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잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
이화정
2024.02.22
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네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog)
Gartner에서 진행한 연구에 따르면 기업에서 서버의 다운타임이 발생할 경우, 시간당 약 748억 ~ 1,202억의 손실 비용이 발생한다고 합니다.
또한 서버 다운타임등 서버를 제대로 관리하지 못했을 경우에는, 금전적인 손실뿐 아니라 고객이탈이나 브랜드이미지 하락 등의 치명적인 손실도 입게 되죠.
따라서 올바른 서버 관리를 통해 문제를 미리 예방하고, 혹여나 문제가 발생할 경우에는 빠르게 대응할 수 있어야 합니다. 그렇다면
'올바른 서버 관리'란 정확히 무엇을 의미하는 걸까요?
ㅣ올바른 서버 관리를 위한 첫 걸음
ⓒoutsource2india
올바른 서버 관리를 위한 첫걸음은 바로 '통합 서버 관리' 도구의 도입입니다. 가장 많이 활용하는 도구가 바로 SMS(Server Management System)죠.
SMS는 복잡한 IT 인프라를 효과적으로 관리하고, 모니터링할 수 있는 해결책을 제공하여, 서버 사태를 쉽게 파악하고, 필요한 조치를 신속하게 처리할 수 있도록 도와줍니다.
SMS는 기업의 서비스 안정성과 비즈니스 연속성을 보장하는 데 필수적인 도구인 셈이죠. 최근에는 관리하는 서버의 규모와 상관없이 대부분 SMS을 사용하고 있습니다.
하지만 SMS를 도입하고 구축만 한다고 해서, 모든 과제를 해결할 수 있을까요?
ㅣSMS를 제대로 활용하는 방법
SMS를 '제대로' 활용하기 위해서는 단순한 모니터링을 넘어, 문제 발생 시 알림을 받고 이를 통해 신속하게 문제를 해결할 수 있는 적극적인 조치가 필요합니다.
적극적인 조치 중의 대표적인 예이자 서버 관리의 핵심은 바로 '감시 설정'입니다. 그렇다면 구체적으로 '감시 설정'을 통해 어떻게 서버를 관리해야 하는지, 이를 위한 SMS의 조건은 무엇인지 살펴보겠습니다.
최적화된 감시 설정 값을 간편하게 설정할 수 있어야 한다
SMS의 감시항목설정은 사용자가 기본적인 모니터링 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 간편하게 설정할 수 있어야 합니다. 통합 서버 관리에 대한 경험이 부족한 사용자더라도, 제품을 쉽게 설정하고 사용할 수 있도록
최적화된 감시 설정 값을 제공
해야 하죠. 예를 들면 CPU 사용률이 몇% 였을 때 심각하고 위험한지를 각 항목별로 제공해야 합니다.
Zenius SMS의 경우 사용자의 OS에 따라 감시 설정 항목(CPU 사용률, MEM 사용률 등)의 심각도와 임계치 조건은 어떻게 해야 하는지 기본적인 디폴트 값을 제공합니다.
더불어서 제니우스만의 최적의 감시 설정 가이드라인을 제공하여, 복잡한 설정 과정을 거치지 않더라도 모니터링할 수 있도록 도와주죠. 물론 기업과 조직의 환경에 맞춰 감시 설정을 조정할 수 있습니다.
필수적인 감시 설정 기능을 갖추고 있어야 한다
또한 SMS의 감시 항목을 설정할 때는
필요한 주요 기능으로 구성
되어야 합니다. 사용자는 복잡한 설정 절차 없이 필요한 감시 항목을 설정해야 하고, 서버 관리에 소요되는 시간을 줄일 수 있어야 하기 때문이죠.
예를 들어 시스템의 중요한 지표(예: CPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 I/O 사용률)를 확인할 수 있는 감시 항목 설정이 있는지, 각 감시 항목에 대해 심각도 수준과 임계치를 설정할 수 있는지, 다양한 방식의 알림 방식 기능을 제공하는지 등을 직관적으로 확인할 수 있어야 합니다.
