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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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강예원
프리세일즈팀
고객에게 특화된 Zenius를 제공하기 위해, 비즈니스 요구에 알맞은 전략적 컨설팅을 제안합니다.
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머신러닝 기반 메트릭 데이터 이상탐지
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개요 이상탐지(Anomaly Detection)는 시계열 데이터에서 과거 또는 비슷한 시점의 다른 데이터의 보편적인 패턴에서 벗어나거나, 벗어나려는 징후가 있는 드문 패턴이나 사실, 대상 개체를 찾아내는 데이터 분석의 한 분야입니다. 시계열이 아닌 것 중에 이상한 것을 찾는 것은 대부분 아웃라이어 탐지에서 다루고 있으나, 아웃라이어 탐지와 이상탐지를 구분하지 않고 넓은 의미에서 이상탐지로 취급합니다. 기존에는 이상탐지를 위해 통계학 기술을 많이 사용해 왔으나, 최근에는 머신러닝 기술을 이상탐지에 적용하는 사례가 늘어가고 있습니다. 당사의 ITIM 제품인 Zenius EMS는 과거 성능 패턴에 대해서 통계 기반의 상∙하한 동적임계치를 구한 뒤, 임계치를 벗어날 가능성이 있는 성능치에 대한 장애 발생가능성을 선제적으로 통보해주는 Proactive(사전장애예측-이상탐지) 기능이 이미 구현돼 있습니다. 필자는 최근에 주목받고 있는 AI 기술을 접목해 단일 성능치가 아닌 메트릭 데이터 셋에 대한 이상탐지 기능을 구현하기 위한 연구를 진행했고 그 결과에 대해 기술하고자 합니다. 이상탐지와 머신러닝 머신러닝으로 이상탐지를 구현하는 학습법은 ▲지도학습 ▲비지도학습 ▲반지도학습으로 구분할 수 있습니다. 지도학습 기반으로 머신러닝을 구현하기 위해서는 기존에 수집된 데이터 중 정상적인 데이터 셋과 이상한 것으로 판별된 데이터 셋을 적절히 섞어서 학습데이터 셋을 만들어야 합니다. 그러나 실제 수집되는 데이터에서 이상 사례로 판별된 학습 데이터를 확보화는 것은 상당히 어렵습니다. 소량의 정답데이터를 이용해서 비슷한 것을 찾아 내거나 학습데이터를 확장시키는 반지도학습을 고려할 수도 있지만, 이 경우도 고객사에 제품을 납품한 이후 일정 시간동안 이상사례에 대한 학습 데이터를 수집해야 하고, 좋은 모델을 만드는데 시간이 너무 오래 소요됩니다. 따라서, 고객사에 제품 납품 후 머신러닝을 빠르게 적용할 수 있도록 비지도학습을 통해 이상탐지를 구현할 수 있는 방법을 중점적으로 고려하게 됐습니다. 비지도학습 이상탐지 ITIM 제품인 Zenius EMS가 수집하는 메트릭 데이터는 대부분 정상 데이터이므로 수집된 데이터 중 일부 비정상 데이터(감시설정에 의해 이벤트가 발생된 데이터)를 자동으로 제거해서 비지도학습을 수행했습니다. 학습에 사용되는 데이터는 모두 정상 데이터이므로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용해 차원을 축소하고 복원하는 과정을 통해 비정상 데이터를 검출할 수도 있으나 이번 연구에서는 Neural Network의 Autoencoder 기반의 머신러닝 기법을 사용했습니다. Autoencoder는 입력을 Latent Variable로 압축하는 Encoding과, 이를 다시 원본에 가깝게 복원해내는 Decoding 과정으로 진행되며 이를 통해 데이터의 중요한 정보들만 압축적으로 학습할 수 있습니다. <그림 설명: Autoencoder 개요> 위 그림은 Autoencoder의 기본적인 원리를 나타내고 있습니다. 정상 데이터셋을 통해 학습된 Autoencoder에 정상 샘플을 입력하게 되면 Decoder를 통해 나온 출력이 정상 샘플과 유사하게 잘 복원되지만 비정상적인 샘플을 입력하게 되면, 입력과 출력 값의 차이가 도드라지게 발생하게 되므로 비정상 샘플을 검출할 수 있습니다. 다만, Autoencoder의 Code Size(Latent Variable의 Dimension) 같은 Hyper-Parameter에 따라 전반적인 복원 성능이 좌우되기 때문에 판정 정확도가 지도학습에 비해 다소 불안정하다는 단점이 존재합니다. 