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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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EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기
EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기
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. [5] 클라우드 기반 NMS (2010년대 이후) 최근 몇 년간 클라우드 기반 NMS의 등장으로 네트워크 관리의 패러다임이 변화하고 있습니다. 또한 빅데이터 기술과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 네트워크 성능을 최적화하고, 향후 성능을 예측할 수 있는 성능 예측 기능까지 NMS에서 제공하고 있습니다. ㅣNMS에서 EMS로의 진화 네트워크 환경은 빠르게 변화하게 되고, 이에 따라서 NMS도 EMS로 진화하게 됩니다. NMS의 진화는 총 세 가지 세대로 나눌 수 있습니다. 1세대: 디바이스 관리 시스템 기존의 NMS는 외산 제조사에서 제공하는 전용 네트워크 솔루션이 주를 이루었습니다. CISCO의 시스코웍스(CiscoWorks), IBM의 넷뷰(NetView) HP의 네트워크 노드 매니저(Network Node Manager) 등 다양한 벤더들이 자사의 제품에 대한 모니터링 서비스를 제공하기 위해 특화된 디바이스 관리 솔루션을 내놓았죠. HP Network Node Manager 예시 화면(출처ⓒ omgfreeet.live) 물론 자사의 제품을 관리하기 위한 목적에서 출발한 솔루션이었기에, 대규모 이기종 IT 인프라 환경에 대한 모니터링 기능은 제공하지 못했습니다. 2세대: IT 인프라 관리 시스템 EMS의 등장 1세대의 NMS의 경우 빠르게 급변하는 네트워크 트렌드를 따라갈 수 없었습니다. 가상랜(VLAN), 클라이언트-서버 기술이 발달하게 되자, IP 네트워크 관계만으로 실제 토폴로지를 파악하기 어려웠습니다. 또한 네트워크장비 및 회선의 상태뿐 아니라, 서버 등의 이기종 IT 인프라 통합 모니터링에 대한 니즈와 함께 EMS(Enterprise Management System)의 시대가 시작됩니다. 이에 따라 서비스 관리 차원의 통합 관제 서비스가 등장합니다. 기존의 네트워크 모니터링뿐 아니라 서버, DBMS, WAS 등 IT 서비스를 이루고 있는 모든 인프라들에 대한 통합 모니터링에 대한 관심과 니즈가 증가했기 때문입니다. 3세대: 클라우드 네이티브 환경의 EMS 2010년 중 이후 서버, 네트워크 등 IT 인프라에 대한 클라우드 네이티브로의 전환이 가속화되었습니다. 기존의 레거시 환경에 대한 모니터링과 함께 퍼블릭, 프라이빗 클라우드에 대한 모니터링 니즈가 증가하면서 모든 환경에 대한 통합적인 가시성을 제공해 줄 수 있는 EMS가 필요하게 되었죠. 이외에도 AI의 발전을 통해 AIOps, Observability라는 이름으로 인프라에 대한 장애를 사전적으로 예측할 수 있는 기능이 필요하게 됐습니다. ㅣ네트워크 환경 변화(가상화)와 NMS의 변화 이번에는 네트워크 환경 변화에 따른 NMS의 변화에 대해서 알아보겠습니다. 네트워크 환경 변화(네트워크 가상화) 네트워크 구성 방식은 지속적으로 변화해왔습니다. 클라이언트-서버 모델부터 중앙 집중식 네트워크, MSA 환경에서의 네트워크 구성까지 이러한 변화는 기술 발전, 비즈니스 요구 사항, 보안 요구 사항 등 다양한 요인에 의해 영향을 받았는데요. 