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기술이야기 쿠버네티스 모니터링 솔루션, Zenius K8s의 주요기능과 특장점 기술이야기 쿠버네티스 모니터링 솔루션, Zenius K8s의 주요기능과 특장점 많은 기업이 Kubernetes(K8s)를 통해 애플리케이션을 대규모로 배포하고 관리하면서, 이에 맞는 모니터링 솔루션의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 멀티 클러스터 환경이 확산되고 애플리케이션과 인프라 요소가 긴밀히 연결된 IT 인프라에서는, 리소스 상태를 실시간으로 파악하고 신속하게 대응할 수 있는 모니터링이 필요하기 때문입니다. 이러한 상황에서 Zenius K8s는 멀티 클러스터 통합 관리, 애플리케이션 성능 분석, 연관 장비 모니터링 등 다양한 기능을 제공합니다. Kubernetes 환경을 더욱 효과적으로 관리하게 해주는 Zenius K8s의 주요기능과 특장점을 알아보겠습니다. Zenius K8s의 주요기능 [1] 멀티 클러스터 통합 모니터링 쿠버네티스 환경에서는 여러 클러스터를 동시에 관리해야 할 상황이 빈번하게 발생합니다. Zenius K8s는 멀티 클러스터 환경을 단일 화면에서 통합해서 관리할 수 있는 기능을 제공하여, 운영자가 각 클러스터의 상태를 손쉽게 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 특히, 자동 생성되는 Topology Map은 클러스터 내부 구성 요소(Node, Pod, Container) 간의 관계를 직관적으로 시각화합니다. 이를 통해 운영자는 각 구성 요소의 연관성과 의존성을 명확히 이해할 수 있으며, 잠재적인 문제를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이러한 시각적 도구는 운영자가 복잡한 구조를 보다 체계적으로 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. [전체 클러스터 운영 요약 화면 예시] Zenius K8s는 또한, 클러스터별 주요 성능 지표를 요약한 화면과 세부 데이터를 확인할 수 있는 상세 데이터 화면을 제공합니다. 요약 화면에서는 클러스터 간의 성능 차이를 비교 분석할 수 있으며, 세부 데이터 화면에서는 개별 클러스터 내 특정 구성 요소의 성능 문제를 심층적으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 클러스터에서 리소스 사용량이 급증하는 현상을 요약 화면에서 확인한 후, 상세 데이터 화면으로 전환해 어떤 Pod나 노드가 문제의 원인인지 정확히 파악할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반의 접근 방식은 운영자가 적절한 대응 조치를 빠르게 취할 수 있도록 합니다. [2] 지능형 장애 탐지 및 신속한 대응 지원 Zenius K8s는 쿠버네티스의 기본 이벤트 관리 기능을 확장하여, Kubernetes 자체 이벤트와 Zenius 전용 이벤트를 구분해 보다 세부적으로 체계화된 장애 관리 기능을 제공합니다. 각 이벤트에 대해 임계값과 심각도를 운영자 정의할 수 있어, 운영자는 환경에 적합한 기준으로 장애를 감지하고 우선순위를 설정할 수 있습니다. Zenius K8s의 다채널 알림 시스템은 푸시 앱, 이메일, 문자 등 다양한 방식으로 장애 정보를 즉시 전달하여 운영자가 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 단순히 알림을 보내는 것에 그치지 않고, 장애 발생 시점부터 종료 시점까지의 전체 상황을 기록하고 분석할 수 있어, 운영자는 문제 해결뿐만 아니라 유사 상황에 대한 재발 방지 대책을 수립할 수 있습니다. 또한, Zenius K8s는 발생한 장애 이벤트에 대한 상세 로그와 이력 데이터를 제공하여, 운영자가 근본 원인을 신속히 파악할 수 있도록 지원합니다. 이를 기반으로 장애 발생 원인과 영향을 체계적으로 분석하고, 동일한 문제가 재발하지 않도록 최적의 운영 환경을 설계할 수 있습니다. [이벤트 현황관리 화면 예시] [3] 실시간 로그 모니터링 및 분석 운영 환경에서 발생하는 로그는 문제의 원인을 파악하고 성능을 최적화하는 데 중요한 데이터를 제공합니다. Zenius K8s는 컨테이너 기반 애플리케이션의 동작, 오류, 디버깅 로그는 물론, Kubernetes 이벤트 로그(Kubelet, API Server 등)까지 실시간으로 수집하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능은 운영자가 시스템의 전반적인 상태를 심층적으로 모니터링하고, 잠재적 문제를 사전에 발견할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s의 실시간 로그 모니터링은 시점별 데이터 분석 기능을 통해 특정 기간 동안 발생한 로그 데이터를 확인하고, 문제 발생 시점과 원인을 빠르게 추적할 수 있도록 돕습니다. 운영자는 실시간으로 발생하는 로그를 모니터링하며, 필요할 경우 보고서 형태로 데이터를 내보내어 팀 내 공유나 추가 분석에 활용할 수 있습니다. 이 기능은 장애 대응 시간을 단축시키는 동시에, 문제 해결을 위한 협업을 효율적으로 지원합니다. 또한, Zenius K8s의 실시간 로그 분석 기능을 통해 운영자는 현재 발생하고 있는 로그를 실시간으로 확인하여 상황에 따라 빠르게 조치를 취할 수 있습니다. 이 기능은 운영 환경에서 투명성을 강화하고, 예기치 않은 장애로 인한 서비스 중단을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. [4] 효율적인 리소스 활용 지원 Zenius K8s는 클러스터와 주요 구성 요소(Node, Pod, Container)의 CPU, 메모리, 네트워크 사용량을 실시간으로 추적하여, 자원이 비효율적으로 사용되거나 과부하가 발생할 가능성을 사전에 감지할 수 있는 모니터링 기능을 제공합니다. 운영자는 이를 통해 특정 구성 요소가 리소스를 과도하게 소모하고 있는지 빠르게 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 Pod가 비정상적인 메모리 사용량을 보일 경우, Zenius K8s는 이를 즉각 감지하여 경고를 제공하고, 운영자가 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 기능은 리소스의 낭비를 줄이고, 시스템의 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 쿠버네티스의 자동 확장 기능에 따라 생성되는 파드(Pod)에 대해 Zenius K8s는 자동으로 모니터링을 수행합니다. 이를 통해 새로 생성된 파드의 상태와 리소스 사용량을 실시간으로 추적하여 운영자는 추가적인 설정 없이도 전체 시스템의 상태를 효율적으로 관리할 수 있습니다. Zenius K8s의 특장점 Zenius는 K8s는 위에 살펴본 주요기능에 더해서, 복잡한 쿠버네티스 환경을 더욱 효과적으로 운영하고 관리할 수 있도록 지원할 수 있는 세 가지 특장점을 가지고 있습니다. [1] 확장성 있는 구조를 바탕으로 한 연관 장비 통합 모니터링 Zenius는 K8s 모니터링을 포함하여 SMS, NMS, APM, DBMS등 총 23개의 포인트 솔루션을 연계할 수 있는 Framework으로 구성되어 있습니다. 따라서 운영자는 Kubernetes 클러스터는 물론 컨테이너 오케스트레이션, 서비스 모니터링, 네트워크 관리, 애플리케이션 성능 분석까지 한 시스템에서 일괄적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 이러한 확장성은 운영자가 새로운 모니터링 대상을 손쉽게 추가하고, 기존 인프라와 새로운 인프라를 유기적으로 통합하여 대규모 환경에서도 일관된 관리 체계를 유지할 수 있도록 합니다. 예를 들어, Kubernetes 클러스터와 네트워크 장비를 연결해 네트워크 병목 현상이 클러스터 및 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 이러한 통합 모니터링은 대규모 환경에서도 일관성을 유지하며, 복잡한 IT 환경에서 발생하는 문제의 근본 원인을 효율적으로 분석할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s는 또한, 서버, 네트워크 장비, 애플리케이션 등 IT 인프라 전반에 대한 성능 데이터를 통합적으로 제공합니다. 이를 통해 특정 장비나 네트워크에서 발생한 성능 저하가 클러스터 및 애플리케이션 운영에 미치는 영향을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 이처럼 전체 IT 인프라를 아우르는 통합 모니터링 기능은 운영자에게 단순히 데이터를 제공하는 것을 넘어, 서비스 안정성과 문제 해결의 정확성을 높이는데 기여합니다. [2] APM 연계를 통한 애플리케이션 심층 분석 쿠버네티스는 애플리케이션을 컨테이너화하여 자동화된 배포, 확장, 관리를 가능하게 함으로써 서비스의 안정성과 효율성을 높이는 데 주로 활용됩니다. 따라서 쿠버네티스 모니터링 솔루션은 APM(Application Performance Management)과의 연계가 중요합니다. Zenius K8s는 APM과의 강력한 연계를 통해 Kubernetes 환경 내에서 운영 중인 애플리케이션의 성능을 세밀하게 분석할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 애플리케이션이 처리하는 트랜잭션 속도와 같은 주요 성능 지표는 물론, 지연 발생 구간, 병목 현상 등을 실시간으로 모니터링하고 분석하여 문제의 근본 원인을 신속히 진단할 수 있도록 합니다. 특히, APM 연계를 통해 애플리케이션의 전체 트랜잭션 흐름을 시각화함으로써 개별 트랜잭션에서 발생하는 성능 저하나 지연이 클러스터 성능에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 트랜잭션에서 비정상적인 지연이 발생할 경우, APM 솔루션은 이를 실시간으로 탐지하여 해당 구간에 대한 세부적인 성능 데이터를 제공합니다. 이를 통해 트랜잭션 지연의 원인을 파악하고, 최적화 작업을 통해 성능을 개선할 수 있습니다. 또한, Zenius K8s는 트랜잭션 병목 현상의 위치와 원인을 명확히 규명할 수 있는 분석 도구를 포함하고 있어, 특히 마이크로서비스 구조의 복잡한 애플리케이션에서 병목 구간을 체계적으로 최적화할 수 있습니다. 이와 같은 심층적인 성능 분석 기능은 단순히 자원 사용 모니터링을 넘어, 애플리케이션 내부에서 발생하는 성능 이슈를 구체적으로 진단하는 데 중점을 둡니다. [3] 메타정보와 변경 이력 관리의 편의성 Zenius K8s는 Kubernetes 오브젝트에 대한 상세한 메타정보를 명령어 입력 없이 직관적으로 조회할 수 있는 고급 메타정보 뷰어를 제공합니다. 운영자는 각 오브젝트의 이름, 라벨(Label), 주석(Annotation) 등 주요 메타정보를 빠르게 확인할 수 있어 오브젝트 상태를 명확히 이해할 수 있습니다. 이 기능은 클러스터의 모든 오브젝트에 대해 체계적인 정보를 제공하며, 특히 동적이고 복잡한 Kubernetes 환경에서 유용하게 활용됩니다. [K8s 구성 요소 별 메타 정보 조회 화면 예시] 또한, Zenius K8s는 구성 변경 이력 관리 기능을 포함하여 이전에 수행된 구성 변경 사항을 시각적으로 한눈에 확인할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 운영자는 특정 시점에서 이루어진 설정 변경이 클러스터 성능에 미친 영향을 파악하거나, 문제 발생 시 원인을 추적하여 신속히 복구할 수 있습니다. 이를 통해 변경 이력 내역을 단계별로 조회할 수 있습니다. Zenius K8s의 메타정보 및 변경 이력 관리 기능은 구성 변경이 빈번하게 발생하는 대규모 Kubernetes 환경에서 특히 중요한 역할을 합니다. 구성 요소가 많고 자주 변경되는 환경에서는 변화에 따른 혼선이 발생하기 쉬운데, 이 기능은 구성 내역의 투명성을 제공하고, 불필요한 문제를 예방하며, 신속한 문제 해결을 가능하게 합니다. 운영자는 변경 이력을 기반으로 각 오브젝트의 최신 상태와 과거 설정 내역을 체계적으로 관리하여 안정적인 운영을 유지할 수 있습니다. [메타 정보 이력 추적 및 변경 사항 조회 화면 예시] Zenius K8s는 멀티 클러스터 관리, 실시간 모니터링, 장애 탐지 및 대응, 자원 활용 최적화 등 Kubernetes 운영에서 필수적인 기능을 제공합니다. 특히, Framework 기반 구조를 통해 SMS, NMS, APM, DBMS와 같은 다양한 포인트 솔루션과 연계가 가능하여, 컨테이너 오케스트레이션부터 네트워크 관리, 애플리케이션 성능 분석까지 포괄적인 모니터링과 관리를 지원합니다. 특히, APM 연계 기능은 애플리케이션의 트랜잭션 속도, 병목 현상, 지연 발생 구간 등 주요 성능 지표를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있도록 하여, 문제의 근본 원인을 빠르게 진단하고 최적화할 수 있도록 돕습니다. 연관 장비 모니터링 기능은 서버, 네트워크 장비 등 IT 인프라 전반의 상태를 통합적으로 분석하여, 각 요소가 Kubernetes 클러스터와 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 정확히 파악할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s는 이러한 기능들을 통해 운영자가 복잡한 IT 환경에서도 안정적이고 효율적인 관리 체계를 구축할 수 있도록 도와주는 유용한 솔루션입니다. 2024.11.21
기술이야기 효과적인 네트워크 성능 모니터링을 위한 4가지 핵심 지표 기술이야기 효과적인 네트워크 성능 모니터링을 위한 4가지 핵심 지표 현대 IT 인프라에서 네트워크는 모든 데이터의 흐름을 책임지는 중추적인 역할을 담당합니다. 네트워크 장비가 제대로 작동하지 않는다면, 서비스의 중단이나 성능 저하 문제로 이어질 수 있어 비즈니스의 연속성에 큰 영향을 미치는 요인이 되는데요. 이러한 문제를 예방하기 위해서는 네트워크 장비의 상태를 면밀히 모니터링하고, 이상 징후를 신속히 파악하는 것이 중요합니다. 그렇다면 어떤 네트워크 성능 지표를 확인해야 잠재적인 문제를 예측할 수 있을까요? │bps, pps : 데이터 속도와 트래픽 측정 단위 먼저 네트워크 성능 모니터링에서 기본적으로 활용되는 지표로는 bps와 pps가 있습니다. BPS와 bps는 초당 처리된 트래픽의 Byte와 bit입니다. BPS는 Byte per second의 약자로 초당 처리된 Byte를 말하며, 소문자로 표기된 bps는 bit per second의 약자로 초당 처리된 bit를 말합니다. Byte와 bit 중 더 큰 단위인 Byte를 사용하는 Byte per second가 주로 대문자로 표기됩니다. pps는 packet per second의 약자로 초당 처리된 패킷의 수입니다. 패킷의 크기는 최소 64 Byte에서 1,500 Byte까지도 될 수 있는데요. 그 이유는 하나의 패킷 내에 얼마나 큰 용량의 데이터가 담겨있느냐에 따라 1 패킷의 크기는 달라지기 때문입니다. bps와 pps는 데이터 전송량을 측정하는 지표로 네트워크 병목 현상이나 성능 저하가 발생했을 때 기본적인 원인 분석에 활용됩니다. 예를 들어 bps가 높다면 대역폭 문제를, pps가 높으면 네트워크 장비의 패킷 처리 능력을 의심해 볼 수 있습니다. 또한 두 지표의 트래픽 패턴을 분석하여 보안 위협을 조기에 발견할 수 있어, 네트워크 모니터링의 기본 지표로 활용됩니다. │Discard, Error : 네트워크 장비 장애인지와 밀접한 지표 다음으로 Discard와 Error는 네트워크에서 발생하는 장애를 분석하는 데 중요한 지표입니다. Discard는 네트워크 장비가 자원 관리와 트래픽 조절을 위해 의도적으로 발생시키는 값입니다. 즉 네트워크 장비의 트래픽 과부하, 큐 오버플로우, QoS 정책 등으로 인해 일부 패킷이 우선순위에 따라 의도적으로 버려지는 경우입니다. 이렇게 패킷을 의도적으로 버리는 이유는 버퍼와 같이 장비에 한정된 자원을 보호하기 위한 조치입니다. Error는 패킷이 손상되거나 잘못된 데이터로 인해 발생하는 오류입니다. 주로 물리적 연결 문제, 신호 간섭 CRC 오류 등 하드웨어 결함으로 인해 나타납니다. Error는 네트워크 안정성에 치명적일 수 있기 때문에, 발생 원인을 신속히 파악하고 물리적 문제를 해결하는 것이 중요합니다. │네트워크 핵심 지표를 효과적으로 확인하는 방법 앞서 설명한 BPS, bps, pps, Discard, Error와 같은 성능 지표를 통해 네트워크 관리자들은 문제 상황을 감지할 수 있습니다. 