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SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog)
임형섭
2024.03.04
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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
지난 포스팅을 통해
NMS의 기본 개념
과
NMS의 구성요소와 역할
에 대해서 살펴보았는데요. 오늘은
네트워크 정보 수집을 위한 다양한 프로토콜
에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
네트워크 프로토콜(Network Protocol)은 네트워크에 연결된 장비 간의 메시지 흐름을 통제하고 관리하는 기본적인 절차와 규칙을 정한 규약입니다.
웹 브라우저, 파일 전송, 이메일 송수신, 미디어 스트리밍 등과 같은 모든 온라인 활동을 가능하게 하기 때문에 네트워크 정보 전달의 핵심요소라고 할 수 있죠.
이번 시간에는 주요
네트워크 프로토콜인 ICMP, SNMP
를 중점적으로 알아보겠습니다.
ㅣICMP는 무엇이고 어떻게 동작하는가?
ICMP(Internet Control Message Protocol)는 주로 네트워크의 경로상의 문제나, 호스트(단말)의 문제 등을 파악할 때 사용하는 프로토콜인데요. 대표적인 서비스가 ping입니다. 구체적인 동작원리를 살펴보면 다음과 같습니다.
오류 보고
◾ 네트워크에서 데이터를 보낼 때 오류가 발생하면, 오류를 발생시킨 장비(예: 라우터, 스위치)는 오류 정보를 담아 ICMP 메시지를 처음 보낸 사람에게 전송합니다. 이를 통해 무엇이 잘못됐는지 정확히 파악하고 문제를 해결할 수 있습니다.
◾ 예를 들어 한 컴퓨터에서 인터넷을 통해 데이터를 보내는데, 그 데이터가 목적지에 도달하지 못하면 ICMP가 '이 주소로는 데이터를 배달할 수 없어!'라고 알려주는 역할을 하죠. 이렇게 사용자나 네트워크 관리자가 문제를 알리고 대응할 수 있게 도와주는 게 ICMP의 주요 역할입니다.
[그림] ICMP 동작 방식
진단 및 테스트
◾ 네트워크의 연결 상태나 성능을 테스트하기 위해 ICMP 에코 요청과 에코 응답 메시지를 사용합니다. 이를 통해 네트워크의 지연시간(latency)이나 패킷 손실(packet loss) 등을 측정할 수 있습니다. '핑(ping, Packet INternet Groper)'을 대표적인 예로 들 수 있습니다.
◾ 쉽게 표현하면 '너 지금 연결 잘 되어 있니?'라고 물었을 경우 대상 장비가 '응, 잘 되어 있어!'라고 대답하면 연결이 잘 되어 있는 것이고, 대답이 없거나 늦는 것과 같은 문제를 식별하는 것이죠.
ICMP도 좋은 도구이지만, 네트워크의 복잡성이 빠르게 증가하고 호스트 수가 증가하면서 ICMP만으로는 네트워크 관리가 어려워지는 문제가 발생했는데요. 이를 개선하기 위해서 탄생한 것이 바로 SNMP입니다.
우선 SNMP의 히스토리부터 살펴보겠습니다.
ㅣSNMP 히스토리: 각 버전별 개념과 차이점은?
SNMP(Simple Network Management Protocol)는 1988년에 아래의 세 가지 니즈에 부합하기 위해 등장했습니다.
◾ ICMP보다 많은 기능의 탑재
◾ 네트워크 문제를 직관적이고 쉽게 해결할 수 있어야 함
◾ 표준화된 프로토콜의 사용
이후 몇 가지 버전을 거쳐서 현재는 네트워크 장비를 모니터링하기 위한 프로토콜로 자리를 잡아서 대부분의 NMS 상에서 이용되고 있습니다.
잠깐 SNMP의 처리단계를 살펴보면, SNMP는 Get/Set/Trap의 단순 명령 구조로 구성되는데요, 메시지 타입별 역할은 아래와 같이 정리할 수 있습니다.
위와 같은 처리단계를 가지고 있는 SNMP는 보안 기능 강화 및 기능 개선을 위해서 초기 v1 버전에서 v3 버전까지 업그레이드됐습니다.
각 버전은 보안, 성능, 유연성 등의 측면에서 발전되었으며 현재는 SNMPv2가 가장 많이 사용되고 있죠. SNMP 버전 별 특징에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
SNMP v1
가장 초기에 만들어진 프로토콜로 기본적인 정보만을 주고받아서 네트워크 장비들의 상태를 확인하고, 간단한 명령 정도만 내릴 수 있습니다. 보안에 많이 약한 편이고, 정보를 주고받을 때 특별한 암호화나 보호 방법을 사용하지 않기에 정보가 노출될 위험이 있습니다.
SNMP v2
SNMPv1의 단점을 해결하기 위해 개발된 버전입니다. 보안 기능과 네트워크 과부하, 관리 효율성 등에 대한 기능이 향상되었습니다.
MIB(Management Information Base) 구조를 개선하여, 새로운 데이터 타입과 객체 식별자(프로그래밍에서 특정 객체를 식별하는 데 사용되는 값이나 이름)을 도입했습니다. 이로써 더 많은 종류의 데이터를 효과적으로 다룰 수 있게 되었지만, v1과 호환이 안되는 문제가 있어 상용화에는 실패했습니다.
SNMP v2c (Community-Based Security)
SNMPv2c는 '커뮤니티 기반' 방식을 사용하며 'Community String' (공동체 문자열)을 이용합니다. Community String은 정보를 주고받기 위해 인증 과정에서 비밀번호를 사용하는 것으로, 학교에서 특정 비밀번호를 알고 있는 사람들만 특정 정보를 볼 수 있게 하는 것과 비슷합니다.
하지만 비밀번호가 복잡하지 않은 편이라, 조금 더 높은 보안을 필요로 하는 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다. 현재 가장 많이 사용되고 있는 버전입니다.
SNMP v3
보안과 관리 기능을 대폭 강화한 버전입니다. SNMPv3는 정보를 주고받을 때 강력한 인증과 암호화를 사용하여, 네트워크 상의 중요한 정보를 안전하게 지킬 수 있습니다.
