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데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?!
잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
차정환
2024.02.19
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SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
IT 기술의 빠른 발전 못지않게, 각 세대별 특성도 빠르게 변화하고 있습니다.
특히 몇 해 전부터 'MZ 세대'와 관련한 이슈들이 크게 부각되었습니다. 유튜브나 TV 예능에서의 소재뿐 아니라, 사회 전체적으로도 모두가 관심을 가진 그야말로 '핫'한 주제가 되었죠.
MZ 세대와 관련한 다양한 도서들(출처: 교보문고)
MZ 세대에 대해 이해하고 함께 어울려보려고 노력해서 이제 조금 익숙해져가는 와중에... 이제 'MZ 세대' 보다 중요한 세대가 등장했습니다. 바로 '잘파세대'!
잘파세대는 Z세대와 알파 세대를 합친 말인데요, 소비자로서 그리고 직장의 구성원으로서 정말 중요한 부분을 차지하고 있고 영향력이 더 커질 잘파세대에 대해서 지금부터 자세히 알아보겠습니다.
│ 세대는 어떻게 구분되는가?!
본격적으로 이야기를 시작하기 전에 한 가지 분명히 해야 할 것이 있습니다. 지금부터 알아볼 특징들이 전체를 대표하는 경향이 있긴 하지만, 같은 세대 안에서도 개인차가 있으므로 모든 사람에게 동일하게 적용될 수는 없다는 것이죠.
하지만 이와 동시에 각 세대별 차이는 분명히 존재하기 때문에, 각 세대의 특징과 경향을 앎으로써 서로 더 가까워지기 위한 목적을 가지고 본격적으로 들여다보도록 하겠습니다.
조금씩의 차이는 있지만, 가장 나이가 많은 베이비부머 세대부터 알파 세대에 이르기까지 총 다섯 개의 분류로 세대를 구분하는 것이 일반적입니다. 세대별 구분 기준과 특징은 아래와 같이 정리할 수 있습니다.
베이비부머부터 X세대 초반(1975년생)까지는 그동안의 한국 사회의 가파른 성장을 이끌어온, 이른바 '기성세대'라고 볼 수 있습니다.
한편 그동안 'MZ세대(밀레니얼세대 + Z세대)'로 묶여왔던 밀레니얼 세대는 대세에서 멀어지고, 알파 세대가 새롭게 떠오르며 Z세대와 대세를 이루게 됐습니다.
밀레니얼 세대는 회사 내에서 '주니어급'에서 '중간관리자' 급으로 성장했죠. 따라서 위로는 베이비부머와 X세대를 모셔야 하고, 아래로는 잘파세대를 관리해야 함에 따른 밀레니얼 세대의 고충도 커지고 있습니다
(이 이슈는 나중에 따로 자세히 살펴보도록 하죠)
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회사 내에서의 세대별 차이에서 오는 에피소드를 극대화한 MZ 오피스 (출처: 쿠팡플레이)
현재 대부분의 회사에서는 X세대 이상의 임원과, 차~부장급 팀장이 된 밀레니얼 세대, 그리고 주니어에서 갓 벗어나 과장급 실무자가 됐거나 주니어급인 Z세대가 어울려 있습니다. 그리고 이들이 알파 세대 고객을 만나 고생하기도 하고요.
그리고 가정에서는 은퇴한 베이비부머 세대를 둔 X세대 후반 ~ 밀레니얼 세대가 결혼해서 알파 세대를 낳은 후 고군분투하고 있고, Z세대는 그런 밀레니얼 시대를 보면서 결혼에 대해 심각하게 고민하는 모습을 흔치않게 볼 수 있습니다.
직장과 가정 모두에서 각 세대가 서로를 이해하며 오래오래 행복하게 살면 좋겠지만, 현실은 그렇지 않죠. 앞에도 언급했듯이 이제 주류가 된 잘파세대를 제대로 알고 함께 어울리기 위한 방법은 무엇일까요?
│ 소비자로서의 잘파세대, 그리고 대응 방안
본격적으로 잘파세대에 대해서 알아보겠습니다. 먼저 그들에게 우리 서비스와 제품을 잘 알리기 위해 '소비자로서의' 잘파세대의 특성을 살펴보죠. 세부적으로 Z세대와 알파 세대의 특성이 차이가 있기 때문에 나눠서 살펴보겠습니다.
Z세대(14세~28세)
Z세대는 소비자로서 세 가지 특성이 있습니다.
▪
디지털 네이티브:
인터넷, 스마트폰, 소셜미디어와 함께 성장한 이들은 소비에 있어서도 다양한 온라인 플랫폼을 적극 활용합니다. 특히 온라인 리뷰와 소셜미디어 추천을 매우 중요하게 여깁니다.
▪
가치 중심의 소비:
제품이나 브랜드가 대표하는 가치와 사회적 책임을 중시합니다. 지속 가능성, 윤리적 생산, 다양성 존중 등이 소비에 있어서 중요한 결정 요소가 됩니다.
▪
개인화된 경험 선호:
Z세대는 자신들의 취향과 관심사에 맞춤화된 제품이나 서비스를 선호합니다.
따라서 기업의 입장에선 우선 콘텐츠 마케팅/인플루언스 마케팅/자체 소셜미디어 운영 등을 통해서 Z세대와의 접점을 최대한 늘려야 합니다. 그리고 철저한 데이터 분석을 통해, 소비자의 취향과 선호를 파악하고 맞춤형 제품과 경험을 제공해야 하죠.
더불어서 기업의 사회적 책임과 지속 가능성 목표를 명확히 하고, 이를 적극적으로 알려야 합니다. 다만, 이때 주의해야 할 것은 '바르게 잘 하고 있는 척' 만 하는 것이 아니라, '실제로 바르게 말하고 행동'해야 합니다. 말과 행동이 다른 기업이나 서비스는 Z세대에게 바로 외면받을 수밖에 없기 때문이죠.
환경 보호를 직접 실천하며 꾸준한 사랑을 받고 있는 Patagonia
Z세대를 대상으로 성공적인 마케팅을 펼친 사례를 간단히 정리해 보면,
▪
나이키:
나이키는 AR(증강현실)을 이용한 신발 피팅 기술과, 소비자가 자신만의 디자인을 할 수 있는 커스터마이징 옵션을 제공하여 좋은 반응을 얻고 있습니다.
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Spotify:
Z세대의 음악 취향을 분석하여 개인화된 플레이리스트를 제공하는 것을 통해 많은 사용자를 유지하고 있습니다.
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Patagonia:
환경 보호를 중시하는 아웃도어 의류 브랜드로, 지속 가능한 제품 제조 방식과 환경 보호 캠페인을 펼치며 Z세대로부터 큰 지지를 받고 있습니다. 2023년에는 주식 전체를 환경보호 단체에 기부하며 큰 화제가 되기도 했죠.
