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SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog)
임형섭
2024.03.04
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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
지난 포스팅을 통해
NMS의 기본 개념
과
NMS의 구성요소와 역할
에 대해서 살펴보았는데요. 오늘은
네트워크 정보 수집을 위한 다양한 프로토콜
에 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, SNMP
를 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!
#네트워크 프로토콜
#SNMP
#RMON
#ICMP
#Syslog
임형섭
프리세일즈팀
안정적이고 효과적인 비즈니스 운영을 위한 고객 맞춤형 IT 인프라 모니터링 시스템을 제안합니다.
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2022년 CNCF의 연간 조사에 따르면 전 세계 기업의 96%가 쿠버네티스를 활용 중이거나 활용을 고려 중인 것으로 나타났습니다. 또한 가트너는 쿠버네티스(Kubernetes, K8s) 시장의 규모가 올해 1조 2천억 원대를 돌파할 것으로 내다봤습니다. 이처럼 쿠버네티스가 '대세'로 자리 잡고 있는 가운데, 쿠버네티스 활용에 대한 어려움을 겪는 기업도 많아지고 있습니다. 클러스터 내의 리소스 할당/운영과 쿠버네티스 콘솔(대시보드)의 구성이 가장 큰 어려움으로 꼽히는데요, 이러한 어려움을 극복하기 위한 첫 번째 조건은 바로 올바른 '쿠버네티스 모니터링'입니다. 효과적이고 올바른 쿠버네티스 모니터링을 위해선 두 가지를 '꼭' 기억해야 하는데요, 지금부터 그 두 가지를 자세히 알아보겠습니다. ㅣ올바른 쿠버네티스 모니터링을 위한 두 가지 조건 첫 번째, 쿠버네티스의 주요 항목을 한눈에 볼 수 있어야 합니다 쿠버네티스 환경은 규모가 크고 동적이며 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 그렇기 때문에 리소스 사용률, 에러 로그 등의 중요 정보를 실시간으로 파악할 수 있어야 합니다. 따라서 쿠버네티스 모니터링을 효과적으로 수행하기 위해 첫 번째로 기억해야 할 것은 '쿠버네티스 환경을 한 화면에서 종합적으로 볼 수 있어야 한다는 점'입니다. 우선 종합적인 모니터링을 통해 리소스 사용률, 트래픽 패턴 등의 중요 정보를 실시간으로 파악할 수 있어 문제 발생 시 빠르게 원인을 진단하고 해결할 수 있습니다. 또한 쿠버네티스 운영의 핵심은 효율적인 리소스 관리인데, 종합적인 모니터링을 통해 리소스 낭비를 줄이고 애플리케이션의 성능을 최적화할 수 있습니다. 이와 더불어 시스템의 이상 유무를 지속적으로 모니터링함으로써, 예기치 않은 다운타임 등의 오류를 방지할 수도 있죠. 따라서 쿠버네티스 모니터링 솔루션에는 각 구성요소들 간의 관계와 영향도를 '한 눈'에 파악할 수 있는 모니터링 View가 반드시 필요합니다. 더불어 쿠버네티스 환경을 관리하는 운영자나 조직마다 중요하게 생각하는 데이터 지표가 다릅니다. 때문에 운영자가 자신의 필요에 따라 모니터링 화면을 자유롭게 구성할 수 있다면, 더욱 효과적으로 시스템을 관리할 수 있습니다. [그림1] (왼) 클러스터 상세 모니터링 View, (중) 클러스터 메인 모니터링 View, (오) 주요 Service 모니터링 View 더 자세한 설명을 위해 제니우스(Zenius)의 쿠버네티스 모니터링 솔루션인 Zenius-K8s을 예로 살펴보겠습니다. 