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[전시회] 브레인즈컴퍼니가 소프트웨이브2023에서 주목받은 이유

이화정 2023.12.14

지난번 시간에는 「소프트웨이브2023」 전시회에 브레인즈컴퍼니가 참가하여, 전반적인 현장 스케치를 담았었는데요.

두 번째 이야기에서는 1) 브레인즈컴퍼니와 제니우스(Zenius)를 구체적으로 어떻게 알렸는지 2) 참관객분들의 반응은 어땠는지를 자세하게 살펴보려고 합니다.

브레인즈컴퍼니가 참가하여 대성황을 이루었던 소프트웨이브2023. 그날의 생생한 사진과 리얼한 후기도 있으니 주목해 주세요!

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선근님 인터뷰

국내 바이어 VIP 그룹 투어

전시회 첫날이었던 29일(수), 과기부 장관·국회의원·주요기업 임원진 등 주요 VIP 대상으로 브레인즈컴퍼니를 소개하는 시간이 있었습니다. 소개는 브레인즈 그룹 대표인 선근님께서 진행해 주셨어요!

선근님께서는 브레인즈컴퍼니·에이프리카 회사와 제품 소개를 시작으로, “앞으로 인공지능(AI)와 클라우드 분야를 선두하는 기업으로 거듭나겠다."라는 멋진 포부도 밝혀주셨습니다.

이번 소프트웨이브2023에서 브레인즈컴퍼니는, 다양한 콘텐츠로 참관객분들께 다가가려고 노력했는데요. 특히 프론트월, 백월 공간으로 나누어 설명한 부분이 좋은 반응을 얻었습니다.

참관객분들의 이목을 사로잡은 대시보드

제품별 브로슈어, 대시보드, 구축사례 안내

“대시보드가 너무 예뻐요”

프론트월에서 가장 많이 언급된 Best 답변 1위랍니다! 많은 참관객분들께서 제니우스의 통합 대시보드와 서비스 종합상황판 대시보드 등을 요리조리 살펴보셨는데요.

“통합관제는 가시성이 무엇보다 중요하다고 생각해요. 그런 의미에서 제니우스의 대시보드는 가시성도 뛰어나고, 고객사 성격에 맞는 커스터마이징도 가능하며, UI적인 면도 우수하네요. 무엇보다 대시보드가 너무 눈에 띄어서 홀린 듯 부스에 들어올 수밖에 없었어요(웃음)”

라며 브레인즈컴퍼니와 제니우스 제품에 칭찬을 아낌없이 해주셨습니다!

이처럼 제니우스의 대시보드는 고객사 IT 업무 및 서비스 운영 현황을 한눈에 파악할 수 있도록 구성하고 시각화했으며, 고객사별 최적의 관제 화면을 구현해 드리고 있어요. 공공기관·대기업·금융권 등 1,000여 개의 성공적인 구축사례 안내를 통해 제니우스 제품에 신뢰성을 더했답니다!

제니우스 핵심제품을 한눈에

제니우스 제품별 소개, 시연 안내

백월 공간에서는 브레인즈컴퍼니의 4가지 핵심 제품을 직관적으로 확인할 수 있었는데요. 제니우스 EMS, APM, ITSM, SIEM을 파트별 담당자 엔지니어분들께서 제품 안내를 도와드렸습니다.

제니우스 EMS 제품을 통해 참관객분들께 통합관리 관제의 중요성, 실제 사례, 각 인프라별 관제의 중요성 등을 전달드렸었는데요. “실제 사례를 직접 눈으로 확인해 보니, 우리 회사에 도입하면 장애 예측이나 장애 시 대응에 편리할 것 같아요.”와 같은 반응이 대부분 차지했을 정도로 호응도가 좋았습니다.

제니우스 APM 또한, 사용자 관점에서 응답 시간관리가 점점 중요해지고 있음에 따라 EMS와 연계해서 사용할 수 있다는 ‘접근성’ 면에서 좋은 반응을 보여주셨는데요. “여러 제품을 쓰지 않아도, 제니우스 하나면 모든 관제가 가능하네요! APM을 도입해서 사용하면 한눈에 관리가 편할 것 같아요.”와 같은 뿌듯한 피드백을 주셨답니다.

