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브레인즈컴퍼니 ‘2023 소프트웨어대전’ 참가
클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
이운형
2023.11.16
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[행사] 브레인즈컴퍼니 전략사업본부 ‘happy 호프데이’
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 추세
이기도 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 Manager
는 AWS 클라우드 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 주죠.
EMS Manager
는 온프레미스 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 줘요.
Web UI
에서는 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?
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이운형
Technical Consulting팀
Technical Consulting팀에서 제품구축과 유지보수 업무를 수행하고 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
엣지 컴퓨팅을 위한 CNCF 프로젝트, KubeEdge 활용법
엣지 컴퓨팅을 위한 CNCF 프로젝트, KubeEdge 활용법
최근 몇 년 간 IT 분야는 급속한 발전을 거듭하고 있습니다. 특히 2010년대 중반부터 데이터를 온라인에 저장하는 기존 방식을 넘어서, 보다 진보된 컴퓨팅 기술이 등장하며 클라우드 컴퓨팅이 중요한 역할을 하게 되었습니다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google) 등의 대형 기업들이 클라우드 서비스를 주도해 나갔죠. 하지만 점점 IT 산업이 커지고 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 IT 장비에서 생성되는 데이터양이 기하급수적으로 많아졌습니다. IDC의 2018년 자료에 따르면, 2025년에는 전 세계에서 생성되는 데이터가 175ZB(*제타바이트1)에 도달할 예정이라고 합니다. 이처럼 수많은 데이터가 생성되고 중앙 서버에 저장/연산이 될 경우, 서버에 부하가 증가하는 문제가 발생하게 됩니다. *1. 1 ZB = 1021 bytes = 1,000,000,000,000,000,000,000 bytes 이를 해결하기 위해 2020년부터 중앙 서버에만 저장하지 않고, 클라우드 하위개념인 '클라우드렛'을 통해 데이터를 분산 처리하는 새로운 기술이 등장했는데요. 그 기술이 바로 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)입니다. │엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란? 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 집중형 데이터 센터나 클라우드 대신, 데이터가 생성되는 가장 가까운 곳에서 처리하는 기술입니다. 쉽게 말해 중앙 서버가 아닌 데이터가 발생하는 '엣지(가장자리)'에서 직접 처리하는 것을 의미하죠. 엣지 컴퓨팅의 목적은 데이터 처리 응답 지연을 없애고, 실시간 성능을 개선하는 것입니다. 따라서 엣지 컴퓨팅의 가장 큰 특징이 '분산 처리 기능'이기도 합니다. 즉 가까운 곳에서 데이터를 처리하여, 부하를 분산하고, 통신 지역을 최소화하는 것이 엣지 컴퓨팅의 주목적입니다. │Edge Computing 필요성 그렇다면 엣지 컴퓨팅은 왜 점점 중요해지고 있을까요? 앞에서 언급했던 것처럼, IoT 시대가 도래하면서 다양한 디바이스에서 처리하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 요구되는 처리 속도와 응답 속도도 높아지고 있죠. 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 데이터 센터가 필요하지만, 각 위치에 데이터 센터를 두는 것보다 한 곳에서 중앙 집중식으로 처리하는 것이 더 효율적입니다. 이것이 클라우드 컴퓨팅이 대중화된 이유 중 하나입니다. 