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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
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[행사] 브레인즈컴퍼니 ‘가을문화행사 2023’
Java에서 가장 많이 접하는 문제는 무엇이라 생각하시나요? 바로 리소스 부족 특히 ‘JVM(Java Virtual Machine) 메모리 부족 오류’가 아닐까 생각해요.
메모리 부족 원인에는 우리가 일반적으로 자주 접하는 누수, 긴 생명주기, 다량의 데이터 처리 등 몇 가지 패턴들이 있는데요. 오늘은 좀 일반적이지 않은(?) 유형에 대해 이야기해 볼게요!
Java 객체 참조 시스템은 강력한 참조 외에도 4가지 참조를 구현해요. 바로 성능과 확장성 기타 고려사항에 대한 SoftReference, WeakReference, PhantomReference, FinalReference이죠. 이번 포스팅은
FinalReference를 대표적인 사례
로 다루어 볼게요.
PART1. 분석툴을 활용해 메모리 누수 발생 원인 파악하기
메모리 분석 도구를 통해 힙 덤프(Heap Dump)를 분석할 때, java.lang.ref.Finalizer 객체가 많은 메모리를 점유하는 경우가 있어요. 이 클래스는 FinalReference와 불가분의 관계에요. 나눌 수 없는 관계라는 의미죠.
아래 그림 사례는 힙 메모리(Heap Memory)의 지속적인 증가 후 최대 Heap에 근접 도달 시, 서비스 무응답 현상에 빠지는 분석 사례인데요. 이를 통해 FinalReference 참조가 메모리 누수를 발생시킬 수 있는 조건을 살펴볼게요!
Heap Analyzer 분석툴을 활용하여, 힙 덤프 전체 메모리 요약 현황을 볼게요. java.lang.ref.Finalizer의 점유율이 메모리의 대부분을 점유하고 있죠. 여기서 Finalizer는, 앞에서 언급된 FinalReference를 확장하여 구현한 클래스에요.
JVM은 GC(Garbage Collection) 실행 시 해제 대상 객체(Object)를 수집하기 전, Finalize를 처리해야 해요.
Java Object 클래스에는 아래 그림과 같이 Finalize 메서드(Method)가 존재하는데요. 모든 객체가 Finalize 대상은 아니에요.
JVM은 클래스 로드 시, Finalize 메서드가 재정의(Override)된 객체를 식별해요. 객체 생성 시에는 Finalizer.register() 메서드를 통해, 해당 객체를 참조하는 Finalizer 객체를 생성하죠.
그다음은 Unfinalized 체인(Chain)에 등록해요. 이러한 객체는 GC 발생 시 즉시 Heap에서 수집되진 않아요. Finalizer의 대기 큐(Queue)에 들어가 객체에 재정의된 Finalize 처리를 위해 대기(Pending) 상태에 놓여있죠.
위 그림과 같이 참조 트리(Tree)를 확인해 보면, 많은 Finalizer 객체가 체인처럼 연결되어 있어요. 그럼 Finalizer 객체가 실제 참조하고 있는 객체는 무엇인지 바로 살펴볼까요?
그림에 나온 바와 같이 PostgreSql JDBC Driver의 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement인 점을 확인할 수 있어요. 해당 시스템은 PostgreSql DB를 사용하고 있었네요.
이처럼 Finalizer 참조 객체 대부분은 Jdbc3gPreparedStatement 객체임을 알 수 있어요. 여기서 Statement 객체는, DB에 SQL Query를 실행하기 위한 객체에요.
그렇다면, 아직 Finalize 처리되지 않은 Statement 객체가 증가하는 이유는 무엇일까요?
먼저 해당 Statement 객체는 실제로 어디서 참조하는지 살펴볼게요. 해당 객체는 TimerThread가 참조하는 TaskQueue에 들어가 있어요. 해당 Timer는 Postgresql Driver의 CancelTimer이죠.
해당 Timer의 작업 큐를 확인해 보면 PostgreSql Statement 객체와 관련된 Task 객체도 알 수도 있어요.
