기술이야기 | 브레인즈컴퍼니

주메뉴 바로가기 본문 바로가기

메인 페이지로 이동
블로그
기술이야기

블로그

기술이야기

기술이야기 ITSM 솔루션, Zenius ITSM의 주요기능과 특장점 기술이야기 ITSM 솔루션, Zenius ITSM의 주요기능과 특장점 IT 운영이 점점 복잡해짐에 따라, 표준화된 프로세스, ITIL 기반 운영, IT 자산 및 구성 요소 관리, 보안 및 규제 준수와 같은 필수 조건을 갖춘 ITSM 솔루션의 중요성이 커지고 있습니다. 이를 통해 IT 서비스 요청을 효율적으로 관리하고, 장애 대응과 변경 프로세스를 최적화하며, 운영 안정성을 확보할 수 있습니다. 이러한 핵심 요건을 충족하는 대표적인 ITSM 솔루션인 Zenius ITSM은 체계적인 서비스 운영을 지원하는 다양한 기능과 강력한 확장성을 갖추고 있습니다. Zenius ITSM이 제공하는 주요 기능과 차별화된 특장점을 자세히 살펴보겠습니다. Zenius ITSM의 주요 기능 1) IT 서비스 요청 및 운영의 표준화 (Service Desk & 프로세스 자동화) 조직 내에서 발생하는 IT 서비스 요청이 유선, 이메일, 문서 등 다양한 채널을 통해 접수되면 관리가 복잡해지고, 요청 사항이 체계적으로 정리되지 않아 비효율성이 발생할 수 있습니다. Zenius ITSM은 이러한 문제를 해결하기 위해 모든 IT 서비스 요청을 단일 창구에서 통합 관리할 수 있도록 지원하며, 체계적인 프로세스 자동화를 통해 운영 효율성을 극대화합니다. 이를 위해 Service Desk 기능을 제공하여 모든 IT 서비스 요청을 중앙에서 일괄적으로 접수하고 처리할 수 있도록 하며, 신청부터 결재, 승인까지의 모든 프로세스를 자동화하여 반복적인 업무 부담을 줄입니다. 또한, 장애, 변경, 자산관리 등의 주요 요청 사항을 ITIL(IT Infrastructure Library) 기반의 표준 프로세스로 관리할 수 있어 조직의 IT 서비스 운영을 더욱 체계적으로 정리하고, 일관된 품질을 유지할 수 있도록 합니다. 특히, 로우 코드 기반의 프로세스 디자이너를 활용하면 고객사의 환경과 요구사항에 맞춰 IT 서비스 운영 체계를 유연하게 설계하고 빠르게 구축할 수 있으며, 변경 사항이 발생하더라도 별도의 개발 없이 즉시 반영할 수 있어 지속적인 서비스 최적화가 가능합니다. 2) 장애 예방 및 신속한 대응 (CMDB & KEDB 기반 운영 최적화) IT 서비스 운영에서 장애 예방과 신속한 대응은 서비스 안정성을 확보하는 핵심 요소입니다. Zenius ITSM은 CMDB(Configuration Management Database)와 KEDB(Known Error Database)를 기반으로 IT 자산과 장애 정보를 체계적으로 관리하여 운영 최적화를 지원합니다. CMDB를 통해 하드웨어, 소프트웨어, 가상 자산 등 IT 자산을 통합 관리하여 변경 사항을 추적하고 장애 발생 가능성을 사전에 식별할 수 있습니다. 또한, KEDB를 활용해 과거 장애 및 해결 방법을 데이터베이스화함으로써, 유사한 장애 발생 시 신속한 복구가 가능합니다. EMS 및 외부 모니터링 시스템과 연계하여 장애 발생 시 자동 알림을 제공하고, SLA(Service Level Agreement) 관리 기능을 통해 서비스 품질을 지속적으로 개선할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능을 통해 Zenius ITSM은 장애 대응 시간을 최소화하고 IT 서비스의 가용성을 극대화하여 보다 안정적이고 효율적인 운영 환경을 제공합니다. 3) 유연한 IT 서비스 프로세스 운영 (사용자 맞춤형 구성) IT 환경은 비즈니스 요구에 따라 지속적으로 변화하며, 이에 따라 ITSM 솔루션도 변화에 유연하게 대응할 수 있어야 합니다. Zenius ITSM은 로우 코드 기반의 프로세스 디자이너를 제공하여, 기업이 필요에 맞춰 IT 서비스 프로세스를 자유롭게 구성할 수 있도록 지원합니다. 폼 디자이너(Form Designer)를 활용하면 IT 서비스 요청서, 변경 요청서 등 다양한 신청 양식을 직관적으로 생성할 수 있으며, 프로세스 디자이너(Process Designer)를 통해 서비스 흐름을 시각적으로 편집하고 업무 프로세스를 손쉽게 설정할 수 있습니다. 이를 통해 요청, 승인, 변경 등 핵심 프로세스를 워크플로우 자동화하여 IT 서비스 운영의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한, Plug-In 방식의 확장 기능을 제공하여 기업별 요구사항에 맞춰 필요한 기능을 유연하게 추가할 수 있습니다. 이를 통해 기본 프로세스를 유지하면서도 변화하는 IT 환경과 조직의 특성에 맞춰 최적화된 서비스 운영 체계를 구축할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 Zenius ITSM은 기업과 기관이 빠르게 변화하는 IT 환경에 적응하면서도, 조직별 요구사항에 맞춘 IT 서비스 프로세스를 효과적으로 운영할 수 있도록 지원합니다. 4) IT 서비스 통합 및 모니터링 (EMS 연동 및 운영 자동화) Zenius ITSM은 단순한 ITSM 시스템을 넘어, 모니터링 시스템(EMS)과 연동하여 IT 서비스 운영을 자동화하고 효율성을 극대화할 수 있도록 지원합니다. Zenius EMS와의 연동을 통해 IT 자산 및 장애 이벤트 정보를 자동으로 동기화할 수 있으며, 이를 기반으로 실시간 장애 감지 및 대응 프로세스를 자동화하여 운영팀의 부담을 줄입니다. 또한, 모니터링 데이터를 활용한 장애 분석 및 사전 예방 조치를 통해 IT 서비스의 안정성을 강화하고, 운영의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 뿐만 아니라, 백업 및 데이터 복구 기능을 제공하여 예기치 않은 장애 발생 시에도 IT 서비스가 안정적으로 운영될 수 있도록 지원합니다. IT 서비스 수준 모니터링(SLA) 및 통계 기능을 통해 서비스 성과를 지속적으로 분석하고, 운영 최적화를 위한 인사이트를 확보할 수 있습니다. 특히, 자동화된 장애 감지 및 대응 기능을 통해 IT 운영 프로세스를 보다 지능적으로 관리할 수 있으며, 이를 통해 운영팀의 업무 부담을 줄이는 동시에, IT 서비스의 신뢰성과 가용성을 극대화할 수 있습니다. Zenius ITSM의 특장점 1) 로우 코드 기반의 ITSM 시스템 일부 ITSM 솔루션은 커스터마이징이 어렵고, 서비스 요청 양식이나 승인 프로세스 변경 시 추가 개발이 필요해 운영의 유연성이 저하될 수 있습니다. Zenius ITSM은 이러한 한계를 극복하기 위해 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 기반의 로우 코드(Low-Code) 시스템을 도입하여, 복잡한 개발 절차 없이도 ITSM 환경을 쉽게 최적화할 수 있도록 지원합니다. 특히, BPMN(Business Process Model and Notation) 기반의 프로세스 설계를 지원하여 기업마다 다른 IT 운영 방식을 유연하게 반영할 수 있습니다. 워크플로우 메뉴에서 컴포넌트를 조합하여 문서 양식을 생성하고, 해당 문서 양식을 프로세스와 매핑하여 다양한 ITSM 프로세스를 손쉽게 설계할 수 있습니다. 이를 통해 신청서 및 승인 프로세스를 직관적으로 생성·편집할 수 있으며, 변경 사항 발생 시 별도 개발 없이 빠르게 반영할 수 있습니다. 또한 Zenius ITSM은 ITIL(IT Infrastructure Library) 기반의 표준 프로세스 템플릿을 제공하여, ITSM을 빠르게 도입하고 운영할 수 있도록 지원합니다. 장애관리, 변경관리, 서비스 수준 관리(SLA) 등 핵심 프로세스를 사전 정의된 템플릿으로 적용할 수 있으며, 필요에 따라 맞춤형 프로세스로 확장할 수도 있습니다. 2) 유연한 프로세스 설계 및 확장성 조직마다 IT 서비스 운영 방식이 다르기 때문에, 고정된 프로세스만 제공하는 ITSM 솔루션은 다양한 환경에 적응하기 어렵습니다. Zenius ITSM은 고객사의 요구에 맞춰 필요한 프로세스를 선택적으로 도입하고, 업무 환경 변화에 따라 유연하게 확장할 수 있는 구조를 제공합니다. 특히, Plug-In 방식의 프로세스 확장 기능을 지원하여, 초기 도입 시 필수 기능만 적용하고 필요에 따라 장애관리, 변경관리, CMDB, SLA 등의 기능을 단계적으로 추가할 수 있습니다. 