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[행사] BB데이&월드컵
에이프리카 타운홀 미팅
최순정
2022.12.06
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모비젠과 빅데이터∙AI 플랫폼 사업 MOU
지난 주 브레인즈컴퍼니는 클라우드•AI 플랫폼 전문기업인 에이프리카를 인수한 바 있습니다.
선근님은 지난 5일 가산에 위치한 에이프리카를 방문해, 에이프리카 구성원들에게
이번 인수를 진행하게 된 배경과 브레인즈컴퍼니 및 선근님 소개, 향후 운영방향에 대해 공유하는 시간을 가졌습니다.
에이프리카에 도착하니, 이규정 대표를 비롯한 에이프리카 직원들이 라운지에 모여 브레인즈컴퍼니를 반겨줬습니다.
이규정 대표가 선근님을 소개하며 PT가 시작됐습니다. 선근님은 먼저, 브레인즈와 에이프리카가 함께
하게 된 배경에 대해 설명했습니다.
브레인즈컴퍼니와 에이프리카 각각이 갖고 있는 장단점에 대해 설명하고,
함께 했을 때 어떤 시너지를 내며 동반성장할 수 있을지에 대해 이야기를 나눴습니다.
다음으로는 브레인즈컴퍼니에 대한 소개를 이어갔습니다.
IT 인프라 통합관리 소프트웨어 업계의 최강자
인
브레인즈컴퍼니의 조직, 연혁, 주요 제품 등을 비롯한 에이프리카 직원들이 궁금해할만한 내용들을 전달했습니다.
그리고 가장 집중도가 높았던, 선근님의 본인 PR 타임!
과학고 조기졸업 후 카이스트에 진학했지만,
당구를 즐겨치다 뒤늦게 학업에 열중했던 학창시절 이야기,
브레인즈컴퍼니 합류 전 사회 생활과 합류 후 겪었던 고난,
또
본인의 MBTI와 좌우명 등 많은 이야기를 전했습니다.
선근님의 입담 덕에 에이프리카 직원들은 중간중간 웃음꽃을
피우며 즐겁게 미팅에 참여할 수 있었습니다.
마지막으로, 향후 회사 운영 방향성에 대한 장•단기 계획과 비전을 이야기했습니다.
앞으로 각 대표들이 어떤 부분을 맡아 업무를 해나갈지, 또 조직 및 프로세스는 어떻게 정비해나갈지 등에 대해 친절하게 설명을 이어갔습니다.
1시간여 간의 PT가 끝난 후 질의응답 시간을 가지며 미팅은 종료됐습니다.
에이프리카 사옥을 나서며, 브레인즈컴퍼니와 에이프리카 대표의 기념 사진!
앞으로 브레인즈컴퍼니와 에이프리카가 클라우드 및 인공지능(AI) 분야에서 시너지를 내며 동반 성장해나가길 바라며,
많은 관심과 응원 부탁드립니다!
#브레인즈컴퍼니
#에이프리카
#인수
#타운홀미팅
#클라우드
#인공지능
#AI
최순정
경영기획실(PR매니저)
브레인즈컴퍼니의 소식, 조직문화, 브레인저 이야기를 대내외에 전파하고 있습니다.