그러나 어느 지표에서 이상이 발생했는지, 그리고 여러 네트워크 장비 중 어떤 장비에 장애가 발생했는지를 신속하게 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 이러한 이유로 많은 기업이 네트워크의 성능과 전체 상태를 직관적으로 파악할 수 있는 NMS(Network Management System) 도입을 검토하고 있는데요. NMS는 BPS, bps, pps, Discard, Error 등 주요 성능 지표는 물론, 네트워크 장비의 운영 현황을 다양한 뷰(View)를 통해 직관적으로 제공합니다. 또한 임계치 기반의 장애 감시 정책 설정과 다양한 분석 기능을 통해 장애 상황을 신속하게 감지하고 조치를 취할 수 있습니다. [그림1] Zenius NMS 전체 요약 View [그림2] 인터페이스 In/Out bps Top5 대표적인 예시로 Zenius NMS를 통해 살펴본다면, 전체 요약 View에서는 가장 높은 트래픽을 유발하는 인터페이스 및 장비별 In/Out BPS Top5를 제공해 네트워크 관리자들이 해당 장비와 인터페이스를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이 외에도 자원 사용 현황, 점검 필요 여부, 이벤트 현황 등 네트워크 자원의 운영 상황을 한 화면에서 모니터링할 수 있어 관제의 효율성을 높일 수 있습니다. [그림3] 개별장비별 상세 요약 View 각 장비별 상세 요약 View에서는 인터페이스별 Up/Down 상태를 포트 색상과 점멸 효과로 직관적으로 확인할 수 있는데요. 트래픽이 몰리는 양에 따라 점멸이 빠르게 일어나 인터페이스가 원활하게 운영되는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 각 인터페이스의 성능 현황을 리스트 형식으로 확인할 수 있습니다. 성능 항목명을 클릭해 Top/Bottom 순으로 정렬할 수 있어 사용자 필요에 따라 유연하게 활용할 수 있습니다. [그림4] 감시 정책 설정 및 Zenius 스마트 진단 Zenius NMS는 감시 정책 설정을 통해 효과적인 장애 감지 기능을 제공하는데요. 이벤트를 감시할 시간, 요일, 심각도, 임계치 설정하여 정의된 항목에 따라 이벤트를 감시할 수 있습니다. 송수신 bps·pps, CPU·Mem 사용률, Discard, Error 같은 항목 이외에도 다양한 성능 항목을 감시할 수 있습니다. 특히 Discard와 Error 같은 주요 항목은 장비에 관련 감시설정이 등록되어 있지 않다면, 스마트 진단 기능을 통해 별도 설정 없이도 자동으로 감지 및 통보됩니다. 이러한 효과적인 장애 감지 기능은 네트워크 운영의 안정성을 크게 높여줍니다. [그림5] Topology Map 마지막으로 토폴로지 맵(Topology Map)에서는 네트워크 트래픽을 기반으로 IT 자원 간의 연결 상태와 운영 현황을 시각화합니다. 색상과 점멸 효과로 이벤트 발생 장비를 즉시 파악할 수 있으며, 트래픽 흐름을 통해 병목 구간을 효과적으로 모니터링할 수 있습니다. 이번 시간에는 네트워크 안정성을 위해 확인해야 하는 주요 성능 지표와 NMS 솔루션을 활용한 효과적인 모니터링 방법을 알아보았습니다. 빠른 장애 감지와 안정성 강화를 지원하는 Zenius NMS와 같은 네트워크 관리 솔루션을 통해 네트워크를 안정적으로 관리하시기 바랍니다! 2024.11.15
기술이야기 리눅스와 윈도우의 시스템 로그를 효과적으로 모니터링하는 법 기술이야기 리눅스와 윈도우의 시스템 로그를 효과적으로 모니터링하는 법 대부분의 운영체제(OS)와 프로그램은 시스템 상태를 기록하기 위해 다양한 로그를 생성합니다. 이 로그들은 시스템의 장애를 감지하고, 예측하며, 침입을 탐지하고, 서비스가 정상적으로 작동하는지를 확인할 수 있습니다. 그렇다면 모든 운영체제가 동일한 방식으로 로그를 남길까요? 정답은 NO!입니다. 우리가 주로 사용하는 리눅스(Linux)와 윈도우(Window) 운영체제는 로그 관리 방식이 서로 다릅니다. 리눅스는 여러 위치에 로그를 분산해 저장하는 반면, 윈도우는 이벤트 로그라는 중앙 집중화된 방식으로 관리합니다. 따라서 이번 글에서는 각 운영체제의 로그 체계가 어떻게 구성되어 있는지, 이러한 로그들이 왜 중요하고, 효과적으로 모니터링하는 방법은 무엇인지 살펴보도록 하겠습니다. 1. 리눅스 로그 종류 리눅스의 주요 로그는 /var/log 디렉토리에 저장되며, 파일 형태 또는 바이너리(이진법) 형태로 기록됩니다. 이 로그 파일들은 특정 상황을 기록하고, 장애 발생 시 필요한 정보를 제공합니다. 리눅스 로그는 크게 시스템 로그, 부팅 로그, 보안 로그로 분류하여 관리합니다. 시스템 로그는 syslog나 rsyslog에 의해 관리되며, 설정에 따라 특정 항목을 제외한 대부분의 시스템 이벤트가 기록됩니다. 시스템 로그에는 메모리 부족으로 인한 성능 저하나 애플리케이션 종료와 같은 자원 문제뿐 아니라, 네트워크 연결 오류로 인해 네트워크 인터페이스 카드(NIC)에서 발생한 문제, 프로그램이 시스템 내 잘못된 경로나 리소스에 접근하려 할 때의 오류가 포함됩니다. 문제가 발생했을 때 가장 먼저 확인하는 로그 파일로, 문제 원인 분석과 해결에 중요한 역할을 합니다. 서버에는 운영 체제(OS) 외에도 데이터베이스(DB), 웹 애플리케이션 서버(WAS) 등 다양한 애플리케이션이 실행됩니다. 이때 시스템 자원 문제는 애플리케이션 성능을 저하시킬 수 있고, 반대로 애플리케이션 오류가 시스템에 영향을 주기도 합니다. 시스템 로그는 이러한 상호작용을 파악하고 장애를 조기에 진단하는 데 필요한 데이터를 제공합니다. 부팅 로그는 서버가 시작될 때 발생하는 주요 이벤트를 기록하여 시스템이 정상적으로 초기화되었는지 확인하는 데 사용됩니다. 이 로그는 커널 업데이트나 BIOS 펌웨어 변경으로 서버를 재부팅하거나 설정이 변경될 때 유용한 자료가 됩니다. 부팅 로그는 주로 두 파일로 구성되는데요. boot.log는 각 서비스가 정상적으로 시작되었는지 기록하고, dmesg는 커널이 기록한 하드웨어 상태와 초기 설정 정보를 포함합니다. 이를 통해 서버가 정상적으로 부팅되지 않거나 서비스가 제대로 작동하지 않을 때 문제의 원인을 파악할 수 있습니다. 보안 로그는 서버에 접근한 기록과 인증 정보를 담고 있습니다. 예를 들어 telnet, SSH, FTP 등을 통해 서버에 로그인할 때마다 어떤 방식을 접속했는지 secure 로그 파일에 기록됩니다. 보안 로그는 특히 해킹 시도나 비정상적인 접근이 발생했을 때 중요한 자료가 되며, 반복적인 로그인 실패와 같은 의심스러운 활동을 추적하는 데 사용됩니다. 시스템 로그와 보안 로그는 로그 레벨에 따라 로깅의 내용이 달라집니다. 로그 레벨이 높아지면 더 많은 정보가 기록되지만, 그만큼 불필요한 내용까지 출력되기 때문에 상황에 맞게 조절해야 합니다. 특히 ERR 등급 이하의 로그는 시스템이나 프로그램의 정상 작동에 영향을 줄 수 있는 항목이기 때문에, 이러한 이벤트가 발생하면 빠르게 대응하는 것이 필요합니다. 2. 윈도우 로그 종류 윈도우 로그는 이벤트 로그 형식으로 중앙 집중화되어 관리됩니다. 시스템 로그가 한 곳에서 관리되기 때문에 문제가 발생했을 때 접근이 용이합니다. 이벤트 로그는 [시작] → [제어] → [관리 도구] → [이벤트 뷰어] 또는 eventvwr 명령어로 쉽게 확인할 수 있습니다. 윈도우의 이벤트 로그는 시스템, 보안, 애플리케이션, 설치 이렇게 네 가지 카테고리로 통합되어 관리됩니다. 각 이벤트에는 고유한 ID가 부여되어 있어, 문제 발생 시 검색 기능을 통해 빠르게 조회할 수 있습니다. 프로그램이 충돌하여 종료되거나 하드웨어 장애 같은 시스템 문제가 발생하면 이벤트 로그에 오류로 기록되며, 이러한 오류 이벤트가 발생하면 신속한 대응이 필요합니다. 3. 효율적으로 시스템 로그 모니터링하는 법 리눅스와 윈도우가 서로 다른 방식으로 시스템 로그를 관리함에 따라, 각각의 로그 시스템의 상태를 실시간으로 파악하고 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있어야 합니다. 하지만 서버의 개수가 많아질수록 이러한 로그들을 24시간 내내 모니터링 하기란 쉽지 않습니다. 특히 예상치 못한 상황에서 빠르게 대응하려면 효율적인 모니터링 솔루션이 필수입니다. 로그 모니터링이 가능한 Zenius SMS은 시스템 로그의 잠재적인 문제를 사전에 감지하고, 문제가 발생했을 때 즉각적인 알림을 통해 서비스가 안정적으로 운영될 수 있도록 지원합니다. 모니터링이 필요한 로그 파일 경로와 특정 장애 문자열을 설정하면, 커널로그뿐만 아니라 운영 중인 다양한 서비스 로그까지 모니터링할 수 있습니다. 다음 내용을 통해 좀 더 자세한 기능을 살펴보겠습니다. 3-1. 로그 감시 (일반 정규식) Zenius SMS는 기본적으로 일반 정규식을 사용하여 특정 장애 문자열이 포함된 로그 항목을 간단히 감지할 수 있습니다. 예를 들어 'error'와 같은 특정 단어를 설정해두면, 해당 단어가 포함된 로그가 발생할 때마다 자동으로 탐지하여 관련 이벤트로 기록됩니다. 이러한 기능은 간단한 오류 모니터링에 적합하며, 빠르게 문제 상황을 파악할 때 유용합니다. 3-2. 로그 감시 (확장 정규식) Zenius SMS는 보다 정교한 모니터링이 필요한 상황을 위해 확장 정규식 기능도 지원합니다. 특정 패턴이나 조건을 설정하여 로그 이벤트를 세밀하게 감지할 수 있습니다. 예를 들어 변수 문자열을 활용하거나 특정 컨테이너가 'running' 상태가 아닐 때만 탐지하거나, 특정 서비스 이름과 오류 메시지가 함께 포함된 경우만 감지하는 등의 설정이 가능합니다. 이러한 기능은 복잡한 시스템 환경에서 더욱 세부적인 조건을 감지하고 대응하는 데 유리합니다. 윈도우의 이벤트 로그의 중요도에 따라 서버에 직접 접속하지 않고도 실시간으로 확인할 수 있습니다. 또한 '내보내기' 기능을 통해 특정 로그 이벤트의 이력을 별도로 저장하고 관리할 수 있습니다. 3-3. 윈도우 이벤트 로그 감시 Zenius SMS는 윈도우 이벤트 로그에서 특정 내용이나 이벤트 ID를 지정하여 선택적인 모니터링이 가능합니다. 발생 횟수, 유효 기간, 구분(예:시스템), 종류(예:정보) 등의 다양한 조건과 이벤트 ID를 설정하여, 설정된 조건에 맞는 이벤트만 필터링할 수 있습니다. 이를 통해 중요한 이벤트에 집중하여 효율적으로 로그를 관리할 수 있습니다. 3-4. 로그 파일 모니터링 로그 파일은 단순히 장애 문자열을 감지하는 용도뿐만 아니라, 파일 내 특정 값을 추출해 수치 데이터로 관리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. Zenius SMS 모니터링 솔루션은 이러한 로그 파일에서 추출한 데이터를 차트 형태로 시각화하여 실시간 모니터링이 가능합니다. 로그 감시 설정에서 특정 값에 변수를 지정하면, 로그 파일에서 추출한 count 값이나 현재 상태를 실시간으로 추적할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 서버 상태뿐 아니라, 데이터베이스(DB) 결과 값이나 웹 애플리케이션 서버(WAS) 상태 등도 한눈에 파악할 수 있습니다. 서버 환경이 점차 복잡해질수록 시스템 로그 모니터링의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 특히 리눅스(Linux)와 윈도우(Window) 등 운영체제에서 발생하는 로그 파일을 실시간으로 모니터링하고, 문제가 발생하면 즉각 대응할 수 있는 체계는 안정적인 서비스 운영에 필수입니다. Zenius SMS와 같은 솔루션은 정규식 기반의 로그 감지, 실시간 알림, 데이터 시각화 기능을 통해 잠재적인 문제를 신속하게 파악할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능을 갖춘 솔루션을 통해 서버 상태를 명확히 파악하고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 서비스를 운영해 보시길 바랍니다! 2024.11.05
기술이야기 서버 모니터링 솔루션의 필수조건과 최신 트렌드 기술이야기 서버 모니터링 솔루션의 필수조건과 최신 트렌드 안정적인 IT 서비스 운영을 위해서 서버 모니터링 솔루션을 도입, 운영하는 경우가 많습니다. 디지털 전환과 클라우드 컴퓨팅의 확산, IoT와 AI 기술의 발전으로 인해서 더욱 다양한 IT 서비스가 운용되고 그를 뒷받침할 서버 시스템의 수도 점증하면서 서버 모니터링 솔루션의 중요성은 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. │서버 모니터링 솔루션이 갖춰야 할 필수조건은? 서버 모니터링 솔루션 활용의 가장 큰 목적은 서버의 성능, 안정성을 실시간으로 파악해서 이상 상황이나 장애를 사전에 예방하거나 빠르게 대응하는 것입니다. 그리고 이 목적을 이루기 위해서는 아래와 같은 조건을 반드시 갖추고 있어야 합니다. · 실시간 모니터링 서버의 성능, 가용성, 보안 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능은 서버 모니터링 솔루션의 핵심 요소입니다. 실시간 모니터링을 통해 관리자는 서버의 현재 상태를 즉시 파악하고, 시스템에서 발생하는 문제를 조기에 발견할 수 있습니다. 예를 들어, CPU 사용률이 급격히 증가하거나 네트워크 트래픽이 비정상적으로 많아지는 경우, 실시간 모니터링을 통해 문제를 즉시 감지하고 대응할 수 있습니다. 이를 통해 다운타임을 최소화하고, 서비스를 중단없이 제공할 수 있습니다. · 광범위한 성능 데이터 수집 서버 모니터링 솔루션은 다양한 성능 지표를 수집할 수 있어야 합니다. 여기에는 CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽 등의 하드웨어관련 데이터뿐만 아니라 애플리케이션과 관련한 데이터도 포함됩니다. 예를 들어, 데이터베이스 쿼리 응답 시간, 웹 서버의 요청 처리 시간 등 애플리케이션의 성능을 상세히 분석할 수 있는 데이터가 여기에 포함됩니다. 이러한 데이터를 통해 시스템의 전반적인 상태를 정확히 파악하고, 서버의 병목 현상을 식별하며 성능을 최적화할 수 있습니다. · 경고 및 알림 기능 서버 모니터링 솔루션은 설정된 임계 값을 초과하거나 이상 징후가 발견되었을 때 즉시 관리자에게 알림을 보내는 기능을 갖춰야 합니다. 이메일, SMS, 푸시 알림 등 다양한 경고 수단을 지원하여, 문제가 발생했을 때 신속하게 대응할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 서버의 디스크 사용량이 90%를 초과하거나 네트워크 지연 시간이 급격히 증가할 때, 서버 모니터링 시스템의 경고 알림을 통해 관리자는 즉시 문제를 인지하고 조치를 취할 수 있습니다. 이를 통해 심각한 장애로 발전하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. · 확장성과 유연성 기업의 성장에 따라 추가되는 서버와 애플리케이션을 신속히 모니터링할 수 있도록 확장성이 있어야 합니다. 이는 특히 클라우드 환경에서 중요합니다. 클라우드 인프라를 사용 중인 기업이 수시로 서버를 추가하거나 제거하는 상황이 빈번하게 발생하기 때문입니다. 또한, 대규모 환경에서도 안정적으로 작동하며, 여러 데이터 센터와 클라우드 리전에서 발생하는 데이터도 효율적으로 처리할 수 있어야 합니다. · 대시보드 및 시각화 도구 서버의 상태를 직관적으로 이해할 수 있도록 다양한 대시보드와 시각화 도구를 제공해야 합니다. 이는 관리자가 시스템 상태를 한눈에 파악하고, 문제의 원인과 영향을 빠르게 분석할 수 있게 합니다. 예를 들어, 실시간 대시보드를 통해 서버의 현재 상태를 모니터링하고, 트렌드 분석을 통해 장기적인 성능 변화를 파악할 수 있습니다. 세부적이고 다양한 차트와 그래프는 데이터를 시각적으로 표현하여, 복잡한 데이터를 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 도와줍니다. 대시보드 및 시각화도구 예시(Zenius SMS) · 로그 관리 및 분석 서버와 애플리케이션 로그를 수집하고 분석할 수 있는 기능은 문제의 근본 원인을 파악하고 보안 위협을 탐지하는 데 필수적입니다. 로그 데이터는 실시간 모니터링과 보완되어, 시스템 이벤트의 연속성과 이슈 발생의 맥락을 이해하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 서버의 로그를 통해 특정 시간에 발생한 오류를 분석하고, 이를 통해 시스템의 취약점을 식별하고 개선할 수 있습니다. 또한, 로그 데이터를 기반으로 보안 위협을 탐지하고 대응할 수 있습니다. · 자동화된 대응 서버 모니터링 솔루션은 문제가 발생했을 때 자동으로 대응하는 기능을 제공해야 합니다. 예를 들어, 서버 재부팅, 서비스 재시작, 자원 확장 등의 자동화된 조치를 지원하여, 인적 오류를 줄이고 문제 해결 시간을 단축할 수 있습니다. 이러한 자동화된 대응은 설정된 조건에 따라 다양한 조치를 자동으로 수행하여, 관리자의 개입 없이도 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 이는 시스템의 안정성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. · 유연한 통합 서버 모니터링 솔루션은 다른 IT 관리 도구와 쉽게 통합할 수 있어야 합니다. 