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기술이야기 Filebeat vs Logstash, 대규모 로그 수집 환경에서 더 적합한 선택은?! 기술이야기 Filebeat vs Logstash, 대규모 로그 수집 환경에서 더 적합한 선택은?! 대규모 시스템에서 로그는 단순한 기록이 아니라, 장애 진단과 보안 분석, 운영 자동화를 위한 핵심 데이터 소스입니다. 하지만 로그 수집량이 기하급수적으로 늘어나면 기존 Logstash 기반 아키텍처는 JVM 오버헤드와 자원 점유 문제로 병목이 발생하기 쉽습니다. 이런 한계를 보완하기 위해 주목받는 것이 Filebeat입니다. 경량 Go 기반으로 설계된 Filebeat은 CPU와 메모리 부담을 최소화하고, 수집과 전송에 집중함으로써 분산 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있습니다. 이번 글에서는 왜 Logstash 대신 Filebeat을 선택하게 되었는지, 그리고 이를 통해 어떤 운영상의 안정성과 효율성을 확보할 수 있었는지 살펴보겠습니다. 1. 왜 Logstash 대신 Filebeat를 사용하게 되었나? 통합로그관리 시스템 개발 초창기 파일 로그 수집 에이전트로 Logstash를 사용했습니다. 그러나 고객사의 폭발적인 로그 증가와 대규모 환경 요구사항에 효과적으로 대응하고 시스템의 안정성을 위해, 로그 수집 에이전트를 Filebeat로 전환하게 되었습니다. 왜? Logstash 기반 아키텍처를 바꾸었는지, 그리고 Filebeat 도입이 가져온 기술적 이점과 주요 설정은 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. * 수집 에이전트 교체, 무엇이 문제였고 무엇을 얻었나? 수집해야 할 로그 소스(서버, 네트워크 장비, 보안 솔루션 등)가 폭발적으로 증가하면서, 기존의 Logstash 기반 수집 아키텍처는 다음과 같은 근본적인 한계에 직면했습니다. 안정적인 SIEM 운영을 위해서는 수집 에이전트의 경량화, 안정성, 리소스 효율성 확보가 최우선 과제였으며, 그 해답으로 Filebeat를 선택하게 되었습니다. Filebeat는 Logstash의 경량화된 버전으로, 에이전트 수집 역할을 담당합니다. 즉, 로그가 생성되는 서버에 설치되어 로그 파일을 읽고 바로 OpenSearch(이전의 Elasticsearch) 또는 Kafka와 같은 목적지로 전송하는 역할을 합니다. Filebeat는 Go 언어로 개발되어 메모리 사용량이 극히 적고, CPU 부하도 거의 발생시키지 않습니다. Filebeat로 변경은 단순히 도구를 바꾼 것이 아닌, 로그 파이프라인의 효율성과 안정성을 극대화하는 전략적 선택이었습니다. 다음으로는 Logstash에서 Filebeat로 전환함으로써 얻은 주요 장점과 기술적인 이점, 그리고 Filebeat의 주요 설정에 대해 살펴보겠습니다. 2.Filebeat 전환을 통한 구체적인 이점은?! Filebeat로의 전환은 성능 개선을 넘어, 파일 수집 아키텍처를 현대적인 분산 처리 구조로 진화시켜 안정성, 유연성, 개발 효율이라는 세 가지 핵심 이점을 확보했습니다. (How Filebeat works) [1] 데이터 흐름 제어 및 안정성 Filebeat의 가장 중요한 기능 중 하나는 백프레셔(Backpressure) 메커니즘입니다. Filebeat는 데이터를 전송하는 중앙 시스템(Kafka 또는 OpenSearch Ingest Node)에 부하가 걸려 처리 속도가 느려질 경우, 스스로 로그 전송 속도를 늦춥니다. 이 지능적인 흐름 제어 덕분에 중앙 시스템의 과부하를 막고, 데이터 파이프라인이 붕괴되는 것을 방지하여 안정적인 로그 흐름을 보장합니다. [2] 유연한 운영 환경 Filebeat는 탁월한 운영 유연성을 제공합니다. 특히 filebeat.config.inputs 기능을 활용한 동적 설정 관리는 Filebeat 재시작 없이 새로운 로그 소스를 실시간으로 추가/변경할 수 있게 해 운영의 유연성을 극대화합니다. Zenius SIEM 역시 설정 편집 기능을 제공하여 이러한 운영 유연성을 확보하고 있습니다. [3] 메타데이터 사전 분류와 ECS 정규화 fields.* 기능을 이용해 수집 단계에서 로그 유형(mtype) 등을 태깅하여 중앙 시스템의 ECS(Elastic Common Schema) 기반 정규화를 위한 '분류 키' 역할을 합니다. ECS를 통해 모든 로그가 표준화되므로, 상관관계 분석 및 일관된 검색/시각화 효율이 극대화됩니다. *여기서 ECS란?* ECS는 보안 이벤트, 로그 등 모든 데이터를 공통된 필드 이름으로 정의하는 표준 스키마입니다. 서로 다른 로그 소스(예: Apache, Windows 이벤트)에서 수집된 데이터라도 ECS를 적용하면 동일한 표준 필드(source.ip, destination.port 등)를 갖게 되어 검색과 분석이 용이해집니다. 예시) cpu_pct 라는 ECS가 있다면 “cpu > 60” 검색 시 해당 ESC가 적용된 모든 로그를 찾아 로그의 수집,출처 및 내용을보여줄 수 있음 *SIEM에서의 이점 극대화* - 일관성 확보: 모든 로그가 ECS를 기반으로 표준화되므로, 분석가들은 매번 다른 필드 이름을 외울 필요 없이 표준화된 필드로 일관성 있게 검색 및 대시보드를 구축할 수 있습니다. - 분석 효율성 확보: 모든 로그가 공통 스키마를 따르기 때문에 상관관계 분석(Correlation)을 효율적으로 수행하여 보안 위협을 신속하고 정확하게 식별하는 데 큰 도움이 됩니다. 결론적으로, Filebeat의 fields.* 기능은 단순 태깅을 넘어, 데이터를 중앙에서 ECS로 효율적이고 정확하게 정규화하기 위한 SIEM 아키텍처의 필수적인 개발 포인트입니다. 다음 내용에서는 Filebeat의 구체적인 작동 방식을 정의하는 주요 설정들을 살펴보겠습니다. 3.Filebeat 주요 설정 Filebeat를 사용하기 위해서는 filebeat.yml 파일에 주요 설정을 정의해야 합니다. 이 파일에는 어떤 로그 파일을 모니터링할지, 어떤 포맷으로 데이터를 전송할지, 그리고 어떤 목적지로 보낼지에 대한 정보가 포함됩니다. [1] Filebeat 핵심 환경 설정 (Configuration) 로그 파일 수집 자체를 제외한 Filebeat의 실행 환경, 관리 유연성, 데이터 전송 메커니즘, 그리고 운영 안정성을 정의합니다. 이러한 설정은 SIEM 아키텍처의 견고함을 결정하는 핵심 요소입니다. (설정은 환경에 따라 변경 가능하며 아래는 예시로 설정한 부분을 설명 합니다.) [2] filebeat.inputs - 로그 파일 모니터링 정의 (수집) Filebeat가 어떤 로그 파일을 읽고 수집할지 정의하며, 수집된 로그에 메타데이터를 부여하는 핵심 부분입니다. 가장 일반적인 설정은 paths를 사용하여 로그 파일의 경로를 지정하는 것입니다. 위 설정은 /var/log/secure/ 파일을 읽도록 Filebeat에 지시합니다. fields를 사용하여 로그에 메타데이터를 추가할 수 있습니다. [3] Processors - 경량 데이터 가공 로그를 목적지로 전송하기 직전에 간단한 가공을 수행하여 중앙 시스템의 부하를 줄이고 필수 메타데이터를 추가할 수 있습니다. (메타데이터 추가 예시) (Drop 설정 예시, (ex)Linux audit log 수집 시 특정 경로의 로그 제외 설정) [4] Output - 데이터 전송 목적지 정의 로그 수집 및 가공을 마친 데이터를 전송할 최종 목적지를 정의합니다. 아래 예시에서는 Kafka를 목적지로 사용하여 대규모 로그 처리 및 부하 분산의 이점을 확보합니다. Filebeat의 filebeat.yml에 있는 다양한 설정 옵션들은 로그 수집의 안정성과 효율성을 결정하는 핵심적인 요소입니다. 이러한 주요 설정 기능들을 적절히 활용한다면, 대규모 환경에서도 안정적이고 효율적인 수집 체계를 성공적으로 구축할 수 있습니다. 이제 마지막으로, Zenius SIEM에서 이러한 Filebeat 설정 기능들이 실제로 어떻게 활용되었는지 살펴보겠습니다. 4. Zenius SIEM의 Filebeat 활용 (중앙 집중식 Filebeat 관리) Zenius SIEM 솔루션은 Filebeat의 기술적 장점을 실제 운영 환경에서 활용 할 수 있도록 YML 설정 편집 및 중앙 집중식 관리 기능을 제공합니다. 이는 대규모 에이전트 환경의 운영 부담을 획기적으로 줄여주며, 고객이 Filebeat의 세밀한 기술적 기능을 직접 제어하고 커스터마이징할 수 있게 합니다. - GUI 기반 YML 편집기 및 전용 설정 기능 Zenius SIEM은 운영자가 Filebeat의 설정을 세밀하게 제어하고 편리하게 관리할 수 있도록 GUI 기반 YML 편집기를 제공합니다. 운영자는 이 환경에서 Filebeat의 모든 YML 설정 (Inputs, Processors, Output 등)을 직접 수정하고 커스터마이징 할 수 있습니다. 특히 로그 수집 안정성에 필수적인 핵심 기능, 예를 들어, 멀티라인 패턴, negate, match, tail files, 동시 수집 파일 수, include lines, exclude lines은 별도의 전용 인터페이스를 통해 더욱 편리하게 설정할 수 있도록 지원하여, 복잡한 설정도 쉽게 관리할 수 있습니다. - 중앙 집중식 설정 수백 대의 서버에 설치된 Filebeat 에이전트의 설정을 관리하고 설정과 동시에 Filebeat의 동적 설정 기능 (filebeat.config.inputs 등)을 활용하여 에이전트 재시작 없이 즉시 변경 사항을 반영한다는 것입니다. 이는 서비스 중단 없이 운영 환경을 유지할 수 있게 해줍니다. - 에이전트 제어 및 상태 모니터링 분산된 로그 수집 환경을 통합적으로 관리하기 위해, Zenius SIEM은 에이전트 제어 및 상태 모니터링 기능을 제공합니다. 각 에이전트의 실행 상태 확인, 원격 재시작, 버전 관리 등의 제어 기능을 단일 시스템에서 제공하여, 운영자가 분산된 에이전트 환경을 쉽게 관리하고 장애 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다. (수집 상태 모니터링 기능) (에이전트 관리 기능) 5. 마치며 지금까지 Logstash에서 Filebeat로의 전환 배경과 그 이유, Filebeat의 주요 기능과 설정, 그리고 Zenius SIEM 환경에서의 실제 활용 사례를 중심으로 살펴보았습니다. 이번 전환은 단순한 에이전트 교체를 넘어, 대규모 환경의 요구사항에 보다 적합한 아키텍처를 구축하기 위한 전략적인 선택이었습니다. Filebeat 도입을 통해 Zenius SIEM은 다음과 같은 측면에서 운영 기반을 한층 강화할 수 있었습니다: -경량화 및 안정성 향상 Go 언어 기반의 경량 구조로 서버 자원 사용을 최소화하고, 백프레셔(Backpressure) 및 레지스트리(Registry) 기능을 통해 로그 유실 없는 안정적인 수집 환경을 구현했습니다. -운영 유연성과 분석 효율성 확보 동적 설정 관리 기능을 통해 다양한 환경에서 유연하게 운영할 수 있었으며, ECS 필드 구조(fields.*)를 적극 활용해 로그 분석과 데이터 정규화를 보다 체계적으로 수행할 수 있게 되었습니다. Zenius SIEM은 이러한 Filebeat를 중앙 집중식 관리 시스템과 통합하여, 고객 환경에 최적화된 안정적이고 효율적인 로그 수집 서비스를 제공하고 있습니다. 지금까지 Logstash에서 Filebeat로의 전환을 통해 어떤 기술적 변화가 있었고, 그것이 실제 운영 환경에 어떻게 적용되었는지를 정리해 보았습니다. 변화하는 IT 환경 속에서 로그 수집 방식 또한 지속적으로 진화하고 있으며, 앞으로도 이에 대한 다양한 시도와 고민은 계속될 것입니다. 2025.10.21
기술이야기 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링 시 반드시 고려해야 할 4가지 기술이야기 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링 시 반드시 고려해야 할 4가지 많은 기업과 기관은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스)를 병행하는 하이브리드 클라우드 환경을 도입하고 있으며, 그 위에서 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)를 활용해 수십 개의 마이크로서비스를 독립적으로 배포하고 확장하는 방식을 채택하고 있습니다. 이러한 구조는 높은 유연성과 확장성을 제공하지만, 동시에 운영 복잡성을 크게 증가시키는 특징이 있습니다. 이에 따라 다양한 모니터링 도구와 대시보드가 활용되고 있지만, 실제로 장애가 발생하면 원인을 파악하기까지 여전히 많은 시간이 소요됩니다. 데이터 자체는 충분히 수집되고 있으나, 사용자 요청에서 애플리케이션과 컨테이너, 네트워크, 클라우드 리소스에 이르는 흐름이 하나의 시간축으로 유기적으로 연결되지 않기 때문입니다. 결국 각 지표가 분절된 조각으로만 보이면서, 문제의 전반적인 맥락을 명확하게 파악하기 어렵게 됩니다. 따라서 이제 모니터링의 목적은 단순한 데이터 수집을 넘어야 합니다. 수집된 데이터를 유기적으로 연결된 관점에서 해석하고, 복잡한 분산 환경의 특성을 반영하며, 탐지 이후에는 신속하게 조치와 대응으로 이어질 수 있는 체계를 마련하는 것이 중요합니다. 그렇다면 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에서 모니터링을 수행할 때, 구체적으로 어떤 부분을 반드시 고려해야 할까요? 지금부터 그 핵심 요소들을 차례로 살펴보겠습니다. 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링, 반드시 고려해야 할 4가지 1) End-to-End Observability로 장애 원인을 빠르게 찾을 수 있어야 한다 모니터링은 사용자 경험에서 시작해 애플리케이션, 컨테이너와 노드, 네트워크, 그리고 클라우드 리소스까지 하나의 흐름으로 이어져야 합니다. 예를 들어 사용자가 웹 애플리케이션에서 지연을 겪는다면, 해당 요청의 트레이스를 열어 어느 구간에서 지연이 발생했는지 확인하고, 같은 시각의 CPU·메모리·입출력(IO) 사용량과 데이터베이스나 메시지 큐 같은 클라우드 매니지드 서비스의 상태를 함께 살펴야 합니다. 이렇게 해야 단순히 “느리다”라는 현상에서 멈추는 것이 아니라, “어떤 서비스의 어떤 호출이 병목이며, 어떤 인프라 자원이 영향을 주었는가”라는 구체적 결론으로 이어질 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터가 일관된 방식으로 연결되어야 합니다. 트레이스 식별자(Trace ID)와 서비스·환경 태그 같은 공통 메타데이터가 전체 수집 계층에 적용되어야 하며, 로그·메트릭·트레이스는 이 기준을 통해 즉시 상관 분석이 가능해야 합니다. 화면 구성도 마찬가지입니다. 서비스 개요에서 시작해 트랜잭션 세부, 컨테이너와 노드 지표, 네트워크와 클라우드 리소스로 자연스럽게 이어지는 드릴다운 구조가 마련되어야 운영자가 불필요하게 여러 화면을 오가며 시간을 낭비하지 않습니다. 또한 사용자 경험 지표를 백엔드 데이터와 연결하는 과정도 필요합니다. 