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브레인즈컴퍼니, 서비스 확대 및 고객 만족도 향상 위해 원주사무소 오픈
데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?!
원종혁
2024.02.14
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잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
2000년 대 후반 IT 분야에서 데브옵스(DevOps)라는 움직임이 시작된 후, 꾸준하게 관심이 이어지고 있습니다. 데브옵스와 관련된 전 세계 시장의 규모는 2023년 기준 약 15조 원으로 추산되며, 올해부터는 연평균 25.5%씩 성장하여 2032년에 118조 원에 이를 것으로 예상됩니다
(*출처: Grand View Research)
.
우리나라의 경우 네이버, 카카오, 우아한 형제들, 토스 등과 같은 국내 대기업부터 스타트업까지 데브옵스 팀을 구축하여 적극적으로 활용하고 있기도 한데요.
이처럼 많은 기업들이 말하는 데브옵스란 과연 무엇일까요? 그리고 어떻게 하면 데브옵스를 성공적으로 도입하고 활용할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps)란 무엇인가?
[그림 1] DevOps 개념 ⓒdevopedia
우선 데브옵스가 무엇인지부터 살펴봅시다. 검색 사이트에서 '데브옵스 혹은 DevOps'라고 검색하면 위 [그림1]과 같은 결과를 찾을 수 있는데요.
[그림 2] DevOps에 대한 필자의 첫인상
하지만 처음 데브옵스라는 단어를 접할 경우 [그림 2]처럼 오버랩되는 건, 필자만 그런 것은 아니라고 생각합니다. 위 그림처럼 "개발자 보러 운영까지 하라는 거야? 아니면 운영자에게 개발까지 하라는 거야?"라는 질문을 던질 수 있겠죠.
데브옵스(DevOps)는 소프트웨어의 개발(Developmnet)과 + 운영(Operations)의 합성어이다. 이는 소프트웨어 개발자와 정보기술 전문가 간의 소통, 협업 및 통합을 강조하는 개발 환경이나 문화를 말한다. 데브옵스는 소프트웨어 개발조직과 운영조직 간의 상호 의존적 대응이며, 조직이 소프트웨어 제품과 서비스를 빠른 시간에 개발 및 배포하는 것을 목적으로 한다.
ⓒ위키백과
위 내용에도 언급되었듯이, 데브옵스라는 것은 결국 단순한 기술이 아닌 환경 또는 사람들 간에 관계라고 할 수 있습니다. 그렇다면 데브옵스는 어떤 이유로 주목받을 수 있었을까요?
│ 데브옵스(DevOps)가 주목받게 된 배경은?
데브옵스가 주목받은 이유는 여러 가지 있을 수 있지만, 주요한 이유 중 몇 가지를 설명하면 다음과 같습니다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전
IT 산업의 발전에 따라 빠른 개발과 빠른 배포, 그리고 고객의 요구에 신속하게 대응하는 능력이 중요해졌습니다. 특히
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술의 발전으로 데브옵스의 필요성이 더 대두
되었는데요.
클라우드 자원의 가상화 기술과 빠른 프로비저닝
*1
을 통해 기존의 개발과 운영 간의 경계가 허물어지며, 서로 간의 협력이 필수적으로 요구되었기 때문입니다. 실제로 데브옵스만으로는 52%, 클라우드 단독 사용으로는 53%의 성능 향상을 얻었지만, 데브옵스와 클라우드가 결합된 환경에서는 평균 81%의 성능을 향상시킬 수 있다는
조사 결과
도 있습니다.
*1 프로비저닝(Provisioning): 사용자가 요청한 IT 자원을 사용할 수 있는 상태로 준비하는 것
MSA의 등장
[그림 4] 모놀리식 구조 예시(왼) [그림 5] MSA 구조 예시(오)
지금까지 운영 중인 시스템 혹은 서비스는, 하나의 큰 덩어리로 구성된 [그림 4]
모놀리식(Monolithic) 구조를 많이 사용
하고 있습니다. 안정성을 확보하고 기능 추가를 편리하게 할 수 있었기 때문이죠. 하지만 한 부분의 변경이 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있어, 유지보수가 어렵다는 한계점이 있습니다. 예를 든다면 특정 기능이 수정이 필요한 경우에도, 전체 시스템을 수정해야 해서 번거롭고 비효율적인 부분이 있습니다.
