하지만 기술의 발달과 넘치는 정보로 인해서 상황이 옛날과 많이 바뀌었습니다. 앞서 살펴본 대로 잘파세대는 소비자로서도 중요한 위치에 오르고 있고, 회사 내에서도 잘파세대의 역할이 점점 더 중요해지고 있기 때문입니다.
특히 기업을 운영할 때 '기성세대의 노하우를 전수하는 것'보다, '신기술을 빠르게 터득하고 활용하는 것'이 더 중요해졌기 때문에 새로운 세대와 효과적으로 함께 하기 위한 노력이 빠르게 필요합니다.
점심회식을 통해 세대간 어울리기 위한 노력을 이어가고 있는 브레인즈컴퍼니
어려워 보이고 갈 길이 멀어 보일 수도 있지만, 오늘부터 잘파세대를 이해하기 위한 하나씩 실천해 보는 건 어떨까요?
(그렇다고 잘파세대 후배 불러서 저녁회식 같은거 하시면 안 됩니다...)
#잘파세대
#Z세대
#알파세대
#MZ세대
#브레인즈컴퍼니
차정환
온/오프라인 마케팅 브랜딩, 그리고 홍보를 총괄하고 있습니다.
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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
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오픈소스 APM만으로 완벽한 웹 애플리케이션 관리, 가능할까?
지난 글을 통해 옵저버빌리티(Observability) 중요성과 APM 차이점을 자세히 살펴보았습니다(자세히 보기). 옵저버빌리티는 APM 한계성을 극복하는 방법은 맞지만, 어느 하나가 더 나은 방법이라기 보단 조직이나 사용자 상황에 따라 적합한 선택해야 하는 것이 주요 포인트였습니다. 하지만 상용 APM 제품은 다소 높은 구매 비용으로 인해, 규모가 작은 기업의 경우 부담이 될 수 있는데요. 이 때 오픈소스 APM 솔루션이 효과적인 대안이 될 수 있는데요. 따라서 이번 시간에는 주요 오픈소스 APM 알아보고, APM 상용 제품과는 어떤 차이점이 있는지 살펴보겠습니다. │오픈소스(Open Source) 소프트웨어란? 오픈소스(Open Source)란 개발 핵심 소스 코드를 공개하여 누구나 접근하고, 수정하여, 배포할 수 있는 소프트웨어를 말합니다. 얼핏 자유 소프트웨어와 비슷하게 느껴질 수 있지만 조금 다른 의미를 가지는데요. 자유 소프트웨어는 사용자의 '자유'를 강조하지만, 오픈소스는 소스 코드의 '접근성과 협업'을 중시합니다. 대표적으로 관계형 데이터베이스인 MySQL, 웹 브라우저인 Firefox, 컨테이너 가상화 플랫폼인 Docker가 대표적인 오픈소스 소프트웨어라고 할 수 있습니다. 현재 국내 디지털플랫폼 정부 구축 정책 기조에 따르면, 오픈소스 소프트웨어는 여러가지 장점을 갖고 있는데요. 오픈소스 장점 오픈소스의 첫번 째 장점은 진입 비용이 낮다는 점입니다. 공개된 소스를 기반으로 수정과 배포가 가능하기 때문에 새로운 기반 기술을 만들어 갈 경우, 비용을 줄일 수 있습니다. 두 번째 장점은 MSA 아키텍처의 기술적 토대가 오픈소스에 기반한다는 점입니다. 최근 소프트웨어 개발 환경은 오픈소스 의존도가 높아지고 있는데요. 이는 오픈소스가 특정 벤더에 종속되지 않아 독립성을 보장한다는 점에서, 오픈소스의 가장 큰 장점이라고 할 수 있습니다. 그에 반해 오픈소스 단점도 명확한데요. 오픈소스 단점 첫 번째 단점은 상용 소프트웨어와 비교해 매뉴얼이 빈약한 경우가 많다는 점입니다. 이에 따라 실제 개발 단계에서 운영이 지연될 가능성이 높아지죠. 두 번째 단점으로는 기술 지원 체계는 오픈소스 커뮤니티에 의존하고 있기 때문에, 유지보수에 큰 어려움이 따른다는 점입니다. 물론 특정 벤더에 종속되지 않는 독립성을 취할 수 있지만, 지속적인 기술지원은 어렵죠. 그렇다면 현재 국내에서 가장 많이 사용하는 오픈소스 APM 소프트웨어는 무엇인지, 자세히 살펴보겠습니다. │오픈소스 APM 종류 오픈소스 APM 종류는 다양하지만 대표적으로 Scouter, Pinpoint, Prometheus & Grafana에 대해 알아보겠습니다. 1. Scouter 첫 번째로 소개해 드릴 오픈소스 APM은 스카우터(Scouter)입니다. 스카우터는 LG CNS에서 만든 오픈소스 APM 소프트웨어로, 자바를 사용하는 애플리케이션과 컴퓨터 시스템 성능을 모니터링합니다. 이 소프트웨어는 Window, Linux, Mac 등 다양한 운영체제(OS)에서 사용할 수 있으며, 주로 이클립스 플랫폼에서 개발되었습니다. 즉 여러 환경에서 자바 애플리케이션 데이터를 수집하고, 성능 상태를 효과적으로 할 수 있다는 점이 스카우터의 주요 기능입니다. 1-1. Scouter 아키텍처 Scouter는 주로 네 가지 주요 컴포넌트로 구성되어 있는데요. 자세히 살펴보도록 하겠습니다. Java Agent Java 기반의 웹 애플리케이션(예: Tomcat, JBoss, Resin)과 스탠드얼론 Java 애플리케이션을 모니터링하는 모듈입니다. 이 에이전트는 웹 애플리케이션 서버(WAS)에 설치되어 애플리케이션 성능 정보(예: 메소드 실행 시간, 사용자 요청 처리 시간 등)를 수집하고 Scouter 서버로 전송합니다. Host Agent 이 에이전트는 운영 체제(예: Linux, Unix, Windows 등)에 설치되어 시스템 하드웨어 리소스 사용 상태를 모니터링합니다. CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 I/O와 같은 정보를 수집하여 Scouter Server로 보내주는 역할을 합니다. Scouter Server(Collector) 이 서버는 Java Agent와 Host Agent로부터 데이터를 수집해 저장합니다. 