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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
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[행사] 브레인즈컴퍼니 ‘가을문화행사 2023’
Java에서 가장 많이 접하는 문제는 무엇이라 생각하시나요? 바로 리소스 부족 특히 ‘JVM(Java Virtual Machine) 메모리 부족 오류’가 아닐까 생각해요.
메모리 부족 원인에는 우리가 일반적으로 자주 접하는 누수, 긴 생명주기, 다량의 데이터 처리 등 몇 가지 패턴들이 있는데요. 오늘은 좀 일반적이지 않은(?) 유형에 대해 이야기해 볼게요!
Java 객체 참조 시스템은 강력한 참조 외에도 4가지 참조를 구현해요. 바로 성능과 확장성 기타 고려사항에 대한 SoftReference, WeakReference, PhantomReference, FinalReference이죠. 이번 포스팅은
FinalReference를 대표적인 사례
로 다루어 볼게요.
PART1. 분석툴을 활용해 메모리 누수 발생 원인 파악하기
메모리 분석 도구를 통해 힙 덤프(Heap Dump)를 분석할 때, java.lang.ref.Finalizer 객체가 많은 메모리를 점유하는 경우가 있어요. 이 클래스는 FinalReference와 불가분의 관계에요. 나눌 수 없는 관계라는 의미죠.
아래 그림 사례는 힙 메모리(Heap Memory)의 지속적인 증가 후 최대 Heap에 근접 도달 시, 서비스 무응답 현상에 빠지는 분석 사례인데요. 이를 통해 FinalReference 참조가 메모리 누수를 발생시킬 수 있는 조건을 살펴볼게요!
Heap Analyzer 분석툴을 활용하여, 힙 덤프 전체 메모리 요약 현황을 볼게요. java.lang.ref.Finalizer의 점유율이 메모리의 대부분을 점유하고 있죠. 여기서 Finalizer는, 앞에서 언급된 FinalReference를 확장하여 구현한 클래스에요.
JVM은 GC(Garbage Collection) 실행 시 해제 대상 객체(Object)를 수집하기 전, Finalize를 처리해야 해요.
Java Object 클래스에는 아래 그림과 같이 Finalize 메서드(Method)가 존재하는데요. 모든 객체가 Finalize 대상은 아니에요.
JVM은 클래스 로드 시, Finalize 메서드가 재정의(Override)된 객체를 식별해요. 객체 생성 시에는 Finalizer.register() 메서드를 통해, 해당 객체를 참조하는 Finalizer 객체를 생성하죠.
그다음은 Unfinalized 체인(Chain)에 등록해요. 이러한 객체는 GC 발생 시 즉시 Heap에서 수집되진 않아요. Finalizer의 대기 큐(Queue)에 들어가 객체에 재정의된 Finalize 처리를 위해 대기(Pending) 상태에 놓여있죠.
위 그림과 같이 참조 트리(Tree)를 확인해 보면, 많은 Finalizer 객체가 체인처럼 연결되어 있어요. 그럼 Finalizer 객체가 실제 참조하고 있는 객체는 무엇인지 바로 살펴볼까요?
그림에 나온 바와 같이 PostgreSql JDBC Driver의 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement인 점을 확인할 수 있어요. 해당 시스템은 PostgreSql DB를 사용하고 있었네요.
이처럼 Finalizer 참조 객체 대부분은 Jdbc3gPreparedStatement 객체임을 알 수 있어요. 여기서 Statement 객체는, DB에 SQL Query를 실행하기 위한 객체에요.
그렇다면, 아직 Finalize 처리되지 않은 Statement 객체가 증가하는 이유는 무엇일까요?
먼저 해당 Statement 객체는 실제로 어디서 참조하는지 살펴볼게요. 해당 객체는 TimerThread가 참조하는 TaskQueue에 들어가 있어요. 해당 Timer는 Postgresql Driver의 CancelTimer이죠.
해당 Timer의 작업 큐를 확인해 보면 PostgreSql Statement 객체와 관련된 Task 객체도 알 수도 있어요.
그럼 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement 클래스가 어떻게 동작하는지 자세히 알아볼까요?
org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement는 org.postgresql.jdbc2.AbstractJdbc2Statement의 상속 클래스이며 finalize() 메서드를 재정의한 클래스에요. Finalize 처리를 위해 객체 생성 시, JVM에 의해 Finalizer 체인으로 등록되죠.
위와 같은 코드로 보아 CancelTimer는, Query 실행 후 일정 시간이 지나면 자동으로 TimeOut 취소 처리를 위한 Timer에요.
정해진 시간 내에 정상적으로 Query가 수행되고 객체를 종료(Close) 시, Timer를 취소하도록 되어 있어요. 이때 취소된 Task는 상태 값만 변경되고, 실제로는 Timer의 큐에서 아직 사라지진 않아요.