Zenius SMS의 경우 사용자에게 꼭 필요한 기능(감시 항목, 서버, 심각도, 임계치, 알림 설정, 복구 스크립트 등)만 집중할 수 있도록 구성되어 있습니다.
감시 항목에서는 사용 중인 OS를 설정하고, 원하는 감시 항목을 선택하여, 원하는 서버를 감시 설정 할 수도 있죠. 또한 심각도와 임계치 설정에서는 무해-주의-위험-긴급-치명 각 값에 맞게 임계치 값을 설정할 수 있습니다.
예를 들어 '긴급'이라는 항목에 80%라고 설정했는데 임계치 값이 80%를 넘어설 경우, 사용자에게 즉각적으로 알려줍니다. 또한 지속시간을 1분 발생 횟수를 1이라고 설정할 경우, 1분을 넘길 때 사용자에게 알림을 통보해 주죠.
알림 통보 서비스가 잘 갖춰져 있어야 한다
감시 항목 설정 중
알림 통보는 서버를 관리하는 데 있어 매우 중요한 기능
입니다. 서버에 문제점이 발생할 경우, 사용자에게 즉각적으로 알려줄 수 있는 장치이기 때문이죠. 또한 문제가 더 심각해지기 전에 신속하게 조치를 취할 수 있게 해주며, 시스템의 다운타임을 최소화하는 데 결정적인 역할을 합니다.
이 밖에도 알림 통보 기능에서는 사용자의 업무 환경과 선호도에 따라, 알림의 유형이나 수신자를 유연하게 선택할 수 있어야 합니다.
Zenius SMS를 예를 들어 살펴보면 감시 설정에 임계값을 초과하거나, 예상치 못한 이벤트가 발생했을 때 다양한 형태로 알림 서비스를 제공하고 있습니다. 이메일, 문자 Push App은 물론 외부 연동을 통해 슬랙이나, 카카오톡으로도 편리하게 알람을 받아볼 수 있죠.
이 밖에도 알림의 임계값과 조건, 적용 시간이나 요일, 알림을 받을 사용자도 별도로 지정할 수 있습니다.
자동화 복구스크립트 기능을 제공해야 한다
서버에 문제가 감지되었을 때는 알림 통보 기능뿐만 아니라,
사전에 정의된 스크립트를 자동으로 실행하여 문제를 신속하게 해결
할 수 있어야 합니다. 예를 들어 데이터베이스 서버의 응답 지연이 감지될 때 '캐시를 클리어하고 서비스를 재시작해 줘!'라는 스크립트 실행을 통해 즉각적으로 문제를 해결할 수 있어야 하죠.
이러한 자동화 복구스크립트 기능은 사용자가 알림을 받고 대응하기까지의 시간을 대폭 줄여줄 수 있고, 이에 따라 시스템 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 또한 반복적이거나 단순한 문제 해결 과정을 자동화함으로써, 더 중요한 작업에 집중할 수 있겠죠.
위에 언급한 내용을 Zenius SMS를 통해 살펴보면, 장비에 장애가 발생할 경우 즉시 복구스크립트가 구동되어 문제를 자동적으로 해결할 수 있게 합니다.
예를 들어 A 서버에 임계치를 80%로 설정한 후, 복구스크립트를 통해 'C라는 방법으로 조치를 취해줘!'라고 미리 설정할 경우 자동적으로 문제를 해결할 수 있죠. 이러한 자동화 복구스크립트 기능은 수백 혹은 수천 대의 서버와 장비를 효율적으로 관리할 수 있어, 관리 부담을 줄이는 데 매우 효과적입니다.
또한 '정상 복구 시 통보' 옵션을 설정하면, 복구 스크립트가 완료됨에 따라 알림 통보를 사용자에게 재차 알려줍니다. 이 과정을 통해 사용자는 만족도와 제품에 대한 신뢰도를 높일 수 있겠죠.
감시 항목들을 한눈에 관리할 수 있어야 한다
이젠 앞에서 감시 설정하고 등록했던 감시 항목들을 모니터링할 수 있어야 하겠죠? 이때 중요한 점은
필수적인 감시 항목은 보여주되, UI는 단순화
해야 한다는 점입니다. 이는 주요 감시 항목의 상태를 신속하게 파악하고, 문제가 발생했을 때 즉각적으로 대응하기 위해서죠.