사용자는 클라이언트를 통해 이 데이터에 접근할 수 있으며, 이를 통해 애플리케이션의 성능을 모니터링하고 분석할 수 있습니다. Scouter Client 사용자는 Scouter Client를 통해 서버에 접속하여, 서버로부터 수집된 데이터를 조회할 수 있습니다. 이 클라이언트는 다양한 성능 지표를 기반으로 한 시각적인 대시보드를 제공하여, 애플리케이션과 시스템 성능 상태를 효과적으로 모니터링할 수 있게 도와줍니다. 1-2. Scouter 주요기능 출처ⓒ tistory_chanchan-father Scouter의 주요기능 중 하나는 'XLog'인데요. 이 기능은 트랜잭션 응답 시간을 시각적으로 표현하여 시스템 성능을 모니터링하는 데 유용합니다. 액티브 서비스가 종료될 때마다 XLog 차트에 점으로 나타나기 때문에, 개발자는 트랜잭션 처리 시간을 간편하게 확인할 수 있습니다. 각 점을 클릭하여 관련 트랜잭션의 자세한 정보를 얻을 수 있으며, 시스템 분석과 성능 개선 작업에도 도움을 줍니다. 2. Pinpoint 두 번째로 소개해 드릴 오픈소스 APM는 '핀포인트(Pinpoint)'입니다. 핀포인트는 네이버에서 2012년 7월부터 개발을 시작해, 15년 초에 배포한 오픈소스 APM 솔루션입니다. 핀포인트는 MSA를 위한 국산 오픈소스 APM으로 각광 받아왔습니다. 2-1. Pinpoint 아키텍처 핀포인트 아키텍처는 다음과 같은 네 가지 주요 구성요소는 이루어져 있는데요. 아래 내용을 통해 자세히 살펴보겠습니다. Agent 핀포인트의 에이전트는 애플리케이션 서버에 java-agent 형태로 추가되어, 애플리케이션 성능 데이터를 실시간으로 수집합니다. 이 에이전트는 수집한 데이터를 Collector로 전송하며, 이 과정을 통해 성능 모니터링과 문제 해결에 필요한 중요 정보를 제공합니다. Collector Agent로부터 받은 프로파일링 데이터를 수집하고 처리하는 역할을 합니다. Collector는 이 데이터를 구조화하여 빅데이터 데이터베이스인 HBase로 전송합니다. 이를 통해 데이터가 안정하게 저장되고 필요할 때 쉽게 접근할 수 있습니다. HBase Hbase는 분산 데이터베이스로서, 핀포인트 시스템에서 성능 데이터를 저장하고 검색하는 중심적인 역할을 합니다. 대규모 데이터 볼륨을 효율적으로 처리할 수 있는 구조로 설계되어 있으며, 수집된 데이터의 신속한 처리와 안정적인 저장을 보장합니다. Web UI 웹 인터페이스를 통해 사용자에게 데이터를 시각적으로 제공하는 구성 요소입니다. 이 데이터는 핀포인트 에이전트가 애플리케이션 서버에서 수집한 정보를 기반으로 생성됩니다. 이렇게 수집된 데이터는 서버를 통해 Web UI로 전송되면, 사용자는 UI를 통해 다양한 형태의 성능 지표를 조회하고 분석할 수 있습니다. 이러한 구성을 통해 네이버 핀포인트는 애플리케이션 성능 문제를 진단하고 해결하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 2-2. Pinpoint 주요기능 그 다음으로 핀포인트의 대표적인 주요 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다. 서버맵 이 기능은 분산 환경에서 각 노드 간의 트랜잭션 흐름을 시각적으로 표현하여, 트랜잭션 성공/실패와 응답 시간 분포를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 시스템 부하 상태와 성능 병목 지점을 식별할 수 있죠. 콜스택 콜스택(Call Stack) 기능은 트랜잭션의 세부 실행 과정을 추적하여, 성능 문제 원인을 분석하고, 코드 최적화를 지원합니다. 이 기능은 각 콜스택에서 소요되는 시간과 발생하는 예외 상황까지 자세히 보여주어, 성능 병목 현상 진단에 도움을 줍니다. 트랜잭션 필터 사용자는 트랜잭션 필터 기능을 이용해 응답 시간이 긴 트랜잭션, 특정 사용자나 IP 주소에서 발생한 트랜잭션 등을 세부적으로 필터링하여 분석할 수 있습니다. 이는 특정 조건에 따른 트랜잭션의 세부 사항을 더 깊이 이해하는 데 유용합니다. Application Inspector 이 기능은 애플리케이션 성능 지표를 시간별/일별로 분석하며 CPU 사용률, 메모리 사용량, JVM 상태 등을 체계적으로 관리하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 애플리케이션의 전반적인 성능 관리가 가능합니다. 3. Prometheus 세 번째로 소개해 드릴 오픈소스 APM는 '프로메테우스(Prometheus)'입니다. 프로메테우스는 관제 대상으로부터 모니터링 메트릭 데이터를 저장하고, 검색할 수 있는 시스템인데요. 무엇보다 CNCF 재단으로부터 '클라우드 네이티브에 적합한 오픈소스 모니터링'으로 각광 받아 쿠버네티스(Kubernetes, K8s) 이후 두번째로 졸업한 프로젝트입니다. 프로메테우스는 CNCF 졸업 인증서를 받은 이후 시장에서 많은 주목을 받았습니다. 