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3일 동안 소프트웨이브2023 전시회를 통해 많은 참관객·고객 사분들과 마주하고 소통하며, 브레인즈컴퍼니와 자사 제품을 더 널리 알릴 수 있던 기회였습니다. 특히 브레인즈컴퍼니와 제니우스 제품에 대해 이미 관심을 갖고 방문해 주신 참관객분들이 많다는 점에서 뿌듯하기도 했답니다.

다시 한번 브레인즈컴퍼니와 제니우스 제품에 뜨거운 관심 주셔서 감사드립니다?‍♀️ 앞으로도 브레인즈컴퍼니는 고객분들께 좀 더 적극적으로 다가가기 위한 행사, 콘텐츠 등을 보여드릴게요. 여러분들의 많은 기대와 성원 부탁드리겠습니다!

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소프트웨이브2023 1탄도 있어요

이화정프리세일즈팀

프리세일즈팀에서 마케팅, 내외부 홍보, 콘텐츠 제작을 담당하고 있어요.

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Pod가 Pending 상태일 때도 마찬가지입니다. 단순히 Pod가 실행되지 않았다는 상태만 확인해서는 원인을 알기 어렵습니다. 노드 리소스가 부족한 것인지, 스케줄링 정책에 걸린 것인지, PVC 연결 문제가 있는지, taint/toleration 설정 문제인지, 이미지 Pull 실패인지 함께 확인해야 합니다. 서비스 응답 지연이 발생했을 때도 Pod 상태만 확인해서는 충분하지 않습니다. 해당 Pod가 배치된 Node 상태, Service와 Ingress 흐름, 네트워크 지연, 최근 배포 이력까지 함께 봐야 실제 영향 범위를 파악할 수 있습니다. 즉, 쿠버네티스 모니터링은 점 단위 지표 확인이 아니라 관계 기반 해석으로 접근해야 합니다. 관계 기반으로 쿠버네티스를 모니터링하려면 다음 구성요소를 함께 확인해야 합니다. Cluster: 전체 리소스 사용량, API Server 상태, 이벤트 발생 현황을 통해 클러스터 전반의 안정성을 확인합니다. Node: Ready 상태와 CPU, Memory, Disk, Network 사용량을 함께 보며 워크로드 수용 가능성과 병목 여부를 판단합니다. Pod: Running, Pending, Failed, Restart 상태를 확인해 서비스 단위 이상 징후를 파악합니다. Workload: Deployment, ReplicaSet, StatefulSet 등의 상태를 통해 배포·확장·복구 흐름을 확인합니다. Service/Ingress: 트래픽 흐름, 응답 지연, 연결 오류를 확인해 사용자 영향도와 서비스 경로를 파악합니다. Namespace: 리소스 사용량과 정책, 워크로드 집중도를 확인해 특정 업무나 조직 단위의 리소스 쏠림을 점검합니다. 특히 멀티 클러스터나 하이브리드 클라우드 환경에서는 관계 해석이 더 중요해집니다. 온프레미스와 클라우드, 여러 클러스터, 서로 다른 Namespace에 분산된 워크로드를 운영하는 경우 장애가 발생한 지점과 실제 서비스 영향 지점이 다를 수 있기 때문입니다. 따라서 쿠버네티스 모니터링 체계는 단순 지표 목록이 아니라, Cluster → Node → Pod → Service로 이어지는 드릴다운 구조와 구성요소 간 토폴로지 관점을 함께 제공해야 합니다. 2. 