이를 통해 기업의 성장과 운영 규모에 맞춰 ITSM을 확장하면서도 불필요한 기능을 제외해 비용과 리소스를 효율적으로 운영할 수 있습니다. 또한, IT 자산 및 구성 요소 관리(CMDB Attribute) 기능을 제공하여, 기업이 보유한 IT 자산을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 장비 등의 IT 자산을 체계적으로 관리하고, 각 자산의 상태 및 라이프사이클을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 뿐만 아니라, Zenius ITSM은 모니터링 시스템(EMS), IT 자산관리, 그리고 다양한 3rd Party 시스템과의 연계를 지원하여 기존 IT 인프라와 유기적으로 연결됩니다. 이를 통해 자산 정보, 장애 이벤트, 서비스 요청 등의 데이터를 실시간 동기화하여 보다 정밀하고 효율적인 IT 서비스 운영이 가능합니다. 3) 보안 및 규제 준수 지원 (RBAC 기반 접근 제어) ITSM 솔루션의 성공적인 운영을 위해서는 단순한 제품 도입을 넘어, 조직의 IT 환경에 최적화된 구축과 지속적인 관리가 필수적입니다. Zenius ITSM은 10년 이상의 ITSM 컨설팅 및 구축 경험을 보유한 전문 인력이 직접 지원하여, 기업과 기관이 안정적으로 IT 서비스를 운영할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 각 조직의 업무 프로세스와 요구사항에 맞춰 ITSM을 최적화할 수 있으며, 도입 초기부터 운영 및 유지보수까지 체계적인 지원이 가능합니다. 또한, 보안 및 규제 준수를 위해 역할 기반 접근 제어(Role-Based Access Control, RBAC) 기능을 제공하여 기업별 보안 정책을 효과적으로 구현할 수 있도록 지원합니다. ‘역할(권한) 관리’ 메뉴를 활용하면 고객 맞춤형 역할을 생성하고, 메뉴·사용자·부서별로 세부적인 권한을 부여할 수 있어 보다 정교한 접근 제어가 가능합니다. 이를 통해 특정 역할을 가진 사용자만 특정 기능을 사용할 수 있도록 설정하거나, 특정 메뉴에서만 신청서를 작성할 수 있도록 제어할 수 있어, 민감한 데이터 보호 및 내부 규정 준수가 용이합니다. 이러한 권한 관리 기능은 단순한 사용자 접근 통제를 넘어, 기업이 GDPR, ISO 27001 등 다양한 보안 및 규제 요구 사항을 효과적으로 준수할 수 있도록 지원합니다. 특히, 지속적인 제품 업그레이드와 품질 관리 프로세스를 통해 최신 IT 환경 변화에 신속히 대응할 수 있으며, 시스템 안정성 개선, 보안 패치, 신규 기능 추가 등을 통해 장기적인 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다. Zenius ITSM 은 단순한 IT 서비스 관리 도구를 넘어, 조직의 IT 운영을 최적화하고 디지털 혁신을 가속화하는 솔루션입니다. 단일 창구(Service Desk)를 통한 IT 서비스 요청 통합 관리를 지원하여 중복된 요청을 방지하고 프로세스를 표준화하며, CMDB 및 KEDB 기반의 장애 예방 및 신속한 대응 체계를 통해 IT 서비스의 가용성을 극대화합니다. 또한, 로우 코드 기반의 유연한 프로세스 구성 기능을 제공하여 고객사의 요구에 맞춰 ITSM을 손쉽게 최적화할 수 있으며, EMS 연계를 통한 IT 서비스 운영 자동화로 보다 효율적이고 체계적인 IT 서비스 관리가 가능합니다. Zenius ITSM은 다양한 기업과 공공기관에서 검증된 ITSM 솔루션으로, IT 서비스의 체계적인 운영과 지속적인 개선을 지원합니다. ITSM 도입을 고려하고 있다면, 안정성과 효율성을 동시에 확보할 수 있는 Zenius ITSM을 검토해 보시기 바랍니다. 2025.03.21
기술이야기 쿠버네티스 모니터링 툴 선택 시 필수 고려사항 4가지 기술이야기 쿠버네티스 모니터링 툴 선택 시 필수 고려사항 4가지 쿠버네티스(K8s, Kubernetes)는 IT 인프라에서 필수적인 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 하지만 구성 요소가 복잡하고 변화가 빠른 환경이기 때문에, 안정적인 운영과 장애 대응을 위한 모니터링 툴을 필요로 합니다. 이를 통해 클러스터 상태를 실시간으로 파악하고, 장애를 신속히 감지하며, 운영을 효율적으로 최적화할 수 있습니다. 하지만 모든 쿠버네티스 모니터링 툴이 동일한 수준의 기능과 성능을 제공하는 것은 아닙니다. 운영 환경에 적합하지 않은 툴을 선택하면 오히려 관리가 더 어려워지고, 비용이 증가하며, 장애 발생 시 신속한 대응도 어려워집니다. 효과적인 쿠버네티스 관리 체계를 구축하기 위해 쿠버네티스 모니터링 툴을 선택할 때 고려해야 할 네 가지 핵심 요소를 살펴보겠습니다. 쿠버네티스 모니터링 툴의 핵심 요소① 멀티 클러스터 및 하이브리드 클라우드 환경 지원 많은 기업이 쿠버네티스를 멀티 클러스터 환경에서 운영하고 있으며, 특히 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서는 개별 클러스터를 따로 관리하는 방식이 운영 복잡성을 증가시키고 효율성을 저하시킬 수 있습니다. 따라서, 클러스터 간 연계성을 강화하고 중앙 집중형 관리 체계를 구축하는 것이 중요합니다. - 통합 대시보드를 통한 멀티 클러스터 관리 개별 클러스터 단위로 모니터링하면 운영이 복잡해지므로, 모든 클러스터의 상태를 단일 인터페이스에서 통합적으로 관리할 수 있어야 합니다. 이를 통해 개별 확인이 아닌 전체 운영 상황을 한눈에 파악하고, 클러스터 간 리소스를 효율적으로 관리할 수 있으며 장애 대응 속도도 향상시킬 수 있습니다. - 클라우드별 성능 모니터링 지원 AWS EKS, Azure AKS, GCP GKE, OpenShift 등 다양한 클라우드 환경에서 운영되는 쿠버네티스 클러스터의 특성을 고려한 솔루션이 필요합니다. 각 클라우드의 성능 모니터링 기능을 지원해야 하며, 이기종 클러스터 간 일관된 관리가 가능해야 합니다. - 클러스터 간 네트워크 및 서비스 연관성 분석 기능 단일 클러스터 내부의 리소스 모니터링을 넘어, 클러스터 간 통신 및 애플리케이션 트랜잭션 흐름을 분석할 수 있는 기능이 중요합니다. 서비스 연결 상태, 분산된 애플리케이션의 성능 이상 징후를 조기에 감지할 수 있습니다. 쿠버네티스 모니터링 툴의 핵심 요소② 실시간 장애 탐지 및 장애 자동 대응 지원 쿠버네티스는 장애 발생 시 자동 복구(Self-Healing) 메커니즘을 통해 파드(Pod)를 복구합니다. 그러나 장애 감지와 복구에는 일정 시간이 소요되며, 복구 지연, 리소스 불균형, 네트워크 라우팅 지연 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 특히, 노드 장애 시 새로운 노드로 파드를 재배치하는 과정에서 리소스 부족이나 스케줄링 지연이 발생할 수 있으며, 서비스 연결이 일시적으로 영향을 받을 수도 있습니다. 따라서 실시간 장애 감지 및 자동 대응 체계를 구축하는 것이 중요합니다. - 정교한 장애 감지 시스템 단순히 CPU 및 메모리 사용률을 모니터링하는 수준을 넘어, 서비스 응답 지연, 애플리케이션 장애, 네트워크 이상 징후 등을 탐지할 수 있는 복합 장애 감지 기능이 필요합니다. 이를 통해 성능 저하가 발생하기 전에 조기에 문제를 인지하고 대응할 수 있어야 합니다. - 다양한 알림 및 대응 체계 장애가 발생했을 때 단순한 로그 기록만 남기는 것이 아니라, 이메일, SMS, 푸시 알림 등 다양한 채널을 활용한 즉각적인 경고 전송이 가능해야 합니다. 이를 통해 운영자는 실시간으로 문제를 인지하고 신속하게 대응할 수 있습니다. - 자동화된 장애 대응 지원 쿠버네티스의 자동 복구 및 오토스케일링(Auto-Scaling) 기능이 원활히 작동하도록 지원해야 합니다. 장애 발생 시 실시간 탐지 및 원인 분석을 통해 자동 복구를 트리거하고, 사전 정의된 정책에 따라 적절한 조치를 수행할 수 있어야 합니다.또한, 리소스 부족 감지 시 오토 스케일링이 정상적으로 작동하는지 모니터링하고, 운영자가 신속하게 대응할 수 있도록 인사이트를 제공해야 합니다. 쿠버네티스 모니터링 툴의 핵심 요소③ 서비스 관점까지 고려한 모니터링 지원 쿠버네티스 환경에서는 노드, 파드, 컨테이너 등의 인프라 리소스를 모니터링하는 것만으로는 운영의 안정성을 보장할 수 없습니다. 