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[행사] 브레인즈컴퍼니 신년회, 2023년을 돌아보고 2024년을 내다보다
이화정
2024.01.05
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테라폼(Terraform)의 모든 것, 그리고 AWS EC2 생성하기
브레인저들의 새해를 여는
2024년 신년회
가 지난 4일(목) 본사 8층 라운지에서 열렸습니다.
오랜만에 브레인저 모두가 모인 자리에서 2023년을 돌아보고, 2024년을 함께 내다보는 시간을 가졌습니다. 그리고 장기근속자, 우수팀, 승진을 발표하고 축하하는 시간과 고기파티까지 열렸는데요! 신년회의 생생한 현장을 지금부터 살펴보겠습니다.
。。。。。。。。。。。。
[16:00]
2023년을 돌아보고 2024년을 내다보다
브레인즈컴퍼니의 각 분야를 담당하고 있는 본부장님들의 발표로 본격적인 신년회가 시작되었습니다.
첫 번째 순서는 전략사업본부의 은숙님이 맡아주셨습니다. 은숙님은 9부터 시작해서 1까지 각 숫자와 연관되어 있는 내용으로 2023년 회고와 2024년 계획을 말씀해 주셨습니다. 브레인즈컴퍼니의 영업
·
마케팅
·
고객관리를 총괄하고 계신만큼, 많은 고민과 진심이 담긴 발표였습니다!
은숙님은 발표를 통해
“2023년 어려운 시장 환경 가운데서도 모두 노력해서 많은 고객을 만나고 소프트웨이브같은 큰 행사도 성공적으로 치렀던 것 처럼, 2024년에도 모든 브레인저가 힘을 합치면 목표보다 더 높은 곳에 오를 수 있을 것”
이라고 강조해 주셨습니다.
다음으로 브레인즈컴퍼니의 중심! 개발그룹을 대표해서 자환님이 발표를 진행해 주셨습니다. 자환님은
“2023년에 빠르게 변화하고 있는 IT 환경과 고객 니즈에 맞춘 서비스를 지속적으로 개발하고 배포했다. 2024년에도 기존 출시된 쿠버네티스(Kubernetes) 모니터링 제품의 기능 고도화를 포함하여, 완성도 높은 기능과 서비스들을 선보일 계획”
이라고 밝혀주셨습니다.
마지막으로 경영지원팀 현보님은
“지난해 만족도가 높았던 해외연수(만족도 4.43/5)와 패밀리데이(만족도 4.56/5)를 포함하여, 2024년에는 더 다양한 행사와 교육 등을 통해 건강한 사내 문화를 만들겠다. 또한 브레인저들의 능력을 높일 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”
라고 포부를 밝혀주셨습니다.
이렇게 각 본부별 2023년 회고와 2024년 비전을 알아볼 수 있었는데요. 본부장님들이 발표 중간중간 감사하고 수고했던 브레인저분들께, 진심 어린 감사의 마음을 전하며 마음이 따뜻해 지기도 했습니다.
[16:45]
재걸님의 총평 “2024년 우리가 꼭 기억해야 할 것은”
다음 순서로 브레인즈컴퍼니의 운영을 총괄하시는 재걸님(부사장)께서 2023년 한 해를 되돌아보는 총평과, 2024년 계획에 대해 발표하는 시간을 가졌습니다.
우선 2023년에 어려운 경제환경 속에서도 제니우스(Zenius)의 고객이 꾸준히 증가한 것과 큰 행사를 잘 마무리한 것, 그리고 쉬지 않고 새로운 서비스 개발에 힘쓴 것에 대해 격려해 주셨습니다.
2024년에는 브레인즈컴퍼니가 더 높이 도약할 수 있도록 Zenius의 경쟁력을 높이고, 자회사인 에이프리카와의 협업을 강화할 것을 강조하셨습니다.
[17:20]
깜짝 ‘나락’퀴즈쇼!
잠시 분위기를 바꿔 브레인즈 나락 퀴즈쇼도 진행됐습니다. 퀴즈를 맞추거나, 틀려도 나락(?)에 갈 수 있는 위험하고 재밌는 시간이었는데요. 한 분을 제외하곤 모두 정답을 맞춰주셨습니다
(자세한 내용 해당 브레인저들의 더 이상의 추락을 막기 위해 비공개로..)
. 이 퀴즈쇼를 통해 모든 브레인저가 함께 웃을 수 있었던 시간이었습니다.
