반복영역 건너뛰기
주메뉴 바로가기
본문 바로가기
제품/서비스
EMS Solution
Features
클라우드 관리
AI 인공지능
서버관리
데이터베이스 관리
네트워크 관리
트래픽 관리
설비 IoT 관리
무선 AP 관리
교환기 관리
운영자동화
실시간 관리
백업 관리
APM Solution
애플리케이션 관리
URL 관리
ITSM Solution
서비스데스크
IT 서비스 관리
Big Data Solution
SIEM
Dashboard
대시보드
Consulting Service
컨설팅 서비스
고객
레퍼런스
고객FAQ
문의하기
가격
자료실
카탈로그
사용자매뉴얼
회사소개
비전·미션
연혁
2016~현재
2000~2015
인증서·수상
투자정보
재무정보
전자공고
IR자료
새소식
공고
보도자료
오시는 길
채용
피플
컬처
공고
FAQ
블로그
열기
메인 페이지로 이동
블로그
기술이야기
블로그
최신이야기
사람이야기
회사이야기
기술이야기
다양한이야기
SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog)
임형섭
2024.03.04
페이스북 공유하기
트위터 공유하기
링크드인 공유하기
블로그 공유하기
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.
필진 글 더보기
목록으로
추천 콘텐츠
이전 슬라이드 보기
서버 모니터링 툴, Zenius SMS의 주요기능과 특장점
서버 모니터링 툴, Zenius SMS의 주요기능과 특장점
최근 서버 환경은 온프레미스 시스템에서 가상화, 컨테이너 기반 인프라, 하이브리드 및 멀티 클라우드까지 다양해지며 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이러한 변화는 단순히 서버 상태를 확인하는 것을 넘어서 문제가 발생하기 전에 예방하고, 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 통합 솔루션의 필요성을 크게 높이고 있습니다. Zenius SMS는 이런 복잡한 환경에서 온프레미스 시스템뿐만 아니라 가상화된 서버, 이중화 구성, Docker와 같은 컨테이너 기반 기술까지 폭넓게 지원하며 효과적으로 활용되고 있습니다. 또한, 서버 상태를 실시간으로 모니터링하고, 장애를 예측해 빠르게 대응하며, 운영 현황을 분석해 정밀한 리포트를 제공하는 기능을 통해 IT 인프라 운영의 효율성과 안정성을 동시에 높입니다. 서버 모니터링 툴 Zenius SMS가 제공하는 주요 기능과 차별화된 장점을 구체적으로 살펴보겠습니다 서버 모니터링 툴, Zenius SMS의 주요기능 [1] 가시성 높은 실시간 모니터링 Zenius SMS는 서버를 안정적으로 운영하기 위해 실시간 모니터링과 직관적인 시각화 도구를 제공하는 통합 솔루션입니다. 운영자는 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등 서버 자원의 상태를 실시간으로 확인할 수 있어 문제가 발생하기 전에 빠르게 대처할 수 있습니다. 또한, 이러한 데이터를 그래프, 차트, 색상 코드 등으로 시각화해, 서버의 상태나 문제 원인을 한눈에 파악할 수 있습니다. 특히, Topology Map 기능을 통해 서버 구성 요소와 장애 정보를 한 화면에서 통합적으로 확인할 수 있어, 복잡한 환경에서도 효율적인 관리가 가능합니다. 이 기능은 서버 간 연결 상태와 장애 지점을 시각적으로 보여주기 때문에 운영자가 문제를 신속히 해결하는 데 도움을 줍니다. 또한 Zenius SMS의 오버뷰와 대시보드는 전체 서버의 운영 상태와 장애 상황을 요약해 한눈에 보여주는 화면을 제공합니다. 이를 통해 운영자는 서버의 전반적인 상태를 빠르게 파악하고, 안정성을 유지할 수 있는 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Zenius SMS는 이러한 기능들로 운영 효율성과 서버 안정성을 동시에 높이고 있습니다. [2] 다양한 항목에 대한 모니터링 Zenius SMS는 서버 운영의 핵심인 리소스 상태 추적과 안정적인 서비스 지원을 위해 다양한 항목에 대한 세밀한 모니터링 기능을 제공합니다. CPU, 메모리, 디스크 사용률 등 기본적인 서버 자원을 실시간으로 모니터링함으로써 성능 저하를 사전에 방지할 수 있으며, 서버에서 실행 중인 프로세스와 Microsoft 특화 서비스(WPM), Apache 웹 서버 상태까지 확인하여 주요 서비스가 안정적으로 운영되도록 지원합니다. 또한 GPU와 같은 고성능 하드웨어 자원이나 EC2와 같은 클라우드 인스턴스를 포함한 복합적인 서버 환경에서도 높은 안정성을 제공하며, Docker 컨테이너 자원 사용 현황을 추적하여 현대적인 서버 환경에서도 유연하고 효과적으로 대응할 수 있습니다. 