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EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기
EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기
앞선 글들을 통해서 NMS의 기본 개념, 구성요소와 기능, 정보 수집 프로토콜에 대해서 알아봤었는데요. 이번 글에서는 NMS의 역사와 진화 과정, 그리고 최근 트렌드에 대해서 자세히 알아보겠습니다. EMS, NPM, 그리고 AIOps에 이르기까지 네트워크의 빠른 변화에 발맞추어 진화하고 있는 NMS에 대해서 하나씩 하나씩 살펴보겠습니다. ㅣNMS의 역사와 진화 과정 우선 NMS의 전반적인 역사와 진화 과정을 살펴보겠습니다. [1] 초기 단계 (1980년대 이전) 초기에는 네트워크 관리가 수동적이었습니다. 네트워크 운영자들은 네트워크를 모니터링하고 문제를 해결하기 위해 로그 파일을 수동으로 분석하고 감독했습니다. [2] SNMP의 등장 (1988년) SNMP(Simple Network Management Protocol)의 등장으로 네트워크 장비에서 데이터를 수집하고 이를 중앙 집중식으로 관리하는 표준 프로토콜을 통해 네트워크 관리자들이 네트워크 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있게 됐습니다. [3] 네트워크 관리 플랫폼의 출현 (1990년대 중후반) 1990년대 후반부에는 상용 및 오픈 소스 기반의 통합된 네트워크 관리 플랫폼이 등장했습니다. 이러한 플랫폼들은 다양한 네트워크 장비와 프로토콜을 지원하고, 시각화된 대시보드와 경고 기능 등을 제공하여 네트워크 관리의 편의성을 높였습니다. [4] 웹 기반 NMS (2000년대 중반) 2000년대 중반에는 웹 기반의 NMS가 등장했습니다. 이러한 시스템은 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 통해 네트워크 상태를 모니터링하고 관리할 수 있게 했습니다. [5] 클라우드 기반 NMS (2010년대 이후) 최근 몇 년간 클라우드 기반 NMS의 등장으로 네트워크 관리의 패러다임이 변화하고 있습니다. 또한 빅데이터 기술과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 네트워크 성능을 최적화하고, 향후 성능을 예측할 수 있는 성능 예측 기능까지 NMS에서 제공하고 있습니다. ㅣNMS에서 EMS로의 진화 네트워크 환경은 빠르게 변화하게 되고, 이에 따라서 NMS도 EMS로 진화하게 됩니다. NMS의 진화는 총 세 가지 세대로 나눌 수 있습니다. 1세대: 디바이스 관리 시스템 기존의 NMS는 외산 제조사에서 제공하는 전용 네트워크 솔루션이 주를 이루었습니다. CISCO의 시스코웍스(CiscoWorks), IBM의 넷뷰(NetView) HP의 네트워크 노드 매니저(Network Node Manager) 등 다양한 벤더들이 자사의 제품에 대한 모니터링 서비스를 제공하기 위해 특화된 디바이스 관리 솔루션을 내놓았죠. HP Network Node Manager 예시 화면(출처ⓒ omgfreeet.live) 물론 자사의 제품을 관리하기 위한 목적에서 출발한 솔루션이었기에, 대규모 이기종 IT 인프라 환경에 대한 모니터링 기능은 제공하지 못했습니다. 2세대: IT 인프라 관리 시스템 EMS의 등장 1세대의 NMS의 경우 빠르게 급변하는 네트워크 트렌드를 따라갈 수 없었습니다. 가상랜(VLAN), 클라이언트-서버 기술이 발달하게 되자, IP 네트워크 관계만으로 실제 토폴로지를 파악하기 어려웠습니다. 또한 네트워크장비 및 회선의 상태뿐 아니라, 서버 등의 이기종 IT 인프라 통합 모니터링에 대한 니즈와 함께 EMS(Enterprise Management System)의 시대가 시작됩니다. 이에 따라 서비스 관리 차원의 통합 관제 서비스가 등장합니다. 