실제 사용자 모니터링(RUM, Real User Monitoring) 기능 등을 통해 웹 성능의 핵심 지표를 함께 확인해야 합니다. LCP(Largest Contentful Paint·핵심 내용이 화면에 표시되기까지의 시간), INP(Interaction to Next Paint·사용자 입력에 대한 반응성), CLS(Cumulative Layout Shift·레이아웃 안정성)와 같은 지표를 백엔드 트레이스와 매칭하면, 지연의 원인이 서버 처리인지, 네트워크 왕복 시간인지, 외부 리소스 때문인지 명확히 설명할 수 있습니다. 2) 쿠버네티스 주요 이벤트를 실시간 성능 데이터와 함께 볼 수 있어야 한다 쿠버네티스는 끊임없이 변화하는 동적 분산 시스템입니다. Pod는 생성과 종료를 반복하고, 오토스케일러는 순간적인 부하에 따라 리플리카 수를 조정하며, 롤링 업데이트와 롤백은 하루에도 여러 번 발생합니다. 이런 특성 때문에 단순히 CPU와 메모리 사용률 같은 정적 지표만 확인해서는 문제를 제대로 이해하기 어렵습니다. 쿠버네티스 환경에서는 반드시 이벤트와 성능 지표를 같은 시간축에서 함께 해석해야 합니다. 예를 들어 특정 시점에 오류율이 급증했다면, 원인은 단순한 리소스 부족일 수도 있습니다. 그러나 API Server 지연이나 etcd 병목, 혹은 롤링 업데이트 과정에서 트래픽 전환이 매끄럽지 않아 발생한 문제일 가능성도 있습니다. 만약 Pod 재시작이나 CrashLoopBackOff 이벤트가 성능 저하와 같은 시점에 발생했다면, 이는 추측이 아니라 근거 있는 원인 분석으로 이어질 수 있습니다. 또한 서비스 간 통신에서 병목을 찾으려면 서비스 메쉬 지표나 eBPF 기반 네트워크 관측이 효과적입니다. 이들은 동서 트래픽의 RTT, 오류율, 지연 분포를 보여주어 호출 경로상의 문제 지점을 명확히 드러냅니다. 여기에 HPA 동작이나 롤백 시점을 성능 지표와 함께 기록하면, 배포가 실제 성능 저하의 원인이었는지도 빠르게 확인할 수 있습니다. 결국 쿠버네티스 모니터링은 지표와 이벤트를 분리해 보는 것이 아니라, 하나의 시간선에서 연결해 해석해야 합니다. 그래야 단순히 “문제가 있다”라는 수준에 머무르지 않고, “이 시점, 이 이벤트, 이 서비스가 원인이다”라는 실행 가능한 결론으로 이어질 수 있습니다. 3) 클라우드 계정·리전·비용·보안을 하나의 기준으로 관리할 수 있어야 한다 하이브리드 클라우드는 유연성을 제공하지만, 동시에 운영 복잡성과 관리 부담을 크게 높입니다. 사업자마다 지표 체계와 콘솔이 다르고, 계정과 리전이 분산되면 운영자는 조각난 정보를 이어 붙이는 데 많은 시간을 소모하게 됩니다. 이러한 문제를 줄이려면 반드시 메타데이터 규칙을 정의하고 이를 일관되게 적용해야 합니다. 클라우드 계정과 리전 인벤토리는 자동으로 동기화되어야 하며, 모든 리소스에는 팀·서비스·환경 정보가 태그로 부여되어야 합니다. 비용, 성능, 가용성 지표는 이 태그를 기준으로 정렬·비교되어야 하며, 이를 통해 특정 서비스나 팀 단위의 문제를 빠르게 좁혀갈 수 있습니다. 비용 관리 또한 단순히 총액 확인을 넘어 예산·예측·이상 비용 감지까지 하나의 화면에서 제공되어야 실제 운영과 의사결정에 도움이 됩니다. 보안 역시 운영과 별도로 다루지 않고 같은 시각에서 관리해야 합니다. 퍼블릭 버킷 노출, 과도한 보안그룹 개방, 장기간 미사용 액세스 키와 같은 항목은 운영 대시보드에 함께 표시되어야 하며, 이를 통해 비용·성능·보안을 종합적으로 고려한 균형 잡힌 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 재해복구 관점에서는 리전 간 지표 정합성과 복구 목표치(RTO, Recovery Time Objective·복구 시간 목표 / RPO, Recovery Point Objective·복구 시점 목표) 달성 여부를 주기적으로 점검해야 합니다. 이러한 데이터가 체계적으로 관리될 때 실제 장애 상황에서도 신속하게 대응할 수 있습니다. 결국 하이브리드 클라우드 모니터링은 각 사업자의 시스템을 따로따로 보는 것이 아니라, 하나의 기준과 규칙으로 통합 관리해야만 진정한 효과를 발휘합니다. 4) 운영 자동화와 알림 체계가 효과적으로 갖춰져 있어야 한다 모니터링의 목적은 데이터를 보여주는 것이 아니라 문제를 신속히 해결하는 데 있습니다. 따라서 알림 체계는 단순히 많은 경고를 쏟아내는 것이 아니라, 운영자가 즉시 판단하고 대응할 수 있을 만큼 충분한 정보를 담아야 합니다. 정적 임계치만으로는 환경 변화를 따라가기 어렵습니다. 시스템은 정상 상태를 스스로 학습해 기준선을 조정할 수 있어야 하며, 유사한 성격의 이벤트는 상관관계 분석을 통해 하나의 사건으로 묶여야 합니다. 이렇게 해야 알림 소음을 줄이고, 운영자가 진짜 중요한 신호에 집중할 수 있습니다. 알림은 단순한 메시지가 아니라 증거를 함께 제공해야 합니다. 예를 들어 “CPU 사용률 초과”라는 경고만으로는 부족합니다. 같은 시점의 로그, 트레이스 링크, 최근 배포 이력, 리소스 스냅샷 등이 함께 제시되어야 운영자가 알림에서 곧바로 확인과 조치로 이어질 수 있습니다. 전달 방식 또한 중요합니다. 메신저 알림이나 모바일 푸시처럼 실제 대응이 이루어지는 채널을 사용해야 하며, 에스컬레이션은 시간과 역할에 따라 명확히 정의되어야 합니다. 교대 근무 체계와 연동된 프로세스까지 갖춰져야 운영 공백을 최소화할 수 있습니다. 궁극적으로는 탐지 → 증거 수집 → 조치 → 복구 확인까지 이어지는 과정이 표준 절차로 자리 잡아야 합니다. 사건 종료 후에는 포스트모템이 자동 기록되어 재발 방지로 이어져야 하며, 이러한 체계가 반복될수록 평균 대응 시간(MTTA)과 평균 복구 시간(MTTR)은 꾸준히 단축됩니다. 운영 자동화와 알림 체계가 제대로 작동할 때, 모니터링은 단순한 관찰을 넘어 실질적인 운영 성과로 연결됩니다. 클라우드와 쿠버네티스 환경은 앞으로도 더 확장되고 다양해질 것입니다. 서비스는 더 많은 리전에 걸쳐 배포되고, 애플리케이션은 더 많은 마이크로서비스로 쪼개지며, 운영자는 더 많은 데이터와 알림에 둘러싸이게 될 것입니다. 이 상황에서 단편적인 모니터링만으로는 대응 속도와 품질을 보장할 수 없습니다. 지금 필요한 것은 데이터를 연결된 시각으로 읽어내고, 이벤트와 지표를 하나의 시간선에서 해석하며, 클라우드 리소스를 일관된 규칙으로 관리하고, 알림을 실제 조치로 이어주는 운영 체계입니다. 이 네 가지는 기술적으로는 별개의 영역처럼 보이지만, 실제 운영에서는 긴밀히 맞물려 작동해야만 효과가 있습니다. 결국 모니터링의 목표는 단순히 상태를 보여주는 것이 아니라, 문제 해결과 서비스 안정성을 보장하는 데 있습니다. 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에서 이 네 가지 관점을 충실히 반영한다면, 복잡성을 줄이고, 장애 대응 시간을 단축하며, 미래의 확장성까지 확보할 수 있습니다. 2025.09.25
기술이야기 복잡한 네트워크 트래픽, Zenius NMS·TMS·NPM으로 정확하게 분석하기 기술이야기 복잡한 네트워크 트래픽, Zenius NMS·TMS·NPM으로 정확하게 분석하기 오늘날 기업의 IT 인프라는 클라우드, 가상화, 마이크로서비스(Kubernetes)로 빠르게 전환되고 있습니다. 서비스는 점점 더 세분화되고 연결 구조는 복잡해지면서, 단일 지점에서 발생한 문제라도 전체 서비스 품질에 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 기존의 네트워크 모니터링 방식은 주로 장비 단위에 국한되어 있어, 트래픽 증가나 지연 같은 현상이 발생했을 때 원인을 신속하고 정확하게 파악하기가 쉽지 않습니다. 이러한 환경에서는 단순한 장비 레벨 모니터링을 넘어, 인터페이스 → 트래픽 흐름 → 프로세스 단위까지 네트워크를 다각도로 관찰하는 체계가 필요합니다. Zenius의 NMS, TMS, NPM은 각각의 레벨에서 데이터를 수집·분석함으로써, 네트워크 전반을 단계적으로 추적하고 문제 지점을 빠르게 규명할 수 있도록 돕습니다. 이번 글에서는 세 가지 솔루션을 연계하여 실제 운영 환경에서 어떻게 트래픽 원인을 분석할 수 있는지를 구체적으로 살펴보겠습니다. Zenius NMS·TMS·NPM: 각 솔루션의 특징과 차이점 Zenius NMS, TMS, NPM의 정의와 역할을 먼저 정리해보겠습니다. 각각의 솔루션은 모두 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석하는 기능을 제공하지만, 적용되는 관점과 수집 방식, 그리고 활용 목적에서 분명한 차이가 있습니다. Zenius NMS(Network Management System)는 SNMP를 기반으로 라우터, 스위치 등 네트워크 장비의 물리 인터페이스 관점에서 트래픽을 모니터링합니다. 이를 통해 장비별 포트 사용량, bps/pps, 에러 발생 여부 등을 실시간으로 확인할 수 있으며, 네트워크 전반의 기본적인 상태를 빠르게 파악하는 데 유용합니다. 반면 Zenius TMS(Traffic Management System)는 NetFlow, sFlow, IPFIX와 같은 Flow 데이터를 활용하여, 네트워크를 경유하는 IP·Port 단위 트래픽 흐름을 분석합니다. 스위치를 경유하는 트래픽에 대해 bps/pps와 같은 기본 지표를 확인할 수 있을 뿐 아니라, 애플리케이션별·서비스별·포트별로 트래픽을 분류하고 TopN 분석을 제공하기 때문에, 백본이나 라우터 구간에서 어떤 서비스가 대역폭을 가장 많이 사용하는지 직관적으로 파악할 수 있습니다. 마지막으로 Zenius NPM(Network Performance Monitoring)은 eBPF 기술을 기반으로 서버 및 컨테이너 환경의 커널 레벨 통신을 모니터링합니다. 단순 트래픽량뿐만 아니라 Latency, RTT, Jitter, Retransmit 등 정밀한 성능 지표까지 수집할 수 있어, Kubernetes나 MSA 기반 서비스처럼 복잡한 구조에서 세밀한 원인 분석이 가능합니다. 정리하자면, NMS는 장비·인터페이스 레벨, TMS는 네트워크 경로·서비스 레벨, NPM은 서버·프로세스 레벨에서 각각 네트워크를 해석합니다. 이 세 가지를 유기적으로 결합하면, 물리적 인터페이스 → 네트워크 경로 → 커널 기반 통신까지 다층적으로 추적할 수 있어, 복잡한 네트워크 환경에서 발생하는 트래픽 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이제 각 솔루션이 실제로 어떻게 연계되어 활용되는지, 구체적인 기능 구성 및 분석 절차를 하나씩 살펴보겠습니다. NMS·TMS·NPM 기반 트래픽 분석 기능 구성 및 확인 절차 본격적으로 NMS·TMS·NPM 기반 트래픽 분석 절차를 살펴보겠습니다. 이번 사례는 쿠버네티스(K8s) 기반 WAS 서비스의 트래픽 흐름을 추적하며, 각 구간을 어떤 방식으로 점검할 수 있는지를 단계별로 살펴보겠습니다. [Step 1] 운영환경과 트래픽 흐름 구간 확인 먼저 운영환경의 기본 구성도를 확인하고 분석 대상이 되는 구간을 정리합니다. 본 사례에서는 DB POD → WAS POD → Worker Node → 내부 L3 → 백본 → 방화벽으로 이어지는 흐름을 점검 대상으로 삼습니다. 이러한 흐름을 명확히 정의해두면 이후 어떤 도구와 지표를 중점적으로 확인해야 할지 쉽게 구분할 수 있습니다. [Step 2] 구간별 모니터링 체계 구성 다음으로 각 구간을 어떤 방식으로 수용하고 분석할지 체계를 구성합니다. - 내부 L3, 백본, 방화벽은 SNMP를 통해 NMS에 연계하여 인터페이스 단위 트래픽을 수집합니다. - 백본은 NetFlow, sFlow 등의 Flow 데이터를 TMS에 수용해 애플리케이션 및 서비스 흐름을 분석합니다. - Worker Node는 Agent 기반으로 NPM에 연결해 POD 간 세밀한 통신 현황을 추적합니다. 이렇게 구성하면 서버, 네트워크 장비, 서비스 경로까지 계층별로 입체적인 모니터링이 가능합니다. [Step 3] 구간별 상세 분석 ① POD ↔ WAS POD DB POD와 WAS POD 사이의 통신은 [NPM > 모니터링 > 트래픽 > View, 필터 조건 검색] 경로를 통해 확인합니다. 여기서 IP와 Port를 기준으로 필터링하면, 해당 세션의 트래픽량뿐 아니라 Latency, RTT, Jitter, Retransmit 같은 세밀한 성능 지표를 함께 살펴볼 수 있습니다. 또한, [NPM > 모니터링 > 트래픽현황 > View, 필터 조건 검색] 메뉴를 이용하면 DB POD Port를 기준으로 실제 트래픽 흐름이 어떻게 연결되는지를 시각적으로 파악할 수 있습니다. ② WAS POD ↔ Worker Node ↔ 내부 L3 그다음에는 [NPM > 모니터링 > 트래픽현황] 화면에서 Worker Node 전체 기준으로 트래픽을 점검합니다. 이 과정에서는 상위 트래픽 발생 호스트, 송수신 바이트, Latency, Jitter 추이를 시간대별로 확인할 수 있어, 특정 시점에서 발생한 지연 현상을 이벤트와 연관 지어 분석하기에 적합합니다. ③ Worker Node ↔ 내부 L3 내부 L3 구간은 [NMS > 모니터링 > 장비 > 인터페이스] 메뉴에서 확인합니다. bps, pps, 에러 발생 여부 같은 항목을 중심으로 살펴보면 링크의 안정성과 과부하 여부를 빠르게 점검할 수 있습니다. 또한, [NMS > 모니터링 > 성능 > 인터페이스] 메뉴를 활용하면 시간대별 bps/pps 그래프를 통해 트래픽 패턴 변화를 확인할 수 있으며, 이는 NPM에서 관측한 Latency나 Jitter 지표와 교차 검증하는 데 도움이 됩니다. ④ 내부 L3 ↔ 백본 ↔ 방화벽 마지막으로 백본 구간은 TMS를 통해 흐름을 분석합니다. [TMS > TopN > 어플리케이션] 메뉴에서 HTTPS, PostgreSQL 등 주요 애플리케이션별 트래픽 분포를 확인할 수 있으며, [TMS > TopN > 트래픽, Port] 화면에서는 IP와 Port를 기준으로 어떤 서비스가 대역폭을 점유하고 있는지 빠르게 파악할 수 있습니다. [ TMS > TopN > 트래픽, Port ] IP, Port 등 다양한 기준의 백본 경유 트래픽 분석 결국, NPM은 POD·서버 간 세밀한 지연과 통신 성능을, NMS는 네트워크 장비 인터페이스 단위 안정성을, TMS는 서비스 및 애플리케이션 흐름을 각각 보여줍니다. 이렇게 다층적인 분석을 통해, 단일 구간이 아닌 전체 서비스 경로를 종합적으로 추적할 수 있으며, 이는 재현이 어려운 네트워크 장애 원인 파악에 큰 도움이 됩니다. 활용 예시 “특정 Worker Node 트래픽 급증” 원인 추적하기 쿠버네티스(K8s) 환경의 서비스는 일반적으로 다수의 POD가 상호 연결되어 하나의 서비스를 제공합니다. 이러한 구조에서는 특정 Worker Node의 트래픽이 급격히 증가했을 때, 기존의 일반 모니터링 도구(SMS) 만으로는 증가 원인을 정확히 분석하기 어렵습니다. SMS는 대개 NIC 단위 트래픽 수준까지만 보여주기 때문입니다. 따라서 Zenius NPM을 활용해 OS(커널) 관점에서 IP·Port 기준의 세밀 분석을 수행해야만, 어떤 POD·세션·포트가 원인인지 구체적으로 밝혀낼 수 있습니다. 1) NPM으로 포트/세션 단서 포착 먼저 [NPM > 모니터링 > 트래픽 > View, 필터 조건 검색]에서 문제의 Worker Node를 기준으로 플로우 목록을 정렬합니다. 