그럼 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement 클래스가 어떻게 동작하는지 자세히 알아볼까요?
org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement는 org.postgresql.jdbc2.AbstractJdbc2Statement의 상속 클래스이며 finalize() 메서드를 재정의한 클래스에요. Finalize 처리를 위해 객체 생성 시, JVM에 의해 Finalizer 체인으로 등록되죠.
위와 같은 코드로 보아 CancelTimer는, Query 실행 후 일정 시간이 지나면 자동으로 TimeOut 취소 처리를 위한 Timer에요.
정해진 시간 내에 정상적으로 Query가 수행되고 객체를 종료(Close) 시, Timer를 취소하도록 되어 있어요. 이때 취소된 Task는 상태 값만 변경되고, 실제로는 Timer의 큐에서 아직 사라지진 않아요.
Timer에 등록된 작업은, TimerThread에 의해 순차적으로 처리돼요. Task는 TimerThread에서 처리를 해야 비로소 큐에서 제거되거든요.
이때 가져온 Task는 취소 상태가 아니며, 처리 시간에 아직 도달하지 않은 경우 해당 Task의 실행 예정 시간까지 대기해야 돼요.
여기서 문제점이 발생해요.
이 대기 시간이 길어지면 TimerThread의 처리가 지연되기 때문이죠. 이후 대기 Task들은 상태 여부에 상관없이, 큐에 지속적으로 남아있게 돼요.
만약 오랜 시간 동안 처리가 진행되지 않는다면, 여러 번의 Minor GC 발생 후 참조 객체들은 영구 영역(Old Gen)으로 이동될 수 있어요.
영구 영역으로 이동된 객체는, 메모리에 즉시 제거되지 못하고 오랜 기간 남게 되죠. 이는 Old(Full) GC를 발생시켜 시스템 부하를 유발하게 해요. 실제로 시스템에 설정된 TimeOut 값은 3,000초(50분)에요.
Finalizer 참조 객체는 GC 발생 시, 즉시 메모리에서 수집되지 않고 Finalize 처리를 위한 대기 큐에 들어가요. 그다음 FinalizerThread에 의해 Finalize 처리 후 GC 발생 시 비로소 제거되죠. 때문에 리소스의 수집 처리가 지연될 수 있어요.
또한 FinalizerThread 스레드는 우선순위가 낮아요. Finalize 처리 객체가 많은 경우, CPU 리소스가 상대적으로 부족해지면 개체의 Finalize 메서드 실행을 지연하게 만들어요. 처리되지 못한 객체는 누적되게 만들죠.
요약한다면 FinalReference 참조 객체의 잘못된 관리는
1) 객체의 재 참조를 유발 2) 불필요한 객체의 누적을 유발 3) Finalize 처리 지연으로 인한 리소스 누적을 유발
하게 해요.
PART2.
제니우스 APM을 통해 Finalize 객체를 모니터링하는 방법
Zenius APM에서는 JVM 메모리를 모니터링하고 분석하기 위한, 다양한 데이터를 수집하고 있어요. 상단에서 보았던
FinalReference 참조 객체의 현황에 대한 항목도 확인
할 수 있죠.
APM 모니터링을 통해 Finalize 처리에 대한 문제 발생 가능성도
‘사전’
에 확인
할 수 있답니다!
위에 있는 그림은 Finalize 처리 대기(Pending)중인 객체의 개수를 확인 가능한 컴포넌트에요.
이외에도 영역별 메모리 현황 정보와 GC 처리 현황에 대해서도 다양한 정보를 확인 할 수 있어요!
이상으로 Finalize 처리 객체에 의한 리소스 문제 발생 가능성을, 사례를 통해 살펴봤어요. 서비스에 리소스 문제가 발생하고 있다면, 꼭 도움이 되었길 바라요!