또, Autoencoder의 입력과 출력의 차이를 어떻게 정의할 것인지, 어떤 Loss Function을 사용해서 Autoencoder를 학습시킬지 등 여러가지 요인에 따라 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 ICLE 2018 Conference에서 발표된 Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model for Unsupervised Anomaly Detection을 이용했습니다. (https://iclr.cc/Conferences/2018/Schedule?showEvent=126) DAGMM DAGMM은 축소된 차원과 복원 오차에 대한 특성을 유지하여 입력 값의 중요 정보를 저차원상에서도 보존합니다. DAGMM에서는 차원 축소를 위한 Compression Network에 Autoencoder를 사용해 저차원상의 자료와 축소된 저차원상에서 original data 공간으로의 복원 에러에 대한 특성 정보를 계산할 수 있습니다. DAGMM은 학습된 저차원 공간에서 GMM(Gaussian Mixture Model)을 활용해 복잡한 구조를 가진 입력 자료에 대한 밀도 함수 추정을 수행합니다. 차원 축소와 밀도 함수 추정을 동시에 최적화하기 위해, DAGMM은 저차원 입력을 계산한 뒤, 혼합 밀도 함수를 추정하는 Estimation Network를 사용하고, 입력 자료를 저차원으로 축소시킨 뒤 에너지/가능도 평가 가능하게 해 GMM의 모수를 직접 추정합니다. <그림 설명: DAGMM 개요> DAGMM은 위 그림과 같이 두개의 주요 요소인 Compression Network와 Estimation Network로 구성돼 있습니다. Compression Network는 Deep Autoencoder를 사용해 입력 자료의 차원을 축소하고, Estimation Network는 차원이 축소된 자료를 입력 값으로 해, GMM의 가능도/에너지를 예측합니다. DAGMM에 대한 자세한 내용을 원하시는 경우, ICLR 2018 Conference 홈페이지의 논문 및 자료를 참조해 주십시오. DAGMM 기반 이상탐지 ITIM 제품인 Zenius EMS의 이상탐지를 위해 입력 데이터 셋은 메트릭 데이터로 구성합니다. 연관관계가 있다고 판단되는 메트릭 데이터 중 CPU Usage, Memory Usage, Disk Busy Rate, Network In bps 값을 4차원 데이터셋으로 구성한 후, DAGMM의 Compression Network를 통해 차원 축소를 진행하고 Estimation Network를 통해 가능도 및 에너지 예측을 진행했습니다. 입력 데이터셋은 실제 장비의 메트릭 데이터 중 최근 1000개의 데이터를 사용해 구성했으며, 모델의 정확성을 확인하기 위해 2개의 이상치 데이터를 혼합했습니다. 입력 데이터셋으로 사용된 4차원 데이터를 도식화하기 위해 3차원 Scatter 차트를 사용해서 데이터를 출력하면 아래와 같습니다. <그림 설명: 입력 데이터셋(1)> 위의 그림으로 CPU Usage, Memory Usage, Disk Busy Rate의 관계를 확인할 수 있으며, 이상치 데이터는 붉은 점으로 표시됐습니다. <그림 설명: 입력 데이터셋(2)> 위의 그림으로 CPU Usage, Memory Usage, Network Input bps의 관계를 확인할 수 있으며, 이상치 데이터는 역시 붉은 점으로 표시됐습니다. 입력 데이터셋에 대해 DAGMM epoch 횟수를 1000번으로 학습하여 모델을 생성할 경우 아래와 같은 Energy 밀도와 값을 얻을 수 있습니다. <그림 설명: DAGMM Energy 밀도(1)> <그림 설명: DAGMM Energy 밀도(2)> 생성될 모델에 대해 Energy 값의 99%를 초과할 경우를 이상치 데이터 셋으로 정의할 경우 아래와 같이 입력 데이터셋에서 이상치 데이터로 입력한 값들에 대해 정확하게 이상 징후를 탐지합니다. 이상과 같이 ITIM 제품인 Zenius EMS의 메트릭 데이터에 대한 이상 징후 탐지를 수행하는 방법에 대한 개괄적인 내용을 설명했으며, 이 모델은 당사의 Zenius EMS 시스템의 실시간 이상징후 탐지에 적용할 예정입니다.