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Beyond Meat:
식물로 만든 대체 육류 제품을 제공하여, 지속 가능한 소비와 동물 복지, 환경 보호에 앞장섬으로써 많은 사랑을 받고 있습니다.
식물로 만든 다양한 육류 제품으로 인기를 끌고 있는 Beyond Meat
Z세대를 위한 마케팅은 다음과 같은 한 마디로 정의할 수 있습니다.
'정말 좋은 목적을 가지고 만든 고객 맞춤형 제품과 서비스를, 소셜미디어를 통해 활발하게 알린다!'
알파 세대(~13세)
알파 세대는 Z세대와 비슷하지만 조금은 다른 특성을 가지고 있습니다.
▪
기술과의 완전한 통합:
알파 세대는 태어난 직후부터 스마트 기기와 AI와 함께 자랐습니다. 따라서 이들에게 최신 기술은 일상의 일부죠
(실제 미국에서 많은 아기들이 처음으로 발음한 것이 '엄마'가 아닌, '알렉사(구글의 AI 서비스)'여서 큰 화제가 되기도 했습니다)
.
▪
교육적 콘텐츠 소비:
아직 성장단계에 있고, 부모의 영향도 있기 때문에 교육적 가치가 있는 콘텐츠를 주로 많이 소비합니다.
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가족 구매 결정에 영향:
아직 어린 나이에도 불구하고, 알파 세대가 가족의 구매 결정에 영향을 미치는 경우가 꽤 많습니다.
디지털 기기와 매우 친숙한 알파 세대
알파 세대를 대상으로 성공적인 마케팅과 서비스를 제공하고 있는 사례를 살펴보면,
▪
Duolingo:
언어 학습 앱으로 게임 기능을 통해 교육적 가치와 재미를 동시에 제공하고 있습니다.
▪
Roblox:
아이들이 자신만의 게임을 만들고 다른 사람들과 공유할 수 있는 플랫폼으로, 창의력과 코딩 기술을 향상시킬 수 있어서 많은 사랑을 받고 있습니다.
▪
Amazone Echo Dot Kids Edition:
아이들을 위한 스마트 스피커로, 부모가 컨트롤할 수 있는 콘텐츠와 함께 다양한 교육 콘텐츠를 제공합니다.
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LEGO Super Mario:
레고와 닌텐도의 협업으로 만들어진 이 제품은, 게임과 실제 놀이의 결합을 통해 창의력과 문제 해결 능력을 발전시킬 수 있어서 좋은 반응을 얻고 있습니다.
알파 세대에게 큰 사랑을 받고 있는 Roblox (출처: The Irish Times)
결국 위에 살펴본 사례처럼 알파 세대에게 사랑받으려면, 교육적 가치가 있는 제품을 개발하고 가족 친화적 마케팅을 진행하면서 부모의 신뢰를 얻을 수 있는 안전한 디지털 환경을 제공해야 합니다
(유해 콘텐츠 방지, 개인정보 보호 등)
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잘파세대인 소비자들에게 어떻게 다가갈지 조금 감이 잡히시나요? 함께 살펴본 내용은 극히 기본에 불과하지만, 이번 기회를 통해서 잘파세대 소비자들과 한 걸음이라도 가까워질 있게 되기를 바랍니다.
│ 직장인으로서의 잘파세대, 그리고 대응방안
자 이제, 소비자가 아닌 내 동료로서의 잘파세대를 알아보겠습니다. 단, 알파 세대는 아직 사회에 진출하기 전이 때문에 Z세대를 중심으로 하나씩 살펴보도록 하죠.
2020년대 초반부터 본격적으로 직장 생활을 시작한 Z세대는, 그들만의 독특한 특성과 가치관을 가지고 있습니다. 사실 'MZ 세대'에 특성으로 꼽히는 부분 중에 기성세대가 많이 새로워하고 놀란 특성들 대부분이 'Z세대'의 특성이라고 볼 수 있죠.
직장인으로서의 Z세대 특성은 다섯 가지로 정리할 수 있습니다.
Z세대가 즐겨 사용하는 업무 도구인 Slack
기술에 대한 높은 숙련도
디지털 네이티브인 Z세대는 다양한 기술과 플랫폼을 자연스럽게 사용합니다. Slack이나 Notion 등 효율적인 업무 도구와 소프트웨어를 활용하여 업무를 진행하는 것을 선호하죠
(반면에 전화나 대면 미팅을 꺼리는 경향도 있습니다)
.
자율성과 유연성에 대한 강한 욕구
자율적인 업무 환경과 일과 생활의 균형을 매우 중요시합니다. 유연한 근무시간과 재택근무 옵션을 높은 연봉보다 선호할 정도입니다.
다양성과 포용성에 대한 강조
Z세대는 다양성, 평등, 포용성에 대한 가치를 중요하게 여깁니다. 다양한 배경과 경험을 가진 사람들과의 협업을 중시하며, 모두가 존중받는 직장 문화를 원합니다.
목적과 가치에 대한 추구
단순히 급여를 받는 것에 그치지 않고, 자신이 하는 일이 사회적으로 선하고 긍정적인 영향을 미치는지를 중요하게 여깁니다. 따라서 회사를 선택할 때도 회사의 사회적 책임과 가치에 공감할 수 있는지를 진지하게 고민합니다.
피드백과 성장 기회에 대한 욕구
지속적인 피드백과 자신의 역량을 개발할 수 있는 기회를 중요하게 생각합니다. 특히 본인의 업무 성과에 대한 구체적이고 명확한 피드백을 원하죠. 불투명한 평가절차 및 결과로 인한 Z세대의 퇴사가 늘고 있는 이유입니다.
따라서 Z세대를 회사의 구성원으로 잘 적응시키기 위해서는, 유연한 근무 환경을 제공하고 개인의 성장과 개발을 지원하는 프로그램을 갖추는 것이 중요합니다.
이와 동시에 회사의 사회적 책임에 대해서 어필하고, 다양성과 포용성을 증진할 수 있는 실질적인 실천도 뒷받침되어야 하죠. 그리고 무엇보다 이들의 성과를 정확히 평가하고, 구체적이고, 투명하게 피드백을 줄 수 있는 시스템도 갖춰야 합니다.
Z세대가 선호하는 직장으로 꼽히는 곳들은 대부분 구글과 같이 유연한 근무 환경/자율성 존중/개인의 성장과 개발에 대한 강력한 지원을 하거나, Salesforce나 에어비앤비처럼 사회적 가치와 미션에 대해서 강조하고 직원들과 투명한 커뮤니케이션을 진행하고 있습니다.
