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기술이야기 Monitoring vs Observability, 모니터링과 옵저버빌리티 이해하기 기술이야기 Monitoring vs Observability, 모니터링과 옵저버빌리티 이해하기 옵저버빌리티는 "무슨 일이 일어났는가?", "왜 그런 일이 일어났는가?"와 같은 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 옵저버빌리티는 IT시스템 전체적인 관점에서 문제를 신속하게 식별하고 근본 원인을 분석할 수 있습니다. 최근 IT 인프라의 종류가 다양해지고, 수가 기하급수적으로 많아지고, 복잡도가 급격히 증가함에 따라 IT 인프라의 가용성을 보장하기 위해서 전통적으로 행해지던 모니터링의 범주를 넘어서는 옵저버빌리티라는 개념이 등장했습니다. 모니터링과 옵저버빌리티라는 두 용어들은 때로는 비슷한 개념으로 서로 바꿔서 사용되기도 하지만, 시스템 관리에 대한 다른 접근 방식을 나타냅니다. 이번 블로그에서는 모니터링과 옵저빌리티의 차이점을 알아보겠습니다. Monitoring이란? 모니터링은 IT 시스템에서 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽과 같은 데이터를 수집하고 분석해 성능과 동작을 파악하는 것입니다. 모니터링의 목표는 시스템에 문제가 있는 것으로 추정되는 이상한 동작이나 조건을 감지하고 경고하는 것입니다. 모니터링은 종종 문제를 나타낼 수 있는 특정 메트릭이나 이벤트에 대한 알람 설정을 포함합니다. 이 접근 방식은 일반적으로 예측 가능한 개별 시스템에 사용합니다. 전통적인 모니터링 방법은 일정한 간격으로 수집되는 사전 정의된 메트릭이나 로그에 의존합니다. 예를 들어, 서버의 CPU 사용량을 1분마다 확인하고 사용량이 특정 임계값을 초과하면 알람을 보낼 수 있습니다. 이러한 방식은 특정 유형의 문제를 감지하는 데 효과적이지만, IT 시스템 동작을 전체적으로 파악하거나 근본 원인 분석에 대한 심층적인 인사이트는 제한적일 수 있습니다. Observability란? 옵저버빌리티는 IT 시스템 관리에 대한 새로운 접근 방식으로, 시스템의 내부 동작을 이해하는 것에 중점을 둡니다. 옵저버빌리티의 목표는 시스템의 동작을 깊이 이해하고 발생 가능한 모든 문제의 근본 원인을 파악하는 것입니다. 옵저버빌리티는 메트릭, 추적, 로그 등을 실시간으로 수집하고 분석하는 것을 포함합니다. 참고로 메트릭은 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽과 같은 시스템 성능과 관련된 정량적 정보를, 추적은 요청의 호출 순서 및 응답 시간과 같은 시스템 동작에 대한 정보를, 로그는 사용자 작업 및 오류를 포함해 시스템 활동을 제공합니다. 옵저버빌리티가 필요한 이유 옵저버빌리티는 복잡하고 동적인 시스템에서는 문제를 빠르게 찾고 해결하기 위해 시스템의 동작과 성능을 측정하고 분석할 필요가 있습니다. 옵저버빌리티를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 옵저버빌리티가 필요한 이유 1. 문제 해결 속도 향상: 옵저버빌리티를 사용하면 복잡한 시스템에서 발생하는 문제를 더욱 빠르게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 시스템 장애나 성능 저하와 같은 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. 2. 