다수의 POD에서 동일 포트(예: 8081) 로 통신하는 패턴이 확인되면, 수집 트래픽 증가 가능성이 높습니다. → 8081은 Zenius APM 데이터 수집 포트이므로, APM 수집량 증가에 따른 네트워크 사용량 상승을 1차 가설로 설정합니다. 2) NPM 트래픽 맵으로 대상·방향 확정 다음으로 [NPM > 모니터링 > 트래픽현황 > View, 필터 조건 검색]에서 RemotePort = 8081로 필터링합니다. 트래픽 맵을 통해 어떤 POD들이 8081 수집 지점으로 트래픽을 보내는지와 연결 방향을 직관적으로 확인할 수 있습니다. 본 사례에서는 4개의 POD에서 동일 포트로 집중되는 흐름이 나타났고, 추가 8081 통신 대상은 확인되지 않았습니다. 3) K8s에서 트래픽 발생 POD 상태 교차 검증 이제 [Zenius K8s > 모니터링 > 파드]에서 트래픽 발생 POD(예: 192.168.0.216) 를 선택해 상태와 자원 사용률(CPU/메모리), 네트워크(bps) 를 확인합니다. 본 사례에서는 상태가 정상이고 Limit 대비 사용률도 안정적이어서, 트래픽 증가는 장애가 아닌 정상적인 수집 과정에서 발생한 현상으로 판단할 수 있습니다. 4) APM 지표로 맥락 검증 마지막으로 [Zenius APM > 모니터링] 대시보드에서 요청 건수, 응답 시간, 동시 사용자 등의 애플리케이션 지표를 확인합니다. NPM에서 포착된 8081 증가 시점과 APM 지표가 동조하면, 네트워크 증가는 APM 수집 트래픽 증가(정상 동작)로 판단할 수 있습니다. 반대로 APM 지표가 평온한데 8081만 치솟는다면, 이는 수집 설정이나 라우팅 구성의 이상을 의심해야 합니다. 이 경우, 동일 조건을 재현해 문제를 다시 발생시켜 보고, 원인이 확인되면 수집 주기·라우팅·리소스 할당 등을 조정(튜닝)하여 최적화할 수 있습니다. NPM–NMS–TMS–K8s–APM을 유기적으로 연결해, 특정 Worker Node 트래픽 급증 이슈를 포트/세션 단서 포착 → 흐름 확인 → POD 상태 교차 검증 → 애플리케이션 지표로 맥락 확인의 순서로 좁혀가는 방법을 살펴봤습니다. 핵심은 커널 레벨의 정밀 지표(NPM)로 원인을 가설화하고, 맵/인터페이스/서비스 흐름을 통해 이를 빠르게 검증하는 것입니다. 이 흐름을 표준 운영 절차로 적용하면, 재현이 어려운 상황에서도 원인 구간의 신속한 특정과 실질적인 조치(설정·라우팅·리소스 튜닝)도 가능합니다. 이번 글에서는 Zenius NMS·TMS·NPM을 통해 네트워크 트래픽을 다층적으로 분석하는 방법을 살펴보았습니다. 각 솔루션이 담당하는 관점과 역할은 다르지만, 함께 연계해 활용하면 장애 원인을 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다. 복잡해지는 인프라 환경에서 이런 분석 체계를 마련해 두는 것이 안정적인 서비스 운영의 핵심입니다. 2025.09.23
기술이야기 브라우저 모니터링 시스템 Zenius BRMS의 주요 기능과 특장점은?! 기술이야기 브라우저 모니터링 시스템 Zenius BRMS의 주요 기능과 특장점은?! 디지털 서비스에서 사용자가 직접 체감하는 경험은 서비스 만족도를 좌우합니다. 로그인 버튼을 눌렀는데 화면이 전환되지 않는다거나 chrome 환경에서만 동작하고 타 브라우저에서는 호환되지 않는 등의 문제는 누구나 한 번쯤 겪어봤을 것입니다. 이런 작은 불편이 반복되면 사용자는 쉽게 이탈하고, 브랜드 전체에 대한 신뢰도 역시 떨어집니다. 최종 사용자 경험을 모니터링 하지 않는 것은 최고의 스킬을 지닌 축구선수가 실내 경기장에서만 훈련받고 필드에서는 뛰어보지 않는 것과 같습니다. 그러나 PC, 모바일, 태블릿 등 사용자가 다양한 기기를 오가며 서비스를 이용하는 상황에서, 운영자가 모든 브라우저의 사용자 경험을 관찰하기는 쉽지 않습니다. 서버 로그를 수집하거나 백엔드 지표를 모니터링하는 것만으로는 사용자가 실제로 느끼는 경험을 알 수 없습니다. 결국 사용자 브라우저에서 실제로 발생하는 데이터를 기반으로, 체감 성능을 모니터링할 수 있는 체계가 필요합니다. 이에 따라서 Zenius BRMS 같은 브라우저 모니터링 시스템이 주목받고 있습니다. Zenius BRMS는 최종 사용자가 브라우저와 모바일 환경에서 겪는 여정을 그대로 추적해 보여줍니다. 페이지 로드 시간, 버튼 클릭 후 반응 속도, 오류 발생 여부까지 사용자가 겪는 체감 성능을 데이터로 전환해 운영자에게 제공합니다. 즉, Zenius BRMS는 사용자 경험의 사각지대를 제거하고, 서비스 품질을 선제적으로 관리하는 필수 솔루션입니다. 단순히 문제가 발생했을 때 대응하는 수준이 아니라, 데이터 기반으로 사용자 여정을 개선하고, 기업의 비즈니스 성과를 높이는 전략적 도구입니다. Zenius BRMS의 주요기능과 특장점을 자세히 살펴보겠습니다. 웹브라우저 모니터링 시스템, Zenius BRMS의 주요 기능 3가지 Zenius BRMS는 브라우저 환경에서 발생하는 성능 데이터와 사용자 행동 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 자동으로 축적하여, 서비스 품질을 다각도로 분석할 수 있는 환경을 제공합니다. 운영자는 Core Web Vitals와 같은 성능 지표뿐만 아니라 세션 단위의 사용자 여정, 시간대별 성능 패턴까지 한눈에 조회할 수 있으며, 단일 항목 분석은 물론 복수 항목을 조합한 비교 분석도 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 실제 사용자의 경험을 정량적으로 파악하고 문제 발생 구간을 조기에 식별할 수 있도록 돕습니다. 특히 각 결과는 차트, 색상, 단위로 시각화되어 활용 효율을 높이며, 이를 기반으로 한 분석은 서비스 성능 개선, 사용자 만족도 제고, 예측 기반 운영 전략 수립 등 실질적인 성과 창출에 기여합니다. 1) 사용자 체감 성능 기반 모니터링 Zenius BRMS는 Core Web Vitals(LCP, INP, CLS)를 포함해 브라우저 성능의 핵심 지표를 자동으로 수집합니다. 세션, 페이지, 리소스, 에러 단위로 세분화된 모니터링을 제공하며, 퍼센타일 지표(P50, P75, P95)를 통해 평균값 뒤에 숨은 실제 사용자 분포까지 파악할 수 있습니다. 또한 대시보드를 통해 로드 시간, 에러율, 방문자 수 등의 체감 성능도 직관적으로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 서비스의 성능 저하 원인을 시스템 관점에서만 확인할 수 있는 것이 아니라 리소스별 응답시간, 지역별 성능 속도 등 사용자 관점에서까지 정량적으로 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 궁극적으로 사용자 만족도를 높여 이탈률을 줄이고 서비스 신뢰성을 강화하는 데 기여합니다. 2) 사용자 행동 분석과 세션 리플레이 세션 리플레이 기능은 사용자가 실제로 클릭한 버튼, 이동한 페이지, 발생한 에러 상황을 재현하는 것을 지원합니다. 사용자의 유입부터 탐색, 이탈 경로까지의 여정을 재구성 해주어 사용자가 겪은 경험 저하 구간을 쉽게 식별할 수 있습니다. 뿐만 아니라, rage click(사용자가 짧은 시간 안에 같은 위치 반복적 클릭), dead click(사용자가 클릭했지만 아무런 동작도 일어나지 않은 클릭), error click(클릭 시 JavaScript 에러 등 오류가 발생하는 경우)과 같은 품질 저하 요인도 포착합니다. 실무자는 단순 수치 데이터가 아닌 실제 사용자 경험을 재현할 수 있어, 조기 문제 원인 파악을 할 수 있습니다. 이를 토대로 개발자, 운영자, 마케팅 담당자가 시나리오를 공유하고 협업한다면 서비스 개선 주기 단축과 전환율 제고를 기대할 수 있습니다. 3) 일별·시간대별 현황 분석 Zenius BRMS는 일별·시간대별로 성능 현황과 에러 분포를 분석해 시간 패턴 기반 인사이트를 제공합니다. 논리 연산 기반 필터링을 통해 특정 조건에 맞춘 분석도 가능하며 접속 환경별 데이터를 조합해 문제 발생 패턴을 정밀하게 탐지할 수도 있습니다. 예를 들어 이 분석 기능을 통해 매일 12시 모바일 환경에서 결제 오류가 잦은 것을 발견하고 점심시간 대에만 노출되는 팝업 스크립트를 점검할 수도 있습니다. 이처럼, 시간대별로 발생한 문제를 파악하는 것은 성능 저하의 주기적 원인을 식별하는 데 효과적입니다. 또한 서비스 배포 이후 영향도 분석에도 활용하여 QA(Quality Assurarance) 작업을 강화할 수 있습니다. 웹브라우저 모니터링 시스템, Zenius BRMS의 3가지 특장점 Zenius BRMS는 브라우저 성능 모니터링 기능만을 제공하는 것이 아니라, 운영자가 사용자들의 웹 브라우저 만족도 저하 원인을 직관적으로 파악할 수 있도록 설계된 사용자 친화 플랫폼입니다. 다음은 Zenius BRMS가 갖는 세 가지 주요 특장점입니다. 1)지능형 장애 감지와 알림 체계 운영자는 감시 항목별 심각도·임계치를 설정하고, 이벤트 발생 조건을 논리적으로 구성할 수 있습니다. 설정한 이벤트가 발생되면 단계별로 지정해둔 수신자에게 자동으로 알림이 보내집니다. 알림 방식으로 문자, 이메일, 푸시 앱, 음성 메일 등을 지원하며 기존 사용하시던 Slack, Teams 등의 툴과의 연동도 가능합니다. 운영자는 지능형 장애 감지와 알림 체계를 통해 장애 발생 사실을 실시간으로 파악하고 신속히 대응할 수 있습니다. 다단계 알림 구조는 체계적 보고 라인 구축을 통해 서비스 안정성을 제고합니다. 2)운영 관리 효율성과 보안 강화 Zenius BRMS에서는 수집된 데이터에 대해 어플리케이션/사용자 기준으로 개별 및 그룹 단위의 모니터링 권한을 설정할 수 있습니다. 운영 목적 또는 사용자 역할에 따라 권한을 설정할 수 있어 보안 관리에 용이합니다. 또한 브라우저 성능 수집 시의 세션 샘플링 비율, 리플레이 샘플링 비율 설정도 자유롭고 쉽게 변경할 수 있도록 돕기 때문에 운영 관리 효율성도 제고시킬 수 있습니다. 3)EMS 프레임워크 기반의 통합성과 확장성 Zenius BRMS는 EMS(Enterprise Management System) 프레임워크 환경에서 동작하기 때문에, 다른 관제 대상과 손쉽게 연계되어 통합 관리가 가능합니다. 이를 통해 운영자는 브라우저 성능뿐만 아니라 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 관리 대상을 하나의 플랫폼에서 종합적으로 확인할 수 있습니다. 또한 모듈형 구조를 기반으로 해 확장이 용이하므로, 서비스 규모 확대나 신규 모니터링 항목 추가 시에도 유연하게 대응할 수 있습니다. 더불어 APM 성능 항목과 통합상황판(Overview)을 구성한다면, 웹 서비스 전반에 대한 문제 원인과 영향도를 신속히 파악할 수 있습니다. 이러한 EMS 기반 통합성과 확장성은 운영자의 관리 효율성을 높이고, 안정적인 서비스 품질 유지에 기여합니다. Zenius BRMS는 웹 서비스의 성능을 기록하는 것에 머무르지 않고, 실제 사용자가 느낀 속도와 반응을 데이터로 보여주며 행동 흐름까지 되짚어줍니다. Zenius BRMS는 모니터링 외에도 분석, 장애 감지, 알림 등 운영자를 위한 기능으로 안정적인 서비스 운영할 수 있도록 돕겠습니다. 기술 개발에만 힘쓰며 실제 사용자가 서비스를 얼마나 편리하게 사용하는지 고민하는 것을 놓치고 있었다면, 또는 다양한 디바이스나 지역에서의 성능 데이터 수집에 어려움을 가지고 있었다면, Zenius BRMS와 함께 서비스 품질의 한 끝을 달리해보는 것은 어떨까요? 빠르게 변하는 디지털 환경에서 사용자 경험을 놓치지 않으려는 운영자에게 Zenius BRMS 는 의지할 수 있는 기반이 될 것입니다. 2025.09.08
기술이야기 Zenius EMS 솔루션으로 IT 인프라를 통합 모니터링 해야하는 4가지 이유 기술이야기 Zenius EMS 솔루션으로 IT 인프라를 통합 모니터링 해야하는 4가지 이유 최근 IT 인프라는 과거보다 훨씬 복잡하고 빠르게 변화하고 있습니다. 예전에는 서버, 네트워크 장비, 데이터베이스, 몇 가지 핵심 애플리케이션만 관리하면 되었지만, 이제는 VMware·Hyper-V 같은 가상화 플랫폼과 Kubernetes 기반의 컨테이너 환경이 기본이 되었고, AWS·Azure·NCP 등 퍼블릭 클라우드까지 결합되며 온프레미스와 클라우드가 혼합된 하이브리드 클라우드 환경이 일반화되었습니다. 이처럼 다양한 요소로 구성된 인프라를 개별 도구로 관리하면, 장애 발생 시 원인 파악과 해결에 많은 시간과 노력이 필요합니다. 운영자는 수많은 로그와 모니터링 화면을 오가며 원인을 추적해야 하고, 복구 역시 수작업에 의존하는 경우가 많습니다. 작은 장애 하나도 전체 서비스 가용성에 영향을 미칠 수 있는 환경에서, 통합적이고 지능적인 IT 인프라 관리 체계가 꼭 필요합니다. 브레인즈컴퍼니의 Zenius EMS는 이러한 복잡한 환경에서 안정성과 효율성을 동시에 확보할 수 있도록 설계된 통합 IT 인프라 관리 솔루션입니다. 서버, 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션, 가상화, 컨테이너, 클라우드를 한 화면에서 관리할 수 있으며, AI·SIEM·OAM 등 다양한 모듈을 연계하면 운영 자동화, 예측 분석, 보안, 규제 준수까지 한 번에 대응할 수 있습니다. 이제, Zenius EMS로 IT 인프라를 통합 관리해야 하는 네 가지 핵심 이유를 살펴보겠습니다. 1. 모든 IT 인프라를 아우르는 진정한 통합 모니터링 기업의 IT 환경은 온프레미스 서버, 스토리지, 네트워크 장비, 데이터베이스, 애플리케이션을 비롯해 가상화와 컨테이너, 퍼블릭 클라우드까지 다층적으로 구성됩니다. 이렇게 다양한 구성 요소가 혼재된 환경에서는 개별 도구만으로 전체 상태를 파악하기 어렵고, 장애 발생 시 원인 분석에 많은 시간이 소요됩니다. 예를 들어 웹 애플리케이션의 응답이 느려지면, 서버의 CPU·메모리, 네트워크 트래픽, 데이터베이스 세션, 컨테이너 Pod 상태를 각각 확인해야 하며, 이 과정에서 근본 원인 파악이 늦어질 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 복잡한 환경을 단일 플랫폼에서 완전히 통합해 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 단순히 서버와 네트워크 상태를 나열하는 수준이 아니라, 모든 인프라 데이터를 연관 관계 기반으로 실시간 시각화합니다. 토폴로지 맵과 서비스 맵은 각 구성 요소 간의 연결 상태와 서비스 흐름을 직관적으로 보여주어, 장애나 성능 저하가 발생했을 때 어느 구간에서 문제가 시작되었는지를 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한 다차원 대시보드와 Top N 현황을 통해 자원 사용률, 트래픽, 세션 수, 이벤트 발생 빈도 같은 핵심 지표를 종합적으로 살펴볼 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ 대시보드/오버뷰 구성 ] 이를 통해 운영자는 한 화면에서 전체 인프라의 상태와 성능을 동시에 확인할 수 있으며, 필요한 경우 특정 서비스나 장비까지 드릴다운하여 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 웹 서비스 응답 지연이 발생하면, 대시보드에서 서버 부하, 네트워크 트래픽, DB 세션, 컨테이너 Pod 상태까지 유기적으로 연결된 데이터를 기반으로 근본 원인을 신속하게 도출할 수 있습니다. 