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서버 모니터링 데이터의 3가지 활용 방법
[브레인즈 소식] ‘원격 서비스 응답 블로킹 대기 상태의 트랜잭션 제어 시스템 및 방법’ 특허 취득
오다인
2023.07.19
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[Zenius Case#2] 서버관리, 서버가 왜 이렇게 느리지?
브레인즈컴퍼니는 지난 6월 27일, APM(Application Performance Management) 관련 특허를 취득했습니다. 2022년 12월에 출원 신청한 것으로, 명칭은 ‘원격 서비스 응답 블로킹 대기 상태의 트랜잭션 제어 시스템 및 방법’입니다.
이번에 출원한 특허는 기존 Zenius APM에서 트랜잭션을 추적하고, 처리 중인 트랜잭션을 종료시키는 기능을 고도화한 기술인데요. 특히 MSA(Micro Service Architecture) 환경에서 애플리케이션 성능을 모니터링하고 안정적인 서비스 운영 환경을 만들기 위해 개발되었습니다.
IT 서비스 구조가 Monolithic에서 MSA 형태로 변화함에 따라, IT 서비스를 구성하는 환경은 점점 복잡해지고 있습니다. 이전에는 단순히 하나의 큰 애플리케이션으로 서비스를 구성하고 있었다면, 현재는 여러 개의 작은 애플리케이션으로 서비스가 나뉘어 있고, 또 각각의 서비스들은 네트워크를 통해 복잡하게 연결되어 있는 형태죠. 이런 구조에서는 서비스 간 연계 구간에서의 지연이 전체 서비스의 장애를 유발할 가능성이 높아집니다.
APM에서는 웹 애플리케이션에서 병목을 일으키는 트랜잭션을 모니터링하고 제어할 수 있는 기능을 제공합니다. 하지만 WAS 영역보다 확장된 네트워크 측면에서의 응답 지연이 발생하는 경우에는 해당 트랜잭션을 중지시킬 수 없어 병목을 유발하고 전체 서비스의 성능 저하로 이어질 수 있죠.
이번에 취득한 특허 기술은 이런 이슈에 대한 즉각적인 병목 해소를 통해, 실질적인 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, Micro Service Architecture 시대에 IT 서비스를 영위하는 기업에 더욱 효과적인 모니터링 환경을 제공하게 됩니다.
Zenius APM은 이번에 취득한 특허 기술을 통해 MSA 구조의 분산된 환경에서 최적화되어, 애플리케이션 품질을 향상시키고 IT 서비스 연속성을 확보해 고객 만족도가 높아질 것으로 기대됩니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 지속적인 기술 개발을 통해 레거시는 물론, 클라우드 네이티브 환경에서의 모니터링 툴 활용도를 극대화하고, IT 인프라 관리자의 고민을 덜 수 있는 서비스를 만들기 위해 끊임없이 노력하겠습니다.
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오다인
프리세일즈팀
사업 수주를 위한 업무를 수행하며 Zenius의 위닝 포인트를 만들어 갑니다.