이러한 모놀리식 구조의 한계점으로 소프트웨어의 구조가 서서히 [그림 5]
MSA(Micro Service Architecture)로 변화
되고 있습니다. MSA는 통합된 하나의 덩어리를 관리하는 것이 아닌, 작은 단위로 쪼개어 관리하는 방식인데요. 관리하기도 효율적이고, 소프트웨어 품질개선과 요구사항 반영이 비교적 편리해졌습니다. 각 서비스가 독립적으로 배포되고 운영되기 때문에, 특정 기능을 수정할 때 전체 기능을 수정하거나 다시 배포할 필요가 없어진 거죠. 하지만 이러한 변화는 기존의 개발 환경과 조직 문화로 대응하기엔 어려움이 있었습니다.
이때
'데브옵스(DevOps)'
가 좋은 솔루션으로 등장한 것이죠!
데브옵스가 지속적인 통합(CI)
1
과 지속적인 배포(CD)
2
를 통해 빠른 개발 주기를 실현하고 배포할 수 있을 뿐만 아니라, 다수의 독립적인 서비스가 상호작용할 수 있도록 원활한 협업과 통합을 가능하게 했기 때문입니다.
*1 지속적인 통합(Continuous Integration, CI)
개발자가 코드를 변경할 때마다 자동으로 통합하고 빌드 하여, 소프트웨어의 품질을 빠르게 확인하는 과정
*2 지속적인 배포(Continuous Delivery, CD)
통합된 코드를 자동으로 테스트하고, 안정적으로 통과한 경우에는 자동으로 프로덕션 환경에 소프트웨어를 배포하는 것. 이에 따라 사용자에게 새로운 기능이나 수정 사항을 신속히 제공하는 과정
│ 데브옵스(DevOps) 도입 성공사례는?
이처럼 데브옵스의 정의와 주목받게 된 배경을 살펴봤는데요. 이번에는 데브옵스를 실제로 기업에 적용해 보고 성공한 사례를 자세히 살펴볼까요?
넷플릭스
넷플릭스(Netflix)는 데브옵스를 성공의 핵심요소로 삼아, 지속적으로 새로운 기능과 업데이트를 제공했습니다.
자동화된 유연한 인프라
로 사용자 경험을 향상시켰죠. 이를 통해 빠르게 변화하는 스트리밍 산업에서 앞서 나갈 수 있게 되었고, 많은 비즈니스 이점을 얻게 되었습니다. 사실 넷플릭스는 2008년 큰 장애를 겪은 후, 클라우드로 이전되면서 인프라를 혁신적으로 개편했습니다. 이로써 기존의 수직적 단일 장애 지점에서 벗어나, 수평적으로 확장 가능한 분산 시스템을 구축할 수 있었습니다.
아마존
아마존(Amazon)은 데브옵스 원칙을 초기에 채택하여, 개발과 운영팀 간의 협력을 강화했습니다.
자동화와 지속적인 통합을 강조
함에 따라, 빠른 배포 주기와 개선된 확장성을 달성할 수 있었죠. 이러한 아마존의 데브옵스 접근 방식은, 시장에서 경쟁 우위를 유지하는데 중요한 역할을 했습니다. 아마존 창립자인 제프 베이조스는 아마존의 데브옵스에 대해 '고객에게 집중하고, 혁신을 포용하며, 실험할 용기'를 강조했습니다. 베이조스는 혁신을 위해, 오해를 받고 비판받을 의향이 있어야 한다고 말했던 것이죠.
페이스북
페이스북(Facebook)은 "빠르게 움직이고 물건을 부수라"는 문화에 뿌리를 둔 데브옵스 관행을 택했습니다. 실험, 민첩성, 위험 감수를 중시하는 접근 방식을 포함해서 말이죠. 이처럼 페이스북은
지속적인 통합과 배포, 자동화된 테스팅, 모니터링
을 사용하여 사용자에게 더 빠르고 높은 품질의 새로운 기능과 업데이트를 제공하고 있습니다.