이처럼 통합 관제 환경이 제공하는 가장 큰 장점은 운영 효율성의 향상입니다. 더 이상 여러 모니터링 도구를 전환하며 데이터를 수집하고 조합할 필요가 없고, 이벤트 발생과 분석, 원인 파악, 대응까지의 시간이 크게 단축됩니다. 2. 장애 예방과 신속한 대응 지원 Zenius EMS는 IT 인프라 운영에서 중요한 과제인 장애 예방과 신속한 대응을 위해 설계되었습니다. AI 모듈과 연계해 서버, 네트워크, 데이터베이스, 컨테이너 등에서 발생하는 성능 지표를 분석하며, CPU·메모리 사용률, 네트워크 트래픽, DB 세션 등 핵심 지표를 기반으로 병목이나 이상 징후를 사전에 감지합니다. 또한 임계치에 도달하기 전 알림을 제공해 운영자가 미리 조치를 준비할 수 있어 서비스 중단 위험을 크게 줄일 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ AI 연계 ] Zenius EMS는 인프라 전반에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 수집·연계해 비정상 패턴을 탐지하며, 문제 발생 시 통합 대시보드와 서비스 맵을 통해 상태 변화를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 장애가 실제로 발생하면 OAM(운영 자동화) 모듈과 연계해 탐지부터 복구, 정상화 확인, 결과 통보까지 전 과정을 자동화하고, 모든 조치 이력은 기록으로 남아 추후 분석과 정책 개선에 활용됩니다. 또한 SIEM 모듈과 함께 사용하면 로그 수집·저장·분석·시각화를 한 곳에서 처리해 서비스 이상 징후를 보다 정밀하게 파악할 수 있으며, 장애 재발 방지와 사후 분석에도 효과적입니다. 이렇게 Zenius EMS는 사전 예방과 신속 대응을 하나의 체계로 연결하여 운영자는 반복적인 긴급 대응에서 벗어나 전략적 운영에 집중할 수 있고, 기업은 서비스 가용성과 안정성을 높이며 운영 효율성까지 함께 확보할 수 있습니다. 3. 대규모·클라우드 환경에서도 안정적인 확장성과 성능 대규모 환경과 멀티 클라우드 아키텍처에서는 서버, 네트워크, 데이터베이스, 가상화, 컨테이너, 클라우드 리소스를 동시에 안정적으로 관리할 수 있는 능력이 필요합니다. 관리 범위가 넓어질수록 이벤트 발생량과 성능 데이터의 양은 급격히 증가하며, 이를 제때 수집하고 분석하지 못하면 장애 징후를 놓치거나 대응이 늦어질 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 환경을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계되었습니다. 다양한 인프라에서 발생하는 이벤트와 성능 지표를 실시간으로 수집하고, 이를 기반으로 상태 변화를 빠르게 감지합니다. CPU·메모리·스토리지 사용률, 네트워크 트래픽, 세션 수 등 주요 지표를 통합 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있어, 대규모 환경에서도 일관된 관제 체계를 유지할 수 있습니다. 또한 SIEM 모듈과 연계하면 대용량 로그까지 함께 수집·분석할 수 있어, 방대한 환경에서도 통합 모니터링과 실시간 관제를 강화할 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ K8s] Zenius EMS는 컨테이너와 멀티 클라우드 환경에도 최적화되어 있습니다. Docker와 Kubernetes 기반 환경에서는 Pod, Node, Container 단위까지 세밀하게 모니터링할 수 있으며, AWS·Azure·NCP 같은 퍼블릭 클라우드와 온프레미스를 유기적으로 연결해 하이브리드 환경 전반을 일관성 있게 관리할 수 있습니다. 이와 같은 구조를 통해 Zenius EMS는 서버 수가 많고 복잡도가 높은 환경에서도 안정적인 서비스 운영을 지원합니다. 운영자는 인프라 전반의 상태를 명확하게 파악하고, 문제 발생 시 빠르게 대응할 수 있어 서비스 가용성과 안정성을 유지할 수 있습니다. 4. 보안·컴플라이언스까지 통합 지원하는 플랫폼 Zenius EMS는 운영 효율화를 넘어 보안과 규제 준수까지 한 번에 대응할 수 있는 통합 플랫폼입니다. 서버와 네트워크 장비의 보안 취약점은 SMS·NMS·GPM 모듈과 연계해 행정안전부 권고 기준으로 자동 점검하며, 점검 결과를 기반으로 한 보안 조치 가이드도 제공합니다. 이를 통해 운영자는 복잡한 점검 업무를 간소화하고, 인프라 전반의 보안 수준을 체계적으로 유지할 수 있습니다. 접근 제어와 감사 기능 역시 강화되어 있습니다. 비인가 사용자의 접근은 IP·기간·시간 단위로 제한할 수 있으며, 금지 명령어 실행을 차단하고, 모든 세션 수행 이력을 녹화해 감사 추적이 가능합니다. 공공기관이나 금융권처럼 높은 수준의 보안이 요구되는 환경에서도 안정적으로 운영할 수 있는 이유입니다. 또한 SIEM 모듈을 통해 로그 수집·저장·분석·시각화를 일원화하고, Zenius AI 모듈과 결합하면 잠재적 보안 위협과 서비스 이상 징후를 사전에 식별할 수 있습니다. 모니터링, 보안, 규제 준수를 통합적으로 제공하는 Zenius EMS는 IT 운영 리스크를 최소화하고, 기업의 IT 거버넌스를 한 단계 높여줍니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ DBMS ] Zenius EMS 솔루션은 국내외 약 1,500여 고객사에서 활용되고 있으며, 공공기관, 금융권, 의료기관, 대기업, 국방, 해외 사업장 등 다양한 환경에서 안정성과 확장성을 이미 검증받았습니다. 하이브리드와 멀티 클라우드가 혼재된 복잡한 인프라에서도 예측 가능한 운영과 높은 효율성, 그리고 보안 신뢰성을 확보해 서비스 품질을 안정적으로 유지할 수 있습니다. 이러한 검증된 경험과 성능을 기반으로 Zenius EMS는 운영자에게는 일관되고 편리한 관리 환경을, 기업에는 안정성과 경쟁력을 제공하며, 현재도 여러 산업 현장에서 안정적인 IT 인프라 운영을 지원하고 있습니다. 2025.08.07
기술이야기 APM 솔루션을 통한 구체적인 WAS 모니터링 가이드 기술이야기 APM 솔루션을 통한 구체적인 WAS 모니터링 가이드 WAS 환경에서 서비스를 운영하다 보면, 특정 시간대에 간헐적인 응답 지연, 트랜잭션 실패, 일시적인 서비스 불안정 등이 반복적으로 발생하는 경우가 많습니다. 문제는 이런 현상이 일정한 패턴 없이 나타날 때, 운영자가 단순한 모니터링 지표나 로그만으로는 정확한 원인을 파악하기 어렵다는 점입니다. 많은 운영자들이 CPU, TPS, 에러율 등 다양한 지표를 교차해서 살펴보지만, 실제로 "어떤 요청이 지연됐는지", "어떤 지점에서 병목이 생겼는지"를 끝내 확인하지 못하고 넘어가는 사례도 적지 않습니다. 결국 표면적인 수치만 보고 넘어갈 경우, 반복적인 문제에 대한 근본적인 해결책을 놓치게 됩니다. 이러한 운영 현실을 반영해, Zenius APM은 단순 지표 조회를 넘어 트랜잭션의 흐름을 따라가며 실제 문제를 찾아낼 수 있는 ‘주제별 분석’과 ‘Snapshot 분석’ 기능을 제공합니다. 이 두 가지 기능은 문제 발생 시점의 트랜잭션을 시각적으로 확인하고, 응답 지연의 원인을 한눈에 파악하는 데 효과적입니다. APM솔루션 Zenius APM을 통해 WAS를 효과적으로 모니터링하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 주제별 분석 – 문제 구간을 빠르게 좁혀가는 첫 단계 Zenius APM의 주제별 분석은 ‘APM > 분석 > 주제별 분석 > Issue’ 메뉴에서 시작됩니다. 운영자는 여기서 분석할 기간(예: 1일, 7일, 30일 등)과 대상 인스턴스(WAS 서버)를 선택할 수 있으며, 다수의 인스턴스를 동시에 지정하여 서비스 전체의 상태를 통합적으로 분석할 수도 있습니다. Zenius는 이 범위 내에서 수집된 트랜잭션 중 응답 지연, 예외 발생, 오류 응답 등 정상 범위를 벗어난 트랜잭션을 자동 탐지하고, 이슈 유형별로 정리해 보여줍니다. 이 덕분에 운영자는 로그를 일일이 검색하지 않아도, 문제 발생 구간과 주요 원인 유형을 한눈에 파악할 수 있습니다. 또한, 특정 애플리케이션이나 서버만 선택해서 보거나, 이슈 발생 시간대별로 정렬해보는 것도 가능하므로, 분석 범위를 점차 좁혀가며 원인 추적을 진행하기에 매우 유용합니다. 이 기능은 단지 이슈를 보여주는 데 그치지 않고, 다음 단계의 트랜잭션 분석이나 흐름 확인을 위한 기준점 역할을 합니다. Stack Trace 기반 흐름 분석 – 병목 지점을 구체적으로 확인 Zenius APM의 주제별 분석 화면에서 이슈 리스트를 클릭하면, 해당 트랜잭션에 대한 상세 분석 화면으로 진입할 수 있습니다. 이 화면에서는 단순히 에러가 발생했다는 사실을 넘어서, 트랜잭션의 흐름과 그 안에서 어떤 지점에서 문제가 발생했는지를 구체적으로 추적할 수 있는 정보들이 제공됩니다. 우선, 상단에서는 이슈 유형, 발생 시각, 애플리케이션 이름, 에러 메시지 등의 기본 정보가 정리되어 있어 문제가 언제, 어디에서, 어떤 유형으로 발생했는지를 빠르게 확인할 수 있습니다. 여기에 더해, Zenius는 각 트랜잭션이 어떤 호출 흐름을 거쳐 처리되었는지에 대한 Stack Trace 정보를 함께 제공합니다. 이 Stack Trace는 단순한 로그 텍스트가 아닌, 각 함수 호출 및 내부 모듈 간 처리 관계가 시각화된 형태로 제공되며, 각 단계별로 소요된 시간도 함께 확인할 수 있습니다. 이를 통해 전체 요청 중 어떤 구간에서 응답 지연이 발생했는지, DB 호출이나 외부 연동에서 병목이 있었는지를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 특히 우측 상단에 위치한 ‘트랜잭션 상세보기’ 아이콘을 클릭하면, 해당 트랜잭션에 대한 더 구체적인 흐름 분석 화면으로 전환됩니다. 이 화면에서는 클라이언트 IP, 요청 경로, 호출 계층 구조, HTTP 상태 코드 등 네트워크 및 애플리케이션 관점의 주요 진단 정보를 모두 확인할 수 있어, 지연의 원인이 프론트엔드-백엔드-DB 중 어디에 있었는지를 명확하게 구분할 수 있습니다. 이러한 분석 방식은 단순히 응답 시간이 늘어났다는 결과만 보여주는 것이 아니라, 문제 발생의 맥락을 따라가며 원인을 추적할 수 있는 구조를 제공합니다. 기존 모니터링 도구에서는 트랜잭션의 처리 흐름을 별도로 조합해야 했다면, Zenius는 하나의 화면에서 모든 흐름을 자연스럽게 보여주기 때문에 운영자의 분석 부담을 크게 줄여줍니다. 애플리케이션 단위 흐름 파악 – 전체 상태를 한눈에 정리 트랜잭션 단위 분석만으로는 전체 시스템의 상태 흐름을 파악하는 데 한계가 있습니다. 특히 여러 서비스가 동시에 운영되는 환경에서는, 특정 애플리케이션의 호출 집중 시점, 실패율 변화, 응답 지연 구간 등을 종합적으로 분석해야 원인을 정확히 진단할 수 있습니다. Zenius APM은 이를 위해 ‘APM > 분석 > 주제별분석 > 어플리케이션’ 탭을 제공합니다. 이 화면에서는 운영 중인 각 애플리케이션에 대한 호출 수, 실패 수, 평균 응답 시간의 시계열 변화를 한눈에 확인할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 화면 하단에서는 다음과 같은 분석 항목이 추가로 제공됩니다: - SQL 실행 패턴: 쿼리 호출량, 응답 시간, 반복 실행 여부 등 - 이슈 발생 현황: 에러 빈도, 처리 실패 패턴 - 일별/시간별 현황 차트: 특정 시간대에 집중된 요청, 급증 구간 탐지 - 응답 분포 차트: 지연 구간의 비정상 요청 탐색 이러한 시각적 분석을 통해 운영자는 “어떤 시간대에 요청이 몰렸는지”, “응답이 지연되기 시작한 시점이 언제인지”, “반복적인 병목 쿼리가 있는지” 등을 입체적으로 파악할 수 있습니다. 특히, Zenius APM은 단일 화면 내 탭 전환만으로 주요 데이터를 연계 분석할 수 있어, 운영자는 화면을 전환하거나 복잡한 조건을 따로 설정하지 않고도 전체 흐름을 집중도 있게 파악할 수 있습니다. Snapshot 분석 – 문제 발생 시점의 상태를 다시 확인하는 방법 서비스 운영 중 반복적으로 발생하는 응답 지연이나 트랜잭션 병목 문제는, 대부분 특정 시점에 집중되어 나타나는 경우가 많습니다. 하지만 문제가 실제로 발생한 그 ‘시점’의 시스템 상태를 정확히 기억하고 분석하는 것은 쉽지 않습니다. 특히 로그나 지표만으로는 당시 상황을 온전히 재현하기 어렵습니다. Zenius APM의 Snapshot 분석은 이러한 문제를 해결하기 위한 기능입니다. 이는 단순한 트랜잭션 저장이나 이력 조회를 넘어, 특정 시점의 트랜잭션 흐름, 요청량 변화, 응답 분포, 시스템 자원 사용 상태를 그대로 복원하여 보여줍니다. 운영자는 ‘APM > 분석 > Snapshot’ 분석 메뉴를 통해 분석이 필요한 시점을 선택하고, 해당 시간대에 수집된 트랜잭션 전체의 흐름을 다시 재현할 수 있습니다. 특히 응답 시간의 분포까지 시각적으로 함께 제공되기 때문에, 병목이나 실패가 시작된 구간을 한눈에 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 매일 새벽 1시경 특정 서버에서 트랜잭션 수가 급증하면서 응답 지연이 발생하는 문제가 반복된다면, 운영자는 다음과 같은 항목을 Snapshot을 통해 명확히 분석할 수 있습니다: - 어떤 서비스 또는 애플리케이션에서 요청이 집중되었는지 - 세션 수, 응답 지연 시간, 트랜잭션 실패 건수의 변화 추이 - Stack Trace에서 어떤 호출 구간부터 처리 지연이 발생했는지 이와 더불어 Zenius는 Snapshot 데이터를 현재 실시간 대시보드와 병렬로 띄워 비교 분석할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 단순히 과거 상황을 재확인하는 것을 넘어, 문제 발생 전후의 시스템 차이를 입체적으로 파악하고, 재발 방지를 위한 운영 전략을 세우는 기반으로 활용할 수 있습니다. 구체적인 활용 가이드 Zenius APM은 운영 중 발생하는 애플리케이션의 속도 저하, 비정상 동작 등의 문제를 실시간으로 감지하고, 이에 대한 신속한 원인 분석을 지원합니다. 특히, 특정 시간대에 반복적으로 발생하는 이슈에 대해서는 해당 시점의 Snapshot을 재현함으로써, 문제의 흐름과 원인을 보다 정밀하게 진단할 수 있습니다. 이러한 분석은 ‘APM > 분석 > 주제별 분석 > Issue 메뉴’에서 시작됩니다. 먼저, 이슈 분석을 수행해 트랜잭션 지연, 오류, 예외와 같은 이상 패턴을 확인합니다. 이때, 조회 기준을 ‘Issue 유형’이 아닌 ‘대상 기준’으로 선택하면, 여러 인스턴스를 동시에 조회하여 각 인스턴스의 상태를 손쉽게 비교하고 분류할 수 있습니다. 