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[브레인저가 알려주는 IT#1] 네트워크 관리, SNMP가 뭔가요?
카프카를 통한 로그 관리 방법
김채욱
2023.09.19
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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
안녕하세요! 저는 개발4그룹에서 제니우스(Zenius) SIEM의 로그 관리 기능 개발을 담당하고 있는 김채욱 입니다. 제가 하고 있는 일은 실시간으로 대용량 로그 데이터를 수집하여 분석 후, 사용자에게 가치 있는 정보를 시각화하여 보여주는 일입니다.
이번 글에서 다룰 내용은
1) 그동안 로그(Log)에 대해 조사한 것과 2) 최근에 CCDAK 카프카 자격증을 딴 기념으로, 카프카(Kafka)를 이용하여 어떻게 로그 관리를 하는지
에 대해 이야기해 보겠습니다.
PART1. 로그
1. 로그의 표면적 형태
로그(Log)는 기본적으로 시스템의 일련된 동작이나 사건의 기록입니다. 시스템의 일기장과도 같죠. 로그를 통해 특정 시간에 시스템에서 ‘어떤 일’이 일어났는지 파악할 수도 있습니다. 이렇게 로그는 시간에 따른 시스템의 동작을 기록하고, 정보는 순차적으로 저장됩니다.
이처럼
로그의 핵심 개념은 ‘시간’
입니다. 순차적으로 발생된 로그를 통해 시스템의 동작을 이해하며, 일종의 생활기록부 역할을 하죠. 시스템 내에서 어떤 행동이 발생하였고, 어떤 문제가 일어났으며, 유저와의 어떤 교류가 일어났는지 모두 알 수 있습니다.
만약 시간의 개념이 없다면 어떻게 될까요? 발생한 모든 일들이 뒤섞이며, 로그 해석을 하는데 어려움이 생기겠죠.
이처럼 로그를 통해 시스템은 과거의 변화를 추적합니다. 똑같은 상황이 주어지면 항상 같은 결과를 내놓는 ‘결정론적’인 동작을 보장할 수 있죠. 로그의 중요성, 이제 조금 이해가 되실까요?
2. 로그와 카프카의 관계
자, 그렇다면! 로그(Log)와 카프카(Kafka)는 어떤 관계일까요? 우선 카프카는 분산 스트리밍 플랫폼으로서, 실시간으로 대용량의 데이터를 처리하고 전송하는데 탁월한 성능을 자랑합니다. 그 중심에는 바로 ‘로그’라는 개념이 있는데요. 좀 더 자세히 짚고 넘어가 보겠습니다.
3. 카프카에서의 로그 시스템
카프카에서의 로그 시스템은, 단순히 시스템의 에러나 이벤트를 기록하는 것만이 아닙니다. 연속된 데이터 레코드들의 스트림을 의미하며, 이를 ‘토픽(Topic)’이라는 카테고리로 구분하죠. 각 토픽은 다시 *파티션(Partition)으로 나누어, 단일 혹은 여러 서버에 분산 저장됩니다. 이렇게 분산 저장되는 로그 데이터는, 높은 내구성과 가용성을 보장합니다.
*파티션(Partition): 하드디스크를 논리적으로 나눈 구역
4. 카프카가 로그를 사용하는 이유
로그의 순차적인 특성은 카프카의 ‘핵심 아키텍처’와 깊게 연결되어 있습니다. 로그를 사용하면,
데이터의 순서를 보장할 수 있어 대용량의 데이터 스트림을 효율적
으로 처리할 수 있기 때문이죠. 데이터를 ‘영구적’으로 저장할 수 있어,
데이터 손실 위험 또한 크게 줄어
듭니다.
로그를 사용하는 또 다른 이유는 ‘장애 복구’
입니다. 서버가 장애로 인해 중단되었다가 다시 시작되면, 저장된 로그를 이용하여 이전 상태로 복구할 수 있게 되죠. 이는 ‘카프카가 높은 가용성’을 보장하는 데 중요한 요소입니다.
