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데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?!
잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
차정환
2024.02.19
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SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
IT 기술의 빠른 발전 못지않게, 각 세대별 특성도 빠르게 변화하고 있습니다.
특히 몇 해 전부터 'MZ 세대'와 관련한 이슈들이 크게 부각되었습니다. 유튜브나 TV 예능에서의 소재뿐 아니라, 사회 전체적으로도 모두가 관심을 가진 그야말로 '핫'한 주제가 되었죠.
MZ 세대와 관련한 다양한 도서들(출처: 교보문고)
MZ 세대에 대해 이해하고 함께 어울려보려고 노력해서 이제 조금 익숙해져가는 와중에... 이제 'MZ 세대' 보다 중요한 세대가 등장했습니다. 바로 '잘파세대'!
잘파세대는 Z세대와 알파 세대를 합친 말인데요, 소비자로서 그리고 직장의 구성원으로서 정말 중요한 부분을 차지하고 있고 영향력이 더 커질 잘파세대에 대해서 지금부터 자세히 알아보겠습니다.
│ 세대는 어떻게 구분되는가?!
본격적으로 이야기를 시작하기 전에 한 가지 분명히 해야 할 것이 있습니다. 지금부터 알아볼 특징들이 전체를 대표하는 경향이 있긴 하지만, 같은 세대 안에서도 개인차가 있으므로 모든 사람에게 동일하게 적용될 수는 없다는 것이죠.
하지만 이와 동시에 각 세대별 차이는 분명히 존재하기 때문에, 각 세대의 특징과 경향을 앎으로써 서로 더 가까워지기 위한 목적을 가지고 본격적으로 들여다보도록 하겠습니다.
조금씩의 차이는 있지만, 가장 나이가 많은 베이비부머 세대부터 알파 세대에 이르기까지 총 다섯 개의 분류로 세대를 구분하는 것이 일반적입니다. 세대별 구분 기준과 특징은 아래와 같이 정리할 수 있습니다.
베이비부머부터 X세대 초반(1975년생)까지는 그동안의 한국 사회의 가파른 성장을 이끌어온, 이른바 '기성세대'라고 볼 수 있습니다.
한편 그동안 'MZ세대(밀레니얼세대 + Z세대)'로 묶여왔던 밀레니얼 세대는 대세에서 멀어지고, 알파 세대가 새롭게 떠오르며 Z세대와 대세를 이루게 됐습니다.
밀레니얼 세대는 회사 내에서 '주니어급'에서 '중간관리자' 급으로 성장했죠. 따라서 위로는 베이비부머와 X세대를 모셔야 하고, 아래로는 잘파세대를 관리해야 함에 따른 밀레니얼 세대의 고충도 커지고 있습니다
(이 이슈는 나중에 따로 자세히 살펴보도록 하죠)
.
회사 내에서의 세대별 차이에서 오는 에피소드를 극대화한 MZ 오피스 (출처: 쿠팡플레이)
현재 대부분의 회사에서는 X세대 이상의 임원과, 차~부장급 팀장이 된 밀레니얼 세대, 그리고 주니어에서 갓 벗어나 과장급 실무자가 됐거나 주니어급인 Z세대가 어울려 있습니다. 그리고 이들이 알파 세대 고객을 만나 고생하기도 하고요.
그리고 가정에서는 은퇴한 베이비부머 세대를 둔 X세대 후반 ~ 밀레니얼 세대가 결혼해서 알파 세대를 낳은 후 고군분투하고 있고, Z세대는 그런 밀레니얼 시대를 보면서 결혼에 대해 심각하게 고민하는 모습을 흔치않게 볼 수 있습니다.
직장과 가정 모두에서 각 세대가 서로를 이해하며 오래오래 행복하게 살면 좋겠지만, 현실은 그렇지 않죠. 앞에도 언급했듯이 이제 주류가 된 잘파세대를 제대로 알고 함께 어울리기 위한 방법은 무엇일까요?
│ 소비자로서의 잘파세대, 그리고 대응 방안
본격적으로 잘파세대에 대해서 알아보겠습니다. 먼저 그들에게 우리 서비스와 제품을 잘 알리기 위해 '소비자로서의' 잘파세대의 특성을 살펴보죠. 세부적으로 Z세대와 알파 세대의 특성이 차이가 있기 때문에 나눠서 살펴보겠습니다.
Z세대(14세~28세)
Z세대는 소비자로서 세 가지 특성이 있습니다.
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디지털 네이티브:
인터넷, 스마트폰, 소셜미디어와 함께 성장한 이들은 소비에 있어서도 다양한 온라인 플랫폼을 적극 활용합니다. 특히 온라인 리뷰와 소셜미디어 추천을 매우 중요하게 여깁니다.
▪
가치 중심의 소비:
제품이나 브랜드가 대표하는 가치와 사회적 책임을 중시합니다. 지속 가능성, 윤리적 생산, 다양성 존중 등이 소비에 있어서 중요한 결정 요소가 됩니다.