이러한 포괄적인 모니터링 기능을 통해 Zenius SMS는 서버 운영 효율성을 극대화하며 안정적이고 신뢰할 수 있는 환경을 제공합니다. [3] 효율적인 장애 감지 및 관리 Zenius SMS는 서버 관리에서 가장 중요한 요소인 장애 예측과 신속한 복구를 위한 체계적인 관리 기능을 통해 안정적인 서버 운영을 보장합니다. 동적 임계치 기반의 장애 예측 기능은 서버 리소스 사용량 변화에 따라 임계치를 자동으로 조정하여 잠재적인 장애를 사전에 감지하고 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하며, 사전에 설정된 복구 스크립트를 통해 장애 발생 시 자동으로 복구 작업을 실행하여 다운타임을 최소화합니다. 또한, 장애 발생 당시의 서버 상태를 Snapshot으로 기록하고 처리 이력을 체계적으로 관리해 원인 분석 및 향후 장애 예방에 활용할 수 있는 데이터를 제공합니다. 장애 상황은 단문자, 이메일, Push 알림 등 다양한 채널로 운영자에게 실시간 통보되어 즉각적인 대응이 가능하며, 파일 로그 및 서비스 상태를 실시간으로 감시하여 시스템 무결성을 유지합니다. 이러한 종합적인 장애 관리 기능을 통해 Zenius SMS는 안정적이고 효율적인 서버 운영 환경을 제공합니다. [4] 정밀한 분석 및 리포팅 기능 Zenius SMS는 서버 최적화와 운영 의사결정에 필수적인 데이터를 체계적으로 분석하고 보고하는 정밀한 리포팅 기능을 제공합니다. 주요 서버 성능 지표에 대한 정밀 분석 기능을 통해 성능 변화를 세부적으로 파악할 수 있으며, 성능 비교, 시간대별 분석, 증설 필요성 평가 등 다양한 성능 및 트렌드 분석 도구를 활용해 서버 리소스를 최적화할 수 있습니다. 또한, 네트워크 연결 상태를 정밀히 분석하여 서버 간 통신에서 발생하는 병목 현상을 식별하고 개선 방안을 도출할 수 있는 TCP 상태 분석 기능도 제공합니다. 사용자 요구에 따라 정기 보고서와 성능 보고서 등을 자동으로 생성해 운영 데이터를 명확하고 효율적으로 전달하며, 이를 통해 Zenius SMS는 서버 운영의 투명성과 효율성을 높여줍니다. 서버 모니터링 툴 Zenius SMS만의 장점은?! IT 환경이 기존 온프레미스를 넘어 클라우드, VM(가상머신), MSA(마이크로서비스 아키텍처) 등으로 확장되며 복잡성이 증가함에 따라 서버 관리의 난이도 역시 높아지고 있습니다. 이질적인 환경이 공존하면서 자원을 통합적으로 관리하거나 다양한 플랫폼 간의 연계를 효과적으로 수행하는 데 어려움이 늘어나고 있습니다. 클라우드나 VM과 같은 동적으로 생성·폐기되는 자원의 특성상 자원 과부하, 네트워크 병목 현상, 비효율적인 자원 배분 등의 문제를 실시간으로 모니터링하고 대응하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 또한, 마이크로서비스와 분산 시스템의 확산으로 서비스 간 의존성이 복잡해지면서, 특정 서비스 장애가 전체 시스템에 영향을 미치거나 장애 원인을 추적하는 데 오랜 시간이 걸리는 사례가 빈번히 발생하고 있습니다. Zenius SMS는 이러한 문제를 해결하고 안정적인 서버운영을 지원하는 솔루션입니다. Zenius SMS는 온프레미스뿐 아니라 클라우드, VM, 컨테이너 기반 환경에 대한 모니터링을 지원합니다. 또한 Framework 구조로 구성되어 있기 때문에 서버와 연관된 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 등을 실시간으로 통합해서 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 장애 가능성을 조기에 파악하고, 서비스 중단을 예방할 수 있으며, 네트워크 병목 현상이나 비효율적인 자원 활용으로 인한 성능 저하를 미리 방지할 수 있습니다. 또한, 장애 발생 시 신속한 원인 분석과 대응이 가능해 복구 시간을 단축할 수 있고, 운영 전반의 가시성을 확보함으로써 의사결정의 정확성과 속도를 동시에 향상시킬 수 있습니다. 이를 바탕으로 복잡한 IT 환경에서도 안정적이고 효율적인 서버 운영을 지속적으로 유지할 수 있습니다. 단일 Manager로 최대 1,500개의 장비를 동시에 관리할 수 있는 고성능 설계와 C/C++ 기반의 경량 구조도 Zenius SMS의 강점입니다. 이 구조는 서버의 자원 소모를 줄이고, Kernel 수준에서 최적화되어 시스템이 안정적으로 작동하도록 지원합니다. 특히, 대규모 IT 환경에서도 필요한 장비를 손쉽게 추가하거나 확장할 수 있어 변화하는 요구사항에 빠르게 대응할 수 있습니다. 서버 모니터링 툴 Zenius SMS는 대규모 서버 관리 프로젝트를 포함해 약 1,000여 개의 성공적인 구축 사례를 보유하고 있습니다. GS 인증(1등급) 및 조달청 우수제품으로 지정된 이력은 제품의 품질과 안정성을 입증하며, IT 인프라 관리 시장에서 가장 신뢰받는 솔루션 중 하나로 자리 잡고 있습니다.
2024.12.13
[Zenius Case#1] 내일까지 서버관리 현황 부탁할게요!
[Zenius Case#1] 내일까지 서버관리 현황 부탁할게요!
