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기술이야기 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 모니터링 솔루션 도입 시 고려사항 5가지 기술이야기 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 모니터링 솔루션 도입 시 고려사항 5가지 반드시 하나 이상의 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스 인프라)를 함께 사용하는 하이브리드 클라우드는, 유연한 확장성과 높은 보안성을 동시에 활용할 수 있어서 다양한 비즈니스 환경에서 사용되고 있습니다. 그러나 하이브리드 클라우드는 서로 다른 네트워크 구성과 보완 요구사항을 통합해야 하기 때문에, 전체 상태를 효과적으로 모니터링하지 않으면 성능 저하나 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 그렇다면 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 모니터링 솔루션을 도입할 때, 필수적으로 고려해야 할 요소는 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. 1. 이기종 네트워크 환경 간 통합 가시성 하이브리드 클라우드 환경에서 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드(AWS, Azure 등) 간 네트워크는 서로 다른 프로토콜(TCP, UDP, HTTP 등)과 장비로 구성되기 때문에 관리가 복잡해집니다. 따라서 네트워크 모니터링 솔루션은 각기 다른 네트워크 요소를 실시간으로 통합하여 한눈에 확인할 수 있는 가시성을 갖춰야 합니다. 구체적으로 네트워크 모니터링 솔루션은 각 클라우드의 네트워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하여 패킷 손실이나 지연, 비정상적인 트래픽이 발생하는 순간 이를 빠르게 감지하고 문제의 위치를 파악해 정확히 대응할 수 있어야 합니다. 예를 들어 퍼블릭 클라우드 데이터베이스가 프라이빗 클라우드의 애플리케이션과 연결될 때 특정 구간에서 지연이 발생하는 경우, 해당 구간의 원인을 분석하여 즉각적인 대응 방안을 제시해야 합니다. 또한 API 연동을 통해 각 클라우드의 모니터링 데이터를 하나의 대시보드에 통합하여, 클라우드 전체의 트래픽 흐름을 실시간으로 파악하고 성능을 최적화할 수 있어야 합니다. 2. 네트워크 지연 문제와 트래픽 최적화 하이브리드 클라우드 환경에서는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 간 물리적 거리와, 여러 네트워크 장치를 거치는 특성상 지연 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 네트워크 모니터링 솔루션은 트래픽 경로와 성능 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 지연의 원인을 파악하고, 최적화된 경로로 트래픽을 조정하는 기능이 필요합니다. 또한 Qos(Quality of Service) 정책을 통해 애플리케이션의 중요도에 따라 트래픽 우선순위를 설정하여, 중요한 애플리케이션의 대역폭을 확보할 수 있어야 합니다. 클라우드 리전 간 데이터 전송 시에는, AI 기반 라우팅 알고리즘을 통해 최적의 경로를 실시간으로 선택해 지연 시간을 줄여야 합니다. 이를 통해 예기치 못한 트래픽 증가나 장애 상황에서도 대체 경로를 자동으로 탐색하여, 서비스 연속성을 보장할 수 있어야 합니다. 3. 대규모 데이터 전송과 대역폭 관리 하이브리드 클라우드 환경에서는 대규모 데이터 전송이 빈번하게 이루어질 뿐만 아니라 데이터 복제, 동기화, 마이그레이션으로 인해 대역폭 사용량이 급증할 수 있습니다. 따라서 네트워크 모니터링 솔루션은 대역폭 사용 현황과 트래픽 패턴을 실시간으로 파악하여, 특정 시간대에 발생하는 과부하를 미리 예측하고 대응할 수 있는 기능이 필요합니다. 대역폭 관리 기능을 통해 데이터 전송이 몰리는 시간대에 대역폭을 자동으로 재할당하거나, 특정 시간대에 데이터 전송을 예약하여 네트워크 부하를 효과적으로 분산할 수 있어야 합니다. 또한 데이터 압축과 캐싱을 활용해, 불필요한 데이터 전송을 줄이고 전송 효율을 최적화하는 것도 중요합니다. 클라우드 서비스 제공 업체마다 데이터 전송 비용이 다를 수 있어, 비용 최적화를 위한 경로와 전송 시점을 조정하는 기능도 필요합니다. 예를 들어 비용이 낮은 시간대를 선택하거나 효율적인 경로를 자동 선택하여, 대규모 데이터 전송의 효율성과 비용 절감을 동시에 확보할 수 있어야 합니다. 4. 보안 및 규정 준수 강화 하이브리드 클라우드 환경에서 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 간 빈번한 데이터 이동은 네트워크의 취약성을 높일 수 있기 때문에, 보안 관리가 특히 중요합니다. 이를 위해 네트워크 모니터링 솔루션은 엔드-투-엔드 암호화 기능을 제공하여 이동중인 데이터가 제3자가 내용을 볼 수 없도록 보호하고, 데이터가 무단으로 수정되거나 유출될 경우 즉시 경고할 수 있어야 합니다. 또한 하이브리드 환경에서는 퍼블릭 및 프라이빗 네트워크 보안 표준이 각각 다릅니다. 따라서 통합 보안 정책 관리 기능을 통해 일관된 보안 정책 적용을 보장하고, 침입 탐지 시스템 (IDS)와 침입 방지 시스템 (IPS)와 연동하여 보안 위협을 실시간 분석하고 차단할 수 있어야 합니다. 규정 준수 또한 중요합니다. 특히 금융, 의료, 공공기관 등에서는 개인 데이터 보호와 같은 엄격한 규정을 요구하기 때문에, 모니터링 솔루션은 데이터 접근 및 사용 내역을 실시간으로 기록하고 컴플라이언스 상태를 자동으로 평가해 보고하는 기능을 갖춰야 합니다. 예를 들어 유럽의 데이터 보호 규정(GDPR)이나 미국의 의료 정보 보호법(HIPAA) 준수 여부를 실시간으로 모니터링하여, 규제 대응에 필요한 보고서를 제공할 수 있어야 합니다. 5. 네트워크 장애 대응 및 고가용성(HA)설계 하이브리드 클라우드 환경에서는 각 클라우드 인프라에서 예기치 못한 장애가 발생하더라도, 신속하게 복구하고 안정적으로 운영하기 위한 고가용성(HA) 설계가 필요합니다. 이를 위해 네트워크 모니터링 솔루션은 멀티패스 라우팅 기능을 제공하여 리전 내 특정 경로에 문제가 생기면, 자동으로 대체 경로를 선택해 트래픽을 우회하여 서비스 중단을 방지할 수 있어야 합니다. 또한 네트워크 상태를 실시간으로 모니터링하고 장애 가능성을 사전에 감지해 경고하는 예측 기반 모니터링 시스템도 필요합니다. 이 시스템은 장애 발생 시 자동으로 복구 절차를 실행해 서비스 중단 시간을 최소화할 수 있어야 합니다. 다중 리전 페일오버 기능도 지원해야 합니다. 리전 전체에 네트워크 장애가 발생하더라도, 즉시 다른 리전으로 트래픽을 전환하여 운영을 지속할 수 있어야 합니다. 특정 네트워크 장비의 장애 상황에서도 운영을 유지할 수 있도록 지리적 이중화 설계도 필요합니다. 마지막으로 장애 원인을 분석하고 재발을 방지하는 사후 보고 기능이 중요합니다. 장애 발생 시점과 원인, 영향을 상세히 기록하여 유사한 문제가 반복되지 않도록 해야 합니다. 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 모니터링 솔루션을 도입할 때는, 앞서 언급한 5가지 요소를 충족하여 네트워크 상태를 체계적으로 관리할 수 있어야 합니다. 특히 모니터링 솔루션을 통해 클라우드 간 데이터 이동이나 대규모 트래픽 상황에서는 네트워크 상태를 실시간으로 모니터링하여, 즉각적으로 필요한 조치를 취해 성능과 안정성을 유지할 수 있습니다. 또한 보안 관리와 규정 준수를 지원하는 모니터링 기능은, 데이터 보호와 컴플라이언스 요건을 충족하여 서비스의 신뢰성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이처럼 구체적이고 체계적인 모니터링 솔루션은 하이브리드 클라우드에서 발생할 수 있는 복잡한 문제를 효과적으로 관리하며, 안정적이면서도 효율적인 서비스를 지속하게 합니다. 2024.10.29
기술이야기 하이브리드 클라우드의 5가지 도전과제 기술이야기 하이브리드 클라우드의 5가지 도전과제 클라우드를 활용하는 기업들은 일반적으로 하이브리드 클라우드 환경을 구성합니다. 단일 클라우드 환경에 비해서 여러 가지 장점이 있기 때문입니다. 하이브리드 클라우드는 멀티 클라우드의 일종입니다. 멀티 클라우드(Multi Cloud)는 하나 이상의 클라우드 환경을 병행하여 활용하는 것을 의미합니다. 클라우드 환경이 퍼블릭이든 프라이빗이든 상관없습니다. 멀티 클라우드는 특히 퍼블릭 클라우드 서비스를 활용할 때 하나의 서비스 제공업체에 종속되지 않고, 각 서비스의 특화된 기능을 조합하여 성능과 비용 효율성을 극대화하기 위해서 주로 활용됩니다. 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)는 반드시 하나 이상의 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스 인프라)를 함께 사용하는 방식을 일컫습니다. 이 방식은 프라이빗 클라우드의 높은 보안성과 퍼블릭 클라우드의 유연한 확장성을 동시에 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 보안 유지와 규제 준수가 요구되는 민감한 데이터는 프라이빗 클라우드에 안전하게 저장하고, 트래픽의 변동성이 커서 유연성과 확장성이 필요한 서비스는 퍼블릭 클라우드에서 처리하는 방식입니다. 이를 통해 기업은 데이터 보안과 확장성 간의 균형을 유지하며, 비용을 절감할 수 있습니다. 레거시 환경에서부터 출발하여 클라우드 전환을 실행한 대부분의 조직들은 이와 같은 하이브리드 클라우드 환경을 갖추고 있다고 볼 수 있습니다. 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드 서비스와 기업 내부의 프라이빗 클라우드 시스템 또는 온프레미스 시스템을 동시에 활용하기 때문입니다. 그러나 이러한 하이브리드 클라우드 장점을 최대한 활용하려면 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 이 과제들을 어떻게 해결하느냐에 따라 하이브리드 클라우드의 성공적인 도입과 운영이 좌우됩니다. 이러한 도전 과제들에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 통합 운영 및 자동화 체계 구축 각 클라우드 환경은 서로 다른 가상화 기술을 기반으로 운영되기 때문에, 이를 하나의 통합된 인터페이스에서 관리하려면 고유한 관리 도구와 API를 통합하고 상호 호환성을 확보하는 작업이 필수입니다. 또한, 클라우드 간에 워크로드를 자유롭게 이동하거나 자원을 효율적으로 관리하려면 일관된 오케스트레이션 체계를 구축해야 하지만, 각 클라우드가 고유의 관리 프로토콜을 사용하기 때문에 이를 통합하는 과정에서 기술적인 어려움이 발생할 수 있습니다. 이와 같은 통합 문제는 자동화 시스템 구축에서도 큰 난제로 작용합니다. 퍼블릭 클라우드의 오토스케일링(Auto Scaling)이나 리소스 프로비저닝(Resource Provisioning)과 같은 기능은 퍼블릭 클라우드에 특화된 기술로, 이를 프라이빗 클라우드에 동일하게 구현하는 것에도 어려움이 따릅니다. 이러한 기술적 차이를 해결하기 위해서는 양쪽 클라우드 환경을 통합하는 자동화 시스템을 설계해야 하며, 이 과정에서 복잡한 기술적 이슈가 제기될 수 있습니다. 예를 들어 퍼블릭 클라우드의 확장성과 유연성을 프라이빗 클라우드에서도 동일하게 적용하려면, 각 환경에 적합한 자동화 규칙과 관리 프로세스를 개발해야 합니다. 