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제23기 정기주주총회 개최

최순정 2023.03.31

제23기 정기 주주총회가 3월 31일 브레인즈컴퍼니 8층 라운지에서 열렸습니다.

바쁘신 와중에도 여러 주주분들이 참석해주셨습니다!

이번 주주총회에서는

먼저 영업, 감사, 내부회계관리제도 운영실태에 대해 보고했습니다.

다음으로

재무제표 승인, 이사 및 감사 선임, 주식매수선택권 부여, 이사보수한도 승인, 감사보수한도 승인 등

사항에 대해 결의했습니다.

위 안건들은 모두 원안대로 가결됐습니다!

앞으로도 브레인즈컴퍼니는 기업 및 주주가치를 제고하기 위해 임직원 모두 최선을 다하겠습니다.

감사합니다.

#브레인즈컴퍼니
#주주총회

최순정경영기획실(PR매니저)

브레인즈컴퍼니의 소식, 조직문화, 브레인저 이야기를 대내외에 전파하고 있습니다.

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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
효과적인 쿠버네티스 모니터링을 위한 6가지 고려사항 효과적인 쿠버네티스 모니터링을 위한 6가지 고려사항 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)는 자동화된 확장성과 자가 복구 기능을 통해 서비스의 안정성과 운영 효율성을 높이는 장점이 있습니다. 따라서 다양한 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 클라우드 환경에서 널리 활용되고 있습니다. 그러나 쿠버네티스는 파드(Pod), 노드(Node), 네트워크 등 각 요소가 끊임없이 동적으로 변화하며 상호작용하는 복잡한 구조이기 때문에, 체계적이고 세밀한 모니터링 없이는 운영에 어려움을 겪을 수 있습니다. 그렇다면 효과적인 쿠버네티스 모니터링을 위한 필수 고려사항은 무엇인지 6가지로 나눠서 알아보겠습니다. [1] 파드 및 컨테이너 모니터링 파드(Pod)와 컨테이너는 쿠버네티스에서 애플리케이션이 실행되는 가장 기본적인 단위이자 핵심 구성 요소입니다. 따라서 애플리케이션의 가용성과 성능을 안정적으로 유지하기 위해서는 각 파드와 컨테이너의 상태를 정밀하게 모니터링 하는 것이 중요합니다. 파드가 제대로 스케줄링되지 않거나, 컨테이너가 크래시 루프(CrashLoopBackOff) 상태에 빠지면 애플리케이션 성능이 저하되거나 서비스가 중단될 수 있습니다. 이러한 문제를 사전에 방지하려면 각 파드의 CPU, 메모리 사용량, 네트워크 I/O와 같은 자원 사용 현황을 실시간으로 모니터링하는 체계가 필요합니다. 특히, 자원 사용량을 지속적으로 추적하여 비정상적인 사용 패턴이나 과부하 상태를 사전에 감지하는 것이 중요합니다. 또한, 쿠버네티스의 오토스케일링(Auto-Scaling) 기능과 연계된 모니터링 솔루션을 통해 파드가 실시간 트래픽 변화에 맞춰 자동으로 확장 또는 축소될 수 있도록 설정하는 것이 자원 효율성 측면에서도 유리합니다. 이와 같은 종합적인 모니터링 솔루션은 파드와 컨테이너의 상태 변화에 대한 정확한 정보를 제공하고, 문제가 발생하기 전에 이를 사전에 탐지하고 대응할 수 있는 능력을 제공합니다. [2] 클러스터와 노드 상태 모니터링 쿠버네티스 클러스터는 다수의 노드로 구성된 분산 시스템으로, 각 노드는 파드(Pod)를 실행하는 주체로서 클러스터 전반의 성능과 안정성에 중요한 영향을 미칩니다. 각 노드의 CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 대역폭 등 주요 리소스 사용량을 실시간으로 모니터링함으로써 리소스 과부하나 잠재적 장애를 사전에 감지하고 예방할 수 있습니다. 특히, 노드 간 리소스 사용의 불균형은 클러스터 전체 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 특정 노드에서 발생하는 비정상적인 리소스 소모는 장애의 전조로 볼 수 있습니다. 