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2023년을 이끌어 갈 10대 전략 기술 트렌드
'대한민국 SW기업경쟁력 대상' 우수상 수상
최순정
2023.02.23
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[행사] 2023년 2월 BB데이
브레인즈컴퍼니가 22일 서울 역삼동 삼정호텔에서 열린 '제22회 대한민국 SW기업 경쟁력 대상 시상식'에서 우수상을 수상했습니다.
대한민국 SW기업 경쟁력 대상은 인적자원·기술력·시장가치국제화 등 다각적으로 기업 역량을 평가해,
국내 SW산업 수준을 향상시킨 우수 SW기업에 수여하는 상입니다.
브레인즈컴퍼니는 IT솔루션 부분에서 자사 제품인
Zenius(제니우스)
의 기술력을 인정받아 우수상을 수상했습니다.
Zenius는 다양한 이기종 IT 인프라에 대한 통합관리 시스
템
Zenius EMS
,
웹 애플리케이션 실시간 성능 관리 시스템
Zenius APM
,
분산된 대용량 로그에 대한 통합관리 시스템
Zenius LogManager
등으로 구성된 소프트웨어입니다.
이번 행사는
전자신문·한국소프트웨어산업협회·연세대 기업정보화연구센터·소프트웨어공제조합이 공동주최하고
과학기술정보통신부가 후원하며,
연세대 기업정보화연구센터가 개발한 SW기업 전문평가시스템을 적용해 수상자를 선발했습니다.
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#SW기업경쟁력대상
#IT솔루션
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#Zenius EMS
#Zenius APM
#Zenius LogManager
최순정
경영기획실(PR매니저)
브레인즈컴퍼니의 소식, 조직문화, 브레인저 이야기를 대내외에 전파하고 있습니다.
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Java APM 기반 기술에 대한 간략한 설명
Java APM 기반 기술에 대한 간략한 설명
몇 년 전부터 미국 실리콘밸리에서 불어온 스타트업 광풍이 인플레이션과 경기 침체가 동시에 예상되는 최악의 전망 속에서 조금 사그러드는 모습입니다. 그러나 빠른 속도로 퍼지기 시작한 IT 관련 유행들은 아마 꽤 오랜 시간 우리들 근처에 남아 그 영향이 지속되지 않을까 예상해봅니다. 그 중 한 부분을 차지하는 것이 새로운 혹은 인기가 급상승한 Go, Python, R, Julia, Kotlin, Rust, Swift 등의 컴퓨터 언어들입니다. 이렇게 많은 언어들이 새로 등장해 번쩍번쩍하는 장점을 뽐내고 있는 와중에도, 아직 세상의 많은 부분, 특히 ‘엔터프라이즈 IT’라 불리는 영역에서 여전히 가장 많이 사용되는 것은 Java입니다. 절대적이지는 않지만 컴퓨터 언어의 인기 순위 차트인 TIOBE 인덱스에 따르면, 2022년 6월 현재도 Java의 인기는 Python, C의 뒤를 잇는 3위입니다. Java 역시 Java 9부터는 십 수년간 고수하던 백워드 컴패티빌리티 정책을 포기하고 여러가지 반짝거리는 장점을 받아들이면서 버전업을 계속해, 올해 9월에는 Java 19가 나올 예정입니다. 그러나 아직도 우리나라 ‘엔터프라이즈 IT’에서 가장 많이 쓰이는 버전, 그리고 작년까지는 세계에서 가장 많이 쓰이는 버전은 Java 8이었습니다. 이렇게 많은 Java 어플리케이션의 성능을 모니터링하고 관리할 수 있는 솔루션을 통상적으로 APM(Application Performance Management)이라고 합니다. 위에서 서술한 것처럼 다른 컴퓨터 언어들의 인기가 올라가고 사용되는 컴퓨터 언어가 다양해지면서 많은 APM 제품들이 Java외의 다른 컴퓨터 언어로 작성된 어플리케이션도 지원하는 경우가 늘어나고 있으나, 이 글에서는 APM을 Java 어플리케이션의 성능을 모니터링하고 관리할 수 있는 솔루션으로 한정하도록 하겠습니다. 어플리케이션의 성능을 보다 깊이 모니터링하는데 필수적인 것이 Trace[i]입니다. Trace는 어플리케이션이 실행되는 과정에 중요하다고 생각되는 부분에서 중요하다고 생각되는 어플리케이션의 상태를 기록으로 남긴 것입니다. 