▪
개인화된 경험 선호:
Z세대는 자신들의 취향과 관심사에 맞춤화된 제품이나 서비스를 선호합니다.
따라서 기업의 입장에선 우선 콘텐츠 마케팅/인플루언스 마케팅/자체 소셜미디어 운영 등을 통해서 Z세대와의 접점을 최대한 늘려야 합니다. 그리고 철저한 데이터 분석을 통해, 소비자의 취향과 선호를 파악하고 맞춤형 제품과 경험을 제공해야 하죠.
더불어서 기업의 사회적 책임과 지속 가능성 목표를 명확히 하고, 이를 적극적으로 알려야 합니다. 다만, 이때 주의해야 할 것은 '바르게 잘 하고 있는 척' 만 하는 것이 아니라, '실제로 바르게 말하고 행동'해야 합니다. 말과 행동이 다른 기업이나 서비스는 Z세대에게 바로 외면받을 수밖에 없기 때문이죠.
환경 보호를 직접 실천하며 꾸준한 사랑을 받고 있는 Patagonia
Z세대를 대상으로 성공적인 마케팅을 펼친 사례를 간단히 정리해 보면,
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나이키:
나이키는 AR(증강현실)을 이용한 신발 피팅 기술과, 소비자가 자신만의 디자인을 할 수 있는 커스터마이징 옵션을 제공하여 좋은 반응을 얻고 있습니다.
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Spotify:
Z세대의 음악 취향을 분석하여 개인화된 플레이리스트를 제공하는 것을 통해 많은 사용자를 유지하고 있습니다.
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Patagonia:
환경 보호를 중시하는 아웃도어 의류 브랜드로, 지속 가능한 제품 제조 방식과 환경 보호 캠페인을 펼치며 Z세대로부터 큰 지지를 받고 있습니다. 2023년에는 주식 전체를 환경보호 단체에 기부하며 큰 화제가 되기도 했죠.
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Beyond Meat:
식물로 만든 대체 육류 제품을 제공하여, 지속 가능한 소비와 동물 복지, 환경 보호에 앞장섬으로써 많은 사랑을 받고 있습니다.
식물로 만든 다양한 육류 제품으로 인기를 끌고 있는 Beyond Meat
Z세대를 위한 마케팅은 다음과 같은 한 마디로 정의할 수 있습니다.
'정말 좋은 목적을 가지고 만든 고객 맞춤형 제품과 서비스를, 소셜미디어를 통해 활발하게 알린다!'
알파 세대(~13세)
알파 세대는 Z세대와 비슷하지만 조금은 다른 특성을 가지고 있습니다.
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기술과의 완전한 통합:
알파 세대는 태어난 직후부터 스마트 기기와 AI와 함께 자랐습니다. 따라서 이들에게 최신 기술은 일상의 일부죠
(실제 미국에서 많은 아기들이 처음으로 발음한 것이 '엄마'가 아닌, '알렉사(구글의 AI 서비스)'여서 큰 화제가 되기도 했습니다)
.
▪
교육적 콘텐츠 소비:
아직 성장단계에 있고, 부모의 영향도 있기 때문에 교육적 가치가 있는 콘텐츠를 주로 많이 소비합니다.
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가족 구매 결정에 영향:
아직 어린 나이에도 불구하고, 알파 세대가 가족의 구매 결정에 영향을 미치는 경우가 꽤 많습니다.
디지털 기기와 매우 친숙한 알파 세대
알파 세대를 대상으로 성공적인 마케팅과 서비스를 제공하고 있는 사례를 살펴보면,
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Duolingo:
언어 학습 앱으로 게임 기능을 통해 교육적 가치와 재미를 동시에 제공하고 있습니다.
▪
Roblox:
아이들이 자신만의 게임을 만들고 다른 사람들과 공유할 수 있는 플랫폼으로, 창의력과 코딩 기술을 향상시킬 수 있어서 많은 사랑을 받고 있습니다.
▪
Amazone Echo Dot Kids Edition:
아이들을 위한 스마트 스피커로, 부모가 컨트롤할 수 있는 콘텐츠와 함께 다양한 교육 콘텐츠를 제공합니다.
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LEGO Super Mario:
레고와 닌텐도의 협업으로 만들어진 이 제품은, 게임과 실제 놀이의 결합을 통해 창의력과 문제 해결 능력을 발전시킬 수 있어서 좋은 반응을 얻고 있습니다.
알파 세대에게 큰 사랑을 받고 있는 Roblox (출처: The Irish Times)
결국 위에 살펴본 사례처럼 알파 세대에게 사랑받으려면, 교육적 가치가 있는 제품을 개발하고 가족 친화적 마케팅을 진행하면서 부모의 신뢰를 얻을 수 있는 안전한 디지털 환경을 제공해야 합니다
(유해 콘텐츠 방지, 개인정보 보호 등)
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잘파세대인 소비자들에게 어떻게 다가갈지 조금 감이 잡히시나요? 함께 살펴본 내용은 극히 기본에 불과하지만, 이번 기회를 통해서 잘파세대 소비자들과 한 걸음이라도 가까워질 있게 되기를 바랍니다.