하지만 이 과정에서 많은 리소스와 시간이 요구되며, 결국 운영 효율성을 저하시키고, 자동화 시스템의 불완전함으로 인해 운영자의 수동 개입이 필요하게 되는 상황을 초래할 수 있습니다. 데이터 관리 하이브리드 클라우드 환경에서의 데이터 관리는 이동성, 일관성, 보존, 거버넌스 등 다양하고 복잡한 과제가 따릅니다. 특히 데이터가 여러 물리적 위치에 분산되어 저장하고 처리되기 때문에 모든 위치에서 일관된 상태를 유지하는 것이 어렵습니다. 예를 들어 프라이빗 클라우드에서 수정된 데이터가 퍼블릭 클라우드와 즉시 동기화되지 않을 경우, 데이터 불일치가 발생할 수 있으며 비즈니스 프로세스에 중대한 영향을 줄 수 있습니다. 또한 클라우드 간의 데이터 이동은 네트워크 성능에 크게 의존합니다. 대용량 데이터를 전송할 때 네트워크 지연이 발생하면 시스템 성능이 저하될 수 있으며, 특히 실시간 데이터 처리가 중요한 애플리케이션에는 이러한 지연이 심각한 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 실시간 데이터 처리 환경에서는 네트워크 대역폭을 최적화하고 지연 시간을 최소화하는 것이 핵심 과제이며, 이를 제대로 해결하지 못하면 비즈니스의 신속한 의사 결정과 대응 능력이 저하될 수 있습니다. 추가적으로 데이터를 여러 클라우드 환경에 복제하여 관리할 경우, 불필요한 데이터 중복이 발생할 수 있어 스토리지 비용이 크게 증가할 수 있습니다. 이러한 비용 증가를 방지하려면 철저한 데이터 복제 정책과 함께 효율적인 스토리지 관리 전략을 반드시 수립해야 합니다. 비용 관리 하이브리드 클라우드는 유연한 비용 구조를 제공하지만, 이를 효과적으로 관리하지 못할 경우 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드는 서로 다른 방식으로 비용을 책정하기 때문에, 이를 통합 관리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 특히 퍼블릭 클라우드는 사용한 만큼 요금을 부과하는 구조라서, 예상치 못한 리소스 사용이나 자원의 과도한 할당이 발생하면 비용이 급격히 증가할 위험이 있습니다. 반면, 프라이빗 클라우드는 고정된 인프라 유지 비용이 지속적으로 발생하기 때문에 두 환경의 비용을 동시에 효율적으로 통제하지 않으면 예기치 못한 지출로 이어질 수 있습니다. 따라서 이러한 이질적인 비용 모델을 결합해 장기적으로 비용을 예측하고 최적화하는 것이 매우 까다롭습니다. 워크로드의 특성에 따라 어느 환경이 더 비용 효율적인지를 판단하는 리소스 최적화 역시 복잡성을 더하는 요소입니다. 모든 워크로드가 퍼블릭 클라우드에서 비용 효율적인 것은 아니며, 프라이빗 클라우드에서 더 적합한 워크로드도 존재하기 때문에 이러한 선택이 적절히 이루어지지 않으면 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다. 네트워크 관리 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 성능은 시스템 전반의 안정성과 효율성이 직결되는 핵심 요소입니다. 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 간에 데이터 전송 시, 물리적 거리에 따른 네트워크 지연(latency)이 발생할 수밖에 없습니다. 이러한 지연은 대규모 데이터 처리 애플리케이션이나 실시간 트랜잭션을 요구하는 워크로드에서 치명적인 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위해 네트워크 경로 최적화, 지능형 트래픽 관리 및 QoS(Quality of Service) 설정과 같은 고급 네트워크 성능 튜닝이 필요합니다. 또한 하이브리드 클라우드 환경에서 빈번하게 발생하는 대규모 데이터 전송은 대역폭 제한을 초래할 수 있습니다. 적절한 네트워크 프로비저닝과 데이터 압축, 캐싱 기법을 적용하지 않으면 네트워크 병목현상이 발생하여 시스템 성능에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 더불어 네트워크 장애는 클라우드 서비스 전체에 심각한 중단을 일으킬 수 있기 때문에, 이를 예방하고 빠르게 복구할 수 있는 사전 준비가 필요합니다. 장애에 대비하려면 고가용성(HA) 네트워크 설계, 자동으로 장애를 감시하는 시스템, 그리고 멀티패스(multipath) 라우팅 같은 복구 방법을 적용해야 합니다. 하지만 이러한 작업은 여러 네트워크 계층이 얽혀 있고, 클라우드 시스템 간 상호작용이 복잡하기 때문에, 높은 기술력과 체계적인 관리를 필요로 합니다. 보안 및 규제 준수 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드라는 이질적인 환경에서 데이터를 동시에 관리하고 보호해야 하기 때문에, 다양한 보안 위협과 복잡한 규제 요구사항을 충족시키는 것이 기술적으로 까다롭습니다. 특히 프라이빗 클라우드에서는 기업이 자체적으로 설정한 보안 정책과 방화벽, 액세스 제어 등을 사용할 수 있습니다. 반면 퍼블릭 클라우드에서는 클라우드 서비스 제공자가 제공하는 보안 프로토콜과 방어 체계가 의존해야 하므로, 이 두 환경을 일관되게 통합해 운영하는 것이 매우 복잡합니다. 데이터 보호 측면에서 암호화와 키 관리가 중요한 역할을 하지만, 각 클라우드 플랫폼이 사용하는 암호화 표준 및 키 관리 프로토콜이 상이할 수 있어 이를 일관되게 적용하는 것도 중요한 이슈입니다. 또한 하이브리드 클라우드 환경에서 규제를 준수하는 것은 매우 중요한 문제입니다. 그러나 데이터가 저장된 국가나 지역마다 규제 요구사항이 다르기 때문에, 모든 규정을 충족하는 것이 어려울 수 있습니다. 예를 들어 유럽연합의 GDPR, 미국의 HIPAA 같은 규제를 준수해야 하는 경우 퍼블릭 클라우드 제공자가 데이터가 저장하는 위치나 처리 방식을 명확하게 제공하지 않으면 규제 위반 가능성이 높아질 수 있습니다. 따라서 데이터 주권을 유지하기 위한 데이터 로컬리티 정책을 엄격하게 설정하고, 이를 지속적으로 모니터링하여 규제 준수 여부를 확인하는 추가적인 노력이 필요합니다. 하이브리드 클라우드의 성공적인 운영은 앞서 설명한 다섯 가지 핵심 과제들을 '얼마나 효과적으로 해결하느냐'에 달려 있습니다. 클라우드 간의 통합 관리, 비용 효율적인 운영, 그리고 보안 및 규제 준수의 문제는 단순히 기술적 과제일 뿐만 아니라 기업의 전략적 의사결정과도 깊이 연관되어 있습니다. 따라서 이러한 문제에 대한 종합적인 접근과 체계적인 해결책이 필요합니다. 2024.10.08
기술이야기 네트워크 모니터링의 4가지 최신 트렌드 기술이야기 네트워크 모니터링의 4가지 최신 트렌드 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 확산, 동영상/음악/게임 분야의 스트리밍 서비스의 성장 등으로 인해 네트워크 인프라는 점점 더 복잡해지고 있으며, 데이터 트래픽 또한 폭발적으로 증가하고 있습니다. 또한 DDoS(Distributed Denial of Service)나 스니핑(Sniffing) 공격과 같은 보안 위협도 확산되고 있습니다. 따라서 네트워크 성능을 안정적으로 유지하고 잠재적인 위협에 빠르게 대응하기 위한 네트워크 모니터링의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 한 조사에 따르면 네트워크 모니터링 시장 규모가 올해 29억 1천만 달러에 이른 후, 4년간 연평균 성장률(CARG) 9.7%를 기록하며 2028년에는 42억 1천만 달러까지 확대될 전망입니다. IT 기술과 서비스의 발전에 따라서 네트워크 모니터링은 구체적으로 어떻게 변화하고 있는지 네 가지로 나눠서 살펴보겠습니다. [1] 멀티 클라우드 환경에서의 네트워크 모니터링 벤더 종속성을 피하고 비용을 줄이며, 서비스의 성능을 높이기 위해 멀티 클라우드 전략이 많이 채택되고 있습니다. 하지만 멀티 클라우드를 구성하는 각 클라우드 서비스마다 네트워크 아키텍처와 성능이 다르기 때문에 안정적으로 네트워크를 관리하는 데에는 많은 어려움이 따르는 것도 사실입니다. 이러한 어려움을 극복하고, 멀티 클라우드의 운영 효율을 최대한 높이기 위한 네트워크 모니터링의 최근의 추세를 살펴보겠습니다. 가시성 높은 통합 대시보드를 통한 관리 복잡한 멀티 클라우드 환경에서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 가시성 높은 통합 대시보드의 활용이 증가하고 있습니다. 통합 대시보드는 여러 클라우드에 걸쳐 발생하는 트래픽 흐름, 대역폭 사용량, 그리고 네트워크 성능 지표를 한 눈에 보기 쉽게 제공합니다. 이를 통해 관리자가 각 클라우드 서비스 간의 네트워크 상태를 실시간으로 쉽게 파악하고 문제에 빠르게 대응할 수 있게 돕고 있습니다. 특히, 통합 대시보드는 네트워크 토폴로지 맵과 성능 히트맵과 같은 세부적인 기능을 통해, 복잡하게 얽힌 클라우드 간의 트래픽 흐름을 직관적으로 분석할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이를 통해 멀티 클라우드의 각 경로에서 발생할 수 있는 트래픽 불균형이나 병목 현상을 신속하게 감지하고 조정할 수 있습니다. 이와 더불어서 관리자가 자신이 중점적으로 모니터링해야 하는 지표들을 쉽게 확인할 수 있도록, 통합 대시보드의 관리자별 맞춤 설정 기능도 강화되고 있습니다. 이를 통해 관리자는 복잡한 멀티 클라우드 환경에서도 하나의 화면에서 리전별 트래픽, 네트워크 지연시간, 패킷 손실율 등 본인이 원하는 부분에 초점을 맞춰서 효율적으로 네트워크를 모니터링 할 수 있습니다. AI와 머신러닝을 통한 자동화된 분석 및 대응 AI와 머신러닝 기술이 적용된 네트워크 모니터링 시스템도 멀티 클라우드 운영 효율을 높이는데 크게 기여하고 있습니다. 우선 멀티 클라우드 환경의 네트워크는 멀티 클라우드 환경은 다양한 변수로 인해 네트워크 문제가 예측 불가능한 경우가 많습니다. 따라서 AI와 머신러닝 기술은 클라우드 간의 네트워크 상관관계, 트래픽 패턴, 대역폭 사용량, 성능 지표를 등을 학습하여 성능 저하나 장애의 잠재적 원인을 탐지하고 빠르게 알리고 있습니다. 또한 AI를 통해 실시간 트래픽 경로 분석하여 병목 현상이 발생하거나 리소스가 과도하게 사용될 경우 동적으로 VLAN 설정을 변경하거나, 트래픽을 다른 클라우드 인스턴스로 우회시키는 등의 자동화된 대응도 강화되고 있습니다. 이와 함께 네트워크 트래픽의 실시간 변화에 맞춰 QoS(서비스 품질) 정책을 자동으로 조정하여 중요한 애플리케이션에 우선순위를 부여하고, 비정상적인 트래픽을 즉시 차단하거나 제한하는 등의 대응도 자동으로 수행할 수 있습니다. 이 같은 자동화된 조치는 네트워크의 가용성을 높이고, 관리자의 개입 없이도 실시간으로 문제를 해결할 수 있어, 멀티 클라우드 환경에서의 네트워크 성능과 안정성을 높이고 있습니다. 시스템의 확장성 및 유연성 강화 멀티 클라우드 환경에서는 클라우드 리소스가 추가되거나 기존 리소스가 제거되면서, 네트워크의 구성과 요구사항이 빠르게 변동됩니다. 따라서 높은 유연성을 바탕으로 빠르게 변화하는 네트워크 환경에 신속하게 대응하는 것이 네트워크 모니터링 시스템의 중요한 요소로 자리잡았습니다. 구체적으로, 네트워크 모니터링 시스템을 통해 멀티 클라우드 인프라 내에서 새롭게 배포되는 서버나 애플리케이션을 자동으로 감지하고 이를 실시간으로 모니터링할 수 있는 것이 중요해지고 있습니다. 