무엇보다 가장 중요한 변화는 전통적인 온 프레미스 네트워크 구조에서 네트워크 자원이 더 이상 물리적인 장비 기반의 구성이 아닌 가상화 환경에서 구성된다는 점입니다. ▪소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, 2000년대 후반 - 현재): 네트워크 관리와 제어를 분리하고 소프트웨어로 정의하여 유연성과 자동화를 향상시키는 접근 방식입니다. 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. AWS, Azure, KT클라우드, NHN 등 다양한 퍼블릭 클라우드의 VPC 서브넷을 통해 네트워크를 분리할 수 있습니다. ▪서브넷은 크게 퍼블릿 서브넷과 프라이빗 서브넷으로 나눌 수 있습니다. 말 그대로 외부 인터넷 구간과 직접적으로 통신할 수 있는 공공, 폐쇄적인 네트워크 망입니다. VPC를 이용하면 Public subnet, Private subnet, VPN only subnet 등 필요에 따라 다양한 서브넷을 생성할 수 있습니다. ▪가상 라우터와 라우트 테이블(routing table): VPC를 통해 가상의 라우터와 라우트 테이블이 생성됩니다. NPM(Network Performance Monitoring) 네트워크 퍼포먼스 모니터링(NPM)은 전통적인 네트워크 모니터링을 넘어 사용자가 경험하는 네트워크 서비스 품질을 측정, 진단, 최적화하는 프로세스입니다. NPM 솔루션은 다양한 유형의 네트워크 데이터(ex: packet, flow, metric, test result)를 결합하여 네트워크의 성능과 가용성, 그리고 사용자의 비즈니스와 연관된 네트워크 지표들을 분석합니다. 단순하게 네트워크 성능 데이터(Packet, SNMP, Flow 등)를 수집하는 수동적인 과거의 네트워크 모니터링과는 다릅니다. 우선 NPM은 네트워크 테스트(Synthetic test)를 통해 수집한 데이터까지 활용하여, 실제 네트워크 사용자가 경험하는 네트워킹 서비스 품질을 높이는데 그 목적이 있습니다. NPM 솔루션은 NPMD라는 이름으로 불리기도 합니다. Gartner는 네트워크 성능 모니터링 시장을 NPMD 시장으로 명명하고 다양한 데이터를 조합하여 활용하는 솔루션이라고 정의했습니다. 즉 기존의 ICMP, SNMP 활용 및 Flow 데이터 활용과 패킷 캡처(PCAP), 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 네트워크 데이터 활용까지 모든 네트워크 데이터를 조합하는 것이 핵심이라 할 수 있습니다. 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.
2024.04.03
브레인즈컴퍼니 신년회, 힘차게 2025년을 시작하다.
브레인즈컴퍼니 신년회, 힘차게 2025년을 시작하다.
브레인즈컴퍼니의 모든 구성원이 모여 2024년을 돌아보고, 2025년의 새로운 도약을 다짐하는 신년회가 지난 2일 진행됐습니다. 각 본부별 회고 및 계획 발표, CEO의 총평, 장기근속자 및 우수 구성원 시상과 승진자 발표 순으로 진행된 '2025년 신년회'를 지금부터 자세히 돌아보겠습니다. 각 본부별 발표의 시간 전략사업본부 서은숙 님의 발표로 2025년 신년회가 본격적으로 시작됐습니다. 은숙 님은 2024년을 돌아보며 "지난해는 Zenius EMS가 가지고 있는 기본적인 경쟁력에 Zenius K8s, AI가 더해지면서 의미 있는 성과를 거둘 수 있었다. 특히 신규 고객사가 꾸준히 늘어남과 동시에 기존 고객의 증설도 증가하고 있는 점, 그리고 SIEM과 ITSM의 매출도 꾸준히 오름세를 보이고 있다는 점도 고무적인 부분"이라고 말했습니다. 