구조가 간단해서 운영이 쉽고, 다양한 모니터링 시스템과 연계할 수 있는 여러 플러그인을 보유하고 있기 때문이죠. 이러한 장점은 클라우드 네이티브를 위한 기초적인 오픈소스로 각광 받게 되었습니다. 3-1. Prometheus 아키텍처 프로메테우스에서 가장 큰 특징은 에이전트(Agent)가 아닌, 메트릭(Metric)을 통해 데이터를 수집한다는 점입니다. 메트릭이란 이전 시간에도 살펴봤듯이, 현재 상태를 보기 위한 시계열 데이터를 의미합니다. 프로메테우스는 이러한 메트릭 수집을 위해 다양한 수집 도구를 사용하는데요. 좀 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다. Application 위 아키텍처에서 수집하고자 하는 대상은, 애플리케이션으로 표현됩니다. 주로 MySQL DB과 Tomcat과 같은 웹 서버까지 다양한 서버와 WAS가 모니터링 대상이 됩니다. 프로메테우스는 이를 주로 Target System으로 표현하고 있습니다. Pulling 프로메테우스에서는 각 Target System에 대한 메트릭 데이터 수집을 풀링(Pulling) 방식을 통해 데이터를 수집합니다. 프로메테우스는 앞서 언급했듯 별도의 에이전트로 데이터를 수집하지 않습니다. Prometheus Server에서 자체적인 Exporter를 통해 메트릭 읽는 방식을 사용하죠. 보통 모니터링 시스템 에이전트는, 모니터링 시스템으로 메트릭을 보내는 푸쉬(Push) 방식을 사용합니다. 특히 푸쉬 방식은 서비스가 오토 스케일링 등과 같이 환경이 가변적일 경우 유리한데요. 풀링 방식의 경우 모니터링 대상이 가변적으로 변경될 경우, 모니터링 대상의 IP 주소를 알 수 없기 때문에 정확한 데이터 수집이 어려워집니다. Service Discovery 이처럼 정확한 데이터 수집을 해결하기 위한 방안이 서비스 디스커버리(Service Discovery) 방식입니다. 서비스 디스커버리는 현재 운영 중인 대상 목록과 IP 주소를 동적으로 수집하는 프로세스입니다. 예를 들어 file_sd, http_sd 방식부터 디스커버리 전용 솔루션인 Consul을 사용하죠. Exporter Exporter는 모니터링 대상 시스템에서 데이터를 수집하는 역할을 합니다. 별도의 에이전트는 아니지만, 에이전트와 비슷하게 데이터를 수집하는 역할을 합니다. HTTP 통신을 통해 메트릭 데이터를 수집하며, Exporter를 사용하기 어려울 경우 별도 Push gateway를 사용합니다. Prometheus Server 프로메테우스 서버는 데이터 수집, 저장, 쿼리를 담당하는 중앙 구성 요소입니다. HTTP 프로토콜을 사용하는 것이 특징이며, Exporter가 제공하는 HTTP 엔드포인트에 접속해 메트릭 데이터를 수집합니다. Alert Manager 사용자에게 알람을 주는 역할을 담당합니다. Prometheus는 타 오픈소스 모니터링 솔루션과 달리 Alert Manager UI 기능을 제공하여 일부 제한된 데이터를 시각화할 수 있습니다. 하지만 시각화 기능이 제한적이므로, 보통 Grafana라는 오픈소스 대시보드 툴을 사용하여 UI를 보완합니다. 3-2. Grafana '그라파나(Grafana)'에 좀 더 자세히 설명한다면, 데이터 분석을 시각화하기 위한 오픈소스 대시보드 도구입니다. 다양한 플러그인을 이용해 프로메테우스와 같은 모니터링 툴과 *그라파이트(Graphite)1, *엘라스틱서치(Elasticsearch)2, *인플럭스DB(InfluxDB)3 와 같은 데이터베이스와 연동하여 사용자 맞춤형 UI를 제공합니다. 특히 방대한 데이터를 활용해 맞춤형 대시보드를 쉽게 만들 수 있는 것이 그라파나의 큰 장점이죠. *1. Graphite: 시계열 데이터를 수집하고 저장하며, 이를 그래프로 시각화하는 모니터링 도구 *2. Elasticsearch: 다양한 유형의 문서 데이터를 실시간으로 검색하고 분석하는 분산형 검색 엔진 *3. InfluxDB: 시계열 데이터의 저장과 조회에 특화된 고성능 데이터베이스 그라파나의 주요 특징은 플러그인 확장을 통한 데이터 시각화와 템플릿 지원으로, 다른 사용자 대시보드 템플릿을 쉽게 가져와 사용할 수 있다는 점입니다. 이처럼 Promeheus 장점은 Exporter를 통한 다양한 메트릭 데이터 수집과 3rd Party 솔루션과 연계가 수월하다는 점입니다. 오픈소스로 IT 인프라를 구성하는 기업의 경우 Prometheus와 Grafana를 연계하여, 서비스 운영현황을 모니터링 할 수 있습니다. 지금까지 오픈소스 APM가 무엇이고, 각각의 아키텍처와 주요 기능은 무엇인지 살펴보았는데요. 그렇다면 상용 APM 제품과, 오픈소스 APM는 어떤 차이점이 있을까요? │상용 APM 제품 vs 오픈소스 APM 제품 앞에서 소개해 드린 오픈소스 APM 중, 대표적으로 프로메테우스와 핀포인트를 상용 APM 제품과 비교해 보겠습니다. Prometheus vs 상용 APM 제품 우선 프로메테우스를 대표하는 장점은 유연한 통합성입니다. 마이크로서비스가 대세 기술로 자리 잡으면서, 인스턴스를 자주 확장하거나 축소하는 것이 자유로운 요즘인데요. 만약 이 작업을 수동으로 관리한다면 매우 어려울 수 있습니다. 하지만 프로메테우스를 사용하면 이런 문제를 해결할 수 있죠. 