또한, 동적인 멀티 클라우드 환경에서 관리자가 특정 클라우드 서비스나 리소스에 맞춤형 모니터링 설정을 유연하게 적용할 수 있는 기능이 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 새로운 클라우드 환경의 네트워크를 모니터링할 때, 해당 환경에 맞춘 모니터링 템플릿을 유연하게 구성하고 배포할 수 있는 기능이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 유연한 모니터링 시스템은 멀티 클라우드 인프라의 복잡성을 효과적으로 관리하고 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 규정 준수 및 거버넌스 모니터링 멀티 클라우드 환경에서는 다양한 국가와 지역의 규제를 준수해야 합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 네트워크 트래픽, 접근 로그, 보안 이벤트 등을 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 규정 위반을 탐지하고 사전에 인지할 수 있도록 지원하고 있습니다. 특히 규정 준수(Compliance) 모니터링은 멀티 클라우드 환경에서 필수적입니다. 예를 들어, 한 클라우드가 유럽에 위치하고 있어 GDPR(유럽 일반 데이터 보호 규정)을 준수해야 하고, 다른 클라우드는 미국의 규제에 따라야 할 때, 네트워크 모니터링 시스템을 통해 각 클라우드에서 발생하는 네트워크 트래픽, 보안 이벤트와 접근 로그를 추적하고, 잠재적인 규정 위반을 사전에 탐지할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한, 거버넌스 모니터링 측면에서는 클라우드 간의 데이터 관리와 접근 통제 정책이 일관되게 적용되도록 지원합니다. 멀티 클라우드 환경에서는 다양한 클라우드 제공자 간에 민감한 데이터가 이동할 수 있기 때문에, 데이터 접근 권한을 관리하고 비인가된 접근 시도를 실시간으로 감시하는 기능이 필수적입니다. 이를 통해 기업은 데이터 유출 위험을 줄이고, 여러 규제와 거버넌스 요구 사항을 준수할 수 있습니다. [2] SDN(소프트웨어 정의 네트워킹) 모니터링 SDN(Software-Defined Networking)은 네트워크를 더 쉽게 관리할 수 있도록 설계된 기술입니다. 전통적인 네트워크는 스위치나 라우터 같은 네트워크 하드웨어 장치가 데이터의 전달 경로와 방식을 스스로 결정했습니다. 하지만 각 장비가 독립적으로 작동하다 보니 네트워크 설정을 변경하는 데 시간이 많이 걸렸고, 특히 대규모 네트워크를 통합적으로 관리하는 데 어려움이 있었습니다. 반면, SDN에서는 소프트웨어 기반의 중앙 컨트롤러(제어 평면, Control Plane)가 데이터의 전달 경로와 방식을 통합하여 결정하고 하드웨어 장치들은 이 결정에 따라 데이터를 전송하는 역할만 수행합니다. 따라서 네트워크 구성을 변경하거나 최적화하기가 쉽고, 대규모 네트워크도 효율적으로 관리할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 동시에 중앙 컨트롤러에 장애가 발생하거나 해킹을 당할 경우 네트워크 전체가 마비될 수 있는 위험이 있으며, 실시간으로 네트워크 상태를 모니터링하고 분석하는 것이 어려운 단점도 존재합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 SDN의 단점을 보완하고 장점을 강화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 실시간 데이터 수집 및 분석 실시간 데이터 분석은 네트워크 환경이 계속해서 변화하는 SDN의 특성상 매우 중요합니다. 특히 SDN에서는 스위치, 라우터, 케이블 등 네트워크 하드웨어 장치들이 정상적으로 작동하고 연결된 상태를 나타내는 '물리적 상태'와, 중앙 컨트롤러가 설정한 네트워크 경로와 적용된 정책을 의미하는 '논리적 상태'를 모두 실시간으로 정확하게 모니터링해야 합니다. 네트워크 모니터링 시스템은 이러한 물리적 상태와 논리적 상태를 추적하기 위해, 네트워크 지연 시간, 트래픽 흐름, 패킷 손실, 대역폭 사용량, 링크 상태와 같은 다양한 성능 지표를 실시간으로 수집하고 분석하는 기능을 강화하고 있습니다. 이러한 분석을 통해 네트워크 관리자가 잠재적인 문제나 성능 저하를 조기에 감지하여, 심각한 문제가 발생하기 전에 조치할 수 있도록 돕고 있습니다. 빠르고 자동화된 대응 지원 네트워크 모니터링 시스템은 네트워크 주요 데이터에 대한 수집과 분석에서 그치지 않고, SDN의 컨트롤러와 연계하여 빠르고 자동화된 대응을 지원하고 있습니다. 예를 들어, 특정 시간대에 트래픽이 과도하게 증가하면, 모니터링 시스템이 이를 실시간으로 탐지하고 SDN 컨트롤러를 통해 특정 트래픽을 다른 경로로 자동 분산시킵니다. 링크 장애가 발생하면 모니터링 시스템은 즉시 대체 경로를 설정하여 트래픽이 끊기지 않도록 조치하며, 문제가 해결되면 다시 원래의 경로로 트래픽을 재배치하는 자동 복구 기능을 수행합니다. 이처럼 네트워크 모니터링 시스템과 SDN 컨트롤러와의 연계를 통해 네트워크 운영자의 개입 없이도 스스로 문제를 해결하는 능력이 더욱 진화할 것으로 기대되고 있습니다. 보안이 강화된 모니터링 앞서 살펴본대로 SDN은 네트워크 제어를 중앙집중식으로 처리하는 구조적 특성을 가지고 있기 때문에, 중앙 컨트롤러의 보안이 매우 중요합니다. 따라서 SDN 환경에서 네트워크 모니터링 시스템은 다양한 잠재적인 보안 위협을 사전에 감지하고, 신속하게 대응할 수 있는 강화된 보안 기능을 필수적으로 갖춰가고 있습니다. 예를 들어 네트워크 상에서 발생하는 다양한 이벤트를 실시간으로 감시하고 분석하여, 비정상적인 트래픽 흐름, 의심스러운 로그인 시도, 네트워크 장치 간의 비정상적인 통신 행위 등에 대한 탐지가 가능합니다. 또한 보안을 강화하기 위해서 네트워크 모니터링 시스템과 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리 시스템), IPS(침입 방지 시스템), IDS(침입 탐지 시스템)의 통합이나 연계도 활발하게 이루어지고 있습니다. 분산형 SDN 컨트롤러 모니터링 SDN 환경에서 중앙 컨트롤러 하나에 의존하는 방식의 리스크를 줄이기 위해, 많은 네트워크 운영자들이 분산형 SDN 컨트롤러 아키텍처를 채택하고 있습니다. 분산형 컨트롤러는 각기 독립적으로 운영되면서도 상호 간에 정보와 상태를 동기화하여 안정적인 네트워크 운영이 가능합니다. 따라서 최근 네트워크 모니터링 시스템은 각 컨트롤러의 상태와 성능을 실시간으로 추적하고, 컨트롤러 간 협력 상태를 감시하여 과부하나 장애 발생 시 즉시 다른 컨트롤러로 트래픽을 자동 분산하거나 대체 컨트롤러를 할당하는 기능을 지원하고 있습니다. 또한, 분산된 컨트롤러 간의 상태 동기화 여부를 실시간으로 확인하여, 동기화 문제로 인한 비효율적인 경로 설정이나 보안 취약점을 방지하고, 문제 발생 시 즉각적인 경고 및 자동 수정 기능을 제공합니다. 장애 복구와 복원 기능 또한 필수적으로 강화되어, 장애 발생 시 대체 컨트롤러가 즉각적으로 운영을 이어받고, 문제가 해결된 후에는 트래픽을 원래 컨트롤러로 복원하는 기능도 제공하고 있습니다. [3] 엣지컴퓨팅 환경의 네트워크 모니터링 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 중앙의 대형 데이터센터나 클라우드 서버에서 처리하는 기존 방식과 달리, 데이터를 생성하는 디바이스나 그와 가까운 위치에서 처리하는 기술입니다. 예를 들어 스마트폰, IoT 기기, 자율주행차, 또는 공장 내의 다양한 장비들이 데이터를 스스로 처리하고, 필요한 경우에만 중앙 서버나 클라우드로 데이터를 전송하는 방식입니다. 네트워크 대역폭을 절약할 수 있고, 빠른 서비스 제공이 가능해서 다양한 분야에서 활용이 증가하고 있습니다. 엣지 디바이스들이 데이터를 처리하는 위치가 분산되어 있고, 시스템이 유연하게 확장될 수 있기 때문에, 이러한 환경에 맞춰 각 디바이스와 네트워크의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 엣지컴퓨팅 맞춤형 네트워크 모니터링이 필요합니다. 엣지 노드별 모니터링 엣지 컴퓨팅 환경에서는 엣지 노드에서 발생하는 데이터를 실시간으로 정확하게 감지하고 관리해야 합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 각 엣지 노드에 경량화된 에이전트를 배치하거나 에이전트리스 모니터링 방식 등을 활용하여 모니터링을 진행합니다. 이를 통해 엣지 노드의 주요 상태(네트워크 대역폭 소비, 지연 시간 등)를 정확히 분석하고, 비정상적인 상태를 감지하면 중앙 서버에 즉시 알림을 보내고 있습니다. 이때 엣지 노드에서 생성되는 모든 데이터를 중앙 서버로 전송하는 것은 네트워크 대역폭에 큰 부담을 줄 수 있습니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 데이터 샘플링을 통해 필수적인 데이터를 효율적으로 선택하고, 데이터 필터링을 통해 불필요한 데이터를 제거하고 전체 네트워크의 부하를 줄이면서 성능을 최적화할 수 있도록 돕고 있습니다. AI/ML 기반의 자동화된 대응 엣지 컴퓨팅의 특성상 문제 발생 시 네트워크 운영자가 모든 노드에 직접 접근해 수동으로 대응하는 것이 현실적으로 어렵습니다. 따라서 운영자의 개입 없이도 엣지 디바이스가 문제를 자율적으로 감지하고 해결할 수 있는 자동화된 대응 시스템이 중요합니다. 네트워크 모니터링 시스템에도 자동화된 대응 기능이 강화되고 있습니다. 자동화된 대응 시스템은 네트워크 모니터링과 관리의 자동화를 통해 분산된 엣지 노드에서 발생하는 문제를 실시간으로 감지하고, 즉각적인 대응을 가능하게 합니다. 특히 AI 및 ML 기술이 이러한 자동화된 대응 시스템의 핵심 기술로 작용하고 있습니다. 예를 들어 정상적인 트래픽 흐름과 비정상적인 트래픽 흐름을 구분하기 위해 각 노드의 트래픽 데이터를 분석하여, 평상시 패턴과 다른 변화를 신속히 감지하고, 이때 이상 징후가 발견되면 트래픽 차단, 리소스 재분배, 또는 네트워크 경로 변경 등의 대응 조치를 자동으로 실행함으로써 네트워크 전체의 안정성을 높이고 있습니다. 확장에 대한 원활한 지원 5G 네트워크의 확산과 IoT 디바이스의 확산등으로 엣지 노드의 수가 폭발적으로 증가하면서 각 노드에서 생성되는 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이러한 환경에서 네트워크 모니터링 시스템은 더 많은 노드를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 가져야 하며, 노드 간 상호 연결성을 포함해 분산된 네트워크 전반에 걸쳐 일관된 성능을 유지해야 합니다. 이를 위해 네트워크 모니터링 시스템은 새로운 엣지 노드가 네트워크에 추가될 때마다 별도의 수작업 설정 없이 자동으로 노드를 인식하고, 모니터링을 즉시 시작할 수 있도록 기능이 강화되고 있습니다. 또한 자동 스케일링 기능을 통해 엣지 노드가 증가하면 모니터링 시스템의 리소스를 동적으로 확장하여, 성능 저하 없이 모든 노드를 관리하고 모니터링할 수 있도록 지원하고 있습니다. [4] 네트워크 보안 강화 네트워크 모니터링 분야에서 '보안'은 항상 중요한 주제였지만, 최근 IT 기술의 발전과 빈번한 보안사고 등으로 인해 그 중요성이 더 커지고 있습니다. 네트워크 보안 강화와 관련한 주요 이슈들을 살펴보겠습니다. 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 모델의 확산 "절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라"는 원칙에 기반한 제로 트러스트 보안 모델은 내부와 외부를 구분하지 않고, 모든 사용자와 장치의 접근을 철저히 검증하는 접근법입니다. 클라우드 서비스의 확산으로 인해 기업 네트워크의 경계가 모호해지면서 더욱 중요해지고 있습니다. 