[17:40]
각종 포상 수상식
다음으로는 각종 포상 및 승진자를 발표하고 축하하는 시간이 이어졌습니다. 먼저 장기근속자(5/10/15)들에 대한 포상이 진행되었는데요. 여기서 깨알 복지!
*브레인즈컴퍼니는 5년 근속자는 현금 100만 원 지급, 10년 근속자는 현금 300만 원과 휴가 3일 지급, 15년 근속자는 500만 원과 휴가 5일을 지급합니다.
다음으로는 2023 최우수 부서(디자인팀), 협력지원 포상에 이어 승진자 발표가 이어졌습니다. 모두 진심으로 축하드립니다🎉
[18:00]
신년회의 ‘꽃’ 회식
신년회에는 맛있는 음식이 빠질 수 없죠! 팀원들 간의 행복한 저녁 시간을 보내기 위해 근처 고깃집으로 향했는데요. 큰 규모의 식당을 단독으로 대관해 편하게 즐길 수 있었습니다.
팀원분들끼리 그간 못 했던 말들도 하고, 포상과 승진을 한 브레인저에게 서로 축하 인사를 하며, 회포를 푸는 시간을 가졌습니다.
이번 신년회를 통해 2023년 한 해를 되돌아보고, 2024년을 희망차고 행복하게 시작할 수 있었습니다. 무엇보다 브레인저분들이 함께 있어 더 뜻깊었던 시간이었습니다!
이렇게 브레인즈컴퍼니의 2024년은 힘차게 시작되었습니다.
#신년회
#사내문화
#사내복지
#행사
이화정
프리세일즈팀
프리세일즈팀에서 마케팅, 내외부 홍보, 콘텐츠 제작을 담당하고 있어요.
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[통합로그관리] Filebeat에서 안정적으로 하드웨어 자원 사용하기
[통합로그관리] Filebeat에서 안정적으로 하드웨어 자원 사용하기
Filebeat는 Elastic Stack에서 사용하는 경량(light-weight) 데이터 수집기로 logstash 대비 상대적으로 리소스(CPU와 RAM)를 상당히 적게 소모한다는 장점이 있습니다. 또, Filebeat는 간단한 필터 기능도 제공합니다. 하지만 말 그대로 간단한 필터 기능이라 한번에 대용량의 파일을 관리해야 하는 경우 호스트 서버에 부담이 갈 정도로 많은 리소스를 사용할 수 있습니다. 따라서 브레인즈컴퍼니가 운영하는 통합로그관리 에이전트는 호스트의 서버 환경에 따라 filebeat 에이전트의 설정 파일을 수정해서 안정성을 제공하고 있습니다. 본 내용은 Filebeat 리소스 점유율이 높을 때 트러블슈팅 관련 설정 수정사항입니다. 수정에 필요한 기본 파일 위치 linux : /etc/filebeat/filebeat.yml docker: /usr/share/filebeat/filebeat.yml filebeat 프로세스 메모리 확인하는 방법 top -d 1 | egrep "PID|filebeat" 수정에 앞서 filebeat의 메인 컴포넌트인 harvester의 개념을 간략하게 설명하겠습니다. 하나의 harvester는 하나의 파일을 읽어드립니다. harvester가 실행 중인 경우 파일을 한 줄씩 읽습니다. 각 파일 당 하나의 harvester가 실행됩니다. 상단의 이미지를 보면 filebeat의 컴포넌트인 input과 harvester가 보입니다. 또한 filebeat이 harvester를 관리하며 어느 파일을 읽을지 관리하는걸 알 수 있습니다. harvester가 실행 중인 경우 파일 설명자(File Descriptor) 열린 상태로 유지됩니다. 이는 파일이 삭제되거나 파일명이 변경된다 하더라도 파일을 계속 읽게 해줍니다. 하지만 파일 설명자는 harvester가 닫힐 때까지 디스크 공간을 예약합니다. 1. filebeat.inputs: 2. - type: filestream 3. id: my-filestream-id 4. paths: 5. - /var/log/system.log 6. - /var/log/wifi.log 7. - type: filestream 8. id: apache-filestream-id 9. paths: 10. - "/var/log/apache2/*" 11. fields: 12. apache: true 13. fields_under_root: true <filebeat에서 제공하는 input example> 1. scan_frequency 파일비트가 설정된 filebeat_inputs의 path에 있는 파일들의 갱신 여부를 체크하는 주기입니다. 