전통적인 어플리케이션에서는 실행 Thread를 따라가면서 순차적인 Trace가 남게 되고 유행에 맞는 MSA(Micro-Service Architecture) 어플리케이션에서는 서로 연관됐지만 직선적이지는 않은 형태의 Trace가 남게 됩니다. 이러한 Trace를 수집하고 추적하고 분석하는 것이 APM의 주요 기능 중 하나입니다. 그런데, 여기서 문제가 하나 생깁니다. Trace는 누가 남길 것인가 하는 문제입니다. 개발 리소스가 충분하고 여유가 있는 경우, 개발시 성능에 대한 부분에 신경을 써서 개발자들이 Trace를 남기며 이를 분석하고 최적화하는 것이 정례화, 프로세스화 돼있겠지만, 많은 경우 개발 리소스를 보다 중요한 목표 달성을 위해 투입하는 것도 모자랄 지경인 것이 현실입니다. 아무리 분석 툴인 APM이 좋아도, 분석할 거리가 되는 Trace가 없으면 무용지물이 돼 버립니다. 그래서 APM에는 미리 정해진 중요한 시점에 어플리케이션에서 아무 것도 하지 않더라도 자동으로 Trace를 남기도록 하는 기능이 필수적으로 필요합니다. Java 어플리케이션의 경우 이러한 기능은 Java Bytecode Instrumentation이라고 하는 기반 기술을 사용해 구현됩니다. 서론이 매우 길어졌지만, 이 글에서는 Java Bytecode Instrumentation에 대해 조금 상세히 살펴보도록 하겠습니다. Java Bytecode Instrumentation을 명확히 이해하려면, 먼저 Java가 아니라 C, C++, Rust등의 언어들로 작성된 프로그램이 어떤 과정을 거쳐서 실행되는가, 그리고 Java 프로그램은 어떤 과정을 거쳐서 실행되는가를 살펴보는 것이 도움이 됩니다. Java가 세상에 나오기 이전에는 ‘컴퓨터 학원’이나 고등학교 ‘기술’ 과목, 그리고 대학의 ‘컴퓨터 개론’ 등에 반드시 이런 내용이 포함돼 있었지만 요즘은 그렇지도 않은 것 같습니다. 컴퓨터에서 프로그램을 실행시키는 것은 CPU, 즉 Central Processing Unit입니다. 지금 이 글을 작성하고 있는 컴퓨터의 CPU는 Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz입니다. CPU는 메모리의 프로그램이 있는 영역을 읽어 들여, 미리 정해진 값에 따라 정해진 동작을 수행하게 됩니다. 이때 어떤 값이 어떤 동작을 수행하는지 규정해 놓은 것을 Machine Language라고 합니다. Machine Language는 100% 숫자의 나열이므로 이를 좀더 사람이 읽기 쉬운 형태로 1:1 매핑 시킨 것이 Assembly Language입니다. (그렇다고 읽기가 많이 쉬워지지는 않습니다.) 이 글에서는 이 두 단어를 구분없이 혼동해 사용합니다. C, C++, 그리고 나온 지 벌써 10년이나 된 Go, 요즘 인기가 계속 상승하고 있는 Rust 등의 언어로 작성된 프로그램은, 이들 언어로 작성된 소스 코드를 Machine Language로 미리 변환해서[ii] 실행 파일을 만들고 이를 실행하게 됩니다. 이 변환을 수행하는 것을 Compile한다라고 하고 이 변환을 수행하는 프로그램을 Compiler라고 부릅니다. 한편, 소스 코드를 완전히 Machine Language로 변환시킨 실행 파일을 실행하는 것이 아니라 Interpreter라 불리우는 프로그램이 소스 코드를 읽으면서 그 의미에 맞게 동작을 수행시키는 언어들도 있습니다. ‘스크립트 언어’라 불리는 bash, Perl, PHP, Ruby, Python 등이 이에 해당되면, 요즘은 잘 쓰이지 않지만 그 옛날 Bill Gates가 직접 Interpreter를 만들기도 했던 BASIC 등이 이에 해당합니다. 본론으로 돌아가보겠습니다. 그렇다면, Java 프로그램은 어떤 방식으로 실행이 되는가? 기본적으로는 Interpreter 방식이라고 생각해도 이 글의 주제인 Java Bytecode Instrumentation을 이해하는 데는 무리가 없습니다.[iii] 여기에 더해 Java의 실행 방식에는 몇 가지 큰 특징이 있습니다. 첫째로, Java는 소스 파일을 직접 읽어 들이면서 실행하는 것이 아니라 소스 파일을 미리 변환시킨 Java Class File을 읽어 들이면서 실행합니다. 