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기술이야기 클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로 기술이야기 클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로 다시 온프레미스로 복귀하려는 움직임 2022년 발표된 IDC 조사 결과에 의하면, 미국 기업의 71%가 향후 2년내에 ‘클라우드 송환’ 계획이 있다고 합니다. 실제 일부 애플리케이션을 클라우드에서 빼내 자체 데이터센터로 다시 가지고 오는 기업이 늘고 있습니다. 우리나라의 경우 ‘클라우드 전환’이 업계의 화두가 되고 있지만, 클라우드 전환을 10년 넘게 경험하고 있는 미국의 경우에는 이제 ‘클라우드 송환’이 또 다른 화두가 되고 있습니다. 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업이 클라우드 환경에서 운영하던 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 온프레미스 환경으로 되돌리는 것을 말합니다. 이는 퍼블릭 클라우드가 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있지만, 특정한 상황에서 온프레미스보다 퍼블릭 클라우드의 지출 비용이 더 크다는 사실을 기업이 깨달으면서 해당 애플리케이션 등을 온프레미스로 복귀시키려는 IT 전략입니다. 클라우드 송환 현상은 IT 비용과 성능을 비롯한 여러 측면에서 클라우드가 항상 최선의 해결책은 아니라는 인식을 바탕으로 확대되는 추세이며 이제 기업이 비용, 성능, 보안의 극대화를 위해 기존 환경과 새로운 환경 사이에서 자연스러운 워크로드 분산을 시작했다는 의미이기도 합니다. 미처 몰랐던 클라우드 서비스의 문제점 클라우드를 채택한 기업이 클라우드 송환을 선택하는 이유는 다음과 같은 문제가 있기 때문입니다. 첫째, 클라우드 비용 문제입니다. 2022년 클라우드 현황(Flexera 2022 State of the Cloud Report) 보고서에 따르면, 클라우드 비용의 30% 정도가 낭비되고 있습니다. 클라우드 서비스가 표면적으로 내세우는 클라우드의 가장 큰 장점이 비용 절감임에도 불구하고, 클라우드 전환 OPEX(operational expenses)가 기존 CAPEX(capital expenses) 대비 더 낫다고 단정하기 어렵습니다. 초기에는 클라우드의 비용이 저렴하게 느껴지지만, 가상머신(VM)과 컨테이너 인스턴스에서 처리하는 작업이 늘어날수록 비용도 더해지기 때문입니다. 워크로드가 증가하는 스타트업은 클라우드를 통해 유연성을 확보하는 것이 비용면에서 유리하겠지만, 예측 가능한 수준의 워크플로우를 갖고 있는 기업이라면 얘기가 달라집니다. 특히, 클라우드에서는 인터넷 대역폭 및 스토리지 요금 등 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다. 둘째, 보안 문제입니다. 기업은 클라우드 제공자가 제공하는 기본적인 보안 기능 외에도 보안 문제에 대한 책임을 직접 지게 됩니다. 또, 기업은 자체 보안 정책을 준수해야 하며, 이를 클라우드 환경에 적용하는 것이 쉽지 않습니다. 특히 복잡한 멀티클라우드 환경에서는 견고하게 클라우드 보안 아키텍처를 구축하기 어렵고 외주 처리에 따라 많은 비용이 듭니다. 셋째, 성능 문제입니다. 클라우드에서는 다른 기업과 리소스를 공유하기 때문에 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 또, 클라우드 환경에서 애플리케이션 및 데이터를 조작하는 데 필요한 대역폭이 충분하지 않을 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 기업은 성능 문제로 인해 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 넷째, 제어 문제입니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공자가 인프라 관리와 보안을 담당합니다. 