기존의 네트워크 모니터링뿐 아니라 서버, DBMS, WAS 등 IT 서비스를 이루고 있는 모든 인프라들에 대한 통합 모니터링에 대한 관심과 니즈가 증가했기 때문입니다. 3세대: 클라우드 네이티브 환경의 EMS 2010년 중 이후 서버, 네트워크 등 IT 인프라에 대한 클라우드 네이티브로의 전환이 가속화되었습니다. 기존의 레거시 환경에 대한 모니터링과 함께 퍼블릭, 프라이빗 클라우드에 대한 모니터링 니즈가 증가하면서 모든 환경에 대한 통합적인 가시성을 제공해 줄 수 있는 EMS가 필요하게 되었죠. 이외에도 AI의 발전을 통해 AIOps, Observability라는 이름으로 인프라에 대한 장애를 사전적으로 예측할 수 있는 기능이 필요하게 됐습니다. ㅣ네트워크 환경 변화(가상화)와 NMS의 변화 이번에는 네트워크 환경 변화에 따른 NMS의 변화에 대해서 알아보겠습니다. 네트워크 환경 변화(네트워크 가상화) 네트워크 구성 방식은 지속적으로 변화해왔습니다. 클라이언트-서버 모델부터 중앙 집중식 네트워크, MSA 환경에서의 네트워크 구성까지 이러한 변화는 기술 발전, 비즈니스 요구 사항, 보안 요구 사항 등 다양한 요인에 의해 영향을 받았는데요. 무엇보다 가장 중요한 변화는 전통적인 온 프레미스 네트워크 구조에서 네트워크 자원이 더 이상 물리적인 장비 기반의 구성이 아닌 가상화 환경에서 구성된다는 점입니다. ▪소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, 2000년대 후반 - 현재): 네트워크 관리와 제어를 분리하고 소프트웨어로 정의하여 유연성과 자동화를 향상시키는 접근 방식입니다. SDN은 네트워크 관리의 복잡성을 줄이고 가상화, 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화와 같은 새로운 기술의 통합을 촉진시켰습니다. ▪네트워크 가상화 (NFV, 현재): 기존 하드웨어 기반 전용 장비에서 수행되던 네트워크 기능을 소프트웨어로 가상화하여 하드웨어 의존성과 장비 벤더에 대한 종속성을 배제하고, 네트워크 오케스트레이션을 통해 네트워크 환경 변화에 민첩한 대응을 가능하게 합니다. ㅣ클라우드, AI 등의 등장에 따른 NMS의 방향 클라우드 네이티브가 가속화되고, AI를 통한 인프라 관리가 주요 화두로 급부상하면서 네트워크 구성과 이를 모니터링하는 NMS의 환경 역시 급변하고 있습니다. 클라우드 내의 네트워크: VPC VPC(Virtual Private Cloud)는 퍼블릭 클라우드 환경에서 사용할 수 있는 전용 사설 네트워크입니다. VPC 개념에 앞서 VPN에 대한 개념을 단단히 잡고 넘어가야 합니다. VPN(Virtual Private Network)은 가상사설망으로 '가상'이라는 단어에서 유추할 수 있듯이 실제 사설망이 아닌 가상의 사설망입니다. VPN을 통해 하나의 네트워크를 가상의 망으로 분리하여, 논리적으로 다른 네트워크인 것처럼 구성할 수 있습니다. VPC도 이와 마찬가지로 클라우드 환경을 퍼블릭과 프라이빗의 논리적인 독립된 네트워크 영역으로 분리할 수 있게 해줍니다. VPC가 등장한 후 클라우드 내에 있는 여러 리소스를 격리할 수 있게 되었는데요. 예를 들어 'IP 주소 간에는 중첩되는 부분이 없었는지', '클라우드 내에 네트워크 분리 방안' 등 다양한 문제들을 VPC를 통해 해결할 수 있었습니다. ▪서브넷(Subnet): 서브넷은 서브 네트워크(Subnetwork)의 줄임말로 IP 네트워크의 논리적인 영역을 부분적으로 나눈 하위망을 말합니다. AWS, Azure, KT클라우드, NHN 등 다양한 퍼블릭 클라우드의 VPC 서브넷을 통해 네트워크를 분리할 수 있습니다. ▪서브넷은 크게 퍼블릿 서브넷과 프라이빗 서브넷으로 나눌 수 있습니다. 