월마트
2011년부터 데브옵스를 도입한 월마트(Walmart)는
자동화와 협업 그리고 지속적인 배포
에 중점을 두었습니다. 애자일(Agile) 방법론과 클라우드 기반의 인프라 및 데브옵스 툴체인을 활용하여, 하루에 최대 100번까지 코드를 배포할 수 있게 된 것이죠. 이를 통해 디지털 변환을 가속화하고, 전자상거래 플랫폼을 개선하며, 고객 경험을 향상시킬 수 있었습니다.
위 기업들은 데브옵스라는 도구를 효과적으로 활용하여 비즈니스 성과를 창출하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있었습니다. 그렇다면 데브옵스를 도입하기만 하면 무조건 성공할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps)의 오해와 한계
앞선 질문에 대한 대답은 아쉽게도 NO입니다. 데브옵스는 개발 환경과 문화를 전부 해결해 줄 수 있는 '만능책'은 아니라는 것이죠. 데브옵스가 도입된 이후 새로운 한계점이 발견되었고, 실패할 사례들도 적지 않게 나왔습니다.
이러한 결과는 아래와 같은 오해들에서 비롯될 확률이 높은데요. 대표적으로 3가지만 살펴봅시다.
[그림 6] DevOps 구현을 위한 도구 ⓒMedium_Ajesh Martin
오해 1. 데브옵스는 일종의 단순한 도구일 뿐이다?
데브옵스를 '일종의 도구'로만 보는 것은 잘못된 판단입니다. 물론 여러 팀에서 보다 더 나은 환경과 문화를 위해 슬랙(Slack), 젠킨즈(Jenkins), 도커(Docker) 등 여러 도구를 사용하는 것은 좋습니다.
하지만 데브옵스는 이보다 더 광범위한 접근 방식을 담고 있습니다. 즉 개발과 운영팀 간의 협력과 더 빠른 소프트웨어 개발과 배포를 가능하게 하는 방법론을 포함한다는 것이죠. 다시 말해 데브옵스라는 '도구'를 이용하기 이전에, 문화적 그리고 기술적 접근 방식이 바탕이 되어야 데브옵스라는 툴이 도움 될 수 있습니다.
오해 2. 데브옵스는 모든 조직에 적합하다?
만약 '다른 회사에 데브옵스라는 팀이 있으니, 우리도 데브옵스 팀을 만들자'라는 식으로 접근한다면, [그림 2]와 같은 모습이 될 것으로 예상됩니다. 즉 데브옵스의 조직 체계를 구성한다고 해서 데브옵스가 실현될 순 없습니다. 서로 다른 입장과 상황이 있는 개발자-팀-회사, 운영자-팀-회사 간에 상당한 노력을 통해 만들어 내는 것이 더 중요한 것이죠.
이와 비슷한 사례로 애자일(Agile) 문화가 있습니다. 2000년대 초반 '애자일 소프트웨어 선언문'으로 다양한 애자일 방법론이 주목을 받았었죠. 개발에서 빠르고 유연한 방법을 강조하며, 이후 많은 기업들이 애자일 방법론을 도입하게 되며 유행처럼 번져갔습니다.
[그림 7] Agile 프로세스
여기서 애자일 문화를 도입한 많은 기업들이 간과했던 사실은, 애자일 문화 도입 자체가 '해결책'이라고 생각했다는 점입니다. 이보다 기존의 조직 문화에서 애자일 문화를 도입하는 것이 적합한 상황인지, 기존의 프로세스보다 효과를 발휘할 수 있는지, 팀 구성원들이 충분히 적응할 수 있는 문화인지 등을 우선적으로 고려하는 것이 더 중요합니다.
데브옵스 역시 마찬가지로 기존의 조직 규모, 문화, 프로젝트의 특성에 대한 명확한 이해가 먼저 선행되어야 합니다. 데브옵스 도입 전에 조직의 현재 상황과 목표를 면밀히 평가한 후, 점진적으로 도입하는 것이 중요하죠. 대기업이나 캐시카우가 있는 기업들이 데브옵스를 실행했다고 해서, 또는 단지 트렌드라는 이유만으로 도입하는 것은 위험할 수 있습니다.