전체 시스템 이해도 증가: 옵저버빌리티를 사용하면 전체 시스템의 내부 동작을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이는 문제를 예방하거나 빠르게 대처할 수 있도록 도와줍니다. 3. 대규모 시스템 관리 가능: 대규모 분산 시스템에서는 옵저버빌리티가 필수적입니다. 이를 통해 수많은 서버, 네트워크, 애플리케이션 등에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 4. 문제 예방 및 최적화: 옵저버빌리티를 사용하면 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하고 문제를 예방할 수 있습니다. 또한 시스템의 최적화를 위해 데이터를 분석하고 개선할 수 있습니다. 따라서, 옵저버빌리티는 복잡한, 여러 개의 세분화된 시스템으로 구성된 전체 시스템에서 필수적인 도구로, 시스템의 성능 개선과 장애 대응 등 다양한 측면에서 가치를 제공합니다. Monitoring vs Observability 모니터링과 달리, 옵저버빌리티는 사전에 정의된 메트릭과 알람에 의존하는 대신, 시스템 동작의 더욱 전체적인 관점을 제공합니다. 옵저버빌리티는 여러 소스에서 수집한 데이터를 같이 분석함으로써 쉽게 찾을 수 없는 어떤 패턴과 상관관계를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 접근 방식은 예측할 수 없는 동작을 가진 복잡한 시스템에서 특히 유용합니다. 모니터링과 옵저버빌리티의 또 다른 중요한 차이점은 사람의 개입 수준입니다. 모니터링은 특정 이벤트 또는 조건을 감지하고 해당 이벤트 또는 조건이 발생할 때 경고를 트리거하도록 설계되므로 모니터링을 설정하고 구성하는데 사람의 개입이 필요할 수 있지만 일단 도구가 셋업되면 사람의 개입 없이 자동으로 작동하는 편입니다. 반면에, 옵저버빌리티는 데이터를 해석하고 결정을 내리고 조치를 취하는데 IT 운영자의 전문 지식을 사용해 프로세스에 관여합니다. 이러한 접근 방식은 시간이 더 많이 소요될 수 있지만, 문제의 근본 원인에 대한 더 많은 인사이트를 제공할 수도 있습니다. 올바른 어프로치 선택하기 모니터링과 옵저버빌리티는 각각 장단점이 있으며, 시스템의 특정 요구사항에 따라 어떤 접근 방식을 선택할지 달라져야 합니다. 비교적 상황 파악이 어렵지 않은 간단한 시스템의 경우, 전통적인 모니터링 도구로 충분할 수 있습니다. 그러나 복잡하고 시스템이 분산된 경우, 시스템 동작을 완전히 이해하기 위해 옵저버빌리티가 필요할 수 있습니다. 결국, 효과적인 시스템 관리의 핵심은 문제를 빠르게 감지하고 해결하기 위한 적절한 도구와 프로세스를 갖추는 것입니다. 모니터링 또는 옵저버빌리티를 선택하든, 시스템과 조직의 요구에 부합하는지 정기적으로 검토하고 개선하는 것이 중요합니다. 적절한 도구와 프로세스에 투자함으로써, 시스템의 신뢰성과 성능을 개선하고 비용이 많이 드는 다운타임과 서비스 중단을 피할 수 있습니다. Zenius EMS 브레인즈컴퍼니는 20년 이상 축적된 노하우를 바탕으로 레거시 환경은 물론 최근 더욱 복잡해지고 있는 클라우드 네이티브 시스템까지 모니터링과 옵저버빌리티 모두를 제공함으로써 고객이 원하는 방식으로 사용이 가능합니다. Zenius EMS는 SMS, NMS, APM 등 각 인프라별 모니터링을 통합해 시스템을 더욱 안정성 있게 관리하고 자동화된 장애대응 환경을 제공하며 객관적인 데이터 기반으로 리포팅이 가능한 지능형 IT 성능 모니터링입니다. 또한 쿠버네티스, 오픈 스택을 지원하는 클라우드 환경을 모니터링합니다. 국내 공공분야 관제 SW 1위, 제니우스의 상관관계 분석, 인공지능을 활용한 성능예측 등 옵저버빌리티 기술을 통해 다양한 시스템 레이어에서 성능, 장애, 구성에 대한 인사이트를 얻으시기 바랍니다. 2023.03.28