또한 감시 항목 상태를 색상 코드(예: 녹색은 정상, 노란색은 경고, 빨간색은 심각)와 아이콘으로 구분하여, 사용자가 감시 항목의 상황을 즉각적으로 인식할 수 있도록 해야 합니다.
Zenius SMS의 경우 주요 감시 항목들의 현황을 통합적으로 모니터링할 수 있습니다. 불필요한 항목들을 줄이고 핵심적인 항목들만 선별하여, 서버의 감시 항목을 신속하게 모니터링할 수 있죠.
감시 현황은 직관적인 UI가 중요한 만큼, 심각도 현황(정상-무해-주의-위험-긴급-치명)을 색상으로 구분하여 문제가 생겼을 때 신속하게 대응할 수 있도록 구성하였습니다. 또한 사용자의 환경에 맞춰 필수적인 감시 항목을 쉽게 선택하여 모니터링할 수 있습니다.
이 밖에도 많은 서버의 감시 항목을 관리하다 보면, 중요한 감시 항목을 추가하지 못한 상황이 발생할 수 있는데요. 최악의 경우에는 막대한 손실 비용 발생 등의 심각한 결과를 초래할 수 있겠죠.
이에 따라 감시 현황은 더더욱 직관적으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 주요한 감시 항목을 실수로 설정하지 않더라도, 신속하게 파악하고 등록하여 대처할 수 있기 때문이죠. Zenius SMS는 감시 설정해 둔 항목 수가 예상과 다를 경우(예: 만약 관리하는 서버에 감시 항목이 2건이어야 하는데 → 1건으로 표기된 경우) 미등록 건 감시 항목을 조회하여 등록할 수 있습니다.
주요 감시 항목을 설정하고 동작여부에 '미등록' 항목으로 검색하면, 감시 설정하지 않은 항목을 조회할 수 있죠. 이처럼 Zenius SMS은 자칫 놓칠 수 있는 주요 감시 항목도 신속하게 찾아 등록할 수 있습니다.
。。。。。。。。。。。。
지금까지 살펴본 것처럼 Zenius와 같은 SMS를 통해서
서버를 한눈에 모니터링하고, 감시 설정 기능을 통해 체계적으로 관리하며, 문제 발생 시 다양한 알림과 자동화된 복구스크립트로 문제점을 신속히 해결
해야 합니다. Zenius SMS 대규모 서버자원을 관리하고 있는 한 고객사 관계자의 말씀으로 이 글을 마무리하려고 합니다.
"이 많은 서버의 감시 항목들을 휴일 없이 24시간 동안 지켜볼 수는 없잖아요. 그래서 서버를 통합 관리할 수 있는 Zenius SMS을 도입했죠. 이용하면서 좋았던 점은 감시 현황 페이지를 통해 한눈에 감시 항목을 관리할 수 있어 편리하다는 점이에요.
감시 설정을 걸어둔 항목들이 많아 종종 등록을 못한 경우가 발생해도, 직관적으로 확인하고 감시 항목을 추가할 수 있어요. 특히 복구 스크립트 기능을 애용하는 편인데요. 서버에 장애가 발생했을 때 복구 스크립트를 미리 걸어두면, 장비에 장애가 발생해도 신속하게 문제 해결을 할 수 있어 매우 만족스럽습니다!"
#SMS
#서버
#서버관리
#서버모니터링
#Zenius
#ZeniusSMS
#통합서버관리
이화정
프리세일즈팀
프리세일즈팀에서 마케팅, 내외부 홍보, 콘텐츠 제작을 담당하고 있어요.