오해 3. 데브옵스는 빠른 소프트웨어 배포만을 목표로 한다?
데브옵스는 속도만 중시하고 품질이나 안정성을 소홀히 한다는 인식이 있습니다. 하지만 데브옵스는 소프트웨어의 빠른 배포뿐만 아니라, 품질과 안정성 그리고 보안을 동시에 추구해야 합니다. 이에 따라 지속적인 통합과 배포(CI/CD), 자동화된 테스트, 모니터링 등을 통해 이러한 목표를 달성하려고 노력해야 하죠.
이처럼 데브옵스라는 도구를 도입하고 데브옵스 팀을 구성했다고 해서, 데브옵스가 즉각적으로 실현되는 것은 아닙니다.
│ 데브옵스(DevOps) 보다 선행되어야 하는 '이것'
진정한 데브옵스를 실현하기 위한 방법을 한 문장으로 표현한다면 다음과 같습니다.
"싸우지 말고 함께
소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어봐요"
힘 빠지는 결론일 수도 있습니다. 하지만 데브옵스를 도입하기 이전에 더 선행되어야 할 것은 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로를 이해하고, 협력하며, 보다 안정적인 시스템과 서비스를 제공하는 '문화'를 만드는 것이 더 현실적인 행동이라고 생각합니다.
물론 데브(Dev)와 옵스(Ops)는 우선순위가 동일하지 않고, 동일한 언어를 사용하지 않을 수 있으며, 매우 다른 관점에서 문제 해결될 가능성이 높습니다. 이처럼 팀을 하나로 모으기 위해서는 상당한 시간과 지속적인 노력이 필요한 것이죠.
그렇다면 어떤 방식으로 팀 협업 문화를 만들어야, 데브옵스를 보다 성공적으로 도입할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps) 성공을 위한 첫걸음
먼저 조직 내의 문화를 이해한 다음, 조직 내 교육과 커뮤니케이션을 강화하는 것이 중요한데요. 구체적인 방안을 제안한다면 다음과 같습니다.
로테이션 프로그램 도입
진정한 데브옵스를 실현하려면, 무엇보다 각 부서의 업무적인 이해가 중요합니다. 가장 직관적인 방법으로는 다른 부서의 업무를 '직접 체험'해 보는 것입니다. 예를 든다면 개발자가 운영팀의 업무를 수행하거나, 보안 팀이 개발 업무에 참여하는 등, 다양한 부서 간의 경험을 쌓아 보는 것이죠. 이를 통해 서로의 업무 환경과 각 부서 간의 역할을 이해하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다.
지식 공유 플랫폼 구축
내부 플랫폼이나 문서화된 지식 공유 시스템을 구축하는 방법도 있습니다. 각 부서의 업무와 프로세스에 대한 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이죠. 예를 들면 데브옵스 문화나 기술적인 도구, 프로세스 등을 포함하여 다양한 지식을 공유합니다. 이를 통해 각 부서의 업무 특성을 명확히 이해할 수 있고, 협업을 원활하게 진행할 수 있겠죠.
정기적인 교육 세션
빠르게 변화하는 기술에 대응하기 위해, 팀원들이 지속적으로 학습하고 발전해야 합니다. 정기적인 교육은 이러한 학습을 지원하는 데 중요한 역할을 하는데요. 예를 든다면 새로 도입된 CI/CD 도구에 대한 워크숍을 개최하여, 팀원들이 해당 도구의 사용법과 이점을 학습할 수 있도록 합니다. 또한 현재 사용 중인 프로세스 개선점에 대한 세션을 주기적으로 열어, 팀원들이 학습한 내용을 바탕으로 업무에 효율적으로 적용할 수 있습니다. 만약 특정 분야에 강점을 가진 팀원이 있어 주기적으로 자신의 경험과 성과를 공유한다면, 팀 전체에게 영감을 주고 학습 기회를 제공할 수도 있겠죠.
스탠드 업 미팅 활성화
매일 정해진 시간에 각 팀원이 자신의 진행 상황이나 이슈, 계획을 간결하게 공유합니다. 정해진 시간을 지키고 효율적인 미팅 진행을 위해, 공유하는 팀원들의 말에 집중하되 '총 15분'을 초과하지 않도록 노력하는 것이 중요합니다. 이를 통해 짧은 시간 동안 팀 전체가 빠르게 현재 상황을 파악하고, 실시간으로 정보를 공유하며, 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다.