또한 복잡한 네트워크 환경에서 사용자가 많을 경우에도, 각 사용자의 접근 권한을 관리할 수 있는 기능이 있습니다. 하지만 이전 버전들보다 더 복잡한 보안 모델과 설정 등의 이유로 널리 사용되고 있지는 않습니다.
[그림] SNMP 버전과 수를 한눈에 볼 수 있는 제니우스 EMS 화면
참고로 SNMP에는 위와 같이 다양한 버전이 있기 때문에 모든 NMS는 제니우스처럼 어떤 버전으로 수집했는지와 수를 파악할 수 있어야 합니다.
이제 SNMP에 대해서 조금 더 자세하게 살펴보겠습니다.
ㅣSNMP 자세히 보기: MIB의 개념과 구조
MIB(Management Information Base)는 관리 정보 기반이라고 불립니다. SNMP를 통해 관리되어야 할 정보나 자원들을 모아둔 것으로, Manager와 Agent 간 정보를 주고받는 정보의 집합체입니다.
MIB에는 SNMP를 통해 주고받는 정보가 어떤 의미를 가지고 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 정의가 포함되어 있습니다. 또한 각각의 정보는 '객체'라고 불리며, 이 객체들은 계층적으로 구성되어 있기에 관리하고자 하는 정보를 쉽게 찾을 수 있게 도와주죠.
대표적으로 CPU 사용량, 메모리 사용량, 포트의 up/down 같은 상태 정보 등이 MIB에 포함됩니다. 마치 항해사가 바다를 항해하기 위해 지도를 사용하는 것처럼, MIB를 통해 네트워크의 상태를 정확히 파악하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
MIB의 구조를 자세히 살펴보면 우선 큰 나무를 뒤집어 놓았다고 생각한다면 이해하기 쉽습니다. 큰 나무의 밑동(Root) → 각각의 가지(Branches) → 잎사귀(Leavers)로 나누어져 내려오는 형태인데요, 부분별로 자세히 살펴보겠습니다.
◾
밑동(Root):
모든 MIB 트리의 시작점으로, 'iso(1)', 'org(3)', 'dod(6)', 'internet(1)' 등으로 구성되어 있습니다. 여기서 'internet'은 네트워크 장비와 관련된 표준 MIB를 나타냅니다.
◾
가지(Branches):
밑동에서 나온 큰 가지들은 네트워크 장비의 다양한 부분을 나타냅니다. 예를 들어 'mgmt(2)' 가지는 일반적인 관리 정보, 'private(4)' 가지는 각 제조업체의 고유 정보 등을 의미합니다.
◾
잎사귀(Leaves):
가장 작은 단위의 정보를 나타내는 부분으로 특정 장비의 상태, 성능 지표, 설정값 등 구체적인 데이터가 저장됩니다.
MIB에서는 네트워크 장비의 정보가 여러 '분류'로 나누어져 있는데, '네트워크 인터페이스'라는 분류 아래에는 네트워크 카드의 상태, 속도, 전송된 데이터의 양과 같은 정보들이 담겨 있습니다.
MIB는 복잡해 보일 수 있지만, 네트워크 장비와 관련된 정보를 체계적으로 관리하고 접근할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이 구조 덕분에 네트워크 관리자는 네트워크의 건강 상태를 쉽게 체크하고 필요한 조정을 할 수 있습니다.
다음으로는 MIB 내의 각 객체를 고유하게 식별하는 OID에 대해서 알아보겠습니다.
ㅣSNMP 자세히 보기: OID 확인 방법과 수집항목
OID(Object Identifier)는 MIB 내에 포함되어 있는 각 개별 정도에 대한 ID 값입니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 트리의 하단 값이 OID인데 MIB의 각 개별 정보에 대한 ID를 의미합니다.
[그림] OID Tree 구조
대형 도서관에서 원하는 책을 찾을 때 책의 번호를 확인하여 빠르고 정확하게 찾는 것처럼, 특정 오브젝트의 ID(Num)을 부여한 게 OID입니다. OID는 포함하고 있는 각 정보를 숫자로 표현합니다.
◾
Enterprise OID:
네트워크 업계에서 공통으로 사용하는 OID
◾
Private OID:
각 네트워크 벤더사에서 사용하는 독자적인 OID
예를 들어 Juniper Networks라는 네트워크 스위치 벤더에서 사용하고 있는 OID 값을 [1.3.5.6.1.9 ]라는 전용 OID 값을 사용한다고 가정하면, Juniper Networks 라우터의 경우 뒤에 라우터 제품별 OID '11'이 더 붙은 [1.3.5.6.1.9.11 ] 형태의 OID로 구성됩니다.
[그림] 제니우스 예시 화면
지금까지 네트워크 모니터링에 필요한 ICMP, SNMP 그리고 MIB, OID에 대해 살펴봤습니다. 참고로 제니우스(Zenius)-NMS에서는 OID 사전을 제공하고 있으며, 이를 통하여 관리하고 싶은 항목의 MIB 항목 및 OID 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.
이제 SNMP의 주요 개념 중 하나인 SNMP Trap에 대해서 알아보겠습니다.
ㅣSNMP Trap의 개념 그리고 특징은?
Manager(관리자)는 Server(Agent)로 메시지 요청(Polling)을 하게 되고, Server(Agent)는 응답(Notifying)을 하는 방식으로 진행됩니다.
그런데 Server가 비정상적인 이벤트를 감지하면 Manager의 Polling을 기다리지 않고 바로 Manager에게 메시지를 보내는데요, 이 긴급 메시지를 Trap(트랩)이라고 합니다. 우리가 날씨에 대해서 찾아보지 않아도 폭설이 예상될 때 폭설을 경고하는 자동 알림 시스템과 비슷한 개념입니다.
