반복영역 건너뛰기
주메뉴 바로가기
본문 바로가기
제품/서비스
EMS Solution
Features
클라우드 관리
AI 인공지능
서버관리
데이터베이스 관리
네트워크 관리
트래픽 관리
설비 IoT 관리
무선 AP 관리
교환기 관리
운영자동화
실시간 관리
백업 관리
APM Solution
애플리케이션 관리
URL 관리
ITSM Solution
서비스데스크
IT 서비스 관리
Big Data Solution
SIEM
Dashboard
대시보드
Consulting Service
컨설팅 서비스
고객
레퍼런스
고객FAQ
문의하기
가격
자료실
카탈로그
사용자매뉴얼
회사소개
비전·미션
연혁
2016~현재
2000~2015
인증서·수상
투자정보
재무정보
전자공고
IR자료
새소식
공고
보도자료
오시는 길
채용
피플
컬처
공고
FAQ
블로그
열기
메인 페이지로 이동
블로그
최신이야기
블로그
최신이야기
사람이야기
회사이야기
기술이야기
다양한이야기
서버 모니터링의 두 가지 방식
제 6회 브레인즈컴퍼니 패밀리데이
최순정
2023.05.26
페이스북 공유하기
트위터 공유하기
링크드인 공유하기
블로그 공유하기
[행사] Picnic with BRAINZER
브레인즈컴퍼니는 2015년부터 따뜻한 봄이 오면, '패밀리데이
'를 개최하고 있습니다.
패밀리데이는 브레인저들의 가족을 초청해 1박2일 간 함께 연휴를 즐기는 행사입니다.
한 번 참석한 가족들은 다음 패밀리데이를 손꼽아
기다릴 정도로 만족도가 높은 행사인데요.
코로나로 인해 잠시 중단됐던 패밀리데이가
지난 5월 20~21일 양일간 홍천 대명 비발디파크에서 열렸습니다!
가족들이 도착하기 전, 도우미로 나선 브레인저들이 행사장을 세팅했습니다.
헹사장에 도착한 가족들은 간식박스와 음료를 비롯한 웰컴키트를 수령하고,
뽑기를 통해 상품도 함께 받아갔습니다.
또, 차후에 진행될 로또 게임과 행운권 추첨을 위해 사전 등록도 진행했습니다.
브레인즈에서 준비한 웰컴키트와 선물을 한 아름씩 안고 가족사진도 찰칵!
2인 가족부터 3대가 모두 총출동한 가족까지, 약 100여명의 브레인저와 가족들이 참석했습니다.
모두 빠짐없이 추억을 남길 수 있도록 폴라로이드로도 사진을 제공했어요.
본격적인 행사를 시작하기 앞서, 브레인저와 그 가족들이 함께 단체사진을 촬영했습니다.
환한 표정의 참가자들! 기분좋게 행사가 시작됐습니다.
이번 행사는 영업그룹의 막내, 석빈님이 진행했습니다.
행사장 앞 무대에 잔뜩 쌓인 경품들 보이시나요?
첫 번째로, "사회자를 이겨라, 가위바위보!" 게임이 진행됐습니다.
많은 경쟁자를 물리치고 20여명이 무대 앞으로 나와 사회자와 겨뤘고, 최후의 4인이 남았습니다.
그 중 미모를 한껏 뽐내던 꼬마숙녀가 우승해 가족들의 환호를 받으며 상품을 차지했습니다!
다음으로 '청기백기' 게임이 진행됐는데요.
초등학교 입학 전 유아들이 먼저 참여했습니다.
아이들이 참여하다 보니, 마음 약한 사회자는 탈락을 쉽게 외치지 못해 곤혹을 치뤘습니다.
이어, 초등부 게임이 진행됐고 치열한 경쟁 끝에 경품을 차지할 수 있었습니다.
다음으로 중고등부!
이전 게임들에 비해 월등한 실력을
보여줘 우승자를 가리기 어려웠는데요.
결국 최후의 2인이 가위바위보를 통해 상품을 가져갔습니다.
마지막으로 남녀를 나눠 성인부 게임이 진행됐습니다.
한치의 양보도 없
이
진행된 게임의 승자는 브레인저들이 차지했습니다.