그러나 인터넷을 통해 클라우드로 데이터를 전송하고 처리한 후 반환할 때, 약간의 시간 지연이 발생합니다. 물론 로봇과 산업 장비의 센서 기술은 나날이 발전하고 있어, 어느 순간에도 상황을 정확하게 파악할 수 있게 되었습니다. 하지만 데이터 처리와 반응 사이에 시간 지연이 발생하면 정교한 *센싱 기술2 은 아직 어려운 편이죠. *2. 센싱 기술: 다양한 센서를 활용해 물리적 환경으로부터 데이터를 감지하고 수집하는 기술 이처럼 정밀하고 복잡한 동작을 수행하는 디바이스에는 고정밀 IoT가 필요한데요. 이를 위해서는 최대한 실시간에 가깝게 정보와 데이터를 주고받아야 하는데, 엣지 컴퓨팅가 이를 가능하게 합니다. 따라서 엣지 컴퓨팅은 IoT가 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 기술로 주목받고 있죠. │Edge Computing 장점 엣지 컴퓨팅의 구체적인 이점은 무엇일까요? 엣지 컴퓨팅을 활용하면 얻을 수 있는 이점을 살펴보겠습니다. • 네트워크 트래픽 감소: 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 클라우드 서버로 보내지 않고 엣지(사용자 근처 단말기)에서 직접 처리하기 때문에, 네트워크 트래픽이 큰 폭으로 감소합니다. • 빠른 데이터 처리 응답시간: 데이터를 단말기에서 바로 처리하므로, 데이터 처리 응답 시간이 매우 빠릅니다. 실시간 응답이 중요한 애플리케이션에서는 큰 이점이죠. • 향상된 보안성: 개인정보 등 중요한 데이터를 중앙 데이터 센터로 전송하지 않아도 되므로 보안성이 높아집니다. 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에 데이터 유출 위험이 줄어듭니다. • 장애 포인트 감소: 서버에 장애가 발생할 경우, 전체 서비스로 장애가 확대되는 클라우드 컴퓨팅과 달리 엣지 컴퓨팅은 개별 엣지의 장애가 다른 엣지로 전파되지 않게 합니다. 따라서 전체 시스템의 안정성이 향상되고 장애 포인트가 감소됩니다. │Edge Computing 활용 분야 엣지 컴퓨팅 활용분야는 다양하지만, 대표적인 엣지 컴퓨팅 적용사례로 스마트팩토리가 있습니다. 스마트 팩토리는 IoT, AI를 활용해 공정을 자동화하고 최적화하는 공장을 의미하는데요. 스마트팩토리에서는 제품 생산 과정에서 발생하는 모든 데이터를 중앙 클라우드 서버에 저장하면, 서버에 부하가 걸리기 쉽습니다. 이를 해결하기 위해 단순히 매일 반복되는 프로세스는 근처 엣지서버에 저장하고 데이터 연산 작업을 진행하죠. 반면 복잡하고 자주 처리되지 않는 데이터는 중앙 클라우드 서버에 저장합니다. 이렇게 하면 AI가 기기를 운영할 때 실시간 데이터 처리가 가능하여 지연 시간을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 여기서 엣지 서버는 지사 개념으로, 중앙 클라우드 서버는 본사 개념으로 이해할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅 활용 분야는 계속해서 확대되고 있습니다. 스마트팩토리 외에도 에너지 스트리밍, 게임, 헬스케어, 농업, 데이터센터, 자율주행, 스마트 시티 등 대규모 산업분야에 많이 사용되고 있습니다. │Edge Computing 도전 과제 하지만 엣지 컴퓨팅 기술에는 여러 도전과제가 있는데요, 대표적으로 애플리케이션 배포관리가 있습니다. 다양한 엣지 환경에서 애플리케이션을 배포하고 관리하는 것은, 생각만 해도 복잡한 프로세스이기 때문이죠. 이때 애플리케이션 버전 관리를 일관되게 하고 다양한 엣지 장치와 위치에서 호환성을 유지하려면, 효율적인 오케스트레이션 배포 시스템이 필요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 여러 솔루션들이 연구되고 있는데요. 그중 하나가 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)입니다. 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동 배포하고, 확장하며, 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이때 쿠버네티스 기술에 + Edge를 접목한 것이 바로 KubeEdge입니다. 