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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
6개월&20년 차 개발자들이 바라보는 브레인즈컴퍼니
6개월&20년 차 개발자들이 바라보는 브레인즈컴퍼니
브레인즈컴퍼니는 전체 인력의 약 2/3가 개발자로 구성돼 있습니다. IT기업인만큼 개발자의 역할이 특히 중요한데요. 그래서 ‘브이(브레인저 이야기)’의 첫 번째 편은 개발자 두 분을 모시고 진행해 봤습니다. 입사 6개월 차의 주니어 개발자 이재용님과 입사 20년 차를 내다보고 있는 시니어 개발자 김기상님을 만나봤는데요. 20년의 경력 차이 만큼 브레인즈컴퍼니를 바라보는 시각에 어떤 차이가 있을지, 또 개발자로서 철학은 어떻게 다른지에 대해 이야기를 들어보겠습니다. ------------------------------------------------------------------ Q. 반갑습니다, 자기소개 부탁드려요. 기상님: 안녕하세요. 저는 개발 1그룹 인프라코어팀 부장으로 일하고 있는 김기상입니다. 2004년도에 입사했으니, 올해로 벌써 19년 차가 됐네요. 재용님: 안녕하세요. 저는 개발 2그룹 ITSM팀 사원으로 일하고 있는 이재용입니다. 저는 입사한 지 막 6개월 차 정도 된 갓 신입이네요. (웃음) Q. 두 분의 업무를 구체적으로 소개해주세요. 기상님: ZENIUS EMS의 매니저 에이전트를 담당하고 있습니다. ZENIUS EMS는 브레인즈컴퍼니의 메인 브랜드로, 서버, 네트워크, DBMS, 부대설비와 같은 다양한 IT 인프라를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하는 소프트웨어인데요. 인프라코어팀에서는 서버에 들어가는 프로그램을 개발 및 관리하는 일을 하고 있습니다. 통일된 라이브러리를 제공해 개발자들이 좀 더 편하게 일하고 생산성을 높일 수 있도록 하고 있습니다. 재용님: ITSM팀에서 백엔드 업무를 담당하고 있는데요. ZENIUS나 대시보드와 같은 회사 주 제품을 보조하기 위한 프로그램을 개발하는 작업을 하고 있습니다. Q. 브레인즈컴퍼니에 입사하게 된 계기가 어떻게 되시나요? 기상님: 2003년도 초에 전문연구요원으로 일하기 위해 회사를 알아보고 있었어요. 그때 마침 브레인즈컴퍼니가 연구 병역 특례 업체로 지정돼 있었기 때문에 연구소장님의 소개로 입사하게 됐습니다. 재용님: 저는 정말 운 좋게 입사하게 된 케이스인 것 같아요. 개발자라는 직군에 관심이 있어 학원을 다니고 있다가 면접 경험을 쌓기 위해 지원했는데 합격했습니다. Q. 그동안 브레인즈컴퍼니에서 개발자로 일해오면서 가장 기억에 남는 업무 성과가 무엇인가요? 기상님: ZENIUS EMS를 만든 것. 초창기 ZENIUS 3.0을 사용할 땐 여러 개의 모듈을 각기 다른 프로그램으로 관리하고 있었어요. 그걸 보완하기 위해 라이브러리를 만들어 여러 개의 모듈을 한 프로그램으로 관리할 수 있게 구현해냈어요. 창립 초기에 제가 그 스타트를 끊었다는 것이 뿌듯했고, 큰 성취감이 들었어요. 재용님: 저는 ITSM에 로그인했을 때 그래프를 화면에 띄우는 일을 하고 있어요. 프론트 단에 데이터를 보내주는 작업인데, 재미있게 일하고 있습니다. Q. 반대로 업무를 하면서 가장 힘들었던 점은요? 기상님: 버그 처리가 가장 힘들어요. 이용자들의 버그 문의가 오면 기술을 지원해야 하는데, 문제가 있는 버그를 빨리 알아채지 못할 때 스트레스를 받아요. 재용님: 놓치는 게 있을 때요. 제가 꼼꼼한 성격은 아닌 탓에 실수를 하는 것 같아요. 