[그림] SNMP 프로토콜 동작 방식
SNMP Trap은 일반적으로 높은 CPU 사용량이나 디스크 공간 부족과 같이 해결해야 할 문제를 나타냅니다. 중앙 모니터링 시스템으로 전송되어 분석 및 조치를 취할 수 있죠. 이를 통해 Manager는 큰 문제가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.
SNMP Trap의 방식과 기능을 네 가지로 나누어 살펴보겠습니다.
(1) 비동기적 알림
SNMP Trap는 주기적인 폴링이 아닌, 이벤트 기반의 알림을 통해 즉각적으로 대응할 수 있도록 비동기적인 방법을 제공합니다.
(2) 실시간 알림
SNMP Trap은 이벤트가 발생하는 즉시 알림을 제공하여, 실시간으로 네트워크 상태 및 장치 상태를 모니터링해서 문제 발생 시 즉각적인 대응과 조치를 가능하게 합니다.
(3) 이벤트 기반 모니터링
SNMP Trap은 장치나 응용 프로그램에서 특정 이벤트가 발생했을 때만 알림을 보내기 때문에, 불필요한 트래픽을 발생시키지 않습니다. 따라서 자원을 효율적으로 사용하면서 중요한 상태 변경을 식별합니다.
(4) 자동화된 대응
SNMP Trap을 사용하면 이벤트 발생 시, 자동으로 대응 조치를 취할 수 있는 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 관리자의 개입 없이 특정 이벤트에 대한 대응을 효과적으로 수행할 수 있습니다.
[그림] Zenius Syslog 감시 설정 등록 페이지(위), Zenius Syslog 이벤트 페이지(아래)
이와 같은 SNMP Trap을 통해 빠르게 이상을 탐지하는 것이 중요한데요. 제니우스(Zenius)-Syslog와 Trap에서는 Syslog, Trap에 각각 특정 이벤트 조건을 설정하여 이벤트를 감지하고, 장애를 통보할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다.
이제 마지막으로 SNMP 못지않게 네트워크 관리에 중요한 역할을 하는 Syslog, RMON에 대해서 알아보겠습니다.
ㅣ Syslog, RMON의 개념과 동작원리는?
Syslog
Syslog는 컴퓨터 시스템, 네트워크 장비, 보안 장비 등에서 일어나는 모든 상황과 변화를 서버에 기록하는 프로토콜입니다. 관리 대상인 장비에서 일어나는 모든 상황을 메모리에 기록하죠. 로그/오류 관리가 주 목적이고 Unix와 Linux에서 많이 사용됩니다.
대부분의 라우터와 스위치들은 Syslog 프로토콜을 이용하여 Log들을 Syslog 서버로 보내고, 수백수천 대의 장비에 일일이 접속하여 로그를 볼 수 없기 때문에 '중앙 집중식'으로 관리합니다.
작업 방식은 주로 Client-Push 모델로 이러우지고 있고, 장비에서 일어나는 모든 상황 변화를 Layer4 프로토콜이 메모리에 기록하며, Syslog 서버는 UDP 포트 514에서 메세지를 수신합니다.
Syslog 수집항목은 시스템 운영/네트워크/보안/애플리케이션 등과 관련된 로그를 수집 및 분석하고, 각 항목별로 오류와 트랜잭션 등에 대한 내용을 확인합니다.
출처ⓒ viettelco.net
RMON
RMON(Remote Network Monitoring)은 네트워크 장비나 서버에서 발생하는 트래픽과 문제들을 원격에서 감시하기 위해 만들어진 프로토콜로, SNMP보다 확장된 개념이라고 할 수 있습니다.
네트워크 관리자는 RMON을 통해, 네트워크의 성능을 측정하고 문제가 발생했을 때 신속하게 해결할 수 있습니다. 회사에서 인터넷이 느려지거나 연결이 되지 않을 때 RMON을 사용하면 원인을 빠르게 찾아내어 문제를 해결할 수 있죠.
RMON과 SNMP의 연관성을 우선 아래 이미지를 통해 살펴보겠습니다.
출처ⓒ dpstele.com/blog/what-is-rmon.php
좀 더 자세히 살펴보면
◾ RMON은 SNMP 위에서 작동하며, SNMP 보다 더 광범위한 데이터를 수집/분석할 수 있는 기능을 제공합니다.
◾ SNMP가 네트워크의 '기본적인 통신'을 담당한다면, RMON은 그 위에서 보다 '세밀한 관찰과 분석'을 가능하게 합니다.
◾ RMON은 SNMP의 특정 데이터를 사용하여 네트워크 트래픽 패턴이나, 성능 문제, 네트워크 내의 비정상적인 활동 등을 실시간으로 감시하고 기록할 수 있게 해줍니다.
◾ RMON에서 Probe라는 수행 장비를 사용하며, 네트워크 트래픽 및 통계 수집 그리고 성능 모니터링을 위해 활용합니다.
결과적으로 RMON의 기능을 통해 네트워크의 문제를 더 빨리 발견하고, 효율적으로 대응할 수 있죠.
마지막으로 SNMP, RMON, ICMP, Syslog의 주요 내용들을 아래 표를 통해 한눈에 살펴보겠습니다.
。。。。。。。。。。。。
지금까지 네트워크 정보 수집을 위한 다양한 프로토콜의 종류와 특징에 대해서 알아보았습니다. 효과적인 네트워크 관리를 위해서 혁신적인 기술들이 많이 개발되고 있는데요, 이를 활용해서 성공적으로 네트워크를 운영하시기를 바라겠습니다!
#네트워크 프로토콜
#SNMP
#RMON
#ICMP
#Syslog
임형섭
프리세일즈팀
안정적이고 효과적인 비즈니스 운영을 위한 고객 맞춤형 IT 인프라 모니터링 시스템을 제안합니다.