성인 여성부 게임에서는 브레인저의 가족들이 우승하며 경품을 나눠갔습니다.
다음으로, 가족이 모두 함께 즐길 수 있는 '파스타면&마시멜로우 탑 쌓기
' 게임이 진행됐는데요.
5분 간 파스타면과 마시멜로우를 잘 조합해 가장 높이 탑을 쌓은 가족 3팀에게 경품을 증정했습니다.
이어서, OX
퀴즈를 풀었습니다.
어린 아이들 눈높이에 맞춰 다양한 문제가 출제됐고,
패자부활전을 거쳐 최후의 4인이 남았는데요.
승자는 ITSM 팀장인 희찬님이 차지했습니다.
이번에는 가족들의 단합력을 높여줄 다각 달리기!
2, 3, 4인 가족으로 나눠 게임이 진행됐습니다.
1그룹 브레인저들이 모두 승리를 거머쥐었네요.
행사장 입장 때 제출했던 로또를 맞히기 위해,
자녀들이 나와 각 번호의 풍선을 터뜨리는 게임이 진행됐습니다.
브레인저들이 옆에서 원하는 번호를 부르며 코치하고, 아이들이 열심히 다트핀
을 던졌습니다.
총 3팀의 가족들이 경품을 가져갔어요.
마지막 게임은 아이들이 가장 기다린 '보물찾기'였는데요.
도우미들이 행사 시작 전 건물 근처에 많은 보물을 숨겨뒀고,
한 명도 빠짐없이 상품을 가져갈 수 있었습니다.
평소 갖고 싶던 선물이 나오자, 활짝 웃음 짓던 아이들!
행사 중 가장 행복한 모습을 보여, 보는 이들도 절로 미소가 나왔네요.
게임이 끝난 후, 행운권 추첨이 시작됐습니다.
최연소 참가자인 인프라웹팀 보람님의 쌍둥이 딸도 추첨에 참여해 눈길을 끌었습니다.
APM팀의 진광님 가족이 1등 및 여러 상품을 휩쓸어가며 부러움을 샀어요.
행사가 끝난 후, 가족별로 모여
브레인즈에서 제공한 한우 불고기를 먹으며
오붓한 시간을 보냈습니다.
이후 각자 숙소에서 자유시간을 갖고,
다음날 오전 역시 브레인즈 측에서 마련한 조식을 먹은 후 집으로 돌아갔습니다.
이번 행사에 참석한 브레인저들이 마음 따뜻해지는 이야기
를 전해왔습니다.
"사춘기에 접어든 큰 아이와 서먹했는데, 기분 전환이 됐는지 좀 나아졌네요.
즐거운 시간이었어요."
"매년 아주 만족하며 행사에 참석하고 있습니다.
준비해주신 도우미분들께 감사드리고, 좋은 행사 계속 됐으면 해요."
"동료들의 가족들을 보니, 무엇인가 알 수 없는 책임감이 더 생기는 것 같아요.
예전에는 나만 잘하면 되지라고 생각
했는데
저와 협업하는 분이
누군가의 아버지이고 어머니라는 것을 느끼며, 더 많이 배려해야 겠다는 생각을 했습니다."
"코로나로 잠정 중지됐다 오랜만에 다시 열려서 기뻐요.
1박 2일 동안 가족들이 행복해하는 모습을 보며 저도 행복
했어요.
맛있는 음식과 깔끔한 숙소 그리고 멋지게 행사 준비한
도우미들이 있어 더욱 즐거운 시간을 보낼 수 있었어요."
#브레인즈컴퍼니
#사내행사
#패밀리데이
최순정
경영기획실(PR매니저)
브레인즈컴퍼니의 소식, 조직문화, 브레인저 이야기를 대내외에 전파하고 있습니다.