Timer에 등록된 작업은, TimerThread에 의해 순차적으로 처리돼요. Task는 TimerThread에서 처리를 해야 비로소 큐에서 제거되거든요.
이때 가져온 Task는 취소 상태가 아니며, 처리 시간에 아직 도달하지 않은 경우 해당 Task의 실행 예정 시간까지 대기해야 돼요.
여기서 문제점이 발생해요.
이 대기 시간이 길어지면 TimerThread의 처리가 지연되기 때문이죠. 이후 대기 Task들은 상태 여부에 상관없이, 큐에 지속적으로 남아있게 돼요.
만약 오랜 시간 동안 처리가 진행되지 않는다면, 여러 번의 Minor GC 발생 후 참조 객체들은 영구 영역(Old Gen)으로 이동될 수 있어요.
영구 영역으로 이동된 객체는, 메모리에 즉시 제거되지 못하고 오랜 기간 남게 되죠. 이는 Old(Full) GC를 발생시켜 시스템 부하를 유발하게 해요. 실제로 시스템에 설정된 TimeOut 값은 3,000초(50분)에요.
Finalizer 참조 객체는 GC 발생 시, 즉시 메모리에서 수집되지 않고 Finalize 처리를 위한 대기 큐에 들어가요. 그다음 FinalizerThread에 의해 Finalize 처리 후 GC 발생 시 비로소 제거되죠. 때문에 리소스의 수집 처리가 지연될 수 있어요.
또한 FinalizerThread 스레드는 우선순위가 낮아요. Finalize 처리 객체가 많은 경우, CPU 리소스가 상대적으로 부족해지면 개체의 Finalize 메서드 실행을 지연하게 만들어요. 처리되지 못한 객체는 누적되게 만들죠.
요약한다면 FinalReference 참조 객체의 잘못된 관리는
1) 객체의 재 참조를 유발 2) 불필요한 객체의 누적을 유발 3) Finalize 처리 지연으로 인한 리소스 누적을 유발
하게 해요.
PART2.
제니우스 APM을 통해 Finalize 객체를 모니터링하는 방법
Zenius APM에서는 JVM 메모리를 모니터링하고 분석하기 위한, 다양한 데이터를 수집하고 있어요. 상단에서 보았던
FinalReference 참조 객체의 현황에 대한 항목도 확인
할 수 있죠.
APM 모니터링을 통해 Finalize 처리에 대한 문제 발생 가능성도
‘사전’
에 확인
할 수 있답니다!
위에 있는 그림은 Finalize 처리 대기(Pending)중인 객체의 개수를 확인 가능한 컴포넌트에요.
이외에도 영역별 메모리 현황 정보와 GC 처리 현황에 대해서도 다양한 정보를 확인 할 수 있어요!
이상으로 Finalize 처리 객체에 의한 리소스 문제 발생 가능성을, 사례를 통해 살펴봤어요. 서비스에 리소스 문제가 발생하고 있다면, 꼭 도움이 되었길 바라요!
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©참고 자료
◾ uxys, http://www.uxys.com/html/JavaKfjs/20200117/101590.html
◾ Peter Lawrey, 「is memory leak? why java.lang.ref.Finalizer eat so much memory」, stackoverflow, https://stackoverflow.com/questions/8355064/is-memory-leak-why-java-lang-ref-finalizer-eat-so-much-memory
◾ Florian Weimer, 「Performance issues with Java finalizersenyo」, enyo,
https://www.enyo.de/fw/notes/java-gc-finalizers.html
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#Finalize
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#메모리 누수
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#제니우스 APM
김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
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EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기
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앞선 글들을 통해서 NMS의 기본 개념, 구성요소와 기능, 정보 수집 프로토콜에 대해서 알아봤었는데요. 이번 글에서는 NMS의 역사와 진화 과정, 그리고 최근 트렌드에 대해서 자세히 알아보겠습니다. EMS, NPM, 그리고 AIOps에 이르기까지 네트워크의 빠른 변화에 발맞추어 진화하고 있는 NMS에 대해서 하나씩 하나씩 살펴보겠습니다. ㅣNMS의 역사와 진화 과정 우선 NMS의 전반적인 역사와 진화 과정을 살펴보겠습니다. [1] 초기 단계 (1980년대 이전) 초기에는 네트워크 관리가 수동적이었습니다. 네트워크 운영자들은 네트워크를 모니터링하고 문제를 해결하기 위해 로그 파일을 수동으로 분석하고 감독했습니다. [2] SNMP의 등장 (1988년) SNMP(Simple Network Management Protocol)의 등장으로 네트워크 장비에서 데이터를 수집하고 이를 중앙 집중식으로 관리하는 표준 프로토콜을 통해 네트워크 관리자들이 네트워크 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있게 됐습니다. [3] 네트워크 관리 플랫폼의 출현 (1990년대 중후반) 1990년대 후반부에는 상용 및 오픈 소스 기반의 통합된 네트워크 관리 플랫폼이 등장했습니다. 