은숙 님은 이어서 "클라우드 네이티브 전환이 더욱 가속화되고, 공공 부문에서 안정적인 인프라 관리에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 시장의 요구에 신속히 대응하고 있는 Zenius의 우수한 역량을 더욱 적극적으로 알리며 또 다른 성과를 만들수 있도록 멈추지 않고 노력하겠다"면서 올해의 다짐을 전했습니다. 이어서 마케팅/홍보을 담당하고 있는 차정환 님의 발표가 진행됐습니다. 정환 님은 "지난해에 K-ICT Week와 같은 전시회에서 Zenius에 대한 시장에서의 높은 관심을 확인할 수 있었다. 올해도 브레인즈컴퍼니와 Zenius의 가치를 더욱 효과적으로 전달하기 위한 다양한 온/오프라인 활동이 진행될 계획이다. 이를 통해 브랜드 인지도를 높이고, 고객과의 접점을 확대하겠다."이라고 전했습니다. 이어진 발표에서 품질증팀의 장규은 님은, "지난해 성능 테스트를 수행하면서 점점 더 Zenius의 성능이 안정화되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 올해는 신규 모듈 점검에 중점을 두고, 대외 공신력을 강화하기 위한 다양한 인증 획득 활동을 적극 추진할 계획이다. 또한, 주요 프로젝트의 성공적인 수행을 위한 지원도 활발히 진행할 예정"이라고 말했습니다. 전략사업본부 발표에 이어서 연구개발본부의 김자환 님의 발표가 진행됐습니다. 자환 님은, "2024년에는 클라우드, K8s, NPM 등의 모듈 및 Zenius APM 기능 고도화를 중심으로 연구 개발이 진행됐다. Zenius가 지속해서 시장에서의 우위를 유지하고 경력을 더 높일 수 있도록 인적 투자를 확대하고 새로운 버전의 Zenius 개발을 빠르게 추진할 계획"이라고 밝혔습니다. 이후 개발2그룹 김상래 님의 발표가 이어졌습니다. 상래 님은, "24년에는 Zenius AI 개발과 Zenius SIEM의 UI개선 및 사용자 대시보드를 중심으로 프로젝트가 진행됐다. 올해에도 Zenius SIEM과 Zenius AI의 기능을 안정화하고 고도화하여 고객들에게 더욱 향상된 경험을 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔습니다. 마지막 순서의 발표를 맡은 경영지원실 심현보 님은, "2024년에는 패밀리데이, 가을 문화 행사, 해외연수단 파견 등 의미 있고 다채로운 행사들도 진행됐다. 올해에도 안정적이고 효율적인 회사 운영을 위한 노력을 이어나갈 예정이다. 특별히 이번 창립기념일에는 모든 구성원이 크게 만족할 수 있는 특별한 이벤트도 준비되어 있다"고 발표하며 기대를 높였습니다. 총평의 시간 각 본부별 발표 후 브레인즈컴퍼니의 운영을 총괄하고 있는 심재걸 님의 총평이 진행됐습니다. 재걸 님은 우선 2024년을 돌아보며, "모든 구성원의 노력이 더해져서 연초에 세웠던 목표를 달성할 수 있었다. 특히 교육행정데이터통합사업 등 대규모 사업에 Zenius가 활용되고, Zenius AI, NPM, K8s, CMS를 통해 Zenius의 경쟁력이 강화된 것이 긍정적인 부분이다. 또한 SIEM과 ITSM도 시장에서 꾸준히 좋은 반응을 얻고 있고 원주사무소 개설을 통해 더 원활하게 고객지원을 할 수 있게 된 부분도 기쁘게 생각한다"고 말했습니다. 또한 재걸 님은 2025년을 전망하면서, "공공 분야를 중심으로 AI와 클라우드에 대한 수요는 지속적으로 증가할 예정이다. 이제 발 맞춰 Zenius의 기능을 더욱 강화하고 적극적으로 알리면 올해에도 의미 있는 성과를만들 수 있을 것이라고 확신한다. 다함께 계속해서 한 방향을 바라보면서 힘을 합치자"며 총평을 마무리했습니다. 