예를 들어, CI(지속적 통합)/CD(지속적 배포) 프로세스, ITSM(Information Technology Service Management), 클라우드나 마이크로 서비스 아키텍처 관리 솔루션 등과의 연동이 필요합니다. 이는 모니터링 데이터의 활용 범위를 넓히고, 전체 IT 환경의 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 또한 서버 뿐 아니라 네트워크, DB, 애플리케이션 모니터링 툴과의 통합도 가능해야 합니다. · 보안 서버 모니터링 솔루션을 통해 비정상적인 활동을 실시간으로 감지하여 보안위협을 예방할 수 있어야 합니다. 이와 동시에 서버 모니터링 솔루션 자체의 보안도 중요합니다. 데이터 암호화, 접근 제어, 감사 로그 등의 보안 기능을 갖추고 있어야 합니다. 이를 통해 모니터링 시스템이 외부 위협으로 부터 안전하게 운영될 수 있습니다. 이와 더불어 각 사용자의 필요에 맞추어 세부적인 기능을 조정할 수 있는 기능과 지속적인 원활한 업그레이드와 기술 지원도 서버 모니터링 솔루션이 갖춰야할 중요한 조건입니다. │서버 모니터링 솔루션의 최신 트렌드는? 서버 모니터링 솔루션은 기술의 발전과 변화하는 비즈니스 요구에 발맞추어 빠르게 진화하고 있습니다. 대표적인 최근의 변화와 트렌드를 알아보겠습니다. · 클라우드 네이티브 기반 모니터링 클라우드 네이티브 기반의 서버 모니터링 솔루션은 클라우드 인프라의 복잡성과 변화하는 특성을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 클라우드 서비스 제공업체의 API와 통합되어 인프라 상태를 실시간으로 파악하고 자동으로 조정할 수 있어, 서비스 중단을 최소화하고 사용자 경험을 높여주기 때문에, 많은 기업이 클라우드 네이티브 기반의 서버 모니터링 솔루션을 채택하고 있습니다. · 인공지능 및 머신러닝 기반 모니터링 인공지능과 머신러닝 기술이 서버 모니터링 솔루션에 적용되고 있습니다. 이를 통해 대용량 로그 데이터를 빠르게 분석하여 문제의 근본 원인을 빠르게 파악하고 자동으로 대응할 수 있습니다. 서버 모니터링 솔루션은 AI와 ML을 기반으로 정확하고 자동화된 예측과 분석, 대응이 가능한 효과적이고 신뢰도 높은 IT 인프라 관리 솔루션으로 발전하고 있습니다. · 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경 모니터링 MSA 환경에서의 서버 모니터링 솔루션은 분산 시스템 내 각 마이크로서비스를 개별적으로 모니터링하고, 실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 문제를 즉시 발견 및 대응하며, 자동화된 경고 시스템으로 빠른 문제 해결을 지원하고 있습니다. 또한 Docker와 Kubernetes 같은 컨테이너 및 오케스트레이션 도구와의 통합도 중요한 트렌드로 자리잡고 있습니다. · 자동화된 대응 및 자가 치유 문제가 발생했을 때 자동으로 대응하는 시스템이 도입되고 있습니다. 예를 들어, 서버가 과부하 상태일 때 자동으로 서버를 확장하거나, 특정 오류가 발생했을 때 자동으로 재부팅하는 등의 기능이 포함됩니다. 이러한 자동화된 대응은 시스템의 가용성과 안정성을 높이는 데 기여합니다. 또한 자가 치유 기능은 시스템이 자동으로 문제를 감지하고 수정하는 능력을 갖추게 하여, 관리자의 개입 없이도 안정적인 운영을 가능하게 합니다. · 통합 모니터링 다양한 모니터링 툴과 시스템을 통합하여 중앙 집중형 대시보드에서 모든 인프라와 애플리케이션을 모니터링하는 것이 중요해지고 있습니다. 따라서 통합된 뷰를 통한 모니터링의 효율성이 높아지고 있습니다. 예를 들어 관리자는 다양한 모니터링 솔루션에서 수집된 데이터를 통합된 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있습니다. 이러한 대시보드는 문제 발생 시 원인을 신속히 파악하고, 적합한 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다. · 비용 및 자원 최적화 비용 및 자원 최적화는 지속해서 서버 모니터링 솔루션의 핵심 요소로 꼽히고 있습니다. 따라서 서버 모니터링 솔루션은 서버 자원의 사용 패턴을 분석하고, 불필요한 자원 낭비를 줄이며, 자원을 효율적으로 배분할 수 있는 기능에 중점을 맞춰서 발전하고 있습니다. · 보안 중심 모니터링 보안 위협이 증가함에 따라 보안 중심의 모니터링이 중요해지고 있습니다. 따라서 서버 모니터링 솔루션 자체의 기능을 강화하거나, SIEM(Security Information and Event Management)과 같은 보안전문 솔루션과의 연동을 통해 보안 로그와 이벤트 데이터를 분석하여 잠재적인 보안 위협에 빠르게 대처하는 사례가 늘고 있습니다. 이와 같이 서버 모니터링 솔루션은 클라우드나 마이크로 시스템 아키텍처와 같은 시스템의 환경의 변화에 따라, 인공지능과 같은 기술적 진화에 따라, 또한 보안이나 비용절감과 같은 사용자들의 니즈의 변화에 따라 다양한 방향으로 진화, 발전하고 있습니다. 고객 서버 시스템 환경이나 서비스의 특성이나 고객의 특정 니즈에 따라 최신 트랜드를 잘 반영한 솔루션을 선택하여 서버 시스템의 운용 효율과, IT 서비스의 안정성을 제고하는 것이 IT 운용 부서의 주요 과제 중의 하나가 되고 있습니다. 2024.08.05
기술이야기 SIEM을 도입해야 하는 5가지 이유 기술이야기 SIEM을 도입해야 하는 5가지 이유 IT 산업의 발전에 따라 다양한 장비와 시스템에서 매일 엄청난 양의 로그가 만들어지고 있습니다. 보안 장비, 서버, 미들웨어 등에서 생성되는 로그들이 대표적입니다. 이러한 로그들을 모두 취합하여 관리하게 되면, 1년 동안 저장되는 데이터는 테라바이트(TB) 단위의 디스크 용량이 필요한데요. 이는 인프라 관리에 있어 큰 부담이 될 수 있겠죠. 이때 통합 로그 관리 시스템인 SIEM(Security Information and Event Management)이 해결책이 될 수 있습니다. 그렇다면 SIEM은 무엇일까요? SIEM은 보안 정보 관리(SIM, Security Information Management)와 보안 이벤트 관리(SEM, Security Event Management)의 이점을 결합한 로그 관리 도구입니다. 즉 수집한 로그를 통해 정보를 분석하여 보안상 위협이 되는 이벤트를 실시간으로 감지하는 솔루션이라고 할 수 있죠. 그래서 이번 시간에는 SIEM이 왜 필요한지, 그리고 어떤 특장점이 있는지 알아보도록 하겠습니다. │SIEM, 왜 필요할까? SIEM이 필요한 가장 큰 이유는 빅데이터 처리와 보안적 측면에서 설명할 수 있습니다. 빅데이터 로그는 보안 사고가 발생한 근거를 찾아내는 중요한 증거 자료로 활용됩니다. 예를 들어 대형 온라인 쇼핑몰에서는 수많은 거래가 이루어지며 해커의 침입 시도가 발생할 수 있는데요. 이러한 기록이나 비정상적인 접근을 실시간으로 감지하여 문제가 생기기 전에 미리 대응할 수 있습니다. 이처럼 보안 위협에 효과적으로 대응하려면, 수집한 로그 데이터에 대한 체계적인 분석이 필요합니다. 관리되지 않은 로그는 IT 시스템의 장애나 문제 발생 시 원인을 찾아내기 어렵기 때문이죠. 따라서 로그 분석을 위해 로그를 정규화하여 저장하고, 효율적으로 관리하기 위한 로그 압축 보관 툴이 필요합니다. 또한 시스템 로그와 애플리케이션 로그 등 각 IT 인프라에서 발생하는 수많은 로그들은 빅데이터의 영역에 속합니다. 따라서 이를 중앙집중적으로 처리하여 효과적으로 분석하고 관리하는 도구가 필요하죠. │SIEM의 주요구성 SIEM은 네트워크 범위의 로그를 수집하고, 저장하며, 분석하는 기능을 갖고 있는데요. SIEM의 구성도 그림을 통해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 로그 수집 SIEM은 서버, 네트워크, 보안장비, 클라우드 등 다양한 IT 인프라에서 발생하는 로그 데이터를 Syslog나 SNMP 등을 이용해 로그와 이벤트를 모아 Collector에 수집합니다. 이를 위해 직접 대상 장비에 Agent/Agentless 방식을 활용하거나, 클라우드의 경우 API 연동을 통해 다양한 방식으로 로그를 수집하죠. 실시간으로 발생되는 로그 수집은 물론, 방화벽/IDS/IPS 등 다양한 보안 장비에 대한 로그 데이터 수집이 필요합니다. 로그 저장 로그 수집뿐만 아니라 로그 저장 역시 중요합니다. 주로 ELK Stack을 활용하거나 수집 로그에 대한 분산 처리/저장 엔진을 활용하여, 로그를 저장하게 되는데요. 주로 관계형 데이터베이스에 자제적으로 저장하는 경우가 많습니다. 인덱싱 속도와 효율을 높이기 위해 ELK Stack을 활용하여, 로그를 저장하는 것 역시 좋은 대안이 될 수 있죠. 로그 분석 로그를 수집하고 저장한 다음 단계는 로그를 분석하는 것입니다. 이때 중요한 과정이 '파싱(Parsing)'입니다. 파싱은 비정형 로그 데이터를 쿼리가 가능한 구조화된 형태로 변환하는 과정입니다. 쉽게 말해, 파싱은 비정형 로그 데이터를 자르고 인덱스를 추가하여(key-value 형식으로) 보다 쉽게 식별할 수 있습니다. 이처럼 파싱을 통해 로그를 유형별로 분류하고, 정규화 및 표준화 작업을 거쳐, 분석에 필요한 정제된 로그를 추출합니다. 이렇나 정제된 로그는 분석 과정에서 매우 유용하게 사용됩니다. 시각화 및 리포팅 수집된 로그의 핵심 지표와 요약 이벤트를 설정하여, 시각화해서 볼 수 있습니다. 또한 사용자 정의 기반의 대시보드를 통해, 다양한 컴포넌트를 활용한 로그 데이터의 시각화와 리포팅 기능 역시 제공해야 합니다. │SIEM 도입 시 얻을 수 있는 5가지 앞에서도 SIEM에 대한 이점을 잠깐 언급했지만, 사실 이밖에도 여러 특장점이 있는데요. 그 중 대표적으로 5가지를 소개해 드릴게요. 첫째, 보안 수준의 강화 기존의 ESM(Enterprise Security Management)과는 다르게 SIEM은, 많은 양의 로그 데이터를 상관 분석하여 보안 위협을 찾아낼 수 있습니다. 기업 내 정보시스템의 보안 이벤트를 관리해서, 내부와 외부를 가리지 않고 기업 전반의 통합 보안 관리가 가능해지죠. 둘째, 통합 로그 관리 [그림] Zenius SIEM : 요약뷰 다양한 레거시 인프라와 클라우드에서 발생하는 로그를 하나의 플랫폼으로 일원화하여, 로그 관리가 훨씬 쉬워집니다. 장기간 데이터를 저장하고 모든 인프라에서 발생하는 로그를 파싱하여 관리하면, 관리 포인트를 한 곳으로 모을 수 있어 기업에서는 비용과 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 셋째, 인덱싱을 통한 로그 검색 [그림] Zenius SIEM : 호스트 및 로그유형 트리 검색 기능 호스트 및 로그 유형 별로 검색어와 조건을 설정해서 로그를 검색할 수 있습니다. 특정 시간대나 특정 검색어를 통해, 대용량의 로그 중 일부만을 추출하여 분석할 수 있어 로그 분석이 훨씬 용이해집니다. 넷째, 보안 감시 설정 및 상관 분석 [그림] Zenius SIEM : 상관분석 감시설정 수집된 다양한 로그들의 상관관계를 분석하면 더 가치 있고 유의미한 이벤트를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 방화벽 접속 로그에서 유해 IP나 등록되지 않은 IP로의 접근을 이벤트로 설정하면, 유해 IP를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 또한 보안 위협 상황과 거래 이상 탐지 등 시나리오 기반으로 이벤트를 정의하고 자동으로 탐지할 수 있는 상관 분석 기능도 사용할 수 있습니다. 다섯째, 컴플라이언스 준수를 위한 측면 최근 몇 년간 기업들이 고객의 개인정보를 더 잘 보호하도록 법이 강화되었습니다. 특히 해킹과 개인정보 침해 사건이 늘어나면서 기업들이 보안을 철저히 해야 할 필요성이 커졌는데요. SIEM을 이용하면 이러한 보안 요구사항을 충족하는 데 큰 도움이 됩니다. KISA에서 권고하는 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P)에서는 서버, 보안 시스템 등에 대한 사용자 접속 기록과 시스템 로그를 6개월 이상 저장하고, 이를 안전하게 관리해야 한다고 명시하고 있습니다. 또한 개인정보보호법과 정보통신망법에 따르면 로그는 1년 이상 보관해야 하고, 위조나 변조를 막기 위해 물리적인 서버에 저장하고 정기적으로 백업을 해야 하죠. 하지만 SIEM 시스템을 도입하면 이러한 법적 요구사항을 쉽게 준수할 수 있습니다. 따라서, 기업은 고객의 개인정보를 안전하게 보호하고, 침해사고 발생 시 빠르게 대응할 수 있습니다. 이번 시간에는 SIEM이 왜 중요하고, 어떤 특장점이 있는지 자세히 알아보았습니다. 요즘 기업에서는 보안 관련 요소들을 각각 관리하는 것이 쉽지 않습니다. 특히 규모가 큰 기업이나 보안이 중요한 공공기관의 경우에는 통합 관리 시스템이 꼭 필요하죠. 따라서, Zenius SIEM과 같은 솔루션을 통해 로그 관리를 안정적이고 효율적으로 해보는 건 어떨까요? 🔍더보기 Zenius SIEM으로 로그 관리하기 2024.07.29
기술이야기 Fluentd vs Logstash vs Filebeat, 어떤 로그 수집기를 선택할까? 기술이야기 Fluentd vs Logstash vs Filebeat, 어떤 로그 수집기를 선택할까? 이전 시간에는 Fluentd라는 로그 수집기에 대해 자세히 알아보았습니다(이전 글 보기). 이와 더불어 Logstash, Filebeat가 로그 데이터를 수집하고 처리하는 도구로 많이 쓰이고 있는데요. 이번 시간에는 이 세 가지 도구가 어떤 점에서 비슷하고, 어떤 점에서 다른지 살펴보겠습니다. │Fluentd vs Logstash, Filebeat 로그 데이터 수집 및 처리 Fluentd, Logstash, Filebeat는 모두 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집하고 처리하는데요. 파일, 데이터베이스, 네트워크 프로토콜, 메세지 큐 등 다양한 입력 소스를 지원합니다. 수집된 로그 데이터를 분석하기 좋은 형태로 변환하고 필터링해주죠. 처리된 로그 데이터는 Elasticsearch, Kafka, HDFS, S3 같은 다양한 저장소와 분석 시스템으로 전송할 수 있습니다. ▷ Fluentd는 JSON 형식을 주로 사용해서 데이터를 처리합니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 변환할 수 있으며, 특히 쿠버네티스 같은 클라우드 네이티브 환경에서 최적화되어 있습니다. 또한 다양한 컨테이너와 마이크로서비스로부터 로그를 모아서 중앙에서 관리하죠. ▷ Logstash는 Elashtic Stack에서 로그 데이터를 수집, 변환, 전송하는데 주로 사용됩니다. 복잡한 데이터 변환과 필터링을 위한 강력한 기능을 제공하고 다양한형식으로 로그 데이터를 변환할 수 있죠. Elasticsearch와 Kibana와의 통합 덕분에 강력한 검색과 시각화 기능을 사용할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 경량의 로그 수집기로 설계되어 있고, 주로 로그 파일을 모니터링하고 수집하는 데 최적화되어 있습니다. 서버 리소스를 거의 사용하지 않으면서도 효율적으로 로그 데이터를 수집할 수 있죠. 주로 Logstash나 Elasticsearch로 데이터를 전송해서 중앙에서 분석할 수 있게 해줍니다. 플러그인 시스템 Fluentd와 Logstash는 플러그인 시스템을 통해 기능을 확장할 수 있는데요. 다양한 입력, 필터, 출력, 플러그인을 제공해서 필요에 따라 시스템을 유연하게 구성할 수 있습니다. ▷ Fluentd는 500개 이상의 플러그인을 통해 다양한 데이터 소스와 목적지에 대한 통합을 지원합니다. 그래서 사용자는 다양한 요구에 맞춰 시스템을 쉽게 구성할 수 있죠. ▷ Logstash도 200개 이상의 플러그인을 통해, 다양한 입력 소스와 출력 목적지에 맞춤형 데이터 파이프라인을 구성할 수 있는데요. 복잡한 데이터 처리와 분석 요구 사항을 충족할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 모듈 기반 아키텍처를 통해 특정 로그 파일 형식에 맞춘 구성을 제공합니다. 설정이 간단하고 빠르게 배포할 수 있는 것이 장점이죠. 플러그인 대신 모듈을 통해 다양한 로그 형식에 대응할 수 있습니다. 실시간 데이터 처리 세 도구 모두 실시간으로 로그 데이터를 수집하고 처리할 수 있습니다. 이는 급변하는 환경에서 로그 데이터를 즉시 분석하고 대응하는 데 매우 중요하죠. ▷ Fluentd와 Logstash는 실시간으로 수집된 데이터를 변환하고 필터링해서, 필요한 데이터를 즉시 사용할 수 있는 형태로 만들어줍니다. 이를 통해 실시간 모니터링 시스템에서 발생하는 로그 데이터를 빠르게 처리하고 문제를 신속히 해결할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 경량화된 설계 덕분에 실시간 로그 수집에 최적화되어 있는데요. 서버 리소스를 최소화하면서도 안정적으로 데이터를 전송할 수 있습니다. 어떤 로그 수집기를 선택하면 좋을까요? 그렇다면 Fluentd, Logstash, Filebeat 중 우리 기업에 맞는 로그 수집기는 무엇인지 핵심만 정리한다면 다음과 같습니다. Fluentd ✔️ 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 통합하는 경우 ✔️ 특히 클라우드 네이티브 환경에서 운영되는 경우 ✔️ 유연성과 확장성이 중요하고, 다양한 플러그인을 통해 쉽게 확장할 수 있는 도구가 필요한 경우 ✔️ 쿠버네티스와 같은 컨테이너화된 환경에서 로그를 수집하는 경우 Logstash ✔️ Elastic Stack을 사용해서 강력한 검색 및 시각화 기능을 필요한 경우 ✔️ 복잡한 데이터 변환과 필터링이 필요한 환경에서 로그 데이터를 처리하는 경우 ✔️ 다양한 입력 소스와 출력 목적지에 맞춤형 데이터 파이프라인을 구성하는 경우 Filebeat ✔️ 경량의 로그 수집기가 필요한 경우 ✔️ 서버 리소스를 최소화하면서 로그 데이터를 수집하고 전송해야 하는 경우 ✔️ 설치와 설정이 간단하고 빠르게 배포할 수 있는 도구가 필요한 경우 ✔️ 주로 로그 파일을 모니터링하고 수집하는 작업이 주된 경우 이처럼 각 도구는 기업 또는 사용자의 환경과 요구 사항에 맞춰, 적절한 도구를 선택하는 것이 중요한데요. 브레인즈컴퍼니의 경우는 높은 성능과 유연한 로그 데이처 처리를 위해 Logstash와 Filebeat를 사용하고 있습니다. 이번 시간에 살펴본 내용처럼 Fluentd와 Logstash, Filebeat는 모두 로그 데이터를 효과적으로 수집하는 강력한 도구입니다. 하지만 로그는 수집에서 끝나는 것이 아닌, 어떻게 안정적으로 관리하느냐도 중요합니다. 이때 로그를 수집부터 관리까지 할 수 있는 통합로그관리가 필요한데요. Zenius SIEM과 같은 솔루션을 통해 로그를 수집부터 관리까지 할 수 있고, 보안 위협에 대비하는 것이 정말 중요합니다. 데이터의 중요성이 더욱더 커지는 상황에서, 효과적인 로그 수집 및 관리를 통해 비즈니스 경쟁력을 높이시길 바랍니다. 🔍더보기 Zenius SIEM 더 자세히 보기 📝함께 읽으면 더 좋아요 • 로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지! 2024.07.28