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©참고 자료
◾ uxys, http://www.uxys.com/html/JavaKfjs/20200117/101590.html
◾ Peter Lawrey, 「is memory leak? why java.lang.ref.Finalizer eat so much memory」, stackoverflow, https://stackoverflow.com/questions/8355064/is-memory-leak-why-java-lang-ref-finalizer-eat-so-much-memory
◾ Florian Weimer, 「Performance issues with Java finalizersenyo」, enyo,
https://www.enyo.de/fw/notes/java-gc-finalizers.html
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김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
이제 어디서나 인터넷을 빠르고 쉽게 이용하는 것은 '기본'이 되었습니다. 우리나라 정부와 지차체는 공공장소에서의 무료 와이파이(WiFi) 접근성을 높이기 위해, 공공와이파이 확대 프로젝트를 진행하고 있습니다. 한국 지능정보사회진흥원(NIA)에서는 23년에 공공와이파이를 4,400개소에 신규 구축하여 총 5만 8000개소의 공공장소에서 이용할 수 있게 된 것이죠. 또한 교육부에서는 디지털뉴딜 사업의 일환으로 「전교실 무선망 구축 사업」을 크게 확대시켜, 약 21만 개의 무선 AP(Access Points)를 교실에 설치했습니다. 이를 통해 온라인 학습 자료의 접근성을 높이고, 디지털 콘텐츠의 활용을 원활하게 하고 있습니다. 이 밖에도 대형 쇼핑몰, 카페 체인점, 호텔 등 무선 AP의 활용 범위가 지속적으로 확대되고 있는데요. 하지만 여러 장소에서 더 많은 무선 AP들이 설치됨에 따라, AP를 감지하고 관리하는 부분의 필요성이 커지고 있습니다. 이에 따라 AP를 중앙에서 관리할 수 있는 WLC(Wireless LAN Controller, 무선랜 컨트롤러)나 WNMS(Wireless Network Management System)의 중요성도 점점 더 커지고 있습니다. 이 중에서도 광범위한 네트워크 관리 기능을 제공하는 WNMS를 활용하는 사례가 많은데요. 오늘은 WNMS를 통해 '제대로' 무선 AP를 관리할 수 있는 방법을 알아보겠습니다. ㅣ무선 AP를 효과적으로 관리하는 법 WNMS는 AP 장비와 컨트롤러에 수집된 데이터를 바탕으로, 다양한 View를 통해 실시간으로 성능을 모니터링하고, 개선할 수 있도록 돕는 시스템입니다. 즉 무선 네트워크의 '눈'이 되어, 사용자들이 일상생활이나 업무에서 끊김 없이 높은 품질의 무선 인터넷 서비스를 이용할 수 있도록 제공하죠. 하지만 WNMS을 무조건 도입만 한다고 해서 AP와 컨트롤러를 올바르게 관리할 수 있을까요? WNMS를 제대로 '잘' 이용하기 위해서는, 다음과 같은 2가지 핵심 개념을 기억해야 합니다. 하나, AP 장비를 한눈에 모니터링할 수 있어야 합니다 우선 핵심 개념 첫 번째는 여러 위치에 분산된 무선 AP와 컨트롤러를 한눈에 쉽게 모니터링할 수 있어야 한다는 점입니다. 다시 말해, 네트워크 관리자가 AP의 핵심 현황들을 종합적으로 모니터링할 수 있어야 하죠. 예를 들어 AP가 네트워크에 연결되어 정상적으로 작동하는지(UP), 연결이 끊어지거나 오류 상태가 있는지(Down)는 필수적으로 확인할 수 있어야 합니다. AP Up/Down은 무선 네트워크 관리의 핵심 요소로, 네트워크의 신뢰성과 성능을 보장하는 데 필수적이기 때문이죠. 