2022.08.04
클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로
클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로
다시 온프레미스로 복귀하려는 움직임 2022년 발표된 IDC 조사 결과에 의하면, 미국 기업의 71%가 향후 2년내에 ‘클라우드 송환’ 계획이 있다고 합니다. 실제 일부 애플리케이션을 클라우드에서 빼내 자체 데이터센터로 다시 가지고 오는 기업이 늘고 있습니다. 우리나라의 경우 ‘클라우드 전환’이 업계의 화두가 되고 있지만, 클라우드 전환을 10년 넘게 경험하고 있는 미국의 경우에는 이제 ‘클라우드 송환’이 또 다른 화두가 되고 있습니다. 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업이 클라우드 환경에서 운영하던 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 온프레미스 환경으로 되돌리는 것을 말합니다. 이는 퍼블릭 클라우드가 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있지만, 특정한 상황에서 온프레미스보다 퍼블릭 클라우드의 지출 비용이 더 크다는 사실을 기업이 깨달으면서 해당 애플리케이션 등을 온프레미스로 복귀시키려는 IT 전략입니다. 클라우드 송환 현상은 IT 비용과 성능을 비롯한 여러 측면에서 클라우드가 항상 최선의 해결책은 아니라는 인식을 바탕으로 확대되는 추세이며 이제 기업이 비용, 성능, 보안의 극대화를 위해 기존 환경과 새로운 환경 사이에서 자연스러운 워크로드 분산을 시작했다는 의미이기도 합니다. 미처 몰랐던 클라우드 서비스의 문제점 클라우드를 채택한 기업이 클라우드 송환을 선택하는 이유는 다음과 같은 문제가 있기 때문입니다. 첫째, 클라우드 비용 문제입니다. 2022년 클라우드 현황(Flexera 2022 State of the Cloud Report) 보고서에 따르면, 클라우드 비용의 30% 정도가 낭비되고 있습니다. 클라우드 서비스가 표면적으로 내세우는 클라우드의 가장 큰 장점이 비용 절감임에도 불구하고, 클라우드 전환 OPEX(operational expenses)가 기존 CAPEX(capital expenses) 대비 더 낫다고 단정하기 어렵습니다. 초기에는 클라우드의 비용이 저렴하게 느껴지지만, 가상머신(VM)과 컨테이너 인스턴스에서 처리하는 작업이 늘어날수록 비용도 더해지기 때문입니다. 워크로드가 증가하는 스타트업은 클라우드를 통해 유연성을 확보하는 것이 비용면에서 유리하겠지만, 예측 가능한 수준의 워크플로우를 갖고 있는 기업이라면 얘기가 달라집니다. 특히, 클라우드에서는 인터넷 대역폭 및 스토리지 요금 등 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다. 둘째, 보안 문제입니다. 기업은 클라우드 제공자가 제공하는 기본적인 보안 기능 외에도 보안 문제에 대한 책임을 직접 지게 됩니다. 또, 기업은 자체 보안 정책을 준수해야 하며, 이를 클라우드 환경에 적용하는 것이 쉽지 않습니다. 특히 복잡한 멀티클라우드 환경에서는 견고하게 클라우드 보안 아키텍처를 구축하기 어렵고 외주 처리에 따라 많은 비용이 듭니다. 셋째, 성능 문제입니다. 클라우드에서는 다른 기업과 리소스를 공유하기 때문에 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 또, 클라우드 환경에서 애플리케이션 및 데이터를 조작하는 데 필요한 대역폭이 충분하지 않을 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 기업은 성능 문제로 인해 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 넷째, 제어 문제입니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공자가 인프라 관리와 보안을 담당합니다. 이는 기업이 클라우드 환경에서는 많은 경우 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 제어할 수 없다는 것을 의미합니다. 