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[행사] 브레인즈컴퍼니 신년회, 2023년을 돌아보고 2024년을 내다보다
이화정
2024.01.05
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테라폼(Terraform)의 모든 것, 그리고 AWS EC2 생성하기
브레인저들의 새해를 여는
2024년 신년회
가 지난 4일(목) 본사 8층 라운지에서 열렸습니다.
오랜만에 브레인저 모두가 모인 자리에서 2023년을 돌아보고, 2024년을 함께 내다보는 시간을 가졌습니다. 그리고 장기근속자, 우수팀, 승진을 발표하고 축하하는 시간과 고기파티까지 열렸는데요! 신년회의 생생한 현장을 지금부터 살펴보겠습니다.
。。。。。。。。。。。。
[16:00]
2023년을 돌아보고 2024년을 내다보다
브레인즈컴퍼니의 각 분야를 담당하고 있는 본부장님들의 발표로 본격적인 신년회가 시작되었습니다.
첫 번째 순서는 전략사업본부의 은숙님이 맡아주셨습니다. 은숙님은 9부터 시작해서 1까지 각 숫자와 연관되어 있는 내용으로 2023년 회고와 2024년 계획을 말씀해 주셨습니다. 브레인즈컴퍼니의 영업
·
마케팅
·
고객관리를 총괄하고 계신만큼, 많은 고민과 진심이 담긴 발표였습니다!
은숙님은 발표를 통해
“2023년 어려운 시장 환경 가운데서도 모두 노력해서 많은 고객을 만나고 소프트웨이브같은 큰 행사도 성공적으로 치렀던 것 처럼, 2024년에도 모든 브레인저가 힘을 합치면 목표보다 더 높은 곳에 오를 수 있을 것”
이라고 강조해 주셨습니다.
다음으로 브레인즈컴퍼니의 중심! 개발그룹을 대표해서 자환님이 발표를 진행해 주셨습니다. 자환님은
“2023년에 빠르게 변화하고 있는 IT 환경과 고객 니즈에 맞춘 서비스를 지속적으로 개발하고 배포했다. 2024년에도 기존 출시된 쿠버네티스(Kubernetes) 모니터링 제품의 기능 고도화를 포함하여, 완성도 높은 기능과 서비스들을 선보일 계획”
이라고 밝혀주셨습니다.
마지막으로 경영지원팀 현보님은
“지난해 만족도가 높았던 해외연수(만족도 4.43/5)와 패밀리데이(만족도 4.56/5)를 포함하여, 2024년에는 더 다양한 행사와 교육 등을 통해 건강한 사내 문화를 만들겠다. 또한 브레인저들의 능력을 높일 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”
라고 포부를 밝혀주셨습니다.
이렇게 각 본부별 2023년 회고와 2024년 비전을 알아볼 수 있었는데요. 본부장님들이 발표 중간중간 감사하고 수고했던 브레인저분들께, 진심 어린 감사의 마음을 전하며 마음이 따뜻해 지기도 했습니다.
[16:45]
재걸님의 총평 “2024년 우리가 꼭 기억해야 할 것은”
다음 순서로 브레인즈컴퍼니의 운영을 총괄하시는 재걸님(부사장)께서 2023년 한 해를 되돌아보는 총평과, 2024년 계획에 대해 발표하는 시간을 가졌습니다.
우선 2023년에 어려운 경제환경 속에서도 제니우스(Zenius)의 고객이 꾸준히 증가한 것과 큰 행사를 잘 마무리한 것, 그리고 쉬지 않고 새로운 서비스 개발에 힘쓴 것에 대해 격려해 주셨습니다.
2024년에는 브레인즈컴퍼니가 더 높이 도약할 수 있도록 Zenius의 경쟁력을 높이고, 자회사인 에이프리카와의 협업을 강화할 것을 강조하셨습니다.
[17:20]
깜짝 ‘나락’퀴즈쇼!
잠시 분위기를 바꿔 브레인즈 나락 퀴즈쇼도 진행됐습니다. 퀴즈를 맞추거나, 틀려도 나락(?)에 갈 수 있는 위험하고 재밌는 시간이었는데요. 한 분을 제외하곤 모두 정답을 맞춰주셨습니다
(자세한 내용 해당 브레인저들의 더 이상의 추락을 막기 위해 비공개로..)
. 이 퀴즈쇼를 통해 모든 브레인저가 함께 웃을 수 있었던 시간이었습니다.
[17:40]
각종 포상 수상식
다음으로는 각종 포상 및 승진자를 발표하고 축하하는 시간이 이어졌습니다. 먼저 장기근속자(5/10/15)들에 대한 포상이 진행되었는데요. 여기서 깨알 복지!
*브레인즈컴퍼니는 5년 근속자는 현금 100만 원 지급, 10년 근속자는 현금 300만 원과 휴가 3일 지급, 15년 근속자는 500만 원과 휴가 5일을 지급합니다.