너무 길게 설정하면 한번에 많은 파일들을 수집하게 됩니다. 반대로 너무 짧게 설정하면 스캔을 너무 잦게 해서 CPU점유율이 올라갑니다. 적당한 조절이 필요합니다. 기본값은 10초입니다. Scan_frequeny가 동작하는 방식은 아래와 같습니다. harvester 읽기 종료 또는 파일 삭제 → scan_frequency 만큼 대기 → 파일 갱신 확인 → 파일 갱신 시 새 harvester 시작 2. backoff Backoff 옵션은 파일비트가 얼마나 더 적극적으로 크롤링 하는지 지정합니다. 기본값은 1인데 1일 경우 새 줄이 추가될 경우 1초마다 확인한다는 의미입니다. Backoff가 동작하는 방식은 아래와 같습니다. harvester 읽기 종료 또는 파일 삭제 → scan_frequency만큼 대기 → 파일 갱신 확인 → 파일 갱신 시 새 harvester 시작 → 파일 갱신 시 Backoff 시간 마다 다시 확인 3. max_procs 파일비트에서 동시에 사용 가능한 최대의 cpu코어의 숫자를 설정합니다. 예를 들어32 CPU코어 시스템에서 max_procs를 1로 설정한다면 cpu사용률은 3.2%(1/32)를 넘지 않습니다. max_procs 설정돼 있으면 harvester가 아무리 많이 생성돼도 cpu의 코어 수만큼 CPU를 점유합니다. 4. harvester_limit harvester의 수가 OS가 감당할 수 있는 파일 핸들러 개수를 초과할 때 사용합니다. 한 input마다 설정되므로 inputs이 5개 선언돼 있으면 해당 input 컴퍼넌트의 harvester 개수 최대치는 5개입니다. 기본값은 0인데, 0일 경우 harvester가 무제한으로 생성 가능합니다. 리소스 관리 최적화에도 유용한데 예를 들어, input1이 input2보다 파일 개수가 3배 많고 중요성이 높을 때 3배 높은 값을 설정하는 것이 좋습니다. 5. close_eof harvester에 의해 파일이 수집되고 있을 때, EOF(End of File)에 도달하는 즉시 파일을 닫습니다. 파일이 계속 갱신된다면 데이터가 유실될 수 있는 여지가 있습니다. [참조] https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-input-log.html
2022.11.17
Fluentd vs Logstash vs Filebeat, 어떤 로그 수집기를 선택할까?
Fluentd vs Logstash vs Filebeat, 어떤 로그 수집기를 선택할까?
이전 시간에는 Fluentd라는 로그 수집기에 대해 자세히 알아보았습니다(이전 글 보기). 이와 더불어 Logstash, Filebeat가 로그 데이터를 수집하고 처리하는 도구로 많이 쓰이고 있는데요. 이번 시간에는 이 세 가지 도구가 어떤 점에서 비슷하고, 어떤 점에서 다른지 살펴보겠습니다. │Fluentd vs Logstash, Filebeat 로그 데이터 수집 및 처리 Fluentd, Logstash, Filebeat는 모두 다양한 소스에서 로그 데이터를 수집하고 처리하는데요. 파일, 데이터베이스, 네트워크 프로토콜, 메세지 큐 등 다양한 입력 소스를 지원합니다. 수집된 로그 데이터를 분석하기 좋은 형태로 변환하고 필터링해주죠. 처리된 로그 데이터는 Elasticsearch, Kafka, HDFS, S3 같은 다양한 저장소와 분석 시스템으로 전송할 수 있습니다. ▷ Fluentd는 JSON 형식을 주로 사용해서 데이터를 처리합니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 변환할 수 있으며, 특히 쿠버네티스 같은 클라우드 네이티브 환경에서 최적화되어 있습니다. 또한 다양한 컨테이너와 마이크로서비스로부터 로그를 모아서 중앙에서 관리하죠. ▷ Logstash는 Elashtic Stack에서 로그 데이터를 수집, 변환, 전송하는데 주로 사용됩니다. 복잡한 데이터 변환과 필터링을 위한 강력한 기능을 제공하고 다양한형식으로 로그 데이터를 변환할 수 있죠. Elasticsearch와 Kibana와의 통합 덕분에 강력한 검색과 시각화 기능을 사용할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 경량의 로그 수집기로 설계되어 있고, 주로 로그 파일을 모니터링하고 수집하는 데 최적화되어 있습니다. 