이러한 플랫폼들은 다양한 네트워크 장비와 프로토콜을 지원하고, 시각화된 대시보드와 경고 기능 등을 제공하여 네트워크 관리의 편의성을 높였습니다. [4] 웹 기반 NMS (2000년대 중반) 2000년대 중반에는 웹 기반의 NMS가 등장했습니다. 이러한 시스템은 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 통해 네트워크 상태를 모니터링하고 관리할 수 있게 했습니다. 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SDN은 네트워크 관리의 복잡성을 줄이고 가상화, 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화와 같은 새로운 기술의 통합을 촉진시켰습니다. ▪네트워크 가상화 (NFV, 현재): 기존 하드웨어 기반 전용 장비에서 수행되던 네트워크 기능을 소프트웨어로 가상화하여 하드웨어 의존성과 장비 벤더에 대한 종속성을 배제하고, 네트워크 오케스트레이션을 통해 네트워크 환경 변화에 민첩한 대응을 가능하게 합니다. ㅣ클라우드, AI 등의 등장에 따른 NMS의 방향 클라우드 네이티브가 가속화되고, AI를 통한 인프라 관리가 주요 화두로 급부상하면서 네트워크 구성과 이를 모니터링하는 NMS의 환경 역시 급변하고 있습니다. 클라우드 내의 네트워크: VPC VPC(Virtual Private Cloud)는 퍼블릭 클라우드 환경에서 사용할 수 있는 전용 사설 네트워크입니다. VPC 개념에 앞서 VPN에 대한 개념을 단단히 잡고 넘어가야 합니다. VPN(Virtual Private Network)은 가상사설망으로 '가상'이라는 단어에서 유추할 수 있듯이 실제 사설망이 아닌 가상의 사설망입니다. VPN을 통해 하나의 네트워크를 가상의 망으로 분리하여, 논리적으로 다른 네트워크인 것처럼 구성할 수 있습니다. VPC도 이와 마찬가지로 클라우드 환경을 퍼블릭과 프라이빗의 논리적인 독립된 네트워크 영역으로 분리할 수 있게 해줍니다. VPC가 등장한 후 클라우드 내에 있는 여러 리소스를 격리할 수 있게 되었는데요. 예를 들어 'IP 주소 간에는 중첩되는 부분이 없었는지', '클라우드 내에 네트워크 분리 방안' 등 다양한 문제들을 VPC를 통해 해결할 수 있었습니다. ▪서브넷(Subnet): 서브넷은 서브 네트워크(Subnetwork)의 줄임말로 IP 네트워크의 논리적인 영역을 부분적으로 나눈 하위망을 말합니다. 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AIOps: AI를 활용한 네트워크 모니터링 AI 모델을 활용한 IT 운영을 'AIOps'라고 부릅니다. 2014년 Gartner를 통해 처음으로 등장한 이 단어는 IT 인프라 운영에 머신러닝, 빅데이터 등 AI 모델을 활용하여 리소스 관리 및 성능에 대한 예측 관리를 실현하는 것을 말합니다. 가트너에서는 AIOps에 대한 이해를 위해 관제 서비스, 운영, 자동화라는 세 가지 영역으로 분류해서 설명하고 있습니다. ▪관제(Observe): AIOps는 장애 이벤트가 발생할 때 분석에 필요한 로그, 성능 메트릭 정보 및 기타 데이터를 자동으로 수집하여 모든 데이터를 통합하고 패턴을 식별할 수 있는 관제 단계가 필요합니다. ▪운영(Engine): 수집된 데이터를 분석하여 장애의 근본 원인을 판단하고 진단하는 단계로, 장애 해결을 위해 상황에 맞는 정보를 IT 운영 담당자에게 전달하여 반복적인 장애에 대한 조치 방안을 자동화하는 과정입니다. ▪자동화(Automation): 장애 발생 시 적절한 해결책을 제시하고 정상 복구할 수 있는 방안을 제시하여, 유사 상황에도 AIOps가 자동으로 조치할 수 있는 방안을 마련하는 단계입니다. 위의 세 단계를 거쳐 AIOps를 적용하면 IT 운영을 사전 예방의 성격으로 사용자가 이용하는 서비스, 애플리케이션, 그리고 인프라까지 전 구간의 사전 예방적 모니터링을 가능하게 합니다. 또한 구축한 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 및 머신 러닝을 활용하여 그 어떠한 장애에 대한 신속한 조치와 대응도 자동으로 가능하게 합니다. Zenius를 통한 클라우드 네트워크 모니터링 참고로 Zenius를 통해 각 퍼블릭 클라우드 별 VPC 모니터링이 가능합니다. VPC의 상태 정보와 라우팅 테이블, 서브넷 목록 및 서브넷 별 상세 정보 (Subnet ID, Available IP, Availability Zone 등)에 대한 모니터링 할 수 있습니다. Zenius-CMS를 통한 AWS VPC 모니터링 이외에도 각 클라우드 서비스에 대한 상세 모니터링을 통해 클라우드 모니터링 및 온 프레미스를 하나의 화면에서 모니터링하실 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 살펴본 것처럼, 네트워크의 변화에 따라서 NMS는 계속해서 진화하고 있습니다. 현재의 네트워크 환경과 변화할 환경을 모두 완벽하게 관리할 수 있는 NMS 솔루션을 통해 안정적으로 서비스를 운영하시기 바랍니다.