장기근속자 및 우수직원 시상, 승진자 발표의 시간 재걸 님의 총평에 이어서 장기근속자 및 우수직원 시상 및 승진자 발표가 진행됐습니다. 먼저 오랜 기간 동안 꾸준히 브레인즈컴퍼니에서 최선을 다해주신 장기 근속자에 대한 시상이 진행됐습니다. 올해는 20년 근속 포상, 15년 근속 포상, 10년 근속 포상, 5년 근속 포상이 수여됐습니다. 20년 근속 포상을 받은 연구개발본부 김기상 님은, "그 동안의 일들을 돌아보니 좋았던 일들이 참 많았던 것 같다. 무엇보다 좋은 동료들과 함꼐하고 있는 점이 가장 감사하다. 이번 신년회를 계기로 새로운 목표를 세우고 더 열심히 노력하겠다"고 소감을 전했습니다. 또한 지난해 가장 뛰어난 활약을 보여준 최우수부서와 우수직원, 그리고 협력 과정에서 돋보이는 공헌을 한 직원에 대한 시상이 이어졌습니다. 우수 부서로 선정된 개발2그룹에는 100만원의 포상이, 우수 직원으로 선정된 전략사업본부 이승현 님에게는 50만원의 포상이 수여됐습니다. 이어서 협력 우수직원에게는 각 30만원의 포상이 수여됐습니다. 우수 직원과 협력 우수직원 모두에 선정된 전략사업본부 이승현 님은, "연초부터 큰 상을 받게 되어서 기쁘고 감사하게 생각한다. 다른 구성원분들이 잘 도와주셨기에 이 상을 받을 수 있었다고 생각한다. 이 상의 더욱 큰 의미 있는 결과로 이어질 수 있도록 올해도 최선을 다하겠다"고 소감을 남겼습니다. 마지막으로 승진자 발표가 이어졌습니다. 올해 진급하신 모든 구성원 분들께 다시 한번 축하의 말을 전합니다. 이어서 단체사진 촬영을 통해 한 해의 시작을 기념한 뒤, 저녁 식사를 나누며 신년회를 마무리 했습니다. 브레인즈컴퍼니는 모든 구성원이 협력하여 보다 나은 기술과 서비스를 제공할 수 있도록 2025년에도 최선을 다하겠습니다.
2025.01.06
[2025년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기
[2025년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기
브레인즈컴퍼니는 지난 5월 28일, 주요 고객사와 협력사를 대상으로 [2025년 상반기 Zenius 활용 세미나]를 개최했습니다. 이번 세미나는 Zenius의 최신 기능과 실제 활용 사례를 중심으로, IT인프라 운영 효율성 향상을 위한 전략과 인사이트를 공유하는 자리였습니다. 공공기관, 교육기관, 대기업, 금융기관 등 다양한 산업군의 고객이 참석한 이번 세미나는 브레인즈컴퍼니 및 Zenius 전체에 대한 소개로 시작됐습니다. │브레인즈컴퍼니 및 Zenius 소개 프리세일즈팀의 신지연 님이 브레인즈컴퍼니와 Zenius에 대한 전반적인 소개를 진행했습니다. 지연님 은 "브레인즈컴퍼니는 복잡한 IT 환경에서도 안정적인 통합 모니터링을 구현할 수 있는 기술력과 안정적인 운영 경험이 강점이다. 고객사의 만족도를 높이고 기술력을 유지하기 위해 지속적인 제품 고도화와 기술 지원 체계를 강화하고 있다"고 강조했습니다. 브레인즈컴퍼니 소개에 이어서 지능형 IT 인프라 통합관리 솔루션 제니우스(Zenius) 기능 전체에 대한 전반적인 소개가 진행됐습니다. 이 시간을 통해 참석자들은 Zenius의 다양한 통합 모니터링 기능과 클라우드·온프레미스 환경을 아우르는 유연한 확장성 등 등 Zenius의 특장점을 확인할 수 있었습니다. │통합 로그 관리 솔루션, Zenius SIEM 소개 이어서 연구개발본부의 장범진 님이 통합 보안 로그 관리 솔루션인 Zenius SIEM에 대한 발표를 진행했습니다. Zenius SIEM은 대용량 로그의 수집, 분석, 시각화를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 수행할 수 있는 솔루션으로, 다양한 산업 분야에서의 적용 가능성과 기술적 완성도를 바탕으로 주목받고 있습니다. 