서버 리소스를 거의 사용하지 않으면서도 효율적으로 로그 데이터를 수집할 수 있죠. 주로 Logstash나 Elasticsearch로 데이터를 전송해서 중앙에서 분석할 수 있게 해줍니다. 플러그인 시스템 Fluentd와 Logstash는 플러그인 시스템을 통해 기능을 확장할 수 있는데요. 다양한 입력, 필터, 출력, 플러그인을 제공해서 필요에 따라 시스템을 유연하게 구성할 수 있습니다. ▷ Fluentd는 500개 이상의 플러그인을 통해 다양한 데이터 소스와 목적지에 대한 통합을 지원합니다. 그래서 사용자는 다양한 요구에 맞춰 시스템을 쉽게 구성할 수 있죠. ▷ Logstash도 200개 이상의 플러그인을 통해, 다양한 입력 소스와 출력 목적지에 맞춤형 데이터 파이프라인을 구성할 수 있는데요. 복잡한 데이터 처리와 분석 요구 사항을 충족할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 모듈 기반 아키텍처를 통해 특정 로그 파일 형식에 맞춘 구성을 제공합니다. 설정이 간단하고 빠르게 배포할 수 있는 것이 장점이죠. 플러그인 대신 모듈을 통해 다양한 로그 형식에 대응할 수 있습니다. 실시간 데이터 처리 세 도구 모두 실시간으로 로그 데이터를 수집하고 처리할 수 있습니다. 이는 급변하는 환경에서 로그 데이터를 즉시 분석하고 대응하는 데 매우 중요하죠. ▷ Fluentd와 Logstash는 실시간으로 수집된 데이터를 변환하고 필터링해서, 필요한 데이터를 즉시 사용할 수 있는 형태로 만들어줍니다. 이를 통해 실시간 모니터링 시스템에서 발생하는 로그 데이터를 빠르게 처리하고 문제를 신속히 해결할 수 있습니다. ▷ Filebeat는 경량화된 설계 덕분에 실시간 로그 수집에 최적화되어 있는데요. 서버 리소스를 최소화하면서도 안정적으로 데이터를 전송할 수 있습니다. 어떤 로그 수집기를 선택하면 좋을까요? 그렇다면 Fluentd, Logstash, Filebeat 중 우리 기업에 맞는 로그 수집기는 무엇인지 핵심만 정리한다면 다음과 같습니다. Fluentd ✔️ 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 통합하는 경우 ✔️ 특히 클라우드 네이티브 환경에서 운영되는 경우 ✔️ 유연성과 확장성이 중요하고, 다양한 플러그인을 통해 쉽게 확장할 수 있는 도구가 필요한 경우 ✔️ 쿠버네티스와 같은 컨테이너화된 환경에서 로그를 수집하는 경우 Logstash ✔️ Elastic Stack을 사용해서 강력한 검색 및 시각화 기능을 필요한 경우 ✔️ 복잡한 데이터 변환과 필터링이 필요한 환경에서 로그 데이터를 처리하는 경우 ✔️ 다양한 입력 소스와 출력 목적지에 맞춤형 데이터 파이프라인을 구성하는 경우 Filebeat ✔️ 경량의 로그 수집기가 필요한 경우 ✔️ 서버 리소스를 최소화하면서 로그 데이터를 수집하고 전송해야 하는 경우 ✔️ 설치와 설정이 간단하고 빠르게 배포할 수 있는 도구가 필요한 경우 ✔️ 주로 로그 파일을 모니터링하고 수집하는 작업이 주된 경우 이처럼 각 도구는 기업 또는 사용자의 환경과 요구 사항에 맞춰, 적절한 도구를 선택하는 것이 중요한데요. 브레인즈컴퍼니의 경우는 높은 성능과 유연한 로그 데이처 처리를 위해 Logstash와 Filebeat를 사용하고 있습니다. 이번 시간에 살펴본 내용처럼 Fluentd와 Logstash, Filebeat는 모두 로그 데이터를 효과적으로 수집하는 강력한 도구입니다. 하지만 로그는 수집에서 끝나는 것이 아닌, 어떻게 안정적으로 관리하느냐도 중요합니다. 이때 로그를 수집부터 관리까지 할 수 있는 통합로그관리가 필요한데요. Zenius SIEM과 같은 솔루션을 통해 로그를 수집부터 관리까지 할 수 있고, 보안 위협에 대비하는 것이 정말 중요합니다. 데이터의 중요성이 더욱더 커지는 상황에서, 효과적인 로그 수집 및 관리를 통해 비즈니스 경쟁력을 높이시길 바랍니다. 🔍더보기 Zenius SIEM 더 자세히 보기 📝함께 읽으면 더 좋아요 • 로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지!
2024.07.28
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