이를 통해 매번 인스턴스별로 별도의 분석을 수행하지 않아도 되며, 다수의 WAS 서버나 노드가 구성된 환경에서도 통합적이고 효율적인 문제 탐색이 가능합니다. 분석 결과는 이슈 유형별로 정리되어, 문제의 집중 발생 시간대 및 영향을 받는 서비스 범위를 빠르게 파악할 수 있게 해줍니다. 분석 결과를 통해 이슈가 발생한 애플리케이션이 식별되면, ‘어플리케이션’ 탭으로 이동하여 해당 애플리케이션의 상태를 보다 심층적으로 확인할 수 있습니다. 이 탭에서는 호출량, 응답 시간, 실패 건수 등의 지표를 시간대별로 시각화해 보여주며, SQL 실행 패턴 및 응답 분포 차트까지 함께 제공되어 애플리케이션의 처리 흐름과 병목 구간을 정밀하게 파악할 수 있습니다. 어플리케이션의 호출 건수, 실패 건수, 응답 시간 등의 지표를 종합적으로 분석하면, 해당 애플리케이션의 현재 동작 상태를 명확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 지표는 단일 트랜잭션 분석만으로는 알기 어려운, 서비스 전반의 처리 안정성이나 성능 이상 징후를 조기에 감지하는 데 유용합니다. 앞선 이슈 분석 화면에서는 이슈의 유형, 영향을 받은 애플리케이션, 연관된 트랜잭션 정보 등을 함께 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 보다 정밀한 원인 추적이 가능합니다.특정 이슈 항목을 확인한 후에는 ‘일별/시간별 현황’ 탭으로 이동하여, 해당 문제가 어느 시간대에 집중적으로 발생했는지, 또는 지속적으로 반복되고 있는지를 시계열 기반으로 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 위 화면에서 01시 시간대에 이슈가 가장 집중적으로 발생한 것을 확인할 수 있습니다. 이처럼 특정 시간대에 반복적으로 문제가 발생하는 양상이 보인다면, 해당 시점에 동일한 유형의 이슈가 재발될 가능성이 높다고 판단할 수 있습니다. 이에 따라 운영자는 해당 시간대의 Snapshot 분석을 실행해, 당시의 트랜잭션 흐름과 자원 사용 현황 등을 복원하고, 대상 인스턴스의 실제 상태를 보다 구체적으로 확인할 수 있습니다. Snapshot 분석을 통해 해당 시점의 접속자 수, 요청 건수, CPU·메모리 등 리소스 사용 현황을 종합적으로 확인할 수 있으며, 응답 분포 차트를 기반으로 성능 저하가 발생한 구간의 Stack Trace 정보와 관련 이슈 내역을 함께 분석할 수 있습니다. 또한 ‘새창에서 분석’ 기능을 활용하면 Snapshot 분석 결과를 별도의 창에서 확인할 수 있어, 현재의 실시간 대시보드와 병렬로 비교 분석이 가능합니다. 이를 통해 과거 특정 시점의 시스템 상태와 현재 상태를 정밀하게 대조할 수 있으며, 지속적인 성능 저하 여부나 개선 효과를 직관적으로 판단할 수 있습니다. 문제가 발생했을 때 단순히 지표를 보는 것만으로는 원인을 정확히 파악하기 어렵습니다. Zenius APM은 이슈 발생 구간을 중심으로 흐름을 따라가며, 트랜잭션 단위에서 실제 병목 지점을 시각적으로 확인할 수 있게 해줍니다. 덕분에 운영자는 반복되는 문제의 흐름을 놓치지 않고, 빠르게 대응할 수 있습니다. 운영 현장에서 ‘왜 문제가 생겼는가’를 정확히 알고 싶은 분들에게 꼭 필요한 솔루션입니다. 2025.08.01
기술이야기 WAS 모니터링의 4가지 핵심요소 기술이야기 WAS 모니터링의 4가지 핵심요소 WAS(Web Application Server)는 웹 서비스에서 사용자 요청을 받아 비즈니스 로직을 처리하고, 외부 시스템이나 데이터베이스와 데이터를 주고받는 중간 역할을 합니다. 대부분의 트랜잭션이 이 계층을 거쳐 처리되기 떄문에, WAS의 성능과 안정성은 곧 던체 서비스 품질에 직결됩니다. 최근의 운영 환경은 예전보다 훨씬 복잡하고 역동적입니다. 마이크로서비스 기반의 분산 아키텍처, 빈번한 서비스 업데이트, 불규칙한 트래픽 변화 등이 결합되면서, 기존처럼 CPU 사용률이나 메모리 사용량 같은 단편적인 지표만으로는 문제를 제대로 진단하기 어렵습니다. 이제는 단순한 자원 상태 확인을 넘어, 트랜잭션 흐름을 세분화하여 병목을 찾고, 사용자 체감 성능을 다각도로 해석하며, 이상 징후를 실시간으로 감지하고, 장애 발생 시 그 원인을 정밀하게 복원할 수 있는 통합적인 관제 체계가 필요합니다. 그렇다면 복잡한 WAS 환경에서도 예측 가능하고 안정적인 운영을 위해, 모니터링 시 반드시 확인해야 할 네 가지 핵심 요소는 무엇일까요? 지금부터 하나씩 살펴보겠습니다. WAS 모니터링의 4가지 핵심요소 1) 트랜잭션 흐름 기반의 구간별 병목 분석 WAS 모니터링의 가장 핵심적인 출발점은, 트랜잭션 단위의 흐름을 세분화해 구간별 병목을 정확히 식별하는 것입니다. 실제 서비스에서 하나의 요청은 단순한 일회성 처리로 끝나지 않습니다. 트랜잭션은 내부 비즈니스 로직 수행을 비롯해 SQL 실행, 외부 API 호출, 파일 접근, 메시지 큐 처리 등 다양한 컴포넌트를 순차적으로 거칩니다. 이 중 어느 한 구간에서라도 처리 지연이 발생하면 전체 응답시간이 증가하며, 사용자 체감 성능에도 악영향을 미치게 됩니다. 이러한 병목을 효과적으로 파악하려면, 트랜잭션을 계층 구조로 분해하여 각 처리 구간의 응답시간을 독립적으로 측정하고 시각화할 수 있는 능력이 요구됩니다. 여기에 더해, 스택트레이스 분석을 통해 호출 메소드의 흐름을 역추적할 수 있어야 지연의 근본적인 위치를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 SQL이 과도하게 느리게 실행되고 있다면, 그것이 트랜잭션 내 어느 단계에서 호출되었는지, 어떤 애플리케이션 계층에서 발생했는지를 함께 파악해야 DB 병목인지 애플리케이션 병목인지 구분할 수 있습니다. 이와 같은 구간별 트랜잭션 분석 구조는 TPS나 오류율 같은 단편적인 수치 지표보다 훨씬 높은 정밀도로 문제를 진단할 수 있습니다. 운영자는 단지 “느리다”는 현상을 인지하는 데 그치지 않고, “어디서”, “왜” 느린지를 실시간으로 식별하고, 선제적인 대응까지 이어갈 수 있는 기반을 확보하게 됩니다. 트랜잭션 흐름 기반 분석 화면 예시(Zenius APM) 2) 사용자 체감 성능 기반의 다차원 모니터링 WAS 성능을 평가할 때, 시스템 자원이 정상적으로 동작하고 있다고 해서 서비스가 ‘정상’이라고 판단하는 것은 위험한 접근입니다. 운영자가 바라보는 CPU, 메모리 사용률, 네트워크 트래픽 등의 리소스 지표는 시스템의 상태일 뿐이며, 실제 사용자에게 전달되는 응답 품질과는 직접적으로 일치하지 않을 수 있습니다. 결국 WAS 모니터링은 사용자 관점에서 체감되는 서비스 성능을 다차원적으로 평가할 수 있는 구조로 확장돼야 합니다. 대표적인 예로, 사용자 수가 급증하는 시간대에 트랜잭션 응답시간이 점진적으로 증가하거나, 특정 구간에서만 간헐적으로 지연이 발생하는 경우가 있습니다. 이런 상황에서는 단일 자원 지표만으로는 문제 원인을 식별하기 어렵고, 사용자 수 변화, GC(Garbage Collection) 활동, Heap 메모리 사용률, 세션 유지 시간 등의 복합 지표를 함께 분석해야 실질적인 병목 구조를 이해할 수 있습니다. 특히, JDBC 커넥션 풀의 포화 상태나 큐잉 현상은 WAS 내부 병목과 사용자 체감 성능 저하 사이에서 자주 발생하는 원인 중 하나입니다. 이때 중요한 것은 리소스 지표와 트랜잭션 지표가 연계되어 있어야 하며, 시간대별, 사용자 그룹별로 응답시간의 변화 패턴을 시각적으로 추적할 수 있어야 한다는 점입니다. 이를 효과적으로 지원하려면, 업무 목적이나 서비스 구조에 따라 유연하게 커스터마이징 가능한 대시보드 구성, 그리고 다양한 지표 간 상관관계를 직관적으로 분석할 수 있는 시각화 기능이 필수입니다. 이러한 다차원적인 사용자 중심 모니터링 환경은 운영자가 단순 수치에 의존하지 않고, 실제 서비스 품질을 직관적으로 판단하고 최적화할 수 있는 기반이 됩니다. 사용자 정의 실시간 모니터링 화면 예시(Zenius APM) 3) 실시간 이벤트 감지와 다단계 경보 체계 WAS 환경은 사용자 트래픽 변화, 외부 시스템 연동 지연, 내부 리소스 과부하 등 다양한 요인에 의해 예기치 않은 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 모니터링의 핵심은 단순 지표 관찰을 넘어, 이상 징후를 실시간으로 감지하고, 적절한 대응 흐름을 자동화하는 체계를 구축하는 데 있습니다. 이를 위해서는 먼저, 사전에 정의된 임계치 기준에 따라 이벤트를 자동으로 감지할 수 있어야 합니다. TPS 급감, 응답시간 초과, SQL 오류율 상승, JVM 메모리 임계 도달 등 다양한 항목에 대해 위험도 수준별로 탐지 기준을 설정하고, 이를 기반으로 이벤트 발생 여부를 판단합니다. 이후 감지된 이벤트는 즉시 Email, SMS, Push App 등 다양한 채널을 통해 통보되며, 실무자에서 관리자까지의 **단계별 경보 전파 체계(Escalation)**를 갖추는 것이 중요합니다. 나아가 이벤트 발생 시점에 트랜잭션 상태, 자원 점유율, 실행 SQL 등 주요 데이터를 함께 수집하고 기록함으로써, 단순 통보를 넘어서 실질적인 원인 진단과 빠른 대응을 가능하게 해야 합니다. 또한 반복되는 이벤트에 대해서는 조치 이력을 기반으로 대응 패턴을 최적화할 수 있도록 이력 관리 체계를 병행하는 것이 바람직합니다.이러한 구조는 운영자의 개입을 최소화하면서도 자동 감지–신속 전파–정밀 진단–재발 대응까지 유기적으로 연결된 운영 흐름을 실현할 수 있게 합니다. 4) Snapshot 기반의 장애 시점 정밀 분석 장애 발생 직후에는 복구보다 정확한 원인 분석과 구조적 재발 방지가 더 중요합니다. 하지만 운영 현장에서는 실시간 로그만으로 당시의 시스템 상태나 트랜잭션 흐름을 온전히 복원하기 어렵고, 이는 원인 분석의 정확도와 속도를 떨어뜨리는 원인이 됩니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 필요한 것이 바로 Snapshot 기반의 정밀 분석 기능입니다. Snapshot은 장애 발생 시점의 시스템 상태를 정형화된 형태로 저장하고, 이후 시점에 시각적으로 재현할 수 있도록 구성된 기능입니다. 이를 통해 트랜잭션 수행 흐름, Heap 메모리 사용 현황, GC 활동, SQL 실행 내역, 사용자 세션 상태 등을 통합적으로 복원해낼 수 있습니다. 특히 OOM(Out Of Memory), 커넥션 풀 포화, 특정 구간 처리 지연과 같은 장애 원인을 보다 구체적으로 추적할 수 있습니다. 중요한 것은 이 Snapshot이 단순 데이터 저장이 아니라, 시각화 및 연관 분석 기능과 결합되어야 한다는 점입니다. 예를 들어 지연된 트랜잭션이 어떤 SQL을 실행했는지, 어떤 리소스를 점유하고 있었는지, 어떤 스택 경로를 거쳤는지를 통합적으로 보여주는 구조가 필요합니다. 이러한 분석 환경은 운영자가 사후 대응을 넘어서 설계 구조 개선, 코드 리팩토링, 인프라 조정 등 근본적 해결책으로 연결될 수 있는 실질적 기반을 마련해줍니다. 장애가 발생했을 때 단지 현상을 복기하는 수준을 넘어, 재발 가능성을 사전에 차단할 수 있는 데이터 기반의 판단 체계를 확보하는 것이 중요합니다. Snapshot 기반의 장애 시점 정밀 분석 예시(Zenius APM) 오늘날의 WAS 운영 환경은 복잡성과 변화 속도가 점점 더 커지고 있으며, 단순한 모니터링 지표만으로는 성능 저하나 장애의 본질을 파악하기 어려운 시대입니다. 이러한 환경에서 진정한 통찰은 구간별 흐름 분석, 사용자 체감 중심의 다차원 시각, 실시간 이상 감지 체계, 그리고 정밀 복원력을 함께 갖춘 관제 전략에서 시작됩니다. 궁극적으로 WAS 모니터링은 단순한 시스템 상태 확인이 아니라, 서비스 품질을 지속적으로 유지하고 개선할 수 있는 운영 지능의 구현이어야 합니다. 성능 저하를 사전에 감지하고, 장애 원인을 빠르게 파악하며, 사용자 경험을 능동적으로 관리하는 체계적 기반이 마련될 때, 예측 가능하고 안정적인 서비스를 실현할 수 있습니다. 이러한 전략을 현실화하기 위해서는, 다양한 분석과 통합 모니터링 기능이 유기적으로 결합된 플랫폼이 필요합니다. Zenius APM은 WAS 운영에 최적화된 구조를 기반으로, 실시간 트랜잭션 흐름 분석부터 사용자 중심 모니터링, 이벤트 기반 경보 체계, Snapshot 기반 장애 복원 기능까지 통합적으로 제공함으로써, 운영자에게 필요한 모든 관제 요소를 하나의 환경에서 실현할 수 있도록 지원합니다. WAS 환경의 복잡성이 높아지는 상황에서, 운영의 효율성과 안정성을 동시에 확보하고자 한다면, Zenius APM과 같이 다양한 고객사에서 검증된 WAS 모니터링 솔루션을 도입해보는 것도 좋은 방법입니다. 2025.04.22
기술이야기 이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요기능과 특장점 기술이야기 이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요기능과 특장점 IT 인프라의 복잡성과 운영 환경이 점점 더 고도화됨에 따라, 시스템 장애를 사전에 탐지하고 선제적으로 대응하는 기술의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 기존의 장애 관리 방식은 주로 장애 발생 이후에 원인을 분석하고 복구 조치를 취하는 사후 대응(Post-Mortem Response) 중심이었습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 서비스 다운타임 증가, 운영 비용 상승, 장애의 반복 발생과 같은 문제를 야기하며, 기업의 디지털 운영 안정성을 위협합니다. Zenius AI는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반의 이상징후 탐지 및 장애 예측 기능을 제공하는 이상 징후 탐지 솔루션입니다. 대규모 IT 인프라 환경에서 수집되는 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 실시간으로 분석하여 정상 패턴에서 벗어나는 이상 징후를 조기에 감지하고, 잠재적인 장애를 사전에 예측할 수 있도록 지원하는 Zenius AI의 주요기능과 특장점을 자세히 알아보겠습니다. 이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요 기능 Zenius AI는 IT 운영 환경에서 이상징후를 실시간으로 감지하고 대응할 수 있도록 설계된 AI 기반의 모니터링 솔루션입니다. 이 솔루션은 데이터 수집 및 관리, AI 모델 학습 및 예측, 이상징후 감지 및 대응, 대시보드 시각화 및 운영관리의 네 가지 핵심 기능을 제공합니다. 1) 데이터 수집 및 관리 Zenius AI는 Kafka 기반의 고성능 메시징 시스템과 OpenSearch 기반의 스토리지 및 검색 엔진을 통해, 대규모 로그 및 메트릭 데이터를 실시간으로 안정적이고 유실 없이 수집할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 시스템 전반에서 발생하는 다양한 이벤트 및 상태 정보를 정밀하게 추적하고, 이상징후 탐지에 최적화된 정제된 학습용 데이터셋을 구축할 수 있습니다. 