예를 들어, CPU나 메모리 자원의 지속적인 고갈, 네트워크 트래픽의 급격한 증가 등은 장애를 유발할 수 있는 주요 지표로, 이를 사전에 감지하고 신속하게 대응하는 것이 중요합니다. 이를 위해 각 노드의 메트릭 데이터를 분석하고, 비정상적인 패턴을 자동으로 탐지할 수 있는 쿠버네티스 모니터링 솔루션을 도입하는 것이 필요합니다. 이러한 솔루션은 클러스터 내 모든 노드의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 비정상적인 리소스 사용을 빠르게 인식할 수 있게 해줍니다. 또한, 자동화된 경고 시스템을 통해 잠재적인 문제가 발생하기 전에 관리자에게 즉시 알림을 제공하며, 리소스 사용 추세를 기반으로 한 예측 분석 기능을 통해 향후 발생할 수 있는 문제를 미리 방지할 수 있도록 지원합니다. [3] 네트워크 모니터링 쿠버네티스는 내부 네트워크와 외부 네트워크 간 통신이 빈번하게 이루어지는 복잡한 분산 시스템입니다. 파드 간의 통신 오류나 클러스터 외부와의 연결 문제는 애플리케이션 성능 저하로 이어질 수 있기에, 네트워크 상태를 정밀하게 모니터링해야 합니다. 주요 모니터링 지표로는 네트워크 지연(latency), 패킷 손실(packet loss), 네트워크 인터페이스 속도와 대역폭 등이 있으며, 이러한 지표들은 애플리케이션 가용성과 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 서비스 메시(Service Mesh)와 같은 고급 네트워크 구성 요소를 도입한 환경에서는 네트워크 복잡성이 더욱 증가하므로, 네트워크 트래픽 경로를 시각화하고 트래픽 흐름을 분석할 수 있는 고도화된 모니터링 솔루션이 필요합니다. 이러한 시스템을 통해 비정상적인 트래픽 패턴이나 병목 현상을 사전에 감지하고, 네트워크 문제를 신속하게 해결할 수 있는 역량을 확보하는 것이 중요합니다. 특히, 네트워크 모니터링은 전체 클러스터의 안정성과 애플리케이션 성능을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. [4] 로그 및 메트릭 수집과 분석 모니터링의 핵심은 적절한 로그와 메트릭 데이터를 수집하고 이를 분석하여 시스템 상태를 지속적으로 파악하는 데 있습니다. 쿠버네티스는 클러스터 내에서 발생하는 다양한 이벤트를 로그로 기록하고, 각 파드, 컨테이너, 노드에서 발생하는 자원 사용량과 성능 관련 데이터를 메트릭으로 제공합니다. 이러한 로그와 메트릭을 실시간으로 수집하고 분석함으로써, 문제가 발생했을 때 그 원인을 빠르게 파악하고 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 파드에서 반복적으로 발생하는 에러 로그는 애플리케이션의 특정 기능이 문제가 있음을 시사하며, 이를 통해 운영자는 그 원인을 정확히 파악할 수 있습니다. 또한, 성능 저하가 발생할 때 메트릭 데이터를 분석하여 CPU, 메모리, 네트워크 등 리소스 부족이 원인인지 식별할 수 있습니다. 이러한 정보가 실시간으로 제공되기 때문에, 운영자는 문제를 조기에 발견하고 빠르게 대응할 수 있으며, 그 결과 시스템 장애나 성능 저하를 미연에 방지할 수 있습니다. 또한, 실시간으로 로그와 메트릭 변화를 추적하고 모니터링 솔루션의 경고 알림 기능 등을 활용하면, 문제를 사전에 예측하고 조치를 취할 수 있습니다. [5] 자동화 기능과의 긴밀한 연동 쿠버네티스의 주요 기능 중 하나는 자동화된 확장과 자가 치유(Self-Healing) 기능으로, 이를 통해 클러스터의 안정성과 가용성을 유지할 수 있습니다. 자동화된 확장은 클러스터 상태를 실시간으로 모니터링하여 자원이 부족할 때 자동으로 새로운 파드를 생성하고, 부하를 분산함으로써 성능 저하를 방지합니다. 