이는 기업이 클라우드 환경에서는 많은 경우 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 제어할 수 없다는 것을 의미합니다. 따라서, 기업이 직접 컨트롤하지 못해서 문제가 발생한다고 느낄 때에는 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 클라우드 송환의 이점 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 기업은 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 관리할 수 있습니다. 이는 기업이 보안 및 규정 준수와 같은 중요한 문제를 직접 다룰 수 있도록 해주며, 제어력을 높임으로써 IT 부서가 잠재적 문제에 대비해 인사이트와 더 나은 계획을 수립할 수 있게 해줍니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공 업체가 인프라 관리와 보안을 담당하기 때문에, 이를 직접 제어할 수 없습니다. 클라우드 송환에 적합한 케이스는 정적인 기능을 제공하며 사용량이 많은 애플리케이션입니다. 비용이 고정되고 예측 가능한 애플리케이션은 온프레미스 환경에서 관리하는 편이 더 효과적입니다. 둘째, 기업은 클라우드 비용을 절감할 수 있습니다. 한때 퍼블릭 클라우드가 모든 문제의 해답이라고 생각했다가 퍼블릭 클라우드의 비용 특성과 이점이 기업의 상황과는 맞지 않는다는 사실을 깨닫게 됩니다. 2~3년에 걸쳐 추가되는 비용을 감안하면 퍼블릭 클라우드를 계속 사용할 만한 매력은 시간이 갈수록 희석됩니다. 기업은 반복적으로 발생하는 클라우드 운영 비용을 줄이거나 없애는 방법으로 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 기업의 데이터가 여러 사이트에서 발생하고 그 양이 많다면 클라우드 환경에서 데이터를 보관하고 이동시키는 데 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 또 다른 예로 영상을 불러오고 저장하는 작업이 빈번한 영상 제작 기업의 경우, 클라우드 서버에서 병목현상이 발생할 수 있고 내부 LAN처럼 10Gbps 속도로 데이터를 옮기려면 그 비용이 저렴하지 않을 수 있습니다. 비용 외에도 데이터 이동에 많은 시간이 소모되며 이로 인해 데이터를 필터링해 최소한의 데이터만 저장해야 하는 불편함이 있습니다. 한편, 메모리와 디스크 리소스 비용이 계속 하락하면서 기업의 온프레미스 투자가 유리해지고 있습니다. 더불어 클래스 메모리 및 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)과 같은 비용에 도움을 주는 솔루션을 활용하면, 한때 퍼블릭 클라우드의 큰 매력이었던 유연성, 확장성, 중복성의 간극이 상당부분 사라집니다. 셋째, 기업은 데이터 보호와 백업을 더욱 쉽게 할 수 있습니다. 클라우드 업체도 데이터 프라이버시에 대해 엄격하지만 온프레미스 환경에서 데이터를 저장하고 백업 받고 복구하는 것보다 더 안전할 수 없습니다. 물론 민감한 정보를 로컬 환경에 저장하는 것 역시 문제 제기가 있겠지만 최소한 고객 데이터가 사라졌을 때 무엇을 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다. 규정 준수 측면에서도 각 국마다 개인정보보호 규정이 달라 우발적인 규정 위반 가능성이 있습니다. 이러한 우려를 줄이는 방법은 애플리케이션을 특정 위치의 온프레미스 환경에서 실행하는 것입니다. 넷째, 대역폭 문제에서 자유로운 장점이 있습니다. 클라우드 환경에서 빅데이터 시스템을 활용하는 기업은 빅데이터 시스템에서 생성되는 데이터가 높은 대역폭을 요구하면서 자사 데이터 센터보다 훨씬 더 많은 운용 비용을 지불합니다. 컴퓨팅은 온디맨드이므로 탄력적인 클라우드가 유리할 수 있지만 스토리지는 매일 매초 비용이 계속 증가하고 있는 사실을 알아야 합니다. 