∴
로그 요약
로그는 단순한 시스템 메시지를 넘어 ‘데이터 스트림’의 핵심 요소로 활용됩니다. 카프카와 같은 현대의 데이터 처리 시스템은
로그의 이러한 특성을 극대화하여, 대용량의 실시간 데이터 스트림을 효율적으로 처리
할 수 있는 거죠. 로그의 중요성을 다시 한번 깨닫게 되는 순간이네요!
PART2. 카프카
로그에 이어 에 대해 설명하겠습니다. 들어가기에 앞서 가볍게 ‘구조’부터 알아가 볼까요?
1. 카프카 구조
· 브로커(Broker)
브로커는 *클러스터(Cluster) 안에 구성된 여러 서버 중 각 서버를 의미합니다. 이러한 브로커들은, 레코드 형태인 메시지 데이터의 저장과 검색 및 컨슈머에게 전달하고 관리합니다.
*클러스터(Cluster): 여러 대의 컴퓨터들이 연결되어 하나의 시스템처럼 동작하는 컴퓨터들의 집합
데이터 분배와 중복성도 촉진합니다. 브로커에 문제가 발생하면, 데이터가 여러 브로커에 데이터가 복제되어 데이터 손실이 되지 않죠.
·
프로듀서(Producer)
프로듀서는 토픽에 레코드를 전송 또는 생성하는 *엔터티(Entity)입니다. 카프카 생태계에서 ‘데이터의 진입점’ 역할도 함께 하고 있죠. 레코드가 전송될 토픽 및 파티션도 결정할 수 있습니다.
*엔터티(Entity): 업무에 필요한 정보를 저장하고 관리하는 집합적인 것
·
컨슈머(Consumer)
컨슈머는 토픽에서 레코드를 읽습니다. 하나 이상의 토픽을 구독하고, 브로커로부터 레코드를 소비합니다. 데이터의 출구점을 나타내기도 하며, 프로듀서에 의해 전송된 메시지를 최종적으로 읽히고 처리되도록 합니다.
·
토픽(Topic)
토픽은 프로듀서로부터 전송된 레코드 카테고리입니다. 각 토픽은 파티션으로 나뉘며, 이 파티션은 브로커 간에 복제됩니다.
카프카로 들어오는 데이터를 조직화하고, 분류하는 방법을 제공하기도 합니다. 파티션으로 나눔으로써 카프카는 ‘수평 확장성과 장애 허용성’을 보장합니다.
·
주키퍼(ZooKeeper)
주키퍼는 브로커를 관리하고 조정하는 데 도움을 주는 ‘중앙 관리소’입니다. 클러스터 노드의 상태, 토픽 *메타데이터(Metadata) 등의 상태를 추적합니다.
*메타데이터(Metadata): 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해 주는 데이터
카프카는 분산 조정을 위해 주키퍼에 의존합니다. 주키퍼는 브로커에 문제가 발생하면, 다른 브로커에 알리고 클러스터 전체에 일관된 데이터를 보장하죠.
∴
카프카 구조 요약
요약한다면 카프카는
1) 복잡하지만 견고한 아키텍처 2) 대규모 스트림 데이터를 실시간으로 처리하는 데 있어 안정적이고 장애 허용성이 있음 3) 고도로 확장 가능한 플랫폼을 제공
으로 정리할 수 있습니다.
이처럼 카프카가 큰 데이터 환경에서 ‘어떻게’ 정보 흐름을 관리하고 최적화하는지 5가지의 구조를 통해 살펴보았습니다. 이제 카프카에 대해 조금 더 명확한 그림이 그려지지 않나요?
2. 컨슈머 그룹과 성능을 위한 탐색
카프카의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는
‘컨슈머 그룹의 구현’
입니다. 이는 카프카의 확장성과 성능 잠재력을 이해하는 데 중심적인 개념이죠.
컨슈머 그룹 이해하기
카프카의 핵심은
‘메시지를 생산하고 소비’
하는 것입니다. 그런데 수백만, 심지어 수십억의 메시지가 흐르고 있을 때 어떻게 효율적으로 소비될까요?
여기서 컨슈머 그룹(Consumer Group)이 등장합니다. 컨슈머 그룹은, 하나 또는 그 이상의 컨슈머로 구성되어 하나 또는 여러 토픽에서 메시지를 소비하는데 협력합니다. 그렇다면 왜 효율적인지 알아보겠습니다.