│ 직장인으로서의 잘파세대, 그리고 대응방안
자 이제, 소비자가 아닌 내 동료로서의 잘파세대를 알아보겠습니다. 단, 알파 세대는 아직 사회에 진출하기 전이 때문에 Z세대를 중심으로 하나씩 살펴보도록 하죠.
2020년대 초반부터 본격적으로 직장 생활을 시작한 Z세대는, 그들만의 독특한 특성과 가치관을 가지고 있습니다. 사실 'MZ 세대'에 특성으로 꼽히는 부분 중에 기성세대가 많이 새로워하고 놀란 특성들 대부분이 'Z세대'의 특성이라고 볼 수 있죠.
직장인으로서의 Z세대 특성은 다섯 가지로 정리할 수 있습니다.
Z세대가 즐겨 사용하는 업무 도구인 Slack
기술에 대한 높은 숙련도
디지털 네이티브인 Z세대는 다양한 기술과 플랫폼을 자연스럽게 사용합니다. Slack이나 Notion 등 효율적인 업무 도구와 소프트웨어를 활용하여 업무를 진행하는 것을 선호하죠
(반면에 전화나 대면 미팅을 꺼리는 경향도 있습니다)
.
자율성과 유연성에 대한 강한 욕구
자율적인 업무 환경과 일과 생활의 균형을 매우 중요시합니다. 유연한 근무시간과 재택근무 옵션을 높은 연봉보다 선호할 정도입니다.
다양성과 포용성에 대한 강조
Z세대는 다양성, 평등, 포용성에 대한 가치를 중요하게 여깁니다. 다양한 배경과 경험을 가진 사람들과의 협업을 중시하며, 모두가 존중받는 직장 문화를 원합니다.
목적과 가치에 대한 추구
단순히 급여를 받는 것에 그치지 않고, 자신이 하는 일이 사회적으로 선하고 긍정적인 영향을 미치는지를 중요하게 여깁니다. 따라서 회사를 선택할 때도 회사의 사회적 책임과 가치에 공감할 수 있는지를 진지하게 고민합니다.
피드백과 성장 기회에 대한 욕구
지속적인 피드백과 자신의 역량을 개발할 수 있는 기회를 중요하게 생각합니다. 특히 본인의 업무 성과에 대한 구체적이고 명확한 피드백을 원하죠. 불투명한 평가절차 및 결과로 인한 Z세대의 퇴사가 늘고 있는 이유입니다.
따라서 Z세대를 회사의 구성원으로 잘 적응시키기 위해서는, 유연한 근무 환경을 제공하고 개인의 성장과 개발을 지원하는 프로그램을 갖추는 것이 중요합니다.
이와 동시에 회사의 사회적 책임에 대해서 어필하고, 다양성과 포용성을 증진할 수 있는 실질적인 실천도 뒷받침되어야 하죠. 그리고 무엇보다 이들의 성과를 정확히 평가하고, 구체적이고, 투명하게 피드백을 줄 수 있는 시스템도 갖춰야 합니다.
Z세대가 선호하는 직장으로 꼽히는 곳들은 대부분 구글과 같이 유연한 근무 환경/자율성 존중/개인의 성장과 개발에 대한 강력한 지원을 하거나, Salesforce나 에어비앤비처럼 사회적 가치와 미션에 대해서 강조하고 직원들과 투명한 커뮤니케이션을 진행하고 있습니다.
신입/주니어급이던 Z세대가 실무의 핵심으로 자리 잡고 있는 가운데, 본인의 이상과 실제에 거리감에 회의를 느낀 Z세대의 이직이나 퇴사도 늘고 있습니다.
또한 퇴사는 하지 않아도 일을 잘하려는 의지 없이 최소한의 업무만 하는 이른바 '조용한 퇴사'도 늘고 있는데요. 조용한 퇴사로 인한 기업의 손실이 약 2,500조에 이른다는 갤럽의 분석도 있습니다.
따라서 모든 기업이 Z세대의 마음을 사로잡고, 그들의 업무 효율을 높이기 위한 빠른 노력이 꼭 필요합니다. 이제 곧 Z세대가 기업 실무진행의 핵심으로 자리 잡을 시기가 오기 때문이죠.
│ 글을 마치며
"요즘 젊은이들은 버릇이 없다."
기원전 1700년에 만들어진 수메르 시대 점토판 문자에 이렇게 쓰여있다고 하죠. 기존 세대와 새로운 세대의 갈등은 오래전부터 존재해왔습니다.
하지만 기술의 발달과 넘치는 정보로 인해서 상황이 옛날과 많이 바뀌었습니다. 앞서 살펴본 대로 잘파세대는 소비자로서도 중요한 위치에 오르고 있고, 회사 내에서도 잘파세대의 역할이 점점 더 중요해지고 있기 때문입니다.
특히 기업을 운영할 때 '기성세대의 노하우를 전수하는 것'보다, '신기술을 빠르게 터득하고 활용하는 것'이 더 중요해졌기 때문에 새로운 세대와 효과적으로 함께 하기 위한 노력이 빠르게 필요합니다.