범진 님은 발표에서 “Zenius SIEM은 대규모 로그 환경에서도 탁월한 검색 성능을 제공하며, 복합 이벤트 기반의 분석 기능을 통해 잠재적 위협을 조기에 식별할 수 있는 점이 큰 강점”이라고 설명했습니다. 또한 “이러한 기능을 기반으로 보안 위협에 대한 실시간 대응과 함께, 규제 기관의 로그 보존 및 감사 요건을 안정적으로 충족할 수 있다”고 덧붙였습니다. 이후 실제 화면 시연을 통해, 다양한 로그 유형의 수집 현황, 이벤트 기반 경보 설정, SQL 기반 검색, 대시보드 시각화 구성 등 핵심 기능을 참석자들이 직접 확인할 수 있도록 상세히 소개했습니다. │Zenius의 주요 신규 기능 소개 Zenius SIEM 소개에 이어서 기술지원팀의 정채린 님이 Zenius의 주요 신규 기능과 모듈을 소개했습니다. 채린 님은, 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경에서 분산된 서비스들을 통합적으로 모니터링 할 수 있는 클라우드 통합 모니터링 솔루션 Zenius CMS, 쿠버네티스 환경의 클러스터, 노드, 파드, 컨테이너를 포함한 전 계층의 리소스의 모니터링을 제공하는 쿠버네티스 전용 모니터링 솔루션 Zenius K8s 그리고 커널 레벨에서 네트워크 트래픽을 수집·분석해 복잡한 MSA 환경에서도 병목 지점과 장애 구간을 명확히 식별할 수 있도록 돕는 Zenius NPM에 대한 상세한 소개를 진행했습니다. 또한 Zenius EMS의 주요 업데이트 및 최신기능에 대한 소개도 함께 진행했습니다. 채린 님은, "복잡하게 변화하는 IT 인프라 환경에서도 안정적이고 일관된 운영을 가능하게 하기 위해 기능을 지속적으로 Zenius를 고도화하고 있다. 앞으로도 고객이 실질적으로 체감할 수 있는 확장성과 편의성 중심으로 완성도를 높여갈 예정이다"고 강조하며 소개를 마무리했습니다. 이어서 기술지원팀 이승현 님이 Zenius EMS의 핵심 기능에 대한 상세한 소개와 함께 실시간 데모 시연을 진행했습니다. 승현 님은 Zenius EMS의 주요 기능 중, 운영 실무자가 실제 환경에서 가장 자주 활용하는 항목들을 중심으로 상세한 시연을 진행했습니다. 관리 대상의 체계적인 등록 절차부터 시작해, 감시 항목별로 세분화된 임계값 설정, 알람 정책 구성, 그리고 오버뷰 대시보드 및 토폴로지 맵을 직접 구성하고 편집하는 과정을 실제 화면을 통해 단계별로 소개했습니다. 이후 질의응답 시간이 이어졌습니다. 참석자들은 이 시간을 통해 각 솔루션의 기술적 차별점과 실제 운영 환경에서의 적용 방안에 대해 보다 구체적으로 확인할 수 있었습니다. │세미나를 마무리하며... 이번 [Zenius 활용 세미나]에 참석한 한 고객사 관계자는 “단순한 제품 설명에 그치지 않고, 실제 운영 현장에서 어떤 효과를 낼 수 있을지를 구체적으로 확인할 수 있어 매우 유익한 시간이었다”고 소감을 전했습니다. 또 다른 참석자는 “현재 클라우드 네이티브 전환을 준비 중인 상황에서, 오늘 소개된 CMS와 K8s가 특히 인상 깊었다. 운영에 필요한 기능을 고루 갖추고 있을 뿐 아니라, 기존에 사용 중인 Zenius와도 원활하게 연동된다는 점이 큰 강점으로 느껴졌다”고 전했습니다. 앞으로도 브레인즈컴퍼니는 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 고객이 직면하는 다양한 운영 과제를 함께 해결하고, Zenius의 실질적 가치와 활용 가능성을 더 많은 고객에게 전달하기 위해 활용 세미나를 비롯한 다양한 활동을 지속해 나갈 예정입니다.