좀 더 자세히 알아볼까요? │KubeEdge란? KubeEdge는 쿠버네티스를 확장하여 엣지 컴퓨팅 환경을 지원하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 플랫폼이죠. KubeEdge는 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 경계를 허물기 위해 설계되었는데요. CNCF 재단에서 엣지 컴퓨팅 커뮤니티 구성원에 의해 개발되었고, 2018년 11월 상하이 KubeCon에서 처음 발표되었습니다. 쿠버네티스 기반으로 설계된 KubeEdge는, 2019년 3월에 첫 릴리즈 이후로 점차 안정화되고 있습니다. │KubeEdge 주요 기능 KubeEdge는 쿠버네티스를 사용해 클라우드와 엣지 리소스를 일관되게 관리할 수 있습니다. 또한 클라우드에서 운영하던 애플리케이션과 서비스를 동일한 방식으로 다룰 수 있죠. 이 밖에도 KubeEdge 주요 기능은 다음과 같습니다. • 엣지 클러스터 관리: KubeEdge는 엣지 환경에서도 쿠버네티스 클러스터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. • 데이터 처리: 엣지에서 생성된 데이터를 로컬에서 처리하여, 네트워크 대역폭을 절약하고 응답 시간을 단축합니다. • 애플리케이션 오케스트레이션: 클라우드와 유사한 방식으로 엣지 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다. • 보안: 엣지와 클라우드 간의 안전한 통신을 보장하여, 데이터 보안을 강화합니다. │KubeEdge 주요특징 KubeEdge 기능이 좀 더 원활하게 작업을 할 수 있도록 도와주는 주요 특징이 있는데요. 자세히 살펴보겠습니다. • 분산 아키텍처: KubeEdge는 클라우드와 엣지를 각각 포함하는 분산된 환경을 지원합니다. 클라우드에는 Kube-apiserver가 있으며, 엣지에는 실제 IoT 디바이스가 있습니다. 이를 통해 중앙 집중식 관리와 로컬 처리를 모두 가능하게 합니다. • 쿠버네티스 API 호환성: KubeEdge는 쿠버네티스 API와 호환됩니다. 이를 통해 기존에 쿠버네티스에 익숙한 사용자는 엣지 컴퓨팅 환경을 쉽게 관리할 수 있죠. • 리소스 제약 환경 지원: 엣지 디바이스는 일반적으로 제한된 컴퓨팅 자원을 가지고 있습니다. KubeEdge는 이러한 환경을 고려하여 설계되었기 때문에, 리소스가 제한된 환경에서도 효율적으로 작동합니다. • 오프라인 작동 지원: 엣지 노드는 네트워크에 연결되어 있지 않더라도, 일정 부분을 독립적으로 작동할 수 있습니다. 이는 인터넷 연결이 불안정한 환경에서 매우 유용합니다. • 경량화된 엣지 컴포넌트: KubeEdge는 엣지 측에 'EdgeCore'라는 경량화된 컴포넌트를 사용합니다. EdgeCore는 IoT 디바이스와의 통신/관리를 담당합니다. • 효율적인 통신: 클라우드와 엣지 사이의 통신은 *MQTT3와 같은 프로토콜을 사용하여 효율적으로 이루어집니다. 이는 데이터의 신속한 전송과 처리를 가능하게 합니다. *3. MQTT: Message Queuing Telementry Transport의 약자로 경량 메시지 전송 프로토콜 │KubeEdge 구성도 KubeEdge 구성도를 살펴보면 크게 Cloud, Edge, Device로 나누어져 있는데요. 각각 구성요소에 대한 설명은 아래와 같습니다. • Edged: Edge에서 컨테이너화된 애플리케이션을 관리합니다. 이는 엣지 디바이스에서 애플리케이션을 배포하고 실행하는 역할을 합니다. • EdgeHub: Edge에 위치한 통신 인터페이스 모듈로, 엣지 컴퓨팅을 위해 클라우드 서비스와 상호 작용하는 *웹 소켓4 클라이언트입니다. 클라우드와 실시간 데이터 통신을 담당합니다. • CloudHub: 클라우드에서의 통신 인터페이스 모듈입니다. 클라우드 측의 변경 사항을 감시하고, EdgeHub에 메시지를 캐싱하고 보내는 역할을 담당하는 웹 소켓 서버입니다. • Edge Controller: Edge 노드를 관리하는 모듈입니다. 이 모듈은 데이터를 특정 엣지 노드로 전달될 수 있도록, 엣지 노드와 포드 *메타데이터5를 관리합니다. 즉 Edge Controller는 쿠버네티스 컨트롤러 역할을 확장하여, 엣지 컴퓨팅 환경에서도 효율적인 노드 관리와 데이터 흐름을 가능하게 합니다. • EventBus: MQTT를 사용하여 내부 엣지 통신을 처리하는 모듈입니다. 이는 MQTT 서버와 상호 작용하여 다른 구성 요소에 게시와 구독 기능을 제공하는 MQTT 클라이언트 역할을 합니다. • Device Twin: 장치 메타 데이터를 처리하는 장치용 소프트웨어 미러입니다. 이 모듈은 장치 상태를 처리하고 이를 클라우드에 동기화하는 데 도움을 줍니다. 