프로메테우스는 쿠버네티스와 같은 여러 서비스 디스커버리 시스템과 통합되어, 쿠버네티스 클러스터 내의 모든 노드와 파드에 발생하는 매트릭을 자동으로 수집할 수 있습니다. 이러한 기능은 마이크로서비스 환경에서 효율적으로 모니터링 할 수 있습니다. 하지만 한계점도 있는데요. 바로 실시간 데이터 확인이 어렵다는 점입니다. 프로메테우스는 풀링(Pulling) 주기를 기반으로 메트릭 데이터를 수집하기 때문에, 순간적인 스냅샷 기능이 없습니다. 수집된 데이터는 풀링하는 순간 스냅샷 데이터라고 볼 수 있죠. 이러한 단점은 APM에서 일반적으로 지원하는 실시간성 트랜잭션 데이터를 대체하기 어렵습니다. 반면에 상용 APM 제품은 어떨까요? 대표적으로 Zenius APM 사례를 통해 살펴보겠습니다. Zenius APM은 에이전트가 자동으로 메트릭을 수집하여 서버로 전송하여, 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다. 또한 에이전트가 푸쉬(Push) 방식이기 때문에, 데이터의 지연이 풀링 방식에 비해 적고 데이터가 더 정확하게 수집되죠. 또한 Raw Data 기반의 실시간 과거 데이터를 통해 정밀한 장애 원인 분석이 가능합니다. 과거 시점 스냅샷 기능도 있어 문제 발생 시점을 정확히 파악하여, 문제 해결 시간을 단축시킬 수 있죠. Pinpoint 장단점 vs 상용 APM 제품 그 다음으로는 핀포인트를 대표하는 장점에 대해 알아 보겠습니다. 핀포인트 장점으로는 클라우드 환경에서 뛰어난 가시성을 보여준다는 점입니다. 클라우드에서의 웹 애플리케이션 서버(WAS)는 유연성과 확장성이 뛰어나지만, 복잡한 시스템 구조로 인해 모니터링이 어려울 수 있는데요. 핀포인트는 이러한 환경에서, 각 가상 서버의 성능을 실시간으로 파악하고 문제를 신속하게 진단하는데 큰 도움을 줍니다. 그에 반해 핀포인트에 단점은 다양한 기능이 부족합니다. 핀포인트는 JVM 기반 데이터의 모니터링이 일부 제한되는데요. 대시보드의 'Inspector'와 같은 일부 기능이 지원되지 않아, 이용에 어려움이 있습니다. 또한 다수 트랜잭션이 동시에 실행될 때 특정 트랜잭션이 오래 걸리거나 에러가 발생할 경우, 그 원인을 파악하기 어렵습니다. 이는 세부적인 콜백 정보를 충분히 제공하지 않았기 때문이죠. 그렇다면 상용 APM 제품은 어떨까요? 이번에도 Zenius APM를 통해 자세히 살펴보겠습니다. Zenius APM은 다양한 트랜잭션 모니터링 기능을 제공하는데요. 이를 통해 사용자는 트랜잭션 성능을 실시간으로 파악하고, 잠재적 문제를 빠르게 진단할 수 있습니다. 또한 이 시스템은 대량으로 동시 접속자를 대량으로 관리할 수 있어, 피크 타임에 발생할 수 있는 성능 저하를 사전에 감지하고 대응할 수 있도록 지원합니다. 비교표 구분 Zenius APM Prometheus Pinpoint Scouter 기술지원 벤더 지원을 통한 빠른 초기 설정, 기술지원 용이 오픈소스 기반의 기술지원 불가로 초기 학습 필요 오픈소스 기반의 기술 지원 불가로 초기 학습 필요 오픈소스 기반의 기술 지원 불가로 초기 학습 필요 사용자 인터페이스 실시간 트랜잭션 처리, 액티브 서비스 모니터링, 동시 접속 사용자 수 등, 사용자 정의 실시간 모니터링 상황판 구성 Grafana 플러그인 연계로 다양한 컴포넌트 모니터링 가능 토폴로지 일부 모니터링 불가, 제한적으로 사용자 동시 접속자 수 모니터링 가능, 사용자 정의 기반 모니터링 불가 기능 제한에 따른 간소화된 UI 제공, 사용자 정의 기반 모니터링 불가 컨테이너 모니터링 가능 가능 가능 불가 쿠버네티스 모니터링 가능 가능 불가 불가 연관 인프라 정보 모니터링 연관된 WAS 서버, DB서버, DB확인, 해당 인프라 상세 정보 제공 불가 재한적으로 연관 인프라 모니터링 제공 불가 Raw Data 과거 시점 재현 초 단위 데이터를 기준으로 장애 발생시점 등 과거 상황을 그대로 재현함 불가 불가 불가 리포팅 사용자 정의 기반 리포팅 서비스 제공 써드 파티를 이용한 제한적인 리포팅 기능 제공 불가 불가 이번 시간에는 주요 오픈소스 APM와 상용 APM 차이점을 살펴보았습니다. 각 솔루션은 분명한 장단점을 갖고 있으며, 모든 상황에 완벽한 솔루션은 없습니다. 그러나 여기서 주목해야 할 것은, APM의 핵심이 '트랜잭션을 얼마나 효과적으로 모니터링할 수 있는가'라는 점입니다. 이 측면에서 오픈소스 APM은 한계가 있으나, 상용 APM 제품은 이를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 물론 비용 면에서 오픈소스 APM와 비교해, 상용 APM 제품이 부담스러울 순 있습니다. 하지만 트랜잭션 모니터링 관리의 중요성을 고려한다면, 이러한 투자는 가치가 있습니다. 더 나아가 심층적인 실시간 데이터 모니터링, 신속한 데이터 처리, 전문적인 기술적인 기술 지원, 보다 복잡한 시스템 환경에서 효과적인 트랜잭션 관리를 우선시 한다면 Zenius APM 제품이 더더욱 적합할 것입니다. 🔍더보기 Zenius APM 더 자세히 보기 📝함께 읽으면 더 좋아요 • APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는? • APM의 핵심요소와 주요기능은? • 옵저버빌리티 vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은?