따라서, 기업이 직접 컨트롤하지 못해서 문제가 발생한다고 느낄 때에는 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 클라우드 송환의 이점 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 기업은 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 관리할 수 있습니다. 이는 기업이 보안 및 규정 준수와 같은 중요한 문제를 직접 다룰 수 있도록 해주며, 제어력을 높임으로써 IT 부서가 잠재적 문제에 대비해 인사이트와 더 나은 계획을 수립할 수 있게 해줍니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공 업체가 인프라 관리와 보안을 담당하기 때문에, 이를 직접 제어할 수 없습니다. 클라우드 송환에 적합한 케이스는 정적인 기능을 제공하며 사용량이 많은 애플리케이션입니다. 비용이 고정되고 예측 가능한 애플리케이션은 온프레미스 환경에서 관리하는 편이 더 효과적입니다. 둘째, 기업은 클라우드 비용을 절감할 수 있습니다. 한때 퍼블릭 클라우드가 모든 문제의 해답이라고 생각했다가 퍼블릭 클라우드의 비용 특성과 이점이 기업의 상황과는 맞지 않는다는 사실을 깨닫게 됩니다. 2~3년에 걸쳐 추가되는 비용을 감안하면 퍼블릭 클라우드를 계속 사용할 만한 매력은 시간이 갈수록 희석됩니다. 기업은 반복적으로 발생하는 클라우드 운영 비용을 줄이거나 없애는 방법으로 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 기업의 데이터가 여러 사이트에서 발생하고 그 양이 많다면 클라우드 환경에서 데이터를 보관하고 이동시키는 데 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 또 다른 예로 영상을 불러오고 저장하는 작업이 빈번한 영상 제작 기업의 경우, 클라우드 서버에서 병목현상이 발생할 수 있고 내부 LAN처럼 10Gbps 속도로 데이터를 옮기려면 그 비용이 저렴하지 않을 수 있습니다. 비용 외에도 데이터 이동에 많은 시간이 소모되며 이로 인해 데이터를 필터링해 최소한의 데이터만 저장해야 하는 불편함이 있습니다. 한편, 메모리와 디스크 리소스 비용이 계속 하락하면서 기업의 온프레미스 투자가 유리해지고 있습니다. 더불어 클래스 메모리 및 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)과 같은 비용에 도움을 주는 솔루션을 활용하면, 한때 퍼블릭 클라우드의 큰 매력이었던 유연성, 확장성, 중복성의 간극이 상당부분 사라집니다. 셋째, 기업은 데이터 보호와 백업을 더욱 쉽게 할 수 있습니다. 클라우드 업체도 데이터 프라이버시에 대해 엄격하지만 온프레미스 환경에서 데이터를 저장하고 백업 받고 복구하는 것보다 더 안전할 수 없습니다. 물론 민감한 정보를 로컬 환경에 저장하는 것 역시 문제 제기가 있겠지만 최소한 고객 데이터가 사라졌을 때 무엇을 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다. 규정 준수 측면에서도 각 국마다 개인정보보호 규정이 달라 우발적인 규정 위반 가능성이 있습니다. 이러한 우려를 줄이는 방법은 애플리케이션을 특정 위치의 온프레미스 환경에서 실행하는 것입니다. 넷째, 대역폭 문제에서 자유로운 장점이 있습니다. 클라우드 환경에서 빅데이터 시스템을 활용하는 기업은 빅데이터 시스템에서 생성되는 데이터가 높은 대역폭을 요구하면서 자사 데이터 센터보다 훨씬 더 많은 운용 비용을 지불합니다. 컴퓨팅은 온디맨드이므로 탄력적인 클라우드가 유리할 수 있지만 스토리지는 매일 매초 비용이 계속 증가하고 있는 사실을 알아야 합니다. 클라우드냐 온프레미스냐 고려할 점 클라우드 송환은 비용면에서 매력적이지만 매우 도전적인 과제입니다. 클라우드 서비스 공급자는 일반적으로 클라우드에서 빠져나오기 상당히 어렵게 계약하고, 해체됐거나 아예 존재하지 않던 온프레미스 환경을 준비하기 위해 기업의 재무와 조직 운영에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 게다가 애플리케이션을 온프레미스 데이터센터로 마이그레이션하는 경우 기업은 클라우드의 확장성, 유연성, 가용성, 탄력성을 유지하기 힘들고 자체 데이터센터가 클라우드에 비해 더 안전하다는 보장을 하기도 어렵습니다. 