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옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들
[행사] 1주년 맞이한 BB데이
최순정
2023.04.27
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신입 개발자의 브레인즈컴퍼니 합류 여정
BB데이가 1주년을 맞이했습니다.
(
그 동안의 BB데이 보러가기
)
지난해 4월 처음 발을 내딛었던 BB데이는 1년 간 빠짐없이 이어져 오며, 매달 브레인저 간 소통의 장을 만들어왔습니다.
BB데이에서는 신규 직원을 소개하기도 하고, 다른 층에 근무해 평소 이야기 나눌 기회가 없는 팀과 교류할
기회도 가질 수 있었습니다.
또, 개발자와 일반 직군 사이의 벽도 허물며 지난달
해외 워크숍
에서 여행 메이트가 되기도 했고, 업무적으로도 도움을 받을 수 있었습니다.
이번 4월 BB데이에서도 어김없이 신규 직원들이 참석해, 타 부서의 브레인저와 교류하며 함께 1주년을 축하하는 시간을 가졌습니다.
BB데이하면 빠질 수 없는 술과 음식! 항상 인기 많은 치킨
, 처음 시켜보는 마라샹궈와 궁합이 좋은 고량주
,
그리고 1주년을 축하하기 위해 성수 맛집 오복떡집에서 공수해 온 떡까지 알차게 준비해 봤어요.
1년 간 BB데이를 운영해 온 담당자가 촛불
을 불고, 브레인저들이 박수
로 답례해줬습니다.
이후 1주년 맞이 특별 행운권
뽑기 시간을 가졌습니다.
앞에서 아무도 행운을 가져가지 못하고, 마지막으로 인프라웹팀만이 남은 상태!
인프라웹팀은 뽑기 전 당첨자가 팀에 커피를 쏘기로 해, 행운이 벌칙으로 바뀌는 상황이 벌어졌습니다.
당첨자는 도영님과 예지님이었는데요. 이후에 동료들과 회사 앞 스타벅스
에 모여있는 걸 목격했습니다.
이번달에도 서로 웃고 즐기며 한 달을 기분좋게 마무리할 수 있었어요.
BB데이는 앞으로도 쭈~~~~~~욱 계속됩니다!
#브레인즈컴퍼니
#사내행사
#BB데이
최순정
경영기획팀(PR매니저)
브레인즈컴퍼니의 소식, 조직문화, 브레인저 이야기를 대내외에 전파하고 있습니다.
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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
쿠버네티스(K8s) 모니터링 가이드: 핵심 원칙부터 장애 원인 분석까지
쿠버네티스(K8s) 모니터링 가이드: 핵심 원칙부터 장애 원인 분석까지
CNCF가 2026년 1월 발표한 ‘Annual Cloud Native Survey’에 따르면, 컨테이너를 사용하는 조직의 82%가 Kubernetes를 프로덕션 환경에서 운영하고 있고, 생성형 AI 모델을 호스팅하는 조직의 66%도 일부 또는 전체 추론 워크로드를 Kubernetes로 관리하고 있는 것으로 나타났습니다. Kubernetes 활용이 늘면서 운영 환경도 한층 복잡해지고 있습니다. 멀티 클러스터와 하이브리드 클라우드, AI·GPU 워크로드까지 관리 범위가 넓어지면서 개별 자원의 상태뿐 아니라 구성요소 간 관계와 변화, 장애 발생 전후의 흐름을 함께 확인하는 모니터링이 중요해지고 있습니다. 그렇다면 복잡해지는 Kubernetes 환경은 어떻게 모니터링해야 할까요? Kubernetes 모니터링의 기본 원칙부터 하이브리드 클라우드 관리, 전체 운영 현황 분석, 워커노드와 워크로드 관리까지 단계별로 살펴보겠습니다. 1. 쿠버네티스(K8s) 모니터링에서 꼭 기억해야 할 3가지 핵심은? 기존 서버 환경에서는 CPU, Memory, 프로세스 등 비교적 고정된 대상을 지속적으로 관찰하는 방식이 중심이었습니다. 하지만 Kubernetes에서는 Cluster, Node, Workload, Pod, Service 등이 유기적으로 연결되고 지속적으로 변화합니다. 따라서 개별 지표를 확인하는 것만으로는 전체 상황이나 장애 원인을 파악하기 어렵습니다. Kubernetes 모니터링에서는 다음 세 가지를 기본적으로 기억할 필요가 있습니다. 