제로 트러스트 모델을 올바르게 구현하기 위해서는 네트워크의 모든 트래픽을 실시간으로 모니터링하고 비정상적인 활동을 자동으로 탐지하고 즉각적으로 대응할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이는 기존 보안 시스템이 단순히 알려진 위협을 차단하는 것에 그쳤다면, 제로 트러스트 모델에서는 잠재적인 위협까지도 감지하고 대응할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 이를 위해, 최근 네트워크 모니터링 시스템은 AI 기술을 활용하여 자동으로 이상 징후를 탐지하고, 보안 위협에 신속하게 대응하는 능력을 강화하고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 모니터링 시스템은 평소와 다른 사용자 행동 패턴을 감지하고, 이를 바탕으로 잠재적인 보안 위협을 조기에 차단하고 있습니다. SASE(Secure Access Service Edge)의 부상 SASE는 네트워크와 보안 기능을 통합하여 클라우드 환경에서 제공하는 혁신적인 보안 모델입니다. VPN, 방화벽, 침입 탐지 시스템, 데이터 손실 방지 등을 하나의 통합 솔루션으로 제공하며, 특히 외부에서 중앙 데이터센터로의 안전한 접근을 보장하는 데 최적화되어 있습니다. SASE는 전통적인 네트워크 보안 솔루션이 클라우드 환경에서 가지는 한계를 극복하고, 어디서든 동일한 보안 수준을 유지할 수 있게 하는 장점이 있습니다. SASE의 핵심은 네트워킹과 보안 기능을 통합하여, 기업이 네트워크와 보안을 하나의 솔루션으로 관리할 수 있도록 하는 것입니다. SASE를 도입하면 방화벽, 클라우드 접근 보안 브로커(CASB), 보안 웹 게이트웨이(SWG) 등 다양한 보안 기능을 단일 플랫폼에서 통합 관리할 수 있어, IT 팀이 더 효율적이고 일관된 보안 정책을 실행할 수 있습니다. 또한, SASE는 네트워크 모니터링 시스템을 진화시켜, 다양한 보안 기능(예: 방화벽, CASB, 보안 웹 게이트웨이 등)을 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있게 합니다. 이를 통해 네트워크 가시성을 높이고, 비정상적인 활동에 대한 즉각적인 대응이 가능해지며, 궁극적으로 조직의 보안을 강화하고 있습니다. XDR(Extended Detection and Response) 도입 XDR은 전통적인 EDR(Endpoint Detection and Response)을 확장하여, 네트워크, 엔드포인트, 서버, 클라우드 환경 등에서 발생하는 보안 위협을 통합적으로 탐지하고 대응하는 기술입니다. XDR은 다양한 보안 도구와 데이터를 통합하여 상관관계를 분석함으로써, 보안 운영 팀이 위협을 보다 쉽게 이해하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원하기 때문에 많은 주목을 받고 있습니다. XDR을 활용하려면 상당한 초기 비용이 들고 관리에 어려움이 있기 때문에 많은 기업들이 XDR 전문 관리 솔루션을 도입하고 있습니다. 이에 따라 네트워크 모니터링 시스템도 단순히 네트워크 트래픽을 모니터링하는 것에서 나아가, XDR 전문 관리 솔루션과의 긴밀한 협력을 통해 통합된 보안 운영과 모니터링을 서비스로 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어, 기업은 네트워크 모니터링 시스템을 통해 다양한 보안 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하며, 이를 XDR 솔루션과 통합하여 종합적인 보안 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이로 인해 보안 위협에 대한 대응 속도를 높이고, 더욱 정교한 보안 전략을 구현할 수 있게 됩니다. 멀티 클라우드와 SDN, 엣지 컴퓨팅 환경에서 네트워크 모니터링은 가시성, 유연성, 그리고 자동화된 대응 능력을 갖춘 시스템으로 진화하고 있습니다. 특히 AI와 머신러닝 기술을 활용한 자동화된 분석은 네트워크 성능 저하나 장애를 사전에 예측하고 대응하는 데 중요한 역할을 합니다. 기술의 발전에 맞추어 발전하는 네트워크 모니터링 시스템의 사용을 통해 기업은 더욱 복잡해지는 네트워크 환경에서 잠재적 위협을 신속히 탐지하고 대응할 수 있습니다. 2024.09.23
기술이야기 WAS(웹 애플리케이션 서버) 성능, APM을 통해 최적화하는 법 기술이야기 WAS(웹 애플리케이션 서버) 성능, APM을 통해 최적화하는 법 WAS(Web Application Server)는 현대 기업들이 운영하는 다양한 웹 애플리케이션이 원활하고 안정적으로 작동하도록 돕는 핵심 인프라입니다. 온라인 쇼핑몰, 인터넷 뱅킹, 병원 정보 시스템 등, 일상생활에서 자주 접할 수 있는 부분에서 WAS의 역할이 두드러지게 나타나죠. 대표적으로 온라인 쇼핑몰을 예를 들어 볼까요? 블랙프라이데이와 같은 쇼핑 성수기에는 많은 사람들이 동시에 웹사이트에 접속하기 때문에, 서버에 큰 부담이 생깁니다. 이때 WAS는 부하 분산 기능과 세션 관리를 통해 이런 부담을 효과적으로 나누어 처리하고, 각 사용자의 접속 상태를 잘 관리하여 웹사이트가 원활하게 작동하도록 돕는데요. 만약 WAS가 제대로 작동하지 않으면 웹사이트가 느려지거나 접속이 되지 않아 고객들이 불편을 겪고, 결국 매출 손실로 이어질 수도 있습니다. 이러한 이유들로 인해 WAS를 안정적으로 운영하기 위해서는 APM(Application Performance Management)이 필요합니다. APM은 애플리케이션 성능을 실시간으로 모니터링하고, 최적화하며, 성능 저하나 장애를 사전에 예방할 수 있도록 도와주는 시스템을 의미하는데요. 그렇다면 APM을 통해 어떤 방식으로 WAS를 관리할 수 있을까요? │APM으로 WAS(Web Application Server)를 관리하는 방법 우선 첫 번째로는, WAS에서 실행 중인 애플리케이션을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 즉 WAS에서 실행 중인 애플리케이션이 제대로 작동하는지 실시간으로 확인할 수 있어, 문제가 발생해도 신속하게 해결할 수 있도록 도와주죠. [그림] Zenius APM : 실시간 모니터링 상황판 Zenius APM을 통해 자세히 살펴볼게요. Zenius APM은 한 화면에서 전체 또는 인스턴스 별로 수행되고 있는 트랜잭션의 처리 현황을 종합적으로 파악할 수 있는데요. 서버의 상태와 애플리케이션 성능이 정상적으로 작동하는지 한눈에 확인할 수 있고, 문제가 발생할 경우 빠르게 대응할 수 있습니다. • • • • • • 두 번째로는, 애플리케이션의 서비스가 지연되는 현황을 확인할 수 있습니다. 사용자 웹 페이지가 느려지면, 지연 원인을 빠르게 파악하고 조치해야 하기 때문에 이러한 문제를 직관적으로 파악할 수 있어야 합니다. [그림] Zenius APM : 액티브 서비스 모니터링 Zenius APM을 통해 살펴보면 액티브 서비스 처리 현황을 확인할 수 있습니다. 이 현황을 통해 스피드 메타 차트를 통해 전체 실시간 트랜잭션 유입량과 처리 상태, 그리고 서비스 지연 여부를 확인할 수 있는데요. 사용자의 웹 페이지가 느려질 경우 위 그림처럼 빨간 표기로 지연된 부분을 파악할 수 있습니다. [그림] Zenius APM : 액티브 서비스 현황 모니터링 만약 처리가 지연되고 있다면 인스턴스, 액티브 서비스 현황 차트를 통해 보다 명확하게 확인할 수 있습니다. 위 그림과 같이 이퀄라이저 차트에서 주황색 또는 붉은색으로 표시된 부분을 통해, 인스턴스에서 발생한 잠재적인 문제를 확인할 수 있죠. 이렇게 지연된 서비스가 발견된 인스턴스에서 처리 중인 트랜잭션 목록을 확인할 수 있습니다. 또한 지연된 트랜잭션이 어느 단계에서 멈춰 있는지도 파악할 수 있습니다. [그림] Zenius APM : 서비스 응답 분포 및 트랜잭션 상세 모니터링 처리 완료된 트랜잭션의 지연 구간은 서비스 응답 분포를 통해 확인할 수 있으며, 이슈 정보를 통해 좀 더 상세한 지연 위치를 알 수 있습니다. • • • • • • 세 번째는, 과거 장애 시점에 대한 정밀한 장애 원인을 분석할 수 있습니다. 이 기능은 장애 재발을 막고 시스템의 안정성을 높이기 위해 중요한 부분인데요. [그림] Zenius APM : 스냅샷 분석 예시를 통해 자세히 알아보겠습니다. Zenius APM과 같은 APM 솔루션은 장애 시점에 대한 정보를 스냅샷을 통해 과거 실시간 상황을 동일하게 재현하여, 당시의 시스템 상태와 성능을 정확히 파악할 수 있게 도와줍니다. 또한 모든 세부 정보를 포함한 Raw 데이터를 기반으로 하는데요. 과거 시점에 장애 원인 분석을 보다 정밀하게 파악할 수 있어, 장애 재발을 방지하고 시스템 안정성을 확보할 수 있습니다. • • • • • • 지금까지 APM을 통해 어떻게 WAS를 관리하는지 살펴보았습니다. 하지만 여기서 한 가지 더 알아야 할 것은, 애플리케이션 성능 저하가 WAS만의 문제는 아니라는 점입니다. CPU, 메모리, 디스크 I/O 등 서버 자원의 부족이나 데이터베이스 쿼리 성능 저하 등 다양한 원인에 의해 발생할 수도 있죠. 따라서 이러한 모든 요소들을 종합적으로 모니터링하는 것이 중요한데요. 이러한 요구를 해결하기 위해 Zenius APM은 서버와 데이터베이스를 자동으로 매핑하여 연관 관계를 시각적으로 확인할 수 있는 '토폴로지 맵'을 제공합니다. 이를 통해 애플리케이션 성능 저하가 서버 자원의 부족 때문인지, 데이터베이스 쿼리 성능 저하 때문인지 명확히 파악할 수 있습니다. 이번 시간에는 APM으로 WAS를 어떻게 관리하는지 알아보았습니다. 결론적으로 기업에서 안정적이고 신뢰할 수 있는 웹 애플리케이션 환경을 구축하기 위해서는, APM은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이제 Zenius APM을 통해 WAS 관리를 효과적으로 관리하여, 최적의 웹 애플리케이션 성능을 유지해 보세요! 🔍더보기 Zenius APM으로 WAS 관리하기 📝함께 읽으면 더 좋아요 • APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는? • APM의 핵심요소와 주요기능은? • 옵저버빌리티 vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은? • 오픈소스 APM만으로 완벽한 웹 애플리케이션 관리, 가능할까? 2024.07.29