상태 변화의 반복성·시점·영향도를 봐야 합니다 쿠버네티스 운영 환경에서는 상태 변화가 자주 발생합니다. Pod는 새로 생성되거나 종료되고, HPA에 따라 Replica 수가 늘어나거나 줄어듭니다. 배포 과정에서 기존 Pod가 교체되기도 하고, 특정 워크로드가 다른 Node로 이동하기도 합니다. 따라서 “상태가 바뀌었다”는 사실만으로 장애를 판단해서는 안 됩니다. 중요한 것은 해당 변화가 정상적인 운영 흐름인지, 이상 징후인지 구분하는 것입니다. 예를 들어 Pod Restart가 한 번 발생했다고 해서 반드시 장애라고 보기는 어렵습니다. 배포나 설정 변경, 일시적인 리소스 부족으로도 재시작은 발생할 수 있습니다. 그러나 특정 시간대마다 반복되거나, 배포 이후 지속적으로 증가하거나, 특정 Node에 배치된 Pod에서만 집중적으로 발생한다면 단순 이벤트가 아니라 장애 징후로 봐야 합니다. Pod 수의 변화도 함께 확인해야 합니다. ReplicaSet에 의해 정상적으로 Pod가 유지되는 것인지, 반복적인 Pod 생성·삭제가 발생하는 것인지, 또는 노드 리소스 부족으로 원하는 수의 Pod가 유지되지 않는 것인지 함께 확인해야 운영 리스크를 정확하게 판단할 수 있습니다. 상태 변화가 정상 흐름인지 이상 징후인지 판단할 때는 다음 기준을 함께 봐야 합니다. 반복성: 같은 현상이 반복되는지 확인해야 합니다. 예를 들어 특정 Pod의 Restart가 계속 증가한다면 일시적인 현상으로 보기 어렵습니다. 시점: 변화가 언제 발생했는지 확인해야 합니다. 배포 직후, 트래픽 피크, 야간 배치 이후에 발생한 변화는 원인 분석의 중요한 단서가 됩니다. 집중도: 특정 Node, Namespace, Service에만 문제가 집중되는지 확인해야 합니다. 특정 영역에만 반복적으로 문제가 발생한다면 리소스 쏠림이나 설정 문제를 의심할 수 있습니다. 영향도: 사용자 서비스에 실제 영향을 주는지 확인해야 합니다. 응답 지연, 오류율 증가, 연결 실패가 동반된다면 우선 대응이 필요합니다. 기준선: 평상시 패턴과 얼마나 다른지 확인해야 합니다. 평소 대비 CPU, 메모리, 네트워크 사용량이 급증했다면 이상 징후로 볼 수 있습니다. AI·GPU 워크로드를 쿠버네티스 위에서 운영하는 경우에는 이러한 관점이 더 중요해집니다. AI 학습이나 추론 워크로드는 일반 웹 애플리케이션보다 리소스 사용 패턴이 급격하게 변할 수 있습니다. GPU 사용률, 메모리 점유, 작업 대기 시간, 추론 지연 같은 지표가 짧은 시간 안에 크게 흔들릴 수 있기 때문에 단순 임계값만으로는 정상과 이상을 구분하기 어렵습니다. 또한 GPU, FPGA 같은 특수 리소스를 사용하는 워크로드에서는 리소스 준비 상태와 스케줄링 조건까지 함께 확인해야 합니다. Kubernetes v1.36에서도 Dynamic Resource Allocation과 workload-aware scheduling 관련 개선이 이어지고 있으며, 이는 AI/ML 및 고성능 워크로드 운영에서 리소스 배치와 스케줄링 가시성이 점점 중요해지고 있음을 보여줍니다. 따라서 쿠버네티스 모니터링에서는 특정 시점의 상태보다 시간 흐름에 따른 패턴을 봐야 합니다. 지표가 임계값을 넘었는지뿐 아니라, 왜 그 시점에 변화가 발생했는지, 반복되는지, 서비스 영향으로 이어졌는지를 함께 판단해야 합니다. 3. 메트릭·이벤트·로그를 연결해 원인을 분석해야 합니다 쿠버네티스 모니터링에서 메트릭은 중요한 출발점입니다. CPU, 메모리, 네트워크, 디스크, Pod 상태, Node 상태 같은 지표는 현재 시스템이 어떤 상태인지 빠르게 보여줍니다. 