2024.07.26
[ZNG 개발기] #1. ZNG와 Vue.js
[ZNG 개발기] #1. ZNG와 Vue.js
안녕하세요. 브레인즈컴퍼니 개발 3그룹에서 ZNG의 프론트엔드를 개발하고 있는 1년차 신입 개발자 김현수입니다. ZNG란 Zenius New Generation의 약자로, 브레인즈컴퍼니의 핵심 서비스인 제니우스의 차세대 버전을 말합니다. ZNG는 데이터베이스를 제외한 프론트엔드와 백엔드는 완전히 제로베이스에서 시작하는 장기 프로젝트이기에, 프로젝트를 진행하는 과정에서 새롭게 배운 것, 개발자로서 성장, 팀 개발 경험 등을 기록하고자 ZNG 개발기를 작성하게 됐습니다. ZNG 개발기는 달마다 개발과정에서 있었던 이슈들, 경험, 공부한 내용 등을 기술적인 내용과 함께 작성할 예정입니다. 다 함께! <사진 설명: 펭수, "렛츠고!"> 1. ZNG가 무엇인가요? ZNG는 기존 제니우스에서 발생하는 불편함을 해소하고자 탄생한 프로젝트입니다. 기존 제니우스에는 어떤 불편함이 있었고, 이를 해소하고자 ZNG는 어떤 컨셉을 목표로 개발할 것인가에 대해 알아보겠습니다. 같은 부서 선배 동료들을 쫄래쫄래 따라다니며 물어보고 배워가며 정리한 내용을 바탕으로 작성하는 글입니다. 혹시라도 틀린 부분이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다! <사진 설명: 자환님은 아니라고 하셨다...> 제니우스는 B2B 솔루션 서비스 상품으로 사용자의 요구사항에 맞게 유연한 변경이 가능해야 합니다. 새로운 컴포넌트를 추가 한다거나, 여러 기능을 합치는 등 다양한 요구사항에 대응해야 합니다. 당연히도 현재 제니우스는 사용자의 요구사항에 맞춰 조금씩 커스텀해 서비스되고 있습니다. 그러나 효율적이지 못한 상황이 생기기도 합니다. 대체로 같은 내용의 코드를 반복해서 작성하는 상황이 그러합니다. 같은 형태를 가진 컴포넌트여도 출력하고자 하는 데이터의 종류가 다르다면 컴포넌트를 통째로 다시 만들어야 했습니다. 반복적인 작업은 개발자에게 피로감을 주게 되고 단순히 피로감을 넘어, 개발자에게 목표 의식을 저하시킬 우려가 있습니다. <사진 설명: 다양한 종류의 컴포넌트가 있다. 사용자마다 원하는 컴포넌트, 데이터가 다를 수 있다.> 이런 불편함을 해소하는 방법으로, ZNG는 코드의 재사용성을 높이기 위해 노력합니다. 각 기능끼리의 의존도는 낮추고, 독립성을 높여서 반복적인 작업을 최소화합니다. 같은 형태를 가진 컴포넌트에 대해서 데이터만 다르다면 데이터만 바꿔주면 됩니다. 사용자마다 다른 종류의 데이터를 출력하기를 원할 경우 더 빠르고 효율적인 대처가 가능합니다. 이러한 컨셉과 Vue.js의 Component를 관리하는 방법이 일치해 ZNG는 Vue.js로 개발하게 됐습니다. 2. ZNG와 Vue.js Vue.js에는 여러가지 특징이 있습니다. 그 중에서도 Vue Component에 대해서 자세히 알아보겠습니다. Vue Component Vue Component란 화면을 구성하는 하나의 블록입니다. Component는 하나의 전체 화면일수도 있고 전체 화면 중 일부분을 차지하는 또 하나의 작은 화면일수도 있습니다. 따라서 화면을 구현할 때 화면 전체를 한 번에 구현하지 않고, 부분적으로 구현해 관리하는 것이 가능합니다. Component를 활용하면 화면을 구조화해 직관적으로 개발할 수 있으며 코드의 재사용성이 올라갑니다. <사진 설명: 화면의 영역을 블록으로 쪼개 재활용 가능항 형태로 관리하는 것이 Vue Component> ZNG 기능 중 모니터링은 추출한 데이터를 그래프, 표 등을 통해 다양한 형태의 컴포넌트로 보여줍니다. 각각의 컴포넌트는 서로 다른 모양을 통해, 서로 다른 데이터를 보여줍니다. 반대로 말하면 하나의 컴포넌트에 대해서 모양, 데이터만 다르게 준다면 여러 종류의 컴포넌트를 만들 수 있습니다. 다음은 ZNG 코드 일부입니다. PCContainer는 컴포넌트를 감싸는 블록입니다. component 태그 안에 있는 ‘is’옵션에 ‘컴포넌트의 이름’을 넣어 그리고자 하는 컴포넌트를 선택할 수 있습니다. PCLineChart는 그래프를 그리는 컴포넌트입니다. highchartsOptions에 어떤 데이터를 넣느냐에 따라 원하는 그래프를 그릴 수 있습니다. <사진 설명: PCContainer> 하나의 PCContainer로 여러 모양의 컴포넌트를 그리고, 하나의 컴포넌트(PCLineChart)로 다양한 데이터를 표현할 수 있습니다. 컴포넌트를 만들기 위해 새로운 코드를 작성하지 않고, Vue Component를 통해 코드를 재사용함으로써 효율적이고 직관적인 코드를 개발할 수 있습니다. 부모와 자식 컴포넌트 관계 각 Vue Component는 데이터를 주고받을 때 부모-자식 관계를 갖는 것이 일반적입니다. <사진 설명: 부모-자식 컴포넌트> 부모는 자식에게 데이터를 전달할 수 있어야 하며, 자식은 부모에게 일어난 일을 알려야 합니다. 부모는 props를 통해 자식에게 데이터를 전달하며, 자식은 emit로 이벤트를 호출해 부모에게 데이터를 알립니다. 부모 컴포넌트와 자식 컴포넌트는 분명히 구분된 컴포넌트지만 props와 emit을 통해 의사소통이 가능합니다. ZNG는 최상단 레이아웃에서 서버로부터 데이터를 받아와 props를 통해 각 컴포넌트로 데이터를 보내줍니다. 하위 컴포넌트에서 발생한 이벤트를 통해 다시 상위 컴포넌트로 데이터를 전달해 데이터를 관리합니다. 다음은 ZNG 코드 중 일부입니다. 자식 컴포넌트는 props를 통해 부모 컴포넌트로부터 데이터를 받고, emit을 통해 부모 컴포넌트로 이벤트를 통해 알립니다. props와 emit을 통해 컴포넌트 간 의사소통을 수행하지만, 각 컴포넌트마다 코드를 분리하기 때문에 관리가 편하고 쉽게 재사용할 수 있습니다. 3. 마치며 ZNG의 개발 방향성과 이와 관련해 Vue.js의 Component 특징을 정리해봤습니다. Vue Component는 이전부터 알고 있던 개념이지만 직접 개발한 코드와 비교해보니 머릿속에 명확하게 정리되는 느낌이었습니다. 특히 코드를 다시 보면서 개념을 리마인드하는 과정이 좋았습니다. ZNG 개발기는 이제 시작입니다! 앞으로도 계속될 ZNG 개발기에 많은 관심 부탁드리며 ZNG 프로젝트를 성공적으로 수행할 때까지 응원해주세요! <사진 설명: 개발의 신이시여... 지켜봐 주세요!> [출처] https://kr.vuejs.org/ https://ko.wikipedia.org/wiki/Vue.js https://www.instagram.com/waterglasstoon/
2022.08.03
Java APM 기반 기술에 대한 간략한 설명