따라서 이런 경우에는 애플리케이션에서 실행 중인 환경에 대한 종속성이 있는 부분과 단순히 데이터를 관리하는 부분을 분리하면 혼란을 최소화할 수 있습니다. 처음부터 클라우드 환경을 고려해 서비스를 설계했다면, 워크로드를 다시 데이터센터로 되돌리기 위해서는 어느 정도의 재설계가 필요하며 빅데이터에 의존하는 기업은 상당한 마이그레이션 작업을 각오해야 합니다. 이처럼 클라우드 송환은 매우 어려운 과제입니다. 따라서 처음부터 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이전하는데 매우 신중한 입장을 취하는 것이 가장 중요합니다. 그래서 최근에는 기업들이 클라우드 환경을 고수하는 것보다는 필요한 경우 클라우드와 온프레미스 환경을 융합하는 하이브리드 클라우드 전략을 선택하는 경향이 있습니다. 모든 서비스를 클라우드로 전환하는 것이 아니라, 단기간에 트래픽이나 사용자가 급속히 늘어날 가능성이 있거나, 클라우드 서비스를 활용해 서비스를 빠르게 런칭해야 하는 경우로 한정하는 것이 필요합니다. 우리나라에서도 많은 기업들이 이미 클라우드가 갖고 있는 단점들을 경험하고 온프레미스로 전환하고 있습니다만, ‘클라우드 전환’이라는 큰 물결 아래 ‘클라우드 송환(Cloud Repatriation)’에 대한 논의는 제한적입니다. 우리나라의 클라우드 전환율이 세계시장과 비교해 볼 때 현저히 낮지만, 오히려 클라우드 환경의 문제를 이미 경험한 나라들의 교훈을 미리 받아들인다면 학습비용을 줄일 수 있을 것으로 기대합니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. 대규모 인프라가 존재하는 데이터센터 및 클라우드 환경에서 대용량 데이터 처리에 대한 높은 성능을 확인할 수 있습니다. 고유의 특허 기술을 통해 수천대의 장비에서 발생되는 데이터들을 안정적으로 수집하고 빠르게 처리할 수 있습니다. [출처] John Edwards, "클라우드의 온프레미스 송환이 타당한 5가지 경우", IT WORLD, 2019.04.16 Steven J. Vaughan-Nichols, "모두가 '클라우드' 외칠 때 '로컬 서버' 선택해야 하는 이유, IT WORLD, 2022.07.27 Andy Patrizio, "기업 71%, 2년 이내 클라우드에서 온프레미스로 복귀할 것", IT WORLD, 2022.06.29 Clint Boulton, "'전진 위한 후퇴'··· 클라우드서 온프레미스로 송환하는 기업들", CIO Korea, 2020.03.30 Brian Adler, "Cloud Computing Trends: Flexera 2022 State of the Cloud Report", flexera, 2022.03.21
2023.04.07
[브레인저가 알려주는 IT#1] 네트워크 관리, SNMP가 뭔가요?
[브레인저가 알려주는 IT#1] 네트워크 관리, SNMP가 뭔가요?
1. SNMP(Simple Network Management Protocol)란? 컴퓨터 네트워크 장치를 관리하고 모니터링하기 위해 사용되는 네트워크 관리 프로토콜이에요. 네트워크 장치, 서버, 라우터, 스위치, 프린터 등과 같은 네트워크 장치들의 상태를 모니터링하고 구성할 수 있는 표준 방법 또한 제공하고 있어요. 요약한다면 네트워크에 있는 장비들을 관리하기 위한 프로토콜이라고 이해하시면 된답니다! (1) SNMP의 역사 • SNMPv1(1988)초기 SNMP 버전으로 RFC 1067에 정의되었어요. 간단한 모니터링과 설정 변경 기능을 제공했으나, 보안 측면에서 취약점이 있었어요. 커뮤니티 문자열(Community String)을 사용하여 인증을 수행했어요. • SNMPv2(1993) SNMPv1의 한계와 보안 이슈를 개선하기 위해 개발되었어요. 여러 개의 추가 기능을 제공하려 했으나, 규격이 복잡해졌고 보안 문제로 인해 널리 채택되지 않았어요. • SNMPv2c(1996) SNMPv2의 복잡성을 줄이고 보안을 개선한 버전이에요. 커뮤니티 문자열을 계속 사용하여 보안적인 취약성은 여전히 존재했어요. • SNMPv3(1998) 현재까지 널리 사용되고 있는 최신 버전이에요. 보안 기능을 크게 강화하여 데이터 암호화, 사용자 인증, 데이터 무결성 검사 등을 제공하고 있어요. 