이처럼 위와 같은 방법들을 통해 구성원들이 효과적으로 협력할 수 있는 환경을 조성하는 노력들이 필요합니다.
。。。。。。。。。。。。
많은 기업들이 경쟁에서 지지 않기 위해 도입하고 있는 데브옵스(DevOps).
하지만 진정한 데브옵스를 실현하기 위해서는
"싸우지 말고 소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어 봐요"
라는 문장처럼 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로 이해하고, 협력하는 문화가 선행되는 것이 매우 중요합니다.
즉 너희 팀 vs 우리 팀 업무를 구분하지 않고 함께 협력하여, 아이디어를 생산하고, 가치를 창출해야 하는 것이죠. 혹시 아직 데브옵스를 도입하기 전이거나, 도입 이후에 올바르게 활용되고 있는지 궁금하시다면, 오늘 이 글을 통해 심도 있게 생각해 보시는 건 어떨까요?
#데브옵스
#DevOps
#MSA
#클라우드컴퓨팅
원종혁
솔루션사업팀
최일선에서 일하는 솔루션사업팀에서 근무 중입니다.
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옵저버빌리티 확보를 위한 대표 정보 소스 3가지
옵저버빌리티 확보를 위한 대표 정보 소스 3가지
지난 블로그에서는 옵저버빌리티가 기존 모니터링과 어떻게 다른지 비교해봤습니다. 간략히 되짚어보면, 옵저버빌리티란 IT 환경이 다양해지고 기업의 서비스가 점점 복잡해짐에 따라 빠르게 문제를 찾아 해결하기 위해 서비스의 내부 상태와 동작을 이해하는 능력입니다. 옵저버빌리티는 IT 인프라별로 어떤 것이 문제라는 기준을 중심으로 모니터링하는 기존 방식에서 벗어나 모든 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 IT시스템의 근본 원인에 접근하고, IT 운영 전문가의 노하우를 바탕으로 각 메트릭별 상관관계를 분석해 미래의 장애를 예측하는 인사이트를 강조합니다. 이번 블로그에서는 옵저버빌리티 확보에 가장 기본이자 중요한 정보 소스인 로깅, 메트릭, 트레이싱을 중심으로 알아보겠습니다. 이 세가지 소스는 시스템의 정확한 모니터링을 보장하고, 문제가 발생할 때 무엇이 잘못됐는지 근본원인을 추적하고, 전체 기능을 개선하는 데 도움이 되는 방법들입니다. 물론 이 세가지 방법만으로 옵저버빌리티가 확보됐다고 할 수는 없습니다. 옵저버빌리티 확보를 위해서는 로깅, 메트릭, 트레이싱을 통합해 이벤트의 상관관계를 분석하고, 데이터 시각화로 사용자에게 인사이트를 제공하는 능력이 추가돼야 합니다. l Logging : 시스템 내에서 발생하는 이벤트를 인지하고 향후 분석을 위해 저장하는 프로세스 l Metric : 응답 시간 또는 오류율과 같은 시스템 성능을 설명하는 숫자 값 l Tracing: 개발자가 병목 현상과 성능 문제를 식별할 수 있도록 서비스 호출 경로와 시간을 추적하는 프로세스 Logging 로깅은 로그를 남기는 것으로 로그를 수집하고, 저장하는 프로세스입니다. 로깅은 시스템 동작을 이해하고 문제를 진단하는 데 필요한 것으로, 향후 분석을 위해 저장하는 데이터인 만큼 올바른 세부 기준에 따라 의미가 있는 로그를 추출하는 것이 필요합니다. 그리고 예를 들어 웹 애플리케이션에 문제가 발생한 경우 로그를 남기는데, 메트릭을 통해서는 이 문제를 발견할 수 없으므로 그래서 로그는 중요합니다. 