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[2] CTEM: 지속적인 위협 노출 관리 Continuous Threat Exposure Management(CTEM)은 사이버 보안 분야에서 조직의 지속적인 위협 노출을 관리하는 전략입니다. 이 방법론은 실시간 모니터링, 자동화된 위험 평가, 적응적 대응 전략을 포함하며 장기적으로 비즈니스의 연속성을 보장하는데 기여합니다. 예를 들어 금융 서비스 회사는 네트워크와 시스템을 지속적으로 스캔하여 취약점을 탐지하고, 감지된 위협에 대해 우선순위를 매겨 신속하게 대응해야 합니다. 또한 소프트웨어 개발 회사는 개발 중인 소프트웨어와 인프라를 모니터링하여 보안 취약점을 조기에 발견하고, 자동화된 도구를 사용해 코드의 취약점을 수정해야 합니다. [3] Sustainable Technology: 지속 가능한 기술 지속 가능한 기술은 환경 영향을 줄이고 지속 가능성을 촉진하는 혁신 및 관행을 포함합니다. IIoT(산업용 사물 인터넷) 센서와 AI를 사용하여 공급망 작업을 최적화하고, 탄소 배출을 줄이며 전반적인 장비 효율성을 향상시키는 산업이 좋은 예입니다. 또한 자급자족 LED 조명, 전기 교통, 태양 에너지, 탄소 포집 및 저장 기술 등의 지속 가능한 기술과 관행도 포함됩니다. 가트너는 또한 지속 가능한 기술이 위험 감소, 운영 효율성 향상, 경쟁 우위 획득, 인재 유치, 환경 및 사회적 책임 강화와 같은 비즈니스 이점을 제공한다고 강조합니다. [4] Platform Engineering: 플랫폼 엔지니어링 플랫폼 엔지니어링은 개발자와 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 도구, 기능 및 프로세스 세트를 제공하는 방식입니다. 사용자의 생산성을 높이고 부담을 줄이는데 중점을 둡니다. 플랫폼 엔지니어링은 사용자의 특정 요구와 비즈니스 요구에 맞게 플랫폼을 수정합니다. 전담 제품 팀은 재사용 가능한 도구와 적절한 기능을 제공하며, 사용자 친화적인 인터페이스 솔루션을 제공합니다. 자동화된 프로세스 및 의사 결정을 위한 기초를 제공하며, 복잡한 상황에서도 디지털 개발을 가속화하게 하는 Be Informed 플랫폼이 좋은 예입니다. [5] AI-Augmented Development: AI 증강 개발 소프트웨어 개발 과정에서 AI를 활용하여 개발자의 작업을 돕고, 테스트 플랫폼과 문서 작성을 지원하는 것을 뜻합니다. GitHub Copilot, Replit GhostWriter, Amazon CodeWhisperer와 같은 AI 기반 코드 생성 서비스가 좋은 예입니다. 이러한 AI 기반 코딩 도우미를 사용하여 업무의 효율을 높일 수 있지만, AI가 오류를 발생시킬 수 있고 독창적인 코드를 생성할 수 없기에 개발자의 역할은 여전히 중요합니다. [6] Industry Cloud Platforms: 산업 클라우드 플랫폼 Industry Cloud Platforms은 특정 산업에 특화된 기능을 제공하는 클라우드 서비스입니다. SaaS(Software as a Service), PaaS(Platform as a Service), IaaS(Infrastructure as a Service)를 결합하여 업계별 맞춤형 기능을 제공합니다. 구체적으로 네 가지의 서비스를 예로 들 수 있습니다. ◾ AWS for Healthcare AWS는 의료 산업에 특화된 클라우드 서비스를 제공하여 의료 데이터 관리, 환자 관리, 의료 연구 등을 지원합니다. ◾ Microsoft Cloud for Financial Services 금융 산업에 맞춤화된 클라우드 솔루션을 제공하여 은행업, 보험 업계에서 사용되고 있습니다. ◾ GCP for Retail Google은 소매 산업에 특화된 클라우드 서비스를 통해 고객 데이터 분석, 재고 관리, 전자상거래 솔루션 등을 지원합니다. ◾ IBM Cloud for Telecommunications 통신 산업에 최적화된 클라우드 서비스를 제공하여 네트워크 운영, 고객 서비스 향상, 신기술 적용 등을 지원합니다. 