동료들은 오히려 괜찮다고 위로하고 격려해주는데, 그럴 때면 미안한 감정과 함께 더 잘해야겠다는 생각이 들어요. Q. 분위기를 바꿔서 이번에는 일 이야기가 아닌 편한 이야기를 나눠볼게요. 브레인즈컴퍼니에는 다양한 복지제도가 있는데요. 기상님은 어떤 것이 가장 기억에 남으세요? 기상님: 해외 연수 제도요. 저는 첫 해외 연수로 세부에 갔었어요. 마음 맞는 동료와 함께 바다를 거닐 수 있다는 것 자체가 너무 행복했습니다. ‘미국 연수’도 기억에 남아요. 2014년에 갔던 미국 연수에서는 구글과 드롭박스, 코트라 등을 견학하기도 했어요. 코로나 터지기 직전에는 영국 연수도 갔었어요. 세계 최대 보안 전시 중 하나인 Infosec에 저희 회사가 참여했었죠. 해외 연수 외에 ‘패밀리 데이’라는 행사도 브레인저들에게 인기가 많습니다. 패밀리 데이는 직원 가족들이 함께 모여 진행하는 행사예요. 아이들을 위해서 행운권 추첨을 통해 선물을 주기도 하고, 함께 운동회도 하며 시간을 보냈던 게 생각 나네요. 이렇게 돌아보니, 브레인즈컴퍼니는 참 많은 혜택을 주는 회사네요. (웃음) Q. 요즘은 코로나로 연수 제도를 중단하고 있죠. 재용님 많이 아쉬워하시는 것 같은데요? (웃음) 대신 브레인즈컴퍼니, 이것만은 자랑하고 싶다! 하는 것이 있나요? 재용님: 연봉 인상과 좋은 동료. 이번에 전체적으로 연봉이 천만원씩 올라서 너무 좋았습니다. (웃음) 또 사내에 다양한 음료가 비치 돼있고, 아침을 제공해주는 것도 좋아요. 무엇보다 자랑거리는 좋은 동료 분들과 마음이 잘 맞아서 기분 좋게 출근한다는 것을 꼽을 수 있겠네요. Q. 동료분들 얘기가 나왔는데, 팀 내 분위기는 어떤가요? 기상님: "할 때는 하고, 놀 때는 놀자." 집중력을 요하는 일이다 보니 업무 중에는 독서실처럼 조용해요. 대신 점심시간이나 휴식시간에는 서로 편하게 이야기를 나누며 시끌벅적한 분위기를 만들어냅니다. 코로나 이전에는 라운지에서 게임도 즐기고 회식도 했었어요. 요즘은 한 달에 한 번씩(셋째 주 수요일) 저녁 시간에 같이 밥을 먹으면서 소통의 시간을 갖고 있습니다. 재용님: 분위기는 자유롭고 무엇보다 동료들이 인간적이에요. 일할 때 각자 자유롭게 노래를 듣는데 처음에는 신기했어요. 적응하고 보니, 개인만의 공간에서 자유롭게 일할 수 있는 환경이라 좋습니다. 팀 분위기는 타부서에 자랑하고 싶을 정도로 매우 좋아요. 업무 중 실수를 하면 미안한 감정부터 들 정도로, 팀원들 자체가 너무 착하고 좋은 분들이 많습니다. Q. 모두 즐겁게 일하고 계시네요. 앞으로 새로운 동료들이 팀에 합류하게 된다면 어떤 동료를 원하시나요? 기상님: 솔직하고 소통을 잘하며, 끊임없이 고민하는 개발자. 편견일 수 있지만, 개발자는 ‘은둔형’의 이미지를 갖고 있어요(물론 실제로는 그렇지 않은 사람도 많겠죠). 그런 성향을 가진 건 상관이 없지만, 의사소통에 문제가 되는 건 안돼요. 예를 들면, 코드에 문제가 있어도 성격 상 잘 말하지 않는 경우에 시간이 지나면 결국 잘못된 부분이 극명하게 드러나게 돼있거든요. 그래서 소통이 중요해요. 그런 상황에서는 솔직하게 말해줬으면 해요. 또 개발 공부를 할 때 좀 더 읽기 편한 코드나 예외 요소를 여러 각도에서 고려해 보는 자세가 필요하다고 생각해요. 재용님: 꼼꼼한 개발자요. 언어 하나를 빠뜨리면 프로그램 자체에 문제가 생기기 때문에 완전히 집중해서 노력하는 자세가 중요해요. Q. 최근 개발자 직군이 사회적으로 인기가 많은데요. 두 분은 개발자로 진로를 선택하게 된 이유가 있으신가요? 기상님: 적성에 잘 맞고 재미있어서요. 제 전공은 기계공학이었습니다. 