또한 경량 데이터베이스(SQLite)에 연결되어, 애플리케이션에 대한 쿼리 인터페이스도 제공합니다. • MetaManager: Edge 노드에서 메타데이터를 관리하는 모듈입니다. 이는 Edged와 EdgeHub 사이의 메세지 프로세서로, 경량 데이터베이스(SQLite)와의 메타데이터를 저장/검색하는 역할을 담당합니다. *4. 웹 소켓: 웹 브라우저와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 가능하게 하는 프로토콜 *5. 포드 메타데이터: 파일 원본 데이터 외에 추가적인 속성이나 정보를 포함하는 메타데이터 이러한 각 구성 요소는 엣지와 클라우드 간의 원활한 통신, 애플리케이션 배포, 데이터 관리 등을 담당하여 엣지 컴퓨팅의 성능과 효율성을 극대화합니다. 이를 통해 실시간 데이터 처리와 안정적인 시스템 운영이 가능하죠. │엣지 컴퓨팅과 KubeEdge 미래 전망 그렇다면 엣지컴퓨팅과 KubeEdge 미래 전망은 어떨까요? 엣지 컴퓨팅과 KubeEdge의 결합은 데이터 생성 지점에서 즉시 처리를 가능하게 하여 지연 시간을 줄이고, 클라우드 네이티브 애플리케이션을 엣지 환경에서도 원활하게 실행할 수 있도록 지원합니다. 따라서 이러한 기술의 결합은 5g와 함께 자율주행차, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌며, 향후 지속적인 성장이 예상됩니다. IDC에 따르면, 전 세계 엣지 컴퓨팅 지출은 2023년 2080억 달러에서 2026년까지 연평균 13.1%씩 성장하여 3170억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 디지털 전환 이니셔티브의 중요한 요소로 엣지 컴퓨팅의 역할이 확대되면서 더욱 가속화될 예정입니다. 국내에서도 엣지 컴퓨팅과 관련한 기술 발전과 시장 확장이 활발히 이루어지고 있습니다. 정부가 민간사업에게 5G 주파수를 할당하면서 이음 5G(5G 특화망) 서비스가 시작되었고, 이를 통해 자율 주행 로봇 등의 엣지 컴퓨팅 관련 서비스가 확대되고 있습니다. 결론적으로 엣지 컴퓨팅과 KubeEdge의 결합은, 미래의 디지털 트랜스 포메이션을 가속화할 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 전망하고 있습니다. 이들의 발전은 다양한 산업 분야에서 새로운 비즈니스 모델과 기회를 창출하여, 우리의 생활 방식을 더욱 안전하고 편리하게 만들어 줄 것입니다. ?참고 자료 • MichaelShirer, "New IDC Spending Guide Forecasts Edge Computing Investments Will Reach $232 Billion in 2024", IDC • GordonHaff, "Edge computing: 4 trends for 2023", enterprisersproject • ShirleyStark, "Future Of Edge Computing: Top 6 Trends 2023", justtotaltech • TonyFyler, "Edge computing trends in 2023", techhq • Bluefriday, "KubeEdge concept", tistory • Mansoor Ahmed, "Kubernetes Native Edge Computing Framework, KubeEdge", linkedin • "TDK의 고급 HDD 헤드 기술은 사회의 디지털 변혁을 가속화합니다", shunlongwei • 양대규기자, 엣지에서 AI와 시각적 처리가 증가하는 이유, aitimes
2024.07.26
CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법
CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법