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 CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법 기술이야기 CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법 오늘날 많은 기업들이 AWS, 구글, 마이크로소프트 등의 클라우드 서비스를 적극 활용하고 있습니다. 클라우드 서비스는 데이터의 안정성과 가용성을 보장하고, 비용을 절감하며, 자원을 최적화하는 등 다양한 이점을 제공하기 때문인데요. 2024년 클라우드 서비스 시장 전망도 매우 밝습니다. 시장조사기관에 따르면 2024년 클라우드 시장 규모는 약 727.9억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2023년과 대비하면 16.2% 증가한 수치이죠. 하지만 클라우드 서비스의 이용률이 증가하고 클라우드 인프라가 복잡해짐에 따라, 체계적이고 효율적인 클라우드 관리가 필요한데요. 클라우드 환경에서는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 자원을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, 실시간으로 이상 징후를 감지하여 보안을 강화할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이러한 관리를 가능하게 해주는 시스템이 바로 CMS(Cloud Service Management System)입니다. 그래서 이번 시간에는 대표적인 CMS 솔루션인 Zenius CMS 사례를 통해, 클라우드 서비스를 관리하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. │CMS를 이용해 클라우드 서비스 관리하는 법 실시간 성능 모니터링 우선 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 첫 번째는, 클라우드 서비스의 세부 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 클라우드 환경에서는 작은 문제가 큰 장애로 이어질 수 있기 때문에, 실시간 모니터링을 통해 이상 징후를 빠르게 감지하고 대응할 수 있어야 하죠. [그림] (왼)AWS EC2 (오)AWS EBS 좀 더 이해하기 쉽게 Zenius CMS를 통해 살펴볼게요. Zenius CMS는 각 서비스에 맞는 주요 지표를 상세히 모니터링할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어 AWS EC2와 EBS에서 제공하는 서비스에 맞춰 각각의 구성과 성능 정보를 수집하여, 실시간 모니터링이 가능하죠. [그림] (왼)Amazon Billing, (오)Amazon VPC 특히 과금 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 AWS Billing을 통해, 지출 현황을 직관적으로 파악하고 관리할 수 있도록 도와줍니다. 클라우드에서 네트워크를 분리하고 안정하게 관리할 수 있는 VPC(Virtual Private Cloud) 서비스에 대한 상세한 정보도 제공해 주죠. 서비스마다 다른 차트와 그래프를 시각화해서 보여주기 때문에, 직관적으로 확인할 수 있습니다. [그림] (왼) 관심 서비스 그룹 모니터링 (오) 서비스 그룹 별 대상/항목 설정 또한 Zenius-CMS는 클라우드와 연관된 서비스와 특성에 맞게 그룹핑하여, 한 화면에서 성능 비교를 분석할 수 있습니다. 서비스 그룹 별 대상이나 항목 설정을 할 때도 유용하죠. 클라우드 인프라 구성 시각화 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 두 번째는, 복잡한 클라우드 환경을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 다양한 클라우드 인프라의 복잡한 구성과 서비스 간의 연결 구조를 시각적으로 보여줘야 하죠. 이는 문제 발생 시 신속하게 원인을 파악할 수 있고 해결할 수 있기 때문이죠. [그림] 클라우드 서비스 맵 Zenius CMS를 통해 다시 한번 살펴볼게요. Zenius CMS는 구성도를 자동으로 생성하여, 클라우드 서비스 맵을 쉽게 확인할 수 있습니다. 현재 사용하고 있는 각 계정에 연결된 클라우드의 구성 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다. 또한 이러한 Map 구성을 직접 편집할 수도 있는데요. 손쉬운 Map 구성 편집을 위한 아이콘, 이미지, 폰트 등 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경의 복잡한 구성을 쉽게 이해하고 관리할 수 있습니다. 중앙 통합 관리 시스템 CMS로 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 세 번째는, 다양한 클라우드 서비스를 중앙에서 통합 관리할 수 있어야 합니다. 각 서비스의 상태의 성능을 한곳에서 모니터링하고 관리할 수 있어, 관리의 편의성과 효율성이 크게 향상되기 때문인데요. [그림] 하이브리드 토폴로지 맵 Zenius CMS는 클라우드와 온프레미스 환경(On-Premise)을 통합하여 모니터링이 가능합니다. 이 시스템은 AWS, Azure, GCP 등 멀티 클라우드 서비스의 구성/성능/장애 정보를 직관적으로 모니터링할 수 있죠. 이를 통해 전체 인프라의 연관 관계와 상태를 직관적으로 파악할 수 있습니다. [그림] 오버뷰 또한 Zenius CMS는 사용자의 관점에 맞게 클라우드 서비스를 한 화면에 구성하여 관리할 수 있습니다. 사용자의 운영 목적이나 환경에 맞춰, 클라우드 서비스 현황/관련 지표/이벤트/토폴로지 등 선택적으로 구성할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경을 보다 효율적으로 운영할 수 있죠. 이번 시간에는 CMS 도구를 활용해, 클라우드 서비스 관리 방법을 알아보았습니다. 앞으로 클라우드 서비스는 기업에서 더욱 필수적이며, 그 수요는 지속적으로 증가할 것입니다. 이제는 클라우드 자원을 효율적으로 운영하고 다양한 클라우드 환경에서도 통합 관리할 수 있는 Zenius CMS를 통해 효과적으로 관리해 보세요! 🔍더보기 Zenius CMS로 효율적으로 클라우드 관리하기 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 엣지 컴퓨팅을 위한 CNCF 프로젝트, KubeEdge 활용법 기술이야기 엣지 컴퓨팅을 위한 CNCF 프로젝트, KubeEdge 활용법 최근 몇 년 간 IT 분야는 급속한 발전을 거듭하고 있습니다. 특히 2010년대 중반부터 데이터를 온라인에 저장하는 기존 방식을 넘어서, 보다 진보된 컴퓨팅 기술이 등장하며 클라우드 컴퓨팅이 중요한 역할을 하게 되었습니다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google) 등의 대형 기업들이 클라우드 서비스를 주도해 나갔죠. 하지만 점점 IT 산업이 커지고 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 IT 장비에서 생성되는 데이터양이 기하급수적으로 많아졌습니다. IDC의 2018년 자료에 따르면, 2025년에는 전 세계에서 생성되는 데이터가 175ZB(*제타바이트1)에 도달할 예정이라고 합니다. 이처럼 수많은 데이터가 생성되고 중앙 서버에 저장/연산이 될 경우, 서버에 부하가 증가하는 문제가 발생하게 됩니다. *1. 1 ZB = 1021 bytes = 1,000,000,000,000,000,000,000 bytes 이를 해결하기 위해 2020년부터 중앙 서버에만 저장하지 않고, 클라우드 하위개념인 '클라우드렛'을 통해 데이터를 분산 처리하는 새로운 기술이 등장했는데요. 그 기술이 바로 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)입니다. │엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란? 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 집중형 데이터 센터나 클라우드 대신, 데이터가 생성되는 가장 가까운 곳에서 처리하는 기술입니다. 쉽게 말해 중앙 서버가 아닌 데이터가 발생하는 '엣지(가장자리)'에서 직접 처리하는 것을 의미하죠. 엣지 컴퓨팅의 목적은 데이터 처리 응답 지연을 없애고, 실시간 성능을 개선하는 것입니다. 따라서 엣지 컴퓨팅의 가장 큰 특징이 '분산 처리 기능'이기도 합니다. 즉 가까운 곳에서 데이터를 처리하여, 부하를 분산하고, 통신 지역을 최소화하는 것이 엣지 컴퓨팅의 주목적입니다. │Edge Computing 필요성 그렇다면 엣지 컴퓨팅은 왜 점점 중요해지고 있을까요? 앞에서 언급했던 것처럼, IoT 시대가 도래하면서 다양한 디바이스에서 처리하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 요구되는 처리 속도와 응답 속도도 높아지고 있죠. 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 데이터 센터가 필요하지만, 각 위치에 데이터 센터를 두는 것보다 한 곳에서 중앙 집중식으로 처리하는 것이 더 효율적입니다. 이것이 클라우드 컴퓨팅이 대중화된 이유 중 하나입니다. 그러나 인터넷을 통해 클라우드로 데이터를 전송하고 처리한 후 반환할 때, 약간의 시간 지연이 발생합니다. 물론 로봇과 산업 장비의 센서 기술은 나날이 발전하고 있어, 어느 순간에도 상황을 정확하게 파악할 수 있게 되었습니다. 하지만 데이터 처리와 반응 사이에 시간 지연이 발생하면 정교한 *센싱 기술2 은 아직 어려운 편이죠. *2. 센싱 기술: 다양한 센서를 활용해 물리적 환경으로부터 데이터를 감지하고 수집하는 기술 이처럼 정밀하고 복잡한 동작을 수행하는 디바이스에는 고정밀 IoT가 필요한데요. 이를 위해서는 최대한 실시간에 가깝게 정보와 데이터를 주고받아야 하는데, 엣지 컴퓨팅가 이를 가능하게 합니다. 따라서 엣지 컴퓨팅은 IoT가 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 기술로 주목받고 있죠. │Edge Computing 장점 엣지 컴퓨팅의 구체적인 이점은 무엇일까요? 엣지 컴퓨팅을 활용하면 얻을 수 있는 이점을 살펴보겠습니다. • 네트워크 트래픽 감소: 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 클라우드 서버로 보내지 않고 엣지(사용자 근처 단말기)에서 직접 처리하기 때문에, 네트워크 트래픽이 큰 폭으로 감소합니다. • 빠른 데이터 처리 응답시간: 데이터를 단말기에서 바로 처리하므로, 데이터 처리 응답 시간이 매우 빠릅니다. 실시간 응답이 중요한 애플리케이션에서는 큰 이점이죠. • 향상된 보안성: 개인정보 등 중요한 데이터를 중앙 데이터 센터로 전송하지 않아도 되므로 보안성이 높아집니다. 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에 데이터 유출 위험이 줄어듭니다. • 장애 포인트 감소: 서버에 장애가 발생할 경우, 전체 서비스로 장애가 확대되는 클라우드 컴퓨팅과 달리 엣지 컴퓨팅은 개별 엣지의 장애가 다른 엣지로 전파되지 않게 합니다. 따라서 전체 시스템의 안정성이 향상되고 장애 포인트가 감소됩니다. │Edge Computing 활용 분야 엣지 컴퓨팅 활용분야는 다양하지만, 대표적인 엣지 컴퓨팅 적용사례로 스마트팩토리가 있습니다. 스마트 팩토리는 IoT, AI를 활용해 공정을 자동화하고 최적화하는 공장을 의미하는데요. 스마트팩토리에서는 제품 생산 과정에서 발생하는 모든 데이터를 중앙 클라우드 서버에 저장하면, 서버에 부하가 걸리기 쉽습니다. 이를 해결하기 위해 단순히 매일 반복되는 프로세스는 근처 엣지서버에 저장하고 데이터 연산 작업을 진행하죠. 반면 복잡하고 자주 처리되지 않는 데이터는 중앙 클라우드 서버에 저장합니다. 이렇게 하면 AI가 기기를 운영할 때 실시간 데이터 처리가 가능하여 지연 시간을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 여기서 엣지 서버는 지사 개념으로, 중앙 클라우드 서버는 본사 개념으로 이해할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅 활용 분야는 계속해서 확대되고 있습니다. 스마트팩토리 외에도 에너지 스트리밍, 게임, 헬스케어, 농업, 데이터센터, 자율주행, 스마트 시티 등 대규모 산업분야에 많이 사용되고 있습니다. │Edge Computing 도전 과제 하지만 엣지 컴퓨팅 기술에는 여러 도전과제가 있는데요, 대표적으로 애플리케이션 배포관리가 있습니다. 다양한 엣지 환경에서 애플리케이션을 배포하고 관리하는 것은, 생각만 해도 복잡한 프로세스이기 때문이죠. 