비동기적인 알림 메커니즘으로 Trap 메시지와 함께 메시지의 암호화 및 보안 기능을 지원해요. • SNMPv3의 보안 개선(2002 이후~) SNMPv3에서 시작된 보안 향상이 계속 발전되어 왔어요. 데이터 암호화와 사용자 인증 등의 기능이 더욱 강화되고, 다양한 보안 솔루션과 표준이 제안되었어요. 2. SNMP의 주요 특징과 역할 (1) 클라이언트-서버 모델 SNMP는 관리자의 명령을 수행하는 에이전트와, 에이전트의 정보를 수집하는 매니저 간의 통신을 기반으로 해요. (2) MIB(Management Information Base) 네트워크 장치의 정보를 계층 구조로 정의한 데이터베이스입니다. 각 정보 항목은 OID(Object Identifier)로 식별되며, 매니저는 OID를 통해 특정 정보를 요청하고 수집할 수 있어요. (3) 동작 방식 • GET: 매니저가 에이전트에게 특정 정보의 값을 요청해요. • SET: 매니저가 에이전트에게 특정 정보의 값을 변경하도록 요청합니다. • TRAP: 에이전트가 이벤트 발생 시 매니저에게 알림을 보내요. (4) 보안 • SNMPv1: 초기 버전으로, 보안에 취약한 프로토콜이었어요. • SNMPv2c: SNMPv1을 확장한 버전으로, 여전히 보안에 취약했어요. • SNMPv3: 보안 강화 버전으로 데이터 암호화, 사용자 인증, 데이터 무결성 검사 등을 지원하여 보안을 강화했어요. (5) 확장 가능성 SNMP는 다양한 버전과 확장 프로토콜을 지원하여 새로운 기능을 추가하거나 보완할 수 있어요. (6) 주요 용도 • 네트워크 장치 모니터링: 장비의 성능, 상태, 트래픽 등 정보를 수집하여 네트워크를 모니터링해요. • 구성 관리: 장치의 설정 변경 및 관리를 원격으로 수행할 수 있어요. • 이벤트 알림: 장애나 이상 상태가 발생하면 즉시 알림을 받을 수 있어요. 이처럼 SNMP는 네트워크 관리에 필수적인 프로토콜 중 하나로, 네트워크의 안정성과 성능을 유지하며 문제를 신속하게 해결하는 데 도움을 준답니다! 3. Zenius에서의 SNMP 활용 안내 (1) NMS 모니터링 SNMP GET 방식으로 데이터를 수집할 수 있어요. SNMP를 활용하여 장비모니터링 화면, 등록된 장비의 장비명, IP, 성능데이터 등을 확인 할 수 있어요. 장비의 상세한 데이터를 모니터링 할 수 있어요. IF 포트의 UP/DOWN과 트래픽 데이터를 수집하여 확인 가능해요. • NMS in/out bps 전일 대비 In/Out bps의 데이터 확인 및 추이 분석기능도 제공하고 있어요. 사진과 같이 초 단위 실시간 데이터를 통한 상세 트랙픽 분석도 가능하답니다! 성능 데이터를 수집하여 그래프 형태로 보관하고 제공하고 있어요. 수집 시간대별 데이터도 제공해요. 해당 데이터를 통하여, 트래픽사용량이 많이 발생한 시간을 찾을수 있어요. • 장비등록 화면 SNMP 모든 버전에 대해서 모니터링을 제공하고 있어요. 장비 설정에 따라서, 버전 및 정보 입력하여 등록하여 모니터링 할 수 있어요. (2) TRAP 모니터링 • 네트워크 장비와 시스템에서 발생하는 이벤트나 상태 변화를 실시간으로 알려주기 위한 SNMP의 비동기적인 메시지에요. 이벤트 발생 시, 장치가 주도적으로 SNMP 매니저에게 알림을 보내는 방식으로 작동해요. Trap은 장애 상황이나 경고 상태 등에 대한 신속한 대응을 가능하게 해요. • Trap은 네트워크 관리자에게 실시간 정보를 제공해요. 장비나 시스템의 이상 상태를 빠르게 감지하고 대응하여, 서비스의 가용성과 신뢰성을 유지하는 데 중요한 역할을 하고 있죠. • Trap의 활용✅ 장애 관리: 장비나 시스템의 고장이나 다운 상태 등의 이벤트가 발생하면 즉시 Trap이 생성되어 매니저에게 알려줘요.✅ 경고 및 알림: 주의가 필요한 상황에서도 Trap을 활용하여 관리자에게 알림을 제공해요.✅ 보안 이벤트: 불법 로그인 시도나 보안 위반 등의 이벤트가 발생하면, 해당 정보를 Trap으로 매니저에게 전송하여 보안 조치를 취할 수 있어요. Trap 발생시, 모니터링 화면을 통해서 내용을 확인 할 수 있어요. Trap 받은 내역을 저장하여, 기간 검색 등을 통하여 활용할 수 있어요. 이제 Zenius를 활용하여 네트워크 장비를 모니터링 해보는 것은 어떨까요?