기술이야기 로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지! 기술이야기 로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지! IT 환경의 변화가 점점 빨라지면서 기업들은 매일 쏟아지는 데이터를 관리해야 합니다. 특히 로그 데이터는 시스템 상태를 모니터링하고 문제를 사전에 발견하는 데 필수적이죠. 이때 다양한 장치와 프로그램에서 생성되는 로그를 제대로 수집하지 못하면 혼란이 커질 수 있습니다. 따라서 로그 관리를 위한 도구들이 주목을 받고 있는데요, 그 중 하나가 오늘 살펴 볼 Fluentd입니다. Fluentd는 여러 소스에서 발생할 수 있는 로그 데이터를 한 곳에 모아, 일관된 형식으로 변환하고 중앙에서 효율적으로 수집해주는 오픈소스 데이터 수집기인데요. 이번 시간에는 Fluentd가 어떤 방식으로 로그 수집을 하고 효율성을 높이는지, 함께 자세히 살펴보겠습니다. │Fluentd란 무엇일까요? Treasure Data가 게작하고 후원 한, Fluentd는 다양한 소스에서 발생하는 로그 데이터를 한 곳에 모아 수집합니다. 강력한 플러그인 시스템을 갖추어 있어 여러 상황에 유연하게 대처할 수 있죠. Fluentd는 데이터를 주로 *JSON 형식으로 처리하여 기계가 쉽게 읽고 분석할 수 있도록 하는데요. 주로 *Ruby로 개발되었고, 일부 성능 향상을 위해 C언어로 작성된 컴포넌트도 포함되어 있습니다. 대규모 환경에서도 잘 작동하여, 현재는 5만 개 이상의 시스템에서 로그를 수집하고 있는 사용자도 있죠. *JSON: JavaScript Object Notaion 약어로, 데이터를 교환하기 위한 경량 데이터 형식 *Ruby: 간결한 문법을 가진 객체 지향 프로그래밍 언어 이러한 성능과 효율성 덕분에 라인(Line), 아틀라시안(Atlassian), 아마존 웹서비스(AWS) 등과 같은 주요 기업들이 Fluentd를 사용하고 있습니다. │Fluentd가 필요해진 이유 앞에서도 간략히 설명했지만, Fluentd가 필요한 대표적인 이유는 다음과 같은데요. 데이터 통합과 관리의 필요성 증가 첫 번째 이유는 데이터 통합과 관리의 필요성이 증가하고 있다는 점입니다. 디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 관리해야 합니다. 이 과정에서 로그 데이터의 통합과 처리가 중요한 과제가 되었는데요. Fluentd가 다양한 로그 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집하고 통합하는 데 최적화해 줍니다. 또한 데이터를 일관된 형식으로 변환하여, 다양한 시스템과 쉽게 연동할 수 있게 도와주죠. 클라우드 네이티브 환경에서의 유연한 확장성 두 번째 이유는 클라우드 네이티브 환경에서 쉽게 확장할 수 있다는 점입니다. 클라우드 네이티브 환경이 표준이 되면서, 애플리케이션과 서비스들이 분산된 환경에서 운영되고 있는데요. 이런 환경에서는 로그 수집과 관리가 더욱 까다로워집니다. Fluentd는 가볍과 확장 가능한 구조를 가지고 있어, 클라우드 환경에 최적화되어 있습니다. 특히 쿠버네티스(K8s, Kubernetes)와 같은 오케스트레이션 플랫폼과 잘 통합되어, 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 처리할 수 있죠. 이러한 유연한 확장성과 클라우드 친화적인 특성 덕분에 Fluentd가 꾸준히 활용되고 있습니다. │Fluentd의 5가지 특징 Fluentd는 다양한 환경에서 효율적이고 안정적으로 로그 데이터를 수집할 수 있는데요. 대표적인 특장점을 살펴본다면 다음과 같습니다. 다양한 플러그인 지원 500개가 넘는 커뮤니티에서 만든 플러그인을 통해, 다양한 데이터 소스와 출력을 연결할 수 있습니다. 특정 로그 형식을 처리하거나 여러 데이터베이스와 연동할 수 있도록, 필요한 플러그인을 쉽게 추하여 기능을 확장할 수 있죠. 이 덕분에 사용자는 다양한 요구에 맞춰 시스템을 유연하게 구성할 수 있습니다. 효율적인 자원 사용 메모리 사용량이 적고(30-40mb) 높은 성능을 발휘합니다. 이는 시스템 리소스를 절약하면서도 많은 양의 로그 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 하죠. 또한 대규모 서버 환경에서도 원활하게 동작하며, 리소스를 효율적으로 운영할 수 있습니다. 안정적인 로그 수집 Fluentd의 메모리와 파일 기반의 버퍼링 옵션을 제공하여, 데이터 손실을 방지합니다. 네트워크 장애가 발생해도 로그 데이터가 손실되지 않도록 보장하죠. 또한 장애 조치 구성과 고가용성(HA, High Availability) 설정을 통해 안정적으로 로그를 수집하고 처리할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 친화성 Fluentd는 쿠버네티스와 같은 클라우드 네이티브 환경에서 원활하게 동작하도록 최적화되어 있는데요. 이러한 최적화는 현대적인 인프라에서 로그 수집을 용이하게 하며, 클라우드 기반 애플리케이션의 로그를 효과적으로 전송하고 관리할 수 있습니다. │Fluentd의 주요 구성요소 Fluentd는 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 처리할 수 있도록, 8가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 아래 내용을 통해 좀 더 자세히 살펴볼게요. Input Plugins : 로그를 수집 우선 서버나 애플리케이션에서 발생하는 다양한 형식의 데이터를 수집합니다. 대표적인 플러그인으로 tail, forward, http 등이 있는데요. 예를 들어 tail 플러그인은 리눅스의 tail 명령어처럼 파일의 끝부분을 지속적으로 읽습니다. 상황에 맞는 플러그인을 선택하여, 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집할 수 있죠. Parser : 로그를 이해할 수 있는 형식으로 변환 Input 플러그인을 통해 들어온 여러 형태의 로그 데이터를 표준화된 형식으로 변환합니다. JSON, 정규 표현식, *Apache 로그 형식 등 다양한 포맷을 지원하여 로그 데이터를 구조화하고 분석에 적합한 형태로 바꿀 수 있습니다. 이를 통해 로그 데이터를 일관성 있게 처리할 수 있죠. *Apache 로그 형식: 웹 서버에서 생성하는 로그 파일의 형식으로, 주로 정보를 기록하는 구조화된 로그 형식 Engine : 로그 처리의 중심 Fluentd의 중앙 처리 장치입니다. Input에서 수집한 데이터를 처리하고, Filter와 Formatter를 거쳐 Output으로 전송합니다. 사용자 설정에 따라 Parser, Buffer, Filter, Formatter를 추가하거나 제외할 수도 있죠. 이를 통해 데이터 흐름을 유연하게 관리하고, 다양한 요구사항에 맞게 로그 처리를 최적화할 수 있습니다. Filter Plugins : 로그 필터링 로그 데이터를 변환하거나 특정 조건에 따라 필터링합니다. 불필요한 데이터를 제거하고 필요한 데이터만 추출할 수 있습니다. 예를 들어 특정 키워드가 포함된 로그만을 추출하거나, 민감한 정보를 마스킹하여 보안성을 높일 수 있습니다. 어렇게 하면 로그 데이터의 품질이 향상되고, 분석과 저장 효율성이 개선됩니다. Buffering : 로그 임시 저장 Input 플러그인에서 들어온 데이터를 바로 Output으로 보내지 않고, 중간에 Buffer에 임시 저장합니다. 데이터를 임시 저장하기 때문에 안정적으로 전달하고, 손실을 최소화하며, 로그 트래픽을 조절할 수 있습니다. Output Plugins : 로그 저장 수집한 로그 데이터를 최종 목적지로 전달하는 플러그인입니다. HDFS, AWS S3, Elasticsearch(엘라스틱서치)와 같은 다양한 저장소뿐만 아니라, Kafka와 같은 대규모 데이터 스트리밍 플랫폼에도 로그 데이터를 효율적으로 보낼 수 있습니다. 이를 통해 여러 저장소와 분석 도구에 로그 데이터를 통합하고, 실시간으로 처리하거나, 일정 시간마다 모아서 한꺼번에 처리하는 방식으로 워크플로우를 구성할 수 있죠. Formatter : 로그를 최종 형식으로 변환 데이터를 목적지에 맞는 형식으로 변환하는 플러그인입니다. 이를 통해 최종목적지에서 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 JSON 형식으로 변환해서 Elasticsearch에 저장하면, Elasticsearch가 데이터를 쉽게 검색하고 분석할 수 있습니다. 또는 데이터를 *CSV 형식으로 변환해서 데이터 분석 도구에 전달할 수도 있습니다. *CSV: 쉼표로 구분된 값들로 이루어진 간단한 텍스트 파일 형식 Routing and Tagging : 로그 데이터의 흐름 제어 로그를 수집하고 처리하는 과정에서 각 데이터의 태그를 붙여 분류합니다. 이 태그를 이용해 로그 데이터를 특정 조건에 따라 다양한 목적지로 보냅니다. 이렇게 하면 로그 데이터를 효율적으로 관리하고, 분석 및 모니터링 요구사항에 맞게 데이터를 나눌 수 있습니다. 예를 들어 에러 로그는 즉시 실시간 모니터링 시스템으로 보내고, 일반 정보 로그는 장기 저장소에 보관하는 등 다양한 방식으로 데이터를 처리할 수 있죠. 이렇게 Fluentd는 주요 구성을 통해 로그 수집과 전송 과정을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 덕분에 로그 관리가 한결 쉬워지고, 수집된 로그 데이터는 다양한 분석 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다. 이번 시간에는 Fluentd가 왜 필요해졌는지, 주요 특징과 어떤 주요 구성 요소로 이루어져 있는지 자세히 알아보았습니다. 내용에서도 살펴보았듯이 데이터 통합과 관리의 필요성이 증가하면서 다양한 소스에서 발생하는 로그 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집하고 일관된 형식으로 변환할 수 있는, Fluentd의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히, 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 유연한 확장성과 다양한 플러그인 지원, 안정적인 로그 수집, 효율적인 자원 사용 등으로 AWS, Atlassian 등 주요 기업들이 Fluentd를 채택하고 있죠. 다음 시간에는 Fluentd와 유사한 로그 수집기인 Logstash와 Filebeat에 대해 살펴보겠습니다. 2024.07.28
기술이야기 오픈소스 APM만으로 완벽한 웹 애플리케이션 관리, 가능할까? 기술이야기 오픈소스 APM만으로 완벽한 웹 애플리케이션 관리, 가능할까? 지난 글을 통해 옵저버빌리티(Observability) 중요성과 APM 차이점을 자세히 살펴보았습니다(자세히 보기). 옵저버빌리티는 APM 한계성을 극복하는 방법은 맞지만, 어느 하나가 더 나은 방법이라기 보단 조직이나 사용자 상황에 따라 적합한 선택해야 하는 것이 주요 포인트였습니다. 하지만 상용 APM 제품은 다소 높은 구매 비용으로 인해, 규모가 작은 기업의 경우 부담이 될 수 있는데요. 이 때 오픈소스 APM 솔루션이 효과적인 대안이 될 수 있는데요. 따라서 이번 시간에는 주요 오픈소스 APM 알아보고, APM 상용 제품과는 어떤 차이점이 있는지 살펴보겠습니다. │오픈소스(Open Source) 소프트웨어란? 오픈소스(Open Source)란 개발 핵심 소스 코드를 공개하여 누구나 접근하고, 수정하여, 배포할 수 있는 소프트웨어를 말합니다. 얼핏 자유 소프트웨어와 비슷하게 느껴질 수 있지만 조금 다른 의미를 가지는데요. 자유 소프트웨어는 사용자의 '자유'를 강조하지만, 오픈소스는 소스 코드의 '접근성과 협업'을 중시합니다. 대표적으로 관계형 데이터베이스인 MySQL, 웹 브라우저인 Firefox, 컨테이너 가상화 플랫폼인 Docker가 대표적인 오픈소스 소프트웨어라고 할 수 있습니다. 현재 국내 디지털플랫폼 정부 구축 정책 기조에 따르면, 오픈소스 소프트웨어는 여러가지 장점을 갖고 있는데요. 오픈소스 장점 오픈소스의 첫번 째 장점은 진입 비용이 낮다는 점입니다. 공개된 소스를 기반으로 수정과 배포가 가능하기 때문에 새로운 기반 기술을 만들어 갈 경우, 비용을 줄일 수 있습니다. 두 번째 장점은 MSA 아키텍처의 기술적 토대가 오픈소스에 기반한다는 점입니다. 최근 소프트웨어 개발 환경은 오픈소스 의존도가 높아지고 있는데요. 이는 오픈소스가 특정 벤더에 종속되지 않아 독립성을 보장한다는 점에서, 오픈소스의 가장 큰 장점이라고 할 수 있습니다. 그에 반해 오픈소스 단점도 명확한데요. 오픈소스 단점 첫 번째 단점은 상용 소프트웨어와 비교해 매뉴얼이 빈약한 경우가 많다는 점입니다. 이에 따라 실제 개발 단계에서 운영이 지연될 가능성이 높아지죠. 두 번째 단점으로는 기술 지원 체계는 오픈소스 커뮤니티에 의존하고 있기 때문에, 유지보수에 큰 어려움이 따른다는 점입니다. 물론 특정 벤더에 종속되지 않는 독립성을 취할 수 있지만, 지속적인 기술지원은 어렵죠. 그렇다면 현재 국내에서 가장 많이 사용하는 오픈소스 APM 소프트웨어는 무엇인지, 자세히 살펴보겠습니다. │오픈소스 APM 종류 오픈소스 APM 종류는 다양하지만 대표적으로 Scouter, Pinpoint, Prometheus & Grafana에 대해 알아보겠습니다. 1. Scouter 첫 번째로 소개해 드릴 오픈소스 APM은 스카우터(Scouter)입니다. 스카우터는 LG CNS에서 만든 오픈소스 APM 소프트웨어로, 자바를 사용하는 애플리케이션과 컴퓨터 시스템 성능을 모니터링합니다. 이 소프트웨어는 Window, Linux, Mac 등 다양한 운영체제(OS)에서 사용할 수 있으며, 주로 이클립스 플랫폼에서 개발되었습니다. 즉 여러 환경에서 자바 애플리케이션 데이터를 수집하고, 성능 상태를 효과적으로 할 수 있다는 점이 스카우터의 주요 기능입니다. 1-1. Scouter 아키텍처 Scouter는 주로 네 가지 주요 컴포넌트로 구성되어 있는데요. 자세히 살펴보도록 하겠습니다. Java Agent Java 기반의 웹 애플리케이션(예: Tomcat, JBoss, Resin)과 스탠드얼론 Java 애플리케이션을 모니터링하는 모듈입니다. 