오늘날 많은 기업들이 AWS, 구글, 마이크로소프트 등의 클라우드 서비스를 적극 활용하고 있습니다. 클라우드 서비스는 데이터의 안정성과 가용성을 보장하고, 비용을 절감하며, 자원을 최적화하는 등 다양한 이점을 제공하기 때문인데요. 2024년 클라우드 서비스 시장 전망도 매우 밝습니다. 시장조사기관에 따르면 2024년 클라우드 시장 규모는 약 727.9억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2023년과 대비하면 16.2% 증가한 수치이죠. 하지만 클라우드 서비스의 이용률이 증가하고 클라우드 인프라가 복잡해짐에 따라, 체계적이고 효율적인 클라우드 관리가 필요한데요. 클라우드 환경에서는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 자원을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, 실시간으로 이상 징후를 감지하여 보안을 강화할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이러한 관리를 가능하게 해주는 시스템이 바로 CMS(Cloud Service Management System)입니다. 그래서 이번 시간에는 대표적인 CMS 솔루션인 Zenius CMS 사례를 통해, 클라우드 서비스를 관리하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. │CMS를 이용해 클라우드 서비스 관리하는 법 실시간 성능 모니터링 우선 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 첫 번째는, 클라우드 서비스의 세부 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 클라우드 환경에서는 작은 문제가 큰 장애로 이어질 수 있기 때문에, 실시간 모니터링을 통해 이상 징후를 빠르게 감지하고 대응할 수 있어야 하죠. [그림] (왼)AWS EC2 (오)AWS EBS 좀 더 이해하기 쉽게 Zenius CMS를 통해 살펴볼게요. Zenius CMS는 각 서비스에 맞는 주요 지표를 상세히 모니터링할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어 AWS EC2와 EBS에서 제공하는 서비스에 맞춰 각각의 구성과 성능 정보를 수집하여, 실시간 모니터링이 가능하죠. [그림] (왼)Amazon Billing, (오)Amazon VPC 특히 과금 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 AWS Billing을 통해, 지출 현황을 직관적으로 파악하고 관리할 수 있도록 도와줍니다. 클라우드에서 네트워크를 분리하고 안정하게 관리할 수 있는 VPC(Virtual Private Cloud) 서비스에 대한 상세한 정보도 제공해 주죠. 서비스마다 다른 차트와 그래프를 시각화해서 보여주기 때문에, 직관적으로 확인할 수 있습니다. [그림] (왼) 관심 서비스 그룹 모니터링 (오) 서비스 그룹 별 대상/항목 설정 또한 Zenius-CMS는 클라우드와 연관된 서비스와 특성에 맞게 그룹핑하여, 한 화면에서 성능 비교를 분석할 수 있습니다. 서비스 그룹 별 대상이나 항목 설정을 할 때도 유용하죠. 클라우드 인프라 구성 시각화 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 두 번째는, 복잡한 클라우드 환경을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 다양한 클라우드 인프라의 복잡한 구성과 서비스 간의 연결 구조를 시각적으로 보여줘야 하죠. 이는 문제 발생 시 신속하게 원인을 파악할 수 있고 해결할 수 있기 때문이죠. [그림] 클라우드 서비스 맵 Zenius CMS를 통해 다시 한번 살펴볼게요. Zenius CMS는 구성도를 자동으로 생성하여, 클라우드 서비스 맵을 쉽게 확인할 수 있습니다. 현재 사용하고 있는 각 계정에 연결된 클라우드의 구성 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다. 또한 이러한 Map 구성을 직접 편집할 수도 있는데요. 손쉬운 Map 구성 편집을 위한 아이콘, 이미지, 폰트 등 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경의 복잡한 구성을 쉽게 이해하고 관리할 수 있습니다. 중앙 통합 관리 시스템 CMS로 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 세 번째는, 다양한 클라우드 서비스를 중앙에서 통합 관리할 수 있어야 합니다. 각 서비스의 상태의 성능을 한곳에서 모니터링하고 관리할 수 있어, 관리의 편의성과 효율성이 크게 향상되기 때문인데요. [그림] 하이브리드 토폴로지 맵 Zenius CMS는 클라우드와 온프레미스 환경(On-Premise)을 통합하여 모니터링이 가능합니다. 이 시스템은 AWS, Azure, GCP 등 멀티 클라우드 서비스의 구성/성능/장애 정보를 직관적으로 모니터링할 수 있죠. 