이러한 산업별 클라우드 플랫폼은 기업이 보다 효율적으로 운영하고 혁신을 가속화하는 데 도움을 줍니다. [7] Intelligent Applications: 지능형 애플리케이션 Intelligent Applications은 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 활용하여 데이터를 분석하고, 사용자 행동을 예측하는 등의 기능을 제공합니다. 자동화된 의사결정, 사용자 맞춤형 경험 제공, 그리고 비즈니스 프로세스의 효율성 향상을 위해 설계되었습니다. 예를 들어 고객 서비스를 위한 AI 기반 챗봇, 데이터 분석을 통해 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 소매 애플리케이션, 또는 실시간 의료 데이터 분석을 제공하는 헬스케어 애플리케이션 등이 있습니다. Salesforce Einstein, Google Cloud AI, IBM Watson, Microsoft Azure AI가 지능형 애플리케이션에 해당합니다. [8] Democratized Generative AI: 민주화된 생성 AI Democratized Generative AI는 인공지능의 생성 능력을 널리 사용할 수 있게 하는 개념으로, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 AI 도구와 플랫폼을 의미합니다. 창작물 생성, 데이터 분석, 예측 모델링 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 구체적인 서비스나 회사로는 OpenAI의 GPT-, Google의 DeepMind, Adobe의 Sensei와 같은 플랫폼들이 이에 해당합니다. 이러한 도구들은 사용자가 복잡한 알고리즘을 직접 다루지 않고도 AI의 혜택을 누릴 수 있게 해줍니다. [9] Augmented Connected Workforce: 증강 연결된 노동력 기술을 활용하여 직원들의 작업 능력을 향상시키고 원격 협업을 강화하는 전략입니다. 가상 현실, 증강 현실, 인공지능 등을 포함하는 다양한 기술을 활용하여 직원들이 더 효율적이고 효과적으로 협업하고 작업할 수 있도록 지원합니다. Microsoft의 HoloLens와 같은 증강 현실 기기나 Slack, Microsoft Teams와 같은 협업 플랫폼이 좋은 예입니다. 이러한 기술들은 직원들이 시간과 장소의 제약 없이, 효과적으로 협업하고 작업할 수 있는 환경을 만들어줍니다. [10] Machine Customers: 기계 고객 기계나 소프트웨어가 독립적으로 결정을 내리고 트랜잭션을 수행하는 시나리오를 말합니다. 예를 들어 IoT(사물 인터넷) 기기나 자동화 시스템이 소비자 역할을 수행하여 자동으로 주문하거나, 서비스를 요청하는 것입니다. Amazone Dash의 예시 소모품의 사용량을 체크하여 필요할 때 자동으로 주문하는 Amazon의 Dash Service가 대표적인 예입니다. 이러한 기술은 자동화된 공급 체인 관리와 효율적인 재고 관리 등에 기여하며, 비즈니스와 소비자 모두에게 편리함을 제공합니다. 딜로이트, 6가지 트렌드에 주목하다 딜로이트(Deloitte)는 2024 IT 트렌드를 아래와 같은 여섯 개의 주제로 정리했습니다. [1] 공간 컴퓨팅과 메타버스 메타버스는 기업의 주요 도구로 자리 잡고 있으며, 공간 컴퓨팅 기술도 점점 더 중요한 역할을 할 예정입니다. 디지털 트윈, 5G, 클라우드, 엣지, AI 기술에 대한 투자가 이 변화를 주도하고 있습니다. [2] 생성형 AI 생성형 AI는 비즈니스를 개선하고 혁신을 촉진하는 강력한 도구로, 전략적 계획과 특정 비즈니스 요구에 초점을 맞추어 구현되고 있습니다. 기업은 이 기술을 통해 각 분야에서 높은 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 사용자의 시청 패턴과 선호도를 분석하여, 개인화된 추천 콘텐츠를 제공하는 Netflix와 Spotify가 가장 기본적이고 좋은 예입니다. [3] 새로운 컴퓨팅 방식의 도입 비즈니스는 기존 인프라를 더 효율적으로 활용하고, 최첨단 하드웨어를 추가하여 프로세스를 가속화하고 있습니다. 