신입/주니어급이던 Z세대가 실무의 핵심으로 자리 잡고 있는 가운데, 본인의 이상과 실제에 거리감에 회의를 느낀 Z세대의 이직이나 퇴사도 늘고 있습니다.
또한 퇴사는 하지 않아도 일을 잘하려는 의지 없이 최소한의 업무만 하는 이른바 '조용한 퇴사'도 늘고 있는데요. 조용한 퇴사로 인한 기업의 손실이 약 2,500조에 이른다는 갤럽의 분석도 있습니다.
따라서 모든 기업이 Z세대의 마음을 사로잡고, 그들의 업무 효율을 높이기 위한 빠른 노력이 꼭 필요합니다. 이제 곧 Z세대가 기업 실무진행의 핵심으로 자리 잡을 시기가 오기 때문이죠.
│ 글을 마치며
"요즘 젊은이들은 버릇이 없다."
기원전 1700년에 만들어진 수메르 시대 점토판 문자에 이렇게 쓰여있다고 하죠. 기존 세대와 새로운 세대의 갈등은 오래전부터 존재해왔습니다.
하지만 기술의 발달과 넘치는 정보로 인해서 상황이 옛날과 많이 바뀌었습니다. 앞서 살펴본 대로 잘파세대는 소비자로서도 중요한 위치에 오르고 있고, 회사 내에서도 잘파세대의 역할이 점점 더 중요해지고 있기 때문입니다.
특히 기업을 운영할 때 '기성세대의 노하우를 전수하는 것'보다, '신기술을 빠르게 터득하고 활용하는 것'이 더 중요해졌기 때문에 새로운 세대와 효과적으로 함께 하기 위한 노력이 빠르게 필요합니다.
점심회식을 통해 세대간 어울리기 위한 노력을 이어가고 있는 브레인즈컴퍼니
어려워 보이고 갈 길이 멀어 보일 수도 있지만, 오늘부터 잘파세대를 이해하기 위한 하나씩 실천해 보는 건 어떨까요?
(그렇다고 잘파세대 후배 불러서 저녁회식 같은거 하시면 안 됩니다...)
#잘파세대
#Z세대
#알파세대
#MZ세대
#브레인즈컴퍼니
차정환
온/오프라인 마케팅 브랜딩, 그리고 홍보를 총괄하고 있습니다.
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지원 이유와 여정 대학교 졸업 후, 부족한 웹개발 역량을 쌓기 위해 5달간의 풀스택 부트캠프 교육을 수료하고 1달간의 기업 협업 인턴을 마쳤습니다. 이후, 제 역량을 마음껏 펼쳐내며 지속적으로 성장할 수 있는 회사에서 일하고 싶다는 생각이 들었습니다. 그러다 풀스택 기술뿐만 아니라, 빅데이터 및 AI 기술을 활용해 차세대 기술을 개발하는 브레인즈컴퍼니의 채용공고를 발견했습니다. 이 회사에서라면 많은 것을 배워 역량을 키우고 성장하며 일할 수 있겠다는 생각에 지원했고, 면접 끝에 첫 직장에 취업하게 됐습니다. 웹개발도 재밌지만 개발자로서 지속적으로 새로운 기술들을 습득하며 성장하는 것에서 성취감과 보람을 느끼는 것이 컸고, 그럴 수 있는 부서에서 첫 회사 생활을 시작할 수 있다는 생각에 기뻤습니다. 채용 과정 면접에서 기억에 남는 질문은 "우리 부서는 프론트엔드 보다 백엔드를 더 추구하는 편이라 함께 일을 하게 된다면, 프론트엔드와 백엔드 모두를 아울러 사용할 것인데 할 수 있습니까?"였습니다. 풀스택 개발자로서 일을 하게 된다는 질문이었고, 저는 이 부분에 대해 긍정적이었기 때문에 자신 있게 할 수 있다고 대답했습니다. 백엔드 개발자보다 많은 영역에서 발전하며 성장할 수 있다는 생각에 더욱 기대되고 설렜던 기억이 있습니다. 그렇게 저의 첫 직장 생활이 시작됐습니다. 입사 후, 지난 3달간의 일대기 채용이 된 후, 출근까지 2주간의 자유 시간이 주어졌습니다. 졸업 후 부트캠프 교육을 이수하면서 줄곧 달려왔고, 즐겁게 공부했지만 지쳐있는 심신을 달래기 위해 여행도 다녀오고 친구들과 가족들과 시간을 보내면서 출근 준비를 했습니다. 그렇게 2주 후 첫 출근을 하는 날이 됐고, 본격적으로 사원으로 근무하는 날이 다가왔습니다! 브레인즈컴퍼니의 개발 그룹은 1~5그룹으로 나눠져 있으며, 저는 개발4그룹에 소속됐습니다. 개발4그룹은 프론트엔드와 백엔드 개발뿐만 아니라, 빅데이터 및 AI 기술을 동원한 신기술 개발을 담당하고 있어, 배울 점도 많고 나아가야할 길도 멀리 펼쳐져 있다고 느꼈습니다. 1st Month_적응기 입사 첫 달은, 개발4그룹에서 집중적으로 개발 진행 중인 로그매니저와 Zenius AI의 제품 매뉴얼과 웹페이지에서 실제로 사용되고 있는 각각의 기능들을 학습하며 제품을 파악하고 익숙해지는 기간을 가졌습니다. 그렇게 한 달 간은 개발에 투입되기보다는 제품 및 사용된 기능들에 대한 학습과 공부를 하는 기간이었습니다. 단순히 제품의 매뉴얼만을 보며 학습을 했다면 집중도가 떨어졌을 수 있지만, 제품에서 사용하고 있는 다양한 기술들, Elasticsearch, Kibana, Kafka, Cluster 등 스택들에 대해 공부하면서 흥미와 재미를 느끼며 학습을 이어갈 수 있었습니다. 잘 몰랐던 신 기술들을 접하면서, 앞으로도 배우게 될 다양한 기술들에 대해 기대감이 부풀었던 한달이었습니다. 이외에도 학습을 진행하면서 원래 사용하던 스택인 JavaScript와 Linux의 Base부터 차근차근 다시 복습하며 결점을 보완하고, 제 자신을 Refactoring하기도 했던 한 달이었습니다. 2nd Month_개인정보 마스킹 기능 개발 입사 두 달째 부터는, 로그매니저와 Zenius AI의 기능들과 매뉴얼에 대해 전반적인 이해를 갖게 됐고, 각 사이트 기능들의 동작 원리 등을 대략적으로 파악할 수 있었습니다. 두 달이 된 이 시점부터 프론트엔드와 백엔드 모두를 사용하는 프로젝트가 주어졌습니다. 주어진 프로젝트는 ‘개인정보 마스킹 기능 개발’ 이었습니다. 로그매니저 내에서 수집되는 대용량의 로그들 안에 개인 정보가 포함될 경우가 있는데, 개인정보가 그대로 노출되는 것을 방지하기 위해 개인정보에 해당하는 정보는 마스킹처리를 자동적으로 진행하는 기능 개발을 진행하게 됐습니다. 예를 들어, 로그에 ‘961219-1234567’, ‘서울시 성동구 성수이로’, ‘010-1234-5678’ 등과 같은 주민등록번호, 주소, 연락처 뿐만 아니라 다양한 개인정보들을 지정한 특수문자(Default로는 *을 사용) 로 마스킹 처리를 해주는 기능을 개발하는 과정이 중점이 되는 프로젝트였습니다. 