기술이야기 IT 인프라 모니터링 트렌드 기술이야기 IT 인프라 모니터링 트렌드 EMS란? EMS는 Enterprise Management System의 약자로, 여러 기업과 기관의 IT서비스를 이루는 다양한 IT Infrastructure를 통합적으로 모니터링하는 시스템을 의미합니다. 해외에서는 일반적으로 ITIM(IT Infra Management)이라는 용어로 많이 사용되고 있지만, 국내에서는 EMS라는 용어로 통용되고 있습니다. EMS는 IT인프라의 데이터를 실시간으로 수집 및 분석할 뿐만 아니라, 수집된 데이터를 활용해 비즈니스의 가치를 창출할 수 있습니다. 글로벌 IT분야 연구자문 기업인 “가트너(Gartner)”에서는 ITIM, 즉 EMS를 데이터센터, Edge, IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service) 등에 존재하는 IT인프라 구성요소의 상태와 리소스 사용률을 수집하는 도구로 정의하며, 컨테이너, 가상화시스템, 서버, 스토리지, 데이터베이스, 라우터, 네트워크 스위치 등에 대한 실시간 모니터링이 가능해야 한다고 서술합니다. <사진 설명: 가트너의 ITIM 정의를 도식화한 그림> 이러한 EMS는 초기에는 기업 전산실에 물리적인 형태로 존재하는 서버, 네트워크의 리소스관리를 중심으로 모니터링해 왔습니다. 서버의 CPU, Memory 등의 리소스 정보를 수집하거나, 네트워크 장비의 트래픽 정보를 모니터링하고 임계치를 기반으로 이벤트 감지하는 역할이 대부분이었으며, 이 정도 수준에서도 충분한 IT 인프라 관리가 이뤄질 수 있었습니다. 그러나 가상화(Virtualization)라는 개념이 생겨나고 다양한 IT 인프라들이 기업 전산실에서 클라우드(Cloud) 환경으로 전환됨에 따라, EMS의 모니터링 분야도 조금씩 바뀌어 가고 있습니다. 많은 기업들이 효율적인 리소스 사용과 비용 절감을 목표로 VMware와 같은 가상화 시스템을 도입해 운영하게 됐으며, 모니터링 부문도 이에 대응하기 위해 가상화 리소스에 대한 관리 영역으로 확장됐습니다. 가상화 환경을 이루는 하이퍼바이저(Hypervisor)와 가상머신(Virtual Machine)의 연관성을 추적하고, 각 가상머신들이 사용하고 있는 리소스를 실시간으로 분석해 효율적인 자원 배분, 즉 프로비저닝(Provisioning)을 위한 근거 데이터를 제공할 수 있도록 하고 있습니다. 더 나아가 VMware, Hyper-V 등의 다양한 가상화 플랫폼에서 가상머신을 생성하고 삭제하고, 실제로 가상머신에 CPU, Memory 등과 같은 리소스를 할당해 줄 수 있는 컨트롤 영역까지 제공하는 제품을 개발하는 벤더사들이 많아지고 있습니다. 이러한 가상화 기술을 기반으로 현대에는 IT 인프라들이 대부분 클라우드 환경으로 전환하고 있는 추세입니다. 클라우드 환경으로의 전환 클라우드(Cloud)란, 언제 어디서나 필요한 컴퓨팅 자원을 필요한 시간만큼 인터넷을 통해 활용할 수 있는 컴퓨팅 방식으로, 최근 기업들은 각자의 목적과 상황에 맞게 AWS, MS Azure와 같은 Public Cloud 및 OpenStack, Nutanix 등을 활용한 Private Cloud 등의 환경으로 기업의 전산설비들을 마이그레이션 하고 있습니다. 