또한 전송량이 높은 AP와 전송량이 많은 사용자 또한 파악할 수 있어야 합니다. [그림] Zenius-WNMS : 핵심 요약 페이지 Zenius(제니우스) WNMS를 통해 구체적으로 살펴볼까요? Zenius WNMS는 무선 AP 관제 상황에 대한 핵심 요약 페이지를 제공하여, 한 화면에서 무선 네트워크 상황을 일목요연하게 확인할 수 있습니다. AP의 핵심 현황인 AP Up/Down 상태는 물론, 전송량이 높은 AP 장비, 사용자 별로 전송량이 많은 항목들을 Top 10으로 선별하여 제공하고 있죠. 이처럼 AP 핵심 요약 페이지를 통해 무선 네트워크 상태를 신속하게 파악할 수 있습니다. 둘, AP 장비의 성능을 직관적으로 확인할 수 있어야 합니다 두 번째 핵심 개념은 컨트롤러에 연결된 무선 AP 장비별 성능을 직관적으로 확인할 수 있어야 한다는 점입니다. 특히 각 AP 별로 In/Out bps(bits per second) 정보를 기간 단위로 성능 추이를 확인할 수 있어야 하는데요. 이는 네트워크 트래픽의 흐름을 파악하여, 어느 시간대에 트래픽이 집중되는지를 알 수 있는 중요한 지표이기 때문이죠. 이에 따라 잠재적인 네트워크 문제나 과부하 상황을 사전에 식별하고, 이에 대응할 수 있습니다. 쉽게 예를 든다면 온라인 대형 쇼핑몰에서 특별 이벤트 기간일 경우 방문객이 급증하곤 하는데요. 이때 WNMS를 통해 AP 별 In/Out bps 정보를 모니터링한다면, 트래픽 패턴을 파악할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 관리자는 네트워크 용량을 사전에 조정하고, 방문객에게 끊김 없는 와이파이 서비스를 제공할 수 있게 되죠. [그림] Zenius-WNMS : AP 장비 성능 모니터링 페이지 Zenius WNMS를 통해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 위 이미지에 나와있듯이, Zenius WNMS는 무선 AP 장비 별 In/Out bps 성능 추이를 직관적으로 모니터링할 수 있습니다. 특정 시간대에 데이터 트래픽이 집중되는 경우, 추가적인 네트워크 자원을 할당하여 사용자의 불편을 최소화할 수 있죠. 이처럼 네트워크의 전반적인 성능을 평가하고, 필요한 경우 네트워크 구성을 조정하여, 전체 성능을 최적화할 수 있습니다. 또한 커서의 움직임에 따라 실시간으로 In/Out bps와 AP 사용자 수를 동시에 확인할 수 있습니다. 이에 따라 평소보다 많은 데이터를 소비하는 AP나, 비정상적으로 많은 사용자가 연결된 AP를 모니터링하고 조치할 수 있죠. 이처럼 가시성 높은 직관적인 UI를 통해 네트워크의 성능을 지속적으로 개선하고, 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있습니다. [그림] Zenius-WNMS : AP 장비 세부 항목별 추이 모니터링 뿐만 아니라 관리하고 있는 무선 AP 장비와 컨트롤러 페이지를 각각 한눈에 확인할 수 있고, 성능 항목에 대해서 일/주/월/년 기간 별 추이 모니터링도 지원하고 있습니다. 이를 통해 장기적인 네트워크 사용 패턴을 파악할 수 있으며, 예측 가능한 네트워크 용량 계획을 수립할 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 스마트시티 구축, IoT(사물인터넷)의 증가, 산업 자동화 확대 등 무선 네트워크를 활용한 다양한 분야에서 WNMS의 역할이 확대되고 있습니다. 앞서 언급했듯 WNMS는 '사용자 입장'에서 무선 AP 장비와 성능을 직관적으로 모니터링할 수 있는지가 매우 중요합니다. 사용자가 손쉽게 네트워크 상태를 확인할 수 있어야, 필요한 조치를 신속하게 취할 수 있기 때문이죠. 분산된 AP 장비에 대한 통합 모니터링 UI를 제공하여 장애 발생 시 빠른 조치를 할 수 있게 하는 Zenius(제니우스) WNMS와 같은 도구를 활용하여, 성공적으로 무선 AP를 관리하시길 바랍니다!