이 에이전트는 웹 애플리케이션 서버(WAS)에 설치되어 애플리케이션 성능 정보(예: 메소드 실행 시간, 사용자 요청 처리 시간 등)를 수집하고 Scouter 서버로 전송합니다. Host Agent 이 에이전트는 운영 체제(예: Linux, Unix, Windows 등)에 설치되어 시스템 하드웨어 리소스 사용 상태를 모니터링합니다. CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 I/O와 같은 정보를 수집하여 Scouter Server로 보내주는 역할을 합니다. Scouter Server(Collector) 이 서버는 Java Agent와 Host Agent로부터 데이터를 수집해 저장합니다. 사용자는 클라이언트를 통해 이 데이터에 접근할 수 있으며, 이를 통해 애플리케이션의 성능을 모니터링하고 분석할 수 있습니다. Scouter Client 사용자는 Scouter Client를 통해 서버에 접속하여, 서버로부터 수집된 데이터를 조회할 수 있습니다. 이 클라이언트는 다양한 성능 지표를 기반으로 한 시각적인 대시보드를 제공하여, 애플리케이션과 시스템 성능 상태를 효과적으로 모니터링할 수 있게 도와줍니다. 1-2. Scouter 주요기능 출처ⓒ tistory_chanchan-father Scouter의 주요기능 중 하나는 'XLog'인데요. 이 기능은 트랜잭션 응답 시간을 시각적으로 표현하여 시스템 성능을 모니터링하는 데 유용합니다. 액티브 서비스가 종료될 때마다 XLog 차트에 점으로 나타나기 때문에, 개발자는 트랜잭션 처리 시간을 간편하게 확인할 수 있습니다. 각 점을 클릭하여 관련 트랜잭션의 자세한 정보를 얻을 수 있으며, 시스템 분석과 성능 개선 작업에도 도움을 줍니다. 2. Pinpoint 두 번째로 소개해 드릴 오픈소스 APM는 '핀포인트(Pinpoint)'입니다. 핀포인트는 네이버에서 2012년 7월부터 개발을 시작해, 15년 초에 배포한 오픈소스 APM 솔루션입니다. 핀포인트는 MSA를 위한 국산 오픈소스 APM으로 각광 받아왔습니다. 2-1. Pinpoint 아키텍처 핀포인트 아키텍처는 다음과 같은 네 가지 주요 구성요소는 이루어져 있는데요. 아래 내용을 통해 자세히 살펴보겠습니다. Agent 핀포인트의 에이전트는 애플리케이션 서버에 java-agent 형태로 추가되어, 애플리케이션 성능 데이터를 실시간으로 수집합니다. 이 에이전트는 수집한 데이터를 Collector로 전송하며, 이 과정을 통해 성능 모니터링과 문제 해결에 필요한 중요 정보를 제공합니다. Collector Agent로부터 받은 프로파일링 데이터를 수집하고 처리하는 역할을 합니다. Collector는 이 데이터를 구조화하여 빅데이터 데이터베이스인 HBase로 전송합니다. 이를 통해 데이터가 안정하게 저장되고 필요할 때 쉽게 접근할 수 있습니다. HBase Hbase는 분산 데이터베이스로서, 핀포인트 시스템에서 성능 데이터를 저장하고 검색하는 중심적인 역할을 합니다. 대규모 데이터 볼륨을 효율적으로 처리할 수 있는 구조로 설계되어 있으며, 수집된 데이터의 신속한 처리와 안정적인 저장을 보장합니다. Web UI 웹 인터페이스를 통해 사용자에게 데이터를 시각적으로 제공하는 구성 요소입니다. 이 데이터는 핀포인트 에이전트가 애플리케이션 서버에서 수집한 정보를 기반으로 생성됩니다. 이렇게 수집된 데이터는 서버를 통해 Web UI로 전송되면, 사용자는 UI를 통해 다양한 형태의 성능 지표를 조회하고 분석할 수 있습니다. 이러한 구성을 통해 네이버 핀포인트는 애플리케이션 성능 문제를 진단하고 해결하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 2-2. Pinpoint 주요기능 그 다음으로 핀포인트의 대표적인 주요 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다. 서버맵 이 기능은 분산 환경에서 각 노드 간의 트랜잭션 흐름을 시각적으로 표현하여, 트랜잭션 성공/실패와 응답 시간 분포를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 시스템 부하 상태와 성능 병목 지점을 식별할 수 있죠. 콜스택 콜스택(Call Stack) 기능은 트랜잭션의 세부 실행 과정을 추적하여, 성능 문제 원인을 분석하고, 코드 최적화를 지원합니다. 이 기능은 각 콜스택에서 소요되는 시간과 발생하는 예외 상황까지 자세히 보여주어, 성능 병목 현상 진단에 도움을 줍니다. 트랜잭션 필터 사용자는 트랜잭션 필터 기능을 이용해 응답 시간이 긴 트랜잭션, 특정 사용자나 IP 주소에서 발생한 트랜잭션 등을 세부적으로 필터링하여 분석할 수 있습니다. 이는 특정 조건에 따른 트랜잭션의 세부 사항을 더 깊이 이해하는 데 유용합니다. Application Inspector 이 기능은 애플리케이션 성능 지표를 시간별/일별로 분석하며 CPU 사용률, 메모리 사용량, JVM 상태 등을 체계적으로 관리하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 애플리케이션의 전반적인 성능 관리가 가능합니다. 3. Prometheus 세 번째로 소개해 드릴 오픈소스 APM는 '프로메테우스(Prometheus)'입니다. 프로메테우스는 관제 대상으로부터 모니터링 메트릭 데이터를 저장하고, 검색할 수 있는 시스템인데요. 무엇보다 CNCF 재단으로부터 '클라우드 네이티브에 적합한 오픈소스 모니터링'으로 각광 받아 쿠버네티스(Kubernetes, K8s) 이후 두번째로 졸업한 프로젝트입니다. 프로메테우스는 CNCF 졸업 인증서를 받은 이후 시장에서 많은 주목을 받았습니다. 구조가 간단해서 운영이 쉽고, 다양한 모니터링 시스템과 연계할 수 있는 여러 플러그인을 보유하고 있기 때문이죠. 이러한 장점은 클라우드 네이티브를 위한 기초적인 오픈소스로 각광 받게 되었습니다. 3-1. Prometheus 아키텍처 프로메테우스에서 가장 큰 특징은 에이전트(Agent)가 아닌, 메트릭(Metric)을 통해 데이터를 수집한다는 점입니다. 메트릭이란 이전 시간에도 살펴봤듯이, 현재 상태를 보기 위한 시계열 데이터를 의미합니다. 프로메테우스는 이러한 메트릭 수집을 위해 다양한 수집 도구를 사용하는데요. 좀 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다. Application 위 아키텍처에서 수집하고자 하는 대상은, 애플리케이션으로 표현됩니다. 주로 MySQL DB과 Tomcat과 같은 웹 서버까지 다양한 서버와 WAS가 모니터링 대상이 됩니다. 프로메테우스는 이를 주로 Target System으로 표현하고 있습니다. Pulling 프로메테우스에서는 각 Target System에 대한 메트릭 데이터 수집을 풀링(Pulling) 방식을 통해 데이터를 수집합니다. 프로메테우스는 앞서 언급했듯 별도의 에이전트로 데이터를 수집하지 않습니다. Prometheus Server에서 자체적인 Exporter를 통해 메트릭 읽는 방식을 사용하죠. 보통 모니터링 시스템 에이전트는, 모니터링 시스템으로 메트릭을 보내는 푸쉬(Push) 방식을 사용합니다. 특히 푸쉬 방식은 서비스가 오토 스케일링 등과 같이 환경이 가변적일 경우 유리한데요. 풀링 방식의 경우 모니터링 대상이 가변적으로 변경될 경우, 모니터링 대상의 IP 주소를 알 수 없기 때문에 정확한 데이터 수집이 어려워집니다. Service Discovery 이처럼 정확한 데이터 수집을 해결하기 위한 방안이 서비스 디스커버리(Service Discovery) 방식입니다. 서비스 디스커버리는 현재 운영 중인 대상 목록과 IP 주소를 동적으로 수집하는 프로세스입니다. 예를 들어 file_sd, http_sd 방식부터 디스커버리 전용 솔루션인 Consul을 사용하죠. Exporter Exporter는 모니터링 대상 시스템에서 데이터를 수집하는 역할을 합니다. 별도의 에이전트는 아니지만, 에이전트와 비슷하게 데이터를 수집하는 역할을 합니다. HTTP 통신을 통해 메트릭 데이터를 수집하며, Exporter를 사용하기 어려울 경우 별도 Push gateway를 사용합니다. Prometheus Server 프로메테우스 서버는 데이터 수집, 저장, 쿼리를 담당하는 중앙 구성 요소입니다. HTTP 프로토콜을 사용하는 것이 특징이며, Exporter가 제공하는 HTTP 엔드포인트에 접속해 메트릭 데이터를 수집합니다. Alert Manager 사용자에게 알람을 주는 역할을 담당합니다. Prometheus는 타 오픈소스 모니터링 솔루션과 달리 Alert Manager UI 기능을 제공하여 일부 제한된 데이터를 시각화할 수 있습니다. 하지만 시각화 기능이 제한적이므로, 보통 Grafana라는 오픈소스 대시보드 툴을 사용하여 UI를 보완합니다. 3-2. Grafana '그라파나(Grafana)'에 좀 더 자세히 설명한다면, 데이터 분석을 시각화하기 위한 오픈소스 대시보드 도구입니다. 다양한 플러그인을 이용해 프로메테우스와 같은 모니터링 툴과 *그라파이트(Graphite)1, *엘라스틱서치(Elasticsearch)2, *인플럭스DB(InfluxDB)3 와 같은 데이터베이스와 연동하여 사용자 맞춤형 UI를 제공합니다. 특히 방대한 데이터를 활용해 맞춤형 대시보드를 쉽게 만들 수 있는 것이 그라파나의 큰 장점이죠. *1. Graphite: 시계열 데이터를 수집하고 저장하며, 이를 그래프로 시각화하는 모니터링 도구 *2. Elasticsearch: 다양한 유형의 문서 데이터를 실시간으로 검색하고 분석하는 분산형 검색 엔진 *3. InfluxDB: 시계열 데이터의 저장과 조회에 특화된 고성능 데이터베이스 그라파나의 주요 특징은 플러그인 확장을 통한 데이터 시각화와 템플릿 지원으로, 다른 사용자 대시보드 템플릿을 쉽게 가져와 사용할 수 있다는 점입니다. 이처럼 Promeheus 장점은 Exporter를 통한 다양한 메트릭 데이터 수집과 3rd Party 솔루션과 연계가 수월하다는 점입니다. 오픈소스로 IT 인프라를 구성하는 기업의 경우 Prometheus와 Grafana를 연계하여, 서비스 운영현황을 모니터링 할 수 있습니다. 지금까지 오픈소스 APM가 무엇이고, 각각의 아키텍처와 주요 기능은 무엇인지 살펴보았는데요. 그렇다면 상용 APM 제품과, 오픈소스 APM는 어떤 차이점이 있을까요? │상용 APM 제품 vs 오픈소스 APM 제품 앞에서 소개해 드린 오픈소스 APM 중, 대표적으로 프로메테우스와 핀포인트를 상용 APM 제품과 비교해 보겠습니다. Prometheus vs 상용 APM 제품 우선 프로메테우스를 대표하는 장점은 유연한 통합성입니다. 마이크로서비스가 대세 기술로 자리 잡으면서, 인스턴스를 자주 확장하거나 축소하는 것이 자유로운 요즘인데요. 만약 이 작업을 수동으로 관리한다면 매우 어려울 수 있습니다. 하지만 프로메테우스를 사용하면 이런 문제를 해결할 수 있죠. 프로메테우스는 쿠버네티스와 같은 여러 서비스 디스커버리 시스템과 통합되어, 쿠버네티스 클러스터 내의 모든 노드와 파드에 발생하는 매트릭을 자동으로 수집할 수 있습니다. 이러한 기능은 마이크로서비스 환경에서 효율적으로 모니터링 할 수 있습니다. 하지만 한계점도 있는데요. 바로 실시간 데이터 확인이 어렵다는 점입니다. 프로메테우스는 풀링(Pulling) 주기를 기반으로 메트릭 데이터를 수집하기 때문에, 순간적인 스냅샷 기능이 없습니다. 수집된 데이터는 풀링하는 순간 스냅샷 데이터라고 볼 수 있죠. 이러한 단점은 APM에서 일반적으로 지원하는 실시간성 트랜잭션 데이터를 대체하기 어렵습니다. 반면에 상용 APM 제품은 어떨까요? 대표적으로 Zenius APM 사례를 통해 살펴보겠습니다. Zenius APM은 에이전트가 자동으로 메트릭을 수집하여 서버로 전송하여, 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다. 또한 에이전트가 푸쉬(Push) 방식이기 때문에, 데이터의 지연이 풀링 방식에 비해 적고 데이터가 더 정확하게 수집되죠. 또한 Raw Data 기반의 실시간 과거 데이터를 통해 정밀한 장애 원인 분석이 가능합니다. 과거 시점 스냅샷 기능도 있어 문제 발생 시점을 정확히 파악하여, 문제 해결 시간을 단축시킬 수 있죠. Pinpoint 장단점 vs 상용 APM 제품 그 다음으로는 핀포인트를 대표하는 장점에 대해 알아 보겠습니다. 핀포인트 장점으로는 클라우드 환경에서 뛰어난 가시성을 보여준다는 점입니다. 클라우드에서의 웹 애플리케이션 서버(WAS)는 유연성과 확장성이 뛰어나지만, 복잡한 시스템 구조로 인해 모니터링이 어려울 수 있는데요. 핀포인트는 이러한 환경에서, 각 가상 서버의 성능을 실시간으로 파악하고 문제를 신속하게 진단하는데 큰 도움을 줍니다. 그에 반해 핀포인트에 단점은 다양한 기능이 부족합니다. 핀포인트는 JVM 기반 데이터의 모니터링이 일부 제한되는데요. 대시보드의 'Inspector'와 같은 일부 기능이 지원되지 않아, 이용에 어려움이 있습니다. 또한 다수 트랜잭션이 동시에 실행될 때 특정 트랜잭션이 오래 걸리거나 에러가 발생할 경우, 그 원인을 파악하기 어렵습니다. 이는 세부적인 콜백 정보를 충분히 제공하지 않았기 때문이죠. 그렇다면 상용 APM 제품은 어떨까요? 이번에도 Zenius APM를 통해 자세히 살펴보겠습니다. Zenius APM은 다양한 트랜잭션 모니터링 기능을 제공하는데요. 이를 통해 사용자는 트랜잭션 성능을 실시간으로 파악하고, 잠재적 문제를 빠르게 진단할 수 있습니다. 또한 이 시스템은 대량으로 동시 접속자를 대량으로 관리할 수 있어, 피크 타임에 발생할 수 있는 성능 저하를 사전에 감지하고 대응할 수 있도록 지원합니다. 비교표 구분 Zenius APM Prometheus Pinpoint Scouter 기술지원 벤더 지원을 통한 빠른 초기 설정, 기술지원 용이 오픈소스 기반의 기술지원 불가로 초기 학습 필요 오픈소스 기반의 기술 지원 불가로 초기 학습 필요 오픈소스 기반의 기술 지원 불가로 초기 학습 필요 사용자 인터페이스 실시간 트랜잭션 처리, 액티브 서비스 모니터링, 동시 접속 사용자 수 등, 사용자 정의 실시간 모니터링 상황판 구성 Grafana 플러그인 연계로 다양한 컴포넌트 모니터링 가능 토폴로지 일부 모니터링 불가, 제한적으로 사용자 동시 접속자 수 모니터링 가능, 사용자 정의 기반 모니터링 불가 기능 제한에 따른 간소화된 UI 제공, 사용자 정의 기반 모니터링 불가 컨테이너 모니터링 가능 가능 가능 불가 쿠버네티스 모니터링 가능 가능 불가 불가 연관 인프라 정보 모니터링 연관된 WAS 서버, DB서버, DB확인, 해당 인프라 상세 정보 제공 불가 재한적으로 연관 인프라 모니터링 제공 불가 Raw Data 과거 시점 재현 초 단위 데이터를 기준으로 장애 발생시점 등 과거 상황을 그대로 재현함 불가 불가 불가 리포팅 사용자 정의 기반 리포팅 서비스 제공 써드 파티를 이용한 제한적인 리포팅 기능 제공 불가 불가 이번 시간에는 주요 오픈소스 APM와 상용 APM 차이점을 살펴보았습니다. 각 솔루션은 분명한 장단점을 갖고 있으며, 모든 상황에 완벽한 솔루션은 없습니다. 그러나 여기서 주목해야 할 것은, APM의 핵심이 '트랜잭션을 얼마나 효과적으로 모니터링할 수 있는가'라는 점입니다. 이 측면에서 오픈소스 APM은 한계가 있으나, 상용 APM 제품은 이를 효과적으로 수행할 수 있습니다. 물론 비용 면에서 오픈소스 APM와 비교해, 상용 APM 제품이 부담스러울 순 있습니다. 하지만 트랜잭션 모니터링 관리의 중요성을 고려한다면, 이러한 투자는 가치가 있습니다. 더 나아가 심층적인 실시간 데이터 모니터링, 신속한 데이터 처리, 전문적인 기술적인 기술 지원, 보다 복잡한 시스템 환경에서 효과적인 트랜잭션 관리를 우선시 한다면 Zenius APM 제품이 더더욱 적합할 것입니다. 🔍더보기 Zenius APM 더 자세히 보기 📝함께 읽으면 더 좋아요 • APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는? • APM의 핵심요소와 주요기능은? • 옵저버빌리티 vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은? 2024.07.26