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APM 솔루션의 필수 조건 4가지
APM 솔루션의 필수 조건 4가지
클라우드, 마이크로서비스, 컨테이너 기반 아키텍처가 확산되면서 기존의 단순한 인프라 모니터링 방식으로는 애플리케이션 성능을 효과적으로 관리하기 어려운 상황입니다. 따라서 서비스 운영의 가시성을 확보하고, 실시간 성능 분석 및 장애 예측이 가능한 애플리케이션 성능 모니터링(APM, Application Performance Monitoring) 솔루션의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 애플리케이션의 안정적인 운영과 최적의 성능 유지를 지원하기 위한 APM 솔루션(툴)의 필수 조건을 4가지로 나누어 자세히 살펴보겠습니다. 1. 쿠버네티스 환경에 대한 모니터링 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 컨테이너 기반 운영 방식이 확산되면서, 이를 효과적으로 관리하기 위한 쿠버네티스 도입이 증가하고 있습니다. 개별 서버의 리소스(CPU, 메모리, 네트워크) 관리에 초점을 맞춘 VM중심의 모니터링 방식과는 달리, 쿠버네티스 환경에서는 컨테이너 기반의 애플리케이션 트랜잭션 흐름과 마이크로서비스 간 호출 관계를 분석하는 것이 더욱 중요합니다. 이에 따라 APM 솔루션은 Prometheus, OpenTelemetry, Zenius K8s 등의 모니터링 도구와 연계하여, 쿠버네티스 환경의 주요 데이터를 실시간으로 수집·분석하고 서비스 지연이나 장애 발생 구간을 정확히 파악할 수 있어야 합니다. 구체적으로는 클러스터 상태 모니터링을 통해 노드 및 네트워크 리소스 사용량을 추적하고, CPU·메모리 활용률을 분석하여 리소스 과부하나 불균형을 조기에 감지해야 합니다. 또한, Pod 및 컨테이너 성능 분석을 통해 배포 상태, 재시작 횟수, 요청 처리량(TPS), 응답 지연 시간(Latency), 리소스 사용량 등을 실시간으로 추적하여, 특정 컨테이너의 과부하나 반복적인 장애를 신속하게 감지하고 원인을 분석할 수 있어야 합니다. 특히, 컨테이너 기반 애플리케이션은 서비스 간 동적 확장과 배포가 빈번하게 이루어지므로, 단순한 개별 리소스 모니터링을 넘어 컨텍스트 기반의 성능 분석이 요구됩니다. 이와 함께, 서비스 호출 관계 및 트랜잭션 흐름 분석을 지원하여 마이크로서비스 간 API 호출 패턴, 응답 시간, 실패율을 추적하고 트랜잭션 병목 구간을 분석해야 합니다. 이를 통해 서비스 간 통신에서 발생하는 성능 저하나 장애 원인을 효과적으로 파악하고 대응할 수 있어야 합니다. 2. 애플리케이션 성능 데이터에 대한 상세한 모니터링 APM 솔루션은 단순한 시스템 리소스 모니터링을 넘어, 애플리케이션 성능을 종합적으로 분석하고 최적화할 수 있는 정밀한 모니터링 기능을 갖춰야 합니다. 특히 트랜잭션 성능, 데이터베이스 최적화, 애플리케이션 내부 리소스 활용도까지 심층적으로 분석함으로써, 성능 병목을 사전에 감지하고 신속한 대응이 가능해야 합니다. 이를 위해 APM 솔루션은 TPS(초당 트랜잭션 처리량), 응답 지연 시간(Latency), 트랜잭션 대기 시간(Queueing Time), 슬로우 쿼리 탐지, GC(Garbage Collection) 활동, 코드 실행 시간 등 핵심 지표를 실시간으로 모니터링해야 합니다. 이러한 데이터 분석을 통해 애플리케이션의 특정 구간에서 발생하는 성능 저하 문제를 빠르게 식별하고, 최적의 성능을 유지할 수 있도록 지원해야 합니다. APM 솔루션은 또한, 실시간 트랜잭션 추적(Distributed Tracing), 마이크로서비스 간 호출 관계 분석, 데이터베이스 성능 최적화, JVM 메모리 사용량 및 GC 상태 모니터링, 네트워크 I/O 추적 등의 기능을 제공하여 애플리케이션의 운영 환경을 종합적으로 분석할 수 있어야 합니다. 