2024.03.04
네트워크 모니터링 툴로 장비·인터페이스별 병목 구간 찾는 방법
네트워크 모니터링 툴로 장비·인터페이스별 병목 구간 찾는 방법
기업이나 기관의 IT 서비스가 느려지거나 네트워크 응답 지연이 발생하면 먼저 트래픽 사용량을 확인하게 됩니다. 하지만 전체 트래픽 증가 여부만으로는 어느 장비나 연결 구간에서 병목이 발생했는지 정확히 판단하기 어렵습니다. 여러 네트워크 장비와 인터페이스가 연결된 환경에서는 우선 트래픽 사용량이 높은 장비를 선별한 뒤, 해당 장비의 인터페이스별 사용 현황을 확인해 분석 범위를 좁혀야 합니다. 이후 수신·송신 트래픽의 방향과 시간대별 변화, 인터페이스 사용률, Error·Discard 등의 성능지표를 함께 살펴보면 단순한 사용량 증가와 실제 품질 저하 가능성을 구분할 수 있습니다. 이번 글에서는 네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS를 활용해 장비와 인터페이스별 트래픽 과점유 대상을 확인하고, 네트워크 병목 구간을 분석하는 방법을 살펴보겠습니다. 네트워크 트래픽 과점유 분석이 필요한 상황 네트워크 병목 구간을 찾기 위해서는 먼저 트래픽 사용량이 높은 대상을 선별하고, 장비에서 인터페이스로 분석 범위를 좁혀야 합니다. Zenius NMS의 장비·인터페이스 모니터링 기능은 다음과 같은 상황에서 활용할 수 있습니다. 네트워크 장비 기준 트래픽 과점유 대상 확인: 전체 장비의 bps In·Out 값을 비교해 트래픽 사용량이 높은 장비를 빠르게 선별할 수 있습니다. 인터페이스 기준 트래픽 과점유 대상 확인: 과점유 장비의 인터페이스별 사용량을 분석하거나, 전체 인터페이스를 정렬해 실제 트래픽이 집중된 연결 구간을 확인할 수 있습니다. 트래픽 과점유 분석을 통한 네트워크 품질 개선: 시간대별 추이와 세부 성능지표를 바탕으로 병목 가능 구간, 증설 필요성, 용량 예측 및 보안 이상징후를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 단순히 트래픽이 많은 대상을 찾는 데 그치지 않고, 실제 품질 저하가 발생한 구간과 후속 조치가 필요한 지점을 구체적으로 도출할 수 있습니다. Zenius NMS로 네트워크 병목 구간을 단계별로 확인하는 방법 Zenius NMS에서는 먼저 장비 기준으로 트래픽 사용량이 높은 대상을 찾은 뒤, 해당 장비의 인터페이스를 분석해 병목 의심 구간을 좁힐 수 있습니다. 필요한 경우 전체 인터페이스를 기준으로 직접 정렬해 과점유 대상을 빠르게 확인하는 것도 가능합니다. (관련 기능 경로 NMS > 모니터링 > 인터페이스) Step 1-1. 장비 기준 트래픽 과점유 대상 확인 네트워크 병목 구간을 찾기 위한 첫 단계는 전체 관리 장비 중 트래픽 사용량이 높은 대상을 선별하는 것입니다. `NMS > 모니터링 > 장비` 화면에서 bps In 또는 bps Out 항목을 클릭해 정렬하면 수신·송신 트래픽 사용량이 높은 장비를 확인할 수 있습니다. 장비별 트래픽을 동일한 기준으로 비교하면 전체 네트워크 환경에서 과부하나 병목이 의심되는 대상을 우선적으로 선별할 수 있습니다. > 그림 1. 장비 모니터링 화면에서 bps In·Out 기준으로 트래픽 과점유 대상 확인 특정 시점의 트래픽 수치만으로는 일시적인 증가인지 지속적인 과부하인지 판단하기 어렵습니다. 따라서 과점유 대상으로 확인된 장비는 시간대별 트래픽 추이를 추가로 살펴봐야 합니다. 