우선 [그림1]에 나와있는 것처럼 쿠버네티스 모니터링 솔루션은 여러 클러스터 현황을 한눈에 확인할 수 있는 요약 뷰를 제공해야 합니다. 이를 통해 클러스터의 상세한 현황과 노드, 파드, 컨테이너, 서비스 등을 통합적으로 모니터링할 수 있기 때문이죠. 이러한 기능은 운영자로 하여금 시스템 전반에 대한 신속한 이해를 가능하게 하고, 업무 효율성을 크게 높여줍니다. [그림2] (왼) Zenius-K8s 운영현황 오버뷰 (오) 사용자가 직접 정보를 구성할 수 있는 컴포넌트 수정창 여기에 더해서 Zenius-K8s처럼 쿠버네티스 주요 데이터 지표를 '사용자 관제 목적'에 따라 자유롭게 구성이 가능하고 가시성 높은 다양한 차트와 컴포넌트를 포함한 오버뷰를 제공한다면, 더욱더 성공적인 쿠버네티스 활용이 가능해집니다. 두 번째, 클러스터 별로 상세한 성능을 확인할 수 있어야 합니다 효과적이고 올바른 쿠버네티스 모니터링을 위한 두 번째 조건은, '클러스터 별로 상세한 성능을 확인할 수 있어야 한다는 것'입니다. 특히 쿠버네티스 환경을 관리하고 최적화함에 있어서 핵심적인 역할을 하는 클러스터 현황(노드, 파드, 컨테이너), 성능 지표(CPU 사용량, Memory 사용량), 이벤트 현황을 연관 지어 직관적으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 이를 통해서 운영자는 클러스터의 전반적인 상태를 실시간으로 모니터링하고, 발생 가능한 문제를 조기에 식별하여 시스템의 안정성과 성능을 지속적으로 높일 수 있기 때문이죠. 또한 클러스터의 각 구성 요소가 서로 다른 역할을 수행하기 때문에 각 노드, 파드, 컨테이너별로 상세히 모니터링하는 것도 매우 중요합니다. [그림3] 클러스터 별 상세정보 요약 뷰 지금 살펴본 내용을 Zenius-K8s 예시 화면을 통해 다시 한번 되짚어 보겠습니다. 먼저 위 [그림3]에서 보이는 것처럼 주요 클러스터 현황(노드, 파드, 컨테이너 등), 주요 성능 지표(CPU, Memory 사용률 등), 이벤트 현황 등을 한 화면에서 확인할 수 있는 요약 뷰가 있어야 합니다. [그림4] Zenius-K8s 토폴로지 맵 특히, Zenius-K8s의 경우 수집한 데이터를 기반으로 자동으로 각 구성요소 간의 연관관계와 서비스 상태를 토폴로지 맵(Topolgy Map) 형태로 구성할 수 있습니다. 또한 다양한 조회 기준(노드, 네임스페이스, 서버)과 상세 정보 조회 기능을 제공하고 있죠. 쿠버네티스 모니터링 솔루션에는, 직관적이고 효율적인 모니터링을 위해 반드시 위와 같은 기능이 포함되어 있어야 합니다. [그림5] 노드(Node) 별 상세 모니터링 [그림6] 파드(Pod) 별 상세 모니터링 [그림7] 컨테이너(Container) 별 상세 모니터링 마지막으로 위의 Zenius-K8s의 예시 화면들처럼, 클러스터 내 각각의 구성요소에 대한 상세한 모니터링이 필요합니다. 이를 통해 산재된 데이터에 대한 효율적인 관리가 가능하기 때문이죠. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 성공적인 쿠버네티스 모니터링을 위한 두 가지 조건을 살펴봤습니다. 쿠버네티스의 활용도와 중요성이 더 커지는 가운데, 운영의 안정성과 효율성을 높여주는 쿠버네티스 모니터링 솔루션 도입은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 쿠버네티스 현황을 한눈에 볼 수 있고, 세부 요소를 세밀하게 들여다볼 수 있는 모니터링 솔루션을 통해서 성공적으로 쿠버네티스를 활용하시기 바랍니다.