당시 기계공학과에 ‘프로그램 개발’이라는 과 소모임이 있었는데요. 소모임에서 프로그램을 잘 다루시는 선배님들이 방학 기간에 멘토-멘티 형식으로 후배들을 가르쳐줬어요. 그 때 C언어, C++ 등을 배우다가 학부 연구소에 발탁이 됐어요. 로봇, 자동차와 같은 시뮬레이터를 만드는 ‘자동화 연구실’에서 일했고, 너무 재미있어서 자연스럽게 대학원까지 가게 됐습니다. 재용님: 개발은 흥미롭고 매력적인 직군이라고 생각해요. 저도 개발 관련 전공은 아니었어요. IoT 쪽이었는데, 코딩 수업을 들은 적이 있었어요. 그 때 코딩에 흥미를 느껴 학원까지 등록해서 다니다 보니 개발자가 됐습니다. Q. 기상님이 입사할 당시의 ‘개발’은 현재와 비교해 봤을 때 어떤 차이가 있나요? 기상님: 제가 입사할 당시의 개발은 ‘수동적인 업무’였습니다. 그 때는 SI성 사업이 주였어요. 하청업체의 위치에 있었다고 볼 수 있죠. 전산시스템을 필요로 하는 곳으로부터 하청을 받아, 시스템의 기획, 개발, 유지보수, 운영 등을 처음부터 끝까지 요구하는 대로 해야 해서 1~2년씩 파견을 나가기도 했어요. 그러다 보니 야근과 특근이 많았죠. 반면에, 현재는 능동적인 스타일로 바뀐 것 같아요. 이제는 개발자들에게 본인이 원하는 대로 다 맞춰 달라고 요구하지 않아요. 오히려 개발자들이 만들고 싶은 제품을 개발하고 업체에게 구입을 요구해요. 그러다 보니 자율적으로 일하는 분위기로 바뀌었고, 이전보다 훨씬 개발 환경도 좋아졌다고 생각해요. Q. 재용님, 요즘 젊은 세대 사이에서는 개발자에 대한 인식이 어떤가요? 재용님: MZ세대는 개발자를 이공계열 중에서도 가장 매력적이고 창조적인 직업이라고 생각하는 것 같아요. 기상님의 말을 들으니 개발 환경이 이전보다 능동적으로 바뀌어서 그런 것 같네요. 무에서 유를 창조해내고, 자신이 만든 웹사이트가 가시적으로 드러난 것을 사람들이 볼 때 성취감을 느껴서 개발자를 선택하는 20대 분들이 많더라고요. Q. 그럼 재용님, 브레인즈컴퍼니에 입사를 원하는 개발자를 위해 입사 과정과 함께 합격 꿀팁 부탁해요! 재용님: 서류 전형에서는 ‘객관성’, 면접은 ‘힘빼기’라고 생각해요. 저는 브레인즈컴퍼니에 총 두 번 지원했고, 처음에는 서류에서 탈락했어요. 개발자 분들이 자기소개서나 이력서를 쓸 때 자신만 이해할 수 있는 내용으로 서류를 작성하는 경우가 많아요. 개발에 대해 잘 모르시는 분들도 이해할 수 있게 객관적이고 구체적으로 쓰는 것이 중요하다고 생각합니다. 실제 상황이나 예시를 들면 더욱 좋고요. 면접은 모범적인 답이지만, 긴장하지 않고 말하는 것이 중요하다고 생각합니다. 브레인즈컴퍼니 면접 당시, 긴장을 많이 했더니 알고 있는 용어나 언어도 기억이 나지 않아 당황스러웠어요. 그 이후에 힘이 풀려 오히려 편하게 답변했더니, 유연하게 대처할 수 있었어요. 개발자 면접은 즉흥적인 문제 해결 능력을 요구하기 때문에 유연성이 필요합니다. 긴장하지 않고 힘을 빼고 임하시는 걸 추천 드립니다. Q. 마지막 질문 드릴게요. 두 분의 앞으로 목표와 계획이 궁금합니다. 기상님: 끊임없이 새로운 개발에 도전할 계획입니다. 개발 자체가 일로 다가오지 않게 하기 위해서는 계속해서 새로운 것에 관심을 가져야 한다고 생각해요. 가령, 제품 개발을 하다 보면 그 제품에만 집중해서 다른 보조 기술 개발은 못 보게 되는 경우가 생기는데요. 그럴 때마다 새로운 기술에 대한 호기심을 잃지 않고 도전해 나가는 것이 제 목표입니다. 재용님: 저는 아직 신입이니 개발 능력을 키우는 것이 목표이지 않을까요? 5년 후에는 특히 Back-end 쪽에서 자유자재로 프로그램을 만들어낼 수 있는 개발자로 성장해 있었으면 좋겠네요.
