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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
Helm과 Argo의 개념과 통합 활용법?!
강예원
2024.03.08
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지속적인 성과를 내기 위한 첫걸음, '이것'부터 관리 하라?!
애플리케이션을 클라우드 네이티브 환경에서 효율적으로 관리하고 운영할 수 있는 플랫폼인 쿠버네티스(kubernetes)를 활용하는 기업들이 점점 더 늘어나고 있습니다.
이에 따라 효율적인 애플리케이션 관리를 통해 패키징 배포, 관리를 자동화하고 일관된 상태를 유지하는 것이 중요해지고 있습니다. 이번 글을 통해서는 애플리케이션 개발 및 도구 중 최근 많이 사용되는
Helm과 Argo
에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
ㅣHelm의 등장
쿠버네티스를 활용한 애플리케이션 배포에 가장 기본이 되는 단위는 yaml 파일로, 주로 쿠버네티스 object(리소스)들을 정의하고 다루는데 활용됩니다.
쿠버네티스를 통해 애플리케이션을 배포하다 보면 비슷한 틀과 내용을 공유하고, 내부 값(configuration)만 일부 변경하는 작업을 하게 되는데요, 이 과정에서 애플리케이션마다 모두 yaml 파일을 만들어야 하나 보니 매우 번거로웠습니다.
위 이미지를 보면, A 애플리케이션은 정적 파일인 yaml을 오브젝트별(Service, Pod, ConfigMap)로 만들어서 생성하고 배포합니다. 그러다가 프로젝트의 확장에 따른 기능 추가로 인해 B와 C 애플리케이션으로 쪼개어 각각의 yaml 파일을 복사해서 사용합니다.
하지만, 팀 단위로 인프라가 확장될 경우는 어떻게 할까요? 개별 오브젝트에 대한 yaml 개별적으로 관리할 수 있을까요? 만약, 개별적으로 관리한다면 파일의 갯수와 코드량의 증가로 인해 개발자들은 매우 혼잡하게 될 것입니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 쿠버네티스에서 애플리케이션을 배포하기 위해 사용되는 대표적인 패키징 툴인 Helm이 등장하게 됐습니다.
Helm을 활용하면 컨테이너 배포뿐 아니라 애플리케이션을 배포하기 위해 필요한 쿠버네티스 리소스를Node의 npm, Ubuntu의 APT, Mac의 Homebrew처럼 모두 패키지 형태로 배포할 수 있습니다.
ㅣHelm의 역사
Helm은 v1부터 v3에 이르기까지 아래와 같은 변화의 과정을 거쳐왔습니다.
Helm v1
◾ [2015년 11월] DEIS의 내부 프로젝트로 시작되어 KubeCon에서 발표
◾
[
2017년 04월] MS에서 DEIS를 인수
Helm v2
◾ [2016년 01월] Google 프로젝트에 합류
◾ [2016년 ~ 2018년] Helm v2 고도화, 2.15.0 릴리스 발표에서 v2 향후 계획 세부사항 공유
Helm v3
◾
[
2018년 06월] CNCF 프로젝트에 합류, MS, 삼성 SDS, IBM 및 Blood Orange의 구성원 등이 참여
◾
[
2019년 11월] 릴리스 발표
v2에서 v3로 고도화되면서 가장 눈에 띄는 변화는 Tiller(클러스터 내에서 Helm 패키지 및 배포 상태를 관리하는 서버 구성요소)의 제거입니다.
Helm v2에서는 클러스터에 Tiller를 설치하여, API Server와 REST*1 통신을 하고, Client와 gRPC*2 통신을 진행했었는데요, Helm v3부터는 Tiller가 제거되면서 Client에서 바로 REST 통신을 통해 API Server로 요청하는 방식으로 변경되었습니다.
그 외에도 Helm v3으로 업그레이드되면서 보안 취약점이 줄어들었으며, 설치 및 관리 과정이 단순화되었습니다. 또한 사용자에게 보다 더 안전하고 효율적인 배포 및 관리 환경을 제공할 수 있게 되었습니다.