구성요소 간 관계를 함께 확인해야 합니다: 특정 Pod의 성능 이상도 Node의 리소스 부족이나 스케줄링, Service 또는 네트워크 문제와 연결될 수 있습니다. 따라서 Cluster → Node → Workload → Pod → Service 등 구성요소 간 관계를 함께 확인해야 합니다. 상태 변화의 시점과 반복성을 살펴봐야 합니다: Pod 생성·종료, Replica 증감, 워크로드 이동이 빈번하기 때문에 단순한 상태 변화보다 언제 발생했는지, 반복되는지, 특정 Node나 Namespace에 집중되는지를 확인하는 것이 중요합니다. 메트릭·이벤트·로그를 함께 분석해야 합니다: CPU, Memory, Network와 같은 메트릭만으로는 장애 원인을 파악하기 어렵습니다. 메트릭으로 이상을 발견하고 이벤트와 로그를 연계해 원인을 좁혀가는 방식이 효과적입니다. 결국 Kubernetes 모니터링의 핵심은 많은 데이터를 수집하는 것이 아니라, 수집된 데이터를 관계와 변화의 맥락 안에서 해석하는 것이라고 할 수 있습니다. (관련 글 자세히 보기 | 쿠버네티스(K8s) 모니터링 시 꼭 기억해야 할 3가지) 이러한 모니터링 원칙은 여러 클러스터와 서로 다른 인프라가 함께 운영되는 하이브리드 환경에서 더욱 중요해집니다. 2. 하이브리드 클라우드에서는 쿠버네티스를 어떻게 관리해야 할까? Kubernetes 활용이 확대되면서 하나의 클러스터가 아닌 여러 클러스터를 함께 운영하는 환경도 증가하고 있습니다.특히 온프레미스와 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 클라우드에서는 클러스터가 여러 환경에 분산되면서 운영 기준과 데이터 역시 함께 분산될 수 있습니다. Kubernetes가 애플리케이션 실행 환경을 표준화한다고 해서 운영까지 자동으로 표준화되는 것은 아닙니다. 하이브리드 환경에서는 다음 세 가지 관점이 중요합니다. 여러 클러스터의 운영 기준을 표준화해야 합니다: Kubernetes 버전과 구성 현황은 물론 Namespace, Label, RBAC, 네트워크 정책, 배포·변경 이력, 모니터링 정책 등을 일관된 기준으로 관리해야 합니다. 흩어진 운영 데이터를 하나의 서비스 흐름으로 봐야 합니다: 장애 원인이 Kubernetes 내부에만 있는 것은 아닙니다. 네트워크, 스토리지, 인증 시스템, 외부 API 등 여러 요소가 서비스에 영향을 줄 수 있으므로 개별 자원보다 전체 서비스 관점에서 데이터를 연결해 확인해야 합니다. 워크로드는 ‘배포 가능성’보다 ‘운영 적합성’을 기준으로 배치해야 합니다: 보안과 규제, 데이터 위치, 성능과 지연시간, 비용, GPU 등 필요한 자원을 고려해 어떤 워크로드를 어느 환경에서 운영하는 것이 적합한지 판단해야 합니다. 결국 하이브리드 Kubernetes 관리의 핵심은 운영 표준화 + 통합 가시성 + 적절한 워크로드 배치입니다. (관련 글 자세히 보기 | 하이브리드 클라우드 환경에서 쿠버네티스를 어떻게 관리해야 할까) 그렇다면 이러한 복잡한 Kubernetes 환경에서 실제 운영자는 어디서부터 상태를 확인해야 할까요? 3. Kubernetes 운영 현황은 어디서부터 확인해야 할까? Kubernetes 환경에서는 수많은 Node와 Pod, Container, Service, 이벤트가 동시에 존재합니다.장애가 발생할 때마다 각각의 자원을 하나씩 확인한다면 전체 상황을 판단하는 데 시간이 오래 걸릴 수밖에 없습니다. 따라서 효율적인 Kubernetes 모니터링을 위해서는 전체 현황 → 이상 징후 → 상세 원인 순으로 분석 범위를 좁혀가는 방식이 효과적입니다. Zenius K8s의 요약 페이지를 예를들어서 살펴보겠습니다. 먼저 클러스터 전체 운영 현황을 확인합니다: Cluster, Node, Pod, Container, Namespace, Service 등 주요 구성 정보를 한 화면에서 확인해 현재 Kubernetes 환경의 규모와 전반적인 상태를 파악합니다. 