이때 애플리케이션 버전 관리를 일관되게 하고 다양한 엣지 장치와 위치에서 호환성을 유지하려면, 효율적인 오케스트레이션 배포 시스템이 필요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 여러 솔루션들이 연구되고 있는데요. 그중 하나가 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)입니다. 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동 배포하고, 확장하며, 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이때 쿠버네티스 기술에 + Edge를 접목한 것이 바로 KubeEdge입니다. 좀 더 자세히 알아볼까요? │KubeEdge란? KubeEdge는 쿠버네티스를 확장하여 엣지 컴퓨팅 환경을 지원하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 플랫폼이죠. KubeEdge는 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 경계를 허물기 위해 설계되었는데요. CNCF 재단에서 엣지 컴퓨팅 커뮤니티 구성원에 의해 개발되었고, 2018년 11월 상하이 KubeCon에서 처음 발표되었습니다. 쿠버네티스 기반으로 설계된 KubeEdge는, 2019년 3월에 첫 릴리즈 이후로 점차 안정화되고 있습니다. │KubeEdge 주요 기능 KubeEdge는 쿠버네티스를 사용해 클라우드와 엣지 리소스를 일관되게 관리할 수 있습니다. 또한 클라우드에서 운영하던 애플리케이션과 서비스를 동일한 방식으로 다룰 수 있죠. 이 밖에도 KubeEdge 주요 기능은 다음과 같습니다. • 엣지 클러스터 관리: KubeEdge는 엣지 환경에서도 쿠버네티스 클러스터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. • 데이터 처리: 엣지에서 생성된 데이터를 로컬에서 처리하여, 네트워크 대역폭을 절약하고 응답 시간을 단축합니다. • 애플리케이션 오케스트레이션: 클라우드와 유사한 방식으로 엣지 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다. • 보안: 엣지와 클라우드 간의 안전한 통신을 보장하여, 데이터 보안을 강화합니다. │KubeEdge 주요특징 KubeEdge 기능이 좀 더 원활하게 작업을 할 수 있도록 도와주는 주요 특징이 있는데요. 자세히 살펴보겠습니다. • 분산 아키텍처: KubeEdge는 클라우드와 엣지를 각각 포함하는 분산된 환경을 지원합니다. 클라우드에는 Kube-apiserver가 있으며, 엣지에는 실제 IoT 디바이스가 있습니다. 이를 통해 중앙 집중식 관리와 로컬 처리를 모두 가능하게 합니다. • 쿠버네티스 API 호환성: KubeEdge는 쿠버네티스 API와 호환됩니다. 이를 통해 기존에 쿠버네티스에 익숙한 사용자는 엣지 컴퓨팅 환경을 쉽게 관리할 수 있죠. • 리소스 제약 환경 지원: 엣지 디바이스는 일반적으로 제한된 컴퓨팅 자원을 가지고 있습니다. KubeEdge는 이러한 환경을 고려하여 설계되었기 때문에, 리소스가 제한된 환경에서도 효율적으로 작동합니다. • 오프라인 작동 지원: 엣지 노드는 네트워크에 연결되어 있지 않더라도, 일정 부분을 독립적으로 작동할 수 있습니다. 이는 인터넷 연결이 불안정한 환경에서 매우 유용합니다. • 경량화된 엣지 컴포넌트: KubeEdge는 엣지 측에 'EdgeCore'라는 경량화된 컴포넌트를 사용합니다. EdgeCore는 IoT 디바이스와의 통신/관리를 담당합니다. • 효율적인 통신: 클라우드와 엣지 사이의 통신은 *MQTT3와 같은 프로토콜을 사용하여 효율적으로 이루어집니다. 이는 데이터의 신속한 전송과 처리를 가능하게 합니다. *3. MQTT: Message Queuing Telementry Transport의 약자로 경량 메시지 전송 프로토콜 │KubeEdge 구성도 KubeEdge 구성도를 살펴보면 크게 Cloud, Edge, Device로 나누어져 있는데요. 각각 구성요소에 대한 설명은 아래와 같습니다. • Edged: Edge에서 컨테이너화된 애플리케이션을 관리합니다. 이는 엣지 디바이스에서 애플리케이션을 배포하고 실행하는 역할을 합니다. • EdgeHub: Edge에 위치한 통신 인터페이스 모듈로, 엣지 컴퓨팅을 위해 클라우드 서비스와 상호 작용하는 *웹 소켓4 클라이언트입니다. 클라우드와 실시간 데이터 통신을 담당합니다. • CloudHub: 클라우드에서의 통신 인터페이스 모듈입니다. 클라우드 측의 변경 사항을 감시하고, EdgeHub에 메시지를 캐싱하고 보내는 역할을 담당하는 웹 소켓 서버입니다. • Edge Controller: Edge 노드를 관리하는 모듈입니다. 이 모듈은 데이터를 특정 엣지 노드로 전달될 수 있도록, 엣지 노드와 포드 *메타데이터5를 관리합니다. 즉 Edge Controller는 쿠버네티스 컨트롤러 역할을 확장하여, 엣지 컴퓨팅 환경에서도 효율적인 노드 관리와 데이터 흐름을 가능하게 합니다. • EventBus: MQTT를 사용하여 내부 엣지 통신을 처리하는 모듈입니다. 이는 MQTT 서버와 상호 작용하여 다른 구성 요소에 게시와 구독 기능을 제공하는 MQTT 클라이언트 역할을 합니다. • Device Twin: 장치 메타 데이터를 처리하는 장치용 소프트웨어 미러입니다. 이 모듈은 장치 상태를 처리하고 이를 클라우드에 동기화하는 데 도움을 줍니다. 또한 경량 데이터베이스(SQLite)에 연결되어, 애플리케이션에 대한 쿼리 인터페이스도 제공합니다. • MetaManager: Edge 노드에서 메타데이터를 관리하는 모듈입니다. 이는 Edged와 EdgeHub 사이의 메세지 프로세서로, 경량 데이터베이스(SQLite)와의 메타데이터를 저장/검색하는 역할을 담당합니다. *4. 웹 소켓: 웹 브라우저와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 가능하게 하는 프로토콜 *5. 포드 메타데이터: 파일 원본 데이터 외에 추가적인 속성이나 정보를 포함하는 메타데이터 이러한 각 구성 요소는 엣지와 클라우드 간의 원활한 통신, 애플리케이션 배포, 데이터 관리 등을 담당하여 엣지 컴퓨팅의 성능과 효율성을 극대화합니다. 이를 통해 실시간 데이터 처리와 안정적인 시스템 운영이 가능하죠. │엣지 컴퓨팅과 KubeEdge 미래 전망 그렇다면 엣지컴퓨팅과 KubeEdge 미래 전망은 어떨까요? 엣지 컴퓨팅과 KubeEdge의 결합은 데이터 생성 지점에서 즉시 처리를 가능하게 하여 지연 시간을 줄이고, 클라우드 네이티브 애플리케이션을 엣지 환경에서도 원활하게 실행할 수 있도록 지원합니다. 따라서 이러한 기술의 결합은 5g와 함께 자율주행차, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌며, 향후 지속적인 성장이 예상됩니다. IDC에 따르면, 전 세계 엣지 컴퓨팅 지출은 2023년 2080억 달러에서 2026년까지 연평균 13.1%씩 성장하여 3170억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 디지털 전환 이니셔티브의 중요한 요소로 엣지 컴퓨팅의 역할이 확대되면서 더욱 가속화될 예정입니다. 국내에서도 엣지 컴퓨팅과 관련한 기술 발전과 시장 확장이 활발히 이루어지고 있습니다. 정부가 민간사업에게 5G 주파수를 할당하면서 이음 5G(5G 특화망) 서비스가 시작되었고, 이를 통해 자율 주행 로봇 등의 엣지 컴퓨팅 관련 서비스가 확대되고 있습니다. 결론적으로 엣지 컴퓨팅과 KubeEdge의 결합은, 미래의 디지털 트랜스 포메이션을 가속화할 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 전망하고 있습니다. 이들의 발전은 다양한 산업 분야에서 새로운 비즈니스 모델과 기회를 창출하여, 우리의 생활 방식을 더욱 안전하고 편리하게 만들어 줄 것입니다. 📚참고 자료 • MichaelShirer, "New IDC Spending Guide Forecasts Edge Computing Investments Will Reach $232 Billion in 2024", IDC • GordonHaff, "Edge computing: 4 trends for 2023", enterprisersproject • ShirleyStark, "Future Of Edge Computing: Top 6 Trends 2023", justtotaltech • TonyFyler, "Edge computing trends in 2023", techhq • Bluefriday, "KubeEdge concept", tistory • Mansoor Ahmed, "Kubernetes Native Edge Computing Framework, KubeEdge", linkedin • "TDK의 고급 HDD 헤드 기술은 사회의 디지털 변혁을 가속화합니다", shunlongwei • 양대규기자, 엣지에서 AI와 시각적 처리가 증가하는 이유, aitimes 2024.07.26
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 GPU 모니터링의 중요성과 솔루션 선택 기준은?! 기술이야기 GPU 모니터링의 중요성과 솔루션 선택 기준은?! 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR), 빅데이터 분석 등 정말 다양한 분야의 기술이 고도화 됨에 따라서 GPU(Graphic Processing Unit, 그래픽 처리 장치) 시장도 빠르게 커지고 있습니다. GPU 시장은 2024년부터 2029년까지 32.9%의 CAGR(연평균 성장률)을 기록하며, 2029년에 280조 원을 돌파할 것으로 예측됩니다. GPU의 활용도가 커지면서 그와 동시에 GPU를 효율적으로 관리하는 'GPU 모니터링'의 중요성도 점점 더 부각되고 있는데요, 자세한 이유부터 살펴보겠습니다. │GPU 모니터링이 필요한 이유는?! GPU 모니터링이 필요한 가장 큰 이유는 효율적인 자원 관리와 성능 최적화입니다. GPU는 고성능을 제공하기 때문에 리소스를 많이 소모합니다. 따라서 실시간 모니터링을 통해 GPU의 사용량, 소모 전력, 온도, 메모리 사용량 등을 파악하고 대응해야 합니다. 이는 곧 시스템이 과열되거나 과부하 되는 것을 막아주고 GPU 성능을 최적의 상태로 유지시켜주기 때문이죠. 이와 더불어서 빠른 문제 진단과 해결을 위해서도 모니터링이 필요합니다. GPU 관련 문제나 오류는 단순한 시스템 성능 저하를 넘어서 서비스/비즈니스 전반의 문제로 확대될 수 있습니다. 따라서 GPU 모니터링 솔루션을 사용하여 메모리 누수 등의 이상 징후를 빠르게 발견하고 조치할 수 있어야 합니다. 또한 실시간 GPU 모니터링을 통해서 에너지 사용량 최적화하면 전체 시스템의 에너지 효율도 향상시킬 수 있습니다. 그렇다면 구체적으로 어떤 GPU 모니터링 솔루션을 선택해야 할까요?! │GPU 모니터링 솔루션 선택 방법?! GPU 솔루션 선택 시 가장 중요하게 확인해야 할 부분은, 'GPU의 특성을 고려한 모니터링이 가능한가?'입니다. GPU는 한 개 서버라 하더라도 각각의 GPU 별로 모니터링이 되어야 하고, 온도 상승에 따른 성능 저하와 'Out of memory'와 같은 문제를 신속하게 파악해야 하는 특성이 있습니다. [그림] 제니우스의 GPU 모니터링 화면 예시 예를 들어 브레인즈컴퍼니의 제니우스(Zenius) EMS는 GPU의 특성을 고려하여 GPU 별 모니터링을 제공하고 있습니다. 또한 GPU 온도의 추이 분석 및 감시 기능도 제공하여 일정치 이상으로 온도가 상승하거나 메모리가 증가하면 즉각적인 알림을 제공합니다. 이와 더불어서 프로세스 별 GPU 사용량과 OS 관점의 네트워크 트래픽, CPU 등 전반적인 상태에 대한 모니터링 기능도 함께 제공합니다. 제니우스 EMS와 같이 GPU 특성에 맞춘 모니터링 솔루션을 활용하면, GPU 성능을 최적화하고 효율도 최대한 높일 수 있습니다. GPU가 점점 더 중요한 역할을 맡고 있고, 그에 따른 비용도 크게 들어가는 만큼 모니터링 솔루션을 활용한 실시간 관리는 더 중요해지고 있습니다. 또한 GPU뿐 아니라 다른 IT 인프라도 통합 관리할 수 있는 솔루션을 사용하는 것도 경쟁력을 높일 수 있는 좋은 방법입니다. 애플리케이션, GPU, 네트워크 서버, 트래픽, 클라우드, 무선 AP 등 모든 IT 인프라 환경을 통합 관리할 수 있는 제니우스 같은 솔루션 도입을 통해 한 발 더 앞서 나가시기 바랍니다. 2024.07.15