·
로드 밸런싱:
하나의 컨슈머가 모든 메시지를 처리하는 대신, 그룹이 부하를 분산할 수 있습니다. 토픽의 각 파티션은 그룹 내에서 정확히 하나의 컨슈머에 의해 소비됩니다. 이는 메시지가 더 빠르고 효율적으로 처리된다는 것을 보장합니다.
·
장애 허용성:
컨슈머에 문제가 발생하면, 그룹 내의 다른 컨슈머가 그 파티션을 인수하여 메시지 처리에 차질이 없도록 합니다.
·
유연성:
데이터 흐름이 변함에 따라 그룹에서 컨슈머를 쉽게 추가하거나 제거합니다. 이에 따라 증가하거나 감소하는 부하를 처리할 수 있습니다.
여기까지는 최적의 성능을 위한 ‘카프카 튜닝 컨슈머 그룹의 기본 사항’을 다루었으니, 이와 관련된 ‘성능 튜닝 전략’에 대해 알아볼까요?
성능 튜닝 전략
·
파티션 전략:
토픽의 파티션 수는, 얼마나 많은 컨슈머가 활성화되어 메시지를 소비할 수 있는지 영향을 줍니다. 더 많은 파티션은 더 많은 컨슈머가 병렬로 작동할 수 있음을 의미하는 거죠. 그러나 너무 많은 파티션은 *오버헤드를 야기할 수 있습니다.
*오버헤드: 어떤 처리를 하기 위해 간접적인 처리 시간
·
컨슈머 구성:
*fetch.min.bytes 및 *fetch.max.wait.ms와 같은 매개변수를 조정합니다. 그다음 한 번에 얼마나 많은 데이터를 컨슈머가 가져오는지 제어합니다. 이러한 최적화를 통해 브로커에게 요청하는 횟수를 줄이고, 처리량을 높입니다.
*fetch.min.bytes: 한 번에 가져올 수 있는 최소 데이터 사이즈 *fetch.max.wait.ms: 데이터가 최소 크기가 될 때까지 기다릴 시간
·
메시지 배치:
프로듀서는 메시지를 함께 배치하여 처리량을 높일 수 있게 구성됩니다. *batch.size 및 *linger.ms와 같은 매개변수를 조정하여, 대기 시간과 처리량 사이의 균형을 찾을 수 있게 되죠.
*batch.size: 한 번에 모델이 학습하는 데이터 샘플의 개수 *linger.ms: 전송 대기 시간
·
압축:
카프카는 메시지 압축을 지원하여 전송 및 저장되는 데이터의 양을 줄입니다. 이로 인해 전송 속도가 빨라지고 전체 성능이 향상될 수 있습니다.
·
로그 정리 정책:
카프카 토픽은, 설정된 기간 또는 크기 동안 메시지를 유지할 수 있습니다. 보존 정책을 조정하면, 브로커가 저장 공간이 부족해지는 점과 성능이 저하되는 점을 방지할 수 있습니다.
3. 컨슈머 그룹과 성능을 위한 실제 코드 예시
다음 그림과 같은 코드를 보며 조금 더 자세히 살펴보겠습니다. NodeJS 코드 중 일부를 발췌했습니다. 카프카 설치 시에 사용되는 설정 파일 *server.properties에서 파티션의 개수를 CPU 코어 수와 같게 설정하는 코드입니다. 이에 대한 장점들을 쭉 살펴볼까요?
*server.properties: 마인크래프트 서버 옵션을 설정할 수 있는 파일
CPU 코어 수에 파티션 수를 맞추었을 때의 장점
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최적화된 리소스 활용:
카프카에서는 각 파티션이 읽기와 쓰기를 위한 자체 *I/O(입출력) 스레드를 종종 운영합니다. 사용 가능한 CPU 코어 수와 파티션 수를 일치시키면, 각 코어가 특정 파티션의 I/O 작업을 처리합니다. 이 동시성은 리소스에서 최대의 성능을 추출하는 데 도움 됩니다.