Java APM 기반 기술에 대한 간략한 설명
몇 년 전부터 미국 실리콘밸리에서 불어온 스타트업 광풍이 인플레이션과 경기 침체가 동시에 예상되는 최악의 전망 속에서 조금 사그러드는 모습입니다. 그러나 빠른 속도로 퍼지기 시작한 IT 관련 유행들은 아마 꽤 오랜 시간 우리들 근처에 남아 그 영향이 지속되지 않을까 예상해봅니다. 그 중 한 부분을 차지하는 것이 새로운 혹은 인기가 급상승한 Go, Python, R, Julia, Kotlin, Rust, Swift 등의 컴퓨터 언어들입니다. 이렇게 많은 언어들이 새로 등장해 번쩍번쩍하는 장점을 뽐내고 있는 와중에도, 아직 세상의 많은 부분, 특히 ‘엔터프라이즈 IT’라 불리는 영역에서 여전히 가장 많이 사용되는 것은 Java입니다. 절대적이지는 않지만 컴퓨터 언어의 인기 순위 차트인 TIOBE 인덱스에 따르면, 2022년 6월 현재도 Java의 인기는 Python, C의 뒤를 잇는 3위입니다. Java 역시 Java 9부터는 십 수년간 고수하던 백워드 컴패티빌리티 정책을 포기하고 여러가지 반짝거리는 장점을 받아들이면서 버전업을 계속해, 올해 9월에는 Java 19가 나올 예정입니다. 그러나 아직도 우리나라 ‘엔터프라이즈 IT’에서 가장 많이 쓰이는 버전, 그리고 작년까지는 세계에서 가장 많이 쓰이는 버전은 Java 8이었습니다. 이렇게 많은 Java 어플리케이션의 성능을 모니터링하고 관리할 수 있는 솔루션을 통상적으로 APM(Application Performance Management)이라고 합니다. 위에서 서술한 것처럼 다른 컴퓨터 언어들의 인기가 올라가고 사용되는 컴퓨터 언어가 다양해지면서 많은 APM 제품들이 Java외의 다른 컴퓨터 언어로 작성된 어플리케이션도 지원하는 경우가 늘어나고 있으나, 이 글에서는 APM을 Java 어플리케이션의 성능을 모니터링하고 관리할 수 있는 솔루션으로 한정하도록 하겠습니다. 어플리케이션의 성능을 보다 깊이 모니터링하는데 필수적인 것이 Trace[i]입니다. Trace는 어플리케이션이 실행되는 과정에 중요하다고 생각되는 부분에서 중요하다고 생각되는 어플리케이션의 상태를 기록으로 남긴 것입니다. 전통적인 어플리케이션에서는 실행 Thread를 따라가면서 순차적인 Trace가 남게 되고 유행에 맞는 MSA(Micro-Service Architecture) 어플리케이션에서는 서로 연관됐지만 직선적이지는 않은 형태의 Trace가 남게 됩니다. 이러한 Trace를 수집하고 추적하고 분석하는 것이 APM의 주요 기능 중 하나입니다. 그런데, 여기서 문제가 하나 생깁니다. Trace는 누가 남길 것인가 하는 문제입니다. 개발 리소스가 충분하고 여유가 있는 경우, 개발시 성능에 대한 부분에 신경을 써서 개발자들이 Trace를 남기며 이를 분석하고 최적화하는 것이 정례화, 프로세스화 돼있겠지만, 많은 경우 개발 리소스를 보다 중요한 목표 달성을 위해 투입하는 것도 모자랄 지경인 것이 현실입니다. 아무리 분석 툴인 APM이 좋아도, 분석할 거리가 되는 Trace가 없으면 무용지물이 돼 버립니다. 그래서 APM에는 미리 정해진 중요한 시점에 어플리케이션에서 아무 것도 하지 않더라도 자동으로 Trace를 남기도록 하는 기능이 필수적으로 필요합니다. Java 어플리케이션의 경우 이러한 기능은 Java Bytecode Instrumentation이라고 하는 기반 기술을 사용해 구현됩니다. 서론이 매우 길어졌지만, 이 글에서는 Java Bytecode Instrumentation에 대해 조금 상세히 살펴보도록 하겠습니다. Java Bytecode Instrumentation을 명확히 이해하려면, 먼저 Java가 아니라 C, C++, Rust등의 언어들로 작성된 프로그램이 어떤 과정을 거쳐서 실행되는가, 그리고 Java 프로그램은 어떤 과정을 거쳐서 실행되는가를 살펴보는 것이 도움이 됩니다. Java가 세상에 나오기 이전에는 ‘컴퓨터 학원’이나 고등학교 ‘기술’ 과목, 그리고 대학의 ‘컴퓨터 개론’ 등에 반드시 이런 내용이 포함돼 있었지만 요즘은 그렇지도 않은 것 같습니다. 컴퓨터에서 프로그램을 실행시키는 것은 CPU, 즉 Central Processing Unit입니다. 지금 이 글을 작성하고 있는 컴퓨터의 CPU는 Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz입니다. CPU는 메모리의 프로그램이 있는 영역을 읽어 들여, 미리 정해진 값에 따라 정해진 동작을 수행하게 됩니다. 이때 어떤 값이 어떤 동작을 수행하는지 규정해 놓은 것을 Machine Language라고 합니다. Machine Language는 100% 숫자의 나열이므로 이를 좀더 사람이 읽기 쉬운 형태로 1:1 매핑 시킨 것이 Assembly Language입니다. (그렇다고 읽기가 많이 쉬워지지는 않습니다.) 이 글에서는 이 두 단어를 구분없이 혼동해 사용합니다. C, C++, 그리고 나온 지 벌써 10년이나 된 Go, 요즘 인기가 계속 상승하고 있는 Rust 등의 언어로 작성된 프로그램은, 이들 언어로 작성된 소스 코드를 Machine Language로 미리 변환해서[ii] 실행 파일을 만들고 이를 실행하게 됩니다. 이 변환을 수행하는 것을 Compile한다라고 하고 이 변환을 수행하는 프로그램을 Compiler라고 부릅니다. 한편, 소스 코드를 완전히 Machine Language로 변환시킨 실행 파일을 실행하는 것이 아니라 Interpreter라 불리우는 프로그램이 소스 코드를 읽으면서 그 의미에 맞게 동작을 수행시키는 언어들도 있습니다. ‘스크립트 언어’라 불리는 bash, Perl, PHP, Ruby, Python 등이 이에 해당되면, 요즘은 잘 쓰이지 않지만 그 옛날 Bill Gates가 직접 Interpreter를 만들기도 했던 BASIC 등이 이에 해당합니다. 본론으로 돌아가보겠습니다. 그렇다면, Java 프로그램은 어떤 방식으로 실행이 되는가? 기본적으로는 Interpreter 방식이라고 생각해도 이 글의 주제인 Java Bytecode Instrumentation을 이해하는 데는 무리가 없습니다.[iii] 여기에 더해 Java의 실행 방식에는 몇 가지 큰 특징이 있습니다. 첫째로, Java는 소스 파일을 직접 읽어 들이면서 실행하는 것이 아니라 소스 파일을 미리 변환시킨 Java Class File을 읽어 들이면서 실행합니다. 하나의 Java Class File에는 하나의 Java Class 내용이 모두 포함됩니다. 