풀스택 공부를 하면서, 백엔드는 Node.js와 MySQL, PrismaOrm 등을 사용해 기능 개발을 진행했지만, 이번 프로젝트는 Elasticsearch, Kafka.js, Cluster.js 및 커스텀마이징된 다양한 메소드와 함수들을 통해 진행했기 때문에 배울 점이 매우 많았고, 성장하는 것을 느낄 수 있었습니다. 이외에도 프론트엔드에서 Ace.js를 통한 텍스트 편집기를 개발하고, 개인정보유형에 해당하는 정보가 입력되면 Syntax Highlighting 기능을 통해 해당 부분에 형광펜 효과를 적용시켜주는 기능의 개발을 진행했습니다. 개인정보 유형에 해당하는 정보에 대응되는 정규표현식, 그리고 백엔드에서 마스킹 처리될 특수문자 타입의 데이터 등은 Elasticsearch의 Index를 통해서 데이터의 저장과 반환작업 처리를 진행해줬으며, 이 데이터들을 기반으로 프론트엔드와 백엔드에서 모두 정상적인 마스킹 기능과 Syntax Highlighting 기능을 개발할 수 있었습니다. 새로운 기술을 활용해 프로젝트를 진행하면서 어려운 점도 많았고 시행착오도 겪었지만, 그만큼얻어가고 배워가는 것이 많았던 첫 업무였습니다. Elasticsearch, Kibana, Cluster, Kafka 등 새로운 기술 스택에 대해 배우고 적용할 수 있었다는 점이 매우 흥미로웠고 뿌듯한 경험이었습니다. <사진 설명: 개인정보 유형과 마스킹 여부, 정규표현식 관리와 마스킹 기능 ON/OFF가 가능한 페이지> <사진 설명: 선택한 개인정보 정규표현식에 해당되는 데이터 Syntax Hilighting 기능 구현> 3rd Month_데몬프로세스 그룹화 작업 및 테스트케이스 입사 세 달째 부터는, 어느 정도 회사 생활에 적응이 된 상태가 됐습니다. 아침 일찍 일어나는 것에도 적응이 됐고, 초반에는 어색했던 업무회의와 주간업무보고서 작성도 이제는 자연스럽게 하고 있는 모습을 발견할 수 있었습니다. 첫번째 프로젝트를 마친 후, 두번째로는 로그매니저의 데몬프로세스 기능을 그룹별로 정렬하는 업무를 맡게 됐습니다. 데몬프로세스가 각각의 그룹 속성을 지니고 있지만, 이를 그룹별로 나눠서 보여준다면 좀 더 가독성과 가시성이 높아질 것이기 때문에, Elasticsearch에서 반환 받는 데이터를 그룹의 조건에 따라 분류해주는 작업이 주가 됐습니다. 두번째 개발 후에는 로그매니저의 각 기능들에 대한 테스트 케이스 및 오류 사항 확인의 과정을 거쳤고, 제가 개발한 ‘개인정보 관리’ 기능에 대한 테스트 케이스 작성도 진행했습니다. 개발자가 개발을 잘하는 것도 중요하지만, 이렇게 자신이 개발한 기능에 대해 테스트케이스를 작성하면서 유저가 해당 테스트케이스를 확인하고, 개발한 기능을 자연스레 사용할 수 있게 해야 하는 것은 개발만큼이나 중요하다고 생각하기 때문에 기분 좋게 테스트케이스 작성을 진행할 수 있었습니다. 또, 로그매니저 제품 각 기술들의 테스트케이스들을 확인하며 각각의 기능들을 모두 테스트해볼 수 있는 기회가 됐으며, 개발하고 서비스되고 있는 기술들에 대해 좀더 명확하게 인지하고 확인할 수 있어 제품 이해에 큰 도움이 됐습니다. 이를 기회로 개발만이 중요한 것이 아닌 테스트케이스의 중요성을 절실히 깨닫고, 제가 개발하는 기술들에 대한 테스트케이스 작성이 필수불가결하다는 것을 느끼게 됐습니다. 느낀 점 브레인즈컴퍼니 개발4그룹에 입사 후, 3달간 근무하며 느낀 점은 제가 만족하며 회사를 다니고 있다는 점입니다. 그룹의 모든 구성원분들이 잘 적응할 수 있도록 도와주고 챙겨주셨고, 문제가 될 수도 있는 실수가 발생해도 모든 그룹원들이 다 잘 다독여 주셨습니다. 또, 좋은 피드백을 줘서 지속적으로 배워가고 성장할 수 있는 회사의 성장할 수 있는 부서라고 생각합니다. 그룹의 상래님, 신후님, 천웅님, 태민님 모두 제게 좋은 피드백과 도움을 주시고, 개선돼야할 점과 공부해야 할 부분, 그리고 개발을 하면서 고쳐야 할 습관들을 알려주셔서 점차 앞으로 나아갈 수 있다고 생각합니다. 일을 하면서 빼놓을 수 없는 게 워라밸일 것이라고 생각합니다. 첫 회사에서 일과 삶의 밸런스가 매우 적절하다고 생각하고 만족하며 근무를 하고 있습니다. 퇴근을 한 뒤에도 운동을 할 수 있고, 식단 관리도 병행하며 몸을 기르고 있습니다. 만약, 워라밸이 좋지 않았더라면 이렇게 삶을 유지할 수 없을 거라는 생각이 듭니다. 글을 마치며 면접에서 제가 했던 말이 있습니다. 저는 앞에 벽이 있다면 돌아가 다른 길을 찾으려 하기보다는 그 벽을 넘을 수 있는 방법을 생각합니다. 앞으로 나아갈 수 있고 성장할 수 있는 삶을 추구하고 있습니다. 비록 그 벽을 넘지 못하더라도, 다음에 그 벽보다 낮은 벽은 넘을 수 있을 것입니다. 시도조차 하지 않으면 당연히 발전도 없다고 생각합니다. 매번 도전하고 또 도전하며 발전하는 개발4그룹의 일원이 돼, 신기술 개발에도 큰 보탬이 되는 개발자로 성장하고 싶습니다. 그리고 브레인즈컴퍼니 개발4그룹에서 반드시 실현 가능하다고 생각합니다. 다양한 기술들을 배우고 학습해 제 것으로 만들고, 그룹과 회사에 보탬이 되는 개발자로 성장하겠습니다! [출처] https://twitter.com/gom_translate https://me2.kr/wvu3p http://jjaltoon.gallery/?p=11311 https://me2.kr/eq144
2022.08.25
카프카를 통한 로그 관리 방법
카프카를 통한 로그 관리 방법