특히, AI 기반 이상 탐지 및 머신러닝 기반의 패턴 분석 기능을 활용하면 성능 저하나 장애 발생 가능성을 조기에 감지하고 사전 대응이 가능해집니다. 이러한 애플리케이션 성능과 관련한 세부 데이터 모니터링 기능은 단순한 장애 감지를 넘어, 애플리케이션 성능을 지속적으로 최적화하고 운영 안정성을 유지하는 중요한 요소입니다. 3. 사용자 맞춤형 실시간 대시보드 제공 애플리케이션 성능을 효과적으로 분석하려면, 방대한 데이터를 직관적으로 시각화할 수 있는 맞춤형 실시간 대시보드가 필요합니다. APM 솔루션의 대시보드는 단순한 데이터 시각화를 넘어, 운영자가 핵심 성능 지표를 실시간으로 분석하고 신속한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원해야 합니다. 이를 위해 APM 솔루션은 운영자의 필요에 맞게 대시보드를 자유롭게 구성할 수 있는 맞춤형 실시간 모니터링 기능을 제공해야 합니다. 트랜잭션 지연 현황, 오류 발생률, 서비스 응답 시간 등을 실시간으로 시각화하고, 필요한 데이터를 운영자가 직접 선택하여 배치할 수 있도록 커스터마이징 기능을 지원해야 합니다. 또한, Real-Time Topology Map을 활용하여 마이크로서비스 간 트랜잭션 흐름과 네트워크 관계를 시각적으로 표현함으로써, 특정 서비스 장애가 연관 서비스에 미치는 영향을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. Dual Monitoring View 기능을 통해 애플리케이션 서비스 레벨과 개별 인프라 리소스 레벨을 동시에 모니터링함으로써, 장애 원인을 신속하게 진단할 수 있도록 지원해야 합니다. 더 나아가, 성능 이상이 감지될 경우 자동으로 경고를 표시하고, 운영자가 우선적으로 대응해야 할 항목을 강조하여 실시간 대응력을 높일 수 있어야 합니다. WYSIWYG 방식의 Drag & Drop 기반 대시보드 구성 기능을 제공하면, 운영자가 필요에 따라 주요 성능 지표를 자유롭게 배치하고, 이를 템플릿으로 저장하여 운영 효율을 높일 수 있습니다. 4. 효과적인 장애 사전 방지 및 분석 기능 최근 IT 환경에서는 장애를 사전에 감지하고 대응하는 능력의 중요성이 부각되고 있습니다. APM 솔루션은 AI 및 머신러닝 기반 분석 등을 활용해 성능 저하와 장애를 조기에 탐지하고 자동 대응할 수 있어야 합니다. 먼저, 이상 탐지(Anomaly Detection) 기능을 통해 트랜잭션 응답 시간, CPU 사용량, SQL 실행 속도, 네트워크 레이턴시, API 오류율 등 주요 지표의 급격한 변화를 실시간으로 감지해야 합니다. 머신러닝 기반 분석을 적용하면 정적인 임계값 설정을 넘어 비정상적인 패턴을 조기에 탐지하여 운영자의 대응 시간을 단축할 수 있습니다. 또한, 장애 패턴 학습 기능을 통해 트랜잭션 흐름, 리소스 사용 패턴, 서비스 호출 빈도 변화 등을 분석하고 유사한 조건이 감지될 경우 사전 경고를 제공해야 합니다. 이를 통해 운영자는 반복적인 장애를 예방하고 선제적으로 대응할 수 있습니다. 그리고Snapshot 기반 장애 분석 기능을 활용하여 장애 발생 시점의 리소스 사용량, 실행 중이던 SQL 쿼리, 트랜잭션 상태 등을 저장하고 재현(Replay)하여 근본 원인을 분석해야 합니다. 이를 통해 운영자는 장애 발생 원인을 명확히 파악하고, 재발 방지를 위한 최적화 전략을 수립할 수 있습니다. 이와 같이, APM 솔루션이 AI 기반의 패턴 학습과 자동 대응 기능을 갖춘다면, 장애를 사전에 감지하고 예방하여 운영 안정성을 높일 수 있습니다. 효과적인 APM 솔루션은 단순한 성능 모니터링을 넘어, 다양한 환경을 아우르는 가시성과 세부적인 성능 분석, 실시간 대시보드, 그리고 사전 장애 예방 기능을 갖춰야 합니다. 기업이 복잡한 IT 환경에서도 안정적인 서비스를 제공하려면, 이러한 핵심 요건을 충족하는 APM 솔루션을 도입하는 것이 꼭 필요합니다.