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서버 모니터링 트렌드 살펴보기
서버 모니터링 트렌드 살펴보기
기업이나 조직의 IT 인프라 모니터링은 서버 모니터링에서 출발합니다. 통상적으로 서버 모니터링부터 네트워크, 데이터베이스, 웹애플리케이션, 전산설비 등으로 모니터링의 범위를 확장해 나가는 것이 일반적입니다. 서버는 초창기 메인 프레임부터 유닉스 서버, 리눅스 서버를 거쳐 최근의 가상화 서버에 이르기까지 물리적 및 논리적으로 그 성격이 변화해 왔습니다. 그에 따라 서버 모니터링의 관점도 많이 변모해 왔습니다. 기껏해야 1~2대 규모로 운영하던 메인 프레임의 시대와 수천, 수만대의 서버팜을 관리해야 하는 시대의 모니터링 개념은 달라야 합니다. 또, 가상화 시대를 맞아 물리적 서버 개념보다는 논리적 서버 개념이 중요해지고, 서버 1~2대의 장애 상황보다는 서버팜이 이루고 있는 서비스의 영속성이 중요해졌습니다. 이처럼 서버라는 인프라가 기술 발전에 따라 변모하고 있고, 그에 대응해 모니터링 콘셉트나 방법도 변화하고 있습니다. 이번 블로그에서는 서버 관련 새로운 인프라 개념 및 기술들이 대두되면서 변화하는 서버 모니터링의 새로운 트렌드에 관해 논의해 보고자 합니다. 1. 클라우드 네이티브 모니터링 더 많은 기업이나 조직이 전통적인 레거시 시스템에서 클라우드로 이동함에 따라 클라우드 모니터링의 필요성이 급격히 증가했습니다. 클라우드 네이티브 모니터링 도구는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 클라우드 환경에서 애플리케이션과 클라우드 인프라를 모니터링하도록 설계됐습니다. 또, 클라우드 인프라의 성능, 가용성 및 보안에 대한 실시간 인사이트를 제공해, IT운영부서가 문제를 신속하게 발견하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 일반적인 클라우드 모니터링은 메트릭과 로그를 사용해 클라우드 인프라 및 애플리케이션 성능을 하나의 통합된 화면에 제공합니다. 또한 통합 IT 환경 측면에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 다른 클라우드 환경과 통합해 모니터링할 수도 있습니다. 클라우드 기반 모니터링의 최신 추세는 하이브리드 모니터링입니다. 조직은 하이브리드 모니터링을 통해 클라우드와 온프레미스에서 각각 실행 중인 서버 및 애플리케이션 모두를 단일 플랫폼에서 모니터링할 수 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 서버 모니터링의 또 다른 트렌드는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용해 모니터링 과정을 자동화하는 것입니다. AI 및 ML 알고리즘은 모니터링 과정에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별해 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이는 실시간으로 수행될 수 있으므로 운영관리자는 발생하는 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터를 분석해 트래픽이 가장 많은 시기나 잠재적 장애와 같은 미래 추세를 예측할 수 있습니다. 이를 위해 서버의 성능과 관련된 대규모 데이터 세트에서 ML 알고리즘을 교육해야 합니다. 이 데이터는 서버 로그, 시스템 메트릭, 애플리케이션 로그 및 기타 관련 정보가 해당됩니다. 다음으로 알고리즘을 학습해 다양한 메트릭 간의 패턴과 상관 관계를 식별하고 이상 징후와 잠재적 문제를 감지합니다. 머신 러닝 모델이 훈련되면 서버를 실시간으로 모니터링하도록 배포할 수 있으며, 모델은 지속적으로 서버 메트릭을 분석하고 이를 학습한 패턴과 비교합니다. 편차나 이상을 감지하면 문제를 해결하기 위해 경고 또는 자동화된 작업을 트리거할 수 있습니다. 예를 들어, 트래픽이 갑자기 증가하는 경우 리소스를 자동으로 Scaling 하거나 다운 타임을 방지하기 위해 다른 조치를 취할 수 있습니다. 전반적으로 인공 지능과 머신 러닝을 사용해 서버 모니터링을 자동화하면, 문제해결에 시간을 절약하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 또, 심각한 문제로 번지기 전에 잠재적 문제를 식별해 서버 인프라의 전반적인 안정성과 가용성을 향상할 수 있습니다. 3. 컨테이너 모니터링 컨테이너가 애플리케이션 배포에 점점 더 많이 사용되면서, 컨테이너 모니터링은 서버 모니터링의 중요한 측면이 됐습니다. 컨테이너란 애플리케이션을 모든 인프라에서 실행하는데 필요한 모든 파일 및 라이브러리와 함께 번들로 제공하는 소프트웨어 배포 도구입니다. 컨테이너를 사용하면 모든 유형의 디바이스 및 운영 체제에서 실행되는 단일 소프트웨어 패키지를 만들 수 있습니다. 뿐만 아니라, 단일 시스템에서 한 컨테이너는 다른 컨테이너의 작업을 방해하지 않으므로 확장성이 뛰어나고, 결함이 있는 서비스가 다른 서비스에 영향을 주지 않아 애플리케이션의 복원력과 가용성이 향상되는 장점이 있습니다. 컨테이너 모니터링은 CPU 및 메모리 사용량과 같은 컨테이너 리소스 사용률에 대한 실시간 메트릭을 제공할 수 있습니다. 또, 애플리케이션이 의도한 대로 실행되고 있는지 확인하기 위해 Kubernetes(쿠버네티스)와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼을 모니터링하고, 컨테이너 및 기본 인프라에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 4. 서버리스 모니터링 서버리스 컴퓨팅은 사용량에 따라 백엔드 서비스를 제공하는 방법으로, 개발자가 서버를 관리할 필요없이 애플리케이션을 빌드하고 실행하는 것을 가능하게 합니다. 서버리스 컴퓨팅은 벤더 종속성(Vendor lock-in), 콜드 스타드와 DB백업이나 영상 인코딩 등 단시간에 많은 컴퓨팅 용량이 필요한 경우, 효율적이지 않음에도 불구하고 최근 몇 년 동안 주목을 받아오며 서버리스 모니터링이 서버 모니터링의 새로운 트렌드가 됐습니다. 서버리스 모니터링은 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등 리소스 사용률, 애플리케이션 성능, 호출 시간 및 오류율과 같은 기능 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 서버리스 모니터링은 데이터베이스 쿼리 성능과 같은 서버리스 함수의 종속성에 대한 인사이트도 제공합니다. 5. 