실제 애플리케이션의 성능과 서비스 품질을 측정하고 분석하는 것이 더욱 중요합니다. 특히, 애플리케이션 레벨에서의 성능 저하 원인을 신속하게 파악하고 대응할 수 있는 모니터링 체계가 필요합니다. - 애플리케이션 성능 모니터링 툴과의 연계 지원 애플리케이션 성능 모니터링(APM, Application Performance Monitoring)과의 연계를 통해 애플리케이션 트랜잭션, 데이터베이스 쿼리 지연 시간 등을 분석할 수 있어야 합니다. 이를 통해 서비스 성능 병목을 신속하게 식별하고 최적화할 수 있습니다. - 서비스 흐름에 대한 분석 기능 쿠버네티스 환경에서는 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반의 서비스 간 호출 관계가 복잡하게 이루어집니다. 따라서, 서비스 간 트랜잭션 흐름을 실시간으로 추적하고 분석할 수 있는 기능이 필요합니다. 이를 통해 특정 서비스의 성능 저하가 전체 시스템에 미치는 영향을 정확히 파악하고 최적화할 수 있습니다. - 네트워크 성능까지 포함한 모니터링 지원 클러스터 내부 네트워크뿐만 아니라, 외부 시스템과의 연결 상태까지 모니터링하여 지연(Latency)이나 패킷 손실(Packet Loss) 발생 원인을 추적할 수 있어야 합니다. 이를 통해 네트워크 장애가 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 분석하고, 최적의 대응 방안을 마련할 수 있습니다. 쿠버네티스 모니터링 툴의 핵심 요소④ 효율적인 운영을 위한 자동화 및 확장성 쿠버네티스 환경에서는 클러스터 크기와 워크로드가 지속적으로 증가할 가능성이 높습니다. 이에 따라, 모니터링 솔루션이 점진적인 확장성을 고려하여 설계되었는지 확인하는 것이 필요합니다. 특히, 대규모 환경에서도 안정적인 성능을 유지하고, 운영 자동화를 통해 관리 부담을 최소화할 수 있는 기능이 중요합니다. - 대규모 환경에서도 원활한 모니터링 지원 쿠버네티스 환경이 확장되더라도 모니터링 솔루션 자체가 과도한 리소스를 소비하지 않고, 성능 저하 없이 운영될 수 있어야 합니다. 이를 위해 대규모 클러스터에서도 효율적인 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 설계된 분산 아키텍처와 최적화된 리소스 사용 전략이 필요합니다. - 자동화된 감시 템플릿 및 운영 정책 지원 새로운 노드 또는 클러스터가 추가될 때, 일일이 개별 설정을 변경할 필요 없이 사전 정의된 감시 정책이 자동으로 적용될 수 있어야 합니다. 이를 통해 운영자의 개입 없이도 일관된 모니터링 체계를 유지하고, 관리 효율성을 극대화할 수 있습니다. - 사용자 정의 모니터링 기능이 제공 조직마다 중요한 모니터링 지표가 다를 수 있으므로, 필요한 지표를 직접 설정하고 대시보드를 맞춤 구성할 수 있어야 합니다. 특정 애플리케이션 또는 서비스의 핵심 성능 지표(KPI)를 집중적으로 모니터링할 수 있도록 유연한 사용자 정의 기능을 제공하는지 확인해야 합니다. 쿠버네티스 관리에서 궁극적으로 중요한 것은 운영 환경의 가시성을 확보하고, 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것입니다. 이를 위해서는 앞서 언급한 네 가지 요소를 기준으로 쿠버네티스 모니터링 툴의 기능을 평가하고, 현재 운영 방식과 비교하여 실질적인 개선이 가능한지를 검토하는 과정이 필요합니다. 쿠버네티스 환경이 점점 더 복잡해지고 있는 만큼, 멀티 클러스터 운영 지원, 실시간 장애 감지 및 자동 대응, 애플리케이션 중심의 모니터링, 운영 자동화 및 확장성 확보와 같은 요소를 충족하는 관리 툴을 선택하는 것이 중요합니다. Zenius K8s는 복잡한 쿠버네티스 환경을 효율적으로 관리할 수 있도록 필수적인 기능을 갖춘 솔루션입니다. 다양한 고객 사이트에서 안정성을 검증받았으며, 쿠버네티스 운영을 보다 예측 가능하고 안정적으로 유지하는 데 효과적인 대안이 될 수 있습니다. 2025.02.28
기술이야기 웹 애플리케이션 모니터링 솔루션, Zenius APM의 주요기능과 특장점 기술이야기 웹 애플리케이션 모니터링 솔루션, Zenius APM의 주요기능과 특장점 웹 애플리케이션은 이제 단순한 서비스 제공 도구를 넘어 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 웹 애플리케이션의 성능은 사용자 경험의 품질을 결정짓는 중요한 요소이기 때문에, 매출 증가와 브랜드 신뢰도 형성에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 트랜잭션 처리량이 급격히 증가하고, 데이터의 양과 복잡성이 더해지면서, 웹 애플리케이션의 안정적이고 효율적인 운영을 위해 실시간 모니터링과 정교한 성능 관리가 반드시 필요합니다. Zenius APM은 이러한 복잡한 요구를 충족시킬 수 있는 솔루션으로, 웹 애플리케이션의 성능 최적화와 운영 안정성 강화를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 특히, 실시간 모니터링, 심층 분석, 장애 관리와 같은 핵심 역량을 기반으로 IT 환경의 복잡성을 효과적으로 관리하고 운영 효율성을 높일 수 있도록 돕습니다. Zenius APM이 제공하는 주요 기능과 특장점을 자세히 살펴보겠습니다. Zenius APM의 주요기능 [1] 효과적인 실시간 모니터링 Zenius APM은 웹 애플리케이션의 성능을 실시간으로 모니터링하여 운영자가 시스템 상태를 시각적으로 파악하고, 잠재적 문제를 조기에 발견해 신속히 대응할 수 있도록 지원합니다. 우선 Zenius APM의 대시보드는 사용자별로 맞춤 설정이 가능합니다. WYSIWYG 방식을 채택하여 운영자가 원하는 모니터링 항목을 직관적으로 구성할 수 있습니다. 운영자는 드래그 앤 드롭으로 모니터링 항목을 배치하고, 데이터 포인트를 중심으로 상황판을 제작해 각자의 운영 환경에 최적화된 대시보드를 손쉽게 구축할 수 있습니다. Real-Time Topology Map은 트랜잭션의 흐름과 병목 구간을 시각적으로 보여주는 기능입니다. 응답 시간과 처리량을 색상과 노드로 표시하며, 문제 발생 지점을 직관적으로 파악할 수 있도록 설계되었습니다. 병목 구간이나 성능 저하가 발견될 경우, 해당 노드를 클릭하여 상세한 분석 화면으로 즉각 이동할 수 있어 문제를 신속히 해결할 수 있습니다. Zenius APM이 제공하는 주요 모니터링 항목으로는 트랜잭션 응답 시간과 병목 구간, JVM 힙 메모리와 CPU 사용량, JDBC 연결 상태와 SQL 실행 건수, 동시 접속 사용자 수와 TPS(초당 트랜잭션 처리량) 등이 있습니다. 이러한 지표를 통해 운영자는 성능 최적화와 안정성을 효과적으로 관리할 수 있습니다. [2] 장애 관리 지원 Zenius APM은 웹 애플리케이션의 안정적인 운영을 위해 장애를 사전에 방지하고, 발생한 장애를 신속하고 정확하게 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 우선, 장애 정책 기반 이벤트 감지 기능을 통해 서비스 처리량(TPS), 응답 시간, JVM 자원 사용률 등 주요 성능 지표에 임계치를 설정할 수 있습니다. 임계치가 초과되면 SMS, 이메일, Push App 등을 통해 실시간 경고를 전송하여 운영자가 즉각적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 또한, Snapshot 분석 기능은 장애가 발생한 시점의 성능 데이터를 Raw 데이터 기반으로 재현하여 문제를 정밀하게 분석할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 장애의 정확한 원인을 파악하고, 향후 동일한 문제가 발생하지 않도록 사전에 대비할 수 있습니다. 이와 더불어, 통합 이벤트 관리 기능은 발생한 이벤트 이력을 체계적으로 기록하고 관리합니다. 이를 통해 장애 처리 과정을 명확히 추적할 수 있으며, 과거 데이터를 기반으로 유사한 상황이 발생했을 때 신속하고 효과적인 대처가 가능합니다. 