2025.02.18
옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들
옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들
이번 블로그에서는 지난 블로그에서 다루었던 옵저버빌리티를 구현하기 위한 오픈 소스들은 어떤 것들이 있는지 간략히 알아보고, 제니우스(Zenius-EMS)에서는 옵저버빌리티 향상을 위해서 어떤 제품들을 제공하고 있는 지 살펴보겠습니다. 옵저버빌리티 구현을 위해 널리 활용되는 대표적인 오픈소스로는 아래 네 가지 정도를 들 수 있습니다. l Prometheus: 메트릭 수집 및 저장을 전문으로 하는 도구입니다. Prometheus는 강력한 쿼리 기능을 가지고 있으며, 다양한 기본 메트릭을 제공하며 데이터 시각화를 위해 Grafana와 같은 도구와 통합될 수 있습니다. 또한 이메일, Slack 및 PagerDuty와 같은 다양한 채널을 통해 알림을 보낼 수 있습니다. l OpenTelemetry: 에이전트 추가 없이 원격으로 클라우드 기반의 애플리케이션이나 인프라에서 측정한 데이터, 트레이스와 로그를 백엔드에 전달하는 기술을 제공합니다. Java, Go, Python 및 .NET을 포함한 다양한 언어를 지원하며 추적 및 로그에 대한 통합 API를 제공합니다. l Jaeger: 분산 서비스 환경에서는 한번의 요청으로 서로 다른 마이크로서비스가 실행될 수 있습니다. Jaeger는 서비스 간 트랜잭션을 추적하는 기능을 가지고 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 이 기능을 통해 애플리케이션 속도를 저해하는 병목지점을 찾을 수 있으며 동작에 문제가 있는 애플리케이션에서 문제의 시작점을 찾는데 유용합니다. l Grafana: 시계열 메트릭 데이터를 시각화 하는데 필요한 도구를 제공하는 툴킷입니다. 다양한 DB를 연결하여 데이터를 가져와 시각화 할 수 있으며, 그래프를 그릴 수도 있습니다. 시각화한 그래프에서 특정 수치 이상일 때 알람 기능을 제공하며 다양한 플러그인으로 기능확장이 가능합니다. ------------------------------------------------- 오픈 기술을 이용해 Do It Yourself 방식으로 옵저버빌리티를 구현한다면 어떨까요? 직접 옵저버빌리티를 구현하기 위해서는 먼저 필요한 데이터를 수집해야 합니다. 필요한 데이터가 무엇인지, 어떤 방식으로 수집할지 결정하고 Prometheus, OpenTelemetry 같은 도구들을 이용해 설치 및 설정합니다. 이 단계는 시간이 가장 오래 걸리고, 나중에 잘못된 구성이나 누락이 발견되기도 합니다. 다음 단계는 데이터 저장입니다. 이 단계에서 주의할 점은 예전처럼 여러 소스에서 수집한 데이터를 단순하게 저장하는 것이 아니라, 전체적인 관점에서 어떤 이벤트가 일어나는지를 추적이 가능하도록 데이터 간의 연결과 선후 관계를 설정하는 것입니다. 어려운 점은 새로운 클라우드 기술을 도입하거나 기존의 인프라나 애플리케이션에서 변경이 발생할 때마다 데이터를 계속해서 정리를 해야 하는데, 이를 위해 플랫폼을 지속적으로 수정하고 구성을 추가해야 한다는 것입니다. 마지막으로 부정확한 경고들은 제거해야 합니다. 비즈니스 상황과 데이터는 계속해서 변화하기 때문에 이에 맞게 베이스 라인을 지속적으로 확인하고, 임계치를 조정해서 불필요한 알람이나 노이즈 데이터가 생기는 것을 방지해야 합니다. 결론적으로 직접 옵저버빌리티를 구현하는 것은 처음에는 쉬워 보여도 고급 인력과 많은 시간을 확보해야 하며, 별개로 시간이 지남에 따라서 효율성과 확장성이 떨어진다는 점을 감안하면 대부분의 기업은 감당하기 어렵다고 할 수 있습니다. 