마이크로서비스 모니터링 마이크로서비스는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 기능으로 쪼개어 변경과 조합이 가능하도록 만든 아키텍처로, 각 서비스를 다른 서비스와 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 마이크로서비스는 일반적으로 분산된 환경에 배포되므로 성능을 추적하고 문제를 찾아내기가 어렵고, 독립적으로 설계됐으므로 호환성에 어떤 문제가 있는지 감지할 필요가 있어 마이크로서비스 모니터링이 필요합니다. 마이크로서비스 모니터링은 개별 마이크로서비스 및 전체 애플리케이션의 성능과 상태를 추적하는 프로세스로 로그, 메트릭 및 트레이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석해 문제를 식별하고 성능을 최적화하는 작업입니다. 마이크로서비스 모니터링은 각 마이크로서비스 별 가용성, 응답 시간, 가동 시간, 지연 시간, 오류율을 포함합니다. CPU, 메모리, 디스크 사용량과 같은 리소스 사용률을 추적해 잠재적인 성능 병목 현상이나 리소스 제약을 식별할 수 있고, 마이크로서비스 간의 데이터 흐름을 추적하고 서비스 간의 종속성 추적을 모니터링합니다. 또, 마이크로서비스 모니터링은 애플리케이션 전체의 전반적인 상태와 성능뿐만 아니라 타사 서비스 및 API의 성능과 상태도 모니터링할 수 있습니다. ----------------------------------- 브레인즈컴퍼니는 꾸준히 연구개발에 매진해 상기와 같은 새로운 트렌드를 반영한 Zenius-EMS를 개발, 출시했습니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. *이미지 출처: Unsplash, flaction
2023.03.29
클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로
클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로
다시 온프레미스로 복귀하려는 움직임 2022년 발표된 IDC 조사 결과에 의하면, 미국 기업의 71%가 향후 2년내에 ‘클라우드 송환’ 계획이 있다고 합니다. 실제 일부 애플리케이션을 클라우드에서 빼내 자체 데이터센터로 다시 가지고 오는 기업이 늘고 있습니다. 우리나라의 경우 ‘클라우드 전환’이 업계의 화두가 되고 있지만, 클라우드 전환을 10년 넘게 경험하고 있는 미국의 경우에는 이제 ‘클라우드 송환’이 또 다른 화두가 되고 있습니다. 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업이 클라우드 환경에서 운영하던 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 온프레미스 환경으로 되돌리는 것을 말합니다. 이는 퍼블릭 클라우드가 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있지만, 특정한 상황에서 온프레미스보다 퍼블릭 클라우드의 지출 비용이 더 크다는 사실을 기업이 깨달으면서 해당 애플리케이션 등을 온프레미스로 복귀시키려는 IT 전략입니다. 클라우드 송환 현상은 IT 비용과 성능을 비롯한 여러 측면에서 클라우드가 항상 최선의 해결책은 아니라는 인식을 바탕으로 확대되는 추세이며 이제 기업이 비용, 성능, 보안의 극대화를 위해 기존 환경과 새로운 환경 사이에서 자연스러운 워크로드 분산을 시작했다는 의미이기도 합니다. 미처 몰랐던 클라우드 서비스의 문제점 클라우드를 채택한 기업이 클라우드 송환을 선택하는 이유는 다음과 같은 문제가 있기 때문입니다. 첫째, 클라우드 비용 문제입니다. 2022년 클라우드 현황(Flexera 2022 State of the Cloud Report) 보고서에 따르면, 클라우드 비용의 30% 정도가 낭비되고 있습니다. 클라우드 서비스가 표면적으로 내세우는 클라우드의 가장 큰 장점이 비용 절감임에도 불구하고, 클라우드 전환 OPEX(operational expenses)가 기존 CAPEX(capital expenses) 대비 더 낫다고 단정하기 어렵습니다. 초기에는 클라우드의 비용이 저렴하게 느껴지지만, 가상머신(VM)과 컨테이너 인스턴스에서 처리하는 작업이 늘어날수록 비용도 더해지기 때문입니다. 워크로드가 증가하는 스타트업은 클라우드를 통해 유연성을 확보하는 것이 비용면에서 유리하겠지만, 예측 가능한 수준의 워크플로우를 갖고 있는 기업이라면 얘기가 달라집니다. 특히, 클라우드에서는 인터넷 대역폭 및 스토리지 요금 등 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다. 둘째, 보안 문제입니다. 기업은 클라우드 제공자가 제공하는 기본적인 보안 기능 외에도 보안 문제에 대한 책임을 직접 지게 됩니다. 또, 기업은 자체 보안 정책을 준수해야 하며, 이를 클라우드 환경에 적용하는 것이 쉽지 않습니다. 특히 복잡한 멀티클라우드 환경에서는 견고하게 클라우드 보안 아키텍처를 구축하기 어렵고 외주 처리에 따라 많은 비용이 듭니다. 셋째, 성능 문제입니다. 클라우드에서는 다른 기업과 리소스를 공유하기 때문에 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 또, 클라우드 환경에서 애플리케이션 및 데이터를 조작하는 데 필요한 대역폭이 충분하지 않을 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 기업은 성능 문제로 인해 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 넷째, 제어 문제입니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공자가 인프라 관리와 보안을 담당합니다. 이는 기업이 클라우드 환경에서는 많은 경우 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 제어할 수 없다는 것을 의미합니다. 따라서, 기업이 직접 컨트롤하지 못해서 문제가 발생한다고 느낄 때에는 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 클라우드 송환의 이점 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 기업은 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 관리할 수 있습니다. 이는 기업이 보안 및 규정 준수와 같은 중요한 문제를 직접 다룰 수 있도록 해주며, 제어력을 높임으로써 IT 부서가 잠재적 문제에 대비해 인사이트와 더 나은 계획을 수립할 수 있게 해줍니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공 업체가 인프라 관리와 보안을 담당하기 때문에, 이를 직접 제어할 수 없습니다. 클라우드 송환에 적합한 케이스는 정적인 기능을 제공하며 사용량이 많은 애플리케이션입니다. 비용이 고정되고 예측 가능한 애플리케이션은 온프레미스 환경에서 관리하는 편이 더 효과적입니다. 둘째, 기업은 클라우드 비용을 절감할 수 있습니다. 