2024.04.05
효과적인 쿠버네티스 모니터링을 위한 6가지 고려사항
효과적인 쿠버네티스 모니터링을 위한 6가지 고려사항
컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)는 자동화된 확장성과 자가 복구 기능을 통해 서비스의 안정성과 운영 효율성을 높이는 장점이 있습니다. 따라서 다양한 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 클라우드 환경에서 널리 활용되고 있습니다. 그러나 쿠버네티스는 파드(Pod), 노드(Node), 네트워크 등 각 요소가 끊임없이 동적으로 변화하며 상호작용하는 복잡한 구조이기 때문에, 체계적이고 세밀한 모니터링 없이는 운영에 어려움을 겪을 수 있습니다. 그렇다면 효과적인 쿠버네티스 모니터링을 위한 필수 고려사항은 무엇인지 6가지로 나눠서 알아보겠습니다. [1] 파드 및 컨테이너 모니터링 파드(Pod)와 컨테이너는 쿠버네티스에서 애플리케이션이 실행되는 가장 기본적인 단위이자 핵심 구성 요소입니다. 따라서 애플리케이션의 가용성과 성능을 안정적으로 유지하기 위해서는 각 파드와 컨테이너의 상태를 정밀하게 모니터링 하는 것이 중요합니다. 파드가 제대로 스케줄링되지 않거나, 컨테이너가 크래시 루프(CrashLoopBackOff) 상태에 빠지면 애플리케이션 성능이 저하되거나 서비스가 중단될 수 있습니다. 이러한 문제를 사전에 방지하려면 각 파드의 CPU, 메모리 사용량, 네트워크 I/O와 같은 자원 사용 현황을 실시간으로 모니터링하는 체계가 필요합니다. 특히, 자원 사용량을 지속적으로 추적하여 비정상적인 사용 패턴이나 과부하 상태를 사전에 감지하는 것이 중요합니다. 또한, 쿠버네티스의 오토스케일링(Auto-Scaling) 기능과 연계된 모니터링 솔루션을 통해 파드가 실시간 트래픽 변화에 맞춰 자동으로 확장 또는 축소될 수 있도록 설정하는 것이 자원 효율성 측면에서도 유리합니다. 이와 같은 종합적인 모니터링 솔루션은 파드와 컨테이너의 상태 변화에 대한 정확한 정보를 제공하고, 문제가 발생하기 전에 이를 사전에 탐지하고 대응할 수 있는 능력을 제공합니다. [2] 클러스터와 노드 상태 모니터링 쿠버네티스 클러스터는 다수의 노드로 구성된 분산 시스템으로, 각 노드는 파드(Pod)를 실행하는 주체로서 클러스터 전반의 성능과 안정성에 중요한 영향을 미칩니다. 각 노드의 CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 대역폭 등 주요 리소스 사용량을 실시간으로 모니터링함으로써 리소스 과부하나 잠재적 장애를 사전에 감지하고 예방할 수 있습니다. 특히, 노드 간 리소스 사용의 불균형은 클러스터 전체 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 특정 노드에서 발생하는 비정상적인 리소스 소모는 장애의 전조로 볼 수 있습니다. 예를 들어, CPU나 메모리 자원의 지속적인 고갈, 네트워크 트래픽의 급격한 증가 등은 장애를 유발할 수 있는 주요 지표로, 이를 사전에 감지하고 신속하게 대응하는 것이 중요합니다. 이를 위해 각 노드의 메트릭 데이터를 분석하고, 비정상적인 패턴을 자동으로 탐지할 수 있는 쿠버네티스 모니터링 솔루션을 도입하는 것이 필요합니다. 이러한 솔루션은 클러스터 내 모든 노드의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 비정상적인 리소스 사용을 빠르게 인식할 수 있게 해줍니다. 또한, 자동화된 경고 시스템을 통해 잠재적인 문제가 발생하기 전에 관리자에게 즉시 알림을 제공하며, 리소스 사용 추세를 기반으로 한 예측 분석 기능을 통해 향후 발생할 수 있는 문제를 미리 방지할 수 있도록 지원합니다. [3] 네트워크 모니터링 쿠버네티스는 내부 네트워크와 외부 네트워크 간 통신이 빈번하게 이루어지는 복잡한 분산 시스템입니다. 파드 간의 통신 오류나 클러스터 외부와의 연결 문제는 애플리케이션 성능 저하로 이어질 수 있기에, 네트워크 상태를 정밀하게 모니터링해야 합니다. 주요 모니터링 지표로는 네트워크 지연(latency), 패킷 손실(packet loss), 네트워크 인터페이스 속도와 대역폭 등이 있으며, 이러한 지표들은 애플리케이션 가용성과 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 서비스 메시(Service Mesh)와 같은 고급 네트워크 구성 요소를 도입한 환경에서는 네트워크 복잡성이 더욱 증가하므로, 네트워크 트래픽 경로를 시각화하고 트래픽 흐름을 분석할 수 있는 고도화된 모니터링 솔루션이 필요합니다. 이러한 시스템을 통해 비정상적인 트래픽 패턴이나 병목 현상을 사전에 감지하고, 네트워크 문제를 신속하게 해결할 수 있는 역량을 확보하는 것이 중요합니다. 