2025.05.30
하이브리드 클라우드 모니터링에 Zenius EMS가 필요한 4가지 이유
하이브리드 클라우드 모니터링에 Zenius EMS가 필요한 4가지 이유
오늘날 기업의 IT 인프라는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스 환경)를 함께 사용하는 하이브리드 클라우드 구조로 빠르게 전환되고 있습니다. 이처럼 두 환경의 장점을 결합한 하이브리드 클라우드는 유연한 확장성과 높은 보안성을 동시에 확보할 수 있어, 다양한 산업 분야에서 널리 채택되고 있습니다. 하지만 하이브리드 클라우드 환경은 운영 가시성을 확보하고, 시스템 전반을 효율적으로 관리하는 부분 등에서 어려움이 있습니다. 특히 서로 다른 환경을 하나의 관점에서 통합적으로 모니터링하려면, 기존의 단일형 관제 시스템만으로는 분명한 한계가 존재합니다. Zenius EMS는 이러한 복잡성을 해결하기 위해 설계된 지능형 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션입니다. 다양한 인프라를 하나의 프레임워크 안에서 통합 관리할 수 있도록 돕고, 자동화된 장애 대응 기능과 대규모 인프라 수용 능력을 함께 갖추고 있어, 복잡한 클라우드 운영 환경에서도 안정성과 효율성을 동시에 실현할 수 있습니다. 그렇다면 구체적으로 Zenius EMS가 하이브리드 클라우드 모니터링에 왜 필요한지 네 가지로 나눠서 살펴보겠습니다. Zenius EMS가 하이브리드 클라우드 모니터링에 필요한 네 가지 이유 1) 다양한 인프라를 하나의 화면에서 통합 관리 Zenius EMS는 각 인프라 유형에 최적화된 전용 모듈을 통해 인프라 상태와 성능을 체계적으로 수집하고 분석합니다. 예를 들어, CMS 모듈(Zenius CMS)은 클라우드 서비스별 리소스 상태, 사용 지표, 비용 초과 알림 등을 통합해 관리하며, K8s 모듈(Zenius K8s)은 클러스터 전체 구성요소의 상태, 리소스 사용률, 이벤트 발생 내역을 실시간으로 관제합니다. 또한 자동 생성되는 Topology Map을 통해 워크로드 간 연관 관계와 서비스 흐름을 시각적으로 표현할 수 있어, 클러스터 내부에서 발생하는 병목이나 장애 영향을 직관적으로 파악할 수 있습니다. APM 모듈(Zenius APM)은 웹 애플리케이션의 트랜잭션 처리량, 응답 지연, 사용자 행동 흐름 등을 실시간 분석하며, 동시에 WAS, DB, 외부 연계 시스템 등 전체 요청 경로 상의 성능 병목을 식별할 수 있습니다. NPM 모듈(Zenius NPM)은 커널 수준에서 수집한 네트워크 트래픽 데이터를 기반으로, 장비 단위가 아닌 프로세스 단위의 통신 현황을 분석하여 어떤 서비스가 어느 포트, 어느 서버와 언제 얼마나 통신했는지를 정확하게 추적할 수 있도록 돕습니다. 특히 Zenius EMS의 큰 강점은, 이러한 각기 다른 모듈들이 단순히 병렬적으로 구성되는 것이 아니라, 하나의 통합 관제 프레임워크 내에서 상호 연동되어 작동한다는 점입니다. 