이를 통해 전체 인프라의 연관 관계와 상태를 직관적으로 파악할 수 있습니다. [그림] 오버뷰 또한 Zenius CMS는 사용자의 관점에 맞게 클라우드 서비스를 한 화면에 구성하여 관리할 수 있습니다. 사용자의 운영 목적이나 환경에 맞춰, 클라우드 서비스 현황/관련 지표/이벤트/토폴로지 등 선택적으로 구성할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경을 보다 효율적으로 운영할 수 있죠. 이번 시간에는 CMS 도구를 활용해, 클라우드 서비스 관리 방법을 알아보았습니다. 앞으로 클라우드 서비스는 기업에서 더욱 필수적이며, 그 수요는 지속적으로 증가할 것입니다. 이제는 클라우드 자원을 효율적으로 운영하고 다양한 클라우드 환경에서도 통합 관리할 수 있는 Zenius CMS를 통해 효과적으로 관리해 보세요! ?더보기 Zenius CMS로 효율적으로 클라우드 관리하기
2024.07.28
브레인즈컴퍼니, NHN 클라우드와 진행한 [솔루션 설명회] 성료
브레인즈컴퍼니, NHN 클라우드와 진행한 [솔루션 설명회] 성료
브레인즈컴퍼니가 지난 17일 국내 대표적인 CSP(Cloud Service Provider)인 NHN 클라우드와 함께 [NHN 마켓 플레이스 솔루션 설명회]를 진행했습니다. 지난 4월 이후 두 번째로 열린 이번 행사 소식을 알아보겠습니다. │NHN 클라우드 솔루션 설명회는? NHN 클라우드는 자사의 마켓 플레이스 고객사에게 다양한 인사이트와 솔루션을 소개하기 위해 정기적으로 '솔루션 설명회'를 진행하고 있습니다. 브레인즈컴퍼니가 함께 진행한 이번 설명회에도 다수의 NHN 마켓 플레이스 고객사 및 IT 분야 관계자가 초청되었습니다. [그림] 발표 진행 중인 지혜님 웨비나로 진행된 이날 설명회에서 브레인즈컴퍼니는 '분산된 대용량 로그의 효율적인 관리 방안'이라는 제목의 발표를 맡았습니다. 발표는 '분산된 로그에 대한 통합 관리의 필요성-통합 관리 솔루션 소개-실제 고객 사례'의 순서로 신지혜 님이 진행했습니다. 대용량 로그 관리에 대한 다양한 인사이트와 구체적인 솔루션, 그리고 실제 적용 사례가 더해져서 참여자들의 많은 관심을 모았습니다. [그림] 솔루션 설명회 진행화면 지혜님은 이날 발표에서 "원활하게 IT 서비스와 인프라를 운영하고, 보안 위협에 빠르게 대응하는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 따라서 로그 수집/저장/검색 및 시각화 기능을 제공하며, 이벤트 발생 시 즉각적인 알람을 통하여 빠른 문제 해결을 지원하는 로그 관리 솔루션 선택은 이제 필수"라고 말했습니다. 지혜님은 또한, "Zenius LogManager를 도입하게 되면 대용량 로그에 대한 통합 관리 체계와 사이버 침해 위협에 대한 보안 대응 체계를 마련할 수 있다. 또한 상급기관 및 법률에서 요구하는 지침과 법규를 준수할 수 있고, 궁극적으로 로그관리의 질적 향상과 분석 결과의 신뢰도를 확보할 수 있게 된다"라고 강조했습니다. 많은 관심을 모은 만큼 발표 후에도 많은 질문이 졌는데요, 이날 소개된 브레인즈컴퍼니의 솔루션은 Zenius LogManager입니다. │Zenius LogManager는? Zenius LogManager는 이기종의 다양한 장비에서 발생되는 대용량 로그(Log)를 수집/분석하고 통합하여 모니터링할 수 있는 시스템으로 정형/비정형 로그에 대한 실시간 수집과 신속한 분석 기능을 제공합니다. 또한 이러한 정보들을 다양한 차트와 대시보드를 통해 시각화할 수 있습니다. [그림] Zenius LogManager 예시 화면 Zenius LogManager는 독보적인 인덱싱 및 검색 속도를 제공할 뿐 아니라 확장성, 편의성, 효율성, 호환성 등의 장점을 가지고 있습니다. 또한 로그에 대한 수집, 저장, 분석, 시각화 기능을 통해 로그에 대한 전체 라이프사이클을 손쉽게 관리할 수 있게 지원합니다. 금융 등 다수 고객사에서 이미 검증받은 Zenius LogManager는 NHN 클라우드를 비롯한 다양한 클라우드 마켓에서 SaaS(Software as a Service) 형태로 편하게 이용하실 수 있습니다. 브레인즈컴퍼니는 이번에 소개된 Zenius LogManager뿐만 아니라, EMS/APM/ITSM 와 같은 솔루션을 통해 고객사의 비즈니스 경쟁력을 높일 수 있도록 최선을 다하겠습니다. Zenius에 대한 궁금증이 있으시면 여기 링크를 통해 확인해 주세요!
2024.07.29
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