클라우드로의 전환과 기술의 발전에 따라, EMS의 IT 인프라 모니터링은 더 이상 *On-Premise 환경에서의 접근이 아닌, Cloud 환경, 특히 MSA(Micro Service Architecture)를 기반으로 하는 클라우드 네이티브(Cloud Native) 관점에서의 IT 운영 관리라는 새로운 접근이 필요하게 됐습니다. (*On-Premise : 기업이 서버를 클라우드 환경이 아닌 자체 설비로 보유하고 운영하는 형태) 클라우드 네이티브란, 클라우드 기반 구성요소를 클라우드 환경에 최적화된 방식으로 조립하기 위한 아키텍처로서, 마이크로서비스 기반의 개발환경, 그리고 컨테이너 중심의 애플리케이션 구동환경 위주의 클라우드를 의미합니다. 클라우드 네이티브는 IT비즈니스의 신속성을 위해 도커(Docker)와 같은 컨테이너를 기반으로 애플리케이션이 운영되므로, EMS는 컨테이너의 성능, 로그, 프로세스 및 파일시스템 등 세부적인 관찰과 이상징후를 판단할 수 있는 기능들이 요구되고 있습니다. 자사 제품인 Zenius SMS에서는 이러한 변화에 따라 Docker에 대한 모니터링 기능을 기본적으로 제공하고 있습니다. Docker 컨테이너가 생성되면 자동으로 관리대상으로 등록되며, Up/Down 뿐만 아니라, CPU, Memory, Network 및 Process의 정보를 실시간으로 모니터링하고 발생되는 로그들을 통합관리 할 수 있도록 합니다. <사진 설명: Zenius-SMS에서 제공하고 있는 Docker 컨테이너 모니터링 기능> 또, 복원력과 탄력성을 위해 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 도구를 활용해 컨테이너를 스핀업하고, 예상되는 성능에 맞게 효율적으로 리소스를 맵핑하고 있으며, 이러한 기술에 대응하기 위해 EMS는 쿠버네티스(Kubernetes), 도커스웜(Docker Swarm) 등의 오케스트레이터들의 동작여부를 직관적으로 관찰하는 제품들이 지속적으로 출시되고 있는 상황입니다. 이와 더불어 컨테이너, 오케스트레이터의 동적 연결관계를 실시간으로 모니터링하고, 파드(POD), 클러스터, 호스트 및 애플리케이션의 관계를 표현하는 역할의 중요성이 점차 커져가고 있습니다. 통합 모니터링(Monitoring) EMS 모니터링의 또 다른 변화로는 통합(Integration)의 역할이 더더욱 강해지고 있다는 것입니다. IT 서비스가 복잡해지고 다양해짐에 따라 IT 인프라의 관리 범위도 점차 증가하면서, 다양한 IT 인프라들을 융합하고 관리하기 위한 노력들이 관찰되고 있습니다. 데이터독(Datadog), 스플렁크(SPLUNK)와 같은 장비 관점의 모니터링 벤더들은 APM과 같은 애플리케이션 모니터링 시장으로, 앱다이나믹스(AppDynamics), 다이나트레이스(Dynatrace), 뉴렐릭(NewRelic)과 같은 애플리케이션 모니터링 시장의 강자들은 인프라 장비 관점의 모니터링 시장으로의 융합이 확인되고 있습니다. 자사 제품인 Zenius 역시 서버, 네트워크 중심의 관리에서 애플리케이션, 데이터베이스 등의 시장으로 관리 범위를 확장해 나가고 있는 추세입니다. IT 서비스의 영속성을 유지하기 위해서는 IT 서비스를 구성하는 다양한 요소들을 실시간으로 모니터링하고 연관관계를 추적해 문제 원인을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 다양한 IT 요소들을 통합적으로 모니터링하는 것 뿐만 아니라, 상호 연관관계를 표현하고 추적할 수 있는 기능들이 지속적으로 요구되고 있습니다. 