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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
#Zenius
#ZeniusSMS
#통합서버관리
이화정
프리세일즈팀
프리세일즈팀에서 마케팅, 내외부 홍보, 콘텐츠 제작을 담당하고 있어요.
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엣지 컴퓨팅을 위한 CNCF 프로젝트, KubeEdge 활용법
엣지 컴퓨팅을 위한 CNCF 프로젝트, KubeEdge 활용법
최근 몇 년 간 IT 분야는 급속한 발전을 거듭하고 있습니다. 특히 2010년대 중반부터 데이터를 온라인에 저장하는 기존 방식을 넘어서, 보다 진보된 컴퓨팅 기술이 등장하며 클라우드 컴퓨팅이 중요한 역할을 하게 되었습니다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google) 등의 대형 기업들이 클라우드 서비스를 주도해 나갔죠. 하지만 점점 IT 산업이 커지고 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 IT 장비에서 생성되는 데이터양이 기하급수적으로 많아졌습니다. IDC의 2018년 자료에 따르면, 2025년에는 전 세계에서 생성되는 데이터가 175ZB(*제타바이트1)에 도달할 예정이라고 합니다. 이처럼 수많은 데이터가 생성되고 중앙 서버에 저장/연산이 될 경우, 서버에 부하가 증가하는 문제가 발생하게 됩니다. *1. 1 ZB = 1021 bytes = 1,000,000,000,000,000,000,000 bytes 이를 해결하기 위해 2020년부터 중앙 서버에만 저장하지 않고, 클라우드 하위개념인 '클라우드렛'을 통해 데이터를 분산 처리하는 새로운 기술이 등장했는데요. 그 기술이 바로 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)입니다. │엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란? 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 집중형 데이터 센터나 클라우드 대신, 데이터가 생성되는 가장 가까운 곳에서 처리하는 기술입니다. 쉽게 말해 중앙 서버가 아닌 데이터가 발생하는 '엣지(가장자리)'에서 직접 처리하는 것을 의미하죠. 엣지 컴퓨팅의 목적은 데이터 처리 응답 지연을 없애고, 실시간 성능을 개선하는 것입니다. 따라서 엣지 컴퓨팅의 가장 큰 특징이 '분산 처리 기능'이기도 합니다. 즉 가까운 곳에서 데이터를 처리하여, 부하를 분산하고, 통신 지역을 최소화하는 것이 엣지 컴퓨팅의 주목적입니다. │Edge Computing 필요성 그렇다면 엣지 컴퓨팅은 왜 점점 중요해지고 있을까요? 앞에서 언급했던 것처럼, IoT 시대가 도래하면서 다양한 디바이스에서 처리하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 요구되는 처리 속도와 응답 속도도 높아지고 있죠. 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 데이터 센터가 필요하지만, 각 위치에 데이터 센터를 두는 것보다 한 곳에서 중앙 집중식으로 처리하는 것이 더 효율적입니다. 이것이 클라우드 컴퓨팅이 대중화된 이유 중 하나입니다. 그러나 인터넷을 통해 클라우드로 데이터를 전송하고 처리한 후 반환할 때, 약간의 시간 지연이 발생합니다. 물론 로봇과 산업 장비의 센서 기술은 나날이 발전하고 있어, 어느 순간에도 상황을 정확하게 파악할 수 있게 되었습니다. 하지만 데이터 처리와 반응 사이에 시간 지연이 발생하면 정교한 *센싱 기술2 은 아직 어려운 편이죠. *2. 센싱 기술: 다양한 센서를 활용해 물리적 환경으로부터 데이터를 감지하고 수집하는 기술 이처럼 정밀하고 복잡한 동작을 수행하는 디바이스에는 고정밀 IoT가 필요한데요. 이를 위해서는 최대한 실시간에 가깝게 정보와 데이터를 주고받아야 하는데, 엣지 컴퓨팅가 이를 가능하게 합니다. 