한때 퍼블릭 클라우드가 모든 문제의 해답이라고 생각했다가 퍼블릭 클라우드의 비용 특성과 이점이 기업의 상황과는 맞지 않는다는 사실을 깨닫게 됩니다. 2~3년에 걸쳐 추가되는 비용을 감안하면 퍼블릭 클라우드를 계속 사용할 만한 매력은 시간이 갈수록 희석됩니다. 기업은 반복적으로 발생하는 클라우드 운영 비용을 줄이거나 없애는 방법으로 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 기업의 데이터가 여러 사이트에서 발생하고 그 양이 많다면 클라우드 환경에서 데이터를 보관하고 이동시키는 데 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 또 다른 예로 영상을 불러오고 저장하는 작업이 빈번한 영상 제작 기업의 경우, 클라우드 서버에서 병목현상이 발생할 수 있고 내부 LAN처럼 10Gbps 속도로 데이터를 옮기려면 그 비용이 저렴하지 않을 수 있습니다. 비용 외에도 데이터 이동에 많은 시간이 소모되며 이로 인해 데이터를 필터링해 최소한의 데이터만 저장해야 하는 불편함이 있습니다. 한편, 메모리와 디스크 리소스 비용이 계속 하락하면서 기업의 온프레미스 투자가 유리해지고 있습니다. 더불어 클래스 메모리 및 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)과 같은 비용에 도움을 주는 솔루션을 활용하면, 한때 퍼블릭 클라우드의 큰 매력이었던 유연성, 확장성, 중복성의 간극이 상당부분 사라집니다. 셋째, 기업은 데이터 보호와 백업을 더욱 쉽게 할 수 있습니다. 클라우드 업체도 데이터 프라이버시에 대해 엄격하지만 온프레미스 환경에서 데이터를 저장하고 백업 받고 복구하는 것보다 더 안전할 수 없습니다. 물론 민감한 정보를 로컬 환경에 저장하는 것 역시 문제 제기가 있겠지만 최소한 고객 데이터가 사라졌을 때 무엇을 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다. 규정 준수 측면에서도 각 국마다 개인정보보호 규정이 달라 우발적인 규정 위반 가능성이 있습니다. 이러한 우려를 줄이는 방법은 애플리케이션을 특정 위치의 온프레미스 환경에서 실행하는 것입니다. 넷째, 대역폭 문제에서 자유로운 장점이 있습니다. 클라우드 환경에서 빅데이터 시스템을 활용하는 기업은 빅데이터 시스템에서 생성되는 데이터가 높은 대역폭을 요구하면서 자사 데이터 센터보다 훨씬 더 많은 운용 비용을 지불합니다. 컴퓨팅은 온디맨드이므로 탄력적인 클라우드가 유리할 수 있지만 스토리지는 매일 매초 비용이 계속 증가하고 있는 사실을 알아야 합니다. 클라우드냐 온프레미스냐 고려할 점 클라우드 송환은 비용면에서 매력적이지만 매우 도전적인 과제입니다. 클라우드 서비스 공급자는 일반적으로 클라우드에서 빠져나오기 상당히 어렵게 계약하고, 해체됐거나 아예 존재하지 않던 온프레미스 환경을 준비하기 위해 기업의 재무와 조직 운영에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 게다가 애플리케이션을 온프레미스 데이터센터로 마이그레이션하는 경우 기업은 클라우드의 확장성, 유연성, 가용성, 탄력성을 유지하기 힘들고 자체 데이터센터가 클라우드에 비해 더 안전하다는 보장을 하기도 어렵습니다. 따라서 이런 경우에는 애플리케이션에서 실행 중인 환경에 대한 종속성이 있는 부분과 단순히 데이터를 관리하는 부분을 분리하면 혼란을 최소화할 수 있습니다. 처음부터 클라우드 환경을 고려해 서비스를 설계했다면, 워크로드를 다시 데이터센터로 되돌리기 위해서는 어느 정도의 재설계가 필요하며 빅데이터에 의존하는 기업은 상당한 마이그레이션 작업을 각오해야 합니다. 이처럼 클라우드 송환은 매우 어려운 과제입니다. 따라서 처음부터 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이전하는데 매우 신중한 입장을 취하는 것이 가장 중요합니다. 그래서 최근에는 기업들이 클라우드 환경을 고수하는 것보다는 필요한 경우 클라우드와 온프레미스 환경을 융합하는 하이브리드 클라우드 전략을 선택하는 경향이 있습니다. 모든 서비스를 클라우드로 전환하는 것이 아니라, 단기간에 트래픽이나 사용자가 급속히 늘어날 가능성이 있거나, 클라우드 서비스를 활용해 서비스를 빠르게 런칭해야 하는 경우로 한정하는 것이 필요합니다. 우리나라에서도 많은 기업들이 이미 클라우드가 갖고 있는 단점들을 경험하고 온프레미스로 전환하고 있습니다만, ‘클라우드 전환’이라는 큰 물결 아래 ‘클라우드 송환(Cloud Repatriation)’에 대한 논의는 제한적입니다. 우리나라의 클라우드 전환율이 세계시장과 비교해 볼 때 현저히 낮지만, 오히려 클라우드 환경의 문제를 이미 경험한 나라들의 교훈을 미리 받아들인다면 학습비용을 줄일 수 있을 것으로 기대합니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. 대규모 인프라가 존재하는 데이터센터 및 클라우드 환경에서 대용량 데이터 처리에 대한 높은 성능을 확인할 수 있습니다. 고유의 특허 기술을 통해 수천대의 장비에서 발생되는 데이터들을 안정적으로 수집하고 빠르게 처리할 수 있습니다. [출처] John Edwards, "클라우드의 온프레미스 송환이 타당한 5가지 경우", IT WORLD, 2019.04.16 Steven J. Vaughan-Nichols, "모두가 '클라우드' 외칠 때 '로컬 서버' 선택해야 하는 이유, IT WORLD, 2022.07.27 Andy Patrizio, "기업 71%, 2년 이내 클라우드에서 온프레미스로 복귀할 것", IT WORLD, 2022.06.29 Clint Boulton, "'전진 위한 후퇴'··· 클라우드서 온프레미스로 송환하는 기업들", CIO Korea, 2020.03.30 Brian Adler, "Cloud Computing Trends: Flexera 2022 State of the Cloud Report", flexera, 2022.03.21
2023.04.07
SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
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 제공해야 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 구성되어야 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 기능입니다. 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 해결할 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 단순화해야 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 해결해야 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!"