다음으로는 2023 최우수 부서(디자인팀), 협력지원 포상에 이어 승진자 발표가 이어졌습니다. 모두 진심으로 축하드립니다?
[18:00]
신년회의 ‘꽃’ 회식
신년회에는 맛있는 음식이 빠질 수 없죠! 팀원들 간의 행복한 저녁 시간을 보내기 위해 근처 고깃집으로 향했는데요. 큰 규모의 식당을 단독으로 대관해 편하게 즐길 수 있었습니다.
팀원분들끼리 그간 못 했던 말들도 하고, 포상과 승진을 한 브레인저에게 서로 축하 인사를 하며, 회포를 푸는 시간을 가졌습니다.
이번 신년회를 통해 2023년 한 해를 되돌아보고, 2024년을 희망차고 행복하게 시작할 수 있었습니다. 무엇보다 브레인저분들이 함께 있어 더 뜻깊었던 시간이었습니다!
이렇게 브레인즈컴퍼니의 2024년은 힘차게 시작되었습니다.
#신년회
#사내문화
#사내복지
#행사
이화정
프리세일즈팀
프리세일즈팀에서 마케팅, 내외부 홍보, 콘텐츠 제작을 담당하고 있어요.
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머신러닝 기반 메트릭 데이터 이상탐지
머신러닝 기반 메트릭 데이터 이상탐지
개요 이상탐지(Anomaly Detection)는 시계열 데이터에서 과거 또는 비슷한 시점의 다른 데이터의 보편적인 패턴에서 벗어나거나, 벗어나려는 징후가 있는 드문 패턴이나 사실, 대상 개체를 찾아내는 데이터 분석의 한 분야입니다. 시계열이 아닌 것 중에 이상한 것을 찾는 것은 대부분 아웃라이어 탐지에서 다루고 있으나, 아웃라이어 탐지와 이상탐지를 구분하지 않고 넓은 의미에서 이상탐지로 취급합니다. 기존에는 이상탐지를 위해 통계학 기술을 많이 사용해 왔으나, 최근에는 머신러닝 기술을 이상탐지에 적용하는 사례가 늘어가고 있습니다. 당사의 ITIM 제품인 Zenius EMS는 과거 성능 패턴에 대해서 통계 기반의 상∙하한 동적임계치를 구한 뒤, 임계치를 벗어날 가능성이 있는 성능치에 대한 장애 발생가능성을 선제적으로 통보해주는 Proactive(사전장애예측-이상탐지) 기능이 이미 구현돼 있습니다. 필자는 최근에 주목받고 있는 AI 기술을 접목해 단일 성능치가 아닌 메트릭 데이터 셋에 대한 이상탐지 기능을 구현하기 위한 연구를 진행했고 그 결과에 대해 기술하고자 합니다. 이상탐지와 머신러닝 머신러닝으로 이상탐지를 구현하는 학습법은 ▲지도학습 ▲비지도학습 ▲반지도학습으로 구분할 수 있습니다. 지도학습 기반으로 머신러닝을 구현하기 위해서는 기존에 수집된 데이터 중 정상적인 데이터 셋과 이상한 것으로 판별된 데이터 셋을 적절히 섞어서 학습데이터 셋을 만들어야 합니다. 그러나 실제 수집되는 데이터에서 이상 사례로 판별된 학습 데이터를 확보화는 것은 상당히 어렵습니다. 소량의 정답데이터를 이용해서 비슷한 것을 찾아 내거나 학습데이터를 확장시키는 반지도학습을 고려할 수도 있지만, 이 경우도 고객사에 제품을 납품한 이후 일정 시간동안 이상사례에 대한 학습 데이터를 수집해야 하고, 좋은 모델을 만드는데 시간이 너무 오래 소요됩니다. 따라서, 고객사에 제품 납품 후 머신러닝을 빠르게 적용할 수 있도록 비지도학습을 통해 이상탐지를 구현할 수 있는 방법을 중점적으로 고려하게 됐습니다. 비지도학습 이상탐지 ITIM 제품인 Zenius EMS가 수집하는 메트릭 데이터는 대부분 정상 데이터이므로 수집된 데이터 중 일부 비정상 데이터(감시설정에 의해 이벤트가 발생된 데이터)를 자동으로 제거해서 비지도학습을 수행했습니다. 학습에 사용되는 데이터는 모두 정상 데이터이므로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용해 차원을 축소하고 복원하는 과정을 통해 비정상 데이터를 검출할 수도 있으나 이번 연구에서는 Neural Network의 Autoencoder 기반의 머신러닝 기법을 사용했습니다. Autoencoder는 입력을 Latent Variable로 압축하는 Encoding과, 이를 다시 원본에 가깝게 복원해내는 Decoding 과정으로 진행되며 이를 통해 데이터의 중요한 정보들만 압축적으로 학습할 수 있습니다. <그림 설명: Autoencoder 개요> 위 그림은 Autoencoder의 기본적인 원리를 나타내고 있습니다. 정상 데이터셋을 통해 학습된 Autoencoder에 정상 샘플을 입력하게 되면 Decoder를 통해 나온 출력이 정상 샘플과 유사하게 잘 복원되지만 비정상적인 샘플을 입력하게 되면, 입력과 출력 값의 차이가 도드라지게 발생하게 되므로 비정상 샘플을 검출할 수 있습니다. 