말 그대로 외부 인터넷 구간과 직접적으로 통신할 수 있는 공공, 폐쇄적인 네트워크 망입니다. VPC를 이용하면 Public subnet, Private subnet, VPN only subnet 등 필요에 따라 다양한 서브넷을 생성할 수 있습니다. ▪가상 라우터와 라우트 테이블(routing table): VPC를 통해 가상의 라우터와 라우트 테이블이 생성됩니다. NPM(Network Performance Monitoring) 네트워크 퍼포먼스 모니터링(NPM)은 전통적인 네트워크 모니터링을 넘어 사용자가 경험하는 네트워크 서비스 품질을 측정, 진단, 최적화하는 프로세스입니다. NPM 솔루션은 다양한 유형의 네트워크 데이터(ex: packet, flow, metric, test result)를 결합하여 네트워크의 성능과 가용성, 그리고 사용자의 비즈니스와 연관된 네트워크 지표들을 분석합니다. 단순하게 네트워크 성능 데이터(Packet, SNMP, Flow 등)를 수집하는 수동적인 과거의 네트워크 모니터링과는 다릅니다. 우선 NPM은 네트워크 테스트(Synthetic test)를 통해 수집한 데이터까지 활용하여, 실제 네트워크 사용자가 경험하는 네트워킹 서비스 품질을 높이는데 그 목적이 있습니다. NPM 솔루션은 NPMD라는 이름으로 불리기도 합니다. Gartner는 네트워크 성능 모니터링 시장을 NPMD 시장으로 명명하고 다양한 데이터를 조합하여 활용하는 솔루션이라고 정의했습니다. 즉 기존의 ICMP, SNMP 활용 및 Flow 데이터 활용과 패킷 캡처(PCAP), 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 네트워크 데이터 활용까지 모든 네트워크 데이터를 조합하는 것이 핵심이라 할 수 있습니다. AIOps: AI를 활용한 네트워크 모니터링 AI 모델을 활용한 IT 운영을 'AIOps'라고 부릅니다. 2014년 Gartner를 통해 처음으로 등장한 이 단어는 IT 인프라 운영에 머신러닝, 빅데이터 등 AI 모델을 활용하여 리소스 관리 및 성능에 대한 예측 관리를 실현하는 것을 말합니다. 가트너에서는 AIOps에 대한 이해를 위해 관제 서비스, 운영, 자동화라는 세 가지 영역으로 분류해서 설명하고 있습니다. ▪관제(Observe): AIOps는 장애 이벤트가 발생할 때 분석에 필요한 로그, 성능 메트릭 정보 및 기타 데이터를 자동으로 수집하여 모든 데이터를 통합하고 패턴을 식별할 수 있는 관제 단계가 필요합니다. ▪운영(Engine): 수집된 데이터를 분석하여 장애의 근본 원인을 판단하고 진단하는 단계로, 장애 해결을 위해 상황에 맞는 정보를 IT 운영 담당자에게 전달하여 반복적인 장애에 대한 조치 방안을 자동화하는 과정입니다. ▪자동화(Automation): 장애 발생 시 적절한 해결책을 제시하고 정상 복구할 수 있는 방안을 제시하여, 유사 상황에도 AIOps가 자동으로 조치할 수 있는 방안을 마련하는 단계입니다. 위의 세 단계를 거쳐 AIOps를 적용하면 IT 운영을 사전 예방의 성격으로 사용자가 이용하는 서비스, 애플리케이션, 그리고 인프라까지 전 구간의 사전 예방적 모니터링을 가능하게 합니다. 또한 구축한 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 및 머신 러닝을 활용하여 그 어떠한 장애에 대한 신속한 조치와 대응도 자동으로 가능하게 합니다. Zenius를 통한 클라우드 네트워크 모니터링 참고로 Zenius를 통해 각 퍼블릭 클라우드 별 VPC 모니터링이 가능합니다. VPC의 상태 정보와 라우팅 테이블, 서브넷 목록 및 서브넷 별 상세 정보 (Subnet ID, Available IP, Availability Zone 등)에 대한 모니터링 할 수 있습니다. Zenius-CMS를 통한 AWS VPC 모니터링 이외에도 각 클라우드 서비스에 대한 상세 모니터링을 통해 클라우드 모니터링 및 온 프레미스를 하나의 화면에서 모니터링하실 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 살펴본 것처럼, 네트워크의 변화에 따라서 NMS는 계속해서 진화하고 있습니다. 현재의 네트워크 환경과 변화할 환경을 모두 완벽하게 관리할 수 있는 NMS 솔루션을 통해 안정적으로 서비스를 운영하시기 바랍니다.