모니터링의 트렌드는 서버, 네트워크 등의 독립적인 개체에 대한 모니터링 아닌 IT 서비스를 중심으로 기반 요소들을 모두 통합적으로 모니터링하고, 각 상호간의 의존성과 영향도를 파악해 RCA(Root Cause Analysis) 분석을 가능하게 하고 이를 통해 IT 서비스의 연속성을 보장할 수 있는 통찰력을 확보하게끔 하는 방향으로 흘러가고 있습니다. Zenius는 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 및 각종 로그들의 정보를 시각적으로 통합 모니터링할 수 있는 오버뷰(Overview) 도구와 IT 서비스 레벨에서 인프라들의 연관관계를 정의하고 다양한 조건(Rule)에 따라 서비스 이상유무와 원인분석이 가능한 서비스 맵(Service Map) 도구를 기본적으로 제공하고 있습니다. <사진 설명: Zenius 오버뷰 화면> <사진 설명: Zenius 서비스맵 화면> 앞서 언급했듯이, 클라우드 환경으로 전환함에 따라 통합적 관리 요구는 더욱 높아지고 있습니다. IT 인프라에 대한 통합 뿐만 아니라, AD(Active Directory), SAP 및 AWS, Azure, GCP 등의 다양한 서비스의 주요 지표까지 연계하고 하나의 시스템으로 통합 모니터링하기 위한 노력들이 관찰되고 있습니다. 데이터독(Datadog)의 경우, 500개 이상의 시스템, 애플리케이션 및 서비스들의 지표들을 손쉽게 통합 관리할 수 있다고 돼있습니다. <사진 설명: 데이터독 홈페이지 캡처> 이처럼 IT 서비스의 복잡성과 다양화에 따라 관리해야 될 서비스와 지표들은 점점 늘어나고 있으며, 기업의 현황에 맞게 컴포넌트 기반으로 손쉽게 지표들을 통합할 수 있는 기능과 도구들이 요구되고 있습니다. AI 기반의 예측&자동화 모니터링의 세번째 변화로는 ’AI 기반의 예측과 자동화’입니다. IT 인프라 및 서비스의 주요 지표를 모니터링하는 것도 중요하지만, 축적된 데이터를 기반으로 미래의 상황을 예측 및 이상탐지해 사전에 대비할 수 있는 체계를 갖추는 일은 모니터링 시장에서 중요한 이슈로 자리잡고 있습니다. 현재의 AIOps(AI for IT Operations)를 표방하는 모니터링 기술들은 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 등의 주요 지표들을 실시간으로 수집하고, 저장된 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 또는 통계기법을 통해 미래데이터를 예측하며 장애 발생가능성을 제공하고 있습니다. 이와 같은 기술을 통해 미래 성능 값을 예측해 IT 인프라의 증설 필요성 등을 판단하고, 장애 예측으로 크리티컬한 문제가 발생되기 전에 미리 조치를 취할 수 있도록 해 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 합니다. Zenius도 4차 산업혁명 및 디지털 뉴딜시대가 도래함에 따라 미래예측 기능을 최신 버전에 탑재했으며, 이를 통해 IT운영자가 미래 상황에 유연하고 선제적으로 대응할 수 있도록 합니다. Zenius에서는 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 IT 인프라의 미래 성능 값, 패턴 범위, 이상 범위 등을 예측해 IT 운영자에게 제시합니다. <사진 설명: 인공지능(AI) 기반 미래데이터 예측 화면> 다만, 인공지능 기술을 통해 장애 발생 가능성을 탐지하는 기능 외에, 어디에 문제가 발생됐는지 알려주는 기능은 모니터링 시장에 과제로 남아있고, 이를 제공하기 위한 여러 업체들의 노력이 보이고 있습니다. 이제는 EMS에서 보편적인 것이 됐지만, 모바일 기기를 통해 시∙공간적 제약 없는 모니터링이 이뤄지고 있습니다. 다양한 기종의 스마트폰, 태블릿PC 등을 이용해 운영콘솔(Console) 뿐만 아니라, 회의 등 시간을 잠시 비우더라도 IT 인프라에 대한 연속적인 모니터링이 모바일기기를 통해 가능해졌습니다. <사진 설명: 다양한 기기를 통한 모니터링> 2022.09.05