2023.09.05
무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
이제 어디서나 인터넷을 빠르고 쉽게 이용하는 것은 '기본'이 되었습니다. 우리나라 정부와 지차체는 공공장소에서의 무료 와이파이(WiFi) 접근성을 높이기 위해, 공공와이파이 확대 프로젝트를 진행하고 있습니다. 한국 지능정보사회진흥원(NIA)에서는 23년에 공공와이파이를 4,400개소에 신규 구축하여 총 5만 8000개소의 공공장소에서 이용할 수 있게 된 것이죠. 또한 교육부에서는 디지털뉴딜 사업의 일환으로 「전교실 무선망 구축 사업」을 크게 확대시켜, 약 21만 개의 무선 AP(Access Points)를 교실에 설치했습니다. 이를 통해 온라인 학습 자료의 접근성을 높이고, 디지털 콘텐츠의 활용을 원활하게 하고 있습니다. 이 밖에도 대형 쇼핑몰, 카페 체인점, 호텔 등 무선 AP의 활용 범위가 지속적으로 확대되고 있는데요. 하지만 여러 장소에서 더 많은 무선 AP들이 설치됨에 따라, AP를 감지하고 관리하는 부분의 필요성이 커지고 있습니다. 이에 따라 AP를 중앙에서 관리할 수 있는 WLC(Wireless LAN Controller, 무선랜 컨트롤러)나 WNMS(Wireless Network Management System)의 중요성도 점점 더 커지고 있습니다. 이 중에서도 광범위한 네트워크 관리 기능을 제공하는 WNMS를 활용하는 사례가 많은데요. 오늘은 WNMS를 통해 '제대로' 무선 AP를 관리할 수 있는 방법을 알아보겠습니다. ㅣ무선 AP를 효과적으로 관리하는 법 WNMS는 AP 장비와 컨트롤러에 수집된 데이터를 바탕으로, 다양한 View를 통해 실시간으로 성능을 모니터링하고, 개선할 수 있도록 돕는 시스템입니다. 즉 무선 네트워크의 '눈'이 되어, 사용자들이 일상생활이나 업무에서 끊김 없이 높은 품질의 무선 인터넷 서비스를 이용할 수 있도록 제공하죠. 하지만 WNMS을 무조건 도입만 한다고 해서 AP와 컨트롤러를 올바르게 관리할 수 있을까요? WNMS를 제대로 '잘' 이용하기 위해서는, 다음과 같은 2가지 핵심 개념을 기억해야 합니다. 하나, AP 장비를 한눈에 모니터링할 수 있어야 합니다 우선 핵심 개념 첫 번째는 여러 위치에 분산된 무선 AP와 컨트롤러를 한눈에 쉽게 모니터링할 수 있어야 한다는 점입니다. 다시 말해, 네트워크 관리자가 AP의 핵심 현황들을 종합적으로 모니터링할 수 있어야 하죠. 예를 들어 AP가 네트워크에 연결되어 정상적으로 작동하는지(UP), 연결이 끊어지거나 오류 상태가 있는지(Down)는 필수적으로 확인할 수 있어야 합니다. AP Up/Down은 무선 네트워크 관리의 핵심 요소로, 네트워크의 신뢰성과 성능을 보장하는 데 필수적이기 때문이죠. 또한 전송량이 높은 AP와 전송량이 많은 사용자 또한 파악할 수 있어야 합니다. [그림] Zenius-WNMS : 핵심 요약 페이지 Zenius(제니우스) WNMS를 통해 구체적으로 살펴볼까요? Zenius WNMS는 무선 AP 관제 상황에 대한 핵심 요약 페이지를 제공하여, 한 화면에서 무선 네트워크 상황을 일목요연하게 확인할 수 있습니다. AP의 핵심 현황인 AP Up/Down 상태는 물론, 전송량이 높은 AP 장비, 사용자 별로 전송량이 많은 항목들을 Top 10으로 선별하여 제공하고 있죠. 이처럼 AP 핵심 요약 페이지를 통해 무선 네트워크 상태를 신속하게 파악할 수 있습니다. 