예를 들어, K8s 모듈과 APM 모듈을 연계하면, 클러스터 내 서비스의 성능 저하가 애플리케이션 차원에서 어떤 영향을 주는지를 교차 분석할 수 있으며, 그 결과를 기반으로 장애 발생 원인을 보다 정밀하게 추적할 수 있습니다. Zenius EMS는 단일 뷰 기반의 통합 화면 구성과 모듈 간 연계 분석 기능을 통해, 복잡한 하이브리드 인프라 환경에서도 인프라 상태를 실시간으로 가시화하고, 장애의 흐름과 구조를 맥락적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 2) 운영 자동화와 예측 분석으로 장애 대응 시간 최소화 하이브리드 클라우드 환경에서는 장애가 언제, 어디서, 어떤 형태로 발생할지 예측하기 어렵기 때문에, 수동적인 장애 대응 방식으로는 복잡한 인프라 환경을 안정적으로 운영하기 어렵습니다. Zenius EMS는 운영자의 개입을 최소화하면서도 정확하고 빠르게 대응할 수 있는 자동화된 장애 관리 체계를 내장하고 있습니다. 먼저, Agent가 각 인프라 노드나 애플리케이션에 설치되어 이벤트 발생을 실시간으로 감지하며, 감시정책에 따라 자동으로 알림을 전송하고, 장애의 심각도에 따라 최대 3단계까지 에스컬레이션 (escalation)되는 체계를 제공합니다. 복구가 완료되면, 시스템은 정상 상태로의 전환 여부를 다시 감지하고, 담당자에게 자동 통보함으로써 알림 누락이나 대응 지연을 최소화합니다. 또한 Zenius EMS는 장애 발생 당시의 인프라 상태를 Snapshot 형태로 저장하여 이후 원인 분석에 활용할 수 있습니다. 단순한 수치 기록을 넘어서 해당 시점의 구성요소 상태, 트래픽 흐름, 애플리케이션 반응 시간 등 실시간 운영 데이터 전체를 캡처할 수 있어 문제 발생의 맥락을 복원하는 데 용이합니다. 저장된 장애 이력은 Knowledge DB에 축적되며, 유사 장애 발생 시 자동으로 과거의 대응 이력을 불러와 선제적인 조치를 제안합니다. 이와 함께 Zenius EMS는 AI 알고리즘 기반의 성능 예측 기능도 지원합니다. 장기간 축적된 메트릭 데이터를 분석해 자원 사용률 급증, 트래픽 편중, 프로세스 과부하 같은 이상 징후를 사전에 감지하고, 장애로 이어지기 전 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. 이로써 Zenius EMS는 장애 탐지, 원인 분석, 대응, 재발 방지, 선제 대응까지 운영 전 과정을 자동화하고 지능화된 방식으로 처리할 수 있는 환경을 제공합니다. 3) 대규모 환경에서도 안정적으로 작동하는 구조 Zenius EMS는 복잡한 구성과 대규모 트래픽이 동시에 존재하는 엔터프라이즈급 인프라 환경에서도 안정성과 성능을 유지할 수 있는 구조적 기반을 갖추고 있습니다. 단일 Manager Set만으로도 최대 1,500대 이상의 서버를 동시에 관제할 수 있으며, SIEM 모듈 기준 초당 160만 건의 데이터 입력을 처리할 수 있는 고성능 분석 엔진을 보유하고 있습니다. 이는 TTA 인증을 통해 공식적으로 성능을 입증받은 결과입니다. Zenius EMS는 전체 시스템이 초경량 매니저 및 에이전트 구조로 설계되어 있어 낮은 리소스 점유율로도 높은 처리 효율을 유지할 수 있습니다. 모듈 간 데이터 전달 및 상호작용도 최소한의 네트워크 부하로 작동되도록 설계되어, 대용량 환경에서도 병목 없이 관제 품질을 유지합니다. 특히 확장된 환경에서는 모듈 추가만으로 수용량을 유연하게 늘릴 수 있어, 인프라 확장에 따른 별도의 구조 변경 없이 유연한 확장 대응이 가능해, 인프라 변화에 빠르게 적응할 수 있습니다. 