클라우드냐 온프레미스냐 고려할 점 클라우드 송환은 비용면에서 매력적이지만 매우 도전적인 과제입니다. 클라우드 서비스 공급자는 일반적으로 클라우드에서 빠져나오기 상당히 어렵게 계약하고, 해체됐거나 아예 존재하지 않던 온프레미스 환경을 준비하기 위해 기업의 재무와 조직 운영에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 게다가 애플리케이션을 온프레미스 데이터센터로 마이그레이션하는 경우 기업은 클라우드의 확장성, 유연성, 가용성, 탄력성을 유지하기 힘들고 자체 데이터센터가 클라우드에 비해 더 안전하다는 보장을 하기도 어렵습니다. 따라서 이런 경우에는 애플리케이션에서 실행 중인 환경에 대한 종속성이 있는 부분과 단순히 데이터를 관리하는 부분을 분리하면 혼란을 최소화할 수 있습니다. 처음부터 클라우드 환경을 고려해 서비스를 설계했다면, 워크로드를 다시 데이터센터로 되돌리기 위해서는 어느 정도의 재설계가 필요하며 빅데이터에 의존하는 기업은 상당한 마이그레이션 작업을 각오해야 합니다. 이처럼 클라우드 송환은 매우 어려운 과제입니다. 따라서 처음부터 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이전하는데 매우 신중한 입장을 취하는 것이 가장 중요합니다. 그래서 최근에는 기업들이 클라우드 환경을 고수하는 것보다는 필요한 경우 클라우드와 온프레미스 환경을 융합하는 하이브리드 클라우드 전략을 선택하는 경향이 있습니다. 모든 서비스를 클라우드로 전환하는 것이 아니라, 단기간에 트래픽이나 사용자가 급속히 늘어날 가능성이 있거나, 클라우드 서비스를 활용해 서비스를 빠르게 런칭해야 하는 경우로 한정하는 것이 필요합니다. 우리나라에서도 많은 기업들이 이미 클라우드가 갖고 있는 단점들을 경험하고 온프레미스로 전환하고 있습니다만, ‘클라우드 전환’이라는 큰 물결 아래 ‘클라우드 송환(Cloud Repatriation)’에 대한 논의는 제한적입니다. 우리나라의 클라우드 전환율이 세계시장과 비교해 볼 때 현저히 낮지만, 오히려 클라우드 환경의 문제를 이미 경험한 나라들의 교훈을 미리 받아들인다면 학습비용을 줄일 수 있을 것으로 기대합니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. 대규모 인프라가 존재하는 데이터센터 및 클라우드 환경에서 대용량 데이터 처리에 대한 높은 성능을 확인할 수 있습니다. 고유의 특허 기술을 통해 수천대의 장비에서 발생되는 데이터들을 안정적으로 수집하고 빠르게 처리할 수 있습니다. [출처] John Edwards, "클라우드의 온프레미스 송환이 타당한 5가지 경우", IT WORLD, 2019.04.16 Steven J. Vaughan-Nichols, "모두가 '클라우드' 외칠 때 '로컬 서버' 선택해야 하는 이유, IT WORLD, 2022.07.27 Andy Patrizio, "기업 71%, 2년 이내 클라우드에서 온프레미스로 복귀할 것", IT WORLD, 2022.06.29 Clint Boulton, "'전진 위한 후퇴'··· 클라우드서 온프레미스로 송환하는 기업들", CIO Korea, 2020.03.30 Brian Adler, "Cloud Computing Trends: Flexera 2022 State of the Cloud Report", flexera, 2022.03.21 2023.04.07