따라서 엣지 컴퓨팅은 IoT가 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 기술로 주목받고 있죠. │Edge Computing 장점 엣지 컴퓨팅의 구체적인 이점은 무엇일까요? 엣지 컴퓨팅을 활용하면 얻을 수 있는 이점을 살펴보겠습니다. • 네트워크 트래픽 감소: 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 클라우드 서버로 보내지 않고 엣지(사용자 근처 단말기)에서 직접 처리하기 때문에, 네트워크 트래픽이 큰 폭으로 감소합니다. • 빠른 데이터 처리 응답시간: 데이터를 단말기에서 바로 처리하므로, 데이터 처리 응답 시간이 매우 빠릅니다. 실시간 응답이 중요한 애플리케이션에서는 큰 이점이죠. • 향상된 보안성: 개인정보 등 중요한 데이터를 중앙 데이터 센터로 전송하지 않아도 되므로 보안성이 높아집니다. 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에 데이터 유출 위험이 줄어듭니다. • 장애 포인트 감소: 서버에 장애가 발생할 경우, 전체 서비스로 장애가 확대되는 클라우드 컴퓨팅과 달리 엣지 컴퓨팅은 개별 엣지의 장애가 다른 엣지로 전파되지 않게 합니다. 따라서 전체 시스템의 안정성이 향상되고 장애 포인트가 감소됩니다. │Edge Computing 활용 분야 엣지 컴퓨팅 활용분야는 다양하지만, 대표적인 엣지 컴퓨팅 적용사례로 스마트팩토리가 있습니다. 스마트 팩토리는 IoT, AI를 활용해 공정을 자동화하고 최적화하는 공장을 의미하는데요. 스마트팩토리에서는 제품 생산 과정에서 발생하는 모든 데이터를 중앙 클라우드 서버에 저장하면, 서버에 부하가 걸리기 쉽습니다. 이를 해결하기 위해 단순히 매일 반복되는 프로세스는 근처 엣지서버에 저장하고 데이터 연산 작업을 진행하죠. 반면 복잡하고 자주 처리되지 않는 데이터는 중앙 클라우드 서버에 저장합니다. 이렇게 하면 AI가 기기를 운영할 때 실시간 데이터 처리가 가능하여 지연 시간을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 여기서 엣지 서버는 지사 개념으로, 중앙 클라우드 서버는 본사 개념으로 이해할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅 활용 분야는 계속해서 확대되고 있습니다. 스마트팩토리 외에도 에너지 스트리밍, 게임, 헬스케어, 농업, 데이터센터, 자율주행, 스마트 시티 등 대규모 산업분야에 많이 사용되고 있습니다. │Edge Computing 도전 과제 하지만 엣지 컴퓨팅 기술에는 여러 도전과제가 있는데요, 대표적으로 애플리케이션 배포관리가 있습니다. 다양한 엣지 환경에서 애플리케이션을 배포하고 관리하는 것은, 생각만 해도 복잡한 프로세스이기 때문이죠. 이때 애플리케이션 버전 관리를 일관되게 하고 다양한 엣지 장치와 위치에서 호환성을 유지하려면, 효율적인 오케스트레이션 배포 시스템이 필요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 여러 솔루션들이 연구되고 있는데요. 그중 하나가 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)입니다. 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동 배포하고, 확장하며, 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이때 쿠버네티스 기술에 + Edge를 접목한 것이 바로 KubeEdge입니다. 좀 더 자세히 알아볼까요? │KubeEdge란? KubeEdge는 쿠버네티스를 확장하여 엣지 컴퓨팅 환경을 지원하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 플랫폼이죠. KubeEdge는 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 경계를 허물기 위해 설계되었는데요. CNCF 재단에서 엣지 컴퓨팅 커뮤니티 구성원에 의해 개발되었고, 2018년 11월 상하이 KubeCon에서 처음 발표되었습니다. 