과점유 대상 장비의 트래픽 항목을 클릭하면 시간대별 변화 추이를 확인할 수 있습니다. 현재 트래픽과 감시 임계선, 전일 동일 시간대의 트래픽을 비교하면 평소와 다른 증가가 발생했는지, 특정 시간대에 사용량이 반복적으로 집중되는지를 분석할 수 있습니다. > 그림 2. 과점유 대상 장비의 시간대별 트래픽 추이 분석 Step 1-2. 장비 상세 화면에서 인터페이스별 트래픽 확인 트래픽 사용량이 높은 장비를 찾았다면 다음으로 해당 장비의 어떤 인터페이스에 트래픽이 집중되고 있는지 확인해야 합니다. 하나의 네트워크 장비에는 여러 인터페이스가 연결되어 있으므로, 장비 전체 트래픽만으로는 실제 병목이 발생한 연결 구간을 판단하기 어렵습니다. 정렬값을 기준으로 사용량이 높은 장비를 선택하면 상세 모니터링 화면에서 인터페이스별 트래픽 사용량을 확인할 수 있습니다. 인터페이스별 bps In·Out과 사용률을 비교하면 특정 포트에 트래픽이 집중되어 있는지, 여러 인터페이스에 고르게 분산되어 있는지를 파악할 수 있습니다. > 그림3. 장비 상세 모니터링 화면의 인터페이스별 트래픽 사용 현황 이 과정은 트래픽 사용량이 높은 장비를 찾는 데서 그치지 않고, 실제 병목 가능성이 높은 인터페이스까지 분석 범위를 좁히는 단계입니다. Step 2-1. 전체 인터페이스 기준 트래픽 과점유 대상 확인 특정 장비를 중심으로 분석하는 방법 외에도, 전체 네트워크 장비에 연결된 인터페이스를 한 화면에서 비교할 수 있습니다. `NMS > 모니터링 > 인터페이스` 화면에서 bps In 또는 bps Out 항목을 클릭해 정렬하면 여러 장비에 분산된 인터페이스 중 트래픽 사용량이 높은 대상을 확인할 수 있습니다. 이 방법을 활용하면 장비를 하나씩 선택하지 않고도 전체 인터페이스를 동일한 기준으로 비교할 수 있습니다. 관리 대상이 많은 환경에서 병목 의심 인터페이스를 빠르게 선별할 때 특히 유용합니다. > 그림 4. 인터페이스 모니터링 화면에서 bps In·Out 기준으로 최대 점유 대상 확인 장비 기준 분석과 인터페이스 기준 분석을 함께 활용하면 전체 네트워크에서 과점유 장비를 찾고, 실제 트래픽이 집중된 세부 연결 구간까지 단계적으로 확인할 수 있습니다. 분석 결과를 네트워크 운영에 활용하는 방법 과점유 장비와 인터페이스를 찾은 뒤에는 트래픽 변화 추이와 방향, 세부 성능지표를 함께 분석해야 합니다. 이를 통해 단순한 트래픽 증가인지, 실제 네트워크 병목이나 품질 저하가 발생한 상황인지 구분할 수 있습니다. Case 1. 과부하 트래픽 추이 분석 트래픽 과점유 대상의 시간대별 추이를 분석하면 다음과 같은 네트워크 운영 효과를 얻을 수 있습니다. 병목 구간과 업무·비업무 트래픽 비율을 분석해 네트워크 품질 개선 지점 파악 실제 인터페이스 사용량을 바탕으로 회선·장비 증설 필요성과 과금 비용 검토 월별 증가율과 피크 시간대 패턴을 통한 향후 네트워크 용량 예측 평시 대비 급격한 트래픽 증가를 통한 보안 이상징후 확인 특정 인터페이스의 사용률이 반복적으로 높게 유지된다면 회선 증설이나 트래픽 분산을 검토할 수 있습니다. 반면 특정 시간대에만 사용량이 집중된다면 백업이나 대용량 파일 전송 작업의 수행 시간을 조정하는 방식으로 문제를 개선할 수 있습니다. 여기서 중요한 점은 단일 시점의 트래픽 값보다 반복성, 지속시간, 임계치 초과 여부, 전일·전주 대비 변화를 함께 보는 것입니다. 