점심회식을 통해 세대간 어울리기 위한 노력을 이어가고 있는 브레인즈컴퍼니
어려워 보이고 갈 길이 멀어 보일 수도 있지만, 오늘부터 잘파세대를 이해하기 위한 하나씩 실천해 보는 건 어떨까요?
(그렇다고 잘파세대 후배 불러서 저녁회식 같은거 하시면 안 됩니다...)
#잘파세대
#Z세대
#알파세대
#MZ세대
#브레인즈컴퍼니
차정환
온/오프라인 마케팅 브랜딩, 그리고 홍보를 총괄하고 있습니다.
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서버 모니터링 트렌드 살펴보기
기업이나 조직의 IT 인프라 모니터링은 서버 모니터링에서 출발합니다. 통상적으로 서버 모니터링부터 네트워크, 데이터베이스, 웹애플리케이션, 전산설비 등으로 모니터링의 범위를 확장해 나가는 것이 일반적입니다. 서버는 초창기 메인 프레임부터 유닉스 서버, 리눅스 서버를 거쳐 최근의 가상화 서버에 이르기까지 물리적 및 논리적으로 그 성격이 변화해 왔습니다. 그에 따라 서버 모니터링의 관점도 많이 변모해 왔습니다. 기껏해야 1~2대 규모로 운영하던 메인 프레임의 시대와 수천, 수만대의 서버팜을 관리해야 하는 시대의 모니터링 개념은 달라야 합니다. 또, 가상화 시대를 맞아 물리적 서버 개념보다는 논리적 서버 개념이 중요해지고, 서버 1~2대의 장애 상황보다는 서버팜이 이루고 있는 서비스의 영속성이 중요해졌습니다. 이처럼 서버라는 인프라가 기술 발전에 따라 변모하고 있고, 그에 대응해 모니터링 콘셉트나 방법도 변화하고 있습니다. 이번 블로그에서는 서버 관련 새로운 인프라 개념 및 기술들이 대두되면서 변화하는 서버 모니터링의 새로운 트렌드에 관해 논의해 보고자 합니다. 1. 클라우드 네이티브 모니터링 더 많은 기업이나 조직이 전통적인 레거시 시스템에서 클라우드로 이동함에 따라 클라우드 모니터링의 필요성이 급격히 증가했습니다. 클라우드 네이티브 모니터링 도구는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 클라우드 환경에서 애플리케이션과 클라우드 인프라를 모니터링하도록 설계됐습니다. 또, 클라우드 인프라의 성능, 가용성 및 보안에 대한 실시간 인사이트를 제공해, IT운영부서가 문제를 신속하게 발견하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 일반적인 클라우드 모니터링은 메트릭과 로그를 사용해 클라우드 인프라 및 애플리케이션 성능을 하나의 통합된 화면에 제공합니다. 또한 통합 IT 환경 측면에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 다른 클라우드 환경과 통합해 모니터링할 수도 있습니다. 클라우드 기반 모니터링의 최신 추세는 하이브리드 모니터링입니다. 조직은 하이브리드 모니터링을 통해 클라우드와 온프레미스에서 각각 실행 중인 서버 및 애플리케이션 모두를 단일 플랫폼에서 모니터링할 수 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 서버 모니터링의 또 다른 트렌드는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용해 모니터링 과정을 자동화하는 것입니다. AI 및 ML 알고리즘은 모니터링 과정에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별해 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이는 실시간으로 수행될 수 있으므로 운영관리자는 발생하는 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터를 분석해 트래픽이 가장 많은 시기나 잠재적 장애와 같은 미래 추세를 예측할 수 있습니다. 이를 위해 서버의 성능과 관련된 대규모 데이터 세트에서 ML 알고리즘을 교육해야 합니다. 이 데이터는 서버 로그, 시스템 메트릭, 애플리케이션 로그 및 기타 관련 정보가 해당됩니다. 다음으로 알고리즘을 학습해 다양한 메트릭 간의 패턴과 상관 관계를 식별하고 이상 징후와 잠재적 문제를 감지합니다. 머신 러닝 모델이 훈련되면 서버를 실시간으로 모니터링하도록 배포할 수 있으며, 모델은 지속적으로 서버 메트릭을 분석하고 이를 학습한 패턴과 비교합니다. 편차나 이상을 감지하면 문제를 해결하기 위해 경고 또는 자동화된 작업을 트리거할 수 있습니다. 예를 들어, 트래픽이 갑자기 증가하는 경우 리소스를 자동으로 Scaling 하거나 다운 타임을 방지하기 위해 다른 조치를 취할 수 있습니다. 전반적으로 인공 지능과 머신 러닝을 사용해 서버 모니터링을 자동화하면, 문제해결에 시간을 절약하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 또, 심각한 문제로 번지기 전에 잠재적 문제를 식별해 서버 인프라의 전반적인 안정성과 가용성을 향상할 수 있습니다. 3. 컨테이너 모니터링 컨테이너가 애플리케이션 배포에 점점 더 많이 사용되면서, 컨테이너 모니터링은 서버 모니터링의 중요한 측면이 됐습니다. 컨테이너란 애플리케이션을 모든 인프라에서 실행하는데 필요한 모든 파일 및 라이브러리와 함께 번들로 제공하는 소프트웨어 배포 도구입니다. 컨테이너를 사용하면 모든 유형의 디바이스 및 운영 체제에서 실행되는 단일 소프트웨어 패키지를 만들 수 있습니다. 뿐만 아니라, 단일 시스템에서 한 컨테이너는 다른 컨테이너의 작업을 방해하지 않으므로 확장성이 뛰어나고, 결함이 있는 서비스가 다른 서비스에 영향을 주지 않아 애플리케이션의 복원력과 가용성이 향상되는 장점이 있습니다. 