퇴근을 준비하는 어느 날, 부장님이 갑자기 요청합니다. “내일까지 서버관리 전반 현황 보고해야 되니 준비 부탁할게! 그럼 고생하고 낼 보자고” 어떤 내용들로 자료를 준비해야 하는 걸까요? 이번에는 Zenius SMS를 활용한 서버관리현황 파악에 대해 살펴보겠습니다. 서버관리 현황 파악의 포인트 1. 얼마나 많은 대상을 관리하고 있으며 종류는 어떤 것이 있는가? 2. 관리가 필요한 주요 성능지표 항목은 어떤 것이 있는가? 3. 주요 성능지표 관련해 현재 상태는 어떠한가? 4. 이슈가 존재하는 서버의 현황과 어떤 이슈를 가지고 있는가? 5. 어떻게 필요한 자료를 쉽고 빨리 확보해 보고할 것인가? 6. 향후 지속적으로 제공 가능한 범위인가?(내일까지 해야 하는데….) 7. 추가적인 요청사항에 대한 대응이 가능한가? 상기 사항들 모두 중요하지만, 그 중에서도 “지속적으로 제공 및 관리가 가능한가?”라는 부분에 집중해야 합니다. 아무리 훌륭한 자료라도 자료구성을 위해 과도한 공수가 발생하는 자료는 사실상 향후 지속적인 관리측면에서 실효성을 상실하게 돼 1회성 보고자료로 끝나게 되는게 현실입니다. 실제 업무에 필요한 자료는 지속적인 관리가 가능해야만 합니다. Zenius로 1분 만에 서버현황 보고자료 정리하기 Step 1. 기본 데이터 취득(10초) Step 2. 현황정보 정리(10초) 저희가 운영하는 대상은Total 12대입니다. OS 별로 Linux 6, Solaris 1, AIX 1, HPUX 1, Window 3 관리 운영 중에 있습니다. Step 3. 주요 성능지표의 상태정리(20초) 먼저 서버(OS) 측면의 주요 성능지표에 대해 알아보도록 하겠습니다. 정보시스템 성능관리 지침에서는 서버 성능관리의 목적을 아래와 같이 정의하고 있습니다. 서버 성능관리의 목적 “서버 성능관리 업무는 최적의 용량을 적시에 확보하기 위한 용량계획의 시점을 제공하고 성능 관련 문제를 사전에 예방함으로써, 사용자의 시스템 활용도 및 만족도를 향상시키기 위하여 수행된다.” 또한 정보시스템 성능관리 지침에서 서버의 주요 성능관리 구성요소는 아래와 같이 정의하고 있습니다. 구성요소 내용 CPU 총 CPU사용률, 시스템 모드 사용률, 사용자 모드 사용률, Run Queue, Pri Queue, 사용자수 등 메모리 총 메모리 사용률, 시스템 및 버퍼 캐쉬, Page In/Out, Swap 공간 사용률 등 디스크 Disk 사용률, Disk I/O Busy, Disk Queue 프로세스 CPU를 집중적으로 사용하는 프로세스, Zombie 프로세스 커널 커널 파라미터 설정을 통한 자원의 적절한 분배 파일시스템 파일시스템 IO Rate, 파일시스템 공간 사용률 네트워크 I/O In 패킷률, Out 패킷률, Collision률, Error률 해당 성능관리 구성요소 중 실제 시스템운영 시 체크가 필요한 몇 개 항목에 대해 간단히 정의하고 넘어가겠습니다. CPU 사용률(%) 서버의 성능을 의미하는 척도로 사용되는 항목으로 CPU의 사용률이 일정 이상을 넘어가면 서비스에 영향을 주기 시작합니다. 순간적으로 급격히 높아질 수 있기 때문에 일반적으로 임계값과 지속시간을 함께 지정해 감시합니다. *여기서 CPU란? Central Processing Unit의 약자로 명령을 해독하고 산술논리연산이나 데이터 처리를 실행하는 장치입니다. Memory 사용률(%) 메모리의 사용량이 너무 빨리 소모되거나 또는 지속적으로 사용량이 떨어지지 않는다면 조치가 필요한 부분입니다. *여기서 Memory란? 기억소자를 지칭하는 것으로 보다 빠른 처리를 위한 프로그램 또는 데이터를 저장하거나 계산된 결과를 임시 또는 반영구적으로 보관하는 기억장치입니다. Disk I/O Busy Rate(%) Disk의 경우 데이터 처리 속도가 메모리나 CPU에 비해 너무 느리기 때문에 Disk I/O Busy Rate의 경우 일정 임계치 이상 지속되는 경우 과다한 입출력이 발생시킴을 의미하며 시스템 성능에 영향을 줄 수 있습니다. *여기서 Disk I/O란? Disk의 입출력 양을 의미합니다. 이제 기본 취득 데이터 기준 주요 성능지표를 정리해 보겠습니다. CPU 사용률(%) 저희가 운영하는 서버 중 CPU 사용률은 다음과 같으며, CPU 사용률이 가장 높은 대상은 Cent7x64 장비입니다. 전일 기준 Peak 치가 59% 정도이며 현재 36%정도의 사용률을 보입니다. Memory 사용률(%) Memory 사용률 현황은 다음과 같으며, Memory 사용률이 가장 높은 대상은 Solaris11 장비 입니다. 전일 기준 Peak 치가 97% 정도이며 현재도 96%정도의 사용률을 보입니다. 해당 장비의 경우 상세분석 진행 예정입니다. Disk I/O Busy Rate(%) Disk I/O Busy Rate 기준으로 모니터링이 필요한 대상은 다음과 같으며 현재 전반 양호한 상태입니다. 가장 높은 대상은 Zenius6.1 장비입니다. 