로그의 수집은 간단한 텍스트 파일에서 ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)처럼 정교한 프레임워크에 이르기까지 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 그래서 로그는 정형화하기 어렵고 그 양이 방대함으로 로그를 수집, 저장하고 분석할 때 다음과 같은 사항을 유의해야 합니다. l 과도한 로깅은 스토리지 비용을 증가시키고 로그의 검색 효율을 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서 어떤 데이터를 기록하고, 어떤 데이터를 기록하지 않을지 필터링하는 것이 중요합니다. l 장기간 보관할 필요가 없는 로그 효율적인 로깅 시스템을 위한 로그 보관 정책이 필요합니다. l 로그에는 인사이트를 제공할 수 있는 모든 컨텍스트 정보가 포함돼야 합니다. l 로깅은 다른 프로세스에 영향을 미치지 않도록 비동기 방식이어야 합니다. l 민감한 데이터가 로그에 남겨지지 않도록 마스킹을 해야 합니다. 그럼 로그 분석을 통해 알 수 있는 정보는 무엇이 있을까요? l 시스템의 상태: 로그에는 어떤 액션을 수행했는지, 어떤 데이터가 처리됐는지, 또 어떤 오류가 발생했는지 등의 정보가 담겨 있으므로 이러한 정보를 분석해 시스템의 상태를 파악할 수 있습니다. l 이슈 파악: 로그에는 어떤 오류가 발생했고, 어떤 요청이 실패했는지, 어떤 리소스가 부족한지 등의 정보가 담겨 있으므로 이러한 정보를 분석해 이슈를 파악하고, 빠르게 대응할 수 있습니다. l 보안성 강화: 로그에는 로그인 시도, 권한 부여, 보안 이벤트 발생 등의 정보가 담겨 있으므로 이러한 정보를 분석해 보안 이슈를 파악하고, 보안성을 강화할 수 있습니다. Metric 로그가 텍스트라면 메트릭은 단순한 수치입니다. 메트릭은 시스템의 상태를 측정하고, 모니터링하는데 사용되는 숫자 측정값입니다. 조금 더 자세히 설명하면, 메트릭은 측정 항목을 정의하고 해당 항목을 수치로 측정해, 그 결과를 보고하고 시스템이 정상적으로 동작하는지 확인하거나 장애를 빠르게 감지하기 위한 소스입니다. 메트릭의 측정 대상은 CPU 사용률, 메모리 사용률, 네트워크 트래픽 등 인프라의 성능이나 초당 수신하는 요청수, 응답에 걸린 시간, 사용자에게 오류를 다시 보낸 응답 수 등 애플리케이션의 상태와 관련돼 있습니다. 메트릭을 통한 수집 가능한 범위는 모니터링 도구 사용 여부에 따라 달라집니다. 일반적인 방식은 에이전트를 이용해 모니터링 대상으로부터 데이터를 수집하는 것으로, 수집할 메트릭을 정의하기가 유연하고 성능이나 안정성 등의 이슈에 대한 정보도 수집할 수 있는 장점이 있습니다. 에이전트를 사용하지 않고 운영 체제나 애플리케이션에서 제공하는 메트릭 수집 API를 사용하는 방식도 있는데, 수집하는 메트릭이 비교적 제한적입니다. 단순히 메트릭을 수집하는 것만으로 시스템을 모니터링하기에 충분하지 않습니다. 메트릭 데이터를 잘 활용하기 위해서는 분석 방법이 중요한데, 분석을 위해서는 몇가지 단계를 거쳐야 합니다. l 먼저, 데이터를 시각화하여 쉽게 이해할 수 있는 형태로 변환해야 합니다. 차트나 그래프, 대시보드 등을 통해 데이터의 패턴과 추세를 파악할 수 있으며, 시스템의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. l 다음으로, 데이터를 분석하여 시스템의 문제를 식별합니다. 예를 들어, 응답 시간이 지연되는 경우, 이를 발생시키는 주요 요인을 파악하여 시스템을 개선해야 합니다. 이를 위해 데이터를 세분화하여 요소를 파악하고, 문제를 식별하는 데 도움이 되는 경향성을 찾아야 합니다. l 마지막으로 이전 데이터와 비교하고 평가에 활용합니다. Metric 데이터를 분석할 때는 이전 데이터와 비교하여 시스템의 개선 정도를 파악하는 것이 중요하고, 이를 통해 시스템의 성능 개선 여부를 판단하고, 추가적인 개선 방안을 모색할 수 있습니다. Tracing 트레이싱은 분산 시스템에서의 서비스 호출 경로와 시간을 추적하는 기술입니다. 즉, 서비스 간의 호출 관계와 시간 정보를 추적해 각 서비스의 응답 시간을 파악하고, 이를 시각화해 병목 현상을 파악할 수 있습니다. 