다만, Autoencoder의 Code Size(Latent Variable의 Dimension) 같은 Hyper-Parameter에 따라 전반적인 복원 성능이 좌우되기 때문에 판정 정확도가 지도학습에 비해 다소 불안정하다는 단점이 존재합니다. 또, Autoencoder의 입력과 출력의 차이를 어떻게 정의할 것인지, 어떤 Loss Function을 사용해서 Autoencoder를 학습시킬지 등 여러가지 요인에 따라 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 ICLE 2018 Conference에서 발표된 Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model for Unsupervised Anomaly Detection을 이용했습니다. (https://iclr.cc/Conferences/2018/Schedule?showEvent=126) DAGMM DAGMM은 축소된 차원과 복원 오차에 대한 특성을 유지하여 입력 값의 중요 정보를 저차원상에서도 보존합니다. DAGMM에서는 차원 축소를 위한 Compression Network에 Autoencoder를 사용해 저차원상의 자료와 축소된 저차원상에서 original data 공간으로의 복원 에러에 대한 특성 정보를 계산할 수 있습니다. DAGMM은 학습된 저차원 공간에서 GMM(Gaussian Mixture Model)을 활용해 복잡한 구조를 가진 입력 자료에 대한 밀도 함수 추정을 수행합니다. 차원 축소와 밀도 함수 추정을 동시에 최적화하기 위해, DAGMM은 저차원 입력을 계산한 뒤, 혼합 밀도 함수를 추정하는 Estimation Network를 사용하고, 입력 자료를 저차원으로 축소시킨 뒤 에너지/가능도 평가 가능하게 해 GMM의 모수를 직접 추정합니다. <그림 설명: DAGMM 개요> DAGMM은 위 그림과 같이 두개의 주요 요소인 Compression Network와 Estimation Network로 구성돼 있습니다. Compression Network는 Deep Autoencoder를 사용해 입력 자료의 차원을 축소하고, Estimation Network는 차원이 축소된 자료를 입력 값으로 해, GMM의 가능도/에너지를 예측합니다. DAGMM에 대한 자세한 내용을 원하시는 경우, ICLR 2018 Conference 홈페이지의 논문 및 자료를 참조해 주십시오. DAGMM 기반 이상탐지 ITIM 제품인 Zenius EMS의 이상탐지를 위해 입력 데이터 셋은 메트릭 데이터로 구성합니다. 연관관계가 있다고 판단되는 메트릭 데이터 중 CPU Usage, Memory Usage, Disk Busy Rate, Network In bps 값을 4차원 데이터셋으로 구성한 후, DAGMM의 Compression Network를 통해 차원 축소를 진행하고 Estimation Network를 통해 가능도 및 에너지 예측을 진행했습니다. 입력 데이터셋은 실제 장비의 메트릭 데이터 중 최근 1000개의 데이터를 사용해 구성했으며, 모델의 정확성을 확인하기 위해 2개의 이상치 데이터를 혼합했습니다. 입력 데이터셋으로 사용된 4차원 데이터를 도식화하기 위해 3차원 Scatter 차트를 사용해서 데이터를 출력하면 아래와 같습니다. <그림 설명: 입력 데이터셋(1)> 위의 그림으로 CPU Usage, Memory Usage, Disk Busy Rate의 관계를 확인할 수 있으며, 이상치 데이터는 붉은 점으로 표시됐습니다. <그림 설명: 입력 데이터셋(2)> 위의 그림으로 CPU Usage, Memory Usage, Network Input bps의 관계를 확인할 수 있으며, 이상치 데이터는 역시 붉은 점으로 표시됐습니다. 입력 데이터셋에 대해 DAGMM epoch 횟수를 1000번으로 학습하여 모델을 생성할 경우 아래와 같은 Energy 밀도와 값을 얻을 수 있습니다. <그림 설명: DAGMM Energy 밀도(1)> <그림 설명: DAGMM Energy 밀도(2)> 생성될 모델에 대해 Energy 값의 99%를 초과할 경우를 이상치 데이터 셋으로 정의할 경우 아래와 같이 입력 데이터셋에서 이상치 데이터로 입력한 값들에 대해 정확하게 이상 징후를 탐지합니다. 이상과 같이 ITIM 제품인 Zenius EMS의 메트릭 데이터에 대한 이상 징후 탐지를 수행하는 방법에 대한 개괄적인 내용을 설명했으며, 이 모델은 당사의 Zenius EMS 시스템의 실시간 이상징후 탐지에 적용할 예정입니다.
2022.08.04
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