현재 37% 정도를 보이고 있으며 한시적 증가로 요소가 존재하는 상태입니다. 저장장치 사용률(%) 저장장치 사용률의 경우 시스템 전체의 사용률보다는 파티션 별 사용률 관점에서 정리가 필요합니다. 95% 이상 사용중인 파티션 영역이 존재하고, AIX72-ORA, Suse11-x64, Solaris11 장비의 경우 현재 조치 진행 중이며 용량증설 계획도 함께 고려하고 있습니다. Step 4. 이슈사항 정리(20초) 전체관리대상 중 긴급 1건, 위험 4건, 주위 4건의 이슈가 발생해 있는 상태이며 등급 별 상세내역은 다음과 같습니다. 이슈 발생 후 지속시간 2일 이상 지속중인 항목들은 단기 조치 불가 항목으로 조치방안에 대해 논의중인 항목입니다. 이상으로 Zenius를 활용해 1분만에 서버현황 보고자료를 구성해봤습니다. 그럼 이제 다음과 같이 보고를 진행했을 때 추가적으로 유입될 수 있는 요청사항을 Zenius SMS를 활용해 대응해보겠습니다. Zenius SMS를 활용해 추가 요청사항 대응하기 Q. CPU 사용률 높은 장비의 CPU 추이는 어떤가요? 전반 추이와 전일 대비 사용률을 확인해볼 필요가 있습니다. A. 해당장비의 CPU 사용률 추이는 다음과 같으며 전일대비 비교 했을 때 거의 유사한 범위내에 사용률 추이를 보여주고 있습니다. 3단계의 임계라인 기준으로 감시를 수행하고 있습니다. Q. 특정 파티션의 파일시스템 사용률이 높은 장비의 타 파티션의 사용률은 얼마나 되나요? 저장장치 사용률 추이도 함께 검토가 필요해보입니다. A. /nshome40 96% 이외 /home 파티션도 사용률이 90% 이상인 상태입니다. 사용률 추이를 확인했을 때 급격한 증가는 발생하지 않는 상태입니다.
2022.09.02
IT 인프라 모니터링 트렌드
IT 인프라 모니터링 트렌드
EMS란? EMS는 Enterprise Management System의 약자로, 여러 기업과 기관의 IT서비스를 이루는 다양한 IT Infrastructure를 통합적으로 모니터링하는 시스템을 의미합니다. 해외에서는 일반적으로 ITIM(IT Infra Management)이라는 용어로 많이 사용되고 있지만, 국내에서는 EMS라는 용어로 통용되고 있습니다. EMS는 IT인프라의 데이터를 실시간으로 수집 및 분석할 뿐만 아니라, 수집된 데이터를 활용해 비즈니스의 가치를 창출할 수 있습니다. 글로벌 IT분야 연구자문 기업인 “가트너(Gartner)”에서는 ITIM, 즉 EMS를 데이터센터, Edge, IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service) 등에 존재하는 IT인프라 구성요소의 상태와 리소스 사용률을 수집하는 도구로 정의하며, 컨테이너, 가상화시스템, 서버, 스토리지, 데이터베이스, 라우터, 네트워크 스위치 등에 대한 실시간 모니터링이 가능해야 한다고 서술합니다. <사진 설명: 가트너의 ITIM 정의를 도식화한 그림> 이러한 EMS는 초기에는 기업 전산실에 물리적인 형태로 존재하는 서버, 네트워크의 리소스관리를 중심으로 모니터링해 왔습니다. 서버의 CPU, Memory 등의 리소스 정보를 수집하거나, 네트워크 장비의 트래픽 정보를 모니터링하고 임계치를 기반으로 이벤트 감지하는 역할이 대부분이었으며, 이 정도 수준에서도 충분한 IT 인프라 관리가 이뤄질 수 있었습니다. 그러나 가상화(Virtualization)라는 개념이 생겨나고 다양한 IT 인프라들이 기업 전산실에서 클라우드(Cloud) 환경으로 전환됨에 따라, EMS의 모니터링 분야도 조금씩 바뀌어 가고 있습니다. 많은 기업들이 효율적인 리소스 사용과 비용 절감을 목표로 VMware와 같은 가상화 시스템을 도입해 운영하게 됐으며, 모니터링 부문도 이에 대응하기 위해 가상화 리소스에 대한 관리 영역으로 확장됐습니다. 가상화 환경을 이루는 하이퍼바이저(Hypervisor)와 가상머신(Virtual Machine)의 연관성을 추적하고, 각 가상머신들이 사용하고 있는 리소스를 실시간으로 분석해 효율적인 자원 배분, 즉 프로비저닝(Provisioning)을 위한 근거 데이터를 제공할 수 있도록 하고 있습니다. 더 나아가 VMware, Hyper-V 등의 다양한 가상화 플랫폼에서 가상머신을 생성하고 삭제하고, 실제로 가상머신에 CPU, Memory 등과 같은 리소스를 할당해 줄 수 있는 컨트롤 영역까지 제공하는 제품을 개발하는 벤더사들이 많아지고 있습니다. 이러한 가상화 기술을 기반으로 현대에는 IT 인프라들이 대부분 클라우드 환경으로 전환하고 있는 추세입니다. 클라우드 환경으로의 전환 클라우드(Cloud)란, 언제 어디서나 필요한 컴퓨팅 자원을 필요한 시간만큼 인터넷을 통해 활용할 수 있는 컴퓨팅 방식으로, 최근 기업들은 각자의 목적과 상황에 맞게 AWS, MS Azure와 같은 Public Cloud 및 OpenStack, Nutanix 등을 활용한 Private Cloud 등의 환경으로 기업의 전산설비들을 마이그레이션 하고 있습니다. 