또한 Zenius EMS는 국내외 주요 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 마켓플레이스 8곳에 등록되어 있어, 클라우드 환경에서도 간편하고 신속한 도입이 가능합니다. 이미 다양한 산업의 대규모 고객 환경에 적용되어 성능과 안정성을 입증했으며, 이를 통해 높은 기술적 신뢰성을 확보하고 있습니다. 4) 검증된 안정성과 지속적인 기술 지원 Zenius EMS는 기능적 완성도뿐 아니라, 현장 중심의 운영 안정성과 체계적인 기술 지원 역량을 함께 갖춘 IT 인프라 관제 솔루션입니다. 현재까지 공공, 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에서 1,000여 개 이상의 고객사에 도입되어 실제 운영되고 있으며, 10년 이상 장기 사용 고객 비율이 34%를 넘어설 만큼 높은 충성도와 신뢰를 확보하고 있습니다. 구축 이후에도 Zenius EMS는 단순한 모니터링 시스템을 넘어, 지속 가능한 운영 경험을 제공합니다. 고객 전담 엔지니어가 상시 유지보수와 기술 지원을 전담하며, 운영 중 발생하는 이슈에 신속하고 일관된 대응이 가능하도록 ServiceDesk 체계가 마련되어 있습니다. 또한, 15년 이상의 현장 경험을 가진 전문 엔지니어 인력이 직접 대응하며, QA 전담 테스트팀은 신규 기능이나 환경 변경 시 사전 안정성 검증을 통해 서비스 품질을 철저히 관리합니다. 더불어, 정기적인 제품 고도화와 보안 패치가 지속적으로 이루어지고 있으며, 고객 환경의 변화에 따른 모듈 기능 확장이나 커스터마이징 요청에도 유연하게 대응하고 있습니다. 이러한 운영 지속성과 기술 지원 체계는 Zenius EMS의 큰 강점으로 꼽힙니다. 하이브리드 클라우드 환경은 단순히 퍼블릭과 프라이빗 인프라를 병행해 사용하는 차원을 넘어, 가상화, 컨테이너, 다양한 클라우드 리소스들이 유기적으로 얽혀 있는 복잡한 구조로 변화하고 있습니다. 이처럼 다양한 인프라가 서로 연결되어 있는 환경에서는 단일 장애가 전체 서비스에 어떤 영향을 주는지를 파악하는 일조차 쉽지 않으며, 과거의 이슈와 연관된 맥락까지 함께 분석할 수 있어야 보다 정확하고 신속한 운영이 가능해집니다. Zenius EMS는 단일 리소스 중심의 수치나 지표 제공에 머무르지 않고, 전체 인프라 구조를 맥락적으로 해석하고, 실시간 자동화 및 예측 분석 기능을 통해 장애를 사전에 방지하며, 발생한 이슈에 대해서도 구조적 흐름 안에서 진단할 수 있는 환경을 제공합니다. 여기에 더해, 대규모 인프라 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있는 구조와 운영자의 부담을 줄여주는 기술 지원 체계, 그리고 수많은 현장 경험을 통해 검증된 운영 안정성까지 더해지면서, Zenius EMS는 단순한 모니터링 도구를 넘어 하이브리드 인프라 운영을 실질적으로 뒷받침하는 기반 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다.
2025.06.12
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