기술이야기 서버 모니터링 트렌드 살펴보기 기술이야기 서버 모니터링 트렌드 살펴보기 기업이나 조직의 IT 인프라 모니터링은 서버 모니터링에서 출발합니다. 통상적으로 서버 모니터링부터 네트워크, 데이터베이스, 웹애플리케이션, 전산설비 등으로 모니터링의 범위를 확장해 나가는 것이 일반적입니다. 서버는 초창기 메인 프레임부터 유닉스 서버, 리눅스 서버를 거쳐 최근의 가상화 서버에 이르기까지 물리적 및 논리적으로 그 성격이 변화해 왔습니다. 그에 따라 서버 모니터링의 관점도 많이 변모해 왔습니다. 기껏해야 1~2대 규모로 운영하던 메인 프레임의 시대와 수천, 수만대의 서버팜을 관리해야 하는 시대의 모니터링 개념은 달라야 합니다. 또, 가상화 시대를 맞아 물리적 서버 개념보다는 논리적 서버 개념이 중요해지고, 서버 1~2대의 장애 상황보다는 서버팜이 이루고 있는 서비스의 영속성이 중요해졌습니다. 이처럼 서버라는 인프라가 기술 발전에 따라 변모하고 있고, 그에 대응해 모니터링 콘셉트나 방법도 변화하고 있습니다. 이번 블로그에서는 서버 관련 새로운 인프라 개념 및 기술들이 대두되면서 변화하는 서버 모니터링의 새로운 트렌드에 관해 논의해 보고자 합니다. 1. 클라우드 네이티브 모니터링 더 많은 기업이나 조직이 전통적인 레거시 시스템에서 클라우드로 이동함에 따라 클라우드 모니터링의 필요성이 급격히 증가했습니다. 클라우드 네이티브 모니터링 도구는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 클라우드 환경에서 애플리케이션과 클라우드 인프라를 모니터링하도록 설계됐습니다. 또, 클라우드 인프라의 성능, 가용성 및 보안에 대한 실시간 인사이트를 제공해, IT운영부서가 문제를 신속하게 발견하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 일반적인 클라우드 모니터링은 메트릭과 로그를 사용해 클라우드 인프라 및 애플리케이션 성능을 하나의 통합된 화면에 제공합니다. 또한 통합 IT 환경 측면에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 다른 클라우드 환경과 통합해 모니터링할 수도 있습니다. 클라우드 기반 모니터링의 최신 추세는 하이브리드 모니터링입니다. 조직은 하이브리드 모니터링을 통해 클라우드와 온프레미스에서 각각 실행 중인 서버 및 애플리케이션 모두를 단일 플랫폼에서 모니터링할 수 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 서버 모니터링의 또 다른 트렌드는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용해 모니터링 과정을 자동화하는 것입니다. AI 및 ML 알고리즘은 모니터링 과정에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별해 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이는 실시간으로 수행될 수 있으므로 운영관리자는 발생하는 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터를 분석해 트래픽이 가장 많은 시기나 잠재적 장애와 같은 미래 추세를 예측할 수 있습니다. 이를 위해 서버의 성능과 관련된 대규모 데이터 세트에서 ML 알고리즘을 교육해야 합니다. 이 데이터는 서버 로그, 시스템 메트릭, 애플리케이션 로그 및 기타 관련 정보가 해당됩니다. 다음으로 알고리즘을 학습해 다양한 메트릭 간의 패턴과 상관 관계를 식별하고 이상 징후와 잠재적 문제를 감지합니다. 머신 러닝 모델이 훈련되면 서버를 실시간으로 모니터링하도록 배포할 수 있으며, 모델은 지속적으로 서버 메트릭을 분석하고 이를 학습한 패턴과 비교합니다. 편차나 이상을 감지하면 문제를 해결하기 위해 경고 또는 자동화된 작업을 트리거할 수 있습니다. 예를 들어, 트래픽이 갑자기 증가하는 경우 리소스를 자동으로 Scaling 하거나 다운 타임을 방지하기 위해 다른 조치를 취할 수 있습니다. 전반적으로 인공 지능과 머신 러닝을 사용해 서버 모니터링을 자동화하면, 문제해결에 시간을 절약하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 또, 심각한 문제로 번지기 전에 잠재적 문제를 식별해 서버 인프라의 전반적인 안정성과 가용성을 향상할 수 있습니다. 3. 컨테이너 모니터링 컨테이너가 애플리케이션 배포에 점점 더 많이 사용되면서, 컨테이너 모니터링은 서버 모니터링의 중요한 측면이 됐습니다. 