·
최대 병렬 처리:
카프카의 설계 철학은 ‘병렬 데이터 처리’를 중심으로 합니다. 코어 수와 파티션 수 사이의 일치는, 동시에 처리되어 처리량을 높일 수 있습니다.
·
간소화된 용량 계획:
이 접근 방식은, 리소스 계획에 대한 명확한 기준을 제공합니다. 성능 병목이 발생하면 CPU에 *바인딩(Binding)되어 있는지 명확하게 알 수 있습니다. 인프라를 정확하게 조정할 수도 있게 되죠.
*바인딩(Binding): 두 프로그래밍 언어를 이어주는 래퍼 라이브러리
·
오버헤드 감소:
병렬 처리와 오버헤드 사이의 균형은 미묘합니다. 파티션 증가는 병렬 처리를 촉진할 수 있습니다. 하지만 더 많은 주키퍼 부하, 브로커 시작 시간 연장, 리더 선거 빈도 증가와 같은 오버헤드도 가져올 수도 있습니다. 파티션을 CPU 코어에 맞추는 것은 균형을 이룰 수 있게 합니다.
다음은 프로세스 수를 CPU 코어 수만큼 생성하여, 토픽의 파티션 개수와 일치시킨 코드에 대한 장점입니다.
파티션 수와 컨슈머 프로세스 수 일치의 장점
·
최적의 병렬 처리:
카프카 파티션의 각각은 동시에 처리될 수 있습니다. 컨슈머 수가 파티션 수와 일치하면, 각 컨슈머는 특정 파티션에서 메시지를 독립적으로 소비할 수 있게 되죠. 따라서 병렬 처리가 향상됩니다.
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리소스 효율성:
파티션 수와 컨슈머 수가 일치하면, 각 컨슈머가 처리하는 데이터의 양이 균등하게 분배됩니다. 이로 인해 전체 시스템의 리소스 사용이 균형을 이루게 되죠.
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탄력성과 확장성:
트래픽이 증가하면, 추가적인 컨슈머를 컨슈머 그룹에 추가하여 처리 능력을 증가시킵니다. 동일한 방식으로 트래픽이 감소하면 컨슈머를 줄여 리소스를 절약할 수 있습니다.
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고가용성과 오류 회복:
컨슈머 중 하나가 실패하면, 해당 컨슈머가 처리하던 파티션은 다른 컨슈머에게 자동 재분배됩니다. 이를 통해 시스템 내의 다른 컨슈머가 실패한 컨슈머의 작업을 빠르게 인수하여, 메시지 처리가 중단되지 않습니다.
마지막으로 각 프로세스별 컨슈머를 생성해서 토픽에 구독 후, 소비하는 과정을 나타낸 소스코드입니다.
∴
컨슈머 그룹 요약
컨슈머 그룹은 높은 처리량과 장애 허용성 있는 메시지 소비를 제공하는 능력이 핵심입니다. 카프카가 어떤 식으로 운영되는지에 대한 상세한 부분을 이해하고 다양한 매개변수를 신중하게 조정한다면, 어떠한 상황에서도 카프카의 최대 성능을 이끌어낼 수 있습니다!