일부 기업은 이전 컴퓨팅을 넘어서 클라우드, 엣지, 양자 컴퓨팅 등 새로운 컴퓨팅 방식을 모색하고 있습니다. [4] 개발자 경험 강화(DevOps를 넘어 DevEx로) 기술 인재를 유치하고 유지하기 위해 회사들은 개발자 경험에 초점을 맞추고 있습니다. Github Copilot 같은 코드 자동 완성 및 분석 도구의 도입, 통합 개발 환경(IDE) 최적화, 컨테이너화 및 오케스트레이션 도구 도입 등이 이에 해당합니다. 이러한 노력은 결국 최종 사용자의 경험을 향상시켜 비지니스 성과를 높여줄 예정입니다. [5] 합성 미디어 시대의 진실 방어 AI의 부상으로 인해 악의적인 딥페이크 콘텐츠가 증가함에 따라, 각 기업과 조직들은 유해 콘텐츠를 식별하고 잠재적 공격을 예측하기 위한 방법을 도입하고 있습니다. 특히 2024년은 미국 대통령 선거 등 중요한 이벤트가 많기에 중요한 이슈로 떠오를 예정입니다. [6] 기술적 부채에서 기술적 웰니스로 각 회사와 조직은 기존 코어 시스템, 인프라, 데이터, 애플리케이션을 포함한 노후화된 시스템을 현대화해야 합니다. 이를 위해 정기적인 점검과 예방적 관리에 중점을 두는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 포레스터 리서치, 생성형 AI와 디지털 혁신에 주목하다 포레스터 리서치에 따르면 전 세계 기술 분야에 대한 투자는 5.3% 증가할 것으로 예상됩니다. 이 중 금융 서비스와 헬스케어가 가장 빠른 성장세를 보일 것이고, 클라우드 컴퓨팅을 포함한 IT 서비스와 소프트웨어 분야는 2027년까지 가장 높은 비중을 차지할 예정입니다. 또한 기업이 위험을 줄이고 경쟁력을 확보하기 위해선 생성형 AI, 그리고 녹색 및 디지털 혁신 등에 주목해야 합니다. 생성형 AI 생성형 AI는 2024년에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 대형 컨설팅 회사들은 생성형 AI에 큰 규모의 투자를 할 것이며, 해당 기업들은 경쟁력을 높이기 위해 AWS, Microsoft Azure, GCP 등과 파트너십을 맺을 것으로 예상됩니다. 이제 각 기업이 생성형 AI를 활용하여 실질적인 이윤을 추구하기 시작할 것이기 때문에, 2024년을 '의도적 AI 시대(era of intentional AI)의 원년'이라고도 말할 수 있습니다. 녹색 및 디지털 혁신 데이터 센터의 에너지 효율을 높이기 위한 노력이 진전을 보이고 있습니다. 2030년까지 데이터 센터를 탄소 중립으로 만들겠다는 약속이 강화되고 있습니다. 이는 지속 가능하고 환경친화적인 기술로의 전환의 시작을 뜻합니다. 기술 리더들의 도전 기술 분야의 리더들이 인재를 발굴하고 비즈니스 전략과 기술을 조화시키는데 어려움을 겪을 것으로 예상됩니다. 또한 AI와 관련된 기술의 수요가 빠르게 증가할 것이기에, 관련된 기술과 경험을 기르는 것도 매우 중요해지고 있습니다. 마지막으로 포레스터는 기업들의 경쟁력 유지와 성장 촉진을 위해 위와 같은 트렌드를 빠르게 받아들여야 한다고 강조했습니다. 매튜 구아리니 포레스터 리서치 부사장은, "전체 기술 전략을 핵심까지 현대화하고 조직과 운영을 크게 향상시켜야 성과를 얻을 수 있다"라고 말했습니다. 。。。。。。。。。。。。 가트너, 포레스터 리서치, 딜로이트가 전망한 2024 IT 트렌드를 살펴봤습니다. 트렌드를 아는 것에서 그치는 것이 아니라 발 빠르게 대응하는 것이 가장 중요합니다. 브레인즈컴퍼니는 트렌드에 빠르고 효과적으로 대응할 수 있도록, 제니우스(Zenius)를 통해 쿠버네티스(Kubernetes)를 비롯한 프라이빗/퍼블릭/하이브리드 클라우드 환경, 온-프레미스 환경 모두를 완벽하게 관리할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 브레인즈컴퍼니의 자회사인 에이프리카는 AI 비즈니스를 위한 쿠버네티스 기반의 AI 개발 통합 플랫폼 솔루션과, 멀티 클라우드 통합 관리 플랫폼(CMP) 솔루션을 제공하고 있습니다(🔍에이프리카 솔루션 자세히 보기). 힘차게 시작한 2024년, 올 한 해는 또 얼마나 큰 변화가 있을까요? 이 글을 읽으시는 모두가 변화에 앞서가서 성공 스토리를 만들 수 있기를 기원합니다.