필진 글 더보기
목록으로
추천 콘텐츠
이전 슬라이드 보기
쿠버네티스와 Helm 등 CNCF의 주요 프로젝트
쿠버네티스와 Helm 등 CNCF의 주요 프로젝트
지난 포스팅을 통해 정리한 것처럼 CNCF는 클라우드 네이티브 생태계의 활성화를 위해, 다양한 오픈소스 프로젝트를 개발하고 공급하고 있습니다. 또한 프로젝트 채택 단계부터 사용 빈도까지의 성숙도를 관리하기 위한, 프로세스 체계를 보유하고 있는데요. 이번 시간에는 CNCF의 주요 프로세스인 쿠버네티스(K8s), Helm 등과 CNCF 프로세스에 대해서 알아보고자 합니다. 。。。。。。。。。。。。 CNCF 프로젝트 프로세스 2023년 10월 기준으로 약 170여 개의 CNCF 프로젝트가 진행 중인데요. 이들 프로젝트는 성숙도에 따라서 샌드박스(Sandbox), 인큐베이팅(Incubating), 졸업(Graduated)으로 나뉩니다. 성숙도 수준에 대한 평가는 CNCF 위원회 멤버들에 의해서 결정되며, 졸업(Graduated) 단계의 프로젝트로 인정받기 위해서는 3분의 2 이상의 찬성 표가 필요합니다. ▲프로젝트 성숙도 단계 Step1. 샌드박스(Sandbox) CNCF의 새로운 프로젝트가 채택되면 Sandbox 단계에서 시작합니다. 이 단계에서는 프로젝트가 CNCF의 가이드라인과 정책에 부합되는지를 확인하는 절차를 주로 거칩니다. Step2. 인큐베이팅(Incubating) Sandbox를 통과한 프로젝트는 Incubating 단계로 집입하며, 이 단계에서는 프로젝트의 커뮤니티와 기술적 성숙도를 더욱 강화하도록 합니다. 해당 프로젝트의 커뮤니티의 규모와 다양성을 평가하고 기능들의 안정성을 검증합니다. Step3. 졸업(Graduated) Incubating 단계를 성공적으로 통과한 프로젝트는 Graduated 단계로 올라갑니다. 높은 수준의 품질과 안정성이 보장되어야 이 단계에 올라갈 수 있는 거죠. 커뮤니티가 활발하게 유지되고 관련자의 참여가 적극적으로 이루어져야 하며, 실제 사용 사례에서 성공한 경험들이 존재해야 합니다. Step4. 사용 사례 검증 Graduated 프로젝트 중 실제로 다양한 산업에서 사용되고, 기업과 조직이 해당 프로젝트를 많이 채택하는지를 평가하여, 지속적인 성장 가능성과 성숙도를 평가합니다. CNCF에서 관리하는 프로젝트 영역은 꽤 넓고 다양한데요. 애플리케이션 개발을 위한 도구부터 컨테이너 오케스트레이션, 서비스 프로비저닝, 모니터링 도구 등 소프트웨어 개발부터 운영까지를 위한 도구들이 존재합니다. 이제부터는 가장 성공적인 프로젝트인 쿠버네티스를 포함하여, Incubating 단계 이상의 프로젝트를 알아보고자 합니다. CNCF의 주요 프로젝트 쿠버네티스(kubernetes) 쿠버네티스는 CNCF에서 최초로 Graduated 단계에 진입한 프로젝트입니다. 컨테이너 오케스트레이션 기능을 통해, 애플리케이션 컨테이너 기반으로 자동화하고 확장할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. A. 컨테이너 오케스트레이션 기능 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포·확장하고 관리하는 기능을 제공합니다. 애플리케이션의 변경이 필요할 경우, 개발자가 애플리케이션을 빠르게 수정 및 배포하고 운영할 수 있게 합니다. B. 스케일링 기능 리소스 사용량이나 사용자 트래픽 증가에 따라 자동으로 애플리케이션을 확장·축소하는 오토 스케일링 기능을 제공합니다. C. 롤백 기능 문제가 발생된 애플리케이션의 경우, 롤백 기능을 제공하여 서비스 장애에 신속히 대응합니다. Helm Helm은 쿠버네티스 환경에서 애플리케이션을 관리하기 위한 도구로 사용됩니다. Helm은 차트라고 불리는 패키지로 애플리케이션을 패키징 하는데요. 