또한 자가 치유 기능은 장애가 발생한 파드나 노드를 감지하여, 파드를 자동으로 재시작하거나 장애가 발생한 파드들을 다른 건강한 노드로 이동시키는 역할을 합니다. 이러한 기능이 원활하게 작동하려면, 모니터링 솔루션이 클러스터의 상태를 정확하게 파악하고, 자원 사용 현황 및 노드 상태에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공해야 합니다. 이를 위해 모니터링 솔루션은 높은 확장성과 안정성을 보장할 수 있는 설정이 필수적입니다. 예를 들어, 파드의 자원 부족이 발생하면 이를 실시간으로 감지하여 적절한 확장 작업이 즉시 이루어질 수 있도록 지원해야 합니다. 결과적으로, 쿠버네티스의 자동화 기능이 성공적으로 활용되려면 쿠버네티스 모니터링 솔루션과의 긴밀한 연동이 반드시 필요합니다. [6] 보안 및 규정 준수 분산 아키텍처를 기반으로 하는 쿠버네티스 클러스터는 외부 공격에 더욱 취약할 수 있으며, 다양한 보안 위협에 노출될 가능성이 존재합니다. 이러한 위협을 효과적으로 방어하기 위해서는 네트워크 트래픽 모니터링을 통해 비정상적인 활동이나 의심스러운 트래픽 패턴을 신속히 감지하고, 보안 정책 위반, 의도치 않은 구성 변경, 혹은 취약점 발견 시 자동으로 경고를 발송하는 보안 모니터링 체계가 필요합니다. 이와 함께, 컨테이너 이미지의 보안 취약점 분석을 사전에 실시하여 악성 코드나 알려진 취약점으로부터 클러스터를 보호하고, 이를 기반으로 하는 보안 스캔 자동화가 중요합니다. 또한, 클러스터 전반에서 발생하는 모든 활동을 실시간으로 감사(Audit) 및 기록하여 컴플라이언스 요구사항을 충족시키는 중앙 집중형 로그 관리 시스템이 필요합니다. 이러한 감사 로그는 규정 준수를 위한 기본적인 요소일 뿐만 아니라, 보안 사고 발생 시 원인 분석 및 대응을 위한 핵심 자료로 활용될 수 있습니다. 쿠버네티스와 같은 분산 시스템을 성공적으로 운영하기 위해서는 그 안에서 발생하는 다양한 이벤트를 실시간으로 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 6가지 고려사항을 통해 클러스터의 상태를 세밀하게 추적하고 분석함으로써, 예상치 못한 문제를 미리 발견하고 대비할 수 있습니다. 특히, 노드나 파드의 자원 소모가 비정상적으로 급증할 때 이를 빠르게 인식하고 조치를 취함으로써, 시스템의 성능 저하를 방지할 수 있습니다. 또한, 네트워크 상태와 보안 위협에 대한 철저한 모니터링은 전체 서비스의 가용성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 이처럼 체계적인 모니터링 전략을 통해 쿠버네티스 환경에서의 안정성을 확보할 수 있으며, 서비스 중단 없이 원활한 운영을 이어갈 수 있습니다. 2024.10.24
웹 애플리케이션 모니터링 솔루션, Zenius APM의 주요기능과 특장점 웹 애플리케이션 모니터링 솔루션, Zenius APM의 주요기능과 특장점 웹 애플리케이션은 이제 단순한 서비스 제공 도구를 넘어 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 웹 애플리케이션의 성능은 사용자 경험의 품질을 결정짓는 중요한 요소이기 때문에, 매출 증가와 브랜드 신뢰도 형성에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 트랜잭션 처리량이 급격히 증가하고, 데이터의 양과 복잡성이 더해지면서, 웹 애플리케이션의 안정적이고 효율적인 운영을 위해 실시간 모니터링과 정교한 성능 관리가 반드시 필요합니다. Zenius APM은 이러한 복잡한 요구를 충족시킬 수 있는 솔루션으로, 웹 애플리케이션의 성능 최적화와 운영 안정성 강화를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 특히, 실시간 모니터링, 심층 분석, 장애 관리와 같은 핵심 역량을 기반으로 IT 환경의 복잡성을 효과적으로 관리하고 운영 효율성을 높일 수 있도록 돕습니다. Zenius APM이 제공하는 주요 기능과 특장점을 자세히 살펴보겠습니다. Zenius APM의 주요기능 [1] 효과적인 실시간 모니터링 Zenius APM은 웹 애플리케이션의 성능을 실시간으로 모니터링하여 운영자가 시스템 상태를 시각적으로 파악하고, 잠재적 문제를 조기에 발견해 신속히 대응할 수 있도록 지원합니다. 