쿠버네티스 기반으로 설계된 KubeEdge는, 2019년 3월에 첫 릴리즈 이후로 점차 안정화되고 있습니다. │KubeEdge 주요 기능 KubeEdge는 쿠버네티스를 사용해 클라우드와 엣지 리소스를 일관되게 관리할 수 있습니다. 또한 클라우드에서 운영하던 애플리케이션과 서비스를 동일한 방식으로 다룰 수 있죠. 이 밖에도 KubeEdge 주요 기능은 다음과 같습니다. • 엣지 클러스터 관리: KubeEdge는 엣지 환경에서도 쿠버네티스 클러스터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. • 데이터 처리: 엣지에서 생성된 데이터를 로컬에서 처리하여, 네트워크 대역폭을 절약하고 응답 시간을 단축합니다. • 애플리케이션 오케스트레이션: 클라우드와 유사한 방식으로 엣지 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다. • 보안: 엣지와 클라우드 간의 안전한 통신을 보장하여, 데이터 보안을 강화합니다. │KubeEdge 주요특징 KubeEdge 기능이 좀 더 원활하게 작업을 할 수 있도록 도와주는 주요 특징이 있는데요. 자세히 살펴보겠습니다. • 분산 아키텍처: KubeEdge는 클라우드와 엣지를 각각 포함하는 분산된 환경을 지원합니다. 클라우드에는 Kube-apiserver가 있으며, 엣지에는 실제 IoT 디바이스가 있습니다. 이를 통해 중앙 집중식 관리와 로컬 처리를 모두 가능하게 합니다. • 쿠버네티스 API 호환성: KubeEdge는 쿠버네티스 API와 호환됩니다. 이를 통해 기존에 쿠버네티스에 익숙한 사용자는 엣지 컴퓨팅 환경을 쉽게 관리할 수 있죠. • 리소스 제약 환경 지원: 엣지 디바이스는 일반적으로 제한된 컴퓨팅 자원을 가지고 있습니다. KubeEdge는 이러한 환경을 고려하여 설계되었기 때문에, 리소스가 제한된 환경에서도 효율적으로 작동합니다. • 오프라인 작동 지원: 엣지 노드는 네트워크에 연결되어 있지 않더라도, 일정 부분을 독립적으로 작동할 수 있습니다. 이는 인터넷 연결이 불안정한 환경에서 매우 유용합니다. • 경량화된 엣지 컴포넌트: KubeEdge는 엣지 측에 'EdgeCore'라는 경량화된 컴포넌트를 사용합니다. EdgeCore는 IoT 디바이스와의 통신/관리를 담당합니다. • 효율적인 통신: 클라우드와 엣지 사이의 통신은 *MQTT3와 같은 프로토콜을 사용하여 효율적으로 이루어집니다. 이는 데이터의 신속한 전송과 처리를 가능하게 합니다. *3. MQTT: Message Queuing Telementry Transport의 약자로 경량 메시지 전송 프로토콜 │KubeEdge 구성도 KubeEdge 구성도를 살펴보면 크게 Cloud, Edge, Device로 나누어져 있는데요. 각각 구성요소에 대한 설명은 아래와 같습니다. • Edged: Edge에서 컨테이너화된 애플리케이션을 관리합니다. 이는 엣지 디바이스에서 애플리케이션을 배포하고 실행하는 역할을 합니다. • EdgeHub: Edge에 위치한 통신 인터페이스 모듈로, 엣지 컴퓨팅을 위해 클라우드 서비스와 상호 작용하는 *웹 소켓4 클라이언트입니다. 클라우드와 실시간 데이터 통신을 담당합니다. • CloudHub: 클라우드에서의 통신 인터페이스 모듈입니다. 클라우드 측의 변경 사항을 감시하고, EdgeHub에 메시지를 캐싱하고 보내는 역할을 담당하는 웹 소켓 서버입니다. • Edge Controller: Edge 노드를 관리하는 모듈입니다. 이 모듈은 데이터를 특정 엣지 노드로 전달될 수 있도록, 엣지 노드와 포드 *메타데이터5를 관리합니다. 즉 Edge Controller는 쿠버네티스 컨트롤러 역할을 확장하여, 엣지 컴퓨팅 환경에서도 효율적인 노드 관리와 데이터 흐름을 가능하게 합니다. • EventBus: MQTT를 사용하여 내부 엣지 통신을 처리하는 모듈입니다. 이는 MQTT 서버와 상호 작용하여 다른 구성 요소에 게시와 구독 기능을 제공하는 MQTT 클라이언트 역할을 합니다. • Device Twin: 장치 메타 데이터를 처리하는 장치용 소프트웨어 미러입니다. 이 모듈은 장치 상태를 처리하고 이를 클라우드에 동기화하는 데 도움을 줍니다. 