2024.01.19
NMS(네트워크 관리 시스템)에 대해서 꼭 알아야 할 네 가지
NMS(네트워크 관리 시스템)에 대해서 꼭 알아야 할 네 가지
산업 분야를 통틀어서 최근 모든 기업과 공공기관들의 ‘네트워크’ 활용도와 의존도가 빠르게 증가하고 있습니다. 따라서 이제 ‘안정적인 네트워크 관리 = 성공적인 비즈니스 운영’이라고도 할 수 있는데요. 오늘은 네트워크를 안정적으로 유지해서 성공적인 비즈니스 운영을 도와주는, NMS(Network Management System, 네트워크 관리 시스템)에 대해서 자세히 알아보겠습니다. NMS의 등장 배경, 시대별 변화, 그리고 핵심 개념과 실제 사례까지 NMS에 대해서 꼭 알아야 할 네 가지는 무엇일까요? 。。。。。。。。。。。。 │NMS(네트워크 관리 시스템)의 기본 개념과 등장 배경 NMS란 다양한 이기종 네트워크 장치(Network device)를 중앙에서 관리하고 감시할 수 있는 시스템입니다. 즉 전체 네트워크를 중앙 시스템을 통해 모니터링, 진단, 분석, 가용성을 유지하기 위해 만들어진 시스템을 말합니다. NMS의 필요성과 등장 배경은 OSI의 SMFAs(Specific Management Functional Areas)의 다섯 가지 영역(FCAPS)로 정리할 수 있습니다. 장애관리(Fault Management): 경보 감시, 고장 위치의 측정 시험 등 NMS의 첫 번째 관심사는 네트워크의 가용성을 보장하는 것입니다. 네트워크에서 발생하는 장애를 감지·격리·복구하는 과정으로, 네트워크 가동 시간을 최대화하고 서비스 중단을 최소화하는 것이 목적입니다. 구성 관리(Configuration Management): 설비제공, 상태 제어, 설치 지원 등 네트워크의 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 설정 등)를 관리하는 과정으로, 네트워크의 변경 사항을 추적하고 일관된 네트워크 성능과 안정성을 유지하는 데 중요합니다. 계정관리(Accounting Management): 계정(과금) 정보의 수집/저장/제어 등 네트워크 자원의 사용량을 추적하고 기록하는 과정이며, 자원의 할당과 과금에 사용됩니다. 사용량, 사용시간, 서비스 품질, 장비 사용률 등 네트워크 관리 및 운영에 관한 비용 할당 시 필요합니다. 성능 관리(Performance Management): 성능감시/트래픽 관리/품질관리/통계관리 네트워크의 트래픽이 특정 시간에 급증하는 것을 성능 관리 시스템이 감지했을 때, 이 정보를 사용하여 네트워크 용량을 적절히 조정하거나 트래픽을 분산시킬 수 있습니다. 보안 관리(Security Management): 보안/안전/기밀 관리 등 보안 관리 시스템은 사용자의 무단 엑세스 시도를 감지하며 즉시 차단할 수 있는 접근 제어, 인증, 암호화, 키관리 등을 관리하는 것과 관련이 있습니다. 네트워크 인프라의 로그 모니터링을 통해 잠재적인 보안 문제를 사전에 예방할 수 있습니다. 위와 같은 등장 배경과 필요성을 가진 NMS, 시대별로는 어떻게 변해왔는지 살펴보겠습니다. │NMS(네트워크 관리 시스템)의 시대별 변화 1980년대 초부터 현재에 이르기까지 NMS의 시대별 변화를 간략히 살펴보면 다음과 같습니다. 1980년대 ~ 2010년대 초 1980년대에 등장한 초기 NMS는 단순한 모니터링과 제어에 둔 간단한 형태였고, 특정 벤더의 하드웨어에 종속되고 표준화가 제대로 이루어지지 않았었습니다. 1990년대에 들어서 네트워크의 복잡성이 커지면서 NMS의 필요성도 증가했습니다. 이때 보안 기능이 향상된 SNMPv2와 같은 표준 프로토콜이 도입되면서, 다양한 제조사의 장비를 하나의 시스템으로 통합 관리할 수 있게 되었습니다. 또한 네트워크뿐만 아니라 서버까지 같이 관리하기 위한 SNMS(Server and network Management System)와, 더 나아가 EMS(ITIM)도 나오게 되었습니다. 이후 2000년대 초반에 웹 기반 NMS 솔루션이 등장하면서, 사용자 친화적인 인터페이스와 원격 접근 기능 등을 통해 효율적인 네트워크 관리가 가능해졌습니다. 2010년대 중반 ~ 2010년대 후반 NMS는 2010년대 중반부터 등장한 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능(AI) 등의 기술과 함께 더욱 고도화되었습니다. 점점 더 다양한 네트워크와 서비스를 통합 관리하며, 자동화된 분석과 의사결정을 지원하게 되었습니다. 