우선 Zenius APM의 대시보드는 사용자별로 맞춤 설정이 가능합니다. WYSIWYG 방식을 채택하여 운영자가 원하는 모니터링 항목을 직관적으로 구성할 수 있습니다. 운영자는 드래그 앤 드롭으로 모니터링 항목을 배치하고, 데이터 포인트를 중심으로 상황판을 제작해 각자의 운영 환경에 최적화된 대시보드를 손쉽게 구축할 수 있습니다. Real-Time Topology Map은 트랜잭션의 흐름과 병목 구간을 시각적으로 보여주는 기능입니다. 응답 시간과 처리량을 색상과 노드로 표시하며, 문제 발생 지점을 직관적으로 파악할 수 있도록 설계되었습니다. 병목 구간이나 성능 저하가 발견될 경우, 해당 노드를 클릭하여 상세한 분석 화면으로 즉각 이동할 수 있어 문제를 신속히 해결할 수 있습니다. Zenius APM이 제공하는 주요 모니터링 항목으로는 트랜잭션 응답 시간과 병목 구간, JVM 힙 메모리와 CPU 사용량, JDBC 연결 상태와 SQL 실행 건수, 동시 접속 사용자 수와 TPS(초당 트랜잭션 처리량) 등이 있습니다. 이러한 지표를 통해 운영자는 성능 최적화와 안정성을 효과적으로 관리할 수 있습니다. [2] 장애 관리 지원 Zenius APM은 웹 애플리케이션의 안정적인 운영을 위해 장애를 사전에 방지하고, 발생한 장애를 신속하고 정확하게 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 우선, 장애 정책 기반 이벤트 감지 기능을 통해 서비스 처리량(TPS), 응답 시간, JVM 자원 사용률 등 주요 성능 지표에 임계치를 설정할 수 있습니다. 임계치가 초과되면 SMS, 이메일, Push App 등을 통해 실시간 경고를 전송하여 운영자가 즉각적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 또한, Snapshot 분석 기능은 장애가 발생한 시점의 성능 데이터를 Raw 데이터 기반으로 재현하여 문제를 정밀하게 분석할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 장애의 정확한 원인을 파악하고, 향후 동일한 문제가 발생하지 않도록 사전에 대비할 수 있습니다. 이와 더불어, 통합 이벤트 관리 기능은 발생한 이벤트 이력을 체계적으로 기록하고 관리합니다. 이를 통해 장애 처리 과정을 명확히 추적할 수 있으며, 과거 데이터를 기반으로 유사한 상황이 발생했을 때 신속하고 효과적인 대처가 가능합니다. 이벤트 관리 시스템은 처리 상태, 발생 시간, 지속 시간, 장애 유형 등의 세부 정보를 저장하며, 운영자는 이를 활용하여 문제 해결 프로세스를 최적화할 수 있습니다. [3] 다양한 성능 분석 지원 Zenius APM은 다양한 성능 분석 도구를 통해 운영자가 애플리케이션 성능 데이터를 심층적으로 이해하고, 데이터 기반의 최적화된 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 주제별 성능 분석은 애플리케이션 및 데이터베이스 성능을 심층적으로 이해하고 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 애플리케이션 분석은 호출 건수, 실패 건수, 응답 시간 등을 통해 애플리케이션 상태를 종합적으로 파악할 수 있도록 돕습니다. 