2024.02.22
서버 모니터링 솔루션의 필수조건과 최신 트렌드
서버 모니터링 솔루션의 필수조건과 최신 트렌드
안정적인 IT 서비스 운영을 위해서 서버 모니터링 솔루션을 도입, 운영하는 경우가 많습니다. 디지털 전환과 클라우드 컴퓨팅의 확산, IoT와 AI 기술의 발전으로 인해서 더욱 다양한 IT 서비스가 운용되고 그를 뒷받침할 서버 시스템의 수도 점증하면서 서버 모니터링 솔루션의 중요성은 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. │서버 모니터링 솔루션이 갖춰야 할 필수조건은? 서버 모니터링 솔루션 활용의 가장 큰 목적은 서버의 성능, 안정성을 실시간으로 파악해서 이상 상황이나 장애를 사전에 예방하거나 빠르게 대응하는 것입니다. 그리고 이 목적을 이루기 위해서는 아래와 같은 조건을 반드시 갖추고 있어야 합니다. · 실시간 모니터링 서버의 성능, 가용성, 보안 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능은 서버 모니터링 솔루션의 핵심 요소입니다. 실시간 모니터링을 통해 관리자는 서버의 현재 상태를 즉시 파악하고, 시스템에서 발생하는 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 예를 들어, CPU 사용률이 급격히 증가하거나 네트워크 트래픽이 비정상적으로 많아지는 경우, 실시간 모니터링을 통해 문제를 즉시 감지하고 대응할 수 있습니다. 이를 통해 다운타임을 최소화하고, 서비스를 중단없이 제공할 수 있습니다. · 광범위한 성능 데이터 수집 서버 모니터링 솔루션은 다양한 성능 지표를 수집할 수 있어야 합니다. 여기에는 CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽 등의 하드웨어관련 데이터뿐만 아니라 애플리케이션과 관련한 데이터도 포함됩니다. 예를 들어, 데이터베이스 쿼리 응답 시간, 웹 서버의 요청 처리 시간 등 애플리케이션의 성능을 상세히 분석할 수 있는 데이터가 여기에 포함됩니다. 이러한 데이터를 통해 시스템의 전반적인 상태를 정확히 파악하고, 서버의 병목 현상을 식별하며 성능을 최적화할 수 있습니다. · 경고 및 알림 기능 서버 모니터링 솔루션은 설정된 임계 값을 초과하거나 이상 징후가 발견되었을 때 즉시 관리자에게 알림을 보내는 기능을 갖춰야 합니다. 이메일, SMS, 푸시 알림 등 다양한 경고 수단을 지원하여, 문제가 발생했을 때 신속하게 대응할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 서버의 디스크 사용량이 90%를 초과하거나 네트워크 지연 시간이 급격히 증가할 때, 서버 모니터링 시스템의 경고 알림을 통해 관리자는 즉시 문제를 인지하고 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 심각한 장애로 발전하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. · 확장성과 유연성 기업의 성장에 따라 추가되는 서버와 애플리케이션을 신속히 모니터링할 수 있도록 확장성이 있어야 합니다. 이는 특히 클라우드 환경에서 중요합니다. 클라우드 인프라를 사용 중인 기업이 수시로 서버를 추가하거나 제거하는 상황이 빈번하게 발생하기 때문입니다. 또한, 대규모 환경에서도 안정적으로 작동하며, 여러 데이터 센터와 클라우드 리전에서 발생하는 데이터도 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다. · 대시보드 및 시각화 도구 서버의 상태를 직관적으로 이해할 수 있도록 다양한 대시보드와 시각화 도구를 제공해야 합니다. 이는 관리자가 시스템 상태를 한눈에 파악하고, 문제의 원인과 영향을 빠르게 분석할 수 있게 합니다. 예를 들어, 실시간 대시보드를 통해 서버의 현재 상태를 모니터링하고, 트렌드 분석을 통해 장기적인 성능 변화를 파악할 수 있습니다. 세부적이고 다양한 차트와 그래프는 데이터를 시각적으로 표현하여, 복잡한 데이터를 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 도와줍니다. 대시보드 및 시각화도구 예시(Zenius SMS) · 로그 관리 및 분석 서버와 애플리케이션 로그를 수집하고 분석할 수 있는 기능은 문제의 근본 원인을 파악하고 보안 위협을 탐지하는 데 필수적입니다. 로그 데이터는 실시간 모니터링과 보완되어, 시스템 이벤트의 연속성과 이슈 발생의 맥락을 이해하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 서버의 로그를 통해 특정 시간에 발생한 오류를 분석하고, 이를 통해 시스템의 취약점을 식별하고 개선할 수 있습니다. 또한, 로그 데이터를 기반으로 보안 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다. · 자동화된 대응 서버 모니터링 솔루션은 문제가 발생했을 때 자동으로 대응하는 기능을 제공해야 합니다. 예를 들어, 서버 재부팅, 서비스 재시작, 자원 확장 등의 자동화된 조치를 지원하여, 인적 오류를 줄이고 문제 해결 시간을 단축할 수 있습니다. 이러한 자동화된 대응은 설정된 조건에 따라 다양한 조치를 자동으로 수행하여, 관리자의 개입 없이도 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 이는 시스템의 안정성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. · 유연한 통합 서버 모니터링 솔루션은 다른 IT 관리 도구와 쉽게 통합할 수 있어야 합니다. 