2024.04.03
서버 모니터링 트렌드 살펴보기
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
2023년 상반기 협력업체 상생 세미나 성료…”신규 기능 소개, 상생 지속 도모”
2023년 상반기 협력업체 상생 세미나 성료…”신규 기능 소개, 상생 지속 도모”
지난 21일 본사 8층 대회의실에서 ‘2023년 상반기 협력업체 상생 세미나’를 진행했습니다. 브레인즈컴퍼니는 급변하는 IT인프라 시장 환경에 적극 대응하고 협력사와의 협력을 더욱 강화하기 위해 협력업체 상생 세미나를 운영하고 있습니다. 올해부터 세미나를 상, 하반기 2회 실시하기로 하였는데요, 기존에 EMS를 설치 및 활용하는 교육 중심에서 제니우스의 새로운 기능을 소개하는 중심으로 세미나에 변화를 주었습니다. 이날 행사는 먼저 프리세일즈팀에서 회사 소개를 하였고, 이어서 Technical Consulting 팀 정채린 차장이 제니우스 8.0의 신규 기능을 소개하였는데요, 20개 이상의 신규 기능에는 WNMS, ERMS, 웹토폴로지 등이 포함되어 있습니다. 그리고 막간을 이용해 통합로그관리, Zenius LogManager을 소개하는 시간도 가졌습니다. WNMS는 분산된 AP 장비의 상태를 한 곳에서 통합 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라, AP 장비의 Up/Down 링크, WAN Traffic 등을 실시간으로 모니터링하고, AP 장비의 부하를 효율적으로 컨트롤하도록 접속자 수, 사용자 수, 최대 동시접속자 수 등의 근거데이터를 모니터링하고 자료로 확보할 수 있습니다. ERMS(Event Relation Management System)은 문제 원인 추적을 위한 이벤트의 연관성을 분석하는 기능입니다. 기존 서비스맵의 기능에 AND/OR, 이상 등의 다양한 연산조건 및 통보기능을 추가하여 개별적 이벤트가 아닌 복합적인 이상 상황을 감지할 수 있습니다. 웹토폴로지는 기존에는 CS 형식으로 제공되었던 토폴로지맵의 활용도를 높이기 위해 Web기반으로 구현하여 오버뷰와 함께 활용할 수 있도록 구현하였습니다. 마지막은 클라우드 모니터링을 소개하고 시현을 통해 클라우드 가상화 자원을 모니터링하여 가상 자원의 적절한 운영 효율성을 향상시킬 수 있는지 선 보였습니다. 이번 세미나에는 영진인포텍, 한신정보, 시원 등 협력업체 관계자뿐만 아니라 디와이, 더존비즈온 같은 고객사에서도 참여했습니다. 참여한 협력업체는 이런 형식의 세미나가 자주 있었으면 좋겠다, 그리고 정기적인 온라인 교육을 희망한다는 의견을 주셨습니다. 반면 참여한 고객사는 제니우스 8.0으로 업그레이드를 결정하는 데 많은 도움이 되었다고 합니다. 세미나를 주관한 소감은 “제품 중심으로 소개하는 세미나는 처음인데 예상보다 질문이 많았고 관심이 뜨거운 것을 보고 앞으로 제품을 소개하는 기회를 자주 가지면 좋겠다”입니다. 참여해 주신 모든 분께 감사 인사 전합니다.