특히 Zenius EMS(Enterprise Monitoring System)와의 직접적인 연동 기능을 제공함으로써, 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 IT 인프라에서 생성되는 실시간 성능 데이터를 효과적으로 수집할 수 있습니다. 이를 통해 기존 IT 운영 환경과 유기적으로 연결된 데이터 수집·분석 체계를 구현할 수 있으며, 수집된 데이터를 기반으로 한 AI 기반 이상징후 탐지 및 선제적 대응 체계 구축이 가능해집니다. 또한, 데이터 수집 단계에서부터 AI 학습 및 예측 모델 구축에 이르기까지 전체 파이프라인이 긴밀하게 통합되어 있어, 운영 효율성과 데이터 신뢰성을 동시에 확보할 수 있는 것이 Zenius AI의 큰 강점입니다. 2) AI 모델 학습 및 예측 Zenius AI는 시계열 데이터 기반의 정밀한 이상징후 탐지를 위해 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 DeepAR 시계열 예측 모델을 활용합니다. DeepAR은 다수의 시계열 데이터를 동시에 처리하고, 시간 축을 따라 변화하는 패턴을 학습하여 정상 범위를 벗어나는 이상 징후를 사전에 감지할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 단순 임계값 기반 감지를 넘어선 지능형 예측 분석이 가능해집니다. 또한, Zenius AI는 AutoGluon 기반의 AutoML 기능을 통합하여 모델 개발 전반을 자동화합니다. 하이퍼파라미터 최적화, 특성 선택, 다양한 알고리즘 기반 학습 등을 자동으로 수행하고, 정확도 기준에 따라 최적의 모델을 자동으로 선택함으로써 분석 정확도와 효율성을 동시에 향상시킵니다. 데이터의 특성과 계절성이 반영된 학습 모델은, 각 서비스에 맞는 맞춤형 예측 알고리즘으로 적용되며, 모델 자동 배포, 버전 관리, 스케줄 기반 재학습 기능을 통해 지속적으로 개선되고 고도화됩니다. 3) 이상 징후 감지 및 대응 Zenius AI는 머신러닝 기반의 시계열 예측 모델을 활용하여, 시간에 따라 변화하는 메트릭 데이터의 정상적인 흐름을 학습하고, 예측값과 실제 관측값 간의 오차를 분석함으로써 예상 범위를 벗어나는 이상징후를 조기에 감지합니다. 이 방식은 단순한 임계치 설정을 넘어서, 모델이 정상 상태를 스스로 학습하고 예외 상황을 자동으로 판별함으로써, 더 높은 민감도와 신뢰성을 갖춘 예측 기반 감지 체계를 구현합니다. 또한, 감지된 이상징후에 대해 이벤트의 심각도를 자동 분류하고, 사전에 정의된 조건에 따라 이메일, 문자, 사운드 등 다양한 채널을 통한 실시간 알림을 제공함으로써, 운영자가 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 뿐만 아니라, Zenius AI는 메트릭 기반 탐지 외에도 로그 기반 이상징후 감지 기능을 제공합니다. 특히, 로그가 정상적으로 수집되지 않거나 누락될 경우를 실시간으로 탐지하는 로그 미수집 감지 기능을 통해, 분석에 필요한 데이터의 공백을 사전에 차단하고 이상 탐지 누락을 방지할 수 있습니다. 이 기능은 장애의 근본 원인을 조기에 식별하는 데 중요한 역할을 하며, 호스트 단위의 로그 수집 현황을 시각화하여 운영자가 이상 상황을 한눈에 파악하고 조치할 수 있도록 지원합니다. 4) 대시보드 및 시각화 기능 Zenius AI는 실시간 이상징후 감지 결과를 직관적으로 파악할 수 있도록, 고도화된 대시보드 및 시각화 기능을 제공합니다. 서비스 그룹, 호스트, 모델별로 논리적으로 구성된 시각화 컴포넌트를 통해, 운영자는 전체 IT 인프라의 상태와 이상징후 발생 현황을 한눈에 파악할 수 있으며, 각종 지표에 대한 심층 분석도 즉각적으로 수행할 수 있습니다. 또한, WYSIWYG(What You See Is What You Get) 기반의 시각 보고서 생성 기능을 통해, 이상징후 탐지 결과와 예측 데이터를 시각적으로 정리하고, 이를 분기별 보고서, 사용자 정의 통계 리포트 등 다양한 형식으로 출력할 수 있어 IT 운영팀 및 경영진과의 효율적인 커뮤니케이션과 의사결정을 지원합니다. 운영관리 측면에서는 사용자 권한 및 알림 통보 설정 기능이 포함되어 있어, 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 사용자별 접근 권한을 세밀하게 관리할 수 있습니다. 장애 또는 이상 이벤트 발생 시에는 이메일, 문자, 사운드 알람 등 다양한 매체를 통해 실시간 경보를 전송하고, 알림의 심각도, 전송 시간대, 수신자 그룹 등을 세분화하여 설정할 수 있어 운영의 유연성과 대응 속도를 크게 향상시킵니다. 이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 특장점 Zenius AI는 실시간 데이터 분석 역량과 AI 기반 모델 최적화 기능을 결합한 차세대 이상징후 탐지 솔루션으로, 기존 시스템 대비 한층 정교하고 신속한 대응 체계를 제공합니다. 이를 통해 IT 운영 환경에서 보다 신뢰도 높은 장애 예측과 효율적인 운영 관리가 가능해집니다. 첫째, Zenius AI는 초고속 인덱싱 및 검색 성능을 통해 대규모 로그 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 최대 162만 EPS(Events Per Second)의 로그 인덱싱 처리 속도를 제공하며, 1TB 규모의 로그도 단 0.02초 내에 검색할 수 있어, 장애 발생 시 즉각적인 원인 진단과 대응이 가능합니다. 또한, 대용량 환경에서도 로그 유실 없이 안정적인 저장 및 분석이 가능하여, 운영 신뢰성과 가용성을 크게 향상시킵니다. 둘째, Zenius AI는 AI 기반의 자동화된 모델 관리 기능을 갖추고 있어, 모델의 학습, 최적화, 배포를 전 과정 자동화할 수 있습니다. 수작업 없이도 성능을 지속적으로 개선할 수 있으며, 스케줄 기반 학습 관리를 통해 최신 데이터를 반영한 정기적 모델 업데이트가 가능합니다. 또한, Zenius EMS(Enterprise Monitoring System) 및 다양한 3rd Party 시스템과의 연동 기능을 통해 기존 IT 인프라와 유기적으로 통합된 분석 환경을 구현할 수 있습니다. 셋째, 머신러닝 기반의 이상징후 조기 탐지 및 대응 체계를 통해 서비스 장애를 사전에 감지하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 예측값과 실제값의 오차 기반 분석을 통해 정밀한 이상징후를 탐지하며, 장애 패턴 분석 기능을 통해 유사 장애의 반복 가능성을 최소화합니다. 이를 통해 운영자는 보다 체계적이고 선제적인 장애 대응이 가능하며, 전체 IT 서비스의 안정성과 연속성을 효과적으로 유지할 수 있습니다. Zenius AI는 AI 기반의 이상징후 탐지를 통해 IT 운영의 효율성을 높이고, 장애를 사전에 방지할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝 기반의 학습과 장애 패턴 분석을 통해 장애 재발 가능성을 최소화하고, 선제적인 예방 및 대응 체계를 구축함으로써 장애 원인을 조기에 차단할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 다운타임을 최소화하고, 안정적인 운영 환경을 유지하여 서비스품질과 신뢰도를 향상시킵니다. 또한, Zenius AI는 운영 비용 절감과 IT 생산성 향상에도 기여합니다. 장애 처리에 소요되는 인력과 시간을 절감해 운영팀이 핵심 업무에 집중할 수 있도록 돕고, 자동화된 감지 및 대응 시스템을 통해 전반적인 운영 부담을 효과적으로 완화합니다. 이상 징후 탐지 솔루션 Zenius AI도입을 통해 IT 운영의 안정성과 효율성을 강화하고, 보다 신뢰도 높은 서비스 환경을 구축하시기 바랍니다. 2025.04.03
기술이야기 쿠버네티스 모니터링 툴 선택 시 필수 고려사항 4가지 기술이야기 쿠버네티스 모니터링 툴 선택 시 필수 고려사항 4가지 쿠버네티스(K8s, Kubernetes)는 IT 인프라에서 필수적인 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 하지만 구성 요소가 복잡하고 변화가 빠른 환경이기 때문에, 안정적인 운영과 장애 대응을 위한 모니터링 툴을 필요로 합니다. 이를 통해 클러스터 상태를 실시간으로 파악하고, 장애를 신속히 감지하며, 운영을 효율적으로 최적화할 수 있습니다. 하지만 모든 쿠버네티스 모니터링 툴이 동일한 수준의 기능과 성능을 제공하는 것은 아닙니다. 운영 환경에 적합하지 않은 툴을 선택하면 오히려 관리가 더 어려워지고, 비용이 증가하며, 장애 발생 시 신속한 대응도 어려워집니다. 효과적인 쿠버네티스 관리 체계를 구축하기 위해 쿠버네티스 모니터링 툴을 선택할 때 고려해야 할 네 가지 핵심 요소를 살펴보겠습니다. 쿠버네티스 모니터링 툴의 핵심 요소① 멀티 클러스터 및 하이브리드 클라우드 환경 지원 많은 기업이 쿠버네티스를 멀티 클러스터 환경에서 운영하고 있으며, 특히 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서는 개별 클러스터를 따로 관리하는 방식이 운영 복잡성을 증가시키고 효율성을 저하시킬 수 있습니다. 따라서, 클러스터 간 연계성을 강화하고 중앙 집중형 관리 체계를 구축하는 것이 중요합니다. - 통합 대시보드를 통한 멀티 클러스터 관리 개별 클러스터 단위로 모니터링하면 운영이 복잡해지므로, 모든 클러스터의 상태를 단일 인터페이스에서 통합적으로 관리할 수 있어야 합니다. 이를 통해 개별 확인이 아닌 전체 운영 상황을 한눈에 파악하고, 클러스터 간 리소스를 효율적으로 관리할 수 있으며 장애 대응 속도도 향상시킬 수 있습니다. - 클라우드별 성능 모니터링 지원 AWS EKS, Azure AKS, GCP GKE, OpenShift 등 다양한 클라우드 환경에서 운영되는 쿠버네티스 클러스터의 특성을 고려한 솔루션이 필요합니다. 각 클라우드의 성능 모니터링 기능을 지원해야 하며, 이기종 클러스터 간 일관된 관리가 가능해야 합니다. - 클러스터 간 네트워크 및 서비스 연관성 분석 기능 단일 클러스터 내부의 리소스 모니터링을 넘어, 클러스터 간 통신 및 애플리케이션 트랜잭션 흐름을 분석할 수 있는 기능이 중요합니다. 서비스 연결 상태, 분산된 애플리케이션의 성능 이상 징후를 조기에 감지할 수 있습니다. 쿠버네티스 모니터링 툴의 핵심 요소② 실시간 장애 탐지 및 장애 자동 대응 지원 쿠버네티스는 장애 발생 시 자동 복구(Self-Healing) 메커니즘을 통해 파드(Pod)를 복구합니다. 그러나 장애 감지와 복구에는 일정 시간이 소요되며, 복구 지연, 리소스 불균형, 네트워크 라우팅 지연 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 특히, 노드 장애 시 새로운 노드로 파드를 재배치하는 과정에서 리소스 부족이나 스케줄링 지연이 발생할 수 있으며, 서비스 연결이 일시적으로 영향을 받을 수도 있습니다. 따라서 실시간 장애 감지 및 자동 대응 체계를 구축하는 것이 중요합니다. - 정교한 장애 감지 시스템 단순히 CPU 및 메모리 사용률을 모니터링하는 수준을 넘어, 서비스 응답 지연, 애플리케이션 장애, 네트워크 이상 징후 등을 탐지할 수 있는 복합 장애 감지 기능이 필요합니다. 이를 통해 성능 저하가 발생하기 전에 조기에 문제를 인지하고 대응할 수 있어야 합니다. - 다양한 알림 및 대응 체계 장애가 발생했을 때 단순한 로그 기록만 남기는 것이 아니라, 이메일, SMS, 푸시 알림 등 다양한 채널을 활용한 즉각적인 경고 전송이 가능해야 합니다. 이를 통해 운영자는 실시간으로 문제를 인지하고 신속하게 대응할 수 있습니다. - 자동화된 장애 대응 지원 쿠버네티스의 자동 복구 및 오토스케일링(Auto-Scaling) 기능이 원활히 작동하도록 지원해야 합니다. 장애 발생 시 실시간 탐지 및 원인 분석을 통해 자동 복구를 트리거하고, 사전 정의된 정책에 따라 적절한 조치를 수행할 수 있어야 합니다.또한, 리소스 부족 감지 시 오토 스케일링이 정상적으로 작동하는지 모니터링하고, 운영자가 신속하게 대응할 수 있도록 인사이트를 제공해야 합니다. 쿠버네티스 모니터링 툴의 핵심 요소③ 서비스 관점까지 고려한 모니터링 지원 쿠버네티스 환경에서는 노드, 파드, 컨테이너 등의 인프라 리소스를 모니터링하는 것만으로는 운영의 안정성을 보장할 수 없습니다. 실제 애플리케이션의 성능과 서비스 품질을 측정하고 분석하는 것이 더욱 중요합니다. 특히, 애플리케이션 레벨에서의 성능 저하 원인을 신속하게 파악하고 대응할 수 있는 모니터링 체계가 필요합니다. - 애플리케이션 성능 모니터링 툴과의 연계 지원 애플리케이션 성능 모니터링(APM, Application Performance Monitoring)과의 연계를 통해 애플리케이션 트랜잭션, 데이터베이스 쿼리 지연 시간 등을 분석할 수 있어야 합니다. 이를 통해 서비스 성능 병목을 신속하게 식별하고 최적화할 수 있습니다. - 서비스 흐름에 대한 분석 기능 쿠버네티스 환경에서는 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반의 서비스 간 호출 관계가 복잡하게 이루어집니다. 따라서, 서비스 간 트랜잭션 흐름을 실시간으로 추적하고 분석할 수 있는 기능이 필요합니다. 이를 통해 특정 서비스의 성능 저하가 전체 시스템에 미치는 영향을 정확히 파악하고 최적화할 수 있습니다. - 네트워크 성능까지 포함한 모니터링 지원 클러스터 내부 네트워크뿐만 아니라, 외부 시스템과의 연결 상태까지 모니터링하여 지연(Latency)이나 패킷 손실(Packet Loss) 발생 원인을 추적할 수 있어야 합니다. 이를 통해 네트워크 장애가 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 분석하고, 최적의 대응 방안을 마련할 수 있습니다. 쿠버네티스 모니터링 툴의 핵심 요소④ 효율적인 운영을 위한 자동화 및 확장성 쿠버네티스 환경에서는 클러스터 크기와 워크로드가 지속적으로 증가할 가능성이 높습니다. 이에 따라, 모니터링 솔루션이 점진적인 확장성을 고려하여 설계되었는지 확인하는 것이 필요합니다. 특히, 대규모 환경에서도 안정적인 성능을 유지하고, 운영 자동화를 통해 관리 부담을 최소화할 수 있는 기능이 중요합니다. - 대규모 환경에서도 원활한 모니터링 지원 쿠버네티스 환경이 확장되더라도 모니터링 솔루션 자체가 과도한 리소스를 소비하지 않고, 성능 저하 없이 운영될 수 있어야 합니다. 이를 위해 대규모 클러스터에서도 효율적인 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 설계된 분산 아키텍처와 최적화된 리소스 사용 전략이 필요합니다. - 자동화된 감시 템플릿 및 운영 정책 지원 새로운 노드 또는 클러스터가 추가될 때, 일일이 개별 설정을 변경할 필요 없이 사전 정의된 감시 정책이 자동으로 적용될 수 있어야 합니다. 이를 통해 운영자의 개입 없이도 일관된 모니터링 체계를 유지하고, 관리 효율성을 극대화할 수 있습니다. - 사용자 정의 모니터링 기능이 제공 조직마다 중요한 모니터링 지표가 다를 수 있으므로, 필요한 지표를 직접 설정하고 대시보드를 맞춤 구성할 수 있어야 합니다. 특정 애플리케이션 또는 서비스의 핵심 성능 지표(KPI)를 집중적으로 모니터링할 수 있도록 유연한 사용자 정의 기능을 제공하는지 확인해야 합니다. 쿠버네티스 관리에서 궁극적으로 중요한 것은 운영 환경의 가시성을 확보하고, 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것입니다. 이를 위해서는 앞서 언급한 네 가지 요소를 기준으로 쿠버네티스 모니터링 툴의 기능을 평가하고, 현재 운영 방식과 비교하여 실질적인 개선이 가능한지를 검토하는 과정이 필요합니다. 쿠버네티스 환경이 점점 더 복잡해지고 있는 만큼, 멀티 클러스터 운영 지원, 실시간 장애 감지 및 자동 대응, 애플리케이션 중심의 모니터링, 운영 자동화 및 확장성 확보와 같은 요소를 충족하는 관리 툴을 선택하는 것이 중요합니다. Zenius K8s는 복잡한 쿠버네티스 환경을 효율적으로 관리할 수 있도록 필수적인 기능을 갖춘 솔루션입니다. 다양한 고객 사이트에서 안정성을 검증받았으며, 쿠버네티스 운영을 보다 예측 가능하고 안정적으로 유지하는 데 효과적인 대안이 될 수 있습니다. 2025.02.28