예를 들어, CI(지속적 통합)/CD(지속적 배포) 프로세스, ITSM(Information Technology Service Management), 클라우드나 마이크로 서비스 아키텍처 관리 솔루션 등과의 연동이 필요합니다. 이는 모니터링 데이터의 활용 범위를 넓히고, 전체 IT 환경의 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 또한 서버 뿐 아니라 네트워크, DB, 애플리케이션 모니터링 툴과의 통합도 가능해야 합니다. · 보안 서버 모니터링 솔루션을 통해 비정상적인 활동을 실시간으로 감지하여 보안위협을 예방할 수 있어야 합니다. 이와 동시에 서버 모니터링 솔루션 자체의 보안도 중요합니다. 데이터 암호화, 접근 제어, 감사 로그 등의 보안 기능을 갖추고 있어야 합니다. 이를 통해 모니터링 시스템이 외부 위협으로 부터 안전하게 운영될 수 있습니다. 이와 더불어 각 사용자의 필요에 맞추어 세부적인 기능을 조정할 수 있는 기능과 지속적인 원활한 업그레이드와 기술 지원도 서버 모니터링 솔루션이 갖춰야할 중요한 조건입니다. │서버 모니터링 솔루션의 최신 트렌드는? 서버 모니터링 솔루션은 기술의 발전과 변화하는 비즈니스 요구에 발맞추어 빠르게 진화하고 있습니다. 대표적인 최근의 변화와 트렌드를 알아보겠습니다. · 클라우드 네이티브 기반 모니터링 클라우드 네이티브 기반의 서버 모니터링 솔루션은 클라우드 인프라의 복잡성과 변화하는 특성을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체의 API와 통합되어 인프라 상태를 실시간으로 파악하고 자동으로 조정할 수 있어, 서비스 중단을 최소화하고 사용자 경험을 높여주기 때문에, 많은 기업이 클라우드 네이티브 기반의 서버 모니터링 솔루션을 채택하고 있습니다. · 인공지능 및 머신러닝 기반 모니터링 인공지능과 머신러닝 기술이 서버 모니터링 솔루션에 적용되고 있습니다. 이를 통해 대용량 로그 데이터를 빠르게 분석하여 문제의 근본 원인을 빠르게 파악하고 자동으로 대응할 수 있습니다. 서버 모니터링 솔루션은 AI와 ML을 기반으로 정확하고 자동화된 예측과 분석, 대응이 가능한 효과적이고 신뢰도 높은 IT 인프라 관리 솔루션으로 발전하고 있습니다. · 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경 모니터링 MSA 환경에서의 서버 모니터링 솔루션은 분산 시스템 내 각 마이크로서비스를 개별적으로 모니터링하고, 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 문제를 즉시 발견 및 대응하며, 자동화된 경고 시스템으로 빠른 문제 해결을 지원하고 있습니다. 또한 Docker와 Kubernetes 같은 컨테이너 및 오케스트레이션 도구와의 통합도 중요한 트렌드로 자리잡고 있습니다. · 자동화된 대응 및 자가 치유 문제가 발생했을 때 자동으로 대응하는 시스템이 도입되고 있습니다. 예를 들어, 서버가 과부하 상태일 때 자동으로 서버를 확장하거나, 특정 오류가 발생했을 때 자동으로 재부팅하는 등의 기능이 포함됩니다. 이러한 자동화된 대응은 시스템의 가용성과 안정성을 높이는 데 기여합니다. 또한 자가 치유 기능은 시스템이 자동으로 문제를 감지하고 수정하는 능력을 갖추게 하여, 관리자의 개입 없이도 안정적인 운영을 가능하게 합니다. · 통합 모니터링 다양한 모니터링 툴과 시스템을 통합하여 중앙 집중형 대시보드에서 모든 인프라와 애플리케이션을 모니터링하는 것이 중요해지고 있습니다. 따라서 통합된 뷰를 통한 모니터링의 효율성이 높아지고 있습니다. 예를 들어 관리자는 다양한 모니터링 솔루션에서 수집된 데이터를 통합된 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있습니다. 이러한 대시보드는 문제 발생 시 원인을 신속히 파악하고, 적합한 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. · 비용 및 자원 최적화 비용 및 자원 최적화는 지속해서 서버 모니터링 솔루션의 핵심 요소로 꼽히고 있습니다. 따라서 서버 모니터링 솔루션은 서버 자원의 사용 패턴을 분석하고, 불필요한 자원 낭비를 줄이며, 자원을 효율적으로 배분할 수 있는 기능에 중점을 맞춰서 발전하고 있습니다. · 보안 중심 모니터링 보안 위협이 증가함에 따라 보안 중심의 모니터링이 중요해지고 있습니다. 따라서 서버 모니터링 솔루션 자체의 기능을 강화하거나, SIEM(Security Information and Event Management)과 같은 보안전문 솔루션과의 연동을 통해 보안 로그와 이벤트 데이터를 분석하여 잠재적인 보안 위협에 빠르게 대처하는 사례가 늘고 있습니다. 이와 같이 서버 모니터링 솔루션은 클라우드나 마이크로 시스템 아키텍처와 같은 시스템의 환경의 변화에 따라, 인공지능과 같은 기술적 진화에 따라, 또한 보안이나 비용절감과 같은 사용자들의 니즈의 변화에 따라 다양한 방향으로 진화, 발전하고 있습니다. 고객 서버 시스템 환경이나 서비스의 특성이나 고객의 특정 니즈에 따라 최신 트랜드를 잘 반영한 솔루션을 선택하여 서버 시스템의 운용 효율과, IT 서비스의 안정성을 제고하는 것이 IT 운용 부서의 주요 과제 중의 하나가 되고 있습니다.
2024.08.05
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