2023.06.23
클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
오늘날 IT 인프라 운영환경은 매우 복잡해졌어요. 갑작스러운 환경 변화에 따라 신속한 대응도 필요한 시점이죠. 이러한 현상으로 많은 기업들이 온프레미스(On-premise) 환경에서 클라우드(Cloud) 환경으로 전환하는 추세이기도 해요. 클라우드 컴퓨팅 서비스 중에는 여러 벤더가 있는데요. 대표적으론 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)가 있어요. 그중 ‘AWS’는 국내 클라우드 시장에서 3년 간 70% 내외의 시장점유율로, 1위를 차지했는데요(*클라우드 서비스 분야 실태조사(2022), 공정거래위원회) 이처럼 높은 점유율을 가진 1) AWS의 주요 서비스를 살펴보고 2) 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유는 무엇인지 3) AWS의 각종 서비스를 모니터링할 수 있는 제니우스(Zenius)도 함께 소개해 드릴게요! AWS(Amazon Web Services)란? AWS는 ‘Amazon Web Services’의 약어로, 아마존 닷컴이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 서비스의 집합이에요. AWS에서 제공하는 여러 가지 서비스를 이용하면, 기업 및 개인이 필요한 컴퓨팅 리소스를 유연하게 확장하고 관리할 수 있죠. AWS 주요 서비스는 다음과 같아요! AWS 주요 서비스 ▪Amazon VPC(Amazon Virtual Private Cloud) 격리된 네트워크 환경을 구성하게 해주는 서비스예요. AWS의 동일 계정이나, 서로 다른 계정 간에 격리된 네트워크를 연결할 수 있도록 다양한 옵션들을 제공해 줘요. ▪Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) AWS에서 가장 많이 사용되는 컴퓨팅 서비스예요. 가상 서버를 호스팅 할 때 사용하죠. 리눅스나 윈도우 환경 등 다양한 인스턴스 유형을 지원하고, 필요에 따라 성능을 조정할 수 있어요. 생성 가능한 인스턴스 타입은 리전 별 차이가 있으나, 100개~300개에 이를 정도로 방대하답니다. ▪AWS Lambda AWS에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼이에요. 여기서 ‘서버리스’란 개발자가 서버의 존재를 신경 쓸 필요가 없다는 뜻이에요. AWS에서는 서버 인프라에 대한 프로비저닝, 유지관리 등을 대신 처리해 주죠. 이처럼 개발자가 비즈니스 로직에 집중하여 코드를 실행하게 해줘요. ▪Amazon S3 AWS에서 제공하는 스토리지 서비스예요. S3는 파일시스템이 아닌 오브젝트 스토리지 서비스로, 모든 파일에 API를 통해 접근 가능해요. 무제한적인 확장성, 높은 가용성과 내구성을 제공하며 단일 파일을 최대 5TB까지 업로드할 수 있어요. ▪Amazon EBS(Amazon Elastic Block Store) EC2 인스턴스에 장착하여 사용할 수 있는 가상 저장 장치에요. EBS를 연결하여 파일을 저장하면, EC2 인스턴스와 관계없이 데이터를 영구적으로 보관 가능해요. 이 밖에도 AWS에서 제공하는 서비스는 매우 방대한대요. 아래 URL로 접속 시, 필요한 서비스 목록 확인이 가능하답니다! 🔍 더 많은 AWS 서비스가 궁금하다면? 온프레미스와 AWS의 차이 온프레미스 방식은, 클라우드 컴퓨팅 서비스가 나오기 전까지 기업에서 전통적으로 사용한 ‘일반적인 인프라 구축 방식’이에요. 온프레미스 환경에서 서버를 운영하면, 호스팅 서비스를 이용하거나 서버를 직접 구매 또는 임대하죠. 그다음 데이터 센터(IDC, Internet Data Center) 또는 기업 전산실에 설치하여 운영해요. 