이 차트에는 애플리케이션의 설치부터 관리에 필요한 모든 것을 포함합니다. 쉽게 말하면 이 차트라는 기능을 통해 애플리케이션을 탬플릿화하고, 배포하며, 롤백 및 공유하는 역할을 하는 프로젝트입니다. Envoy ▲Envoy를 사용하는 주요 업체 리스트 ⓒenvoyproxy.io Envoy는 클라우드 네이티브 환경에서 애플리케이션의 네트워크 트래픽을 관리하고, 제어하기 위한 프로젝트입니다. 프록시 기능을 수행하고, 클라이언트 서버 간의 통신을 관리하며, 애플리케이션 간의 통신의 보안 향상시킵니다. 여러 애플리케이션 사이에서 부하 분산을 자동화하여 가용성과 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다. 부하 분산을 함에도 불구하고 특정 시스템에 부하가 생겨 장애 발생이 생길 경우, 트래픽을 가중치에 따라 다른 시스템으로 분산시키는 역할을 합니다. Containerd Containerd는 쿠버네티스 환경에서 컨테이너를 만들고 실행하는 데 도움을 주는 프로젝트입니다. 개발자가 컨테이너를 만들고 실행시키는 역할을 하며, 필요할 때는 중지하거나 삭제하는 작업을 지원합니다. 컨테이너 실행에 필요한 파일과 설정을 모아 놓은 이미지를 다운로드하고, 저장하며, 불러오는 역할과 같은 이미지 관리 기능도 제공하고 있습니다. Prometheus Prometheus는 시스템이나 애플리케이션의 동작을 실시간으로 모니터링하고, 이상 상황이 발생할 경우 알림을 줄 수 있는 도구입니다. 다양한 데이터를 수집하고 기록하여 차후 분석 용도로 활용할 수 있습니다. 또한 핵심 지표들을 유형 및 종류별로 제공하여, 다각적인 관점에서의 관찰을 지원합니다. 시스템의 리소스부터 애플리케이션의 동작 및 응답 상태를 적시에 확인하게 해줍니다. Fluentd ▲Fluentd 개념 설명 ⓒfluentd.org Fluentd는 다양한 시스템에서 발생되는 로그 데이터를 수집·처리·전송하는 데이터 수집 도구로서, 스플렁크(SPLUNK)와 유사한 역할을 수행하는 프로젝트입니다. 다양한 소스에서 발생되는 로그를 수집할 수 있을 뿐만 아니라, 원하는 목적지의 저장소까지 전송하는 역할을 수행합니다. 예를 들어 Syslog 등을 실시간 수집하고, 이를 Elasticsearch나 Amazon S3 등의 원하는 저장소로 목적지를 설정할 수 있게 합니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 살펴본 것처럼, CNCF에서 클라우드 네이티브 생태계 활성화를 위해 다양한 프로젝트를 진행하고 있는데요. 브레인즈컴퍼니 역시 클라우드 네이티브 모니터링을 위한 다양한 제품과 기능 등을 속속 출시하고 있습니다. 대표 제품인 제니우스(Zenius)를 통해 클라우드 네이티브의 핵심요소인 컨테이너(Docker)의 상태와 리소를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. MSA 환경을 만들기 위한 필수 도구인 쿠버네티스(K8s)의 Cluster·Node·Pod 등의 구성과 변화를 관찰하며, 이상 상황 알림을 통해 선제적 장애 대응 또한 가능합니다. Zenius에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 바로 아래 링크를 클릭해 주세요! 🔍더보기 Zenius로 클라우드 네이티브 모니터링하기 CNCF 세 가지 핵심가치(1탄)도 있어요
2024.01.03
Fluentd vs Logstash vs Filebeat, 어떤 로그 수집기를 선택할까?
Fluentd vs Logstash vs Filebeat, 어떤 로그 수집기를 선택할까?