트레이싱은 크게 세 가지 구성 요소로 이뤄져 있습니다. l Trace: Trace는 서비스 간의 호출 경로와 시간 정보를 담고 있는 데이터 레코드입니다. Trace는 Span과 Trace ID, Parent Span ID 등의 정보를 가지며, 각 Span은 서비스 내부에서의 호출 관계와 시간 정보를 담고 있습니다. l Span: 분산 추적에서 가장 기본이 되는 논리 단위로 여러 개의 span 이 모여 trace를 완성한다는 개념입니다. 각각의 Span은 작업이름, 시작 시간과 종료 시간, key value 형태의 tags 와 Logs, span contexts를 가지고 있습니다. Span contexts는 분산추적을 하기위해 Trace 구간에서 종속된 Span을 구별할 수 있는 Span id와 Trace id를 말합니다. l Collector: Collector는 Trace 정보를 수집하고 저장하는 역할로, Trace 정보를 수집하기 위한 에이전트와 수집된 Trace 정보를 저장하고 분석하기 위한 Backend로 이뤄져 있습니다. (출처: [MSA] OpenTracing, 분산추적(Distributed Tracing) 과 Span context, KSR의 저장소) 이렇게 옵저버빌리티를 구현하기 위한 로깅, 매트릭, 트레이싱 등 세 가지의 중요한 정보 소스들을 다루기 위해서는 여러가지 기술들이 조합되어야 합니다. 다음 블로그에서는 그와 같은 정보 소스들을 다루어 옵저버빌리티를 구현하기 위해서 널리 사용되는 대표적인 오픈 소스들을 알아보고 Zenius-EMS에서는 옵저버빌리티 향상을 위해서 어떤 기능들을 제공하고 있는지 살펴보겠습니다.
2023.04.19
서버 모니터링, 서버 관리, 서버 관리자
서버 모니터링, 서버 관리, 서버 관리자
서버는 기업의 IT 인프라를 구성하는 필수 요소입니다. 서버는 클라이언트에게 네트워크를 통해 정보나 서비스를 제공하는 컴퓨터 시스템으로, ▲파일 저장 및 공유 ▲웹사이트 및 애플리케이션 호스팅 ▲프린터 및 스캐너와 같은 네트워크 리소스 관리 ▲이메일 서비스 제공 등 다양한 기능을 수행합니다. 일반적으로 Microsoft Windows Server, Linux 또는 Unix와 같은 다양한 운영 체제를 실행하며, 가동 중지 시간을 최소화하면서 지속적으로 실행되도록 설계됐습니다. 오늘날과 같이 급변하는 비즈니스 환경에서의 서버 중단은 상당한 수익 손실과 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 이에 따라 기업은 서버 모니터링 및 관리를 위해 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있는 강력한 서버 모니터링 시스템을 필수적으로 갖춰야합니다. 서버 모니터링과 서버 관리는 서버의 성능을 최적화하고 가용성을 보장하는데 중요한 관련이 있습니다. 이 블로그에서는 서버 모니터링과 서버 관리에 대해서 알아보고, 마지막으로 서버관리자가 어떤 일을 하는지 논의해 보고자 합니다. 먼저, 서버 모니터링과 서버 관리의 차이점은 다음과 같습니다. ------------------------------------------ 서버 모니터링이란? 서버 모니터링에는 도구와 소프트웨어를 사용해 서버의 성능, 상태 및 가용성을 추적하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 CPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 공간, 네트워크 트래픽 및 애플리케이션 성능과 같은 모니터링 지표가 포함됩니다. 서버 모니터링의 목표는 문제가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 감지하고, 문제가 발생할 때 문제 해결을 위한 데이터를 제공하는 것입니다. 