기술이야기 APM 솔루션의 필수 조건 4가지 기술이야기 APM 솔루션의 필수 조건 4가지 클라우드, 마이크로서비스, 컨테이너 기반 아키텍처가 확산되면서 기존의 단순한 인프라 모니터링 방식으로는 애플리케이션 성능을 효과적으로 관리하기 어려운 상황입니다. 따라서 서비스 운영의 가시성을 확보하고, 실시간 성능 분석 및 장애 예측이 가능한 애플리케이션 성능 모니터링(APM, Application Performance Monitoring) 솔루션의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 애플리케이션의 안정적인 운영과 최적의 성능 유지를 지원하기 위한 APM 솔루션(툴)의 필수 조건을 4가지로 나누어 자세히 살펴보겠습니다. 1. 쿠버네티스 환경에 대한 모니터링 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 컨테이너 기반 운영 방식이 확산되면서, 이를 효과적으로 관리하기 위한 쿠버네티스 도입이 증가하고 있습니다. 개별 서버의 리소스(CPU, 메모리, 네트워크) 관리에 초점을 맞춘 VM중심의 모니터링 방식과는 달리, 쿠버네티스 환경에서는 컨테이너 기반의 애플리케이션 트랜잭션 흐름과 마이크로서비스 간 호출 관계를 분석하는 것이 더욱 중요합니다. 이에 따라 APM 솔루션은 Prometheus, OpenTelemetry, Zenius K8s 등의 모니터링 도구와 연계하여, 쿠버네티스 환경의 주요 데이터를 실시간으로 수집·분석하고 서비스 지연이나 장애 발생 구간을 정확히 파악할 수 있어야 합니다. 구체적으로는 클러스터 상태 모니터링을 통해 노드 및 네트워크 리소스 사용량을 추적하고, CPU·메모리 활용률을 분석하여 리소스 과부하나 불균형을 조기에 감지해야 합니다. 또한, Pod 및 컨테이너 성능 분석을 통해 배포 상태, 재시작 횟수, 요청 처리량(TPS), 응답 지연 시간(Latency), 리소스 사용량 등을 실시간으로 추적하여, 특정 컨테이너의 과부하나 반복적인 장애를 신속하게 감지하고 원인을 분석할 수 있어야 합니다. 특히, 컨테이너 기반 애플리케이션은 서비스 간 동적 확장과 배포가 빈번하게 이루어지므로, 단순한 개별 리소스 모니터링을 넘어 컨텍스트 기반의 성능 분석이 요구됩니다. 이와 함께, 서비스 호출 관계 및 트랜잭션 흐름 분석을 지원하여 마이크로서비스 간 API 호출 패턴, 응답 시간, 실패율을 추적하고 트랜잭션 병목 구간을 분석해야 합니다. 이를 통해 서비스 간 통신에서 발생하는 성능 저하나 장애 원인을 효과적으로 파악하고 대응할 수 있어야 합니다. 2. 애플리케이션 성능 데이터에 대한 상세한 모니터링 APM 솔루션은 단순한 시스템 리소스 모니터링을 넘어, 애플리케이션 성능을 종합적으로 분석하고 최적화할 수 있는 정밀한 모니터링 기능을 갖춰야 합니다. 특히 트랜잭션 성능, 데이터베이스 최적화, 애플리케이션 내부 리소스 활용도까지 심층적으로 분석함으로써, 성능 병목을 사전에 감지하고 신속한 대응이 가능해야 합니다. 이를 위해 APM 솔루션은 TPS(초당 트랜잭션 처리량), 응답 지연 시간(Latency), 트랜잭션 대기 시간(Queueing Time), 슬로우 쿼리 탐지, GC(Garbage Collection) 활동, 코드 실행 시간 등 핵심 지표를 실시간으로 모니터링해야 합니다. 이러한 데이터 분석을 통해 애플리케이션의 특정 구간에서 발생하는 성능 저하 문제를 빠르게 식별하고, 최적의 성능을 유지할 수 있도록 지원해야 합니다. APM 솔루션은 또한, 실시간 트랜잭션 추적(Distributed Tracing), 마이크로서비스 간 호출 관계 분석, 데이터베이스 성능 최적화, JVM 메모리 사용량 및 GC 상태 모니터링, 네트워크 I/O 추적 등의 기능을 제공하여 애플리케이션의 운영 환경을 종합적으로 분석할 수 있어야 합니다. 특히, AI 기반 이상 탐지 및 머신러닝 기반의 패턴 분석 기능을 활용하면 성능 저하나 장애 발생 가능성을 조기에 감지하고 사전 대응이 가능해집니다. 이러한 애플리케이션 성능과 관련한 세부 데이터 모니터링 기능은 단순한 장애 감지를 넘어, 애플리케이션 성능을 지속적으로 최적화하고 운영 안정성을 유지하는 중요한 요소입니다. 3. 사용자 맞춤형 실시간 대시보드 제공 애플리케이션 성능을 효과적으로 분석하려면, 방대한 데이터를 직관적으로 시각화할 수 있는 맞춤형 실시간 대시보드가 필요합니다. APM 솔루션의 대시보드는 단순한 데이터 시각화를 넘어, 운영자가 핵심 성능 지표를 실시간으로 분석하고 신속한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원해야 합니다. 이를 위해 APM 솔루션은 운영자의 필요에 맞게 대시보드를 자유롭게 구성할 수 있는 맞춤형 실시간 모니터링 기능을 제공해야 합니다. 트랜잭션 지연 현황, 오류 발생률, 서비스 응답 시간 등을 실시간으로 시각화하고, 필요한 데이터를 운영자가 직접 선택하여 배치할 수 있도록 커스터마이징 기능을 지원해야 합니다. 또한, Real-Time Topology Map을 활용하여 마이크로서비스 간 트랜잭션 흐름과 네트워크 관계를 시각적으로 표현함으로써, 특정 서비스 장애가 연관 서비스에 미치는 영향을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. Dual Monitoring View 기능을 통해 애플리케이션 서비스 레벨과 개별 인프라 리소스 레벨을 동시에 모니터링함으로써, 장애 원인을 신속하게 진단할 수 있도록 지원해야 합니다. 더 나아가, 성능 이상이 감지될 경우 자동으로 경고를 표시하고, 운영자가 우선적으로 대응해야 할 항목을 강조하여 실시간 대응력을 높일 수 있어야 합니다. WYSIWYG 방식의 Drag & Drop 기반 대시보드 구성 기능을 제공하면, 운영자가 필요에 따라 주요 성능 지표를 자유롭게 배치하고, 이를 템플릿으로 저장하여 운영 효율을 높일 수 있습니다. 4. 효과적인 장애 사전 방지 및 분석 기능 최근 IT 환경에서는 장애를 사전에 감지하고 대응하는 능력의 중요성이 부각되고 있습니다. APM 솔루션은 AI 및 머신러닝 기반 분석 등을 활용해 성능 저하와 장애를 조기에 탐지하고 자동 대응할 수 있어야 합니다. 먼저, 이상 탐지(Anomaly Detection) 기능을 통해 트랜잭션 응답 시간, CPU 사용량, SQL 실행 속도, 네트워크 레이턴시, API 오류율 등 주요 지표의 급격한 변화를 실시간으로 감지해야 합니다. 머신러닝 기반 분석을 적용하면 정적인 임계값 설정을 넘어 비정상적인 패턴을 조기에 탐지하여 운영자의 대응 시간을 단축할 수 있습니다. 또한, 장애 패턴 학습 기능을 통해 트랜잭션 흐름, 리소스 사용 패턴, 서비스 호출 빈도 변화 등을 분석하고 유사한 조건이 감지될 경우 사전 경고를 제공해야 합니다. 이를 통해 운영자는 반복적인 장애를 예방하고 선제적으로 대응할 수 있습니다. 그리고Snapshot 기반 장애 분석 기능을 활용하여 장애 발생 시점의 리소스 사용량, 실행 중이던 SQL 쿼리, 트랜잭션 상태 등을 저장하고 재현(Replay)하여 근본 원인을 분석해야 합니다. 이를 통해 운영자는 장애 발생 원인을 명확히 파악하고, 재발 방지를 위한 최적화 전략을 수립할 수 있습니다. 이와 같이, APM 솔루션이 AI 기반의 패턴 학습과 자동 대응 기능을 갖춘다면, 장애를 사전에 감지하고 예방하여 운영 안정성을 높일 수 있습니다. 효과적인 APM 솔루션은 단순한 성능 모니터링을 넘어, 다양한 환경을 아우르는 가시성과 세부적인 성능 분석, 실시간 대시보드, 그리고 사전 장애 예방 기능을 갖춰야 합니다. 기업이 복잡한 IT 환경에서도 안정적인 서비스를 제공하려면, 이러한 핵심 요건을 충족하는 APM 솔루션을 도입하는 것이 꼭 필요합니다. 2025.02.18
기술이야기 SIEM 솔루션, Zenius SIEM의 주요 기능 기술이야기 SIEM 솔루션, Zenius SIEM의 주요 기능 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너 기술, 분산 아키텍처의 확산으로 IT 인프라는 점점 더 복잡해지고 있으며, 이에 따라 로그 데이터의 양도 급격히 증가하고 있습니다. 로그 데이터는 시스템 운영 상태를 진단하고 보안 위협을 탐지하는 데 중요한 역할을 하지만, 방대한 데이터의 체계적인 수집, 저장, 분석 없이는 효과적으로 활용하기 어렵습니다. 이와 함께 운영 환경의 다양성과 복잡성이 증가하면서 보안 위협에 노출될 가능성도 높아지고 있습니다. 로그 데이터를 통합적으로 관리하고 분석하지 못할 경우, 잠재적 위협을 놓치거나 대응이 지연될 위험이 커집니다. 이러한 상황에서 로그 데이터를 통합적으로 관리하고 분석하는 SIEM(Security Information and Event Management) 솔루션이 유용한 도구로 자리잡고 있습니다. 그중에서도, Zenius SIEM은 대규모 로그 데이터를 실시간으로 통합 관리하고, 잠재적 위협을 신속히 탐지하여 기업의 운영 안정성을 높입니다. 또한, 다양한 환경에서 데이터 수집과 분석을 지원하고, 규제 준수 기능을 통해 기업의 보안과 운영 효율성을 강화하며 주목받고 있습니다. Zenius SIEM의 주요 기능과 특장점은 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. SIEM 솔루션, Zenius SIEM의 주요기능 5가지 1. 다양한 환경에서의 로그수집 및 통합 관리 Zenius SIEM은 복잡하고 다변화된 IT 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 통합 과리할 수 있도록 설계된 고도화된 기능을 제공합니다. 이를 통해 다양한 환경과 데이터 소스에서의 로그 관리가 더욱 체계적으로 이루어질 수 있습니다. - 다양한 로그 소스 수집: Syslog, 파일 기반 로그, 데이터베이스(DB) 등 전통적인 로그 소스는 물론, 클라우드 서비스(AWS, GCP, Azure)와 Kubernetes와 같은 컨테이너 환경에서도 로그를 누락 없이 수집합니다. 이를 통해 복잡한 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서도 로그 관리의 일관성을 유지할 수 있습니다. - 실시간 로그 수집 현황 모니터링: 대량의 로그 데이터가 실시간으로 수집되는 과정을 직관적인 대시보드에서 시각화해 확인할 수 있습니다. 이는 로그 수집 과정에서 발생할 수 있는 문제를 조기에 발견하고 신속히 대응할 수 있도록 지원합니다. - Syslog 유형 자동 분석: 수집된 Syslog 데이터를 자동으로 분류하고 필터링하며, 로그 정규화를 통해 데이터의 분석 가능성을 높입니다. 이러한 기능은 이기종 환경에서 발생하는 다양한 로그 형식의 비효율성을 제거하고, 더욱 정확한 검색 및 분석 결과를 제공하는 데 기여합니다. Zenius SIEM의 이러한 기능들은 로그 관리의 복잡성을 대폭 줄이고, 사용자가 이기종 IT 환경에서도 신뢰성 높은 데이터를 기반으로 운영 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 모니터링을 통해 잠재적인 문제를 조기에 탐지함으로써 운영 중단과 같은 심각한 상황을 예방할 수 있습니다. 2. 안정적인 로그 저장 및 무결성 검증 Zenius SIEM은 로그 데이터를 안전하게 저장하고 관리하며, 데이터 무결성을 보장하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. - OpenSearch 기반 저장소: 대규모 로그 데이터를 효율적으로 저장하고 빠르게 검색할 수 있도록 설계된 고성능 분산형 스토리지를 사용합니다. 이를 통해 실시간 데이터 액세스와 대량의 로그 데이터 처리가 가능해집니다. - 로그 무결성 검증: SHA-256 기반 암호화 해시 기술을 활용하여 수집된 로그 데이터가 변경되거나 손상되지 않았음을 검증합니다. 이는 보안 사고 발생 시에도 신뢰할 수 있는 데이터로 사건을 분석하고 대응할 수 있는 기반을 제공합니다. - 효율적인 로그 압축 및 장기 보관: 장기적으로 저장해야 하는 로그 데이터를 효율적으로 압축하여 스토리지 사용량을 절감합니다. 또한, 보관 주기를 유연하게 설정하여 일정 기간이 지난 데이터를 자동으로 폐기하거나 다른 스토리지로 이관함으로써 데이터 관리의 효율성을 높입니다. - 다중 복제 및 장애 복구: 저장된 로그 데이터를 여러 노드에 중복 저장하여 데이터 유실 위험을 최소화하고, 장애 발생 시 신속하게 데이터를 복구할 수 있는 안정적인 구조를 제공합니다. 이를 통해 중요한 로그 데이터의 가용성을 항상 보장합니다. 이와 같이 로그 데이터의 무결성과 안정성을 보장함으로써, 규제 준수와 감사 대응 능력을 강화할 수 있습니다. 또한, 대량의 로그 데이터를 효율적으로 저장하고 복구 가능성을 확보함으로써, 운영 비용 절감과 데이터 신뢰성을 동시에 달성할 수 있습니다. 3. 정교한 로그 분석 및 상관관계 분석 Zenius SIEM은 단순히 로그 데이터를 저장하는 것을 넘어, 이를 활용해 조직의 운영 효율성과 보안 강화를 위한 정교한 분석 기능을 제공합니다. 구체적으로 아래와 같은 데이터 처리 분석 능력을 통해 보안 위협을 조기에 탐지하고 예방할 수 있도록 지원합니다. - 정밀 검색 기능: Zenius SIEM은 OpenSearch 기반으로 일반 검색과 상세 검색 두 가지 방식을 제공합니다. 일반 검색은 쿼리 스트림 방식을 활용해 간단하고 빠르게 데이터를 검색할 수 있으며, 상세 검색은 쿼리 빌더(Query Builder)를 통해 DQL(Query DSL) 방식으로 정밀한 데이터 탐색을 지원합니다. 두 방식의 장단점을 활용해 필요에 따라 선택적으로 사용할 수 있도록 설계되어, 폭넓은 검색과 정교한 분석을 모두 지원합니다. - 다차원 상관관계 분석: 복합 이벤트 처리 엔진(CEP)을 통해 다수의 로그 데이터를 연계 분석하여 숨겨진 위협 패턴과 이상 징후를 식별합니다. 이를 통해 보안 사고를 사전에 탐지하거나, 네트워크 이상 현상을 빠르게 발견함으로써 조직의 대응력을 강화합니다. - SQL 기반 분석 및 알림: SQL 쿼리를 활용하여 로그 데이터를 세부적으로 필터링하거나 집계하는 정교한 분석이 가능합니다. 