그렇다면, Zenius(제니우스) EMS는 옵저버빌리티를 어떻게 확보하고 있을까요? 옵저버빌리티 향상을 위한 가장 기본적인 기능은 토폴로지맵 또는 대시보드입니다. 다양한 인프라의 물리적 논리적 연결구조들을 한 눈에 시각적으로 파악할 수 있도록 해야 합니다. Zenius는 각 인프라별 상황을 한 눈에 볼 수 있는 오버뷰와 시스템 전체를 조망할 수 있는 토폴로지맵, 그리고 서비스 별 상황들을 감시할 수 있는 대시보드 등 크게 세가지의 뷰어(Viewer)를 제공합니다. 인프라의 구성 상황에 따라 다층적으로 구성되어 고객들이 인프라에서 일어나는 상황을 즉각 알 수 있도록 해 줍니다. 이러한 뷰어들은 기존 ‘모니터링’의 개념에서 ‘옵저버빌리티’ 개념으로 진화화면서 좀 더 다층적, 다양화되는 형태로 진화하고 있습니다. 또한, Zenius는 기존의 각 인프라별로 단순히 감시를 설정하는 방식이 아닌 다양한 인프라로부터의 로그와 메트릭 정보를 이용해 어떤 상관관계가 있는지 분석하는 ‘복합감시’라는 서비스가 기본적으로 탑재돼 있습니다. 복합감시를 대표 기능에는 ERMS(Event Relation Management System), 스냅샷 그리고 조치 자동화 등을 들 수 있습니다. l ERMS 기능은 로깅, 메트릭 정보와 장비의 상태를 이용해 새로운 감시 기준을 만들어, 의미있는 이벤트를 생성해 사용자에게 개별 장비 수준이 아닌 서비스 관점에서 정확한 상황 정 보를 제공합니다. l 스냅샷은 서비스 동작에서 이벤트가 발생했을 때, 당시 상황을 Rawdata 기반으로 그대로 재현하는 기능으로 SMS, DBMS, APM, NMS 등 모든 인프라를 동시에 볼 수 있습니다. l 조치 자동화는 ERMS를 자동운영시스템과 연동해, 특정 상황에서 자동으로 스크립트를 실행해 제어하는 기능입니다. 트레이싱 기능은 APM에서 제공하는 기능으로, WAS(Web Application Server)에 인입되고 처리되는 모든 트랜잭션들을 실시간으로 모니터링하고 지연되고 있는 상황을 토폴로지 뷰를 통해 가시적으로 분석할 수 있습니다. 사용자는 토폴로지 뷰를 통해 수행 중인 액티브 트랜잭션의 상세정보와 WAS와 연결된 DB, 네트워크 등 여러 노드들 간의 응답속도 및 시간들을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 제니우스의 또 다른 옵저버빌리티는 인공지능 기반의 미래 예측 기능으로 미래 상황을 시각적으로 보여줍니다. 인프라 종류에 상관없이 인공신경망 등 다양한 알고리즘을 통해 미래 데이터를 생성하고, 장애발생 가능성을 빠르게 파악해 서비스 다운타임이 없도록 도와줍니다. 또한 이상 탐지 기능은 보안 침해 또는 기타 비정상적인 활동을 나타낼 수 있는 시스템 로그, 메트릭 및 네트워크 트래픽의 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다. 이상탐지 알고리즘은 시간이 지남에 따라 시스템 동작의 변화에 적응하고 새로운 유형의 위협을 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이상과 같이 Zenius(제니우스) EMS는 최고의 옵저버빌리티를 제공하기 위해서 연구개발에 매진하고 있습니다. 옵저버빌리티 향상을 위한 다양한 기능/제품들은 고객의 시스템과 조직 상황에 맞게 선별적으로 사용될 수 있습니다.
2023.04.19
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