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참고 자료
· Jay Kreps, “I Hearts Logs”, Confluent
· 위키피디아, “Logging(computing)”
· Confluent, “https://docs.confluent.io/kafka/overview.html”
· Neha Narkhede, Gwen Shapira, Todd Palino, “Kafka: The Definitive Guide”
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‘Zenius ITSM 3.0’ 성공적 시장 진입 향후 ITAM, PMS로 도메인 확장 브레인즈컴퍼니(대표 강선근)는 KB저축은행 차세대 시스템 구축 프로젝트에서 자사 ‘제니우스(Zenius) ITSM 3.0’으로 IT 서비스 체계 표준화 및 IT 관리업무 자동화 시스템을 구축했다고 3일 밝혔다. 이번 ITSM(IT Service Management) 구축으로 KB저축은행은 차세대 IT 서비스 플랫폼을 통해 IT 서비스에 대한 사용자 요청을 접수하고, 처리하는 과정과 그 이력을 단일 시스템에서 관리할 수 있게 됐다. 또 방화벽, 원장, 형상관리 등 10개의 시스템과 연동해 IT 관리업무를 자동화할 수 있게 됐다. Zenius ITSM 3.0은 로우코드 기반의 워크플로우 엔진과 구성정보데이터베이스(CMDB) 엔진을 탑재했으며, 워크플로우를 쉽게 생성하고 수정할 수 있는 프로세스 및 폼 디자이너를 포함하고 있다. 워크플로우는 기업마다 다른 IT 서비스를 각자 환경에 맞게 일의 순서와 역할을 손쉽게 편집할 수 있으며, 코딩없이 15개 이상의 다양한 폼 컴포넌트를 통해 업무 신청서를 쉽게 디자인할 수 있다. CMDB 엔진은 IT 서비스와 연관된 인프라, 소프트웨어, 다양한 문서 등을 생명주기에 따라 다양한 세부 항목으로 관리할 수 있다. 정희찬 ITSM 개발팀장은 “Zenius ITSM 3.0은 ITSM 구축 프로젝트 특성상 갖게 되는 시스템 통합(SI) 사업의 한계를 극복하기 위해 관리 프로세스를 모듈화함으로써 필요한 프로세스를 선택적으로 도입할 수 있다. 향후 유연하게 프로세스를 확장할 수 있는 플랫폼 개발에 역량을 집중한 제품”이라며 “다음 목표는 사용자 편의를 위한 부가기능을 강화하면서 Zenius ITSM의 워크플로우 엔진을 기반으로 ITAM(IT Asset Management), PMS(Projenct Management System) 등을 통해 도메인을 확장하는 것”이라고 말했다. 브레인즈컴퍼니는 올해를 기점으로 ITSM 수요가 가파르게 증가할 것으로 예상하고 있다. 2018년 신외감법 개정으로 내부회계관리제도가 감사로 상향 조정돼 많은 기업들이 내부회계관리제도의 '정보기술일반통제(ITGC)' 위험요소에 대응하기 위해 ITSM 도입을 고려하기 때문이다. 그러나 기업들이 ITSM 도입에 있어 도입 및 관리 비용에 부담을 느끼고 있는 실정이다. 이 가운데 이번 KB저축은행의 차세대 ITSM의 성공적인 공급은 Zenius ITSM 3.0이 다양한 고객의 요구사항을 보다 넓은 관점에서 충족시킬 수 있는 솔루션임을 입증한 것이다. 강선근 브레인즈컴퍼니 대표는 “2005년 첫 출시된 Zenius ITSM은 최근 로우코드 기반으로 고객이 직접 커스터마이징하고, 기존 제품 대비 쉽고 빠르게 고객의 요구를 반영할 수 있도록 업그레이드한 제품”이라며, “그 결과 수익성을 확보하면서 고객 편의성을 제고시킨 Zenius ITSM 3.0을 출시했고, 향후 소규모 기업이나 스타트업 등에서도 적은 비용으로 ITSM 솔루션 도입이 가능한 SaaS(Software as a Service, 서비스형 소프트웨어) 형태의 서비스 출시를 계획하고 있다”고 밝혔다.