이벤트 관리 시스템은 처리 상태, 발생 시간, 지속 시간, 장애 유형 등의 세부 정보를 저장하며, 운영자는 이를 활용하여 문제 해결 프로세스를 최적화할 수 있습니다. [3] 다양한 성능 분석 지원 Zenius APM은 다양한 성능 분석 도구를 통해 운영자가 애플리케이션 성능 데이터를 심층적으로 이해하고, 데이터 기반의 최적화된 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 주제별 성능 분석은 애플리케이션 및 데이터베이스 성능을 심층적으로 이해하고 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 애플리케이션 분석은 호출 건수, 실패 건수, 응답 시간 등을 통해 애플리케이션 상태를 종합적으로 파악할 수 있도록 돕습니다. 반면, SQL 분석은 데이터베이스 쿼리 호출 빈도, 평균 응답 시간, 실패 건수 등 세부 데이터를 제공하여 비효율적인 SQL 쿼리를 식별하고 데이터베이스 성능을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 또한, 품질 이슈 분석은 Exception과 Error 발생 원인을 트랜잭션 데이터와 연관시켜 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 돕습니다. 특히, 자동 연관 분석은 SQL, 애플리케이션, 트랜잭션 데이터를 연결하여 성능 문제의 원인과 연관성을 시각적으로 표현합니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 직관적으로 이해하고, 문제 해결에 필요한 핵심 정보를 빠르게 파악할 수 있습니다. 마지막으로, 기간별 증감 추이 비교 기능은 특정 기간 동안의 호출 건수, 응답 시간 등의 데이터를 비교하여 성능 변화 추이를 명확히 파악할 수 있습니다. 이를 기반으로 성능 저하의 원인을 식별하고, 구체적인 시스템 개선 방향을 도출할 수 있습니다. [4] 사용자 맞춤형 통계 및 보고서 Zenius APM은 사용자 맞춤형 데이터 시각화와 보고서 생성을 통해 운영자가 필요한 정보를 효율적으로 제공하며, 데이터 기반 의사결정을 지원합니다. 통계 템플릿 기능은 Zenius APM이 제공하는 대표적인 사용자 편의 도구 중 하나로, 방문자 수, 시스템 자원 사용률, 트랜잭션 처리 건수 등 35개 이상의 주요 성능 지표를 기반으로 템플릿을 저장하고 재활용할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 빈번히 사용하는 보고서 양식을 템플릿화함으로써 반복적인 작업 시간을 줄이고, 데이터 분석과 의사결정에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한, 다양한 유형의 보고서를 생성할 수 있는 기능은 Zenius APM의 또 다른 강점입니다. 성능 비교, 이벤트 발생 현황 분석, 자원 증설 필요성 평가 등 다양한 보고서를 통해 운영 상황을 종합적으로 분석하고, 개선 방안을 도출할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 통계와 보고서는 운영자에게 명확하고 유용한 인사이트를 제공하여, 효율적이고 전략적인 시스템 운영을 가능하게 합니다. 이러한 맞춤형 통계와 보고서는 단순한 데이터 시각화 도구를 넘어, 운영자가 운영 상태를 명확히 이해하고 전략적인 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 중요한 역할을 합니다. Zenius APM의 특장점 지능형 IT 인프라 통합 관리 솔루션인 Zenius의 핵심 구성 요소인 Zenius APM은 다양한 IT 자원의 연관성을 체계적으로 분석하며, 효율적이고 신뢰할 수 있는 모니터링 환경을 제공합니다. EMS Framework를 기반으로 구축된 Zenius APM은 웹 애플리케이션과 서버, 네트워크 등 다양한 인프라를 중앙에서 집중적으로 모니터링할 수 있는 기능을 지원합니다. 또한, 하드웨어와 미들웨어를 포함한 이기종 인프라를 통합 관리하기 위한 도구를 제공하며, Overview와 Service Map을 통해 시스템 전반의 상호작용을 명확히 파악할 수 있습니다. 특히, 서버와 DBMS를 비롯한 IT 인프라 전반의 상호작용을 분석하여 장애의 원인과 영향을 신속히 파악하고, 이를 바탕으로 심층적이고 효율적인 관리를 지원합니다. 이러한 기능을 통해 운영자는 문제를 조기에 발견하고 신속히 해결할 수 있으며, 안정적이고 효율적인 IT 환경을 유지할 수 있습니다. 또한 최근 많이 활용되는 쿠버네티스 모니터링 솔루션(Zenius K8s)과의 연계를 통해 컨테이너 기반의 마이크로서비스 아키텍처 및 분산 환경에서도 뛰어난 관리 성능을 발휘합니다. 쿠버네티스 클러스터의 POD와 컨테이너 상태를 실시간으로 모니터링하며, 자동 스케일링과 같은 클라우드 네이티브 기능을 통해 변화가 잦은 환경에서도 안정적인 서비스 운영을 보장합니다. 또한 Zenius APM은 장애가 발생한 특정 시점(예: 예외 발생 또는 오류 시점)의 애플리케이션 성능 정보를 정밀하게 재현할 수 있습니다. Raw 데이터 기반의 스냅샷 분석을 활용하여 과거의 실시간 운영 상태를 정확히 복원하며, 이를 통해 문제의 원인을 신속하고 정밀하게 파악할 수 있습니다. 사용자가 필요에 따라 분석 항목과 화면 구성을 선택적으로 조정할 수 있어, 상황에 맞춘 유연하고 효율적인 분석이 가능합니다. Zenius APM은 세분화된 장애 심각도 설정과 SMS, 이메일, Push 알림 등 다양한 방식으로 장애 발생을 빠르게 알립니다. 또한, 에스컬레이션 통보 기능을 통해 운영자는 중요한 장애가 누락되지 않도록 관리하며 대응 시간을 단축할 수 있습니다. 이와 더불어, 애플리케이션과 인스턴스를 논리적으로 그룹화하여 비즈니스 관점에서 실시간 서비스 성능을 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 인스턴스 관점과 비즈니스 관점의 실시간 듀얼(Dual) 모니터링 환경을 제공하며, 실제 서비스와 연계된 성능 관리를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. Zenius APM은 복잡한 IT 환경에서 웹 애플리케이션의 성능을 최적화하고 운영 안정성을 보장하는 데 필요한 모든 기능을 제공합니다. 실시간 모니터링, 장애 관리, 성능 분석, 그리고 사용자 맞춤형 보고서 기능은 운영자가 문제를 사전에 예방하고 효율적으로 대처할 수 있는 기반을 마련합니다. 이를 통해 기업은 안정적이고 효율적인 IT 운영을 실현하며 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 2024.11.29
기술이야기 옵저버빌리티 확보를 위한 대표 정보 소스 3가지 기술이야기 옵저버빌리티 확보를 위한 대표 정보 소스 3가지 지난 블로그에서는 옵저버빌리티가 기존 모니터링과 어떻게 다른지 비교해봤습니다. 간략히 되짚어보면, 옵저버빌리티란 IT 환경이 다양해지고 기업의 서비스가 점점 복잡해짐에 따라 빠르게 문제를 찾아 해결하기 위해 서비스의 내부 상태와 동작을 이해하는 능력입니다. 옵저버빌리티는 IT 인프라별로 어떤 것이 문제라는 기준을 중심으로 모니터링하는 기존 방식에서 벗어나 모든 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 IT시스템의 근본 원인에 접근하고, IT 운영 전문가의 노하우를 바탕으로 각 메트릭별 상관관계를 분석해 미래의 장애를 예측하는 인사이트를 강조합니다. 이번 블로그에서는 옵저버빌리티 확보에 가장 기본이자 중요한 정보 소스인 로깅, 메트릭, 트레이싱을 중심으로 알아보겠습니다. 이 세가지 소스는 시스템의 정확한 모니터링을 보장하고, 문제가 발생할 때 무엇이 잘못됐는지 근본원인을 추적하고, 전체 기능을 개선하는 데 도움이 되는 방법들입니다. 물론 이 세가지 방법만으로 옵저버빌리티가 확보됐다고 할 수는 없습니다. 옵저버빌리티 확보를 위해서는 로깅, 메트릭, 트레이싱을 통합해 이벤트의 상관관계를 분석하고, 데이터 시각화로 사용자에게 인사이트를 제공하는 능력이 추가돼야 합니다. l Logging : 시스템 내에서 발생하는 이벤트를 인지하고 향후 분석을 위해 저장하는 프로세스 l Metric : 응답 시간 또는 오류율과 같은 시스템 성능을 설명하는 숫자 값 l Tracing: 개발자가 병목 현상과 성능 문제를 식별할 수 있도록 서비스 호출 경로와 시간을 추적하는 프로세스 Logging 로깅은 로그를 남기는 것으로 로그를 수집하고, 저장하는 프로세스입니다. 