특정 조건에 따라 이벤트를 자동 생성하고, 실시간 경고 알림을 발송해 보안 사고 발생 시 신속한 대응을 지원합니다. - AI 기반 예측 분석: 머신러닝 알고리즘을 적용하여 로그 데이터의 이상 패턴을 학습하고, 미래에 발생할 가능성이 높은 위협을 예측합니다. 이를 통해 잠재적 위험을 사전에 경고하여, 조직의 보안 태세를 더욱 강화합니다. 이와 같은 정교한 분석 및 예측 기능을 통해 조직은 단순히 과거 데이터를 검토하는 데 그치지 않고, 미래에 발생할 수 있는 위협을 사전에 예측하고 대응할 수 있습니다. 이는 보안 사고의 위험을 대폭 줄이고, 효율적인 위기 관리 체계를 구축하는 데 기여합니다. 4. 사용자 중심의 데이터 시각화 Zenius SIEM은 방대한 로그 데이터를 직관적으로 시각화하여 데이터의 가독성을 높이고 분석 과정을 단순화함으로써 IT 관리자와 보안 담당자의 의사결정을 효과적으로 지원합니다. - 다양한 시각화 컴포넌트 제공: 막대 차트, 선형 그래프, 테이블, 실시간 데이터 뷰, 3D 그래프 등 26종 이상의 다양한 시각화 옵션을 제공하여 로그 데이터를 다각도로 분석할 수 있습니다. 이러한 시각화 도구는 사용자 요구에 따라 데이터를 직관적으로 탐색하고 비교하는 데 유용합니다. - 실시간 이벤트 오버뷰: 전체 로그 데이터의 상태와 주요 이벤트를 실시간으로 요약하여 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 제공합니다. 또한, 분석 보고서를 자동으로 생성할 수 있는 기능을 통해 반복적인 보고 작업을 간소화하고 분석 효율성을 높여줍니다. - 맞춤형 보고서: 조직별 요구에 맞춘 정기 리포트를 자동으로 생성하여, 주요 운영 지표와 보안 상태를 간략히 요약합니다. 이 리포트는 IT 관리자와 의사결정자에게 필요한 정보를 명확하고 효율적으로 전달합니다. 이러한 시각화 기능을 통해 데이터의 복잡성을 단순화하여 IT 관리자와 보안 담당자가 중요한 정보를 신속하게 이해하고 조치를 취할 수 있습니다. 5. 효율적인 운영 관리 및 자동화 Zenius SIEM은 단순한 로그 분석 도구를 넘어, IT 인프라의 운영 효율성을 높일 수 있는 포괄적인 관리 기능을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 환경에서도 일관되고 안정적인 운영을 지원합니다. - 역할 기반 계정 관리(RBAC): 세부적인 권한 설정을 통해 사용자별 접근 권한을 세밀하게 제어하며, 조직 내 각 사용자의 역할에 맞는 최소한의 권한만 부여해 보안성을 강화합니다. 이는 내부 보안 리스크를 줄이고 권한 오남용을 방지하는 데 효과적입니다. - 운영 자동화: 에이전트 설치, 재시작, 상태 모니터링과 같은 반복 작업을 원격으로 자동화하여 대규모 IT 환경에서도 일관된 운영이 가능합니다. 이를 통해 관리자가 주요 업무에 더 집중할 수 있도록 지원하며, 운영 효율성을 높여줍니다. - 리소스 상태 모니터링: 시스템의 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등 주요 리소스를 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 병목 현상을 사전에 식별하고 예방합니다. 이 기능은 리소스 최적화와 안정적인 서비스 제공에 중요한 역할을 합니다. - 클러스터 환경 지원: 다수의 장비와 복잡한 분산 시스템에서도 효율적으로 관리 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 클러스터링 기능을 통해 고가용성(High Availability) 환경을 지원하여, 장애 상황에서도 서비스 연속성을 보장합니다. 운영 자동화와 효율적인 관리 기능을 통해 IT 팀의 업무 부담을 줄이고, 복잡한 인프라에서도 일관된 운영 체계를 유지할 수 있습니다. 이는 운영 생산성을 높이는 동시에 운영 중단 시간(Downtime)을 최소화하여 서비스의 안정성을 보장합니다. 다른 SIEM 솔루션과 비교 시, Zenius SIEM의 장점은?! Zenius SIEM은 현대 IT 인프라의 복잡성을 해결하고, 대규모 로그 데이터를 효율적으로 관리 및 분석하도록 설계된 차별화된 SIEM 솔루션입니다. - 실시간 데이터 수집 및 안전한 관리: 클라우드, 컨테이너, 분산 아키텍처로 인해 급증하는 로그 데이터를 실시간으로 수집하고 저장하며, SHA-256 기반의 무결성 검증과 TLS/SSL 암호화 통신을 통해 데이터의 보안과 무결성을 보장합니다. 이러한 기능은 민감한 데이터가 포함된 환경에서도 높은 신뢰성을 제공합니다. - 업계 최고 수준의 성능: Zenius SIEM은 1TB 규모의 데이터를 0.02초 이내에 검색할 수 있는 업계 최고 수준의 검색 속도를 자랑하며, 무중단 스케일 아웃 기능을 지원해 대규모 IT 환경에서도 안정적이고 유연한 확장이 가능합니다. 이는 대규모 엔터프라이즈 환경에서 필수적인 요구 사항을 충족합니다. - 정교한 상관관계 분석: 복합 이벤트 처리(CEP) 엔진을 활용해 다중 로그 이벤트 간의 숨겨진 패턴을 탐지하여 위협을 조기에 식별하고 대응할 수 있습니다. 이를 통해 기존의 단편적인 로그 분석을 넘어선 정교한 위협 탐지와 보안 사고 예방이 가능합니다. - 강력한 검색 및 분석 기능: DQL(Query DSL) 및 OpenSearch Query String 방식을 활용한 정밀 검색과 통계 분석 기능을 통해 사용자는 로그 데이터를 깊이 있게 탐구하고 활용할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 중심의 의사결정을 지원하며, 복잡한 IT 환경에서의 로그 분석 효율성을 높입니다. - 사용자 친화적인 시각화 및 대시보드: 25종 이상의 시각화 컴포넌트(차트, 선형 그래프, 테이블 등)를 활용해 수집된 로그 데이터를 직관적으로 표현할 수 있는 대시보드를 제공합니다. 이를 통해 IT 관리자와 보안 담당자는 시스템의 운영 상태를 한눈에 파악하고, 중요한 데이터를 빠르게 이해할 수 있습니다. Zenius SIEM은 이러한 강력한 기능과 뛰어난 확장성을 바탕으로, 로그 관리와 보안 운영에서 차별화된 가치를 제공합니다. 2025.01.24
기술이야기 네트워크 모니터링 솔루션, Zenius NMS 자세히 보기 기술이야기 네트워크 모니터링 솔루션, Zenius NMS 자세히 보기 최근 네트워크 환경은 클라우드 기술의 발전과 활용 확대, IoT 디바이스의 증가, 그리고 5G와 같은 고속 네트워크 기술의 발전으로 인해 더욱 복잡해지고 있습니다. 이러한 변화로 인해 단순히 네트워크 이상 유무를 확인하는 수준을 넘어, 실시간 통합 모니터링, 장애 관리, 트래픽 분석, 보안 위협 탐지 및 대응과 같은 고도화된 기능을 제공하는 네트워크 모니터링 솔루션의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이러한 상황에서 Zenius NMS는 네트워크 전체를 통합적으로 관리할 수 있는 솔루션으로, 고도화된 실시간 모니터링과 장애 예측 분석 기능을 제공하며 많은 기관과 기업에서 활용되고 있습니다. Zenius NMS의 주요 특징과 장점은 무엇인지 지금부터 자세히 알아보겠습니다. 네트워크 모니터링 솔루션, Zenius NMS의 주요기능 [1] 직관적인 통합 모니터링 Zenius NMS는 네트워크 상태를 한눈에 파악할 수 있도록 설계된 통합 모니터링 시스템과 시각화 도구를 제공합니다. Topology Map 기능은 네트워크 연결 상태를 직관적으로 가시화하여 전체 네트워크 구조와 상태를 한눈에 파악할 수 있도록 돕습니다. 장애 및 트래픽 상태를 색상과 점멸 효과로 표시해 문제 발생 지점을 신속히 파악할 수 있도록 지원합니다. 또한, 다수의 Topology Map을 멀티 슬라이드 쇼로 관리할 수 있는 기능을 통해 다양한 네트워크 환경에서 실시간 상태를 직관적으로 모니터링하고, 복잡한 연결 관계를 효율적으로 파악할 수 있습니다. Auto Map은 네트워크 연결 상태를 자동으로 분석하고 장비 간 연관 관계를 즉시 시각화하여 관리 작업의 자동화와 운영 효율성을 높입니다. 이와 함께, 관심 인터페이스 그룹 모니터링 기능은 설정된 주요 인터페이스 그룹의 성능 추이를 비교 분석하여 특정 네트워크 구간에 대한 집중 모니터링을 지원합니다. 마지막으로, 통합 대시보드는 주요 성능 지표와 네트워크 상태를 하나의 화면에서 제공하며, 일/주/월 단위 성능 추이 그래프로 장기적인 네트워크 상태를 분석할 수 있도록 지원합니다. 이러한 다양한 기능들은 운영자가 신속하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 뒷받침합니다. [2] 실시간 장애 관리와 예방 지원 Zenius NMS는 장애를 사전에 예방하고, 발생 시 신속히 대응할 수 있는 실시간 장애 관리 기능을 제공합니다. 과거 성능 데이터를 분석하여 동적 임계치를 설정함으로써 장애 발생 가능성을 사전에 파악하고 선제적인 조치를 가능하게 합니다. 장애 발생 시 Root Cause 분석을 활용해 주요 원인을 빠르게 식별하고 해결책을 제시하며, 네트워크 장비 간 관계를 분석하여 비효율적인 이벤트를 필터링함으로써 문제 분석의 정확성과 속도를 높입니다. 또한, 장애 처리 이력을 관리하여 조치 내역과 관련 파일을 기록하고, 이를 Knowledge DB로 활용해 유사 장애에 신속히 대응할 수 있습니다. SMS, Email, Push 알림 등 다양한 경로를 통해 장애 정보를 전달하여 즉각적인 대응을 지원합니다. 이러한 통합적인 장애 관리 기능을 통해 Zenius NMS는 서비스 중단 시간을 최소화하며 네트워크 운영의 안정성과 신뢰성을 강화합니다. [3] 주요 항목에 대한 실시간 모니터링 Zenius NMS는 네트워크 성능 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하며, 구성 변경 사항을 체계적으로 관리하여 안정적인 운영 환경을 제공합니다. 이를 통해 초 단위로 bps, pps, CPU/MEM 사용률 등 주요 성능 지표를 수집하여 네트워크 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 또한, L4 장비의 Virtual/Real Server 세션 정보와 라우팅 테이블 상태를 모니터링하고, 인터페이스 연결 정보(IP/MAC 등)를 제공함으로써 네트워크 병목 현상을 사전 식별하여 대응할 수 있습니다. SNMP 방식으로 수집되지 않는 항목은 CLI 명령어와 스크립트를 활용해 사용자 정의 항목으로 등록 및 관리할 수 있습니다. Configuration 백업 및 변경 관리 기능을 통해 설정 변경 시 자동 백업과 변경 내역 비교가 가능하여 구성의 신뢰성과 변경 관리의 체계성을 강화합니다. 이러한 기능들은 네트워크 성능을 최적화하고, 병목 현상이나 구성 오류를 사전에 예방함으로써 운영의 안정성을 높여줍니다. [4] 네트워크 보안 및 접근 관리 Zenius NMS는 네트워크 보안을 강화하기 위해 다양한 기능을 제공합니다. 행정안전부 권고사항(국가 표준 기준)을 기반으로 보안 취약점을 자동 점검하고, 점검 결과에 따라 구체적인 보안 조치 가이드를 제공하여 네트워크 보안성을 강화합니다. 비인가 명령어 실행 차단, 허용된 IP와 시간대 설정을 지원하는 금지 명령어 통제 및 세션 접속 시간 관리 기능을 통해 네트워크 보안을 한층 더 강화합니다. 또한, 네트워크 장비 접근 기록을 저장하고 조회하며, 작업 내역을 녹화/재생할 수 있는 접근 이력 감사 기능은 철저한 보안 관리와 감사를 가능하게 합니다. 더불어서, 특정 IP에서만 장비 접근을 허용하는 IP 기반 접근 제한 기능을 통해 네트워크 무결성을 유지하고 외부 위협으로부터 네트워크를 보호합니다. 이러한 통합적인 보안 관리 기능은 네트워크 운영의 안정성을 높이고 무결성을 유지시켜 줍니다. 네트워크 모니터링 솔루션, Zenius NMS만의 장점 IT 인프라를 효과적으로 관리하려면 네트워크를 포함한 모든 구성 요소를 통합적으로 관리하는 것이 중요합니다. 이는 데이터 흐름, 리소스 배분, 애플리케이션 성능이 IT 인프라 구성 요소 간의 상호작용과 연결성에 크게 의존하기 때문입니다. 특히, 클라우드, 가상화(VM), 쿠버네티스와 같은 기술의 빠른 확산으로 IT 환경은 더욱 복잡해지고, 구성 요소 간 상호 연관성은 강화되고 있습니다. 따라서 이러한 복잡성을 제대로 관리하지 못하면 서비스 품질이 저하되고 운영 비용이 증가할 수밖에 없습니다. 이러한 상황에서 Zenius NMS는 프레임워크 기반 구조를 통해 네트워크 모니터링을 넘어 IT 인프라 전반의 구성 요소를 통합해서 관리할 수 있는 솔루션을 제공합니다. Zenius NMS는 온프레미스뿐 아니라 클라우드, VM, 컨테이너 기반 환경에 대한 모니터링을 지원합니다. 또한 네트워크와 연관된 서버, 애플리케이션, 데이터베이스 등을 실시간으로 통합해서 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 네트워크 병목 현상, 비효율적인 자원 활용, 그리고 성능 저하와 같은 문제를 사전에 감지하고 예방할 수 있습니다. 특히, 장애 가능성을 조기에 파악함으로써 서비스 중단 위험을 줄이고, 안정적인 운영이 가능합니다. 장애가 발생하더라도 실시간 원인 분석 및 대응 프로세스를 통해 복구 시간을 최소화할 수 있으며, 인프라 운영 전반에 대한 종합적인 가시성을 제공하여 신속하고 정확한 의사결정을 지원합니다. 이를 통해 복잡한 IT 환경에서도 운영 효율성을 높이고 서비스 안정성을 유지할 수 있습니다. 네트워크 모니터링 솔루션, Zenius NMS 자세히 보기 이와 함께 Zenius NMS는 네트워크 모니터링에 특화된 다양한 장점을 제공합니다. 특히, 사용자의 상황과 필요에 따라 설정을 조정할 수 있는 Topology Map과 대시보드 기능은 네트워크 구성 요소의 상태와 연결 관계를 직관적으로 시각화하여 장애 발생 시 신속한 원인 분석과 대응을 지원합니다. 또한, 실시간 이벤트 필터링과 멀티 슬라이드 쇼 기능을 통해 대규모 네트워크 환경에서도 주요 성능 지표와 장애 상황을 효율적으로 모니터링할 수 있어 운영 효율성을 극대화합니다. Zenius NMS의 운영 요약 View는 주요 네트워크 성능과 상태를 종합적으로 제공하며, 엑셀 Export 기능을 통해 체계적이고 신속한 데이터 분석 및 보고를 지원합니다. 그리고 SDN(소프트웨어 정의 네트워크) 모니터링 기능을 통해 네트워크 장비별 상세 성능 데이터를 심층적으로 분석하고, 연결 관계 및 장애 상태를 정밀하게 파악할 수 있도록 지원합니다. Zenius NMS는 클라우드, 가상화, 컨테이너 환경 등 복잡한 IT 인프라를 통합적으로 관리할 수 있는 네트워크 모니터링 솔루션입니다. Topology Map, SDN 모니터링, 보안 취약점 점검 등 고도화된 기능을 통해 네트워크의 복잡성을 효과적으로 관리하며 안정적이고 효율적인 운영을 지원합니다. 다양한 산업군에서의 성공적인 활용 사례를 통해 신뢰성을 입증한 Zenius NMS는 복잡한 IT 환경에서도 믿을 수 있는 솔루션입니다. 2024.12.24

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