컨테이너 모니터링은 CPU 및 메모리 사용량과 같은 컨테이너 리소스 사용률에 대한 실시간 메트릭을 제공할 수 있습니다. 또, 애플리케이션이 의도한 대로 실행되고 있는지 확인하기 위해 Kubernetes(쿠버네티스)와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼을 모니터링하고, 컨테이너 및 기본 인프라에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 4. 서버리스 모니터링 서버리스 컴퓨팅은 사용량에 따라 백엔드 서비스를 제공하는 방법으로, 개발자가 서버를 관리할 필요없이 애플리케이션을 빌드하고 실행하는 것을 가능하게 합니다. 서버리스 컴퓨팅은 벤더 종속성(Vendor lock-in), 콜드 스타드와 DB백업이나 영상 인코딩 등 단시간에 많은 컴퓨팅 용량이 필요한 경우, 효율적이지 않음에도 불구하고 최근 몇 년 동안 주목을 받아오며 서버리스 모니터링이 서버 모니터링의 새로운 트렌드가 됐습니다. 서버리스 모니터링은 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등 리소스 사용률, 애플리케이션 성능, 호출 시간 및 오류율과 같은 기능 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 서버리스 모니터링은 데이터베이스 쿼리 성능과 같은 서버리스 함수의 종속성에 대한 인사이트도 제공합니다. 5. 마이크로서비스 모니터링 마이크로서비스는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 기능으로 쪼개어 변경과 조합이 가능하도록 만든 아키텍처로, 각 서비스를 다른 서비스와 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 마이크로서비스는 일반적으로 분산된 환경에 배포되므로 성능을 추적하고 문제를 찾아내기가 어렵고, 독립적으로 설계됐으므로 호환성에 어떤 문제가 있는지 감지할 필요가 있어 마이크로서비스 모니터링이 필요합니다. 마이크로서비스 모니터링은 개별 마이크로서비스 및 전체 애플리케이션의 성능과 상태를 추적하는 프로세스로 로그, 메트릭 및 트레이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석해 문제를 식별하고 성능을 최적화하는 작업입니다. 마이크로서비스 모니터링은 각 마이크로서비스 별 가용성, 응답 시간, 가동 시간, 지연 시간, 오류율을 포함합니다. CPU, 메모리, 디스크 사용량과 같은 리소스 사용률을 추적해 잠재적인 성능 병목 현상이나 리소스 제약을 식별할 수 있고, 마이크로서비스 간의 데이터 흐름을 추적하고 서비스 간의 종속성 추적을 모니터링합니다. 또, 마이크로서비스 모니터링은 애플리케이션 전체의 전반적인 상태와 성능뿐만 아니라 타사 서비스 및 API의 성능과 상태도 모니터링할 수 있습니다. ----------------------------------- 브레인즈컴퍼니는 꾸준히 연구개발에 매진해 상기와 같은 새로운 트렌드를 반영한 Zenius-EMS를 개발, 출시했습니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. *이미지 출처: Unsplash, flaction
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클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
오늘날 IT 인프라 운영환경은 매우 복잡해졌어요. 갑작스러운 환경 변화에 따라 신속한 대응도 필요한 시점이죠. 이러한 현상으로 많은 기업들이 온프레미스(On-premise) 환경에서 클라우드(Cloud) 환경으로 전환하는 추세이기도 해요. 클라우드 컴퓨팅 서비스 중에는 여러 벤더가 있는데요. 대표적으론 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)가 있어요. 그중 ‘AWS’는 국내 클라우드 시장에서 3년 간 70% 내외의 시장점유율로, 1위를 차지했는데요(*클라우드 서비스 분야 실태조사(2022), 공정거래위원회) 이처럼 높은 점유율을 가진 1) AWS의 주요 서비스를 살펴보고 2) 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유는 무엇인지 3) AWS의 각종 서비스를 모니터링할 수 있는 제니우스(Zenius)도 함께 소개해 드릴게요! AWS(Amazon Web Services)란? AWS는 ‘Amazon Web Services’의 약어로, 아마존 닷컴이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 서비스의 집합이에요. AWS에서 제공하는 여러 가지 서비스를 이용하면, 기업 및 개인이 필요한 컴퓨팅 리소스를 유연하게 확장하고 관리할 수 있죠. AWS 주요 서비스는 다음과 같아요! AWS 주요 서비스 ▪Amazon VPC(Amazon Virtual Private Cloud) 격리된 네트워크 환경을 구성하게 해주는 서비스예요. AWS의 동일 계정이나, 서로 다른 계정 간에 격리된 네트워크를 연결할 수 있도록 다양한 옵션들을 제공해 줘요. ▪Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) AWS에서 가장 많이 사용되는 컴퓨팅 서비스예요. 