그래야 일시적인 사용량 증가와 구조적인 병목 가능성을 구분할 수 있습니다. Case 2. 트래픽 방향 분석 In·Out 트래픽의 방향을 함께 분석하면 전반적인 트래픽 이슈의 원인을 추정하고 후속 분석 대상을 좁힐 수 있습니다. In 트래픽만 높은 경우: 외부 유입 증가, 다운로드 증가 또는 외부 공격 가능성 Out 트래픽만 높은 경우: 내부에서 외부로의 업로드·송신 증가 또는 데이터 유출 가능성 In·Out 트래픽이 모두 높은 경우: 정상적인 서비스 증가, 대용량 데이터 처리 또는 중계 트래픽 가능성 다만 트래픽 방향만으로 원인을 확정할 수는 없습니다. 위 패턴은 초기 분석 기준으로 활용하고, 실제 원인을 확인할 때는 서비스 일정, 작업 이력, 접속 정보와 다른 성능지표를 함께 살펴봐야 합니다. 예를 들어 Out 트래픽이 높더라도 정기 백업이나 파일 배포 작업이 진행 중이었다면 정상적인 현상일 수 있습니다. 반대로 업무 이력이 없는 시간대에 급격한 송신 증가가 발생했다면 보안 로그와 접속 기록을 추가로 확인할 필요가 있습니다. Case 3. 과부하 인터페이스의 성능지표 분석 트래픽 과점유 인터페이스가 확인되었다면 세부 성능지표를 함께 분석해 실제 네트워크 품질 저하 여부를 판단해야 합니다. 다음 경로에서 해당 인터페이스의 성능지표를 확인할 수 있습니다. `장비 상세 > 성능 > 인터페이스 > 인터페이스 선택` 선택한 인터페이스의 bps, pps, Error, Discard, Collision 등의 지표를 한 화면에서 비교할 수 있습니다. > 그림 5. 과점유 인터페이스의 bps·pps·Error 등 상세 성능지표 분석 트래픽 사용량이 높다고 해서 반드시 장애나 병목이 발생한 것은 아닙니다. 정상적인 대용량 서비스 처리 과정에서도 bps와 사용률은 높게 나타날 수 있습니다. 반면 bps와 대역폭 사용률이 높으면서 Error나 Discard가 함께 증가한다면 회선 용량 부족, 장비 처리 성능 저하 또는 네트워크 품질 문제를 의심할 수 있습니다. pps가 함께 급증한다면 작은 패킷이 대량으로 발생하는 상황인지도 추가로 확인할 필요가 있습니다. Collision은 네트워크 구성 방식에 따라 의미가 달라질 수 있으므로, 단일 수치만으로 문제를 판단하기보다는 발생 추이와 다른 오류 지표를 함께 살펴보는 것이 적절합니다. 따라서 과점유 인터페이스는 단일 트래픽 수치가 아니라 여러 성능지표의 변화와 상관관계를 종합적으로 분석해야 합니다. 네트워크 병목 구간을 정확히 찾으려면 전체 트래픽 사용량만 보는 데서 그치지 않고, 트래픽이 집중된 장비를 선별한 뒤 인터페이스 단위로 분석 범위를 좁혀야 합니다. 이후 시간대별 변화와 In·Out 방향, 대역폭 대비 사용률, Error·Discard 등의 성능지표를 함께 확인하면 일시적인 트래픽 증가와 실제 품질 저하 가능성을 보다 명확하게 구분할 수 있습니다. Zenius NMS는 네트워크 장비와 인터페이스별 트래픽 현황부터 과점유 대상의 변화 추이와 상세 성능지표까지 연계해 분석할 수 있도록 지원합니다. 운영자는 이를 바탕으로 병목이 의심되는 구간과 원인을 빠르게 파악하고, 트래픽 분산과 회선·장비 증설, 작업 일정 조정, 보안 점검 등 상황에 맞는 후속 조치를 체계적으로 검토할 수 있습니다.
2026.07.23
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