이벤트와 성능 정보를 이용해 점검 대상을 좁힙니다: 주요 이벤트와 CPU·Memory 등 성능 정보를 확인해 여러 자원 가운데 우선적으로 살펴봐야 할 대상을 식별합니다. 이상 자원의 상세 화면으로 이동해 원인을 분석합니다: 이상 징후가 확인되면 관련 Cluster, Node, Pod, Container, Service 등의 상세 정보와 이벤트를 확인하며 원인을 단계적으로 좁혀갑니다. 즉, 처음부터 모든 Kubernetes 자원을 자세히 확인하기보다 전체 상태를 먼저 파악하고 이상이 있는 영역을 찾아 상세 분석으로 이동하는 방식이 운영 효율을 높이는 데 도움이 됩니다. Zenius K8s 요약 페이지는 이러한 흐름에 따라 전체 Kubernetes 운영 현황을 파악하고 상세 분석으로 진입하는 관제의 시작점으로 활용할 수 있습니다. (관련 글 자세히 보기 | Zenius K8s 요약 페이지로 쿠버네티스 운영 현황을 빠르게 분석하는 방법) 하지만 전체 현황에서 이상 징후를 발견했다면 여기서 끝나는 것은 아닙니다. 실제 장애의 원인을 파악하기 위해서는 해당 Node와 그 위에서 실행되는 워크로드를 보다 자세히 확인해야 합니다. 4. 워커노드와 워크로드는 어떻게 상세하게 관리해야 할까? Kubernetes 운영 과정에서는 현재 상태만큼 무엇이 바뀌었는지를 확인하는 것도 중요합니다. 특히 “어제까지 정상적으로 동작했는데 갑자기 서비스에 문제가 발생했다”면 Pod 상태뿐 아니라 Deployment, DaemonSet과 설정 변경 이력 등을 함께 살펴볼 필요가 있습니다. Zenius K8s를 활용할 경우 다음과 같은 방식으로 확인할 수 있습니다. Pod의 상태와 Restart 횟수를 확인합니다: Running 여부뿐 아니라 Ready 상태, CPU·Memory 사용량, Restart 횟수 등을 함께 확인합니다. 특히 Pod가 실행 중이더라도 Restart가 반복된다면 내부 오류나 리소스 부족 등의 원인을 추가로 점검해야 합니다. Deployment와 DaemonSet의 상태를 확인합니다: Deployment의 Replica와 Condition, 연결된 Pod 상태와 함께 DaemonSet이 각 Node에 정상적으로 배포되고 있는지 확인합니다. 여기에 성능 지표와 Kubernetes 이벤트를 함께 보면 문제 범위를 보다 빠르게 좁힐 수 있습니다. 설정 변경 이력을 비교합니다: 과거와 현재의 YAML 데이터를 비교해 이미지 태그, 환경 변수, 리소스 설정 등 장애 발생 전후 달라진 부분을 확인하면 현재 상태뿐 아니라 장애의 원인이 된 변화까지 추적할 수 있습니다. Zenius K8s는 이러한 정보를 GUI 기반으로 제공해 CLI를 통해 여러 정보를 개별적으로 조회해야 하는 부담을 줄이고, Kubernetes 운영 상태와 변화 이력을 보다 일관된 방식으로 확인할 수 있도록 지원합니다. (관련 글 자세히 보기 | 쿠버네티스 워커노드, Zenius K8s로 효과적으로 관리하는 법) Kubernetes 환경이 복잡해질수록 중요한 것은 더 많은 데이터를 수집하는 것이 아니라, 필요한 정보를 연결해 현재 상태와 장애 원인을 빠르게 파악하는 것입니다. 이를 위해서는 전체 운영 현황에서 이상 징후를 찾고, 관련 Cluster·Node·Pod·Service의 관계를 따라가며 메트릭과 이벤트, 로그, 설정 변경 이력을 함께 확인할 수 있어야 합니다. 특히 멀티 클러스터와 하이브리드 클라우드, AI·GPU 워크로드까지 운영 범위가 넓어질수록 이러한 통합적인 모니터링 방식은 더욱 중요해집니다. Zenius K8s 역시 이러한 흐름에 맞춰 Kubernetes의 주요 구성요소와 운영 정보를 통합적으로 제공하고, 전체 현황 확인에서 이상 징후 파악, 개별 자원의 상세 분석까지 자연스럽게 이어질 수 있도록 지원하고 있습니다. 결국 Kubernetes 모니터링의 핵심은 개별 자원의 상태를 확인하는 데 그치지 않고, 구성요소 간 관계와 변화 흐름을 함께 살펴 장애 원인을 빠르게 좁혀가는 것이라고 할 수 있습니다.
2026.09.22
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