최신 동향 최근에는 AI와 머신러닝을 활용하여 예측 분석, 네트워크의 자동 최적화, 사이버 보안 통합 등이 NMS의 중요한 요소로 강조되고 있습니다. 또한 새로운 네트워크 기술인 5G의 도입으로 NMS는 더욱 복잡해지고 다양한 네트워크 환경을 관리하게 되었습니다. 이처럼 NMS는 네트워크 기술의 발전과 산업의 변화에 발맞추어, 지속적이고 빠르게 발전하고 있습니다. 이제 NMS의 구조에 대해서 자세히 알아보겠습니다. │NMS(네트워크 관리 시스템)의 3-Tier 아키텍처 NMS는 3-Tier 아키텍처(수집-저장-표출)로 구성되어 있습니다. 각각 독립된 계층으로 구분되어 있는데요. 특정 부분의 업그레이드가 필요할 때 해당 계층만 영향을 주기 때문에 시스템을 보다 쉽게 관리할 수 있습니다. 다시 정리한다면 NMS Manager에서 SNMP · ICMP · RMON 등 다양한 네트워크 프로토콜을 활용하여, 네트워크 자원의 성능 데이터를 수집합니다. 만약 Managed Device 장비들이 한계치에 도달하거나 장애가 발생했을 경우, 즉각적으로 User Interface를 통해 사용자에게 알립니다. 그렇다면 NMS의 핵심 기능은 무엇일까요? │NMS(네트워크 관리 시스템)의 핵심 기능 네트워크 장애에 대한 신속한 파악과 대응이 반드시 필요한 NMS의 핵심 기능에는 어떤 것들이 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 장애 관리 네트워크 인프라의 결함이나 오류를 탐지하고 경고 및 알림을 생성하여, 관리자가 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 다운타임을 최소화하고 서비스 지속성을 보장합니다. 예를 들어 네트워크의 라우터가 다운될 경우, NMS는 즉시 관리자에게 경고를 보내 신속한 문제 해결을 도와줍니다. 성능 관리 네트워크 구성 자원인 트래픽 가용성, 응답시간, 사용량, 오류량, 처리 속도 등을 추적하고 최적화합니다. 또한 부하가 발생하지 않도록 문제점을 미리 검출해 안정적인 네트워크 운영이 될 수 있도록 합니다. 예를 들어 특정 애플리케이션이 과도한 대역폭을 소비할 경우, NMS가 문제를 정확히 찾아내서 관리자가 네트워크를 최적화할 수 있도록 돕습니다. ▲ 제니우스(Zenius)를 활용한 성능 모니터링 화면 예시 구성 관리 관리자는 NMS를 통해 분산된 네트워크 장치 구성 프로세스를 자동화하여, 네트워크 전반에 걸쳐 일관성과 정확성을 보장할 수 있습니다. 이러한 핵심 기능을 하는 NMS의 구체적인 활용 사례를 살펴보겠습니다. │NMS(네트워크 관리 시스템)의 활용 사례 IT 분야뿐 아니라 제조업, 금융, 여행, 유통 및 물류 등 전 분야에 걸쳐서 NMS가 사용되고 있습니다. 특히 처리 속도, 가용성, 보안 등이 중요한 금융산업의 경우에 NMS를 통한 안정적인 관리가 중요한데요. 브레인즈컴퍼니의 제니우스(Zenius) EMS를 사용하고 있는 S금융사의 사례를 자세히 살펴보겠습니다. S금융사, Zenius NMS를 통해 완벽하게 네트워크를 관리하게 되다 S금융사는 서버만 800ea, NW 14,000ea 이상의 대규모 인프라를 보유하고 있었습니다. 하지만 Zenius NMS 도입 전까지는 서비스 장애에 영향을 준 네트워크 장애 원인 파악을 위한 장기간 투자하고 있는 상황이었고, 네트워크 운영 현황 데이터 수집과 분석에 많은 시간이 소요되고 있었습니다. 무엇보다 신속한 장애 인지와 처리가 어려워서 큰 고민이 있었는데요. 위 도표에서도 살펴본 것처럼 Zenius NMS 도입을 통해, 이전에 고민과 단점을 극복하고 안정적으로 네트워크 관리를 할 수 있게 되었습니다. 특히 Zenius NMS는 고성능의 Manager를 제공하고 있어 대규모 환경에서도 장애를 신속하게 판단하여, 타사 대비 많은 자원을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 살펴본 것처럼 NMS는 네트워크 인프라를 효율적으로 관리하는데 가장 중요한 역할을 합니다. 제니우스(Zenius) NMS처럼 고성능의 Manager를 기반으로 네트워크 상태를 신속하게 판단하며, 유저 중심의 통합 UI를 제공하는 NMS 솔루션을 꼭 선택하시기 바랍니다!
2024.01.31
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