로깅은 시스템 동작을 이해하고 문제를 진단하는 데 필요한 것으로, 향후 분석을 위해 저장하는 데이터인 만큼 올바른 세부 기준에 따라 의미가 있는 로그를 추출하는 것이 필요합니다. 그리고 예를 들어 웹 애플리케이션에 문제가 발생한 경우 로그를 남기는데, 메트릭을 통해서는 이 문제를 발견할 수 없으므로 그래서 로그는 중요합니다. 로그의 수집은 간단한 텍스트 파일에서 ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)처럼 정교한 프레임워크에 이르기까지 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 그래서 로그는 정형화하기 어렵고 그 양이 방대함으로 로그를 수집, 저장하고 분석할 때 다음과 같은 사항을 유의해야 합니다. l 과도한 로깅은 스토리지 비용을 증가시키고 로그의 검색 효율을 떨어뜨릴 수 있습니다. 따라서 어떤 데이터를 기록하고, 어떤 데이터를 기록하지 않을지 필터링하는 것이 중요합니다. l 장기간 보관할 필요가 없는 로그 효율적인 로깅 시스템을 위한 로그 보관 정책이 필요합니다. l 로그에는 인사이트를 제공할 수 있는 모든 컨텍스트 정보가 포함돼야 합니다. l 로깅은 다른 프로세스에 영향을 미치지 않도록 비동기 방식이어야 합니다. l 민감한 데이터가 로그에 남겨지지 않도록 마스킹을 해야 합니다. 그럼 로그 분석을 통해 알 수 있는 정보는 무엇이 있을까요? l 시스템의 상태: 로그에는 어떤 액션을 수행했는지, 어떤 데이터가 처리됐는지, 또 어떤 오류가 발생했는지 등의 정보가 담겨 있으므로 이러한 정보를 분석해 시스템의 상태를 파악할 수 있습니다. l 이슈 파악: 로그에는 어떤 오류가 발생했고, 어떤 요청이 실패했는지, 어떤 리소스가 부족한지 등의 정보가 담겨 있으므로 이러한 정보를 분석해 이슈를 파악하고, 빠르게 대응할 수 있습니다. l 보안성 강화: 로그에는 로그인 시도, 권한 부여, 보안 이벤트 발생 등의 정보가 담겨 있으므로 이러한 정보를 분석해 보안 이슈를 파악하고, 보안성을 강화할 수 있습니다. Metric 로그가 텍스트라면 메트릭은 단순한 수치입니다. 메트릭은 시스템의 상태를 측정하고, 모니터링하는데 사용되는 숫자 측정값입니다. 조금 더 자세히 설명하면, 메트릭은 측정 항목을 정의하고 해당 항목을 수치로 측정해, 그 결과를 보고하고 시스템이 정상적으로 동작하는지 확인하거나 장애를 빠르게 감지하기 위한 소스입니다. 메트릭의 측정 대상은 CPU 사용률, 메모리 사용률, 네트워크 트래픽 등 인프라의 성능이나 초당 수신하는 요청수, 응답에 걸린 시간, 사용자에게 오류를 다시 보낸 응답 수 등 애플리케이션의 상태와 관련돼 있습니다. 메트릭을 통한 수집 가능한 범위는 모니터링 도구 사용 여부에 따라 달라집니다. 일반적인 방식은 에이전트를 이용해 모니터링 대상으로부터 데이터를 수집하는 것으로, 수집할 메트릭을 정의하기가 유연하고 성능이나 안정성 등의 이슈에 대한 정보도 수집할 수 있는 장점이 있습니다. 에이전트를 사용하지 않고 운영 체제나 애플리케이션에서 제공하는 메트릭 수집 API를 사용하는 방식도 있는데, 수집하는 메트릭이 비교적 제한적입니다. 단순히 메트릭을 수집하는 것만으로 시스템을 모니터링하기에 충분하지 않습니다. 메트릭 데이터를 잘 활용하기 위해서는 분석 방법이 중요한데, 분석을 위해서는 몇가지 단계를 거쳐야 합니다. l 먼저, 데이터를 시각화하여 쉽게 이해할 수 있는 형태로 변환해야 합니다. 차트나 그래프, 대시보드 등을 통해 데이터의 패턴과 추세를 파악할 수 있으며, 시스템의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. l 다음으로, 데이터를 분석하여 시스템의 문제를 식별합니다. 예를 들어, 응답 시간이 지연되는 경우, 이를 발생시키는 주요 요인을 파악하여 시스템을 개선해야 합니다. 이를 위해 데이터를 세분화하여 요소를 파악하고, 문제를 식별하는 데 도움이 되는 경향성을 찾아야 합니다. l 마지막으로 이전 데이터와 비교하고 평가에 활용합니다. Metric 데이터를 분석할 때는 이전 데이터와 비교하여 시스템의 개선 정도를 파악하는 것이 중요하고, 이를 통해 시스템의 성능 개선 여부를 판단하고, 추가적인 개선 방안을 모색할 수 있습니다. Tracing 트레이싱은 분산 시스템에서의 서비스 호출 경로와 시간을 추적하는 기술입니다. 즉, 서비스 간의 호출 관계와 시간 정보를 추적해 각 서비스의 응답 시간을 파악하고, 이를 시각화해 병목 현상을 파악할 수 있습니다. 트레이싱은 크게 세 가지 구성 요소로 이뤄져 있습니다. l Trace: Trace는 서비스 간의 호출 경로와 시간 정보를 담고 있는 데이터 레코드입니다. Trace는 Span과 Trace ID, Parent Span ID 등의 정보를 가지며, 각 Span은 서비스 내부에서의 호출 관계와 시간 정보를 담고 있습니다. l Span: 분산 추적에서 가장 기본이 되는 논리 단위로 여러 개의 span 이 모여 trace를 완성한다는 개념입니다. 각각의 Span은 작업이름, 시작 시간과 종료 시간, key value 형태의 tags 와 Logs, span contexts를 가지고 있습니다. Span contexts는 분산추적을 하기위해 Trace 구간에서 종속된 Span을 구별할 수 있는 Span id와 Trace id를 말합니다. l Collector: Collector는 Trace 정보를 수집하고 저장하는 역할로, Trace 정보를 수집하기 위한 에이전트와 수집된 Trace 정보를 저장하고 분석하기 위한 Backend로 이뤄져 있습니다. (출처: [MSA] OpenTracing, 분산추적(Distributed Tracing) 과 Span context, KSR의 저장소) 이렇게 옵저버빌리티를 구현하기 위한 로깅, 매트릭, 트레이싱 등 세 가지의 중요한 정보 소스들을 다루기 위해서는 여러가지 기술들이 조합되어야 합니다. 다음 블로그에서는 그와 같은 정보 소스들을 다루어 옵저버빌리티를 구현하기 위해서 널리 사용되는 대표적인 오픈 소스들을 알아보고 Zenius-EMS에서는 옵저버빌리티 향상을 위해서 어떤 기능들을 제공하고 있는지 살펴보겠습니다. 2023.04.19
기술이야기 클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로 기술이야기 클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로 다시 온프레미스로 복귀하려는 움직임 2022년 발표된 IDC 조사 결과에 의하면, 미국 기업의 71%가 향후 2년내에 ‘클라우드 송환’ 계획이 있다고 합니다. 실제 일부 애플리케이션을 클라우드에서 빼내 자체 데이터센터로 다시 가지고 오는 기업이 늘고 있습니다. 우리나라의 경우 ‘클라우드 전환’이 업계의 화두가 되고 있지만, 클라우드 전환을 10년 넘게 경험하고 있는 미국의 경우에는 이제 ‘클라우드 송환’이 또 다른 화두가 되고 있습니다. 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업이 클라우드 환경에서 운영하던 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 온프레미스 환경으로 되돌리는 것을 말합니다. 이는 퍼블릭 클라우드가 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있지만, 특정한 상황에서 온프레미스보다 퍼블릭 클라우드의 지출 비용이 더 크다는 사실을 기업이 깨달으면서 해당 애플리케이션 등을 온프레미스로 복귀시키려는 IT 전략입니다. 클라우드 송환 현상은 IT 비용과 성능을 비롯한 여러 측면에서 클라우드가 항상 최선의 해결책은 아니라는 인식을 바탕으로 확대되는 추세이며 이제 기업이 비용, 성능, 보안의 극대화를 위해 기존 환경과 새로운 환경 사이에서 자연스러운 워크로드 분산을 시작했다는 의미이기도 합니다. 미처 몰랐던 클라우드 서비스의 문제점 클라우드를 채택한 기업이 클라우드 송환을 선택하는 이유는 다음과 같은 문제가 있기 때문입니다. 첫째, 클라우드 비용 문제입니다. 2022년 클라우드 현황(Flexera 2022 State of the Cloud Report) 보고서에 따르면, 클라우드 비용의 30% 정도가 낭비되고 있습니다. 