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'대한민국 SW기업경쟁력 대상' 우수상 수상
[행사] 2023년 2월 BB데이
최순정
2023.02.23
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에이프리카와 2023년 상반기 공개채용
2월 BB데이가 22일 수요일에 열렸습니다!
지난달에 이어 이번 2월에도 신입 사원이 입사해 같은 팀 동료들과 함께 참석했습니다.
최근 인수한 자회사 에이프리카에 계시던 선근님도 브레인저들을 보기 위해 한 걸음에 달려왔어요.
선근님은 주니어 브레인저들과도 서슴없이 소통하고 있어, 20대 브레인저들도 선근님과 이야기 나눌 기회가 자주 있습니다.
이날은 늘 먹던 치킨 대신 찜닭으로 대체해달라는 의견이 있어,
찜닭과 함께 지난해 인기 있었던 양장피도 함께 준비했어요.
그리고 BB데이에 빠질 수 없는 맥주와 각종 술!
특별히 40도가 넘는 안동 소주로 신입 사원을 격하게 환영해 줬어요.
(신입 사원은 마시지 않고, 팀장을 비롯한 동료들만 마셨다는 후문
)
이날은 특별히 팀을 나눠 여러가지 게임을 진행했습니다.
첫 번째로, 넌센스 퀴즈!
넌센스 퀴즈는 젊은 피로 뭉친 인프라웹팀에서 대부분 맞혔어요.
두 번째는 회사와 관련된 퀴즈!
구성원 인원 수 맞히기와 5초 안에 다른 팀원 5명 이름 말하기를 했는데요.
이번 퀴즈는 인프라코어팀에서 많은 점수를 획득해갔어요.
세 번째는 사자성어 이어 말하기!
다들 혹여나 본인이 못 맞히지 않을까라는 긴장감
속에 게임이 진행됐는데요.
ITSM팀 제외, 다른 팀 모두 한 번에 성공했습니다.
이날 하이라이트였던 마지막 게임!
30점을 걸고, 각 팀 대표로 한 명 씩 나와 까나리커피 속 진짜 커피
를 찾아봤습니다.
사진 보시면 누가 커피인지 바로 알아채셨죠?
30점 대역전극의 주인공은 바로...
꼴찌를 달리고 있던 ITSM팀!
가장 먼저 원샷하고 승리의 표정
으로 다른 브레인저를 보고있는 ITSM팀장 희찬님.
한편,
까나리커피를 뿜을 두 브레인저를 사진에 담기 위해 대기했지만
게임 시작 전, "까나리도 참고 마시면 경품줍니다!"라는 말에 두 명의 브레인저도
모두 원샷을 해버렸습니다.
게임 시작 전 살짝 맛본 까나리커피는 도저히 마실 수가 없는 상태였는데......(독한 것들
)
살신성인의 모습을 보여준 두 브레인저 덕분에 모두 웃음을 터트리며 즐거운 시간을 보냈어요. (뒤에서 계속 웃고 있는
파란 옷의 청룡님)
이렇게 2월 BB데이에서도 웃고 즐기며 한 달간의 스트레스를 풀고,
3월에도 열심히 달릴 준비를 해봅니다.
3월 BB데이에서 만나요!
#브레인즈컴퍼니
#사내행사
#BB데이
최순정
경영기획실(PR매니저)
브레인즈컴퍼니의 소식, 조직문화, 브레인저 이야기를 대내외에 전파하고 있습니다.
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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
옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들
옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들
이번 블로그에서는 지난 블로그에서 다루었던 옵저버빌리티를 구현하기 위한 오픈 소스들은 어떤 것들이 있는지 간략히 알아보고, 제니우스(Zenius-EMS)에서는 옵저버빌리티 향상을 위해서 어떤 제품들을 제공하고 있는 지 살펴보겠습니다. 옵저버빌리티 구현을 위해 널리 활용되는 대표적인 오픈소스로는 아래 네 가지 정도를 들 수 있습니다. l Prometheus: 메트릭 수집 및 저장을 전문으로 하는 도구입니다. Prometheus는 강력한 쿼리 기능을 가지고 있으며, 다양한 기본 메트릭을 제공하며 데이터 시각화를 위해 Grafana와 같은 도구와 통합될 수 있습니다. 또한 이메일, Slack 및 PagerDuty와 같은 다양한 채널을 통해 알림을 보낼 수 있습니다. l OpenTelemetry: 에이전트 추가 없이 원격으로 클라우드 기반의 애플리케이션이나 인프라에서 측정한 데이터, 트레이스와 로그를 백엔드에 전달하는 기술을 제공합니다. Java, Go, Python 및 .NET을 포함한 다양한 언어를 지원하며 추적 및 로그에 대한 통합 API를 제공합니다. l Jaeger: 분산 서비스 환경에서는 한번의 요청으로 서로 다른 마이크로서비스가 실행될 수 있습니다. Jaeger는 서비스 간 트랜잭션을 추적하는 기능을 가지고 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 이 기능을 통해 애플리케이션 속도를 저해하는 병목지점을 찾을 수 있으며 동작에 문제가 있는 애플리케이션에서 문제의 시작점을 찾는데 유용합니다. l Grafana: 시계열 메트릭 데이터를 시각화 하는데 필요한 도구를 제공하는 툴킷입니다. 다양한 DB를 연결하여 데이터를 가져와 시각화 할 수 있으며, 그래프를 그릴 수도 있습니다. 