서버 모니터링은 일반적으로 특수 도구를 사용해 자동화되는 프로세스입니다. 서버 관리란? 서버 관리는 서버가 최적으로 작동하도록 서버를 능동적으로 유지∙관리하고 구성하는 프로세스입니다. 여기에는 운영 체제, 소프트웨어 및 응용 프로그램의 설치 및 구성, 사용자 계정 및 사용 권한 관리, 백업 및 복원 수행, 서버 환경의 보안 및 규정 준수 보장 등의 작업이 포함됩니다. 서버 관리의 목표는 서버가 최고의 효율성으로 실행되고 안전하며, 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것입니다. 요약하면, 서버 모니터링은 관찰 및 경고에 중점을 두는 반면, 서버 관리는 성능을 최적화하고 가용성을 보장하기 위해 서버를 능동적으로 구성하고 유지∙관리하는데 중점을 둡니다. 서버 모니터링은기업의 서버 관리자가 담당합니다. 서버 관리자는 기업의 비전과 전략을 달성하기 위해 서버를 비롯한 IT 시스템의 방향을 수립하는 IT 전문가입니다. 서버 관리자는 높은 수준의 가동 시간과 가용성을 보장하고 서버, 시스템 및 애플리케이션의 소프트웨어 및 하드웨어 기능과 같은 구성 요소를 평가합니다. 서버 관리자의 주요 업무는 조직의 규모와 특정 요구 사항에 따라 다를 수 있지만, 일반적으로 아래와 같습니다. 서버 관리자의 주요 업무 1. 서버 설치 및 구성 서버 설치 및 구성은 서버 관리자의 필수 업무로, 서버 하드웨어, 소프트웨어 및 네트워크 인프라에 대한 기술적 전문 지식, 세부 사항에 대한 주의 및 철저한 이해가 필요한 복잡한 작업입니다. 서버 관리자는 최적의 성능, 보안 및 안정성을 제공하는 동시에 서버가 조직의 요구사항을 충족하도록 올바르게 설치 및 구성됐는지 확인해야 합니다. 2. 서버 모니터링 및 유지보수 서버의 안정성과 성능을 유지하기 위한 핵심 업무입니다. 서버 관리자는 서버 하드웨어 및 소프트웨어를 유지∙관리해, 서버가 효율적이고 안전하게 실행되도록 하고 시스템 성능을 모니터링해 잠재적인 문제를 식별합니다. 3. 서버 보안 서버 보안 관리는 서버에 저장된 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 손상시킬 수 있는 잠재적인 보안 위협으로부터 서버를 보호하는 것과 관련된 업무입니다. 서버 관리자는 서버가 잠재적인 보안 위협으로부터 보호되고 서버가 관련 규정 및 표준을 준수하는지 확인하기 위해 적극적으로 노력합니다. 4. 서비스 제공 및 지원 서비스 제공 및 지원은 서버 서비스 및 응용 프로그램의 배포, 유지 및 지원 관리와 관련 있습니다. 이 업무는 서버 가용성을 유지하고 사용자 요구 사항을 충족하는데 중요하며, 서버 관리자는 사용자가 필요할 때 시기 적절하고 효과적인 지원을 받을 수 있도록 합니다. ------------------------------------------ 이처럼 서버 관리자는 서버가 원활하고 안전하며 효율적으로 실행되도록 하는데 중요한 역할을 합니다. 서버 관리자는 복잡한 기술적 지식을 보유해야 하고 빠른 대처 능력을 요구받으며, 보안 대응 및 최적화 작업 등에서 많은 어려움을 겪습니다. 더욱이 서버가 기능에 따라 세분화돼 일반 서버, 웹 어플리케이션 서버, 데이터베이스 서버 등으로 나뉘게 되면 각 기능별로 웹 애플리케이션 서버관리자나 데이터베이스 서버관리자 등으로 관리자의 역할이 세분화되기도 합니다. 서버의 수나 종류가 많아지고 구성이 복잡해지면 모니터링과 관리가 어려워집니다. 이를 돕기 위해 브레인즈컴퍼니의 Zenius(제니우스)와 같은 통합 서버 모니터링 및 관리 소프트웨어가 필요하게 됩니다.
2023.05.09
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