이전 시간에는 Fluentd라는 로그 수집기에 대해 자세히 알아보았습니다(이전 글 보기). 이와 더불어 Logstash, Filebeat가 로그 데이터를 수집하고 처리하는 도구로 많이 쓰이고 있는데요. 이번 시간에는 이 세 가지 도구가 어떤 점에서 비슷하고, 어떤 점에서 다른지 살펴보겠습니다. │Fluentd vs Logstash, Filebeat 로그 데이터 수집 및 처리 Fluentd, Logstash, Filebeat는 모두 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집하고 처리하는데요. 파일, 데이터베이스, 네트워크 프로토콜, 메세지 큐 등 다양한 입력 소스를 지원합니다. 수집된 로그 데이터를 분석하기 좋은 형태로 변환하고 필터링해주죠. 처리된 로그 데이터는 Elasticsearch, Kafka, HDFS, S3 같은 다양한 저장소와 분석 시스템으로 전송할 수 있습니다. ▷ Fluentd는 JSON 형식을 주로 사용해서 데이터를 처리합니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 변환할 수 있으며, 특히 쿠버네티스 같은 클라우드 네이티브 환경에서 최적화되어 있습니다. 또한 다양한 컨테이너와 마이크로서비스로부터 로그를 모아서 중앙에서 관리하죠. ▷ Logstash는 Elashtic Stack에서 로그 데이터를 수집, 변환, 전송하는데 주로 사용됩니다. 복잡한 데이터 변환과 필터링을 위한 강력한 기능을 제공하고 다양한형식으로 로그 데이터를 변환할 수 있죠. Elasticsearch와 Kibana와의 통합 덕분에 강력한 검색과 시각화 기능을 사용할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 경량의 로그 수집기로 설계되어 있고, 주로 로그 파일을 모니터링하고 수집하는 데 최적화되어 있습니다. 서버 리소스를 거의 사용하지 않으면서도 효율적으로 로그 데이터를 수집할 수 있죠. 주로 Logstash나 Elasticsearch로 데이터를 전송해서 중앙에서 분석할 수 있게 해줍니다. 플러그인 시스템 Fluentd와 Logstash는 플러그인 시스템을 통해 기능을 확장할 수 있는데요. 다양한 입력, 필터, 출력, 플러그인을 제공해서 필요에 따라 시스템을 유연하게 구성할 수 있습니다. ▷ Fluentd는 500개 이상의 플러그인을 통해 다양한 데이터 소스와 목적지에 대한 통합을 지원합니다. 그래서 사용자는 다양한 요구에 맞춰 시스템을 쉽게 구성할 수 있죠. ▷ Logstash도 200개 이상의 플러그인을 통해, 다양한 입력 소스와 출력 목적지에 맞춤형 데이터 파이프라인을 구성할 수 있는데요. 복잡한 데이터 처리와 분석 요구 사항을 충족할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 모듈 기반 아키텍처를 통해 특정 로그 파일 형식에 맞춘 구성을 제공합니다. 설정이 간단하고 빠르게 배포할 수 있는 것이 장점이죠. 플러그인 대신 모듈을 통해 다양한 로그 형식에 대응할 수 있습니다. 실시간 데이터 처리 세 도구 모두 실시간으로 로그 데이터를 수집하고 처리할 수 있습니다. 이는 급변하는 환경에서 로그 데이터를 즉시 분석하고 대응하는 데 매우 중요하죠. ▷ Fluentd와 Logstash는 실시간으로 수집된 데이터를 변환하고 필터링해서, 필요한 데이터를 즉시 사용할 수 있는 형태로 만들어줍니다. 이를 통해 실시간 모니터링 시스템에서 발생하는 로그 데이터를 빠르게 처리하고 문제를 신속히 해결할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 경량화된 설계 덕분에 실시간 로그 수집에 최적화되어 있는데요. 서버 리소스를 최소화하면서도 안정적으로 데이터를 전송할 수 있습니다. 어떤 로그 수집기를 선택하면 좋을까요? 