둘, AP 장비의 성능을 직관적으로 확인할 수 있어야 합니다 두 번째 핵심 개념은 컨트롤러에 연결된 무선 AP 장비별 성능을 직관적으로 확인할 수 있어야 한다는 점입니다. 특히 각 AP 별로 In/Out bps(bits per second) 정보를 기간 단위로 성능 추이를 확인할 수 있어야 하는데요. 이는 네트워크 트래픽의 흐름을 파악하여, 어느 시간대에 트래픽이 집중되는지를 알 수 있는 중요한 지표이기 때문이죠. 이에 따라 잠재적인 네트워크 문제나 과부하 상황을 사전에 식별하고, 이에 대응할 수 있습니다. 쉽게 예를 든다면 온라인 대형 쇼핑몰에서 특별 이벤트 기간일 경우 방문객이 급증하곤 하는데요. 이때 WNMS를 통해 AP 별 In/Out bps 정보를 모니터링한다면, 트래픽 패턴을 파악할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 관리자는 네트워크 용량을 사전에 조정하고, 방문객에게 끊김 없는 와이파이 서비스를 제공할 수 있게 되죠. [그림] Zenius-WNMS : AP 장비 성능 모니터링 페이지 Zenius WNMS를 통해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 위 이미지에 나와있듯이, Zenius WNMS는 무선 AP 장비 별 In/Out bps 성능 추이를 직관적으로 모니터링할 수 있습니다. 특정 시간대에 데이터 트래픽이 집중되는 경우, 추가적인 네트워크 자원을 할당하여 사용자의 불편을 최소화할 수 있죠. 이처럼 네트워크의 전반적인 성능을 평가하고, 필요한 경우 네트워크 구성을 조정하여, 전체 성능을 최적화할 수 있습니다. 또한 커서의 움직임에 따라 실시간으로 In/Out bps와 AP 사용자 수를 동시에 확인할 수 있습니다. 이에 따라 평소보다 많은 데이터를 소비하는 AP나, 비정상적으로 많은 사용자가 연결된 AP를 모니터링하고 조치할 수 있죠. 이처럼 가시성 높은 직관적인 UI를 통해 네트워크의 성능을 지속적으로 개선하고, 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있습니다. [그림] Zenius-WNMS : AP 장비 세부 항목별 추이 모니터링 뿐만 아니라 관리하고 있는 무선 AP 장비와 컨트롤러 페이지를 각각 한눈에 확인할 수 있고, 성능 항목에 대해서 일/주/월/년 기간 별 추이 모니터링도 지원하고 있습니다. 이를 통해 장기적인 네트워크 사용 패턴을 파악할 수 있으며, 예측 가능한 네트워크 용량 계획을 수립할 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 스마트시티 구축, IoT(사물인터넷)의 증가, 산업 자동화 확대 등 무선 네트워크를 활용한 다양한 분야에서 WNMS의 역할이 확대되고 있습니다. 앞서 언급했듯 WNMS는 '사용자 입장'에서 무선 AP 장비와 성능을 직관적으로 모니터링할 수 있는지가 매우 중요합니다. 사용자가 손쉽게 네트워크 상태를 확인할 수 있어야, 필요한 조치를 신속하게 취할 수 있기 때문이죠. 분산된 AP 장비에 대한 통합 모니터링 UI를 제공하여 장애 발생 시 빠른 조치를 할 수 있게 하는 Zenius(제니우스) WNMS와 같은 도구를 활용하여, 성공적으로 무선 AP를 관리하시길 바랍니다!
2024.03.04
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