또한 경량 데이터베이스(SQLite)에 연결되어, 애플리케이션에 대한 쿼리 인터페이스도 제공합니다. • MetaManager: Edge 노드에서 메타데이터를 관리하는 모듈입니다. 이는 Edged와 EdgeHub 사이의 메세지 프로세서로, 경량 데이터베이스(SQLite)와의 메타데이터를 저장/검색하는 역할을 담당합니다. *4. 웹 소켓: 웹 브라우저와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 가능하게 하는 프로토콜 *5. 포드 메타데이터: 파일 원본 데이터 외에 추가적인 속성이나 정보를 포함하는 메타데이터 이러한 각 구성 요소는 엣지와 클라우드 간의 원활한 통신, 애플리케이션 배포, 데이터 관리 등을 담당하여 엣지 컴퓨팅의 성능과 효율성을 극대화합니다. 이를 통해 실시간 데이터 처리와 안정적인 시스템 운영이 가능하죠. │엣지 컴퓨팅과 KubeEdge 미래 전망 그렇다면 엣지컴퓨팅과 KubeEdge 미래 전망은 어떨까요? 엣지 컴퓨팅과 KubeEdge의 결합은 데이터 생성 지점에서 즉시 처리를 가능하게 하여 지연 시간을 줄이고, 클라우드 네이티브 애플리케이션을 엣지 환경에서도 원활하게 실행할 수 있도록 지원합니다. 따라서 이러한 기술의 결합은 5g와 함께 자율주행차, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌며, 향후 지속적인 성장이 예상됩니다. IDC에 따르면, 전 세계 엣지 컴퓨팅 지출은 2023년 2080억 달러에서 2026년까지 연평균 13.1%씩 성장하여 3170억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 디지털 전환 이니셔티브의 중요한 요소로 엣지 컴퓨팅의 역할이 확대되면서 더욱 가속화될 예정입니다. 국내에서도 엣지 컴퓨팅과 관련한 기술 발전과 시장 확장이 활발히 이루어지고 있습니다. 정부가 민간사업에게 5G 주파수를 할당하면서 이음 5G(5G 특화망) 서비스가 시작되었고, 이를 통해 자율 주행 로봇 등의 엣지 컴퓨팅 관련 서비스가 확대되고 있습니다. 결론적으로 엣지 컴퓨팅과 KubeEdge의 결합은, 미래의 디지털 트랜스 포메이션을 가속화할 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 전망하고 있습니다. 이들의 발전은 다양한 산업 분야에서 새로운 비즈니스 모델과 기회를 창출하여, 우리의 생활 방식을 더욱 안전하고 편리하게 만들어 줄 것입니다. 📚참고 자료 • MichaelShirer, "New IDC Spending Guide Forecasts Edge Computing Investments Will Reach $232 Billion in 2024", IDC • GordonHaff, "Edge computing: 4 trends for 2023", enterprisersproject • ShirleyStark, "Future Of Edge Computing: Top 6 Trends 2023", justtotaltech • TonyFyler, "Edge computing trends in 2023", techhq • Bluefriday, "KubeEdge concept", tistory • Mansoor Ahmed, "Kubernetes Native Edge Computing Framework, KubeEdge", linkedin • "TDK의 고급 HDD 헤드 기술은 사회의 디지털 변혁을 가속화합니다", shunlongwei • 양대규기자, 엣지에서 AI와 시각적 처리가 증가하는 이유, aitimes
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좋은 대시보드(Dashboard) 설계를 위한 4가지 핵심 가이드
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
오픈소스 APM만으로 완벽한 웹 애플리케이션 관리, 가능할까?
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
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