2022.08.04
시련이 많았던 경험자의 CI/CD 간략 소개
시련이 많았던 경험자의 CI/CD 간략 소개
과거에는 근로자 1명이 기획/설계/구현 테스트까지 진행이 가능했다고 합니다. 하지만 최근에는 근로자 1명이 기획부터 테스트까지 진행하는 일은 거의 드물다고 볼 수 있습니다. OLD SCHOOL 지금 이 시간에도 많은 회사 내의 개발자들은 자신에게 주어진 기능 구현을 훌륭하게 완수하기 위해서 모니터를 째려보고 있습니다. 모니터를 째려보다가 자신이 작성한 내용을 다른 팀원에게 공유하고자 혹은 반대로 다른 팀원이 작성한 내용을 공유받고자 '형상 관리 시스템'을 사용하고 있습니다. CVS와 SVN으로 대표되는 이 시스템은 최근들어 Git을 많이 사용하는 추세라고 합니다. 필자 역시 여러 프로젝트에서 해당 시스템을 사용도 해보았고, 연동하여 다른 시스템을 구현한 경험이 있습니다. 하지만 프로젝트 마다 해당 시스템 사용에 있어서 몇몇 시련이 있었습니다. "차주에 전체 기능 리뷰가 있습니다. 각 파트 별로 코드 커밋해주세요." 라고 PM(Project Manager) 또는 PL(Project Leader)이 요청을 하면, 각 하위 PL(Part Leader)은 파트(Part)에 돌아가 파트원들에게 이 내용을 공유하고, 개별 개발자들은 자신이 작성한 코드를 관리 시스템에 커밋하게 됩니다. 잠시 후 형상 관리 시스템에서 작성 코드를 내려 받은 PL(Part Leader)은 아래와 같은 상황에 직면하게 됩니다. - 동료의 작성 코드에는 관심 없이, 본인의 작성물만 커밋하는 경우 - 별도의 공지 없이 이미 작성된 파일 등을 삭제하여 커밋하는 경우 - 약속되지 않은 환경이나 lib으로 작성한 코드를 커밋하는 경우 프로젝트에 따라 기간이 길어지거나 다른 여러 상황이 발생하면 위의 문제보다 더 많은 문제를 경험하게 됩니다. 각 파트 단위로 위와 같은 문제가 해결되고 정상적으로 컴파일, 빌드까지 완료되면, PL(Part Leader)들은 파트별로 단위테스트를 완료하고 결과가 정상적이면 결과를 품질관리자에게 통보합니다. 각 파트별로 완료 통보를 받은 품질관리자는 다시 관리 시스템에서 전체 작성물을 수동으로 내려받아 통합테스트를 진행합니다. 통합테스트까지 완료되었다면 해당 내용을 릴리즈관리자에게 통보합니다. 릴리즈관리자는 바뀐 부분만 찾아서 변경하면 시간적으로 적용이 빠르겠지만 '바뀐 부분만 변경하면 될까?'라는 의심으로 전체 작성물을 수작업으로 전처리(컴파일 & 빌드)하고 다시 수작업으로 릴리즈하게 됩니다. 만약 진행상의 이슈가 없다면 이제 기능 리뷰 준비가 완료됩니다. 단계별로 문제 없이 진행되고 모든 기능을 확인하였다고 하지만 기능 리뷰 혹은 데모만하면 꼭! 오류가 발생하여 난처한 상황이 종종 발생하곤 합니다. 필자 역시 이런 경우가 많았으며 그때마다 문제 부분을 찾기 위해 많이 고생했습니다. 아래의 개념은 아마도 저 같은 경험을 하고 있는 많은 사람들을 위한 것이 아닌가 싶습니다. CI (Continuous Integration, 지속적인 통합) '지속적인 통합'이란 개발 과정에서 생산되는 코드의 관리와 코드의 문법적인 오류 확인 및 기능 점검(=테스트)을 특정한 일정에 진행하는 것이 아니라 날마다 혹은 특정 시간마다 진행하여 코드 및 기능에 대한 품질을 유지하는 개념이라고 말할 수 있을 것입니다. 앞에서 언급했던 과거 모습을 개선하는 노력은 CI 라는 개념이 나오기 이전부터 많은 개발사 혹은 팀에서 그들만의 문화나 관습으로 처리하는 경우가 있었을 것입니다. 하지만 문제는 새로운 구성원이 생겼을 때 입니다. 조직 문화를 새로이 접하는 이들에게는 이를 설명하고 이해시키는 일은 시간과 노력이 드는 일이니까요. 