*1 REST (Representational State Transfer) : 웹 기반 애플리케이션에서 자원을 관리하기 위한 아키텍처 스타일, 데이터를 고유한 URL로 표현하고 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 사용하여 해당 자원에 대한 행위를 정의함
*2 gRPC (google Remote Procedure Call) : 구글에서 개발한 오픈소스 프레임워크, 원격지에 있는 다른 시스템 또는 서버에 있는 함수를 호출하는 방식
ㅣHelm의 주요 개념
Helm은 애플리케이션을 배포해 주는 툴이라고 앞서 살펴봤는데요, Helm과 같이 사용되는 주요 개념들을 살펴보겠습니다.
◾
Helm Chart:
쿠버네티스 리소스를 하나로 묶은 패키지입니다. 이는 yaml 파일의 묶음(패키지)으로, 이 묶음 public 혹은 private registry에 push 해두고, helm 명령어를 통해 Helm Chart를 설치하여 쿠버네티스 리소스를 배포하는 역할을 합니다.
◾
Repository:
Helm Chart 들의 저장소
◾
Release:
kubernetes Cluster에서 구동되는 차트 인스턴스이며, Chart는 여러 번 설치되고 새로운 인스턴스는 Release로 관리됩니다.
ㅣHelm의 주요 기능
Helm의 두 가지 주요 기능을 살펴보겠습니다.
[1] Helm Chart를 통한 손쉬운 배포
Helm을 사용하면 어떻게 되는지 그림으로 살펴보겠습니다.
개발 클러스터가 있고 앱 2개를 배포한다고 가정했을 때, Helm Chart Template을 만들면 변수 처리를 통해 yaml 파일을 하나하나 수정할 필요 없습니다. kubectl 명령어를 통해 yaml 파일의 동적 값을 치환하여 템플릿 형태로 편리하게 배포할 수 있다는 장점이 있습니다.
[2] Helm Package를 이용한 오픈소스 설치 및 배포
Helm을 통해서 쿠버네티스에서 가동할 수 있는 아래와 같은 다양한 오픈소스들의 제품들을 쉽게 설치/배포할 수 있습니다.
위제품들 외에도 Helm Chart는 총 14,376개의 패키지와 281,373개의 릴리스를 오픈소스로 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 자신의 요구에 맞는 가장 적합한 솔루션을 선택하여 개발할 수 있습니다. 또한 많은 사용자들이 검증하고 사용함에 따라 안정성 있는 운영도 가능하죠.
다양한 Helm Chart 패키지는 커스터마이징이 가능한 경우가 많은데요, 사용자는 필요에 따라 구성을 조정하고 수정해서 사용할 수 있는 장점이 있습니다.
다음으로는 Helm 못지않게 많이 활용되는 ArgoCD에 대해서 살펴보겠습니다.
ㅣ ArgoCD란?!
기존의 kubernetes 애플리케이션을 배포하고 관리하는 방식은 수동적이었습니다. yaml 파일을 직접 편집하고, kubectl로 변경사항을 클러스터에 적용하는 수동 배포 방식은 실수를 많이 유발했죠.
또한 여러 개발자나 팀이 각자의 방식대로 배포 및 관리를 수행하는 경우, 클러스터 상태의 일관성이 저하되었는데요. 이로 인해 개발 및 운영팀 간의 협업이 어렵고 생산성이 감소되는 문제가 발생하기도 했습니다.
이러한 기존 접근 방식에 대한 대안으로 GitOps가 탄생했는데요, GitOps는 Git 저장소를 사용하는 소프트웨어 배포 접근 방식입니다. GitOps는 인프라와 소프트웨어를 함께 관리함으로써, Git 버전 관리 시스템과 운영환경 간의 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.
ArgoCD는 GitOps를 구현하기 위한 도구 중 하나로 kubernetes 애플리케이션의 자동 배포를 위한 오픈소스 도구입니다. kubernetes 클러스터에 배포된 애플리케이션의 CI/CD 파이프라인에서 CD 부분을 담당하며, Git 저장소에서 변경사항을 감지하여 자동으로 kubernetes 클러스터에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
kubernetes 애플리케이션 배포 과정을 살펴보겠습니다.
① 사용자가 개발한 내용을 Git 저장소에 Push(이때, kubernetes 배포 방식인 Helm 배포 방식의 구조로 Git 저장소에 Push 할 수 있습니다.)