반면, SQL 분석은 데이터베이스 쿼리 호출 빈도, 평균 응답 시간, 실패 건수 등 세부 데이터를 제공하여 비효율적인 SQL 쿼리를 식별하고 데이터베이스 성능을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 또한, 품질 이슈 분석은 Exception과 Error 발생 원인을 트랜잭션 데이터와 연관시켜 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 돕습니다. 특히, 자동 연관 분석은 SQL, 애플리케이션, 트랜잭션 데이터를 연결하여 성능 문제의 원인과 연관성을 시각적으로 표현합니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 직관적으로 이해하고, 문제 해결에 필요한 핵심 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다. 마지막으로, 기간별 증감 추이 비교 기능은 특정 기간 동안의 호출 건수, 응답 시간 등의 데이터를 비교하여 성능 변화 추이를 명확히 파악할 수 있습니다. 이를 기반으로 성능 저하의 원인을 식별하고, 구체적인 시스템 개선 방향을 도출할 수 있습니다. [4] 사용자 맞춤형 통계 및 보고서 Zenius APM은 사용자 맞춤형 데이터 시각화와 보고서 생성을 통해 운영자가 필요한 정보를 효율적으로 제공하며, 데이터 기반 의사결정을 지원합니다. 통계 템플릿 기능은 Zenius APM이 제공하는 대표적인 사용자 편의 도구 중 하나로, 방문자 수, 시스템 자원 사용률, 트랜잭션 처리 건수 등 35개 이상의 주요 성능 지표를 기반으로 템플릿을 저장하고 재활용할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 빈번히 사용하는 보고서 양식을 템플릿화함으로써 반복적인 작업 시간을 줄이고, 데이터 분석과 의사결정에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한, 다양한 유형의 보고서를 생성할 수 있는 기능은 Zenius APM의 또 다른 강점입니다. 성능 비교, 이벤트 발생 현황 분석, 자원 증설 필요성 평가 등 다양한 보고서를 통해 운영 상황을 종합적으로 분석하고, 개선 방안을 도출할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 통계와 보고서는 운영자에게 명확하고 유용한 인사이트를 제공하여, 효율적이고 전략적인 시스템 운영을 가능하게 합니다. 이러한 맞춤형 통계와 보고서는 단순한 데이터 시각화 도구를 넘어, 운영자가 운영 상태를 명확히 이해하고 전략적인 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 중요한 역할을 합니다. Zenius APM의 특장점 지능형 IT 인프라 통합 관리 솔루션인 Zenius의 핵심 구성 요소인 Zenius APM은 다양한 IT 자원의 연관성을 체계적으로 분석하며, 효율적이고 신뢰할 수 있는 모니터링 환경을 제공합니다. EMS Framework를 기반으로 구축된 Zenius APM은 웹 애플리케이션과 서버, 네트워크 등 다양한 인프라를 중앙에서 집중적으로 모니터링할 수 있는 기능을 지원합니다. 또한, 하드웨어와 미들웨어를 포함한 이기종 인프라를 통합 관리하기 위한 도구를 제공하며, Overview와 Service Map을 통해 시스템 전반의 상호작용을 명확히 파악할 수 있습니다. 특히, 서버와 DBMS를 비롯한 IT 인프라 전반의 상호작용을 분석하여 장애의 원인과 영향을 신속히 파악하고, 이를 바탕으로 심층적이고 효율적인 관리를 지원합니다. 이러한 기능을 통해 운영자는 문제를 조기에 발견하고 신속히 해결할 수 있으며, 안정적이고 효율적인 IT 환경을 유지할 수 있습니다. 또한 최근 많이 활용되는 쿠버네티스 모니터링 솔루션(Zenius K8s)과의 연계를 통해 컨테이너 기반의 마이크로서비스 아키텍처 및 분산 환경에서도 뛰어난 관리 성능을 발휘합니다. 쿠버네티스 클러스터의 POD와 컨테이너 상태를 실시간으로 모니터링하며, 자동 스케일링과 같은 클라우드 네이티브 기능을 통해 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 서비스 운영을 보장합니다. 