기술이야기 무선 AP에 대해서 꼭 알아야 할 세 가지 기술이야기 무선 AP에 대해서 꼭 알아야 할 세 가지 지난 시간에는 무선 AP를 '어떻게' 하면 효과적으로 관리할 수 있는지에 대한 TIP을 알려 드렸었는데요(링크). 여기서 잠깐, 무선 AP란? '무선 AP'는 Access Point의 약자로 Wireless Access Point 라고 하며, WAP으로 불리기도 합니다. 실제 인터넷으로 연결되는 신호는, 무선 신호를 받아서 유선 신호 체계로 전달해 주는 매개체가 필요한데요. 이를 AP가 담당합니다. 이름 그대로 Access Point로서 유선 신호를 무선으로 바꿔주거나, 무선 신호를 유선으로 바꾸는 접촉 지점의 역할을 하죠. 이번 시간에는 구성요소, 주요 활용사례, 관리 시스템 등 AP와 관련해서 꼭 알아야 할 세 가지를 살펴볼 예정입니다. 우선 그전에 무선 AP가 최근에 '왜' 필요해졌는지부터 짚어보겠습니다. │무선 AP의 필요성 무선 AP는 일반적인 유선 공유기보다, 설치 장소에 구애받지 않는다는 점에서 차별점을 가지고 있습니다. 무선 안테나가 AP에 자체적으로 내장되어 있고 PoE 기능을 통해 일반적인 가정에서 사용하는 유선 공유기보다 자유롭게 설치될 수 있죠. 이외에도 AP는 아래와 같은 특장점으로 각광받고 있습니다. 가용성 무선 AP는 일반적인 유무선 공유기보다 무선으로 연결된 기기를 더 많이 수용할 수 있는데요. 대규모 인원을 수용해야 하는 기업/공공 지자체/백화점/카페 등 대규모 클라이언트가 필요한 장소의 원활한 네트워크 연결을 용이하게 한다는 점에서 가용성이 뛰어납니다. 관리적 측면 무선 AP는 자신을 포함하여 대역을 무선으로 연결해 주는 기능이 기본적인 역할입니다. 하지만 부가적으로 무선관리 시스템으로부터 중앙 컨트롤을 받으며, 클라이언트의 통신 상태를 체크하는 기능을 가지고 있는데요. 사용자 확인부터 트래픽 양, 웹 접속 권한 설정과 알람까지 폭넓은 관리 기능을 제공하고 있습니다. 대규모 클라이언트 지원 일반적인 가정이 아닌 학교/기업/공공장소와 같은 대규모 클라이언트에 동시 접속을 하기 위해선, 대규모 접속을 처리할 수 있는 무선 AP가 필요합니다. 일반적인 공유기의 경우 약 한정된 IP만 할당받을 수 있으며, 인원이 많아질수록 속도 저하나 부하가 발생하기 때문이죠. 반면 무선 AP는 이러한 대규모 환경에서 접속을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 편리성 무선 AP는 *SSID(Service Set Identifier)1가 하나로 통합되어, 접속 환경이 달라지더라도 무선 신호를 다시 잡을 필요가 없습니다. 반면 가정용 공유기의 경우 SSID가 별도로 분리되어 있어, 무선 신호 연결을 할 때마다 별도의 인증 절차를 거치게 되죠. 물론 공유기도 AP 모드로 SSID를 통합하여 사용할 수 있지만, 이는 네트워크 속도의 저하를 일으킬 수 있습니다. *SSID1: Wifi 공유기 검색할 때 나오는 명칭 이름(ex. SK_WifiXXXX) │무선 AP를 활용한 주요 사례 무선 AP는 앞에서도 언급했지만 대규모 환경에 적합하여, 다양한 분야에서 지속적으로 확대되고 있는데요. 몇 가지 대표적인 사례를 통해 좀 더 살펴보겠습니다. 디지털 뉴딜 정책 : 공공 와이파이 전환 사업 한국지능정보진흥원(NIA)에서는 2023년에 전국의 공공장소에 무선 인터넷 인프라를 대폭 확장하는 사업을 진행했습니다. 이 계획에 따라 그 해에만 4,400개의 새로운 공공장소에 공공 와이파이가 설치되어, 전체적으로 5.8만 개의 공공장소에서 공공 와이파이를 이용할 수 있게 되었습니다. 당진시 공공 와이파이 존 구축 당진시는 2018년까지 꾸준히 인구가 증가한 도시 중 하나입니다. 이러한 변화에 맞춰 교통과 물류의 인프라가 획기적으로 개선되었습니다. 더불어 당진시는 공공 와이파이 수요 증가에 대응하기 위해, Cisco AP 제품을 사용하여 시내 주요 지점에 공공 와이파이존을 확대하는 사업을 추진했습니다. 이 밖에도 국내 여러 도시에서는 스마트 시티 구축을 목표로, 도시 곳곳에 무선 AP를 설치하여 시민들이 어디서나 인터넷에 쉽게 접속할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 대형 쇼핑몰, 카페 체인점(ex. 스타벅스), 호텔 등 상업 시설에서도 고객 경험 개선을 위해 무선 AP를 활용한 와이파이 서비스를 제공하고 있죠. 그렇다면 네트워크 환경에서 AP가 잘 관리될 수 있도록, 필수적으로 확인해야 하는 구성 요소는 무엇일까요? │무선 AP의 네트워크 환경 구성 요소 [그림] 무선 AP의 네트워크 환경 구성 요소 무선 AP를 구축하고 잘 관리하기 위해서는 AP 컨트롤러, LWAPP 프로토콜, PoE, UI 구성 요소들이 필요한데요. 각각 구성 요소들이 어떤 역할을 하는지 파악해 보겠습니다. AP 컨트롤러 AP 컨트롤러(WLC, Wireless Lan Controller)는 다량의 AP를 관리합니다. AP의 작동 상태를 실시간으로 모니터링하며, 접속 상태 확인과 AP 설정하는 역할을 담당하죠. 또한 로드밸런싱(대역폭 분산)과 함께 일부 AP 장애 시 주변 AP를 통한 장애 감지 기능, 플랫폼을 통한 클라이언트 접속 상태에 대한 실시간 모니터링 기능을 제공합니다. LWAPP 프로토콜 이때 AP 컨트롤러와 무선 AP 간의 통신을 위한 프로토콜인 LWAPP(Lightweight Access Point Protocol)가 필요한데요. LWAPP 프로토콜을 통해 각 AP는 컨트롤러로부터 자동으로 구성되고, 보안 업데이트를 받으며, 사용자 접속을 관리할 수 있기 때문이죠. 예를 들어 LWAPP 프로토콜 덕분에 쇼핑몰 방문객들은 어디서나 끊김 없는 와이파이 접속을 경험할 수 있으며, 운영자는 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있습니다. PoE PoE(Power of Ethernet)는 무선 AP에 붙어 있는 이더넷 전원 장치로, 인터넷 케이블 하나에 데이터와 전원을 동시에 보내는 기술입니다. PoE를 이용하여 전원 코드를 따로 꽂을 필요가 없어, 설치가 간편하죠. 또한 별도의 어댑터 연결 없이 PoE 전송이 가능한 WAN 케이블 연결만 하면, 네트워크 기능과 전원 기능을 모두 구현할 수 있습니다. 이를 통해 AP의 벽면이나 천장에 설치가 가능합니다. UI AP 컨트롤러와 연계된 UI(UserInterface)로 AP 관리가 가능하며, AP에 연결된 클라이언트까지 확인할 수 있습니다. UI 화면을 통해 어느 정도의 트래픽을 사용했는지 확인할 수 있으며, AP의 이름(SSID)과 암호를 지정할 수 있습니다. 또한 AP에 연결된 클라이언트의 외/내부 관리가 가능합니다. Cisco Meraki와 Ruckus의 경우, AP 컨트롤러와 AP를 웹 화면으로 관리할 수 있는 UI 환경을 제공하는데요. 다음 사례를 통해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. │무선 AP와 컨트롤러 관리 시스템 앞에서 살펴본 것처럼 대규모의 무선 AP와 컨트롤러를 관리하기 위해서는 UI 환경, 즉 '모니터링'이 필수적인데요. 무선 AP와 컨트롤러를 모니터링할 수 있는 대표적인 사례를 살펴본다면 다음과 같습니다. Cisco Meraki [그림] Cisco Meraki 주요 장비 Cisco Meraki는 Cisco의 주요 AP, WAN, 스위치, 제품에 대한 모니터링이 가능합니다. Cisco 자체의 대시보드를 통해 장비와 현황 헬스 체크가 가능하며, 클라이언트의 실시간 사용속도와 AP에 연결된 클라이언트 리스트 역시 확인할 수 있죠. 또한 구글맵을 연동하여 주요 네트워크 장비의 위치 기반 모니터링이 가능합니다. Ruckus Networks Ruckus는 자사 네트워크 장비인 스위치, AP, AP 컨트롤러와 클라우드 관리 시스템을 제공하는 AP 전문 기업입니다. 컨트롤러와 연계된 웹 UI로 네트워크 상태를 원격으로 파악할 수 있죠. 또한 Ruckus의 대시 보드를 통해 주요 장비의 네트워크의 지리적 위치와 AP, 그리고 클라이언트 모니터링이 가능합니다. WNMS AP 벤더가 제공하는 AP 컨트롤러 관리 솔루션 외에도 WNMS(Wireless Network Monitoring System)를 통한 이기종 AP 관리가 가능합니다. 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 다양한 이기종의 AP를 사용하는 경우가 많은데요. 이러한 환경에서 WNMS는 트래픽과 클라이언트 사용량을 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 종류의 AP를 함께 관리할 수 있습니다. 이처럼 다양한 제조사의 AP를 하나의 시스템에서 통합적으로 관리할 수 있기 때문에, 대규모 환경에서 네트워크 관리를 효율적으로 운영할 수 있겠죠. [그림] Zenius-WNMS 모니터링 뷰 Zenius-WNMS 모니터링 화면을 보며 좀 더 자세히 살펴볼게요. Cisco와 Ruckus는 자사의 AP 무선 장비만 모니터링할 수 있는 솔루션인 반면, Zenius-WNMS는 AP 장비의 전체 운영 상황과 세부정보들을 모니터링할 수 있습니다. 컨트롤러, AP 장비 운영 상태, 벤더명, 주요 모델 및 트래픽 현황, 접속된 클라이언트 수 등 또한 확인이 가능합니다. [그림] Zenius-WNMS로 보는 무선 AP 트래픽 현황 이뿐만 아니라 Zenius-WNMS는 현재 운영중인 AP의 2.4GHz 대역, 5GH 대역에서의 트래픽 현황과 연결된 클라이언트 이벤트 현황도 모니터링할 수 있습니다. 다양한 감시 항목 설정을 통해, 주요 AP와 관련된 장애 이벤트와 운영 항목에 대한 모니터링도 가능합니다. 이를 통해 네트워크 관리자는 복잡한 네트워크 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 빠르게 대응할 수 있고, 네트워크의 성능 저하를 일으킬 수 있는 요소를 즉각적으로 식별하고 조치할 수 있죠. [그림] **대학교 종합상황판 Zenius-WNMS의 대표적인 사례로 **대학교를 들어볼 수 있는데요. 3,000여 개 이상의 대량 무선 AP를 관리하기 위해 통합 대시보드 UI 환경을 구축하였습니다. 이처럼 대규모 환경에서도 Zenius-WNMS는 효과적으로 무선 네트워크를 관리할 수 있습니다. 무선 AP와 이를 구성하는 요소들을 관리하는 체계적인 모니터링 시스템은, 이제 현대 사회에서 필수적으로 자리 잡았습니다. Zenius-WNMS을 활용하여 무선 AP를 하나의 시스템에서 통합적으로 관리하고, 대량의 무선 AP를 효율적으로 관리해 보세요! 2024.05.21