즉, Class의 이름, public/private/internal 여부, 부모 클래스, implement하는 interface 등의 Class에 대한 정보, Class의 각 필드들의 정보, Class의 각 메서드[iv]들의 정보, Class에서 참조하는 심볼과 상수들, 그리고 이 글에서 가장 중요한 Java로 작성된 각 메서드의 내용을 Java Bytecode 혹은 JVM Bytecode라고 하는 중간 형태의 수열로 변환시킨 결과 등이 Java Class File에 들어가게 됩니다. 이 Java Bytecode는 실제 실행 환경인 CPU 및 Machine 아키텍처에 무관합니다. 똑같은 Java 소스 코드를 Windows에서 Compile해 Java Class File로 만들건, Linux에서 Compile해 Java Class File로 만들건 그 내용은 100% 동일하게 되고 이 점은 C, C++, Rust 등 Compiler 방식의 언어와 큰 차이점입니다. Java의 가장 큰 마케팅 캐치프레이즈 “Write Once, Run Anywhere”는 이를 표현한 것입니다. 둘째, Java Bytecode는 일반적인 CPU의 Machine Language와 많은 유사점을 지닙니다.[v] 어찌 보면 Java Bytecode는 실제 존재하지는 않지만 동작하는 가상의 CPU의 Machine Language라고 볼 수 있는 것입니다. 이러한 이유에서 Java Class File을 읽어 들여 실행시키는 프로그램을 JVM이라고 (Java Virtual Machine) 부릅니다. Java 소스 파일을 Java Class File로 변환시키는 프로그램을 Java Compiler라고 부르며, 가장 많이 쓰는 Java Compiler는 JDK(Java Development Kit)에 포함된 javac라고 하는 프로그램입니다.[vi] JVM은 JDK에 포함된 java라고 하는 프로그램을 가장 많이 씁니다. 한편 사용 빈도는 그렇게 높지 않지만, Java Class File을 사람이 알아볼 수 있는 형태로 변환해서 그 내용을 보고 싶은 경우도 있습니다. 이런 일을 하는 프로그램을 Java Bytecode Disassembler[vii]라고 부르며, JDK에는 Java Bytecode Disassembler인 javap가 포함돼 있습니다. 혹은, Eclipse나 Intellij IDEA 같은 IDE에서 Java Class File을 로드하면 사람이 알아볼 수 있는 형태로 변환해 보여줍니다. Java Bytecode의 실제 예를 한번 살펴보도록 하겠습니다. 설명을 간단히 하기 위해, 클래스나 메서드 선언 등은 다 제외하고, 오직 메서드의 내용에만 집중하면, System.out.println(“Hello, World.”); 라는 Java 프로그램은 다음과 같은 Java Bytecode로 변환됩니다. (전통적으로 16진수로 표시합니다.) b2 00 0b 12 09 b6 00 0f b1 이를 javap를 사용해, 혹은 JVM Reference[viii]를 보고 좀더 사람이 보기 쉬운 형태로 표현하면 다음과 같습니다. 0: getstatic #11 // Field java/lang/System.out:Ljava/io/PrintStream; 3: ldc #9 // String Hello World 5: invokevirtual #15 // Method java/io/PrintStream.println: (Ljava/lang/String;)V 8: return JVM Reference의 Chapter 7을 참고하면, Java Bytecode를 javap의 결과에 어떻게 대응되는지를 알 수 있습니다. javap의 결과를 조금 더 살펴봅시다. 먼저 콜론 앞의 숫자는 인스트럭션의 offset으로서 Bytecode 시퀀스의 0번째, 3번째, 5번째, 8번째를 의미합니다. 0번째의 getstatic은 그 다음 숫자에 해당하는 필드를 스택의 맨 위에 저장하도록 합니다. 3번째의 ldc는 “Hello, World”라는 상수값을 스택의 맨 위에 저장하도록 합니다. 5번째의 invokevirtual은 println 메서드를 호출하고, 8번째의 return은 메서드에서 리턴해 호출한 곳으로 실행을 넘깁니다. Java 프로그램은 (정확히는 Java 소스 코드로 작성된 프로그램을 Compile한 결과) 통상적으로 많은 수의 Java Class File로 이뤄집니다. JVM은 이러한 Java Class File을 한꺼번에 읽어 들이는 것이 아니라 실행을 하다가 필요한 순간이 되면 그 때 읽어 들입니다. JVM은 이 로딩 과정에 사용자가 개입할 여지를 남겨 뒀는데, 이것이 Java Bytecode Instrumentation입니다. 이에 대한 개요는 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/instrument/package-summary.html에 설명돼 있습니다. 요약해서 설명하면 다음과 같습니다. (1)사용자는 미리 정해진 규약대로 Java Agent라는 프로그램을 작성하고 이를 JVM 실행시에 옵션으로 명기합니다. (2)JVM은 Java Class File을 읽어 들여서 JVM이 처리하기 좋은 형태로 저장하기 전에, 그 파일 내용을 Java Agent의 ClassFileTransformer 클래스의 transform 메서드[ix]에 전달합니다. (3)JVM은 Java Class File의 원래 내용이 아니라 (2)의 메서드가 반환하는 결과를 저장하고 실행합니다. 이 과정을 Java Bytecode Instrumentation이라고 합니다. 사용자는 Java Bytecode Instrumentation을 구현해, 즉 Java Agent를 잘 작성헤 무엇이든 원하는 바를 달성할 수 있는 것입니다![x] 이러한 Java Bytecode Instrumentation은 APM, 그리고 Aspect-Oriented Programming의 기반 기술이 됩니다. 우리나라에서 Java로 프로그래밍을 한다고 하면 누구나 다 알고 있을 것 같은 Spring Core의 핵심 요소 중의 하나가 Aspect-Oriented Programming입니다. 예를 들어 Spring에서 @Transaction 이라고 annotation된 메서드가 있으면, Spring은 그 메서드의 맨 처음에 transaction을 시작하는 코드, 정상적으로 return하기 직전에는 transaction을 commit하는 코드, 그리고 익셉션에 의해 메서드를 빠져 나가기 직전에는 transaction을 rollback하는 코드를 삽입해 주게 되는데 이를 Java Bytecode Instrumentation을 이용해 구현하는 것입니다. 