또한 Zenius APM은 장애가 발생한 특정 시점(예: 예외 발생 또는 오류 시점)의 애플리케이션 성능 정보를 정밀하게 재현할 수 있습니다. Raw 데이터 기반의 스냅샷 분석을 활용하여 과거의 실시간 운영 상태를 정확히 복원하며, 이를 통해 문제의 원인을 신속하고 정밀하게 파악할 수 있습니다. 사용자가 필요에 따라 분석 항목과 화면 구성을 선택적으로 조정할 수 있어, 상황에 맞춘 유연하고 효율적인 분석이 가능합니다. Zenius APM은 세분화된 장애 심각도 설정과 SMS, 이메일, Push 알림 등 다양한 방식으로 장애 발생을 빠르게 알립니다. 또한, 에스컬레이션 통보 기능을 통해 운영자는 중요한 장애가 누락되지 않도록 관리하며 대응 시간을 단축할 수 있습니다. 이와 더불어, 애플리케이션과 인스턴스를 논리적으로 그룹화하여 비즈니스 관점에서 실시간 서비스 성능을 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 인스턴스 관점과 비즈니스 관점의 실시간 듀얼(Dual) 모니터링 환경을 제공하며, 실제 서비스와 연계된 성능 관리를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. Zenius APM은 복잡한 IT 환경에서 웹 애플리케이션의 성능을 최적화하고 운영 안정성을 보장하는 데 필요한 모든 기능을 제공합니다. 실시간 모니터링, 장애 관리, 성능 분석, 그리고 사용자 맞춤형 보고서 기능은 운영자가 문제를 사전에 예방하고 효율적으로 대처할 수 있는 기반을 마련합니다. 이를 통해 기업은 안정적이고 효율적인 IT 운영을 실현하며 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 2024.11.29
통합보안관리 솔루션 'Zenius SIEM' 국내 CC인증 획득 통합보안관리 솔루션 'Zenius SIEM' 국내 CC인증 획득 브레인즈컴퍼니(099390)는 차세대 통합보안관리 솔루션 'Zenius(제니우스) SIEM v2.0’이 국내 CC(Common Criteria)인증 EAL(Evaluation Assurance Level) 2등급을 획득했다고 19일 밝혔다. 국내 CC인증은 IT보안인증사무국이 IT 제품의 보안성, 안정성, 신뢰성을 검증하고 이를 인증하는 제도다. 'Zenius SIEM v2.0'은 이기종의 다양한 장비에서 발생되는 대용량 로그를 수집 및 분석하고, 개인정보보호, 개인정보처리스템의 접속기록관리 등 각종 컴플라이언스에서 로그를 안전하게 저장하고 관리하는 소프트웨어다. 제품은 162만 EPS(Event Per Second)의 인덱싱과 1TB에 0.02초 이내 검색 성능을 바탕으로 로그 수집 현황을 실시간으로 모니터링하고, 수집된 로그에 대한 위/변조 감시 기능을 제공한다. 특히 HTML5 기반 반응형 웹 환경 지원, 26종의 차트 및 컴포넌트 등 사용자 중심의 대시보드와 편리한 보고서 기능을 제공한다. 또, 'Zenius SIEM v2.0'은 SQL(Structured Query Language)에서 제공하는 함수를 이용해 이상 탐지가 가능하고, 서버 증설 시 서비스 중단없이 병렬확장 할 수 있다. 브레인즈컴퍼니는 2020년에 'Zenius SIEM v1.0'을 처음 개발한 후, 이번 업그레이드로 빅데이터 기반의 다양한 로그 수집 및 연관분석을 통해 관리 효율을 증대하고, 국내 네트워크 환경의 규제를 준수하기 위해 CC인증을 획득했다. 강선근 브레인즈컴퍼니 대표는 "향후 ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Model)기술을 활용해 고객에게 보다 편리한 인터페이스를 제공하고, SaaS(Software as a Service, 서비스형 소프트웨어)버전을 준비하고 있다"고 말했다. 2023.04.19