클라우드로의 전환과 기술의 발전에 따라, EMS의 IT 인프라 모니터링은 더 이상 *On-Premise 환경에서의 접근이 아닌, Cloud 환경, 특히 MSA(Micro Service Architecture)를 기반으로 하는 클라우드 네이티브(Cloud Native) 관점에서의 IT 운영 관리라는 새로운 접근이 필요하게 됐습니다. (*On-Premise : 기업이 서버를 클라우드 환경이 아닌 자체 설비로 보유하고 운영하는 형태) 클라우드 네이티브란, 클라우드 기반 구성요소를 클라우드 환경에 최적화된 방식으로 조립하기 위한 아키텍처로서, 마이크로서비스 기반의 개발환경, 그리고 컨테이너 중심의 애플리케이션 구동환경 위주의 클라우드를 의미합니다. 클라우드 네이티브는 IT비즈니스의 신속성을 위해 도커(Docker)와 같은 컨테이너를 기반으로 애플리케이션이 운영되므로, EMS는 컨테이너의 성능, 로그, 프로세스 및 파일시스템 등 세부적인 관찰과 이상징후를 판단할 수 있는 기능들이 요구되고 있습니다. 자사 제품인 Zenius SMS에서는 이러한 변화에 따라 Docker에 대한 모니터링 기능을 기본적으로 제공하고 있습니다. Docker 컨테이너가 생성되면 자동으로 관리대상으로 등록되며, Up/Down 뿐만 아니라, CPU, Memory, Network 및 Process의 정보를 실시간으로 모니터링하고 발생되는 로그들을 통합관리 할 수 있도록 합니다. <사진 설명: Zenius-SMS에서 제공하고 있는 Docker 컨테이너 모니터링 기능> 또, 복원력과 탄력성을 위해 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 도구를 활용해 컨테이너를 스핀업하고, 예상되는 성능에 맞게 효율적으로 리소스를 맵핑하고 있으며, 이러한 기술에 대응하기 위해 EMS는 쿠버네티스(Kubernetes), 도커스웜(Docker Swarm) 등의 오케스트레이터들의 동작여부를 직관적으로 관찰하는 제품들이 지속적으로 출시되고 있는 상황입니다. 이와 더불어 컨테이너, 오케스트레이터의 동적 연결관계를 실시간으로 모니터링하고, 파드(POD), 클러스터, 호스트 및 애플리케이션의 관계를 표현하는 역할의 중요성이 점차 커져가고 있습니다. 통합 모니터링(Monitoring) EMS 모니터링의 또 다른 변화로는 통합(Integration)의 역할이 더더욱 강해지고 있다는 것입니다. IT 서비스가 복잡해지고 다양해짐에 따라 IT 인프라의 관리 범위도 점차 증가하면서, 다양한 IT 인프라들을 융합하고 관리하기 위한 노력들이 관찰되고 있습니다. 데이터독(Datadog), 스플렁크(SPLUNK)와 같은 장비 관점의 모니터링 벤더들은 APM과 같은 애플리케이션 모니터링 시장으로, 앱다이나믹스(AppDynamics), 다이나트레이스(Dynatrace), 뉴렐릭(NewRelic)과 같은 애플리케이션 모니터링 시장의 강자들은 인프라 장비 관점의 모니터링 시장으로의 융합이 확인되고 있습니다. 자사 제품인 Zenius 역시 서버, 네트워크 중심의 관리에서 애플리케이션, 데이터베이스 등의 시장으로 관리 범위를 확장해 나가고 있는 추세입니다. IT 서비스의 영속성을 유지하기 위해서는 IT 서비스를 구성하는 다양한 요소들을 실시간으로 모니터링하고 연관관계를 추적해 문제 원인을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 다양한 IT 요소들을 통합적으로 모니터링하는 것 뿐만 아니라, 상호 연관관계를 표현하고 추적할 수 있는 기능들이 지속적으로 요구되고 있습니다. 모니터링의 트렌드는 서버, 네트워크 등의 독립적인 개체에 대한 모니터링 아닌 IT 서비스를 중심으로 기반 요소들을 모두 통합적으로 모니터링하고, 각 상호간의 의존성과 영향도를 파악해 RCA(Root Cause Analysis) 분석을 가능하게 하고 이를 통해 IT 서비스의 연속성을 보장할 수 있는 통찰력을 확보하게끔 하는 방향으로 흘러가고 있습니다. Zenius는 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 및 각종 로그들의 정보를 시각적으로 통합 모니터링할 수 있는 오버뷰(Overview) 도구와 IT 서비스 레벨에서 인프라들의 연관관계를 정의하고 다양한 조건(Rule)에 따라 서비스 이상유무와 원인분석이 가능한 서비스 맵(Service Map) 도구를 기본적으로 제공하고 있습니다. <사진 설명: Zenius 오버뷰 화면> <사진 설명: Zenius 서비스맵 화면> 앞서 언급했듯이, 클라우드 환경으로 전환함에 따라 통합적 관리 요구는 더욱 높아지고 있습니다. IT 인프라에 대한 통합 뿐만 아니라, AD(Active Directory), SAP 및 AWS, Azure, GCP 등의 다양한 서비스의 주요 지표까지 연계하고 하나의 시스템으로 통합 모니터링하기 위한 노력들이 관찰되고 있습니다. 