클라우드 서비스가 표면적으로 내세우는 클라우드의 가장 큰 장점이 비용 절감임에도 불구하고, 클라우드 전환 OPEX(operational expenses)가 기존 CAPEX(capital expenses) 대비 더 낫다고 단정하기 어렵습니다. 초기에는 클라우드의 비용이 저렴하게 느껴지지만, 가상머신(VM)과 컨테이너 인스턴스에서 처리하는 작업이 늘어날수록 비용도 더해지기 때문입니다. 워크로드가 증가하는 스타트업은 클라우드를 통해 유연성을 확보하는 것이 비용면에서 유리하겠지만, 예측 가능한 수준의 워크플로우를 갖고 있는 기업이라면 얘기가 달라집니다. 특히, 클라우드에서는 인터넷 대역폭 및 스토리지 요금 등 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다. 둘째, 보안 문제입니다. 기업은 클라우드 제공자가 제공하는 기본적인 보안 기능 외에도 보안 문제에 대한 책임을 직접 지게 됩니다. 또, 기업은 자체 보안 정책을 준수해야 하며, 이를 클라우드 환경에 적용하는 것이 쉽지 않습니다. 특히 복잡한 멀티클라우드 환경에서는 견고하게 클라우드 보안 아키텍처를 구축하기 어렵고 외주 처리에 따라 많은 비용이 듭니다. 셋째, 성능 문제입니다. 클라우드에서는 다른 기업과 리소스를 공유하기 때문에 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 또, 클라우드 환경에서 애플리케이션 및 데이터를 조작하는 데 필요한 대역폭이 충분하지 않을 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 기업은 성능 문제로 인해 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 넷째, 제어 문제입니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공자가 인프라 관리와 보안을 담당합니다. 이는 기업이 클라우드 환경에서는 많은 경우 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 제어할 수 없다는 것을 의미합니다. 따라서, 기업이 직접 컨트롤하지 못해서 문제가 발생한다고 느낄 때에는 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 클라우드 송환의 이점 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 기업은 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 관리할 수 있습니다. 이는 기업이 보안 및 규정 준수와 같은 중요한 문제를 직접 다룰 수 있도록 해주며, 제어력을 높임으로써 IT 부서가 잠재적 문제에 대비해 인사이트와 더 나은 계획을 수립할 수 있게 해줍니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공 업체가 인프라 관리와 보안을 담당하기 때문에, 이를 직접 제어할 수 없습니다. 클라우드 송환에 적합한 케이스는 정적인 기능을 제공하며 사용량이 많은 애플리케이션입니다. 비용이 고정되고 예측 가능한 애플리케이션은 온프레미스 환경에서 관리하는 편이 더 효과적입니다. 둘째, 기업은 클라우드 비용을 절감할 수 있습니다. 한때 퍼블릭 클라우드가 모든 문제의 해답이라고 생각했다가 퍼블릭 클라우드의 비용 특성과 이점이 기업의 상황과는 맞지 않는다는 사실을 깨닫게 됩니다. 2~3년에 걸쳐 추가되는 비용을 감안하면 퍼블릭 클라우드를 계속 사용할 만한 매력은 시간이 갈수록 희석됩니다. 기업은 반복적으로 발생하는 클라우드 운영 비용을 줄이거나 없애는 방법으로 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 기업의 데이터가 여러 사이트에서 발생하고 그 양이 많다면 클라우드 환경에서 데이터를 보관하고 이동시키는 데 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 또 다른 예로 영상을 불러오고 저장하는 작업이 빈번한 영상 제작 기업의 경우, 클라우드 서버에서 병목현상이 발생할 수 있고 내부 LAN처럼 10Gbps 속도로 데이터를 옮기려면 그 비용이 저렴하지 않을 수 있습니다. 비용 외에도 데이터 이동에 많은 시간이 소모되며 이로 인해 데이터를 필터링해 최소한의 데이터만 저장해야 하는 불편함이 있습니다. 한편, 메모리와 디스크 리소스 비용이 계속 하락하면서 기업의 온프레미스 투자가 유리해지고 있습니다. 더불어 클래스 메모리 및 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)과 같은 비용에 도움을 주는 솔루션을 활용하면, 한때 퍼블릭 클라우드의 큰 매력이었던 유연성, 확장성, 중복성의 간극이 상당부분 사라집니다. 셋째, 기업은 데이터 보호와 백업을 더욱 쉽게 할 수 있습니다. 클라우드 업체도 데이터 프라이버시에 대해 엄격하지만 온프레미스 환경에서 데이터를 저장하고 백업 받고 복구하는 것보다 더 안전할 수 없습니다. 물론 민감한 정보를 로컬 환경에 저장하는 것 역시 문제 제기가 있겠지만 최소한 고객 데이터가 사라졌을 때 무엇을 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다. 규정 준수 측면에서도 각 국마다 개인정보보호 규정이 달라 우발적인 규정 위반 가능성이 있습니다. 이러한 우려를 줄이는 방법은 애플리케이션을 특정 위치의 온프레미스 환경에서 실행하는 것입니다. 넷째, 대역폭 문제에서 자유로운 장점이 있습니다. 클라우드 환경에서 빅데이터 시스템을 활용하는 기업은 빅데이터 시스템에서 생성되는 데이터가 높은 대역폭을 요구하면서 자사 데이터 센터보다 훨씬 더 많은 운용 비용을 지불합니다. 컴퓨팅은 온디맨드이므로 탄력적인 클라우드가 유리할 수 있지만 스토리지는 매일 매초 비용이 계속 증가하고 있는 사실을 알아야 합니다. 클라우드냐 온프레미스냐 고려할 점 클라우드 송환은 비용면에서 매력적이지만 매우 도전적인 과제입니다. 클라우드 서비스 공급자는 일반적으로 클라우드에서 빠져나오기 상당히 어렵게 계약하고, 해체됐거나 아예 존재하지 않던 온프레미스 환경을 준비하기 위해 기업의 재무와 조직 운영에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 게다가 애플리케이션을 온프레미스 데이터센터로 마이그레이션하는 경우 기업은 클라우드의 확장성, 유연성, 가용성, 탄력성을 유지하기 힘들고 자체 데이터센터가 클라우드에 비해 더 안전하다는 보장을 하기도 어렵습니다. 따라서 이런 경우에는 애플리케이션에서 실행 중인 환경에 대한 종속성이 있는 부분과 단순히 데이터를 관리하는 부분을 분리하면 혼란을 최소화할 수 있습니다. 처음부터 클라우드 환경을 고려해 서비스를 설계했다면, 워크로드를 다시 데이터센터로 되돌리기 위해서는 어느 정도의 재설계가 필요하며 빅데이터에 의존하는 기업은 상당한 마이그레이션 작업을 각오해야 합니다. 이처럼 클라우드 송환은 매우 어려운 과제입니다. 따라서 처음부터 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이전하는데 매우 신중한 입장을 취하는 것이 가장 중요합니다. 그래서 최근에는 기업들이 클라우드 환경을 고수하는 것보다는 필요한 경우 클라우드와 온프레미스 환경을 융합하는 하이브리드 클라우드 전략을 선택하는 경향이 있습니다. 모든 서비스를 클라우드로 전환하는 것이 아니라, 단기간에 트래픽이나 사용자가 급속히 늘어날 가능성이 있거나, 클라우드 서비스를 활용해 서비스를 빠르게 런칭해야 하는 경우로 한정하는 것이 필요합니다. 우리나라에서도 많은 기업들이 이미 클라우드가 갖고 있는 단점들을 경험하고 온프레미스로 전환하고 있습니다만, ‘클라우드 전환’이라는 큰 물결 아래 ‘클라우드 송환(Cloud Repatriation)’에 대한 논의는 제한적입니다. 우리나라의 클라우드 전환율이 세계시장과 비교해 볼 때 현저히 낮지만, 오히려 클라우드 환경의 문제를 이미 경험한 나라들의 교훈을 미리 받아들인다면 학습비용을 줄일 수 있을 것으로 기대합니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. 대규모 인프라가 존재하는 데이터센터 및 클라우드 환경에서 대용량 데이터 처리에 대한 높은 성능을 확인할 수 있습니다. 고유의 특허 기술을 통해 수천대의 장비에서 발생되는 데이터들을 안정적으로 수집하고 빠르게 처리할 수 있습니다. [출처] John Edwards, "클라우드의 온프레미스 송환이 타당한 5가지 경우", IT WORLD, 2019.04.16 Steven J. Vaughan-Nichols, "모두가 '클라우드' 외칠 때 '로컬 서버' 선택해야 하는 이유, IT WORLD, 2022.07.27 Andy Patrizio, "기업 71%, 2년 이내 클라우드에서 온프레미스로 복귀할 것", IT WORLD, 2022.06.29 Clint Boulton, "'전진 위한 후퇴'··· 클라우드서 온프레미스로 송환하는 기업들", CIO Korea, 2020.03.30 Brian Adler, "Cloud Computing Trends: Flexera 2022 State of the Cloud Report", flexera, 2022.03.21 2023.04.07