그렇다면 Fluentd, Logstash, Filebeat 중 우리 기업에 맞는 로그 수집기는 무엇인지 핵심만 정리한다면 다음과 같습니다. Fluentd ✔️ 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 통합하는 경우 ✔️ 특히 클라우드 네이티브 환경에서 운영되는 경우 ✔️ 유연성과 확장성이 중요하고, 다양한 플러그인을 통해 쉽게 확장할 수 있는 도구가 필요한 경우 ✔️ 쿠버네티스와 같은 컨테이너화된 환경에서 로그를 수집하는 경우 Logstash ✔️ Elastic Stack을 사용해서 강력한 검색 및 시각화 기능을 필요한 경우 ✔️ 복잡한 데이터 변환과 필터링이 필요한 환경에서 로그 데이터를 처리하는 경우 ✔️ 다양한 입력 소스와 출력 목적지에 맞춤형 데이터 파이프라인을 구성하는 경우 Filebeat ✔️ 경량의 로그 수집기가 필요한 경우 ✔️ 서버 리소스를 최소화하면서 로그 데이터를 수집하고 전송해야 하는 경우 ✔️ 설치와 설정이 간단하고 빠르게 배포할 수 있는 도구가 필요한 경우 ✔️ 주로 로그 파일을 모니터링하고 수집하는 작업이 주된 경우 이처럼 각 도구는 기업 또는 사용자의 환경과 요구 사항에 맞춰, 적절한 도구를 선택하는 것이 중요한데요. 브레인즈컴퍼니의 경우는 높은 성능과 유연한 로그 데이처 처리를 위해 Logstash와 Filebeat를 사용하고 있습니다. 이번 시간에 살펴본 내용처럼 Fluentd와 Logstash, Filebeat는 모두 로그 데이터를 효과적으로 수집하는 강력한 도구입니다. 하지만 로그는 수집에서 끝나는 것이 아닌, 어떻게 안정적으로 관리하느냐도 중요합니다. 이때 로그를 수집부터 관리까지 할 수 있는 통합로그관리가 필요한데요. Zenius SIEM과 같은 솔루션을 통해 로그를 수집부터 관리까지 할 수 있고, 보안 위협에 대비하는 것이 정말 중요합니다. 데이터의 중요성이 더욱더 커지는 상황에서, 효과적인 로그 수집 및 관리를 통해 비즈니스 경쟁력을 높이시길 바랍니다. 🔍더보기 Zenius SIEM 더 자세히 보기 📝함께 읽으면 더 좋아요 • 로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지!
2024.07.28
로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지!
로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지!
IT 환경의 변화가 점점 빨라지면서 기업들은 매일 쏟아지는 데이터를 관리해야 합니다. 특히 로그 데이터는 시스템 상태를 모니터링하고 문제를 사전에 발견하는 데 필수적이죠. 이때 다양한 장치와 프로그램에서 생성되는 로그를 제대로 수집하지 못하면 혼란이 커질 수 있습니다. 따라서 로그 관리를 위한 도구들이 주목을 받고 있는데요, 그 중 하나가 오늘 살펴 볼 Fluentd입니다. Fluentd는 여러 소스에서 발생할 수 있는 로그 데이터를 한 곳에 모아, 일관된 형식으로 변환하고 중앙에서 효율적으로 수집해주는 오픈소스 데이터 수집기인데요. 이번 시간에는 Fluentd가 어떤 방식으로 로그 수집을 하고 효율성을 높이는지, 함께 자세히 살펴보겠습니다. │Fluentd란 무엇일까요? Treasure Data가 게작하고 후원 한, Fluentd는 다양한 소스에서 발생하는 로그 데이터를 한 곳에 모아 수집합니다. 강력한 플러그인 시스템을 갖추어 있어 여러 상황에 유연하게 대처할 수 있죠. Fluentd는 데이터를 주로 *JSON 형식으로 처리하여 기계가 쉽게 읽고 분석할 수 있도록 하는데요. 주로 *Ruby로 개발되었고, 일부 성능 향상을 위해 C언어로 작성된 컴포넌트도 포함되어 있습니다. 대규모 환경에서도 잘 작동하여, 현재는 5만 개 이상의 시스템에서 로그를 수집하고 있는 사용자도 있죠. *JSON: JavaScript Object Notaion 약어로, 데이터를 교환하기 위한 경량 데이터 형식 *Ruby: 간결한 문법을 가진 객체 지향 프로그래밍 언어 이러한 성능과 효율성 덕분에 라인(Line), 아틀라시안(Atlassian), 아마존 웹서비스(AWS) 등과 같은 주요 기업들이 Fluentd를 사용하고 있습니다. │Fluentd가 필요해진 이유 앞에서도 간략히 설명했지만, Fluentd가 필요한 대표적인 이유는 다음과 같은데요. 데이터 통합과 관리의 필요성 증가 첫 번째 이유는 데이터 통합과 관리의 필요성이 증가하고 있다는 점입니다. 