하지만 이젠 일반적인 Java 개발팀에서는 SVN(or GitHub)+Jenkins+Maven+JUnit으로 구성하는 개발 환경을 사용하고 있습니다. 다만, 프로젝트 목표나 목적되는 환경에 따라 약간씩 다른 환경을 구성하기도 합니다. 그러나 대부분의 경우 Open Source 기반으로 CI 개념을 구성하는 경우가 많습니다. 이는 일단 무료라는 큰 장점과 많은 레퍼런스가 있어 구성하기 편리하고 "우린 Open Source인 SVN과 Jenkins를 사용합니다. 일단 자세한 개념과 동작 원리는 너트뷰 선생님께..." 라고 하며 짧은 노력으로 교육을 끝낼 수 있어 그런 것이 아닌가 합니다. CI 개념을 활용하는 개발 프로젝트에서는 UI 메뉴 혹은 구현 단위 기준으로 구분하여 개발파트나 개발자를 할당하고는 합니다. 각각의 개발자는 할당받은 구현 범위에 대한 문제를 개별적으로 개발 도구를 활용하여 구현하고 구현 내용을 형상 관리 시스템에 커밋합니다. 이런 과정을 다른 개발자들도 같이 수행한 후에 빌드 자동화 환경에서 컴파일 및 빌드 스크립트에 맞춰서 문법적으로 확인된 결과물을 만들고 이를 다시 기능이 확인이 가능한 테스트 스크립트에 맞춰서 테스까지 진행합니다. 만약 테스트 과정에서 비정상적인 결과가 발생할 경우, 해당 내용 수정 후 위의 작업을 다시 진행하게 됩니다. 이런 일련의 절차는 일정 시간 준위 단위로 수행되어 구현하고 있는 기능을 주기적으로 확인하는 과정을 수행합니다. 올바른 진행을 위하여 개발자 개개인에게 분장되는 업무의 크기가 비슷해야 한다고 생각됩니다. 개발자별로 업무의 크기가 서로 다른 겨우, 결과물이 정상적이라고 볼 수 없게 될 것이고 그렇게 된다면 테스트 결과 역시 믿을 수 없는 경우가 발생할 것입니다. CD (Continuous Delivery/Deploy, 지속적 제공/배포) 지속적인 통합(CI)을 사용하던, 기존의 개발 환경을 사용하던, 결국 작성된 결과물은 최종적으로 운영환경에 적용되어 사용작 혹은 타 시스템과 연결되어야 합니다. 그래야 제품 개발 또는 프로젝트가 완료됩니다. CD는 결과물을 운영환경에 적용하는 방식을 나타내는 환경으로써 결과물 적용 여부를 판단하는 행위를 담당하는 주체가 누구냐에 따라, Continuous Delivery와 Continuous Deploy로 구분됩니다. Continuous Delivery는 CI 환경을 통하여 자동으로 컴파일 및 빌드가 되고, 테스트된 결과물에 대해서 릴리즈 관리자가 적용 시점마다 테스트 결과 및 서비스 영향도를 판단하여 수동으로 적용하는 방식이며, Continuous Deploy는 결과물은 항상 옳고 서비스 영향도는 없다고 미리 판단하여 자동으로 적용하는 방식입니다. 아마도 대부분의 개발 환경에서는 Continuous Delivery로 적용하고 있기에 CD라고 표기되는 경우 Continuous Delivery를 의미하는 경우가 많을 것입니다. 소프트웨어 솔루션을 제작하는 개발팀에서는 아마도 Continuous Delivery로 또한 MSA 기반의 서비스를 제공하는 개발팀에서는 Continuous Deploy를 사용하는 편이 여러 관계를 보았을 때 유리하다고 판단합니다. 하지만, 개발팀의 업무 성격과 제품 혹은 서비스의 출시 시기 등이 CD 방식을 결정하는 가장 중요한 요소가 될 것입니다. 지금까지 CI/CD 도입 배경과 내용을 필자의 경험을 바탕으로 간략하게 정리하였습니다. 개발자들이 자기가 맡은 기능 혹은 프로세스에만 전념할 수 있는 훌륭하고 편리한 개발 환경 및 적용 환경이 언제 어떻게 나타나게 될지 궁금합니다. 가능하다면, 많이 바꿔서 따라가기 귀찮은 시니어들과 새롭게 따라가야하는 주니어 개발자 모두에게 즐거운 환경이 등장했으면 합니다. 감사합니다.
2023.08.22
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