기술이야기 서버 모니터링 트렌드 살펴보기 기술이야기 서버 모니터링 트렌드 살펴보기 기업이나 조직의 IT 인프라 모니터링은 서버 모니터링에서 출발합니다. 통상적으로 서버 모니터링부터 네트워크, 데이터베이스, 웹애플리케이션, 전산설비 등으로 모니터링의 범위를 확장해 나가는 것이 일반적입니다. 서버는 초창기 메인 프레임부터 유닉스 서버, 리눅스 서버를 거쳐 최근의 가상화 서버에 이르기까지 물리적 및 논리적으로 그 성격이 변화해 왔습니다. 그에 따라 서버 모니터링의 관점도 많이 변모해 왔습니다. 기껏해야 1~2대 규모로 운영하던 메인 프레임의 시대와 수천, 수만대의 서버팜을 관리해야 하는 시대의 모니터링 개념은 달라야 합니다. 또, 가상화 시대를 맞아 물리적 서버 개념보다는 논리적 서버 개념이 중요해지고, 서버 1~2대의 장애 상황보다는 서버팜이 이루고 있는 서비스의 영속성이 중요해졌습니다. 이처럼 서버라는 인프라가 기술 발전에 따라 변모하고 있고, 그에 대응해 모니터링 콘셉트나 방법도 변화하고 있습니다. 이번 블로그에서는 서버 관련 새로운 인프라 개념 및 기술들이 대두되면서 변화하는 서버 모니터링의 새로운 트렌드에 관해 논의해 보고자 합니다. 1. 클라우드 네이티브 모니터링 더 많은 기업이나 조직이 전통적인 레거시 시스템에서 클라우드로 이동함에 따라 클라우드 모니터링의 필요성이 급격히 증가했습니다. 클라우드 네이티브 모니터링 도구는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 클라우드 환경에서 애플리케이션과 클라우드 인프라를 모니터링하도록 설계됐습니다. 또, 클라우드 인프라의 성능, 가용성 및 보안에 대한 실시간 인사이트를 제공해, IT운영부서가 문제를 신속하게 발견하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 일반적인 클라우드 모니터링은 메트릭과 로그를 사용해 클라우드 인프라 및 애플리케이션 성능을 하나의 통합된 화면에 제공합니다. 또한 통합 IT 환경 측면에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 다른 클라우드 환경과 통합해 모니터링할 수도 있습니다. 클라우드 기반 모니터링의 최신 추세는 하이브리드 모니터링입니다. 조직은 하이브리드 모니터링을 통해 클라우드와 온프레미스에서 각각 실행 중인 서버 및 애플리케이션 모두를 단일 플랫폼에서 모니터링할 수 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 서버 모니터링의 또 다른 트렌드는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용해 모니터링 과정을 자동화하는 것입니다. AI 및 ML 알고리즘은 모니터링 과정에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별해 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이는 실시간으로 수행될 수 있으므로 운영관리자는 발생하는 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터를 분석해 트래픽이 가장 많은 시기나 잠재적 장애와 같은 미래 추세를 예측할 수 있습니다. 이를 위해 서버의 성능과 관련된 대규모 데이터 세트에서 ML 알고리즘을 교육해야 합니다. 이 데이터는 서버 로그, 시스템 메트릭, 애플리케이션 로그 및 기타 관련 정보가 해당됩니다. 다음으로 알고리즘을 학습해 다양한 메트릭 간의 패턴과 상관 관계를 식별하고 이상 징후와 잠재적 문제를 감지합니다. 머신 러닝 모델이 훈련되면 서버를 실시간으로 모니터링하도록 배포할 수 있으며, 모델은 지속적으로 서버 메트릭을 분석하고 이를 학습한 패턴과 비교합니다. 편차나 이상을 감지하면 문제를 해결하기 위해 경고 또는 자동화된 작업을 트리거할 수 있습니다. 예를 들어, 트래픽이 갑자기 증가하는 경우 리소스를 자동으로 Scaling 하거나 다운 타임을 방지하기 위해 다른 조치를 취할 수 있습니다. 전반적으로 인공 지능과 머신 러닝을 사용해 서버 모니터링을 자동화하면, 문제해결에 시간을 절약하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 또, 심각한 문제로 번지기 전에 잠재적 문제를 식별해 서버 인프라의 전반적인 안정성과 가용성을 향상할 수 있습니다. 3. 컨테이너 모니터링 컨테이너가 애플리케이션 배포에 점점 더 많이 사용되면서, 컨테이너 모니터링은 서버 모니터링의 중요한 측면이 됐습니다. 컨테이너란 애플리케이션을 모든 인프라에서 실행하는데 필요한 모든 파일 및 라이브러리와 함께 번들로 제공하는 소프트웨어 배포 도구입니다. 컨테이너를 사용하면 모든 유형의 디바이스 및 운영 체제에서 실행되는 단일 소프트웨어 패키지를 만들 수 있습니다. 뿐만 아니라, 단일 시스템에서 한 컨테이너는 다른 컨테이너의 작업을 방해하지 않으므로 확장성이 뛰어나고, 결함이 있는 서비스가 다른 서비스에 영향을 주지 않아 애플리케이션의 복원력과 가용성이 향상되는 장점이 있습니다. 컨테이너 모니터링은 CPU 및 메모리 사용량과 같은 컨테이너 리소스 사용률에 대한 실시간 메트릭을 제공할 수 있습니다. 또, 애플리케이션이 의도한 대로 실행되고 있는지 확인하기 위해 Kubernetes(쿠버네티스)와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼을 모니터링하고, 컨테이너 및 기본 인프라에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 4. 서버리스 모니터링 서버리스 컴퓨팅은 사용량에 따라 백엔드 서비스를 제공하는 방법으로, 개발자가 서버를 관리할 필요없이 애플리케이션을 빌드하고 실행하는 것을 가능하게 합니다. 서버리스 컴퓨팅은 벤더 종속성(Vendor lock-in), 콜드 스타드와 DB백업이나 영상 인코딩 등 단시간에 많은 컴퓨팅 용량이 필요한 경우, 효율적이지 않음에도 불구하고 최근 몇 년 동안 주목을 받아오며 서버리스 모니터링이 서버 모니터링의 새로운 트렌드가 됐습니다. 서버리스 모니터링은 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등 리소스 사용률, 애플리케이션 성능, 호출 시간 및 오류율과 같은 기능 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 서버리스 모니터링은 데이터베이스 쿼리 성능과 같은 서버리스 함수의 종속성에 대한 인사이트도 제공합니다. 5. 마이크로서비스 모니터링 마이크로서비스는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 기능으로 쪼개어 변경과 조합이 가능하도록 만든 아키텍처로, 각 서비스를 다른 서비스와 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 마이크로서비스는 일반적으로 분산된 환경에 배포되므로 성능을 추적하고 문제를 찾아내기가 어렵고, 독립적으로 설계됐으므로 호환성에 어떤 문제가 있는지 감지할 필요가 있어 마이크로서비스 모니터링이 필요합니다. 마이크로서비스 모니터링은 개별 마이크로서비스 및 전체 애플리케이션의 성능과 상태를 추적하는 프로세스로 로그, 메트릭 및 트레이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석해 문제를 식별하고 성능을 최적화하는 작업입니다. 마이크로서비스 모니터링은 각 마이크로서비스 별 가용성, 응답 시간, 가동 시간, 지연 시간, 오류율을 포함합니다. CPU, 메모리, 디스크 사용량과 같은 리소스 사용률을 추적해 잠재적인 성능 병목 현상이나 리소스 제약을 식별할 수 있고, 마이크로서비스 간의 데이터 흐름을 추적하고 서비스 간의 종속성 추적을 모니터링합니다. 또, 마이크로서비스 모니터링은 애플리케이션 전체의 전반적인 상태와 성능뿐만 아니라 타사 서비스 및 API의 성능과 상태도 모니터링할 수 있습니다. ----------------------------------- 브레인즈컴퍼니는 꾸준히 연구개발에 매진해 상기와 같은 새로운 트렌드를 반영한 Zenius-EMS를 개발, 출시했습니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. *이미지 출처: Unsplash, flaction 2023.03.29