디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 관리해야 합니다. 이 과정에서 로그 데이터의 통합과 처리가 중요한 과제가 되었는데요. Fluentd가 다양한 로그 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집하고 통합하는 데 최적화해 줍니다. 또한 데이터를 일관된 형식으로 변환하여, 다양한 시스템과 쉽게 연동할 수 있게 도와주죠. 클라우드 네이티브 환경에서의 유연한 확장성 두 번째 이유는 클라우드 네이티브 환경에서 쉽게 확장할 수 있다는 점입니다. 클라우드 네이티브 환경이 표준이 되면서, 애플리케이션과 서비스들이 분산된 환경에서 운영되고 있는데요. 이런 환경에서는 로그 수집과 관리가 더욱 까다로워집니다. Fluentd는 가볍과 확장 가능한 구조를 가지고 있어, 클라우드 환경에 최적화되어 있습니다. 특히 쿠버네티스(K8s, Kubernetes)와 같은 오케스트레이션 플랫폼과 잘 통합되어, 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 처리할 수 있죠. 이러한 유연한 확장성과 클라우드 친화적인 특성 덕분에 Fluentd가 꾸준히 활용되고 있습니다. │Fluentd의 5가지 특징 Fluentd는 다양한 환경에서 효율적이고 안정적으로 로그 데이터를 수집할 수 있는데요. 대표적인 특장점을 살펴본다면 다음과 같습니다. 다양한 플러그인 지원 500개가 넘는 커뮤니티에서 만든 플러그인을 통해, 다양한 데이터 소스와 출력을 연결할 수 있습니다. 특정 로그 형식을 처리하거나 여러 데이터베이스와 연동할 수 있도록, 필요한 플러그인을 쉽게 추하여 기능을 확장할 수 있죠. 이 덕분에 사용자는 다양한 요구에 맞춰 시스템을 유연하게 구성할 수 있습니다. 효율적인 자원 사용 메모리 사용량이 적고(30-40mb) 높은 성능을 발휘합니다. 이는 시스템 리소스를 절약하면서도 많은 양의 로그 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 하죠. 또한 대규모 서버 환경에서도 원활하게 동작하며, 리소스를 효율적으로 운영할 수 있습니다. 안정적인 로그 수집 Fluentd의 메모리와 파일 기반의 버퍼링 옵션을 제공하여, 데이터 손실을 방지합니다. 네트워크 장애가 발생해도 로그 데이터가 손실되지 않도록 보장하죠. 또한 장애 조치 구성과 고가용성(HA, High Availability) 설정을 통해 안정적으로 로그를 수집하고 처리할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 친화성 Fluentd는 쿠버네티스와 같은 클라우드 네이티브 환경에서 원활하게 동작하도록 최적화되어 있는데요. 이러한 최적화는 현대적인 인프라에서 로그 수집을 용이하게 하며, 클라우드 기반 애플리케이션의 로그를 효과적으로 전송하고 관리할 수 있습니다. │Fluentd의 주요 구성요소 Fluentd는 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 처리할 수 있도록, 8가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 아래 내용을 통해 좀 더 자세히 살펴볼게요. Input Plugins : 로그를 수집 우선 서버나 애플리케이션에서 발생하는 다양한 형식의 데이터를 수집합니다. 대표적인 플러그인으로 tail, forward, http 등이 있는데요. 예를 들어 tail 플러그인은 리눅스의 tail 명령어처럼 파일의 끝부분을 지속적으로 읽습니다. 상황에 맞는 플러그인을 선택하여, 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집할 수 있죠. Parser : 로그를 이해할 수 있는 형식으로 변환 Input 플러그인을 통해 들어온 여러 형태의 로그 데이터를 표준화된 형식으로 변환합니다. JSON, 정규 표현식, *Apache 로그 형식 등 다양한 포맷을 지원하여 로그 데이터를 구조화하고 분석에 적합한 형태로 바꿀 수 있습니다. 