시각화한 그래프에서 특정 수치 이상일 때 알람 기능을 제공하며 다양한 플러그인으로 기능확장이 가능합니다. ------------------------------------------------- 오픈 기술을 이용해 Do It Yourself 방식으로 옵저버빌리티를 구현한다면 어떨까요? 직접 옵저버빌리티를 구현하기 위해서는 먼저 필요한 데이터를 수집해야 합니다. 필요한 데이터가 무엇인지, 어떤 방식으로 수집할지 결정하고 Prometheus, OpenTelemetry 같은 도구들을 이용해 설치 및 설정합니다. 이 단계는 시간이 가장 오래 걸리고, 나중에 잘못된 구성이나 누락이 발견되기도 합니다. 다음 단계는 데이터 저장입니다. 이 단계에서 주의할 점은 예전처럼 여러 소스에서 수집한 데이터를 단순하게 저장하는 것이 아니라, 전체적인 관점에서 어떤 이벤트가 일어나는지를 추적이 가능하도록 데이터 간의 연결과 선후 관계를 설정하는 것입니다. 어려운 점은 새로운 클라우드 기술을 도입하거나 기존의 인프라나 애플리케이션에서 변경이 발생할 때마다 데이터를 계속해서 정리를 해야 하는데, 이를 위해 플랫폼을 지속적으로 수정하고 구성을 추가해야 한다는 것입니다. 마지막으로 부정확한 경고들은 제거해야 합니다. 비즈니스 상황과 데이터는 계속해서 변화하기 때문에 이에 맞게 베이스 라인을 지속적으로 확인하고, 임계치를 조정해서 불필요한 알람이나 노이즈 데이터가 생기는 것을 방지해야 합니다. 결론적으로 직접 옵저버빌리티를 구현하는 것은 처음에는 쉬워 보여도 고급 인력과 많은 시간을 확보해야 하며, 별개로 시간이 지남에 따라서 효율성과 확장성이 떨어진다는 점을 감안하면 대부분의 기업은 감당하기 어렵다고 할 수 있습니다. 그렇다면, Zenius(제니우스) EMS는 옵저버빌리티를 어떻게 확보하고 있을까요? 옵저버빌리티 향상을 위한 가장 기본적인 기능은 토폴로지맵 또는 대시보드입니다. 다양한 인프라의 물리적 논리적 연결구조들을 한 눈에 시각적으로 파악할 수 있도록 해야 합니다. Zenius는 각 인프라별 상황을 한 눈에 볼 수 있는 오버뷰와 시스템 전체를 조망할 수 있는 토폴로지맵, 그리고 서비스 별 상황들을 감시할 수 있는 대시보드 등 크게 세가지의 뷰어(Viewer)를 제공합니다. 인프라의 구성 상황에 따라 다층적으로 구성되어 고객들이 인프라에서 일어나는 상황을 즉각 알 수 있도록 해 줍니다. 이러한 뷰어들은 기존 ‘모니터링’의 개념에서 ‘옵저버빌리티’ 개념으로 진화화면서 좀 더 다층적, 다양화되는 형태로 진화하고 있습니다. 또한, Zenius는 기존의 각 인프라별로 단순히 감시를 설정하는 방식이 아닌 다양한 인프라로부터의 로그와 메트릭 정보를 이용해 어떤 상관관계가 있는지 분석하는 ‘복합감시’라는 서비스가 기본적으로 탑재돼 있습니다. 복합감시를 대표 기능에는 ERMS(Event Relation Management System), 스냅샷 그리고 조치 자동화 등을 들 수 있습니다. l ERMS 기능은 로깅, 메트릭 정보와 장비의 상태를 이용해 새로운 감시 기준을 만들어, 의미있는 이벤트를 생성해 사용자에게 개별 장비 수준이 아닌 서비스 관점에서 정확한 상황 정 보를 제공합니다. l 스냅샷은 서비스 동작에서 이벤트가 발생했을 때, 당시 상황을 Rawdata 기반으로 그대로 재현하는 기능으로 SMS, DBMS, APM, NMS 등 모든 인프라를 동시에 볼 수 있습니다. l 조치 자동화는 ERMS를 자동운영시스템과 연동해, 특정 상황에서 자동으로 스크립트를 실행해 제어하는 기능입니다. 트레이싱 기능은 APM에서 제공하는 기능으로, WAS(Web Application Server)에 인입되고 처리되는 모든 트랜잭션들을 실시간으로 모니터링하고 지연되고 있는 상황을 토폴로지 뷰를 통해 가시적으로 분석할 수 있습니다. 사용자는 토폴로지 뷰를 통해 수행 중인 액티브 트랜잭션의 상세정보와 WAS와 연결된 DB, 네트워크 등 여러 노드들 간의 응답속도 및 시간들을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 제니우스의 또 다른 옵저버빌리티는 인공지능 기반의 미래 예측 기능으로 미래 상황을 시각적으로 보여줍니다. 인프라 종류에 상관없이 인공신경망 등 다양한 알고리즘을 통해 미래 데이터를 생성하고, 장애발생 가능성을 빠르게 파악해 서비스 다운타임이 없도록 도와줍니다. 또한 이상 탐지 기능은 보안 침해 또는 기타 비정상적인 활동을 나타낼 수 있는 시스템 로그, 메트릭 및 네트워크 트래픽의 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다. 이상탐지 알고리즘은 시간이 지남에 따라 시스템 동작의 변화에 적응하고 새로운 유형의 위협을 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이상과 같이 Zenius(제니우스) EMS는 최고의 옵저버빌리티를 제공하기 위해서 연구개발에 매진하고 있습니다. 옵저버빌리티 향상을 위한 다양한 기능/제품들은 고객의 시스템과 조직 상황에 맞게 선별적으로 사용될 수 있습니다.
2023.04.19
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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