기술이야기 [ZNG 개발기] #1. ZNG와 Vue.js 기술이야기 [ZNG 개발기] #1. ZNG와 Vue.js 안녕하세요. 브레인즈컴퍼니 개발 3그룹에서 ZNG의 프론트엔드를 개발하고 있는 1년차 신입 개발자 김현수입니다. ZNG란 Zenius New Generation의 약자로, 브레인즈컴퍼니의 핵심 서비스인 제니우스의 차세대 버전을 말합니다. ZNG는 데이터베이스를 제외한 프론트엔드와 백엔드는 완전히 제로베이스에서 시작하는 장기 프로젝트이기에, 프로젝트를 진행하는 과정에서 새롭게 배운 것, 개발자로서 성장, 팀 개발 경험 등을 기록하고자 ZNG 개발기를 작성하게 됐습니다. ZNG 개발기는 달마다 개발과정에서 있었던 이슈들, 경험, 공부한 내용 등을 기술적인 내용과 함께 작성할 예정입니다. 다 함께! <사진 설명: 펭수, "렛츠고!"> 1. ZNG가 무엇인가요? ZNG는 기존 제니우스에서 발생하는 불편함을 해소하고자 탄생한 프로젝트입니다. 기존 제니우스에는 어떤 불편함이 있었고, 이를 해소하고자 ZNG는 어떤 컨셉을 목표로 개발할 것인가에 대해 알아보겠습니다. 같은 부서 선배 동료들을 쫄래쫄래 따라다니며 물어보고 배워가며 정리한 내용을 바탕으로 작성하는 글입니다. 혹시라도 틀린 부분이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다! <사진 설명: 자환님은 아니라고 하셨다...> 제니우스는 B2B 솔루션 서비스 상품으로 사용자의 요구사항에 맞게 유연한 변경이 가능해야 합니다. 새로운 컴포넌트를 추가 한다거나, 여러 기능을 합치는 등 다양한 요구사항에 대응해야 합니다. 당연히도 현재 제니우스는 사용자의 요구사항에 맞춰 조금씩 커스텀해 서비스되고 있습니다. 그러나 효율적이지 못한 상황이 생기기도 합니다. 대체로 같은 내용의 코드를 반복해서 작성하는 상황이 그러합니다. 같은 형태를 가진 컴포넌트여도 출력하고자 하는 데이터의 종류가 다르다면 컴포넌트를 통째로 다시 만들어야 했습니다. 반복적인 작업은 개발자에게 피로감을 주게 되고 단순히 피로감을 넘어, 개발자에게 목표 의식을 저하시킬 우려가 있습니다. <사진 설명: 다양한 종류의 컴포넌트가 있다. 사용자마다 원하는 컴포넌트, 데이터가 다를 수 있다.> 이런 불편함을 해소하는 방법으로, ZNG는 코드의 재사용성을 높이기 위해 노력합니다. 각 기능끼리의 의존도는 낮추고, 독립성을 높여서 반복적인 작업을 최소화합니다. 같은 형태를 가진 컴포넌트에 대해서 데이터만 다르다면 데이터만 바꿔주면 됩니다. 사용자마다 다른 종류의 데이터를 출력하기를 원할 경우 더 빠르고 효율적인 대처가 가능합니다. 이러한 컨셉과 Vue.js의 Component를 관리하는 방법이 일치해 ZNG는 Vue.js로 개발하게 됐습니다. 2. ZNG와 Vue.js Vue.js에는 여러가지 특징이 있습니다. 그 중에서도 Vue Component에 대해서 자세히 알아보겠습니다. Vue Component Vue Component란 화면을 구성하는 하나의 블록입니다. Component는 하나의 전체 화면일수도 있고 전체 화면 중 일부분을 차지하는 또 하나의 작은 화면일수도 있습니다. 