기술이야기 옵저버빌리티(Observability) vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은?! 기술이야기 옵저버빌리티(Observability) vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은?! 지난 글을 통해 웹 애플리케이션을 전반적으로 모니터링하고 관리하기 위한 좋은 도구인, APM의 핵심요소와 기능에 대해서 알아봤습니다(지난 글 보기). APM은 분명 좋은 도구이지만 문제 원인이 애플리케이션, 웹, WAS, DB가 아닌 특정한 시스템 오류이거나 클라우드 네이티브 환경에서의 장애일 경우 문제 발생 원인을 명확히 밝히기 어려울 수 있습니다. 따라서 이번 시간에는 APM의 한계성은 무엇이고, 이를 보완하기 위한 방법은 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. │APM 한계성 불과 얼마 전까지만 해도 예상치 못한 장애를 탐지하고 분석하는 것은, 기존 APM만으로 충분했었습니다. 기존에는 모놀리식 구조로 되어있어 애플리케이션이 적은 수로 구성되어 있었고, Web-WAS-DB가 모두 단일 구조로 구성되어 있었기 때문입니다. 하지만 현재 대다수 기업들은 MSA 환경에서 서비스를 구축하고, DevOps 구조로 업무를 진행하는 경우가 많습니다. 즉 클라우드 네이티브 환경에서는 기존 모놀리식 구조의 APM의 한계가 하나둘씩 보이기 시작한 것이죠. 이러한 이유로 클라우드 네이티브 방식에는 서비스 장애 원인을 분석하기 위한 새로운 모니터링 툴이 필요했습니다. 이때 등장하는 것이 바로 옵저버빌리티(Observability)입니다. │Observability란? 그렇다면 Observability란 무엇일까요? 옵저버빌리티는 IT 인프라에 대한 근본적인 장애 원인을 분석하기 위한 방법론입니다. 관찰 가능성이라고 표현되기도 하죠. Obsevability는 비교적 최근에 사용한 용어이지만, 옵저버빌리티를 위한 고민은 오래전부터 지속되어왔습니다. 시스템이 내가 의도한 대로 작동하고 있을까? 예상치 못한 장애 탐지와 장애 근본 원인은 어떻게 분석할 수 있을까? IT 인프라 운영 환경에 문제가 발생했을 때, 문제 식별을 위해 필요한 객관적인 지표는 어떻게 도출할 수 있을까? 하지만 소프트웨어 애플리케이션에서 Observability는, 위와 같은 고민이 발생하거나 겪어보지 못했던 현상이 생길 때 이를 이해하고 설명할 수 있는 지표를 분석해 줍니다. │Obsevability의 등장배경 및 필요성 앞에서 옵저버빌리티가 무엇인지 살펴봤는데요. 이어서 Observability가 등장하게 된 이유와 필요성에 대해 자세히 살펴보겠습니다. MSA 전환에 따른 복잡성 증가 옵저버빌리티가 등장하게 된 첫 번째 이유는, 모놀리식 아키텍처에서 MSA 환경으로 전환함에 따라 복잡성이 증가했기 때문입니다. 우선 그림을 통해 자세히 살펴보겠습니다. [그림(왼)]은 모놀리식 아키텍처를 나타내는데요. 애플리케이션의 모든 구성 요소가 하나의 인프라로 통합되어 있는 형태입니다. 배포가 간단하며, 확장성이 쉽고, E2E 테스트가 용이하다는 장점이 있습니다. 하지만 조그마한 수정 사항이 있으면, 다시 구성 환경을 빌드하고 배포해야 한다는 단점이 있습니다. 또한 일부 오류가 전체 아키텍처에 영향을 미친다는 치명적인 단점도 존재하죠. 반면 [그림(오)]에 해당하는 MSA(Micro Service Architecture)는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 애플리케이션으로 쪼개어, 변경과 조합이 가능합니다. 작은 서비스의 독립적 배포라는 강력한 장점을 앞세워 Netflix, PAYCO와 같은 다양한 기업들이 앞다투어 MSA를 받아들였습니다. 여기서 문제는 MSA로 변화함에 따라 통합 테스트나 E2E 테스트 검증이 필요해졌는데요. 이처럼 여러 서비스의 API를 검증해야 하므로, 복잡성이 증가하고 많은 시간과 비용이 소모되었습니다. 무엇보다 각 서비스 별로 자체적인 데이터베이스가 있어, 트랜잭션에 대한 파악이 어려워지기도 했죠. 따라서 기존 APM이 담당하는 트랜잭션 모니터링의 복잡성은 더욱 증가했고, Observability의 필요성이 대두되었습니다. DevOps와 클라우드 네이티브 환경으로서의 전환 옵저버빌리티가 등장하게 된 두 번째 이유는, DevOps와 클라우드 네이티브 환경으로 전환하기 위해 필요한 도구이기 때문입니다. DevOps의 핵심은 소프트웨어의 개발(Deployment)과 운영(Operation)을 분리하는 것이 아닌, 하나로 통합된 업무 처리 방식으로 진행됩니다. 이때 관리하는 서비스 전반에 대한 가시성이 충분히 확보되지 않으면, DevOps 조직은 근본적인 원인을 찾는 데 어려움을 겪게 됩니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 서비스를 구성하는 아키텍처부터 트랜잭션까지 가시성이 확보되어야 합니다. 이를 통해 DevOps의 목표인 지속적인 개발과 운영의 통합을 만들어낼 수 있죠. 또한 Observability는 클라우드 네이티브 환경으로 전환하기 위한 필수 조건입니다. 기업에서 운영 중인 서비스/IT 인프라가 클라우드 네이티브 환경으로 전환되면서, 이전에 발생하지 않았던 모든 장애 가능성에 대한 인지를 위해 Observability가 선행되어야 합니다. │Observability와 Monitoring 차이점 그렇다면 기존의 모니터링(Monitoring)과 옵저버벌리티(Observability)의 차이점은 무엇일까요? 기존의 모니터링 역할은 IT 인프라의 '정상 작동 확인'을 위한 도구 역할에 초점이 맞춰져 있었습니다. 모니터링 구성 요소인 대시보드와 사용자 알람을 통해 가시성을 확보하고, 장애를 쉽게 감지할 수 있었죠. 즉 모니터링은 인프라 성능 지표, 구성 관리, 사용자 알람에 주 목적을 둔 IT 운영 담당자에 포커스를 맞춘 도구입니다. Observability는 기존 모니터링이 맡는 알람(Alerting), 메트릭(Metric) 외에도 로그(시스템, 애플리케이션), 트레이스, 디버깅과 같은 작업이 가능합니다. 이를 통해 앞으로 발생할 수 있는 장애를 미리 예측하고, 발생한 장애에 대한 근본적인 원인을 찾아내는 데 초점이 맞춰져 있습니다. │Observability 확보를 위한 핵심 구성 요소 옵저버빌리티는 앞서 언급했듯이 메트릭(Metric), 로깅(Logging), 트레이싱(Tracing) 등 작업이 가능한데요. 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. Metric 모니터링 분야에서 Metric(메트릭)이란, 인프라 혹은 서비스 성능과 상태를 나타내는 지표입니다. 여기서 중요한 점은 단순히 현재 상태를 보기 쉽게 표현하는 것에서 더 나아가 '시계열 데이터' 형태로 변화하는 데이터를 보여줘야 합니다. 예를 들어 CPU 사용률, 메모리 사용률, 스레드 사용률과 같이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 효율적으로 보여줄 수 있어야 하죠. 또한 메트릭은 여러 AI 분석툴과 오픈소스와 결합하여, 직관적인 파라미터를 통해 시계열 데이터의 다양한 패턴을 자동 감지할 수 있어야 합니다. 운영자와 개발자에게 필요한 리소스를 선택할 수 있도록 성능 예측하는 지표도 필요합니다. Logging Logging(로깅)은 운영 중인 시스템과 애플리케이션에서 발생하는 다양한 이벤트와 에러 등을 기록하는 과정입니다. Observability는 여기서 더 나아가 클라우드 시스템의 모든 로그를 수집하여, 해당 로그를 통해 문제 원인을 식별할 수 있어야 합니다. 물론 각 로그 스트림은 단일 인스턴스에 대한 이벤트를 알려주기 때문에, 마이크로 서비스 환경에서 전체적인 문제 원인을 파악하기 어려울 수 있습니다. 하지만 중앙 집중식 로깅을 사용하면, 애플리케이션 로그를 한곳에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 여러 서비스로 구성된 MSA 환경에서 로그를 효과적으로 검색하고 모니터링할 수 있죠. 이러한 작업을 하기 위해서 ELK Stack1 과 같은 로그 수집 활용 도구가 필요한데요. 이 도구는 로그 관리를 단순화화여, 전체 시스템 문제를 더 쉽게 분석할 수 있도록 도와줍니다. *ELK Stack1: Elastic Search. Logstash, Kibana의 약자로 데이터를 수집하고 분석하는 도구 모음 Tracing 트레이싱은 애플리케이션 실행 정보를 기록하는 '특별한 로깅' 방식을 의미합니다. 사실 로깅과 트레이싱을 구분하는 것에 큰 의미는 없습니다. 하지만 Observability 관점에서 트레이싱은, 전체 로그 중 문제를 일으키는 특정 로그들을 시각화하고 이를 선택적으로 관찰하는데 의미가 있습니다. Debugging Observability에서 말하는 디버깅은, 시스템과 서비스 성능을 확인하고 검사할 수 있는 다양한 도구입니다. 장애 원인을 찾을 경우 그 장애 원인뿐만 아니라, 연관관계를 가진 여러 인프라와 애플리케이션을 함께 보여줄 수 있어야 하죠. RUM RUM은 Real User Monitoring 약자로, 사용자의 인터랙션을 추적하여 웹사이트나 애플리케이션 성능을 실시간으로 모니터링하는 기술입니다. 옵저버빌리티는 앞서 언급했듯, 더 이상 IT 인프라 운영자를 위한 도구가 아닙니다. DevOps를 위한 통합적인 가시성을 제공하는 도구이죠. 따라서 운영자와 개발자를 위한 '실제 사용자 관점'에서 모니터링을 제공해야 합니다. 이처럼 옵저버빌리티 시스템은 애플리케이션의 전체적인 상태를 깊이 있게 파악하고, 문제 원인을 분석하는 데 중점을 두는 접근 방식입니다. 그렇다면 애플리케이션 성능 관리 시스템인 APM 도구와는 어떤 차이점이 있을까요? │APM과 Observability 차이점 어떻게 보면 APM과 Observability는 비슷해 보이지만, 문제 원인과 인프라를 분석하는 시각에 따라서 다양한 차이점을 지니고 있습니다. 우선 첫 번째 차이점으로는 모니터링 목적 대상에 따른 차이가 있습니다. APM은 E2E(End-to-End) 성능 구간에 주목합니다. WEB-WAS-DB에 걸친 이 과정을 실제 서비스 사용자의 *액티브 서비스2에 초점을 맞춰, 애플리케이션 성능을 분석하고 모니터링하죠. *액티브 서비스: 현재 시점에서 사용자에게 제공되고 있는 상태 Observability는 APM에서 주목하는 E2E보다, 더 많은 범위를 모니터링합니다. 시스템 인프라, WAS, DB에 대한 정밀 성능 분석과 장애 감지는 물론. 운영 중인 인프라와 서비스를 통합하여 문제 원인을 찾는 데 집중합니다. [그림] Zenius-APM 사용자 정의 실시간 모니터링 상황판 따라서 두 번째 차이점으로는, 측정하는 지표에도 많은 차이가 있는데요. APM은 사용자 요청에 따른 응답 시간과 응답 분포, 액티브 서비스 상태, 트랜잭션 처리율, 이슈 중심으로 '사용자 요청' 관점에 따라 주요 지표를 확인할 수 있습니다. Observability는 사용자의 요청 관점이 아닌, 발생할 수 있는 '모든 이벤트 지표'에 주목합니다. 보다 더 전방위적인 모니터링이 가능하죠. 또한 옵저버빌리티는 기존 APM에서 발생하는 주요 장애 원인뿐 아니라, 예측하지 못한 장애를 객관적인 지표로 보여줍니다. 정리한다면 인프라와 서비스를 분석하고 장애를 탐지한다는 점에서 APM과 Observability는 동일한 역할을 갖지만, 결국 사용자가 무엇을 더 초점에 맞추느냐에 따라 사용 목적은 아래와 같이 달라질 수 있습니다. 우리 기업은 Observability가 맞을까, APM가 맞을까? APM Type Observability Type 애플리케이션 성능 최적화가 필요한 경우 애플리케이션 코드 내의 문제를 식별하고 해결하는 데 중점을 둘 경우 MSA 환경이 아닌 모놀리식 아키텍처에서 서비스를 구성하고 있는 경우 MSA 환경에서의 분산 시스템을 통해 서비스를 구성하는 경우 단순한 애플리케이션 성능을 넘어 전체 IT 인프라 환경에 대한 통찰력 확보가 필요한 경우 인프라 운영자, 개발자, 보안담당자 모두가 통합 모니터링 환경이 필요한 경우 이번 글에서는 옵저버빌리티의 중요성과 APM의 차이점을 자세히 살펴보았습니다. 결론적으로 옵저버빌리티와 APM 중 어느 하나를 더 좋다고 할 수 없으며, 각 조직의 요구사항과 사용 편의성에 맞춰 선택해야 합니다. 그러나 점점 복잡해지는 IT 환경을 고려한다면, 옵저버빌리티를 기반으로 한 Zenius-APM과 같은 도구를 활용하여 좀 더 효율적으로 웹 애플리케이션을 관리해 보는 것은 어떨까요? 🔍더보기 Zenius APM 더 자세히 보기 📝함께 읽으면 더 좋아요 • APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는?! • APM의 핵심요소와 주요기능은?! 2024.07.24
기술이야기 APM의 핵심요소와 주요기능은?! 기술이야기 APM의 핵심요소와 주요기능은?! 지난 글을 통해서 APM의 필요성과 '트랜잭션' 현황 파악의 중요성에 대해서 알아봤습니다. 이번 시간에는 트랜잭션을 어떤 방식으로 추적하는지 APM 동작 과정을 통해 살펴보고, APM 시스템을 최적화하는 핵심 요소와 기능은 무엇인지 자세히 알아보겠습니다. │APM 동작 과정 APM은 Client-Web Application-DBMS와 같은 구성요소 사이에 트랜잭션1을 추적할 수 있어야 합니다. 이를 통해 웹 서비스 전반적인 성능을 모니터링하고, 문제가 발생했을 때 원인을 신속하게 진단할 수 있기 때문인데요. 그렇다면 각 단계별로 APM가 어떻게 트랜잭션1을 추적하는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. *트랜잭션1: 쉽게 말해 데이터베이스에 실행되는 작업 단위를 의미합니다. 트랜잭션은 작은 여러 작업들을 하나의 그룹으로 묶어 처리하기 때문에, A라는 작업에서 일부가 성공했다고 하더라도 하나의 트랜잭션 처리가 비정상적으로 종료되면 모두 실패한 것이죠. 클라이언트(Client) 웹 서비스 사용자가 이용하는 디바이스 또는 브라우저입니다. 클라이언트에서 발생하는 요청과 응답을 추적하여 페이지 로딩 시간, 사용자 활동, 에러 발생 등을 파악할 수 있습니다. 이 정보들을 통해 사용자 경험을 분석하고 개선하는데 기초 자료로 사용되죠. 웹서버(Web Server) 클라이언트 요청을 받아, 적절한 답을 생성하여 보내는 서버입니다. 이 단계에서 APM은 서버(예: Apache, Nginx) 로그와 성능 지표를 분석하여 요청 처리 시간, 데이터 전송량, 서버 오류 등 정보를 모니터링하고 기록합니다. 웹 애플리케이션 서버(WAS) WAS는 Web Application Server의 약자로, 애플리케이션에서 사용하는 데이터를 저장하고 관리하는 시스템입니다. 이 단계에서 APM은 데이터베이스 성능을 모니터링하여 DB 쿼리 실행시간과 DB 서버 부하 등을 측정하고, 성능 문제를 파악하는 데 도움을 줍니다. WAS 종류로는 WebLogic, Websphere, JEUS, Tomcat 등이 있습니다. 데이터베이스(DBMS) DBMS(Database Management System)는 기업에서 발생하는 모든 데이터를 저장하고 관리하는 소프트웨어입니다. 이 단계에서는 DB 성능 관리 솔루션을 통해, 애플리케이션 개발자가 작성한 SQL 튜닝과 DBMS 소프트웨어 병목 현상 등을 모니터링할 수 있습니다. 특히 데이터베이스는 IT 인프라에서 필수 요소입니다. 기업 서비스 대부분이 데이터베이스에 접근하여, 데이터를 조회하고 수정해야 하기 때문에 DB 관리는 매우 중요하다 할 수 있죠. 이처럼 APM은 Client-Web Server-Was-DB 각 구성요소 사이에 있는 트랜잭션을 추적하여 웹 서비스 성능을 평가할 수 있습니다. 그다음으로는 APM 시스템 전체적인 성능을 평가하고 최적화하는 핵심 요소는 무엇인지 살펴보겠습니다. │APM 성능을 최적화하는 핵심요소 APM 시스템은 크게 5가지 요소를 통해, 전체적인 성능을 최적화할 수 있습니다. 우선 Resource는 시스템 성능과 안정성을 평가하는데 중요한 역할을 하며, DataBase는 SQL 쿼리의 실행 계획이나 DB 연결 상태와 같은 세부 정보를 분석하여 데이터베이스 성능을 최적화합니다. Alert는 모니터링된 데이터에서 문제를 식별하고 사용자나 운영자에게 경고를 보내며, User 경험과 행동을 추적하여 서비스 품질을 평가합니다. WAS는 서버 내부에서 발생하는 이벤트를 모니터링하고, 서버 성능을 평가하는 역할을 합니다. Resource-Database-Alert-User-WAS 이 5가지 요소는 APM 아키텍처를 구성하는 핵심 요소이기도 한데요. 다음 내용을 통해 APM 아키텍처를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. │APM 아키텍처 APM 아키텍처는 Agent를 통해 WAS(관리대상) 실시간 데이터를 수집하고 → Manager에서 데이터를 수집/분석/가공 한 뒤 → 다양한 UI로 시각화합니다. 특히 꼭 기억해야 할 APM 아키텍처 핵심 3가지는 에이전트, 데이터베이스, 통신방식인데요. 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 에이전트 APM 관리대상(예시: WebSphere, WebLogic, JBoss, JEUS, Tomcat 등)에 Agent라고 불리는 소프트웨어를 설치합니다. 그다음 모니터링 대상 시스템(WAS)에서 데이터를 수집하죠. 에이전트는 애플리케이션 내부 동작을 모니터링하고, 성능 데이터를 수집하는 역할을 합니다. 이러한 데이터를 활용하여 에이전트는 서비스 구간별 현황과 초당 처리 건수, 서비스 응답시간, 동시 접속자 수, 트랜잭션 거래량, 에러 등 상세한 지표를 제공해 주죠. 데이터베이스 수집된 데이터를 보관하고 분석하기 위해서는, 데이터베이스(DataBase)를 사용합니다. 이 데이터베이스는 대규모 데이터를 저장하고 관리하는 구조여야 하며, 분석하고 보고서를 생성하는데 필요한 데이터를 효율적으로 쿼리 할 수 있어야 합니다. 통신방식 APM 시스템은 보통 다양한 통신 프로토콜(Communication Protocol)을 사용하여, 데이터를 수집하고 전송합니다. 