데이터독(Datadog)의 경우, 500개 이상의 시스템, 애플리케이션 및 서비스들의 지표들을 손쉽게 통합 관리할 수 있다고 돼있습니다. <사진 설명: 데이터독 홈페이지 캡처> 이처럼 IT 서비스의 복잡성과 다양화에 따라 관리해야 될 서비스와 지표들은 점점 늘어나고 있으며, 기업의 현황에 맞게 컴포넌트 기반으로 손쉽게 지표들을 통합할 수 있는 기능과 도구들이 요구되고 있습니다. AI 기반의 예측&자동화 모니터링의 세번째 변화로는 ’AI 기반의 예측과 자동화’입니다. IT 인프라 및 서비스의 주요 지표를 모니터링하는 것도 중요하지만, 축적된 데이터를 기반으로 미래의 상황을 예측 및 이상탐지해 사전에 대비할 수 있는 체계를 갖추는 일은 모니터링 시장에서 중요한 이슈로 자리잡고 있습니다. 현재의 AIOps(AI for IT Operations)를 표방하는 모니터링 기술들은 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 등의 주요 지표들을 실시간으로 수집하고, 저장된 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 또는 통계기법을 통해 미래데이터를 예측하며 장애 발생가능성을 제공하고 있습니다. 이와 같은 기술을 통해 미래 성능 값을 예측해 IT 인프라의 증설 필요성 등을 판단하고, 장애 예측으로 크리티컬한 문제가 발생되기 전에 미리 조치를 취할 수 있도록 해 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 합니다. Zenius도 4차 산업혁명 및 디지털 뉴딜시대가 도래함에 따라 미래예측 기능을 최신 버전에 탑재했으며, 이를 통해 IT운영자가 미래 상황에 유연하고 선제적으로 대응할 수 있도록 합니다. Zenius에서는 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 IT 인프라의 미래 성능 값, 패턴 범위, 이상 범위 등을 예측해 IT 운영자에게 제시합니다. <사진 설명: 인공지능(AI) 기반 미래데이터 예측 화면> 다만, 인공지능 기술을 통해 장애 발생 가능성을 탐지하는 기능 외에, 어디에 문제가 발생됐는지 알려주는 기능은 모니터링 시장에 과제로 남아있고, 이를 제공하기 위한 여러 업체들의 노력이 보이고 있습니다. 이제는 EMS에서 보편적인 것이 됐지만, 모바일 기기를 통해 시∙공간적 제약 없는 모니터링이 이뤄지고 있습니다. 다양한 기종의 스마트폰, 태블릿PC 등을 이용해 운영콘솔(Console) 뿐만 아니라, 회의 등 시간을 잠시 비우더라도 IT 인프라에 대한 연속적인 모니터링이 모바일기기를 통해 가능해졌습니다. <사진 설명: 다양한 기기를 통한 모니터링>
2022.09.05
서버 모니터링 툴 활용사례 6가지
서버 모니터링 툴 활용사례 6가지
서버 모니터링 환경은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 관리해야 할 서버와 장비가 늘어나고 처리해야 할 데이터와 트래픽도 증가함에 따라서 성능 문제가 발생할 가능성이 높아지고 있습니다. 이런 상황에서 서버 운영 관리자는 다음과 같은 과제들에 직면합니다. - CPU, 메모리, 트래픽 등 주요 성능 지표를 한눈에 확인할 수 있는 방법이 없을까? - 관리 대상 서버가 많을 때, 여러 장비를 동시에 분석할 수는 없을까? - CPU가 여러 개인 장비에서 각 CPU의 사용률을 한 번에 비교할 순 없을까? - 지속적으로 증가하는 파일시스템 용량의 임계점을 미리 파악할 수는 없을까? - 특정 기간 동안의 성능 추이를 비교할 방법은 없을까? - 여러 장비의 성능 항목을 일자별로 상세히 분석할 순 없을까? 이와 같은 고민을 해결하기 위해, Zenius SMS는 서버 상태를 심층적으로 모니터링하고 성능 문제를 사전에 진단할 수 있는 다양한 성능 분석 기능을 제공하는 대표적인 서버 모니터링 툴입니다.이번 글에서는 Zenius SMS의 성능 모니터링 기능을 구체적으로 활용한 6가지 사례를 함께 살펴보도록 하겠습니다. 서버 모니터링 툴, Zenius SMS의 성능 모니터링 기능 살펴보기 활용 사례를 자세히 살펴보기 전에 Zenius SMS의 성능 모니터링 기능에 대해 먼저 알아보겠습니다. Zenius SMS는 서버 운영에서 발생하는 다양한 상황에 맞춰 효과적으로 대응할 수 있도록 여러 성능 분석 기능을 제공합니다. 특히 주요 항목, 대상/항목 비교, 기간비교, 증설필요성, 시간대별 기능은 서버 관리에서 가장 자주 사용되는 기능으로, 실무에서 유용하게 활용됩니다. 이제 이러한 기능들이 실제 서버 관리 환경에서 어떤 문제를 해결하고, 어떻게 적용할 수 있는지 활용 사례를 통해 살펴보겠습니다. 서버 모니터링 툴, Zenius SMS 케이스별 활용사례 6가지 먼저 Zenius 성능 분석 기능이 어떻게 작동하는 지 이해하기 위해, 데이터를 분석하는 기본적인 절차를 살펴보겠습니다. Step 1. EMS > 분석 메뉴로 이동합니다. Step 2. 