컨테이너란 애플리케이션을 모든 인프라에서 실행하는데 필요한 모든 파일 및 라이브러리와 함께 번들로 제공하는 소프트웨어 배포 도구입니다. 컨테이너를 사용하면 모든 유형의 디바이스 및 운영 체제에서 실행되는 단일 소프트웨어 패키지를 만들 수 있습니다. 뿐만 아니라, 단일 시스템에서 한 컨테이너는 다른 컨테이너의 작업을 방해하지 않으므로 확장성이 뛰어나고, 결함이 있는 서비스가 다른 서비스에 영향을 주지 않아 애플리케이션의 복원력과 가용성이 향상되는 장점이 있습니다. 컨테이너 모니터링은 CPU 및 메모리 사용량과 같은 컨테이너 리소스 사용률에 대한 실시간 메트릭을 제공할 수 있습니다. 또, 애플리케이션이 의도한 대로 실행되고 있는지 확인하기 위해 Kubernetes(쿠버네티스)와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼을 모니터링하고, 컨테이너 및 기본 인프라에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 4. 서버리스 모니터링 서버리스 컴퓨팅은 사용량에 따라 백엔드 서비스를 제공하는 방법으로, 개발자가 서버를 관리할 필요없이 애플리케이션을 빌드하고 실행하는 것을 가능하게 합니다. 서버리스 컴퓨팅은 벤더 종속성(Vendor lock-in), 콜드 스타드와 DB백업이나 영상 인코딩 등 단시간에 많은 컴퓨팅 용량이 필요한 경우, 효율적이지 않음에도 불구하고 최근 몇 년 동안 주목을 받아오며 서버리스 모니터링이 서버 모니터링의 새로운 트렌드가 됐습니다. 서버리스 모니터링은 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등 리소스 사용률, 애플리케이션 성능, 호출 시간 및 오류율과 같은 기능 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 서버리스 모니터링은 데이터베이스 쿼리 성능과 같은 서버리스 함수의 종속성에 대한 인사이트도 제공합니다. 5. 마이크로서비스 모니터링 마이크로서비스는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 기능으로 쪼개어 변경과 조합이 가능하도록 만든 아키텍처로, 각 서비스를 다른 서비스와 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 마이크로서비스는 일반적으로 분산된 환경에 배포되므로 성능을 추적하고 문제를 찾아내기가 어렵고, 독립적으로 설계됐으므로 호환성에 어떤 문제가 있는지 감지할 필요가 있어 마이크로서비스 모니터링이 필요합니다. 마이크로서비스 모니터링은 개별 마이크로서비스 및 전체 애플리케이션의 성능과 상태를 추적하는 프로세스로 로그, 메트릭 및 트레이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석해 문제를 식별하고 성능을 최적화하는 작업입니다. 마이크로서비스 모니터링은 각 마이크로서비스 별 가용성, 응답 시간, 가동 시간, 지연 시간, 오류율을 포함합니다. CPU, 메모리, 디스크 사용량과 같은 리소스 사용률을 추적해 잠재적인 성능 병목 현상이나 리소스 제약을 식별할 수 있고, 마이크로서비스 간의 데이터 흐름을 추적하고 서비스 간의 종속성 추적을 모니터링합니다. 또, 마이크로서비스 모니터링은 애플리케이션 전체의 전반적인 상태와 성능뿐만 아니라 타사 서비스 및 API의 성능과 상태도 모니터링할 수 있습니다. ----------------------------------- 브레인즈컴퍼니는 꾸준히 연구개발에 매진해 상기와 같은 새로운 트렌드를 반영한 Zenius-EMS를 개발, 출시했습니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. *이미지 출처: Unsplash, flaction 2023.03.29
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

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