가상 서버를 호스팅 할 때 사용하죠. 리눅스나 윈도우 환경 등 다양한 인스턴스 유형을 지원하고, 필요에 따라 성능을 조정할 수 있어요. 생성 가능한 인스턴스 타입은 리전 별 차이가 있으나, 100개~300개에 이를 정도로 방대하답니다. ▪AWS Lambda AWS에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼이에요. 여기서 ‘서버리스’란 개발자가 서버의 존재를 신경 쓸 필요가 없다는 뜻이에요. AWS에서는 서버 인프라에 대한 프로비저닝, 유지관리 등을 대신 처리해 주죠. 이처럼 개발자가 비즈니스 로직에 집중하여 코드를 실행하게 해줘요. ▪Amazon S3 AWS에서 제공하는 스토리지 서비스예요. S3는 파일시스템이 아닌 오브젝트 스토리지 서비스로, 모든 파일에 API를 통해 접근 가능해요. 무제한적인 확장성, 높은 가용성과 내구성을 제공하며 단일 파일을 최대 5TB까지 업로드할 수 있어요. ▪Amazon EBS(Amazon Elastic Block Store) EC2 인스턴스에 장착하여 사용할 수 있는 가상 저장 장치에요. EBS를 연결하여 파일을 저장하면, EC2 인스턴스와 관계없이 데이터를 영구적으로 보관 가능해요. 이 밖에도 AWS에서 제공하는 서비스는 매우 방대한대요. 아래 URL로 접속 시, 필요한 서비스 목록 확인이 가능하답니다! 🔍 더 많은 AWS 서비스가 궁금하다면? 온프레미스와 AWS의 차이 온프레미스 방식은, 클라우드 컴퓨팅 서비스가 나오기 전까지 기업에서 전통적으로 사용한 ‘일반적인 인프라 구축 방식’이에요. 온프레미스 환경에서 서버를 운영하면, 호스팅 서비스를 이용하거나 서버를 직접 구매 또는 임대하죠. 그다음 데이터 센터(IDC, Internet Data Center) 또는 기업 전산실에 설치하여 운영해요. 하지만 물리적인 서버를 직접 설치할 경우, 많은 시간과 비용이 소모되어 이를 위한 운영 공간과 인력이 필요할 수 있어요. 예시를 들어 볼게요. 대형 콘서트 예매, 대학교 수강신청, 입시 원서 접수 등 단기간에 트래픽이 급증했다가 감소되는 경우를 생각해 볼까요? 이때 ‘온프레미스 방식’으로 시스템을 구축한다면, 매우 많은 비용 낭비가 발생하게 될 거예요. 반면 AWS의 경우는 어떨까요? 인터넷이 연결된 어디에서든 쉽게 인프라를 구축하고, 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있어요. 큰 이벤트를 처리한 후 생성된 리소스를 간편하게 삭제할 수 있죠. 이처럼 온프레미스 방식과 대비한다면, 남는 자원에 대한 비용 고민이 없어지겠죠? 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유 이처럼 AWS는 매우 유연하고 확장성 있는 클라우드 서비스예요. 하지만 모든 서비스를 AWS를 이용해서 서비스하는 것은 한계가 있는데요. 이유는 다음과 같아요. ▪보안 및 규정 준수 민감한 데이터나 규정 준수가 필요한 업무의 경우, 사설 클라우드나 온프레미스 환경의 자체 데이터 센터를 통해 운영하려는 경향이 있어요. ▪비용 효율 AWS는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에, 예측할 수 없는 트래픽 증가 등에 대응하기에 좋아요. 하지만 서비스에 따라 온프레미스 환경에서 운영하는 것이 비용 측면에서 더 효율적인 경우가 있죠. 이처럼 많은 기업이 AWS를 이용한 클라우드 서비스로 전환하는 추세지만, 당분간 온프레미스 방식과 결합한 하이브리드 클라우드 운영환경이 많은 편이에요. 그렇다면 이러한 하이브리드 클라우드 운영 환경을 모니터링할 수 있는 방법이 없을까요? 바로 ‘제니우스’를 활용한다면 가능해요! 제니우스를 이용한 하이브리드 클라우드 모니터링 구성도 제니우스 하이브리드 클라우드 모니터링 프로세스를 간략히 소개할게요! 우선 클라우드 환경 단계에서는 AWS 서비스를 이용하여 구축된 클라우드 환경 정보를 RestAPI 방식으로 수집해요. CMS Manager는 AWS 클라우드 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 주죠. EMS Manager는 온프레미스 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 줘요. Web UI에서는 스토리지에 저장된 데이터를 이용하여, 사용자에게 모니터링 정보를 제공한답니다! 제니우스에서 AWS 모니터링하기 제니우스를 이용한 ‘하이브리드 클라우드 모니터링 구성’을 좀 더 자세히 살펴볼까요? ▪CMS > 모니터링 > 요약 : 위 그림은 AWS 통합 요약 페이지인데요. EC2, RDS, VPC 등 과금 현황까지 통합 모니터링할 수 있어요. ▪EMS > 토폴로지 > 클라우드 맵 : 리전 별 자동 구성형 클라우드 맵 페이지에서는, AWS 리전 별 이용하는 서비스와 연관관계를 클라우드 맵이 자동으로 구성해 줘요. ▪CMS > 클라우드서비스 > EC2 > 주요 성능 지표 : 주요 성능지표 모니터링 페이지에서는 AWS 콘솔에 접속하지 않고, AWS 주요 성능 지표에 대한 모니터링 추이를 확인할 수 있어요. ▪EMS > 오버뷰 : 오버뷰를 통한 온프레미스 + AWS 통합 모니터링 페이지에서는, AWS 모니터링 항목과 온프레미스 환경 모니터링 항목의 통합 현황판을 확인할 수 있어요. 이처럼 AWS와 온프레미스 환경은 물론, 더 다양한 환경의 인프라 모니터링을 위해 제니우스를 사용을 해보는 건 어떨까요?