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ITSM (IT Service management) 솔루션의 4가지 필수 조건
ITSM (IT Service management) 솔루션의 4가지 필수 조건
IT 운영의 효율성을 높이고, 서비스 품질을 지속적으로 개선하는 것은 기업의 중요한 과제 중 하나입니다. 특히, IT 환경이 점점 복잡해짐에 따라, 체계적인 IT 서비스 관리(ITSM) 솔루션의 도입이 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 하지만 모든 ITSM 솔루션이 동일한 기능과 효과를 제공하는 것은 아닙니다. 기업마다 IT 환경과 운영 방식이 다르기 때문에, 각각의 환경에 적합한 ITSM 솔루션을 선택하는 것이 필수적입니다. 올바른 솔루션을 도입하면 IT 서비스 요청을 체계적으로 관리하고, 장애 대응과 변경 관리를 효율적으로 수행하며, 운영 데이터를 기반으로 서비스 품질을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 따라서 ITSM 솔루션을 도입할 때는 몇 가지 핵심 요소를 신중하게 검토해야 하는데요, ITSM솔루션 도입 시 고려해야 할 4가지 핵심 요소를 자세히 살펴보겠습니다. ITSM (IT Service management) 솔루션의 필수조건 ① 표준화된 프로세스 구축과 안정적인 관리 지원 ITSM 솔루션을 효과적으로 운영하려면 IT 서비스 제공 및 장애 대응을 포함한 운영 방식에 맞는 프로세스를 구축하고 이를 안정적으로 유지하는 것이 중요합니다. 이를 위해 표준화된 구축 절차, 지속적인 유지보수 지원, 그리고 BPMN 준수 및 CMDB 기반의 기술적 역량이 필수적인 역할을 합니다. ITSM 솔루션은 도입 후 안정적인 운영이 가능하도록 체계적인 프로세스 설계를 지원해야 하며, 운영 환경에 맞춰 최적화할 수 있는 유연한 구조를 갖추어야 합니다. 또한, 구축된 프로세스가 실제 업무에 효과적으로 적용될 수 있도록 유지보수 및 개선이 지속적으로 이루어져야 하며, IT 운영팀이 프로세스를 내재화하고 활용할 수 있도록 체계적인 지원이 필요합니다. 특히, BPMN(Business Process Model and Notation) 준수 및 CMDB(Configuration Management Database) 기술을 갖춘 ITSM 솔루션은 IT 서비스 프로세스를 명확하게 정의하고 일관성 있게 운영하는 데 중요한 역할을 합니다. BPMN을 통해 서비스 요청, 변경 관리, 장애 대응 등의 프로세스를 명확하게 정의하고 유연하게 조정할 수 있습니다. CMDB를 활용하면 IT 자산과 구성 요소 간의 관계를 체계적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 변경 사항의 영향을 사전에 분석하고, 서비스 관리를 일관되게 유지하며, IT 환경 변화에도 유연하게 대응할 수 있습니다. ITSM (IT Service management) 솔루션의 필수조건 ② ITIL을 활용한 체계적인 ITSM 운영 프로세스 구축 지원 IT 서비스를 안정적으로 운영하려면 표준화된 프로세스를 기반으로 관리 체계를 구축하는 것이 중요합니다. 이를 위해 ITSM 솔루션은 ITIL(IT Infrastructure Library) 프레임워크를 기반으로 설계되어야 하며, 이를 적용하면 서비스 요청 처리, 장애 대응, 변경 관리 등을 체계적으로 운영할 수 있어 서비스 가용성이 향상되고 운영 효율성이 개선됩니다. ITIL을 준수하는 ITSM 솔루션은 인시던트 관리, 문제 관리, 변경 관리, 서비스 수준(SLA) 관리 등의 핵심 프로세스를 지원해야 하며, 이를 통해 장애 발생 시 신속한 대응과 복구가 가능하고, 근본 원인을 분석하여 반복적인 장애를 예방할 수 있습니다. 또한, 변경 사항이 운영 환경에 미치는 영향을 최소화하여 안정적인 서비스 제공이 가능합니다. 특히, SLA 관리는 서비스 성과를 측정하고 운영 목표를 설정하는 기준이 되며, 성과 데이터를 분석하여 취약한 부분을 개선함으로써 IT 서비스 품질을 지속적으로 향상할 수 있습니다. 기업마다 IT 운영 방식이 다르므로, ITSM 솔루션이 BPMN 기반의 맞춤형 프로세스 설계를 지원해야 합니다. 이를 통해 기업은 서비스 요청, 변경 관리 등의 프로세스를 유연하게 구성하고 필요에 따라 수정 및 확장할 수 있습니다. 