분석하고자 하는 항목(예: CPU, 메모리 등)을 선택합니다. Step 3. 분석할 장비(대상)를 지정한 뒤 분석 실행을 누릅니다. Step 4. 분석 결과에서 데이터를 확인하고, 전반적인 서버 상태를 점검합니다. 이제 구체적인 활용사례 6가지를 살펴보겠습니다. [활용사례1] CPU, 메모리, 트래픽 등 주요 성능 지표를 한눈에 확인할 수 없을까? 서버의 주요 성능 지표를 개별적으로만 확인하면 장애 대응 속도가 느려지고, 전체 상태를 효율적으로 파악하기 어렵기 때문에 주요 성능 지표를 통합해서 확인할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 서버당 CPU, Memory, SWAP, 로드 값 등 주요 성능 데이터를 한 화면에서 통합적으로 제공하여 특정 서버에 장애가 발생했을 때 전체적인 상태를 빠르게 파악할 수 있습니다. 활용 시점 특정 서버 1대의 일간 분석이 필요할 때, 장애 발생 후 서버의 주요 성능 지표를 확인해 원인을 파악해야 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 주요항목 기능을 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과에서 특정 서버 1대의 CPU(23%), Memory (63%), SWAP(34%), 로드(0.27) 등의 데이터를 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터를 바탕으로 리소스 사용 상태를 한눈에 파악하고, 성능 저하나 장애 원인을 신속히 진단할 수 있습니다. [활용사례2] 관리해야 할 서버가 많은데, 여러 장비를 동시에 분석할 수는 없을까?! 관리하는 대상 서버가 많아질수록, 각 장비의 상태를 개별적으로 분석하는 것은 많은 시간과 노력이 필요합니다. 특히 하나의 장비에 문제가 생기더라도 다른 장비가 대신 처리할 수 있는 이중화나, 여러 장비가 작업을 분산 처리하는 다중화 환경에서는 특정 장비에 과도한 부하가 집중되지 않도록 상태를 지속적으로 점검해야 합니다. 만약 이를 놓칠 경우 전체 시스템 성능에 영향을 줄 수 있기 때문에, 다수의 장비를 일괄적으로 분석하여 성능 데이터를 비교하고 부하 분산 상태를 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 여러 장비의 특정 성능 항목을 한눈에 비교 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 이중화나 다중화된 장비 간의 부하를 효율적으로 비교할 수 있어, 전체적인 서버 상태를 빠르게 점검할 수 있게 합니다. 활용 시점 다수 장비의 특정 성능 항목을 일괄 분석할 때, 이중화 또는 다중화된 장비의 부하 분산 상태를 점검하고자 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 주요 항목 기능을 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과에서 특정 서버(Zenius8)의 Memory 사용률(63%)이 가장 높은 것을 확인할 수 있습니다. 이 과정에서 부하가 집중된 장비를 파악하고, 추가 리소스 확보와 같은 적절한 조치를 계획할 수 있습니다. [활용사례3] CPU가 여러 개인 장비에서 각각의 사용률을 한 번에 비교할 순 없을까? 서버의 CPU가 여러 개인 장비에서 전체 사용률만 확인할 경우, 각 코어의 부하 상태를 명확히 알 수 없어 적절히 대응하기 어렵습니다. 따라서 CPU 코어별 사용률을 비교 분석해 부하 분산 상태를 점검하고, 리소스를 최적화할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 한 장비의 전체 CPU 사용률뿐만 아니라 각 코어별 CPU 사용률을 한눈에 비교 분석할 수 있습니다. 이를 통해 관리자는 CPU 코어별 리소스 사용 현황을 정확히 파악하고, 특정 코어에 부하가 집중되는 문제를 신속하게 진단할 수 있습니다. 활용 시점 한 장비당 동일 성능 항목(CPU, 파일시스템 등)의 세부 데이터를 상세히 분석해야 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 대상/항목 비교를 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과에서 전체 CPU 사용률과 각 코어별 사용률을 비교해 특정 코어에 부하가 집중된 패턴을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 작업 부하를 균등하게 분산하고 시스템 병목을 해소하기 위한 방안을 마련할 수 있습니다. [활용사례4] 계속 증가하는 파일시스템 용량, 임계점에 언제 도달하는지 미리 파악할 순 없을까? 파일시스템의 용량이 임계점에 도달할 경우, 저장 공간 부족으로 인해 새로운 데이터를 저장하지 못하거나 파일 접근 속도가 저하될 가능성이 있습니다. 