안녕하세요! 저는 개발4그룹에서 제니우스(Zenius) SIEM의 로그 관리 기능 개발을 담당하고 있는 김채욱 입니다. 제가 하고 있는 일은 실시간으로 대용량 로그 데이터를 수집하여 분석 후, 사용자에게 가치 있는 정보를 시각화하여 보여주는 일입니다. 이번 글에서 다룰 내용은 1) 그동안 로그(Log)에 대해 조사한 것과 2) 최근에 CCDAK 카프카 자격증을 딴 기념으로, 카프카(Kafka)를 이용하여 어떻게 로그 관리를 하는지에 대해 이야기해 보겠습니다. PART1. 로그 1. 로그의 표면적 형태 로그(Log)는 기본적으로 시스템의 일련된 동작이나 사건의 기록입니다. 시스템의 일기장과도 같죠. 로그를 통해 특정 시간에 시스템에서 ‘어떤 일’이 일어났는지 파악할 수도 있습니다. 이렇게 로그는 시간에 따른 시스템의 동작을 기록하고, 정보는 순차적으로 저장됩니다. 이처럼 로그의 핵심 개념은 ‘시간’입니다. 순차적으로 발생된 로그를 통해 시스템의 동작을 이해하며, 일종의 생활기록부 역할을 하죠. 시스템 내에서 어떤 행동이 발생하였고, 어떤 문제가 일어났으며, 유저와의 어떤 교류가 일어났는지 모두 알 수 있습니다. 만약 시간의 개념이 없다면 어떻게 될까요? 발생한 모든 일들이 뒤섞이며, 로그 해석을 하는데 어려움이 생기겠죠. 이처럼 로그를 통해 시스템은 과거의 변화를 추적합니다. 똑같은 상황이 주어지면 항상 같은 결과를 내놓는 ‘결정론적’인 동작을 보장할 수 있죠. 로그의 중요성, 이제 조금 이해가 되실까요? 2. 로그와 카프카의 관계 자, 그렇다면! 로그(Log)와 카프카(Kafka)는 어떤 관계일까요? 우선 카프카는 분산 스트리밍 플랫폼으로서, 실시간으로 대용량의 데이터를 처리하고 전송하는데 탁월한 성능을 자랑합니다. 그 중심에는 바로 ‘로그’라는 개념이 있는데요. 좀 더 자세히 짚고 넘어가 보겠습니다. 3. 카프카에서의 로그 시스템 카프카에서의 로그 시스템은, 단순히 시스템의 에러나 이벤트를 기록하는 것만이 아닙니다. 연속된 데이터 레코드들의 스트림을 의미하며, 이를 ‘토픽(Topic)’이라는 카테고리로 구분하죠. 각 토픽은 다시 *파티션(Partition)으로 나누어, 단일 혹은 여러 서버에 분산 저장됩니다. 이렇게 분산 저장되는 로그 데이터는, 높은 내구성과 가용성을 보장합니다. *파티션(Partition): 하드디스크를 논리적으로 나눈 구역 4. 카프카가 로그를 사용하는 이유 로그의 순차적인 특성은 카프카의 ‘핵심 아키텍처’와 깊게 연결되어 있습니다. 로그를 사용하면, 데이터의 순서를 보장할 수 있어 대용량의 데이터 스트림을 효율적으로 처리할 수 있기 때문이죠. 데이터를 ‘영구적’으로 저장할 수 있어, 데이터 손실 위험 또한 크게 줄어듭니다. 로그를 사용하는 또 다른 이유는 ‘장애 복구’입니다. 서버가 장애로 인해 중단되었다가 다시 시작되면, 저장된 로그를 이용하여 이전 상태로 복구할 수 있게 되죠. 이는 ‘카프카가 높은 가용성’을 보장하는 데 중요한 요소입니다. ∴ 로그 요약 로그는 단순한 시스템 메시지를 넘어 ‘데이터 스트림’의 핵심 요소로 활용됩니다. 카프카와 같은 현대의 데이터 처리 시스템은 로그의 이러한 특성을 극대화하여, 대용량의 실시간 데이터 스트림을 효율적으로 처리할 수 있는 거죠. 로그의 중요성을 다시 한번 깨닫게 되는 순간이네요! PART2. 카프카 로그에 이어 에 대해 설명하겠습니다. 들어가기에 앞서 가볍게 ‘구조’부터 알아가 볼까요? 1. 카프카 구조 · 브로커(Broker) 브로커는 *클러스터(Cluster) 안에 구성된 여러 서버 중 각 서버를 의미합니다. 이러한 브로커들은, 레코드 형태인 메시지 데이터의 저장과 검색 및 컨슈머에게 전달하고 관리합니다. *클러스터(Cluster): 여러 대의 컴퓨터들이 연결되어 하나의 시스템처럼 동작하는 컴퓨터들의 집합 데이터 분배와 중복성도 촉진합니다. 브로커에 문제가 발생하면, 데이터가 여러 브로커에 데이터가 복제되어 데이터 손실이 되지 않죠. · 프로듀서(Producer) 프로듀서는 토픽에 레코드를 전송 또는 생성하는 *엔터티(Entity)입니다. 카프카 생태계에서 ‘데이터의 진입점’ 역할도 함께 하고 있죠. 레코드가 전송될 토픽 및 파티션도 결정할 수 있습니다. *엔터티(Entity): 업무에 필요한 정보를 저장하고 관리하는 집합적인 것 · 컨슈머(Consumer) 컨슈머는 토픽에서 레코드를 읽습니다. 하나 이상의 토픽을 구독하고, 브로커로부터 레코드를 소비합니다. 데이터의 출구점을 나타내기도 하며, 프로듀서에 의해 전송된 메시지를 최종적으로 읽히고 처리되도록 합니다. · 토픽(Topic) 토픽은 프로듀서로부터 전송된 레코드 카테고리입니다. 각 토픽은 파티션으로 나뉘며, 이 파티션은 브로커 간에 복제됩니다. 카프카로 들어오는 데이터를 조직화하고, 분류하는 방법을 제공하기도 합니다. 파티션으로 나눔으로써 카프카는 ‘수평 확장성과 장애 허용성’을 보장합니다. · 주키퍼(ZooKeeper) 주키퍼는 브로커를 관리하고 조정하는 데 도움을 주는 ‘중앙 관리소’입니다. 클러스터 노드의 상태, 토픽 *메타데이터(Metadata) 등의 상태를 추적합니다. *메타데이터(Metadata): 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해 주는 데이터 카프카는 분산 조정을 위해 주키퍼에 의존합니다. 주키퍼는 브로커에 문제가 발생하면, 다른 브로커에 알리고 클러스터 전체에 일관된 데이터를 보장하죠. ∴ 카프카 구조 요약 요약한다면 카프카는 1) 복잡하지만 견고한 아키텍처 2) 대규모 스트림 데이터를 실시간으로 처리하는 데 있어 안정적이고 장애 허용성이 있음 3) 고도로 확장 가능한 플랫폼을 제공으로 정리할 수 있습니다. 이처럼 카프카가 큰 데이터 환경에서 ‘어떻게’ 정보 흐름을 관리하고 최적화하는지 5가지의 구조를 통해 살펴보았습니다. 이제 카프카에 대해 조금 더 명확한 그림이 그려지지 않나요? 2. 컨슈머 그룹과 성능을 위한 탐색 카프카의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 ‘컨슈머 그룹의 구현’입니다. 