이를 통해 로그 데이터를 일관성 있게 처리할 수 있죠. *Apache 로그 형식: 웹 서버에서 생성하는 로그 파일의 형식으로, 주로 정보를 기록하는 구조화된 로그 형식 Engine : 로그 처리의 중심 Fluentd의 중앙 처리 장치입니다. Input에서 수집한 데이터를 처리하고, Filter와 Formatter를 거쳐 Output으로 전송합니다. 사용자 설정에 따라 Parser, Buffer, Filter, Formatter를 추가하거나 제외할 수도 있죠. 이를 통해 데이터 흐름을 유연하게 관리하고, 다양한 요구사항에 맞게 로그 처리를 최적화할 수 있습니다. Filter Plugins : 로그 필터링 로그 데이터를 변환하거나 특정 조건에 따라 필터링합니다. 불필요한 데이터를 제거하고 필요한 데이터만 추출할 수 있습니다. 예를 들어 특정 키워드가 포함된 로그만을 추출하거나, 민감한 정보를 마스킹하여 보안성을 높일 수 있습니다. 어렇게 하면 로그 데이터의 품질이 향상되고, 분석과 저장 효율성이 개선됩니다. Buffering : 로그 임시 저장 Input 플러그인에서 들어온 데이터를 바로 Output으로 보내지 않고, 중간에 Buffer에 임시 저장합니다. 데이터를 임시 저장하기 때문에 안정적으로 전달하고, 손실을 최소화하며, 로그 트래픽을 조절할 수 있습니다. Output Plugins : 로그 저장 수집한 로그 데이터를 최종 목적지로 전달하는 플러그인입니다. HDFS, AWS S3, Elasticsearch(엘라스틱서치)와 같은 다양한 저장소뿐만 아니라, Kafka와 같은 대규모 데이터 스트리밍 플랫폼에도 로그 데이터를 효율적으로 보낼 수 있습니다. 이를 통해 여러 저장소와 분석 도구에 로그 데이터를 통합하고, 실시간으로 처리하거나, 일정 시간마다 모아서 한꺼번에 처리하는 방식으로 워크플로우를 구성할 수 있죠. Formatter : 로그를 최종 형식으로 변환 데이터를 목적지에 맞는 형식으로 변환하는 플러그인입니다. 이를 통해 최종목적지에서 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 JSON 형식으로 변환해서 Elasticsearch에 저장하면, Elasticsearch가 데이터를 쉽게 검색하고 분석할 수 있습니다. 또는 데이터를 *CSV 형식으로 변환해서 데이터 분석 도구에 전달할 수도 있습니다. *CSV: 쉼표로 구분된 값들로 이루어진 간단한 텍스트 파일 형식 Routing and Tagging : 로그 데이터의 흐름 제어 로그를 수집하고 처리하는 과정에서 각 데이터의 태그를 붙여 분류합니다. 이 태그를 이용해 로그 데이터를 특정 조건에 따라 다양한 목적지로 보냅니다. 이렇게 하면 로그 데이터를 효율적으로 관리하고, 분석 및 모니터링 요구사항에 맞게 데이터를 나눌 수 있습니다. 예를 들어 에러 로그는 즉시 실시간 모니터링 시스템으로 보내고, 일반 정보 로그는 장기 저장소에 보관하는 등 다양한 방식으로 데이터를 처리할 수 있죠. 이렇게 Fluentd는 주요 구성을 통해 로그 수집과 전송 과정을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 덕분에 로그 관리가 한결 쉬워지고, 수집된 로그 데이터는 다양한 분석 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다. 이번 시간에는 Fluentd가 왜 필요해졌는지, 주요 특징과 어떤 주요 구성 요소로 이루어져 있는지 자세히 알아보았습니다. 내용에서도 살펴보았듯이 데이터 통합과 관리의 필요성이 증가하면서 다양한 소스에서 발생하는 로그 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집하고 일관된 형식으로 변환할 수 있는, Fluentd의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히, 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 유연한 확장성과 다양한 플러그인 지원, 안정적인 로그 수집, 효율적인 자원 사용 등으로 AWS, Atlassian 등 주요 기업들이 Fluentd를 채택하고 있죠. 다음 시간에는 Fluentd와 유사한 로그 수집기인 Logstash와 Filebeat에 대해 살펴보겠습니다.
2024.07.28
다음 슬라이드 보기