② ArgoCD가 Git 저장소의 변경 상태를 감지
③ Git 저장소의 변경된 내용을 kubernetes에 배포하여 반영
ㅣ ArgoCD의 주요 기능
◾ 애플리케이션을 지정된 환경에 자동으로 배포
◾
멀티 클러스터 관리기능 제공
◾
OCI, OAuth2, LDAP 등 SSO 연동
◾
멀티 테넌시와 자체적인 RBAC 정책 제공
◾
애플리케이션 리소스 상태 분석
◾
애플리케이션 자동 및 수동 동기화 기능 제공
◾
Argo가 관리하고 있는 쿠버네티스 리소스 시각화 UI 제공
◾
자동화 및 CI 통합을 위한 CLI 제공
위 내용은 ArgoCD가 제공하는 주요 기능을 나열한 것인데요, 이 중에서도 대표적인 다섯 가지 기능에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.
① 쿠버네티스 모니터링
ArgoCD는 쿠버네티스를 항상 추적하고 있다가 저장소의 변경사항이 감지되면, 자동으로 클러스터의 상태를 저장소의 상태와 동기화합니다. 또한 문제가 생기면 이전 상태로 롤백 할 수 있으며, 이를 통해 시스템 복구 및 문제 해결을 용이하게 합니다.
② 멀티 클러스터 관리
다중 클러스터 환경에서도 배포를 관리할 수 있어 복잡한 인프라 환경에서의 효율적인 작업을 가능하게 합니다.
③ ArgoCD 대시보드
Argo에서는 클러스터 상태를 효과적으로 관리하고 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
ArgoCD 대시보드를 통해 애플리케이션의 실시간 상태와 동기화 상태와 같은 전체적인 배포 파이프라인을 자동화하여 시각적으로 확인할 수 있고, 롤백 및 이력 추적 기능도 동시에 제공하고 있습니다.
④ 안전한 인증 및 권한 관리
역할 기반 액세스 제어(RBAC) 및 권한 제어기능을 통해 민감한 정보에 대한 접근을 제어할 수 있습니다.
⑤ GitOps 지원
ArgoCD는 GitOps 방법론을 따르므로 애플리케이션의 배포를 Git Repository와 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 코드와 인프라의 일관성을 유지하고 변경사항을 추적할 수 있습니다.
ㅣ Helm과 ArgoCD의 통합 활용 프로세스
Helm과 Argo를 함께 사용하면 개발, 테스트, 배포 프로세스를 효과적으로 관리할 수 있습니다. Helm으로 애플리케이션을 패키징하고 버전을 관리하며, Argo를 활용하여 GitOps 워크플로우를 통해 지속적인 통합 및 배포를 자동화할 수 있습니다.
① develop:
Helm을 사용하여 애플리케이션을 Helm Chart로 패키징 합니다. 이후 개발된 Helm Chart를 저장하기 위한 Git 저장소를 설정합니다. ArgoCD에서 저장한 저장소를 특정 배포 대상 Kubernetes 클러스터와 연결하여, Git 저장소의 변경사항을 감지하고 새로운 배포를 시작하여 클러스터에 적용합니다.
② git push:
개발자가 로컬 저장소 내용을 원격 저장소에 배포합니다.
③ Observe(GitOps):
ArgoCD는 Git 저장소의 변경 사항을 감지하여, 변경사항이 발생하면 새로운 버전의 애플리케이션을 배포하여 자동화 및 일관성을 유지합니다.
④ 운영/테스트/개발
ㅣ마무리
오늘 함께 살펴본 Helm과 ArgoCD 두 가지 강력한 도구를 함께 이용한다면 CI/CD 통합, 버전 관리, 자동화 등의 이점을 활용해서 kubernetes 환경에서 애플리케이션을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.
한편 애플리케이션을 효과적으로 개발하는 것도 중요하지만, kubernetes 환경의 프로세스를 실시간 모니터링하고 추적하여 관리하는 것도 매우 중요합니다.
브레인즈컴퍼니의 kubernetes 모니터링 솔루션 Zenius-K8s는 다양한 CI/CD 도구를 이용하여 개발한 kubernetes 애플리케이션의 전체 클러스터 및 구성요소에 대한 상세 성능 정보를 모니터링하고, 리소스를 추적함으로써 시스템의 안정성과 성능을 높여주고 있습니다.
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#Helm
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#ArgoCD
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강예원
프리세일즈팀
고객에게 특화된 Zenius를 제공하기 위해, 비즈니스 요구에 알맞은 전략적 컨설팅을 제안합니다.
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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
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