이는 카프카의 확장성과 성능 잠재력을 이해하는 데 중심적인 개념이죠. 컨슈머 그룹 이해하기 카프카의 핵심은 ‘메시지를 생산하고 소비’ 하는 것입니다. 그런데 수백만, 심지어 수십억의 메시지가 흐르고 있을 때 어떻게 효율적으로 소비될까요? 여기서 컨슈머 그룹(Consumer Group)이 등장합니다. 컨슈머 그룹은, 하나 또는 그 이상의 컨슈머로 구성되어 하나 또는 여러 토픽에서 메시지를 소비하는데 협력합니다. 그렇다면 왜 효율적인지 알아보겠습니다. · 로드 밸런싱: 하나의 컨슈머가 모든 메시지를 처리하는 대신, 그룹이 부하를 분산할 수 있습니다. 토픽의 각 파티션은 그룹 내에서 정확히 하나의 컨슈머에 의해 소비됩니다. 이는 메시지가 더 빠르고 효율적으로 처리된다는 것을 보장합니다. · 장애 허용성: 컨슈머에 문제가 발생하면, 그룹 내의 다른 컨슈머가 그 파티션을 인수하여 메시지 처리에 차질이 없도록 합니다. · 유연성: 데이터 흐름이 변함에 따라 그룹에서 컨슈머를 쉽게 추가하거나 제거합니다. 이에 따라 증가하거나 감소하는 부하를 처리할 수 있습니다. 여기까지는 최적의 성능을 위한 ‘카프카 튜닝 컨슈머 그룹의 기본 사항’을 다루었으니, 이와 관련된 ‘성능 튜닝 전략’에 대해 알아볼까요? 성능 튜닝 전략 · 파티션 전략: 토픽의 파티션 수는, 얼마나 많은 컨슈머가 활성화되어 메시지를 소비할 수 있는지 영향을 줍니다. 더 많은 파티션은 더 많은 컨슈머가 병렬로 작동할 수 있음을 의미하는 거죠. 그러나 너무 많은 파티션은 *오버헤드를 야기할 수 있습니다. *오버헤드: 어떤 처리를 하기 위해 간접적인 처리 시간 · 컨슈머 구성: *fetch.min.bytes 및 *fetch.max.wait.ms와 같은 매개변수를 조정합니다. 그다음 한 번에 얼마나 많은 데이터를 컨슈머가 가져오는지 제어합니다. 이러한 최적화를 통해 브로커에게 요청하는 횟수를 줄이고, 처리량을 높입니다. *fetch.min.bytes: 한 번에 가져올 수 있는 최소 데이터 사이즈 *fetch.max.wait.ms: 데이터가 최소 크기가 될 때까지 기다릴 시간 · 메시지 배치: 프로듀서는 메시지를 함께 배치하여 처리량을 높일 수 있게 구성됩니다. *batch.size 및 *linger.ms와 같은 매개변수를 조정하여, 대기 시간과 처리량 사이의 균형을 찾을 수 있게 되죠. *batch.size: 한 번에 모델이 학습하는 데이터 샘플의 개수 *linger.ms: 전송 대기 시간 · 압축: 카프카는 메시지 압축을 지원하여 전송 및 저장되는 데이터의 양을 줄입니다. 이로 인해 전송 속도가 빨라지고 전체 성능이 향상될 수 있습니다. · 로그 정리 정책: 카프카 토픽은, 설정된 기간 또는 크기 동안 메시지를 유지할 수 있습니다. 보존 정책을 조정하면, 브로커가 저장 공간이 부족해지는 점과 성능이 저하되는 점을 방지할 수 있습니다. 3. 컨슈머 그룹과 성능을 위한 실제 코드 예시 다음 그림과 같은 코드를 보며 조금 더 자세히 살펴보겠습니다. NodeJS 코드 중 일부를 발췌했습니다. 카프카 설치 시에 사용되는 설정 파일 *server.properties에서 파티션의 개수를 CPU 코어 수와 같게 설정하는 코드입니다. 이에 대한 장점들을 쭉 살펴볼까요? *server.properties: 마인크래프트 서버 옵션을 설정할 수 있는 파일 CPU 코어 수에 파티션 수를 맞추었을 때의 장점 · 최적화된 리소스 활용: 카프카에서는 각 파티션이 읽기와 쓰기를 위한 자체 *I/O(입출력) 스레드를 종종 운영합니다. 사용 가능한 CPU 코어 수와 파티션 수를 일치시키면, 각 코어가 특정 파티션의 I/O 작업을 처리합니다. 이 동시성은 리소스에서 최대의 성능을 추출하는 데 도움 됩니다. · 최대 병렬 처리: 카프카의 설계 철학은 ‘병렬 데이터 처리’를 중심으로 합니다. 코어 수와 파티션 수 사이의 일치는, 동시에 처리되어 처리량을 높일 수 있습니다. · 간소화된 용량 계획: 이 접근 방식은, 리소스 계획에 대한 명확한 기준을 제공합니다. 성능 병목이 발생하면 CPU에 *바인딩(Binding)되어 있는지 명확하게 알 수 있습니다. 인프라를 정확하게 조정할 수도 있게 되죠. *바인딩(Binding): 두 프로그래밍 언어를 이어주는 래퍼 라이브러리 · 오버헤드 감소: 병렬 처리와 오버헤드 사이의 균형은 미묘합니다. 파티션 증가는 병렬 처리를 촉진할 수 있습니다. 하지만 더 많은 주키퍼 부하, 브로커 시작 시간 연장, 리더 선거 빈도 증가와 같은 오버헤드도 가져올 수도 있습니다. 파티션을 CPU 코어에 맞추는 것은 균형을 이룰 수 있게 합니다. 다음은 프로세스 수를 CPU 코어 수만큼 생성하여, 토픽의 파티션 개수와 일치시킨 코드에 대한 장점입니다. 파티션 수와 컨슈머 프로세스 수 일치의 장점 · 최적의 병렬 처리: 카프카 파티션의 각각은 동시에 처리될 수 있습니다. 컨슈머 수가 파티션 수와 일치하면, 각 컨슈머는 특정 파티션에서 메시지를 독립적으로 소비할 수 있게 되죠. 따라서 병렬 처리가 향상됩니다. · 리소스 효율성: 파티션 수와 컨슈머 수가 일치하면, 각 컨슈머가 처리하는 데이터의 양이 균등하게 분배됩니다. 이로 인해 전체 시스템의 리소스 사용이 균형을 이루게 되죠. · 탄력성과 확장성: 트래픽이 증가하면, 추가적인 컨슈머를 컨슈머 그룹에 추가하여 처리 능력을 증가시킵니다. 동일한 방식으로 트래픽이 감소하면 컨슈머를 줄여 리소스를 절약할 수 있습니다. · 고가용성과 오류 회복: 컨슈머 중 하나가 실패하면, 해당 컨슈머가 처리하던 파티션은 다른 컨슈머에게 자동 재분배됩니다. 이를 통해 시스템 내의 다른 컨슈머가 실패한 컨슈머의 작업을 빠르게 인수하여, 메시지 처리가 중단되지 않습니다. 마지막으로 각 프로세스별 컨슈머를 생성해서 토픽에 구독 후, 소비하는 과정을 나타낸 소스코드입니다. ∴ 컨슈머 그룹 요약 컨슈머 그룹은 높은 처리량과 장애 허용성 있는 메시지 소비를 제공하는 능력이 핵심입니다. 