특히, 네트워크 모니터링은 전체 클러스터의 안정성과 애플리케이션 성능을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. [4] 로그 및 메트릭 수집과 분석 모니터링의 핵심은 적절한 로그와 메트릭 데이터를 수집하고 이를 분석하여 시스템 상태를 지속적으로 파악하는 데 있습니다. 쿠버네티스는 클러스터 내에서 발생하는 다양한 이벤트를 로그로 기록하고, 각 파드, 컨테이너, 노드에서 발생하는 자원 사용량과 성능 관련 데이터를 메트릭으로 제공합니다. 이러한 로그와 메트릭을 실시간으로 수집하고 분석함으로써, 문제가 발생했을 때 그 원인을 빠르게 파악하고 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 파드에서 반복적으로 발생하는 에러 로그는 애플리케이션의 특정 기능이 문제가 있음을 시사하며, 이를 통해 운영자는 그 원인을 정확히 파악할 수 있습니다. 또한, 성능 저하가 발생할 때 메트릭 데이터를 분석하여 CPU, 메모리, 네트워크 등 리소스 부족이 원인인지 식별할 수 있습니다. 이러한 정보가 실시간으로 제공되기 때문에, 운영자는 문제를 조기에 발견하고 빠르게 대응할 수 있으며, 그 결과 시스템 장애나 성능 저하를 미연에 방지할 수 있습니다. 또한, 실시간으로 로그와 메트릭 변화를 추적하고 모니터링 솔루션의 경고 알림 기능 등을 활용하면, 문제를 사전에 예측하고 조치를 취할 수 있습니다. [5] 자동화 기능과의 긴밀한 연동 쿠버네티스의 주요 기능 중 하나는 자동화된 확장과 자가 치유(Self-Healing) 기능으로, 이를 통해 클러스터의 안정성과 가용성을 유지할 수 있습니다. 자동화된 확장은 클러스터 상태를 실시간으로 모니터링하여 자원이 부족할 때 자동으로 새로운 파드를 생성하고, 부하를 분산함으로써 성능 저하를 방지합니다. 또한 자가 치유 기능은 장애가 발생한 파드나 노드를 감지하여, 파드를 자동으로 재시작하거나 장애가 발생한 파드들을 다른 건강한 노드로 이동시키는 역할을 합니다. 이러한 기능이 원활하게 작동하려면, 모니터링 솔루션이 클러스터의 상태를 정확하게 파악하고, 자원 사용 현황 및 노드 상태에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 제공해야 합니다. 이를 위해 모니터링 솔루션은 높은 확장성과 안정성을 보장할 수 있는 설정이 필수적입니다. 예를 들어, 파드의 자원 부족이 발생하면 이를 실시간으로 감지하여 적절한 확장 작업이 즉시 이루어질 수 있도록 지원해야 합니다. 결과적으로, 쿠버네티스의 자동화 기능이 성공적으로 활용되려면 쿠버네티스 모니터링 솔루션과의 긴밀한 연동이 반드시 필요합니다. [6] 보안 및 규정 준수 분산 아키텍처를 기반으로 하는 쿠버네티스 클러스터는 외부 공격에 더욱 취약할 수 있으며, 다양한 보안 위협에 노출될 가능성이 존재합니다. 이러한 위협을 효과적으로 방어하기 위해서는 네트워크 트래픽 모니터링을 통해 비정상적인 활동이나 의심스러운 트래픽 패턴을 신속히 감지하고, 보안 정책 위반, 의도치 않은 구성 변경, 혹은 취약점 발견 시 자동으로 경고를 발송하는 보안 모니터링 체계가 필요합니다. 이와 함께, 컨테이너 이미지의 보안 취약점 분석을 사전에 실시하여 악성 코드나 알려진 취약점으로부터 클러스터를 보호하고, 이를 기반으로 하는 보안 스캔 자동화가 중요합니다. 또한, 클러스터 전반에서 발생하는 모든 활동을 실시간으로 감사(Audit) 및 기록하여 컴플라이언스 요구사항을 충족시키는 중앙 집중형 로그 관리 시스템이 필요합니다. 이러한 감사 로그는 규정 준수를 위한 기본적인 요소일 뿐만 아니라, 보안 사고 발생 시 원인 분석 및 대응을 위한 핵심 자료로 활용될 수 있습니다. 쿠버네티스와 같은 분산 시스템을 성공적으로 운영하기 위해서는 그 안에서 발생하는 다양한 이벤트를 실시간으로 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 6가지 고려사항을 통해 클러스터의 상태를 세밀하게 추적하고 분석함으로써, 예상치 못한 문제를 미리 발견하고 대비할 수 있습니다. 특히, 노드나 파드의 자원 소모가 비정상적으로 급증할 때 이를 빠르게 인식하고 조치를 취함으로써, 시스템의 성능 저하를 방지할 수 있습니다. 또한, 네트워크 상태와 보안 위협에 대한 철저한 모니터링은 전체 서비스의 가용성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 이처럼 체계적인 모니터링 전략을 통해 쿠버네티스 환경에서의 안정성을 확보할 수 있으며, 서비스 중단 없이 원활한 운영을 이어갈 수 있습니다.
2024.10.24
쿠버네티스 모니터링 솔루션, Zenius K8s의 주요기능과 특장점
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
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