예를 들어 웹 소켓(WebSocket)을 통해 실시간 데이터를 전송하거나 http(s)를 사용하여 주기적으로 데이터를 전송하는 방식이 일반적입니다. 그다음으로는 APM은 어떤 주요 기능을 제공하는지 알아보도록 하겠습니다. │APM 주요기능 APM은 대표적으로 웹사이트와 소프트웨어 애플리케이션 및 서비스에서, 성능을 모니터링하고 분석하는 기능이 있는데요. 좀 더 자세한 APM 기능을 살펴보겠습니다. 실시간 성능 통합 모니터링 [그림] Zenius-APM 토폴로지 맵 APM은 Tomcat, Jboss, WebLogic, JEUS 등 다양한 애플리케이션 서버(WAS) 환경에서 실행되는 애플리케이션 통합 모니터링을 제공합니다. 시스템 간의 처리 성능과 현황 정보는 토폴로지 뷰를 통해 시각적으로 파악할 수 있죠. [그림] Zenius-APM 모니터링 상황판 또한 각 서버의 트랜잭션 처리량, 처리 속도, 자원 사용량을 실시간으로 분석하여 시스템 성능을 관리합니다. 특정 트랜잭션 실행 경로를 추적하고 분석하여, 성능 병목 현상도 식별할 수 있습니다. [그림] Zenius-APM 모니터링 서비스 응답분포 APM은 서비스 응답 분포도를 제공하여, 비정상적인 트랜잭션을 집중적으로 조회하고 분석할 수 있습니다. 장애관리 APM은 메모리 누수, 서비스 응답 지연과 같은 장애 원인을 실시간으로 추적하고 분석하는 기능을 제공합니다. Rawdata를 기반으로 장애 발생 시점을 재현하여, 문제의 근본 원인을 파악하는 데 도움을 주죠. 또한 자동 이벤트 처리는 장애 관리 규칙(Rule)에 따라 이루어지며, 문제 발생 시에는 사용자에게 즉각적인 알림을 제공합니다. 성능 분석과 통계 APM은 애플리케이션 성능을 다양한 지표(예: 성능비교, 기간비교, 증설 필요성, 시간대별 등)를 통해 분석하고, 여러 파일 형식의 보고서로 제공합니다. 또한 애플리케이션 성능 문제와 SQL 쿼리 간의 연관성을 분석하여 성능 개선 방안을 제안합니다. 다양한 환경 지원 레거시 시스템에서 클라우드 인프라에 이르기까지, APM은 다양한 IT 환경을 효과적으로 지원합니다. 또한 WAS 중심 성능 관리와 MSA(마이크로 서비스 아키텍처) 환경 모니터링을 가능하게 하는 기술을 제공하죠. 이번 시간에 알아본 내용처럼 APM은 다양한 애플리케이션 서버(WAS) 환경에서 실행되며, 트랜잭션 성능을 관리하는 통합 모니터링 제품입니다. Zenius-APM와 같이 다양한 WAS 환경에서의 통합 모니터링과 트랜잭션 처리 현황을 체계적으로 파악할 수 있는 APM을 통해, 효과적으로 웹 애플리케이션을 관리해 보세요! 2024.07.19
기술이야기 네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog) 기술이야기 네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog) 지난 포스팅을 통해 NMS의 기본 개념과 NMS의 구성요소와 역할에 대해서 살펴보았는데요. 오늘은 네트워크 정보 수집을 위한 다양한 프로토콜에 대해서 자세히 알아보겠습니다. 네트워크 프로토콜(Network Protocol)은 네트워크에 연결된 장비 간의 메시지 흐름을 통제하고 관리하는 기본적인 절차와 규칙을 정한 규약입니다. 웹 브라우저, 파일 전송, 이메일 송수신, 미디어 스트리밍 등과 같은 모든 온라인 활동을 가능하게 하기 때문에 네트워크 정보 전달의 핵심요소라고 할 수 있죠. 이번 시간에는 주요 네트워크 프로토콜인 ICMP, SNMP를 중점적으로 알아보겠습니다. ㅣICMP는 무엇이고 어떻게 동작하는가? ICMP(Internet Control Message Protocol)는 주로 네트워크의 경로상의 문제나, 호스트(단말)의 문제 등을 파악할 때 사용하는 프로토콜인데요. 대표적인 서비스가 ping입니다. 구체적인 동작원리를 살펴보면 다음과 같습니다. 오류 보고 ◾ 네트워크에서 데이터를 보낼 때 오류가 발생하면, 오류를 발생시킨 장비(예: 라우터, 스위치)는 오류 정보를 담아 ICMP 메시지를 처음 보낸 사람에게 전송합니다. 이를 통해 무엇이 잘못됐는지 정확히 파악하고 문제를 해결할 수 있습니다. ◾ 예를 들어 한 컴퓨터에서 인터넷을 통해 데이터를 보내는데, 그 데이터가 목적지에 도달하지 못하면 ICMP가 '이 주소로는 데이터를 배달할 수 없어!'라고 알려주는 역할을 하죠. 이렇게 사용자나 네트워크 관리자가 문제를 알리고 대응할 수 있게 도와주는 게 ICMP의 주요 역할입니다. [그림] ICMP 동작 방식 진단 및 테스트 ◾ 네트워크의 연결 상태나 성능을 테스트하기 위해 ICMP 에코 요청과 에코 응답 메시지를 사용합니다. 이를 통해 네트워크의 지연시간(latency)이나 패킷 손실(packet loss) 등을 측정할 수 있습니다. '핑(ping, Packet INternet Groper)'을 대표적인 예로 들 수 있습니다. ◾ 쉽게 표현하면 '너 지금 연결 잘 되어 있니?'라고 물었을 경우 대상 장비가 '응, 잘 되어 있어!'라고 대답하면 연결이 잘 되어 있는 것이고, 대답이 없거나 늦는 것과 같은 문제를 식별하는 것이죠. ICMP도 좋은 도구이지만, 네트워크의 복잡성이 빠르게 증가하고 호스트 수가 증가하면서 ICMP만으로는 네트워크 관리가 어려워지는 문제가 발생했는데요. 이를 개선하기 위해서 탄생한 것이 바로 SNMP입니다. 우선 SNMP의 히스토리부터 살펴보겠습니다. ㅣSNMP 히스토리: 각 버전별 개념과 차이점은? SNMP(Simple Network Management Protocol)는 1988년에 아래의 세 가지 니즈에 부합하기 위해 등장했습니다. ◾ ICMP보다 많은 기능의 탑재 ◾ 네트워크 문제를 직관적이고 쉽게 해결할 수 있어야 함 ◾ 표준화된 프로토콜의 사용 이후 몇 가지 버전을 거쳐서 현재는 네트워크 장비를 모니터링하기 위한 프로토콜로 자리를 잡아서 대부분의 NMS 상에서 이용되고 있습니다. 잠깐 SNMP의 처리단계를 살펴보면, SNMP는 Get/Set/Trap의 단순 명령 구조로 구성되는데요, 메시지 타입별 역할은 아래와 같이 정리할 수 있습니다. 위와 같은 처리단계를 가지고 있는 SNMP는 보안 기능 강화 및 기능 개선을 위해서 초기 v1 버전에서 v3 버전까지 업그레이드됐습니다. 각 버전은 보안, 성능, 유연성 등의 측면에서 발전되었으며 현재는 SNMPv2가 가장 많이 사용되고 있죠. SNMP 버전 별 특징에 대해서 자세히 알아보겠습니다. SNMP v1 가장 초기에 만들어진 프로토콜로 기본적인 정보만을 주고받아서 네트워크 장비들의 상태를 확인하고, 간단한 명령 정도만 내릴 수 있습니다. 보안에 많이 약한 편이고, 정보를 주고받을 때 특별한 암호화나 보호 방법을 사용하지 않기에 정보가 노출될 위험이 있습니다. SNMP v2 SNMPv1의 단점을 해결하기 위해 개발된 버전입니다. 보안 기능과 네트워크 과부하, 관리 효율성 등에 대한 기능이 향상되었습니다. MIB(Management Information Base) 구조를 개선하여, 새로운 데이터 타입과 객체 식별자(프로그래밍에서 특정 객체를 식별하는 데 사용되는 값이나 이름)을 도입했습니다. 이로써 더 많은 종류의 데이터를 효과적으로 다룰 수 있게 되었지만, v1과 호환이 안되는 문제가 있어 상용화에는 실패했습니다. SNMP v2c (Community-Based Security) SNMPv2c는 '커뮤니티 기반' 방식을 사용하며 'Community String' (공동체 문자열)을 이용합니다. Community String은 정보를 주고받기 위해 인증 과정에서 비밀번호를 사용하는 것으로, 학교에서 특정 비밀번호를 알고 있는 사람들만 특정 정보를 볼 수 있게 하는 것과 비슷합니다. 하지만 비밀번호가 복잡하지 않은 편이라, 조금 더 높은 보안을 필요로 하는 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다. 현재 가장 많이 사용되고 있는 버전입니다. SNMP v3 보안과 관리 기능을 대폭 강화한 버전입니다. SNMPv3는 정보를 주고받을 때 강력한 인증과 암호화를 사용하여, 네트워크 상의 중요한 정보를 안전하게 지킬 수 있습니다. 또한 복잡한 네트워크 환경에서 사용자가 많을 경우에도, 각 사용자의 접근 권한을 관리할 수 있는 기능이 있습니다. 하지만 이전 버전들보다 더 복잡한 보안 모델과 설정 등의 이유로 널리 사용되고 있지는 않습니다. [그림] SNMP 버전과 수를 한눈에 볼 수 있는 제니우스 EMS 화면 참고로 SNMP에는 위와 같이 다양한 버전이 있기 때문에 모든 NMS는 제니우스처럼 어떤 버전으로 수집했는지와 수를 파악할 수 있어야 합니다. 이제 SNMP에 대해서 조금 더 자세하게 살펴보겠습니다. ㅣSNMP 자세히 보기: MIB의 개념과 구조 MIB(Management Information Base)는 관리 정보 기반이라고 불립니다. SNMP를 통해 관리되어야 할 정보나 자원들을 모아둔 것으로, Manager와 Agent 간 정보를 주고받는 정보의 집합체입니다. MIB에는 SNMP를 통해 주고받는 정보가 어떤 의미를 가지고 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 정의가 포함되어 있습니다. 또한 각각의 정보는 '객체'라고 불리며, 이 객체들은 계층적으로 구성되어 있기에 관리하고자 하는 정보를 쉽게 찾을 수 있게 도와주죠. 대표적으로 CPU 사용량, 메모리 사용량, 포트의 up/down 같은 상태 정보 등이 MIB에 포함됩니다. 마치 항해사가 바다를 항해하기 위해 지도를 사용하는 것처럼, MIB를 통해 네트워크의 상태를 정확히 파악하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다. MIB의 구조를 자세히 살펴보면 우선 큰 나무를 뒤집어 놓았다고 생각한다면 이해하기 쉽습니다. 큰 나무의 밑동(Root) → 각각의 가지(Branches) → 잎사귀(Leavers)로 나누어져 내려오는 형태인데요, 부분별로 자세히 살펴보겠습니다. ◾ 밑동(Root): 모든 MIB 트리의 시작점으로, 'iso(1)', 'org(3)', 'dod(6)', 'internet(1)' 등으로 구성되어 있습니다. 여기서 'internet'은 네트워크 장비와 관련된 표준 MIB를 나타냅니다. ◾ 가지(Branches): 밑동에서 나온 큰 가지들은 네트워크 장비의 다양한 부분을 나타냅니다. 예를 들어 'mgmt(2)' 가지는 일반적인 관리 정보, 'private(4)' 가지는 각 제조업체의 고유 정보 등을 의미합니다. ◾ 잎사귀(Leaves): 가장 작은 단위의 정보를 나타내는 부분으로 특정 장비의 상태, 성능 지표, 설정값 등 구체적인 데이터가 저장됩니다. MIB에서는 네트워크 장비의 정보가 여러 '분류'로 나누어져 있는데, '네트워크 인터페이스'라는 분류 아래에는 네트워크 카드의 상태, 속도, 전송된 데이터의 양과 같은 정보들이 담겨 있습니다. MIB는 복잡해 보일 수 있지만, 네트워크 장비와 관련된 정보를 체계적으로 관리하고 접근할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이 구조 덕분에 네트워크 관리자는 네트워크의 건강 상태를 쉽게 체크하고 필요한 조정을 할 수 있습니다. 다음으로는 MIB 내의 각 객체를 고유하게 식별하는 OID에 대해서 알아보겠습니다. ㅣSNMP 자세히 보기: OID 확인 방법과 수집항목 OID(Object Identifier)는 MIB 내에 포함되어 있는 각 개별 정도에 대한 ID 값입니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 트리의 하단 값이 OID인데 MIB의 각 개별 정보에 대한 ID를 의미합니다. [그림] OID Tree 구조 대형 도서관에서 원하는 책을 찾을 때 책의 번호를 확인하여 빠르고 정확하게 찾는 것처럼, 특정 오브젝트의 ID(Num)을 부여한 게 OID입니다. OID는 포함하고 있는 각 정보를 숫자로 표현합니다. ◾ Enterprise OID: 네트워크 업계에서 공통으로 사용하는 OID ◾ Private OID: 각 네트워크 벤더사에서 사용하는 독자적인 OID 예를 들어 Juniper Networks라는 네트워크 스위치 벤더에서 사용하고 있는 OID 값을 [1.3.5.6.1.9 ]라는 전용 OID 값을 사용한다고 가정하면, Juniper Networks 라우터의 경우 뒤에 라우터 제품별 OID '11'이 더 붙은 [1.3.5.6.1.9.11 ] 형태의 OID로 구성됩니다. [그림] 제니우스 예시 화면 지금까지 네트워크 모니터링에 필요한 ICMP, SNMP 그리고 MIB, OID에 대해 살펴봤습니다. 참고로 제니우스(Zenius)-NMS에서는 OID 사전을 제공하고 있으며, 이를 통하여 관리하고 싶은 항목의 MIB 항목 및 OID 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 이제 SNMP의 주요 개념 중 하나인 SNMP Trap에 대해서 알아보겠습니다. ㅣSNMP Trap의 개념 그리고 특징은? Manager(관리자)는 Server(Agent)로 메시지 요청(Polling)을 하게 되고, Server(Agent)는 응답(Notifying)을 하는 방식으로 진행됩니다. 그런데 Server가 비정상적인 이벤트를 감지하면 Manager의 Polling을 기다리지 않고 바로 Manager에게 메시지를 보내는데요, 이 긴급 메시지를 Trap(트랩)이라고 합니다. 우리가 날씨에 대해서 찾아보지 않아도 폭설이 예상될 때 폭설을 경고하는 자동 알림 시스템과 비슷한 개념입니다. [그림] SNMP 프로토콜 동작 방식 SNMP Trap은 일반적으로 높은 CPU 사용량이나 디스크 공간 부족과 같이 해결해야 할 문제를 나타냅니다. 중앙 모니터링 시스템으로 전송되어 분석 및 조치를 취할 수 있죠. 이를 통해 Manager는 큰 문제가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. SNMP Trap의 방식과 기능을 네 가지로 나누어 살펴보겠습니다. (1) 비동기적 알림 SNMP Trap는 주기적인 폴링이 아닌, 이벤트 기반의 알림을 통해 즉각적으로 대응할 수 있도록 비동기적인 방법을 제공합니다. (2) 실시간 알림 SNMP Trap은 이벤트가 발생하는 즉시 알림을 제공하여, 실시간으로 네트워크 상태 및 장치 상태를 모니터링해서 문제 발생 시 즉각적인 대응과 조치를 가능하게 합니다. (3) 이벤트 기반 모니터링 SNMP Trap은 장치나 응용 프로그램에서 특정 이벤트가 발생했을 때만 알림을 보내기 때문에, 불필요한 트래픽을 발생시키지 않습니다. 따라서 자원을 효율적으로 사용하면서 중요한 상태 변경을 식별합니다. (4) 자동화된 대응 SNMP Trap을 사용하면 이벤트 발생 시, 자동으로 대응 조치를 취할 수 있는 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 관리자의 개입 없이 특정 이벤트에 대한 대응을 효과적으로 수행할 수 있습니다. [그림] Zenius Syslog 감시 설정 등록 페이지(위), Zenius Syslog 이벤트 페이지(아래) 이와 같은 SNMP Trap을 통해 빠르게 이상을 탐지하는 것이 중요한데요. 제니우스(Zenius)-Syslog와 Trap에서는 Syslog, Trap에 각각 특정 이벤트 조건을 설정하여 이벤트를 감지하고, 장애를 통보할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 이제 마지막으로 SNMP 못지않게 네트워크 관리에 중요한 역할을 하는 Syslog, RMON에 대해서 알아보겠습니다. ㅣ Syslog, RMON의 개념과 동작원리는? Syslog Syslog는 컴퓨터 시스템, 네트워크 장비, 보안 장비 등에서 일어나는 모든 상황과 변화를 서버에 기록하는 프로토콜입니다. 관리 대상인 장비에서 일어나는 모든 상황을 메모리에 기록하죠. 로그/오류 관리가 주 목적이고 Unix와 Linux에서 많이 사용됩니다. 대부분의 라우터와 스위치들은 Syslog 프로토콜을 이용하여 Log들을 Syslog 서버로 보내고, 수백수천 대의 장비에 일일이 접속하여 로그를 볼 수 없기 때문에 '중앙 집중식'으로 관리합니다. 작업 방식은 주로 Client-Push 모델로 이러우지고 있고, 장비에서 일어나는 모든 상황 변화를 Layer4 프로토콜이 메모리에 기록하며, Syslog 서버는 UDP 포트 514에서 메세지를 수신합니다. Syslog 수집항목은 시스템 운영/네트워크/보안/애플리케이션 등과 관련된 로그를 수집 및 분석하고, 각 항목별로 오류와 트랜잭션 등에 대한 내용을 확인합니다. 출처ⓒ viettelco.net RMON RMON(Remote Network Monitoring)은 네트워크 장비나 서버에서 발생하는 트래픽과 문제들을 원격에서 감시하기 위해 만들어진 프로토콜로, SNMP보다 확장된 개념이라고 할 수 있습니다. 네트워크 관리자는 RMON을 통해, 네트워크의 성능을 측정하고 문제가 발생했을 때 신속하게 해결할 수 있습니다. 회사에서 인터넷이 느려지거나 연결이 되지 않을 때 RMON을 사용하면 원인을 빠르게 찾아내어 문제를 해결할 수 있죠. RMON과 SNMP의 연관성을 우선 아래 이미지를 통해 살펴보겠습니다. 출처ⓒ dpstele.com/blog/what-is-rmon.php 좀 더 자세히 살펴보면 ◾ RMON은 SNMP 위에서 작동하며, SNMP 보다 더 광범위한 데이터를 수집/분석할 수 있는 기능을 제공합니다. ◾ SNMP가 네트워크의 '기본적인 통신'을 담당한다면, RMON은 그 위에서 보다 '세밀한 관찰과 분석'을 가능하게 합니다. ◾ RMON은 SNMP의 특정 데이터를 사용하여 네트워크 트래픽 패턴이나, 성능 문제, 네트워크 내의 비정상적인 활동 등을 실시간으로 감시하고 기록할 수 있게 해줍니다. ◾ RMON에서 Probe라는 수행 장비를 사용하며, 네트워크 트래픽 및 통계 수집 그리고 성능 모니터링을 위해 활용합니다. 결과적으로 RMON의 기능을 통해 네트워크의 문제를 더 빨리 발견하고, 효율적으로 대응할 수 있죠. 마지막으로 SNMP, RMON, ICMP, Syslog의 주요 내용들을 아래 표를 통해 한눈에 살펴보겠습니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 네트워크 정보 수집을 위한 다양한 프로토콜의 종류와 특징에 대해서 알아보았습니다. 효과적인 네트워크 관리를 위해서 혁신적인 기술들이 많이 개발되고 있는데요, 이를 활용해서 성공적으로 네트워크를 운영하시기를 바라겠습니다! 2024.03.04