기술이야기 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)의 주요 특징과 성공사례는?! 기술이야기 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)의 주요 특징과 성공사례는?! 지메일, 유튜브, 구글맵스, 구글 클라우드까지.. 구글은 자사의 다양한 서비스들이 어디에서나 원활하게 돌아갈 수 있도록, 전 세계 곳곳의 수많은 데이터 센터를 운영하고 있습니다. 구글의 한 데이터 센터 전경(출처ⓒ google.com) 그리고 이 데이터 센터간의 효율적이고 안정적인 '네트워크' 구축을 위해, 다양한 노력을 펼치고 있습니다. 사용자에게 빠른 서비스를 제공하기 위해선 데이터 센터간의 높은 연결성과 효율성이 필수조건이기 때문이죠. 구글의 네트워크 운영은 2012년에 큰 전환점을 맞이합니다. 이 변화의 중심에는 SDN(Software Defined Network, 소프트웨어 정의 네트워크)이란 기술이 있는데요. 구글의 네트워크 운영 효율과 안정성을 극적으로 개선시킨 SDN은 과연 무엇일까요? 우선 SDN의 주요 특징부터 살펴보겠습니다. ㅣSDN의 두 가지 핵심특징 SDN은 네트워크 관리를 간소화하고 네트워크 구성의 유연성을 높이기 위해 고안된 기술입니다. SDN에는 두 가지 핵심적인 특징이 있는데요. 첫 번째 특징, 컨트롤 플레인과 데이터 플레인의 분리 SDN을 대표하는 첫 번째 특징은, 네트워크 장비의 전반적인 데이터를 중앙 집중적으로 관리할 수 있는 컨트롤 플레인(Control Plane)과, 트래픽 전송 역할을 하는 데이터 플레인(Data Plane)이 분리된 것입니다. 이러한 분리에 따른 두 가지 효과를 살펴보겠습니다. (1) 최적의 로드밸런싱이 가능해짐 기존에는 라우터와 스위치 등의 네트워크 장비가 경로를 결정했었습니다. 이 장비들은 주로 최단 경로 알고리즘을 통해 패킷을 전달하기 때문에, 네트워크 관리자가 특정 경로를 원하는대로 설정하기엔 어려움이 있었습니다. 즉 '로드밸런싱'이 어려웠었죠. 하지만 SDN은 이러한 상황의 변화를 가져왔습니다. [그림] SDN 로드밸런싱 예를 들어 보겠습니다. 기존에는 경로 정보가 있을 때 U에서 나가는 트래픽을 V와 X에 각각 분산시키고 싶을 경우, 기존의 최단 알고리즘을 통하면 항상 최단의 경로로만 라우팅할 수 있었습니다. 하지만 위 [그림]처럼 SDN을 사용하면 네트워크 관리자는 전체 네트워크의 상태를 실시간으로 파악하고, 트래픽을 V와 X로 균등하게 분산시키는 등 세밀한 조정을 할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크의 효율성을 극대화하고, 트래픽 과부하나 장애 발생 시 빠르게 대응할 수 있게 되었죠. (2) 비용 절감과 효율성 증대 SDN을 통해 기업들은 고가의 전용 네트워크 장비를 사용하지 않고도, 필요한 네트워크 기능을 구현할 수 있게 되었습니다. 이에 따라서 초기 장비 투자 비용(CapEx)과 네트워크의 운영 비용(OpEx)을 모두 줄일 수 있습니다. 또한 네트워크 관리의 자동화와 최적화로 운영의 효율성을 높여주며, 장기적으로는 인적 자원에 대한 비용 절감으로도 이어집니다. 두 번째 특징, 중앙 집중식 관리 시스템 SDN을 대표하는 또다른 특징은 소프트웨어(SDN 컨트롤러)가 중앙에서 제어한다는 것입니다. 이 소프트웨어가 네트워크의 '두뇌' 역할을 하며, 네트워크의 각 기능이 어떻게 동작할지 지시합니다. 이러한 특징으로 인한 대표적인 효과를 살펴보겠습니다. (1) 유연성과 신속한 대응 기존 네트워크 시스템은 하드웨어 중심으로 돌아가기 때문에, 이 변화에 적응하기 위해선 실제 장비를 교체하거나 수동으로 설정을 변경해야 했습니다. 하지만 SDN에서는 모든 제어 기능이 '중앙'에서 소프트웨어로 이루어지기 때문에, 변경 사항이나 새로운 요구 사항이 발생했을 경우 관리자는 물리적 장비에 접근하거나 개별 설정을 조정할 필요없이 소프트웨어를 통해 네트워크를 즉시 업데이트할 수 있게 되었습니다. 이 덕분에 기존에 며칠이나 몇 주가 걸리던 네트워크 변경 작업을 몇 분 안에 할 수 있게 됐습니다. (2) 보안과 성능 최적화 기존의 전통적인 네트워크 관리 방식에서는, 네트워크의 각 부분에 대해서 심층적으로 들여다 보는 것이 어려웠습니다. 네트워크 장비와 시스템이 서로 다른 플랫폼과 프로토콜을 사용했기 때문에, 전체적인 네트워크 상태의 모니터링이 사실상 불가능했었죠. 하지만 SDN은 소프트웨어를 통한 중앙집중식 관리 시스템으로 이루어져 있기에, 네트워크의 모든 부분에 대한 실시간 통합 관리가 가능합니다. 이를 통해서 보안 위협을 빠르게 식별하고 대응할 수 있게 되었죠. 또한 트래픽 패턴을 정밀하게 분석하여 재분배하고, 트래픽 병목 현상을 예방하여 전반적인 네트워크 성능도 개선할 수 있게 됐습니다. SDN의 두 가지 특징과 그로 인한 효과를 알아봤는데요. 이제 SDN의 아키텍처와 구현 방식에 대해서도 한번 살펴보겠습니다. ㅣSDN의 아키텍처와 구현 방식 SDN 아키텍처: 세 가지 주요 계층 SDN은 네트워크 관리를 더 유연하고 효율적으로 만들기 위해, '세 가지' 주요 계층으로 구성되어 있습니다. 세 가지 계층은 앞서 언급했던 Control Plane(컨트롤 플레인)과 Data Plane(데이터 플레인), 그리고 Application Plane(응용 프로그램 계층)입니다. 각 계층은 네트워크를 관리하고 운영하는데 있어 중요한 역할을 하는데요. 각 계층별 역할과 연관성에 대해서 알아보겠습니다. 우선 아래 [그림]에 가장 하단에 위치한 Data Plane(데이터 플레인)은 Control Plane(컨트롤 플레인)이 내린 결정에 따라 실제 데이터 패킷(Data packet)을 전송하는 역할을 합니다. 데이터 플레인은 스위치, 라우터 같은 물리적 장비를 통해 구현되며, 이들 장비는 데이터 패킷을 처리하고 전달하죠. [그림] SDN 아키텍처 중간에 위치한 Control Plane(컨트롤 플레인)은 네트워크에서 어떤 데이터가 어디로 가야 하는지 결정하는 역할을 합니다. 즉 Control Plane(컨트롤 플레인)은 네트워크 트래픽을 어디로 보낼지 결정하는 역할을 합니다. 가장 위에 위치한 Application Plane(응용 프로그램 계층)은 사용자에게 서비스를 제공하는 소프트웨어 애플리케이션을 말합니다. 이 계층은 SDN의 나머지 두 계층 위에 있으며, 네트워크의 다양한 리소스를 활용해 실제 사용자에게 서비스를 제공합니다. 클라우드 스토리지 서비스나 스트리밍 서비스 같은 것이 여기에 해당됩니다. 이 서비스들은 Control Plane(컨트롤 플레인)과 Data Plane(데이터 플레인)을 통해 데이터를 주고 받으며, 사용자에게 콘텐츠를 제공하죠. 이처럼 세 계층은 서로 밀접하게 연결되어 있습니다. 다시 말해 Control Plane(컨트롤 플레인)이 네트워크의 전반적인 관리와 결정을 담당하면, Data Plane(데이터 플레인)은 그 결정을 바탕으로 실제 데이터를 전송하죠. 그리고 Application Plane(응용 프로그램 계층)은 이 모든 네트워크 인프라 위에서 동작하며, 최종 사용자에게 서비스를 제공합니다. SDN의 구현 방식 위에서 살펴본 것 처럼 SDN은 세 개의 층으로 이루어져 있는데요. 이 각각의 층이 '제대로' 역할을 수행하기 위해서 꼭 필요한 것이 SDN Controller, OpenFlow 프로토콜입니다. OpenFlow 프로토콜은 SDN 컨트롤러와 네트워크 장비 사이에서 동작하는 프로토콜입니다. 컨트롤 플레인과 데이터 플레인 사이의 소통을 담당하고 있죠. OpenFlow 프로토콜은 컨트롤 플레인이 네트워크 장비에 구체적인 지시를 내리고, 그 지시에 따라 트래픽을 어디로 보낼지 결정할 수 있게 해줍니다. [그림] SDN 컨트롤러, OpenFlow 프로토콜 SDN 컨트롤러는 이 모든 과정을 조율하는 '중앙 집중식 지휘소'라 할 수 있는데요. 컨트롤러는 네트워크의 전반적인 상황을 파악하고, 데이터 플로우를 최적화하기 위한 결정을 내리며, OpenFlow를 통해 그 결정을 네트워크 장비에 전달합니다. 컨트롤러가 없다면 마치 중앙 교통 관리 시스템이 없이 각자의 판단에 따라 움직이는 차량들처럼 혼란스러워 지겠죠. 이처럼 SDN 컨트롤러와 OpenFlow 프로토콜을 통해 구현된 중앙 집중식 네트워크 관리는 효율적이고 유연한 트래픽 조정을 가능하게 합니다. 이제 마지막으로 맨 앞에서 잠시 살펴 본 구글(Google)의 사례를 자세히 들여다보겠습니다. ㅣ사례를 통해 보는 SDN: 구글의 G-Scale 구글의 'G-Scale SDN 프로젝트(2012)'는 SDN을 가장 효과적으로 활용한 대표적인 사례입니다. 이 프로젝트는 구글이 2010년부터 진행한 OpenFlow 프로젝트의 일환으로, 구글 데이터센터 백본(BackBone)1 구간을 SDN 기반으로 전환하는 대담한 시도였죠. 구글 이 프로젝트를 통해 성취한 결과는 인상적인 수준을 넘어, 네트워크 관리 방식에 혁신을 일으켰다고 평가받고 있습니다. 구글은 얻은 대표적인 세 가지 이득을 살펴보겠습니다. *1: 백본: 전산망 속에서 근간이 되는 네트워크를 연결시켜주는 대규모 전송회선 [그림] 구글 G-Scale 프로젝트를 통해 구축된 데이터 센터(2012) 1. 인프라 리소스의 최적 활용 구글은 OpenFlow를 기반으로 한 SDN을 적용해 기존에 40~50% 수준에 머물렀던 네트워크 인프라의 활용도를 거의 100% 가까이 끌어올렸습니다. 기존 네트워크 시스템에서는 다양한 벤더의 장비들이 서로 완벽하게 호환되지 않은 문제로 인해, 전체 네트워크 장비의 효율성이 제한되곤 했었죠. 하지만 구글의 SDN 구현은 이러한 한계를 넘어서, 네트워크 자원을 훨씬 유연하게 관리할 수 있는 방법을 제시할 수 있게 했습니다. 2. WAN 대역의 경로 최적화 WAN(Wide Area Network)에서의 데이터 전송 속도와 효율성은, 전 세계 사용자들에게 고품질의 서비스를 제공하는 데 핵심적인 요소인데요. 구글은 SDN을 통해 이러한 WAN 대역의 데이터 전송 경로를 최적화하여, 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 이는 전 세계 서비스를 제공하는 구글에게 있어 대단히 중요한 성과였죠. 3. 네트워크 구축 비용의 절감 구글은 SDN 컨트롤러와 화이트박스 스위치의 조합을 통해, 데이터센터 내 네트워크 구축 비용을 대폭 낮출 수 있었습니다. 화이트박스 스위치는 사용자가 네트워크 장비의 동작방식을 직접 결정할 수 있게 하는 개방형 장비로, 구글은 이를 통해 더 효율적이고 경제적인 네트워크 인프라를 구축할 수 있게 됐습니다. 또한 구축 비용의 절감 뿐 아니라 전반적인 서비스 품질의 향상 효과도 거둘 수 있었습니다. [그림] 구글의 다양한 SDN 기술 이처럼 구글의 'G-Scale SDN 프로젝트'는 단순히 기술적 성공을 넘어서, 전 세계 통신사와 네트워크 장비 제조사들이 SDN을 도입하고 네트워크 가상화에 뛰어들게 만든 결정적 계기가 되었습니다. 구글은 여기서 한 발자국 더 나아가 BGP, Espresso, B4, Andromeda, Jupiter 등 다양한 SDN 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 노력은 네트워크의 효율성을 극대화하고, 비용을 최적화하여, 데이터 중심의 세계에서 경쟁력을 유지하고, 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하는 성과를 만들어내고 있습니다. 구글의 G-Scale 프로젝트라는 큰 성공을 만들어낸 SDN도 '어떻게 하면 안정적으로 네트워크를 관리하고 운영할 수 있을까?'라는 고민에서 시작됐습니다. 네트워크 관리의 중요성은 더욱 더 커지고 있습니다. SDN이라는 혁신적인 기술을 바로 도입하는 것도 물론 좋지만, 그 전에 현재의 네트워크를 제대로 모니터링 하고 있는지 부터 점검해봐야 합니다. 여러분의 네트워크는 제대로 관리되고 있나요? 2024.05.09

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