카프카가 어떤 식으로 운영되는지에 대한 상세한 부분을 이해하고 다양한 매개변수를 신중하게 조정한다면, 어떠한 상황에서도 카프카의 최대 성능을 이끌어낼 수 있습니다! ------------------------------------------------------------ ©참고 자료 · Jay Kreps, “I Hearts Logs”, Confluent · 위키피디아, “Logging(computing)” · Confluent, “https://docs.confluent.io/kafka/overview.html” · Neha Narkhede, Gwen Shapira, Todd Palino, “Kafka: The Definitive Guide” ------------------------------------------------------------
2023.09.19
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
로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지!
로그 수집기 Fluentd에 대해 알아야 할 5가지!
IT 환경의 변화가 점점 빨라지면서 기업들은 매일 쏟아지는 데이터를 관리해야 합니다. 특히 로그 데이터는 시스템 상태를 모니터링하고 문제를 사전에 발견하는 데 필수적이죠. 이때 다양한 장치와 프로그램에서 생성되는 로그를 제대로 수집하지 못하면 혼란이 커질 수 있습니다. 따라서 로그 관리를 위한 도구들이 주목을 받고 있는데요, 그 중 하나가 오늘 살펴 볼 Fluentd입니다. Fluentd는 여러 소스에서 발생할 수 있는 로그 데이터를 한 곳에 모아, 일관된 형식으로 변환하고 중앙에서 효율적으로 수집해주는 오픈소스 데이터 수집기인데요. 이번 시간에는 Fluentd가 어떤 방식으로 로그 수집을 하고 효율성을 높이는지, 함께 자세히 살펴보겠습니다. │Fluentd란 무엇일까요? Treasure Data가 게작하고 후원 한, Fluentd는 다양한 소스에서 발생하는 로그 데이터를 한 곳에 모아 수집합니다. 강력한 플러그인 시스템을 갖추어 있어 여러 상황에 유연하게 대처할 수 있죠. Fluentd는 데이터를 주로 *JSON 형식으로 처리하여 기계가 쉽게 읽고 분석할 수 있도록 하는데요. 주로 *Ruby로 개발되었고, 일부 성능 향상을 위해 C언어로 작성된 컴포넌트도 포함되어 있습니다. 대규모 환경에서도 잘 작동하여, 현재는 5만 개 이상의 시스템에서 로그를 수집하고 있는 사용자도 있죠. *JSON: JavaScript Object Notaion 약어로, 데이터를 교환하기 위한 경량 데이터 형식 *Ruby: 간결한 문법을 가진 객체 지향 프로그래밍 언어 이러한 성능과 효율성 덕분에 라인(Line), 아틀라시안(Atlassian), 아마존 웹서비스(AWS) 등과 같은 주요 기업들이 Fluentd를 사용하고 있습니다. │Fluentd가 필요해진 이유 앞에서도 간략히 설명했지만, Fluentd가 필요한 대표적인 이유는 다음과 같은데요. 데이터 통합과 관리의 필요성 증가 첫 번째 이유는 데이터 통합과 관리의 필요성이 증가하고 있다는 점입니다. 디지털 전환이 가속화되면서 기업들은 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터를 수집하고 관리해야 합니다. 이 과정에서 로그 데이터의 통합과 처리가 중요한 과제가 되었는데요. Fluentd가 다양한 로그 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집하고 통합하는 데 최적화해 줍니다. 또한 데이터를 일관된 형식으로 변환하여, 다양한 시스템과 쉽게 연동할 수 있게 도와주죠. 클라우드 네이티브 환경에서의 유연한 확장성 두 번째 이유는 클라우드 네이티브 환경에서 쉽게 확장할 수 있다는 점입니다. 클라우드 네이티브 환경이 표준이 되면서, 애플리케이션과 서비스들이 분산된 환경에서 운영되고 있는데요. 이런 환경에서는 로그 수집과 관리가 더욱 까다로워집니다. Fluentd는 가볍과 확장 가능한 구조를 가지고 있어, 클라우드 환경에 최적화되어 있습니다. 특히 쿠버네티스(K8s, Kubernetes)와 같은 오케스트레이션 플랫폼과 잘 통합되어, 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 처리할 수 있죠. 이러한 유연한 확장성과 클라우드 친화적인 특성 덕분에 Fluentd가 꾸준히 활용되고 있습니다. │Fluentd의 5가지 특징 Fluentd는 다양한 환경에서 효율적이고 안정적으로 로그 데이터를 수집할 수 있는데요. 대표적인 특장점을 살펴본다면 다음과 같습니다. 다양한 플러그인 지원 500개가 넘는 커뮤니티에서 만든 플러그인을 통해, 다양한 데이터 소스와 출력을 연결할 수 있습니다. 특정 로그 형식을 처리하거나 여러 데이터베이스와 연동할 수 있도록, 필요한 플러그인을 쉽게 추하여 기능을 확장할 수 있죠. 이 덕분에 사용자는 다양한 요구에 맞춰 시스템을 유연하게 구성할 수 있습니다. 효율적인 자원 사용 메모리 사용량이 적고(30-40mb) 높은 성능을 발휘합니다. 이는 시스템 리소스를 절약하면서도 많은 양의 로그 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 하죠. 또한 대규모 서버 환경에서도 원활하게 동작하며, 리소스를 효율적으로 운영할 수 있습니다. 안정적인 로그 수집 Fluentd의 메모리와 파일 기반의 버퍼링 옵션을 제공하여, 데이터 손실을 방지합니다. 네트워크 장애가 발생해도 로그 데이터가 손실되지 않도록 보장하죠. 또한 장애 조치 구성과 고가용성(HA, High Availability) 설정을 통해 안정적으로 로그를 수집하고 처리할 수 있습니다. 