따라서 화면을 구현할 때 화면 전체를 한 번에 구현하지 않고, 부분적으로 구현해 관리하는 것이 가능합니다. Component를 활용하면 화면을 구조화해 직관적으로 개발할 수 있으며 코드의 재사용성이 올라갑니다. <사진 설명: 화면의 영역을 블록으로 쪼개 재활용 가능항 형태로 관리하는 것이 Vue Component> ZNG 기능 중 모니터링은 추출한 데이터를 그래프, 표 등을 통해 다양한 형태의 컴포넌트로 보여줍니다. 각각의 컴포넌트는 서로 다른 모양을 통해, 서로 다른 데이터를 보여줍니다. 반대로 말하면 하나의 컴포넌트에 대해서 모양, 데이터만 다르게 준다면 여러 종류의 컴포넌트를 만들 수 있습니다. 다음은 ZNG 코드 일부입니다. PCContainer는 컴포넌트를 감싸는 블록입니다. component 태그 안에 있는 ‘is’옵션에 ‘컴포넌트의 이름’을 넣어 그리고자 하는 컴포넌트를 선택할 수 있습니다. PCLineChart는 그래프를 그리는 컴포넌트입니다. highchartsOptions에 어떤 데이터를 넣느냐에 따라 원하는 그래프를 그릴 수 있습니다. <사진 설명: PCContainer> 하나의 PCContainer로 여러 모양의 컴포넌트를 그리고, 하나의 컴포넌트(PCLineChart)로 다양한 데이터를 표현할 수 있습니다. 컴포넌트를 만들기 위해 새로운 코드를 작성하지 않고, Vue Component를 통해 코드를 재사용함으로써 효율적이고 직관적인 코드를 개발할 수 있습니다. 부모와 자식 컴포넌트 관계 각 Vue Component는 데이터를 주고받을 때 부모-자식 관계를 갖는 것이 일반적입니다. <사진 설명: 부모-자식 컴포넌트> 부모는 자식에게 데이터를 전달할 수 있어야 하며, 자식은 부모에게 일어난 일을 알려야 합니다. 부모는 props를 통해 자식에게 데이터를 전달하며, 자식은 emit로 이벤트를 호출해 부모에게 데이터를 알립니다. 부모 컴포넌트와 자식 컴포넌트는 분명히 구분된 컴포넌트지만 props와 emit을 통해 의사소통이 가능합니다. ZNG는 최상단 레이아웃에서 서버로부터 데이터를 받아와 props를 통해 각 컴포넌트로 데이터를 보내줍니다. 하위 컴포넌트에서 발생한 이벤트를 통해 다시 상위 컴포넌트로 데이터를 전달해 데이터를 관리합니다. 다음은 ZNG 코드 중 일부입니다. 자식 컴포넌트는 props를 통해 부모 컴포넌트로부터 데이터를 받고, emit을 통해 부모 컴포넌트로 이벤트를 통해 알립니다. props와 emit을 통해 컴포넌트 간 의사소통을 수행하지만, 각 컴포넌트마다 코드를 분리하기 때문에 관리가 편하고 쉽게 재사용할 수 있습니다. 3. 마치며 ZNG의 개발 방향성과 이와 관련해 Vue.js의 Component 특징을 정리해봤습니다. Vue Component는 이전부터 알고 있던 개념이지만 직접 개발한 코드와 비교해보니 머릿속에 명확하게 정리되는 느낌이었습니다. 특히 코드를 다시 보면서 개념을 리마인드하는 과정이 좋았습니다. ZNG 개발기는 이제 시작입니다! 앞으로도 계속될 ZNG 개발기에 많은 관심 부탁드리며 ZNG 프로젝트를 성공적으로 수행할 때까지 응원해주세요! <사진 설명: 개발의 신이시여... 지켜봐 주세요!> [출처] https://kr.vuejs.org/ https://ko.wikipedia.org/wiki/Vue.js https://www.instagram.com/waterglasstoon/ 2022.08.03

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