또한, SLA 기반 자동화 기능이 포함된 경우, 서비스 성과를 실시간으로 모니터링하고, 목표 기준을 활용한 성과 분석을 통해 서비스 이행 수준을 평가할 수 있습니다. 이를 통해 취약한 부분을 사전에 파악하고 개선 조치를 수행함으로써 IT 운영의 지속적인 개선과 최적화를 실현할 수 있습니다. ITSM (IT Service management) 솔루션의 필수조건 ③ IT 자산 및 구성 요소 관리 기능 IT 운영이 복잡해질수록 자산과 구성 요소를 체계적으로 관리하는 것이 서비스 안정성과 운영 효율성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 위해ITSM 솔루션이 CMDB(Configuration Management Database) 기능을 지원하면 IT 인프라의 구성 정보를 통합적으로 관리하고, 자산의 변경 사항을 추적하며, 장애 발생 시 영향을 신속하게 분석할 수 있습니다. CMDB를 효과적으로 활용하면 IT 자산(서버, 네트워크 장비, 소프트웨어 등)의 상태와 관계를 명확하게 파악할 수 있으며, 변경 관리와 연계하여 IT 환경 변화가 서비스에 미치는 영향을 사전에 평가하고 리스크를 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 운영팀은 자산의 무분별한 변경을 방지하고, 변경이 필요한 경우 사전 승인 및 검토 과정을 거쳐 안전하게 적용할 수 있습니다. 또한, ITSM 솔루션이 모니터링 시스템(EMS, APM, NMS 등)과 연계될 경우, IT 인프라의 실시간 상태를 추적하고 자산의 성능 및 장애 데이터를 분석하여 운영 효율성을 높이는 것이 가능합니다. 이를 통해 ITSM과 자산 관리를 통합하여 IT 인프라 전반의 가시성을 확보하고, 보다 정밀한 IT 운영 전략을 수립할 수 있습니다. 따라서 ITSM 솔루션을 선택할 때는 CMDB를 활용한 IT 자산 자동 감지 및 연관 관계 분석, 변경 관리 및 구성 감사 기능 지원, 자산의 라이프사이클 관리 및 사용량 최적화 기능 등이 포함되어 있는지 신중하게 검토하는 것이 중요합니다. ITSM (IT Service management) 솔루션의 필수조건 ④ 보안 및 규제준수 지원 ITSM 솔루션은 기업의 IT 서비스 운영 데이터를 보호하고 관리하는 역할을 하기 때문에, 강력한 보안 기능이 반드시 필요합니다. 특히, 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 다중 인증(MFA) 기능을 통해 사용자 권한을 세밀하게 관리하고, 무단 접근을 방지해야 합니다. RBAC을 활용하면 역할과 권한에 따라 접근을 제한할 수 있으며, MFA를 적용하면 인증 단계를 강화하여 보안성을 높일 수 있습니다. 또한, ITSM 솔루션은 변경 사항을 추적하고 이상 징후를 감지할 수 있도록, 감사 로그(Audit Log) 및 보안 이벤트 모니터링 기능을 지원해야 합니다. 실시간 모니터링 및 감사 기능이 제공되면 보안 사고 발생 시 원인을 신속하게 파악하고, 즉각적인 대응 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 기능은 보안 위협을 사전에 차단하고, 서비스 가용성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 보안 기능뿐만 아니라, ITSM 솔루션이 주요 보안 및 규제 요구사항을 충족하는지도 검토해야 합니다. 국제적으로는 ISO 27001(정보보안 관리 시스템)과 GDPR(유럽 개인정보보호법)이 대표적인 보안 규정이며, 국내에서는 ITSM 표준 운영절차(행정안전부 기준) 등이 적용됩니다. 이러한 규정을 준수하는 ITSM 솔루션을 도입하면, 기업은 IT 서비스 운영의 보안성을 유지하면서도 규제 요구사항을 효과적으로 관리할 수 있습니다. ITSM 솔루션을 도입하는 목적은 단순히 IT 서비스를 체계적으로 운영하는 것에 그치지 않습니다. 궁극적으로는 비즈니스 연속성을 강화하고, IT 서비스 품질을 개선하며, 운영 비용을 최적화하는 것이 핵심입니다. 이를 위해서는 기능적인 요소뿐만 아니라 확장성, 유지보수 편의성, 그리고 조직 내 IT 운영 방식과의 적합성까지 종합적으로 검토해야 합니다. 기업의 ITSM 전략이 단순한 도구 선택이 아니라 장기적인 IT 서비스 관리 체계 구축의 일환으로 접근할 필요가 있습니다.
2025.03.07
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