클라우드 네이티브 친화성 Fluentd는 쿠버네티스와 같은 클라우드 네이티브 환경에서 원활하게 동작하도록 최적화되어 있는데요. 이러한 최적화는 현대적인 인프라에서 로그 수집을 용이하게 하며, 클라우드 기반 애플리케이션의 로그를 효과적으로 전송하고 관리할 수 있습니다. │Fluentd의 주요 구성요소 Fluentd는 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 처리할 수 있도록, 8가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 아래 내용을 통해 좀 더 자세히 살펴볼게요. Input Plugins : 로그를 수집 우선 서버나 애플리케이션에서 발생하는 다양한 형식의 데이터를 수집합니다. 대표적인 플러그인으로 tail, forward, http 등이 있는데요. 예를 들어 tail 플러그인은 리눅스의 tail 명령어처럼 파일의 끝부분을 지속적으로 읽습니다. 상황에 맞는 플러그인을 선택하여, 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집할 수 있죠. Parser : 로그를 이해할 수 있는 형식으로 변환 Input 플러그인을 통해 들어온 여러 형태의 로그 데이터를 표준화된 형식으로 변환합니다. JSON, 정규 표현식, *Apache 로그 형식 등 다양한 포맷을 지원하여 로그 데이터를 구조화하고 분석에 적합한 형태로 바꿀 수 있습니다. 이를 통해 로그 데이터를 일관성 있게 처리할 수 있죠. *Apache 로그 형식: 웹 서버에서 생성하는 로그 파일의 형식으로, 주로 정보를 기록하는 구조화된 로그 형식 Engine : 로그 처리의 중심 Fluentd의 중앙 처리 장치입니다. Input에서 수집한 데이터를 처리하고, Filter와 Formatter를 거쳐 Output으로 전송합니다. 사용자 설정에 따라 Parser, Buffer, Filter, Formatter를 추가하거나 제외할 수도 있죠. 이를 통해 데이터 흐름을 유연하게 관리하고, 다양한 요구사항에 맞게 로그 처리를 최적화할 수 있습니다. Filter Plugins : 로그 필터링 로그 데이터를 변환하거나 특정 조건에 따라 필터링합니다. 불필요한 데이터를 제거하고 필요한 데이터만 추출할 수 있습니다. 예를 들어 특정 키워드가 포함된 로그만을 추출하거나, 민감한 정보를 마스킹하여 보안성을 높일 수 있습니다. 어렇게 하면 로그 데이터의 품질이 향상되고, 분석과 저장 효율성이 개선됩니다. Buffering : 로그 임시 저장 Input 플러그인에서 들어온 데이터를 바로 Output으로 보내지 않고, 중간에 Buffer에 임시 저장합니다. 데이터를 임시 저장하기 때문에 안정적으로 전달하고, 손실을 최소화하며, 로그 트래픽을 조절할 수 있습니다. Output Plugins : 로그 저장 수집한 로그 데이터를 최종 목적지로 전달하는 플러그인입니다. HDFS, AWS S3, Elasticsearch(엘라스틱서치)와 같은 다양한 저장소뿐만 아니라, Kafka와 같은 대규모 데이터 스트리밍 플랫폼에도 로그 데이터를 효율적으로 보낼 수 있습니다. 이를 통해 여러 저장소와 분석 도구에 로그 데이터를 통합하고, 실시간으로 처리하거나, 일정 시간마다 모아서 한꺼번에 처리하는 방식으로 워크플로우를 구성할 수 있죠. Formatter : 로그를 최종 형식으로 변환 데이터를 목적지에 맞는 형식으로 변환하는 플러그인입니다. 이를 통해 최종목적지에서 데이터를 쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 JSON 형식으로 변환해서 Elasticsearch에 저장하면, Elasticsearch가 데이터를 쉽게 검색하고 분석할 수 있습니다. 또는 데이터를 *CSV 형식으로 변환해서 데이터 분석 도구에 전달할 수도 있습니다. *CSV: 쉼표로 구분된 값들로 이루어진 간단한 텍스트 파일 형식 Routing and Tagging : 로그 데이터의 흐름 제어 로그를 수집하고 처리하는 과정에서 각 데이터의 태그를 붙여 분류합니다. 이 태그를 이용해 로그 데이터를 특정 조건에 따라 다양한 목적지로 보냅니다. 이렇게 하면 로그 데이터를 효율적으로 관리하고, 분석 및 모니터링 요구사항에 맞게 데이터를 나눌 수 있습니다. 예를 들어 에러 로그는 즉시 실시간 모니터링 시스템으로 보내고, 일반 정보 로그는 장기 저장소에 보관하는 등 다양한 방식으로 데이터를 처리할 수 있죠. 이렇게 Fluentd는 주요 구성을 통해 로그 수집과 전송 과정을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 덕분에 로그 관리가 한결 쉬워지고, 수집된 로그 데이터는 다양한 분석 작업에 유용하게 활용될 수 있습니다. 이번 시간에는 Fluentd가 왜 필요해졌는지, 주요 특징과 어떤 주요 구성 요소로 이루어져 있는지 자세히 알아보았습니다. 내용에서도 살펴보았듯이 데이터 통합과 관리의 필요성이 증가하면서 다양한 소스에서 발생하는 로그 데이터를 중앙에서 효율적으로 수집하고 일관된 형식으로 변환할 수 있는, Fluentd의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히, 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 유연한 확장성과 다양한 플러그인 지원, 안정적인 로그 수집, 효율적인 자원 사용 등으로 AWS, Atlassian 등 주요 기업들이 Fluentd를 채택하고 있죠. 다음 시간에는 Fluentd와 유사한 로그 수집기인 Logstash와 Filebeat에 대해 살펴보겠습니다.
2024.07.28
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