하지만 물리적인 서버를 직접 설치할 경우, 많은 시간과 비용이 소모되어 이를 위한 운영 공간과 인력이 필요할 수 있어요. 예시를 들어 볼게요. 대형 콘서트 예매, 대학교 수강신청, 입시 원서 접수 등 단기간에 트래픽이 급증했다가 감소되는 경우를 생각해 볼까요? 이때 ‘온프레미스 방식’으로 시스템을 구축한다면, 매우 많은 비용 낭비가 발생하게 될 거예요. 반면 AWS의 경우는 어떨까요? 인터넷이 연결된 어디에서든 쉽게 인프라를 구축하고, 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있어요. 큰 이벤트를 처리한 후 생성된 리소스를 간편하게 삭제할 수 있죠. 이처럼 온프레미스 방식과 대비한다면, 남는 자원에 대한 비용 고민이 없어지겠죠? 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유 이처럼 AWS는 매우 유연하고 확장성 있는 클라우드 서비스예요. 하지만 모든 서비스를 AWS를 이용해서 서비스하는 것은 한계가 있는데요. 이유는 다음과 같아요. ▪보안 및 규정 준수 민감한 데이터나 규정 준수가 필요한 업무의 경우, 사설 클라우드나 온프레미스 환경의 자체 데이터 센터를 통해 운영하려는 경향이 있어요. ▪비용 효율 AWS는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에, 예측할 수 없는 트래픽 증가 등에 대응하기에 좋아요. 하지만 서비스에 따라 온프레미스 환경에서 운영하는 것이 비용 측면에서 더 효율적인 경우가 있죠. 이처럼 많은 기업이 AWS를 이용한 클라우드 서비스로 전환하는 추세지만, 당분간 온프레미스 방식과 결합한 하이브리드 클라우드 운영환경이 많은 편이에요. 그렇다면 이러한 하이브리드 클라우드 운영 환경을 모니터링할 수 있는 방법이 없을까요? 바로 ‘제니우스’를 활용한다면 가능해요! 제니우스를 이용한 하이브리드 클라우드 모니터링 구성도 제니우스 하이브리드 클라우드 모니터링 프로세스를 간략히 소개할게요! 우선 클라우드 환경 단계에서는 AWS 서비스를 이용하여 구축된 클라우드 환경 정보를 RestAPI 방식으로 수집해요. CMS Manager는 AWS 클라우드 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 주죠. EMS Manager는 온프레미스 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 줘요. Web UI에서는 스토리지에 저장된 데이터를 이용하여, 사용자에게 모니터링 정보를 제공한답니다! 제니우스에서 AWS 모니터링하기 제니우스를 이용한 ‘하이브리드 클라우드 모니터링 구성’을 좀 더 자세히 살펴볼까요? ▪CMS > 모니터링 > 요약 : 위 그림은 AWS 통합 요약 페이지인데요. EC2, RDS, VPC 등 과금 현황까지 통합 모니터링할 수 있어요. ▪EMS > 토폴로지 > 클라우드 맵 : 리전 별 자동 구성형 클라우드 맵 페이지에서는, AWS 리전 별 이용하는 서비스와 연관관계를 클라우드 맵이 자동으로 구성해 줘요. ▪CMS > 클라우드서비스 > EC2 > 주요 성능 지표 : 주요 성능지표 모니터링 페이지에서는 AWS 콘솔에 접속하지 않고, AWS 주요 성능 지표에 대한 모니터링 추이를 확인할 수 있어요. ▪EMS > 오버뷰 : 오버뷰를 통한 온프레미스 + AWS 통합 모니터링 페이지에서는, AWS 모니터링 항목과 온프레미스 환경 모니터링 항목의 통합 현황판을 확인할 수 있어요. 이처럼 AWS와 온프레미스 환경은 물론, 더 다양한 환경의 인프라 모니터링을 위해 제니우스를 사용을 해보는 건 어떨까요?
2023.11.16
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