기술이야기 데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?! 기술이야기 데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?! 2000년 대 후반 IT 분야에서 데브옵스(DevOps)라는 움직임이 시작된 후, 꾸준하게 관심이 이어지고 있습니다. 데브옵스와 관련된 전 세계 시장의 규모는 2023년 기준 약 15조 원으로 추산되며, 올해부터는 연평균 25.5%씩 성장하여 2032년에 118조 원에 이를 것으로 예상됩니다(*출처: Grand View Research). 우리나라의 경우 네이버, 카카오, 우아한 형제들, 토스 등과 같은 국내 대기업부터 스타트업까지 데브옵스 팀을 구축하여 적극적으로 활용하고 있기도 한데요. 이처럼 많은 기업들이 말하는 데브옵스란 과연 무엇일까요? 그리고 어떻게 하면 데브옵스를 성공적으로 도입하고 활용할 수 있을까요? │ 데브옵스(DevOps)란 무엇인가? [그림 1] DevOps 개념 ⓒdevopedia 우선 데브옵스가 무엇인지부터 살펴봅시다. 검색 사이트에서 '데브옵스 혹은 DevOps'라고 검색하면 위 [그림1]과 같은 결과를 찾을 수 있는데요. [그림 2] DevOps에 대한 필자의 첫인상 하지만 처음 데브옵스라는 단어를 접할 경우 [그림 2]처럼 오버랩되는 건, 필자만 그런 것은 아니라고 생각합니다. 위 그림처럼 "개발자 보러 운영까지 하라는 거야? 아니면 운영자에게 개발까지 하라는 거야?"라는 질문을 던질 수 있겠죠. 데브옵스(DevOps)는 소프트웨어의 개발(Developmnet)과 + 운영(Operations)의 합성어이다. 이는 소프트웨어 개발자와 정보기술 전문가 간의 소통, 협업 및 통합을 강조하는 개발 환경이나 문화를 말한다. 데브옵스는 소프트웨어 개발조직과 운영조직 간의 상호 의존적 대응이며, 조직이 소프트웨어 제품과 서비스를 빠른 시간에 개발 및 배포하는 것을 목적으로 한다. ⓒ위키백과 위 내용에도 언급되었듯이, 데브옵스라는 것은 결국 단순한 기술이 아닌 환경 또는 사람들 간에 관계라고 할 수 있습니다. 그렇다면 데브옵스는 어떤 이유로 주목받을 수 있었을까요? │ 데브옵스(DevOps)가 주목받게 된 배경은? 데브옵스가 주목받은 이유는 여러 가지 있을 수 있지만, 주요한 이유 중 몇 가지를 설명하면 다음과 같습니다. 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전 IT 산업의 발전에 따라 빠른 개발과 빠른 배포, 그리고 고객의 요구에 신속하게 대응하는 능력이 중요해졌습니다. 특히 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술의 발전으로 데브옵스의 필요성이 더 대두되었는데요. 클라우드 자원의 가상화 기술과 빠른 프로비저닝*1을 통해 기존의 개발과 운영 간의 경계가 허물어지며, 서로 간의 협력이 필수적으로 요구되었기 때문입니다. 실제로 데브옵스만으로는 52%, 클라우드 단독 사용으로는 53%의 성능 향상을 얻었지만, 데브옵스와 클라우드가 결합된 환경에서는 평균 81%의 성능을 향상시킬 수 있다는 조사 결과도 있습니다. *1 프로비저닝(Provisioning): 사용자가 요청한 IT 자원을 사용할 수 있는 상태로 준비하는 것 MSA의 등장 [그림 4] 모놀리식 구조 예시(왼) [그림 5] MSA 구조 예시(오) 지금까지 운영 중인 시스템 혹은 서비스는, 하나의 큰 덩어리로 구성된 [그림 4] 모놀리식(Monolithic) 구조를 많이 사용하고 있습니다. 안정성을 확보하고 기능 추가를 편리하게 할 수 있었기 때문이죠. 하지만 한 부분의 변경이 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있어, 유지보수가 어렵다는 한계점이 있습니다. 예를 든다면 특정 기능이 수정이 필요한 경우에도, 전체 시스템을 수정해야 해서 번거롭고 비효율적인 부분이 있습니다. 이러한 모놀리식 구조의 한계점으로 소프트웨어의 구조가 서서히 [그림 5] MSA(Micro Service Architecture)로 변화되고 있습니다. MSA는 통합된 하나의 덩어리를 관리하는 것이 아닌, 작은 단위로 쪼개어 관리하는 방식인데요. 관리하기도 효율적이고, 소프트웨어 품질개선과 요구사항 반영이 비교적 편리해졌습니다. 각 서비스가 독립적으로 배포되고 운영되기 때문에, 특정 기능을 수정할 때 전체 기능을 수정하거나 다시 배포할 필요가 없어진 거죠. 하지만 이러한 변화는 기존의 개발 환경과 조직 문화로 대응하기엔 어려움이 있었습니다. 이때 '데브옵스(DevOps)'가 좋은 솔루션으로 등장한 것이죠! 데브옵스가 지속적인 통합(CI)1과 지속적인 배포(CD)2를 통해 빠른 개발 주기를 실현하고 배포할 수 있을 뿐만 아니라, 다수의 독립적인 서비스가 상호작용할 수 있도록 원활한 협업과 통합을 가능하게 했기 때문입니다. *1 지속적인 통합(Continuous Integration, CI) 개발자가 코드를 변경할 때마다 자동으로 통합하고 빌드 하여, 소프트웨어의 품질을 빠르게 확인하는 과정 *2 지속적인 배포(Continuous Delivery, CD) 통합된 코드를 자동으로 테스트하고, 안정적으로 통과한 경우에는 자동으로 프로덕션 환경에 소프트웨어를 배포하는 것. 이에 따라 사용자에게 새로운 기능이나 수정 사항을 신속히 제공하는 과정 │ 데브옵스(DevOps) 도입 성공사례는? 이처럼 데브옵스의 정의와 주목받게 된 배경을 살펴봤는데요. 이번에는 데브옵스를 실제로 기업에 적용해 보고 성공한 사례를 자세히 살펴볼까요? 넷플릭스 넷플릭스(Netflix)는 데브옵스를 성공의 핵심요소로 삼아, 지속적으로 새로운 기능과 업데이트를 제공했습니다. 자동화된 유연한 인프라로 사용자 경험을 향상시켰죠. 이를 통해 빠르게 변화하는 스트리밍 산업에서 앞서 나갈 수 있게 되었고, 많은 비즈니스 이점을 얻게 되었습니다. 사실 넷플릭스는 2008년 큰 장애를 겪은 후, 클라우드로 이전되면서 인프라를 혁신적으로 개편했습니다. 이로써 기존의 수직적 단일 장애 지점에서 벗어나, 수평적으로 확장 가능한 분산 시스템을 구축할 수 있었습니다. 아마존 아마존(Amazon)은 데브옵스 원칙을 초기에 채택하여, 개발과 운영팀 간의 협력을 강화했습니다. 자동화와 지속적인 통합을 강조함에 따라, 빠른 배포 주기와 개선된 확장성을 달성할 수 있었죠. 이러한 아마존의 데브옵스 접근 방식은, 시장에서 경쟁 우위를 유지하는데 중요한 역할을 했습니다. 아마존 창립자인 제프 베이조스는 아마존의 데브옵스에 대해 '고객에게 집중하고, 혁신을 포용하며, 실험할 용기'를 강조했습니다. 베이조스는 혁신을 위해, 오해를 받고 비판받을 의향이 있어야 한다고 말했던 것이죠. 페이스북 페이스북(Facebook)은 "빠르게 움직이고 물건을 부수라"는 문화에 뿌리를 둔 데브옵스 관행을 택했습니다. 실험, 민첩성, 위험 감수를 중시하는 접근 방식을 포함해서 말이죠. 이처럼 페이스북은 지속적인 통합과 배포, 자동화된 테스팅, 모니터링을 사용하여 사용자에게 더 빠르고 높은 품질의 새로운 기능과 업데이트를 제공하고 있습니다. 월마트 2011년부터 데브옵스를 도입한 월마트(Walmart)는 자동화와 협업 그리고 지속적인 배포에 중점을 두었습니다. 애자일(Agile) 방법론과 클라우드 기반의 인프라 및 데브옵스 툴체인을 활용하여, 하루에 최대 100번까지 코드를 배포할 수 있게 된 것이죠. 이를 통해 디지털 변환을 가속화하고, 전자상거래 플랫폼을 개선하며, 고객 경험을 향상시킬 수 있었습니다. 위 기업들은 데브옵스라는 도구를 효과적으로 활용하여 비즈니스 성과를 창출하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있었습니다. 그렇다면 데브옵스를 도입하기만 하면 무조건 성공할 수 있을까요? │ 데브옵스(DevOps)의 오해와 한계 앞선 질문에 대한 대답은 아쉽게도 NO입니다. 데브옵스는 개발 환경과 문화를 전부 해결해 줄 수 있는 '만능책'은 아니라는 것이죠. 데브옵스가 도입된 이후 새로운 한계점이 발견되었고, 실패할 사례들도 적지 않게 나왔습니다. 이러한 결과는 아래와 같은 오해들에서 비롯될 확률이 높은데요. 대표적으로 3가지만 살펴봅시다. [그림 6] DevOps 구현을 위한 도구 ⓒMedium_Ajesh Martin 오해 1. 데브옵스는 일종의 단순한 도구일 뿐이다? 데브옵스를 '일종의 도구'로만 보는 것은 잘못된 판단입니다. 물론 여러 팀에서 보다 더 나은 환경과 문화를 위해 슬랙(Slack), 젠킨즈(Jenkins), 도커(Docker) 등 여러 도구를 사용하는 것은 좋습니다. 하지만 데브옵스는 이보다 더 광범위한 접근 방식을 담고 있습니다. 즉 개발과 운영팀 간의 협력과 더 빠른 소프트웨어 개발과 배포를 가능하게 하는 방법론을 포함한다는 것이죠. 다시 말해 데브옵스라는 '도구'를 이용하기 이전에, 문화적 그리고 기술적 접근 방식이 바탕이 되어야 데브옵스라는 툴이 도움 될 수 있습니다. 오해 2. 데브옵스는 모든 조직에 적합하다? 만약 '다른 회사에 데브옵스라는 팀이 있으니, 우리도 데브옵스 팀을 만들자'라는 식으로 접근한다면, [그림 2]와 같은 모습이 될 것으로 예상됩니다. 즉 데브옵스의 조직 체계를 구성한다고 해서 데브옵스가 실현될 순 없습니다. 서로 다른 입장과 상황이 있는 개발자-팀-회사, 운영자-팀-회사 간에 상당한 노력을 통해 만들어 내는 것이 더 중요한 것이죠. 이와 비슷한 사례로 애자일(Agile) 문화가 있습니다. 2000년대 초반 '애자일 소프트웨어 선언문'으로 다양한 애자일 방법론이 주목을 받았었죠. 개발에서 빠르고 유연한 방법을 강조하며, 이후 많은 기업들이 애자일 방법론을 도입하게 되며 유행처럼 번져갔습니다. [그림 7] Agile 프로세스 여기서 애자일 문화를 도입한 많은 기업들이 간과했던 사실은, 애자일 문화 도입 자체가 '해결책'이라고 생각했다는 점입니다. 이보다 기존의 조직 문화에서 애자일 문화를 도입하는 것이 적합한 상황인지, 기존의 프로세스보다 효과를 발휘할 수 있는지, 팀 구성원들이 충분히 적응할 수 있는 문화인지 등을 우선적으로 고려하는 것이 더 중요합니다. 데브옵스 역시 마찬가지로 기존의 조직 규모, 문화, 프로젝트의 특성에 대한 명확한 이해가 먼저 선행되어야 합니다. 데브옵스 도입 전에 조직의 현재 상황과 목표를 면밀히 평가한 후, 점진적으로 도입하는 것이 중요하죠. 대기업이나 캐시카우가 있는 기업들이 데브옵스를 실행했다고 해서, 또는 단지 트렌드라는 이유만으로 도입하는 것은 위험할 수 있습니다. 오해 3. 데브옵스는 빠른 소프트웨어 배포만을 목표로 한다? 데브옵스는 속도만 중시하고 품질이나 안정성을 소홀히 한다는 인식이 있습니다. 하지만 데브옵스는 소프트웨어의 빠른 배포뿐만 아니라, 품질과 안정성 그리고 보안을 동시에 추구해야 합니다. 이에 따라 지속적인 통합과 배포(CI/CD), 자동화된 테스트, 모니터링 등을 통해 이러한 목표를 달성하려고 노력해야 하죠. 이처럼 데브옵스라는 도구를 도입하고 데브옵스 팀을 구성했다고 해서, 데브옵스가 즉각적으로 실현되는 것은 아닙니다. │ 데브옵스(DevOps) 보다 선행되어야 하는 '이것' 진정한 데브옵스를 실현하기 위한 방법을 한 문장으로 표현한다면 다음과 같습니다. "싸우지 말고 함께 소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어봐요" 힘 빠지는 결론일 수도 있습니다. 하지만 데브옵스를 도입하기 이전에 더 선행되어야 할 것은 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로를 이해하고, 협력하며, 보다 안정적인 시스템과 서비스를 제공하는 '문화'를 만드는 것이 더 현실적인 행동이라고 생각합니다. 물론 데브(Dev)와 옵스(Ops)는 우선순위가 동일하지 않고, 동일한 언어를 사용하지 않을 수 있으며, 매우 다른 관점에서 문제 해결될 가능성이 높습니다. 이처럼 팀을 하나로 모으기 위해서는 상당한 시간과 지속적인 노력이 필요한 것이죠. 그렇다면 어떤 방식으로 팀 협업 문화를 만들어야, 데브옵스를 보다 성공적으로 도입할 수 있을까요? │ 데브옵스(DevOps) 성공을 위한 첫걸음 먼저 조직 내의 문화를 이해한 다음, 조직 내 교육과 커뮤니케이션을 강화하는 것이 중요한데요. 구체적인 방안을 제안한다면 다음과 같습니다. 로테이션 프로그램 도입 진정한 데브옵스를 실현하려면, 무엇보다 각 부서의 업무적인 이해가 중요합니다. 가장 직관적인 방법으로는 다른 부서의 업무를 '직접 체험'해 보는 것입니다. 예를 든다면 개발자가 운영팀의 업무를 수행하거나, 보안 팀이 개발 업무에 참여하는 등, 다양한 부서 간의 경험을 쌓아 보는 것이죠. 이를 통해 서로의 업무 환경과 각 부서 간의 역할을 이해하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다. 지식 공유 플랫폼 구축 내부 플랫폼이나 문서화된 지식 공유 시스템을 구축하는 방법도 있습니다. 각 부서의 업무와 프로세스에 대한 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이죠. 예를 들면 데브옵스 문화나 기술적인 도구, 프로세스 등을 포함하여 다양한 지식을 공유합니다. 이를 통해 각 부서의 업무 특성을 명확히 이해할 수 있고, 협업을 원활하게 진행할 수 있겠죠. 정기적인 교육 세션 빠르게 변화하는 기술에 대응하기 위해, 팀원들이 지속적으로 학습하고 발전해야 합니다. 정기적인 교육은 이러한 학습을 지원하는 데 중요한 역할을 하는데요. 예를 든다면 새로 도입된 CI/CD 도구에 대한 워크숍을 개최하여, 팀원들이 해당 도구의 사용법과 이점을 학습할 수 있도록 합니다. 또한 현재 사용 중인 프로세스 개선점에 대한 세션을 주기적으로 열어, 팀원들이 학습한 내용을 바탕으로 업무에 효율적으로 적용할 수 있습니다. 만약 특정 분야에 강점을 가진 팀원이 있어 주기적으로 자신의 경험과 성과를 공유한다면, 팀 전체에게 영감을 주고 학습 기회를 제공할 수도 있겠죠. 스탠드 업 미팅 활성화 매일 정해진 시간에 각 팀원이 자신의 진행 상황이나 이슈, 계획을 간결하게 공유합니다. 정해진 시간을 지키고 효율적인 미팅 진행을 위해, 공유하는 팀원들의 말에 집중하되 '총 15분'을 초과하지 않도록 노력하는 것이 중요합니다. 이를 통해 짧은 시간 동안 팀 전체가 빠르게 현재 상황을 파악하고, 실시간으로 정보를 공유하며, 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다. 이처럼 위와 같은 방법들을 통해 구성원들이 효과적으로 협력할 수 있는 환경을 조성하는 노력들이 필요합니다. 。。。。。。。。。。。。 많은 기업들이 경쟁에서 지지 않기 위해 도입하고 있는 데브옵스(DevOps). 하지만 진정한 데브옵스를 실현하기 위해서는 "싸우지 말고 소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어 봐요"라는 문장처럼 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로 이해하고, 협력하는 문화가 선행되는 것이 매우 중요합니다. 즉 너희 팀 vs 우리 팀 업무를 구분하지 않고 함께 협력하여, 아이디어를 생산하고, 가치를 창출해야 하는 것이죠. 혹시 아직 데브옵스를 도입하기 전이거나, 도입 이후에 올바르게 활용되고 있는지 궁금하시다면, 오늘 이 글을 통해 심도 있게 생각해 보시는 건 어떨까요? 2024.02.14

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