2023.11.16
클라우드 네이티브의 핵심! CNCF의 세 가지 핵심가치
클라우드 네이티브의 핵심! CNCF의 세 가지 핵심가치
최근 디지털 트랜스포매이션(Digital Transformation)이 IT 트렌드로 자리 잡았습니다. 기업과 조직은 빠르게 변화하는 환경에 대응하고 경쟁에서 앞서기 위해 '클라우드 네이티브 컴퓨팅' 기술을 채택하고 있는데요. 여기서 클라우드 네이티브 컴퓨팅 기술을 연구 및 발전시키고, 생태계를 촉진하는데 중추적인 역할을 하는 커뮤니티가 바로 'CNCF(Cloud Native Computing Foundation)'입니다. 현재 CNCF에서는 Google, Intel, Azure 등 700여 곳 이상의 회원사들이 활동에 참가하고 있습니다. 이번 시간에는 CNCF가 정확히 무엇이고, 추구하는 핵심가치와 주요 프로젝트에 대해 자세히 알아보겠습니다. 。。。。。。。。。。。。 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)란 CNCF는 2015년 12월에 리눅스 재단에 의해서 출범된 비영리 단체로, 네이티브 컴퓨팅 기술의 채택을 촉진하는 오픈소스 소프트웨어 재단입니다. CNCF는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 플랫폼에서 사용하며, 확장 가능한 애플리케이션을 개발하는데요. 이와 관련된 기술인 컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메쉬 등의 발전을 촉진하여 이러한 기술 패턴을 누구나 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. ▲총 24개의 CNCF Platinum Members 이러한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경을 대중화하기 위해 Google Cloud, AWS, MS Azure, Cisco, IBM, Apple, Oracle, Red Hat, VMware, SAP 등 유수의 기업들이 플래티넘 회원사로 참여하여 뜻을 같이 하고 있습니다. CNCF의 세 가지 핵심 가치 CNCF의 핵심가치는 1) 클라우드 네이티브 기술의 촉진 2) 오픈소스 프로젝트 생태계 육성 3) 기술의 표준화 수립으로 정리할 수 있습니다. 이 세 가지 핵심 가치를 더 자세하게 살펴볼까요? CNCF 핵심가치1 : 클라우드 네이티브 기술의 촉진 CNCF는 현대적이고 미래 지향적인 '클라우드 네이티브 기술의 촉진'을 중요한 핵심 가치로 규정하고 있는데요. 이는 CNCF가 오늘날의 IT 생태계의 중심에 서서, 클라우드 네이티브 기술을 지속적으로 연구 및 개발하여 새로운 디지털 전환의 시대를 선도하고자 하는 의지가 담겨 있다고 볼 수 있습니다. CNCF는 기존 온 프레미스(On-Premise) 환경, 그리고 모놀리식(Monolithic)한 개발 환경에서 탈피한 컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메시, 서버리스 등. 보다 혁신적이고 미래지향적인 기술 영역을 보급하고 대중화하기 위한 노력과 지원을 아끼지 않습니다. ▲기존 모놀리식 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처 비교 또한 디지털 트랜스포메이션 과정에서 클라우드 환경으로의 전환이 더욱 효율적으로 이루어질 수 있도록, 클라우드 네이티브 기술과 기업들의 서비스 모델을 재구성하기 위한 방법들을 안내하고 있습니다. 이렇게 새로운 서비스 모델 구축을 통해 민첩성과 효율성을 강화하여, 빠르게 변화하는 IT서비스의 수요에 기민하게 대응하고 고객 요구에 부응할 수 있도록 지원합니다. 여기서 계속 언급되고 있는 '클라우드 네이티브'는 정확히 무엇을 뜻할까요? CNCF의 활동에 대한 이해도를 높이기 위해, 클라우드 네이티브의 의미를 짚어보겠습니다! 📑클라우드 네이티브(Cloud Native)란? 클라우드 네이티브는, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 현대적 애플리케이션을 구축·배포·관리할 때의 소프트웨어 접근 방식입니다. 기업과 조직은 고객의 요구를 충족하기 위해 신속하게 업데이트할 수 있는 확장성과 유연성, 그리고 복원력이 뛰어난 애플리케이션을 구축하고자 합니다. 