하지만 메트릭만으로 장애 원인을 충분히 설명하기는 어렵습니다. 예를 들어 Pod가 Pending 상태인 경우를 생각해볼 수 있습니다. 메트릭만 보면 Pod가 정상 실행되지 않았다는 사실은 알 수 있습니다. 그러나 원인이 노드 리소스 부족인지, 이미지 Pull 실패인지, PVC 마운트 문제인지, 스케줄링 정책 때문인지, 권한 문제인지는 이벤트와 로그를 함께 확인해야 알 수 있습니다. 쿠버네티스 장애 분석에서는 메트릭, 이벤트, 로그, 트레이스를 각각 다른 역할로 봐야 합니다. 메트릭은 상태와 성능 추이를 보여줍니다. CPU, Memory, Disk, Network, Pod 상태를 통해 현재 시스템의 이상 여부를 빠르게 확인할 수 있습니다. 이벤트는 쿠버네티스 내부 판단 과정을 보여줍니다. Scheduling 실패, ImagePullBackOff, OOMKilled 같은 이벤트는 왜 특정 상태가 발생했는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 로그는 애플리케이션과 컨테이너 내부 원인을 보여줍니다. 예외 메시지, 오류 코드, 요청 실패 기록을 통해 실제 장애 원인을 좁힐 수 있습니다. 트레이스는 서비스 간 호출 흐름과 병목을 보여줍니다. API 지연, 서비스 호출 경로, 특정 구간의 병목을 확인할 때 유용합니다. 최근에는 OpenTelemetry 확산으로 메트릭, 로그, 트레이스를 표준화된 방식으로 수집하고 연계하려는 흐름이 강화되고 있습니다. 쿠버네티스 운영 데이터가 여러 도구에 흩어져 있으면 장애 발생 시 원인을 찾기 어렵기 때문에, 관측 데이터를 일관된 방식으로 수집하고 연결해 분석할 수 있어야 합니다. 또한 모니터링 데이터 접근 자체도 보안 관점에서 관리해야 합니다. kubelet API는 노드 메트릭, Pod 목록, 컨테이너 로그 등 민감한 운영 정보를 제공할 수 있습니다. 따라서 모니터링 도구가 어떤 권한으로 어떤 데이터를 조회하는지도 확인해야 합니다. 결국 쿠버네티스 장애 대응에서는 “무슨 일이 발생했는가”와 “왜 발생했는가”를 구분해야 합니다. 메트릭이 상태 변화를 보여준다면, 이벤트는 쿠버네티스가 어떤 판단을 했는지 보여주고, 로그는 애플리케이션 내부에서 어떤 문제가 있었는지 설명합니다. 이 세 가지를 연결해야 장애 원인을 빠르게 좁힐 수 있습니다. 쿠버네티스 모니터링은 단순히 지표를 많이 수집하는 작업이 아니라, 변화가 잦은 운영 환경을 해석하는 과정에 가깝습니다. Pod가 생성·삭제되고, 워크로드가 이동하며, 서비스 경로가 계속 바뀌는 구조에서는 개별 지표만으로는 장애의 원인과 영향 범위를 파악하기 어렵습니다. 따라서 모니터링 체계를 설계할 때는 수집 대상의 범위를 넓히는 것만큼이나, 수집된 데이터를 어떤 기준으로 연결하고 해석할 것인지가 중요합니다. 특히 AI·GPU 워크로드, 멀티 클러스터, 하이브리드 클라우드처럼 운영 환경이 복잡해질수록 모니터링은 상태 확인을 넘어 장애 징후를 조기에 발견하고 대응 우선순위를 판단하는 역할을 해야 합니다. 결국 쿠버네티스 모니터링의 목적은 “현재 상태를 보는 것”에 머무르지 않습니다. 운영자가 문제의 위치와 원인, 서비스 영향도를 빠르게 좁히고 안정적인 운영 판단을 내릴 수 있도록 돕는 데 있습니다. 2026.08.26