특히 예상보다 빠르게 용량이 소진되면 서비스 중단과 같은 심각한 문제로 이어질 수 있기 때문에, 사용량 증가 추이를 사전에 분석하고 증설 시점을 미리 예측하는 것이 중요합니다. 이에 따라 Zenius SMS는 파일시스템의 사용량 추이를 분석하고 임계점 도달 시점을 예측할 수 있는 기능을 제공하여, 장애를 미연에 방지하고 효율적인 리소스 증설 계획을 수립할 수 있게 합니다. 활용 시점 파일시스템의 사용량이 지속적으로 증가해 증설 필요성을 검토해야 할 때 활용 방법 Step 1. EMS > 분석 메뉴 > 증설 필요성 기능을 사용하여 분석합니다. Step 2. 위 그림의 분석 결과를 통해 2025년 1월 20일 오후 7시경에 파일시스템 용량이 90%에 도달할 것으로 예측할 수 있습니다. 이를 기반으로 증설 시점을 정확히 파악하고, 서비스 중단을 예방하기 위한 조치를 준비할 수 있습니다. [활용사례5] 특정 기간 동안의 성능 추이를 비교할 방법은 없을까? 시스템 성능 문제를 정확히 진단하려면 현재 데이터만 확인하는 것만으로는 부족합니다. 성능 저하나 장애는 시간에 따라 리소스 사용량이 누적되거나 특정 시점에 급격한 변화를 보이는 경우가 많습니다. 따라서 이전 기간과 현재 기간의 데이터를 비교 분석하여 성능 변화를 체계적으로 점검하고, 비정상적인 리소스 사용 패턴을 사전에 진단할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 특정 기간 동안의 성능 데이터를 비교 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 과거와 현재 데이터를 비교하여 성능 변화와 이상 징후를 파악해, 장애 발생 가능성을 미리 예측하거나 반복되는 문제를 예방하는 데 도움을 줍니다. 활용 시점 장애 발생 시점과 정상 시점의 성능 변화를 비교하여 문제 발생 가능성을 미리 확인하고자 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 기간비교 기능을 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과를 통해 전주와 금주 데이터를 비교 분석한 결과 로드 값이 소폭 증가하고 있음을 확인할 수 있습니다. 이처럼 기간비교 기능을 활용하면 전주와 금주 데이터를 비교해 성능 변화 추이를 명확히 분석하고, 장애 발생 원인이나 성능 저하의 징후를 사전에 파악하여 적절한 대응을 준비할 수 있습니다. [활용사례6] 여러 장비의 특정 성능 항목을 일자별로 분석할 순 없을까? 장비가 많아질수록 리소스 사용률을 개별적으로 점검하는 것은 비효율적입니다. 특히 이중화된 환경에서는 모든 장비가 균등하게 부하를 나눠야 시스템의 안정성이 유지되지만, 특정 장비에 부하가 집중되면 성능 저하나 장애가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 여러 장비의 성능 데이터를 일자별로 비교 분석해, 부하 분산 상태를 체계적으로 점검할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 여러 장비의 성능 데이터를 일자별로 표 형태로 제공하여 리소스 사용 추이를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이를 통해 부하 분산 상태를 체계적으로 점검하고, 장비 간 리소스 불균형을 사전에 진단하여, 시스템의 안정적인 운영을 유지할 수 있게 합니다. 활용 시점 특정 성능 항목의 일자별 평균 데이터를 확인해야 할 때, 이중화된 장비 간 부하 분산 상태를 점검하고자 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 시간대별 기능을 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과를 살펴보면 최근 한달 동안 유사한 리소스를 사용률이 유지되어, 시스템이 안정적으로 운영되고 있음을 확인할 수 있습니다. 이처럼 시간대별 기능을 활용하면 날짜별 데이터를 분석해 여러 장비의 리소스 사용 추이를 명확히 파악하고, 부하 분산 상태를 점검해 리소스 불균형을 조기에 진단할 수 있습니다. 이번 시간에 살펴본 것처럼 Zenius SMS는 서버 운영 중 발생할 수 있는 다양한 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 성능 분석 기능을 제공합니다. 주요 데이터를 한 화면에서 통합 분석하거나, 여러 장비의 상태를 비교해 복잡한 운영 환경에서도 서버 상태를 빠르게 파악하고 관리할 수 있습니다. 또한 분석된 데이터를 활용해 보고 자료 작성이나 증설 계획 수립과 같은 업무를 더 간편하고 정확하게 처리할 수 있습니다. 뿐만 아니라 비정상적인 리소스 패턴을 조기에 감지하고, 안정적인 시스템 운영을 지원하는 데도 큰 도움이 됩니다. 이제 Zenius SMS로 서버 관리의 효율성을 높이고, 안정적인 서비스 환경을 구축해 보시길 바랍니다.
2025.01.15
다음 슬라이드 보기