이를 위해 클라우드 네이티브에서 사용되는 기술들은, IT 서비스에 영향을 미치지 않고 애플리케이션을 신속하게 변경합니다. 또한 리소스를 효율적으로 활용하여 빠르게 변화에 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다. 위의 개념을 '클라우드 컴퓨팅'과 비교한다면 보다 더 쉽게 이해할 수 있는데요. 클라우드 컴퓨팅은, 클라우드 서비스 제공 업체가 단순히 리소스와 인프라를 클라우드 형태로 제공하는 방식입니다. 여기서 서비스 제공 방식은 기존 '모놀리식' 방식과 크게 다르지 않습니다. ▲클라우드 네이티브의 핵심요소 ⓒPivotal 클라우드 네이티브는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 컨테이너를 기반으로, IT 서비스의 확장·변경 등에 대응이 용이한 환경입니다. 예를 들어 Ex1) 서비스 수요가 폭증하거나 장애가 생겼을 경우 Ex2) 자동적으로 애플리케이션을 확장하거나 장애가 발생했을 경우에는 대체 가능한 모델을 바로 적용하여 Fail-Over가 손쉽게 이루어질 수 있도록 합니다. CNCF에서는 위 그림과 같이 클라우드 네이티브의 핵심 요소를 마이크로서비스, 컨테이너, 애플리케이션의 개발·통합·배포의 의미를 내포하는 DevOps, CI/CD의 개발 방법론을 포함하여 설명하고 있습니다. CNCF 핵심가치2 : 오픈소스 프로젝트 생태계 육성 CNCF는 다양하고 혁신적인 '오픈소스 프로젝트'를 개발·공급·대중화하여, 클라우드 네이티브 생태계를 활성화하는데 큰 기여를 하고 있습니다. 또한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경을 구성하고 효율적으로 운영하기 위해, 다양한 오픈소스를 개발하고 있는데요. 누구나 이와 같은 기술들을 이용할 수 있도록 지원합니다. 가장 성공적인 프로젝트는 2018년 8월에 컨테이너 오케스레이션 플랫폼인 'Kubernetes' 프로젝트이며, 컨테이너 생성·실행·종료 등의 역할을 하는 'Containerd', 시스템 모니터링 및 경고 역할을 하는 'Prometheus' 그리고 여러 시스템의 트래픽을 균등하게 분배하여 로드밸런싱을 제공하는 'Envoy' 등이 있습니다. 이처럼 클라우드 네이티브 생태계 활성화를 위한 다양한 프로젝트를 실행하며 배포하고 있습니다. ▲CNCF 개발 완료된 프로젝트 이외에도 클라우드 네이티브 커뮤니티인 이벤트·웨비나·워크샵 등을 활성화하여, 온오프라인 영역에서 개발자들 간의 교류를 원활하게 합니다. 개발자들이 오픈소스 프로젝트를 효과적으로 활용할 수 있도록, 사용법에 대한 교육과 튜토리얼을 제공하기도 합니다. 이를 통해 많은 기업과 이용자들이 클라우드 네이티브 환경에 손쉽게 접근할 수 있도록 지원하고 있습니다. CNCF 핵심가치3 : 기술의 표준화 수립 CNCF는 클라우드 네이티브 관련 기술의 무분별한 확장과 사용으로 인한 혼란을 방지하고자, 기술의 표준화를 촉진하고 정책의 일관성을 확보하는 노력 또한 지속하고 있는데요. 기술의 안정성과 품질 확보를 위해 재단 자체적으로 테스트와 벤치마킹 등을 수행하고, Best Practice를 공유하여, 기술의 표준화와 성숙도를 유지합니다. 이 외에도 CNCF는 새로운 기술의 적용 가능성과 성숙도를 평가하고, 클라우드 관련 기술을 보유한 회원사 및 파트너와의 협력을 촉진합니다. 이처럼 다양한 형태로 클라우드 네이티브 생태계의 지속적인 발전을 지원하고 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 이번 시간에는 CNCF의 정의와 핵심가치를 알아보았는데요. CNCF는 앞에서 소개해 드린 내용처럼, 클라우드 네이티브 생태계 활성화를 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 브레인즈컴퍼니 역시 클라우드 네이티브 모니터링을 위한 다양한 제품과 기능들을 속속 출시하고 있으니, 많은 관심 부탁드립니다. 다음 시간에는 [CNCF의 핵심 프로젝트] 주제로 돌아오겠습니다!
2023.12.27
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
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