그럼, Java Agent에 거의 무조건적으로 필요한 기능은 무엇일까요? Java Agent는 Java Class File 내용을 그대로 전달받기 때문에 이를 해석할 수 있어야 무언가를 할 수 있습니다. 불행히도, java 스탠다드 라이브러리에는 Java Bytecode를 직접 다루는 기능은 없습니다.[xi] 그래서 de facto standard로 사용되는 것이 asm이라는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 수많은 java 라이브러리와 어플리케이션에 포함돼 있습니다. 그러나 asm이 훌륭한 라이브러리이긴 하지만, 이를 직접 사용하려면 각 상황에 맞게 코드를 삽입하는 프로그램을 작성해서 사용해야 하므로 자유도가 떨어집니다. 그래서 Zenius APM에서는 asm을 사용하되 삽입될 코드를 설정 파일에서 지정할 수 있는 suji(Simple Universal Java Instrumentor)[xii]라고 이름 붙인 라이브러리를 직접 만들어 사용하고 있습니다. suji를 사용하면 yaml 형식의 설정 파일에서, 어떤 클래스의 어떤 메서드의 어느 부분에 삽입할 것인지에 대한 조건과 삽입될 코드를 yaml의 list 형태로 지정하는 것만으로 (이는 Lisp와 비슷한 방식으로, 이렇게 하면 파싱 과정을 생략하면서 쉽게 코드를 넣을 수 있습니다.) Java Bytecode Instrumentation을 손쉽게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, Zenius APM에서 JDBC getConnection을 처리하기 위해서 다음과 같은 부분이 설정 파일에 포함돼 있습니다. JDBC.DataSource.getConnection: IsEnabled: true ClassChecker: [ HasInterface, javax/sql/DataSource ] MethodName: getConnection IsStatic: false IsPublic: true IsDeclared: false ReturnType: Ljava/sql/Connection; Locals: [ Ljava/lang/Object;, Ljava/lang/Object; ] AtEntry: - [ INVOKE, dataSourceGetConnection, l1, [] ] AtExit: - [ INVOKE, poolGetConnectionEnd, l2, [ l1, ^r, true ] ] - [ LOAD, l2 ] - [ CAST, Ljava/sql/Connection; ] - [ STORE, ^r ] AtExceptionExit: - [ INVOKE, endByException, null, [ l1, ^e ] ] 간략하게 설명하면, Class가 만약 javax.sql.DataSource를 implement하고 메서드가 스태틱이 아니고 public이면서 java.sql.Connection을 리턴하는 getConnection이라는 이름을 가진 경우에 메서드 시작 시, 리턴 시, 그리고 익셉션에 의해 메서드를 나갈 때 위의 예제에 규정된 코드를 삽입하라는 의미입니다. 이상으로 Java Bytecode Instrumentation에 대한 간략한 설명을 마칩니다. 다음에는 실제로 APM이 중점적으로 추적하고 분석하는 것은 어떤 것들인가에 대해 설명하겠습니다. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [i] Sridharan, Distributed Systems Observability, O’Reilly, 2018의 Chapter 4. The Three Pillars of Observability 참조. 번역본은 없는 듯합니다. [ii] 이 외에 여러가지 과정을 거치지만 이 글의 목적과는 무관하므로 과감하게, 자세한 설명은 생략합니다. [iii] 실제로는 Java 프로그램이 100% 이렇게 interpret되어 실행되는 것은 아닙니다. 특정 메쏘드 혹은 메쏘드의 일부분이 자주 실행돼 interpret하는 것보다 미리 컴퓨터(=CPU)가 바로 실행할 수 있는 형태(=Machine Language)로 변환(=compile)해 놓는 것이 더 낫다고 JVM이 판단하는 경우, 미리 이런 변환 과정을 한번 거쳐 그 결과를 기억해 놓고, 그 기억된 결과를 컴퓨터(=CPU)가 바로 실행합니다. 이렇게 변환하는 과정을 Just-In-Time Compile 혹은 JIT라고 합니다. 또 이 때문에 JVM을 단순한 interpreter로 부를 수는 없는 것입니다. [iv] 국립국어원은 메서드가 맞는 표기라고 합니다. [v] 물론 많은 차이점도 지닙니다. (1) JVM은 register가 존재하지 않고 오로지 stack에만 의존한다. (2) JVM은 Class, Method의 개념을 포함하고 있지만 일반적인 범용 CPU에는 그런 상위 개념은 없습니다. [vi] 보통 IDE를 써서 개발을 하기 때문에, javac를 직접 사용하거나 Java Class File을 직접 다룰 일은 잘 없고, jar 파일이 이 글을 읽는 여러분에게 훨씬 더 익숙할 지도 모릅니다. Jar 파일은 그냥 zip으로 압축된 파일이니 그 압축을 한번 풀어 보길 바란다. 확장자가 class인 수많은 파일을 찾을 수 있을 것입니다. [vii] Assembly는 Assemble의 명사형이며, Assemble의 반대말은 Disassemble입니다. [viii] JVM에 대한 모든 것은 The Java Virtual Machine Specification에 나와 있습니다. 이 중 'Chapter 6. The Java Virtual Machine Instruction Set'를 참고하면 각각의 instruction에 대해 상세히 알 수 있습니다. [ix] https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/instrument/ClassFileTransformer.html#transform-java.lang.ClassLoader-java.lang.String-java.lang.Class-java.security.ProtectionDomain-byte:A- [x] 쉽다고는 하지 않았습니다. 또 몇가지 제약 사항은 있습니다. [xi] 참고로 최근에는 asm을 대체할 수 있는 기능을 스탠다드 라이브러리에 넣을 계획이 진행되고 있습니다. https://openjdk.org/jeps/8280389 [xii] 명명이 아이돌 그룹 출신 모 여배우와 관계가 아주 없지는 않음을 조심스럽게 밝혀 둡니다.
2022.08.04
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