기술이야기 Monitoring vs Observability, 모니터링과 옵저버빌리티 이해하기 기술이야기 Monitoring vs Observability, 모니터링과 옵저버빌리티 이해하기 옵저버빌리티는 "무슨 일이 일어났는가?", "왜 그런 일이 일어났는가?"와 같은 질문에 답하는 것을 목표로 합니다. 옵저버빌리티는 IT시스템 전체적인 관점에서 문제를 신속하게 식별하고 근본 원인을 분석할 수 있습니다. 최근 IT 인프라의 종류가 다양해지고, 수가 기하급수적으로 많아지고, 복잡도가 급격히 증가함에 따라 IT 인프라의 가용성을 보장하기 위해서 전통적으로 행해지던 모니터링의 범주를 넘어서는 옵저버빌리티라는 개념이 등장했습니다. 모니터링과 옵저버빌리티라는 두 용어들은 때로는 비슷한 개념으로 서로 바꿔서 사용되기도 하지만, 시스템 관리에 대한 다른 접근 방식을 나타냅니다. 이번 블로그에서는 모니터링과 옵저빌리티의 차이점을 알아보겠습니다. Monitoring이란? 모니터링은 IT 시스템에서 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽과 같은 데이터를 수집하고 분석해 성능과 동작을 파악하는 것입니다. 모니터링의 목표는 시스템에 문제가 있는 것으로 추정되는 이상한 동작이나 조건을 감지하고 경고하는 것입니다. 모니터링은 종종 문제를 나타낼 수 있는 특정 메트릭이나 이벤트에 대한 알람 설정을 포함합니다. 이 접근 방식은 일반적으로 예측 가능한 개별 시스템에 사용합니다. 전통적인 모니터링 방법은 일정한 간격으로 수집되는 사전 정의된 메트릭이나 로그에 의존합니다. 예를 들어, 서버의 CPU 사용량을 1분마다 확인하고 사용량이 특정 임계값을 초과하면 알람을 보낼 수 있습니다. 이러한 방식은 특정 유형의 문제를 감지하는 데 효과적이지만, IT 시스템 동작을 전체적으로 파악하거나 근본 원인 분석에 대한 심층적인 인사이트는 제한적일 수 있습니다. Observability란? 옵저버빌리티는 IT 시스템 관리에 대한 새로운 접근 방식으로, 시스템의 내부 동작을 이해하는 것에 중점을 둡니다. 옵저버빌리티의 목표는 시스템의 동작을 깊이 이해하고 발생 가능한 모든 문제의 근본 원인을 파악하는 것입니다. 옵저버빌리티는 메트릭, 추적, 로그 등을 실시간으로 수집하고 분석하는 것을 포함합니다. 참고로 메트릭은 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽과 같은 시스템 성능과 관련된 정량적 정보를, 추적은 요청의 호출 순서 및 응답 시간과 같은 시스템 동작에 대한 정보를, 로그는 사용자 작업 및 오류를 포함해 시스템 활동을 제공합니다. 옵저버빌리티가 필요한 이유 옵저버빌리티는 복잡하고 동적인 시스템에서는 문제를 빠르게 찾고 해결하기 위해 시스템의 동작과 성능을 측정하고 분석할 필요가 있습니다. 옵저버빌리티를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 옵저버빌리티가 필요한 이유 1. 문제 해결 속도 향상: 옵저버빌리티를 사용하면 복잡한 시스템에서 발생하는 문제를 더욱 빠르게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 시스템 장애나 성능 저하와 같은 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. 2. 전체 시스템 이해도 증가: 옵저버빌리티를 사용하면 전체 시스템의 내부 동작을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이는 문제를 예방하거나 빠르게 대처할 수 있도록 도와줍니다. 3. 대규모 시스템 관리 가능: 대규모 분산 시스템에서는 옵저버빌리티가 필수적입니다. 이를 통해 수많은 서버, 네트워크, 애플리케이션 등에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 4. 문제 예방 및 최적화: 옵저버빌리티를 사용하면 시스템의 성능을 지속적으로 모니터링하고 문제를 예방할 수 있습니다. 또한 시스템의 최적화를 위해 데이터를 분석하고 개선할 수 있습니다. 따라서, 옵저버빌리티는 복잡한, 여러 개의 세분화된 시스템으로 구성된 전체 시스템에서 필수적인 도구로, 시스템의 성능 개선과 장애 대응 등 다양한 측면에서 가치를 제공합니다. Monitoring vs Observability 모니터링과 달리, 옵저버빌리티는 사전에 정의된 메트릭과 알람에 의존하는 대신, 시스템 동작의 더욱 전체적인 관점을 제공합니다. 옵저버빌리티는 여러 소스에서 수집한 데이터를 같이 분석함으로써 쉽게 찾을 수 없는 어떤 패턴과 상관관계를 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 접근 방식은 예측할 수 없는 동작을 가진 복잡한 시스템에서 특히 유용합니다. 모니터링과 옵저버빌리티의 또 다른 중요한 차이점은 사람의 개입 수준입니다. 모니터링은 특정 이벤트 또는 조건을 감지하고 해당 이벤트 또는 조건이 발생할 때 경고를 트리거하도록 설계되므로 모니터링을 설정하고 구성하는데 사람의 개입이 필요할 수 있지만 일단 도구가 셋업되면 사람의 개입 없이 자동으로 작동하는 편입니다. 반면에, 옵저버빌리티는 데이터를 해석하고 결정을 내리고 조치를 취하는데 IT 운영자의 전문 지식을 사용해 프로세스에 관여합니다. 이러한 접근 방식은 시간이 더 많이 소요될 수 있지만, 문제의 근본 원인에 대한 더 많은 인사이트를 제공할 수도 있습니다. 올바른 어프로치 선택하기 모니터링과 옵저버빌리티는 각각 장단점이 있으며, 시스템의 특정 요구사항에 따라 어떤 접근 방식을 선택할지 달라져야 합니다. 비교적 상황 파악이 어렵지 않은 간단한 시스템의 경우, 전통적인 모니터링 도구로 충분할 수 있습니다. 그러나 복잡하고 시스템이 분산된 경우, 시스템 동작을 완전히 이해하기 위해 옵저버빌리티가 필요할 수 있습니다. 결국, 효과적인 시스템 관리의 핵심은 문제를 빠르게 감지하고 해결하기 위한 적절한 도구와 프로세스를 갖추는 것입니다. 모니터링 또는 옵저버빌리티를 선택하든, 시스템과 조직의 요구에 부합하는지 정기적으로 검토하고 개선하는 것이 중요합니다. 적절한 도구와 프로세스에 투자함으로써, 시스템의 신뢰성과 성능을 개선하고 비용이 많이 드는 다운타임과 서비스 중단을 피할 수 있습니다. Zenius EMS 브레인즈컴퍼니는 20년 이상 축적된 노하우를 바탕으로 레거시 환경은 물론 최근 더욱 복잡해지고 있는 클라우드 네이티브 시스템까지 모니터링과 옵저버빌리티 모두를 제공함으로써 고객이 원하는 방식으로 사용이 가능합니다. Zenius EMS는 SMS, NMS, APM 등 각 인프라별 모니터링을 통합해 시스템을 더욱 안정성 있게 관리하고 자동화된 장애대응 환경을 제공하며 객관적인 데이터 기반으로 리포팅이 가능한 지능형 IT 성능 모니터링입니다. 또한 쿠버네티스, 오픈 스택을 지원하는 클라우드 환경을 모니터링합니다. 국내 공공분야 관제 SW 1위, 제니우스의 상관관계 분석, 인공지능을 활용한 성능예측 등 옵저버빌리티 기술을 통해 다양한 시스템 레이어에서 성능, 장애, 구성에 대한 인사이트를 얻으시기 바랍니다. 2023.03.28

1