하나의 Java Class File에는 하나의 Java Class 내용이 모두 포함됩니다. 즉, Class의 이름, public/private/internal 여부, 부모 클래스, implement하는 interface 등의 Class에 대한 정보, Class의 각 필드들의 정보, Class의 각 메서드[iv]들의 정보, Class에서 참조하는 심볼과 상수들, 그리고 이 글에서 가장 중요한 Java로 작성된 각 메서드의 내용을 Java Bytecode 혹은 JVM Bytecode라고 하는 중간 형태의 수열로 변환시킨 결과 등이 Java Class File에 들어가게 됩니다. 이 Java Bytecode는 실제 실행 환경인 CPU 및 Machine 아키텍처에 무관합니다. 똑같은 Java 소스 코드를 Windows에서 Compile해 Java Class File로 만들건, Linux에서 Compile해 Java Class File로 만들건 그 내용은 100% 동일하게 되고 이 점은 C, C++, Rust 등 Compiler 방식의 언어와 큰 차이점입니다. Java의 가장 큰 마케팅 캐치프레이즈 “Write Once, Run Anywhere”는 이를 표현한 것입니다. 둘째, Java Bytecode는 일반적인 CPU의 Machine Language와 많은 유사점을 지닙니다.[v] 어찌 보면 Java Bytecode는 실제 존재하지는 않지만 동작하는 가상의 CPU의 Machine Language라고 볼 수 있는 것입니다. 이러한 이유에서 Java Class File을 읽어 들여 실행시키는 프로그램을 JVM이라고 (Java Virtual Machine) 부릅니다. Java 소스 파일을 Java Class File로 변환시키는 프로그램을 Java Compiler라고 부르며, 가장 많이 쓰는 Java Compiler는 JDK(Java Development Kit)에 포함된 javac라고 하는 프로그램입니다.[vi] JVM은 JDK에 포함된 java라고 하는 프로그램을 가장 많이 씁니다. 한편 사용 빈도는 그렇게 높지 않지만, Java Class File을 사람이 알아볼 수 있는 형태로 변환해서 그 내용을 보고 싶은 경우도 있습니다. 이런 일을 하는 프로그램을 Java Bytecode Disassembler[vii]라고 부르며, JDK에는 Java Bytecode Disassembler인 javap가 포함돼 있습니다. 혹은, Eclipse나 Intellij IDEA 같은 IDE에서 Java Class File을 로드하면 사람이 알아볼 수 있는 형태로 변환해 보여줍니다. Java Bytecode의 실제 예를 한번 살펴보도록 하겠습니다. 설명을 간단히 하기 위해, 클래스나 메서드 선언 등은 다 제외하고, 오직 메서드의 내용에만 집중하면, System.out.println(“Hello, World.”); 라는 Java 프로그램은 다음과 같은 Java Bytecode로 변환됩니다. (전통적으로 16진수로 표시합니다.) b2 00 0b 12 09 b6 00 0f b1 이를 javap를 사용해, 혹은 JVM Reference[viii]를 보고 좀더 사람이 보기 쉬운 형태로 표현하면 다음과 같습니다. 0: getstatic #11 // Field java/lang/System.out:Ljava/io/PrintStream; 3: ldc #9 // String Hello World 5: invokevirtual #15 // Method java/io/PrintStream.println: (Ljava/lang/String;)V 8: return JVM Reference의 Chapter 7을 참고하면, Java Bytecode를 javap의 결과에 어떻게 대응되는지를 알 수 있습니다. javap의 결과를 조금 더 살펴봅시다. 먼저 콜론 앞의 숫자는 인스트럭션의 offset으로서 Bytecode 시퀀스의 0번째, 3번째, 5번째, 8번째를 의미합니다. 0번째의 getstatic은 그 다음 숫자에 해당하는 필드를 스택의 맨 위에 저장하도록 합니다. 3번째의 ldc는 “Hello, World”라는 상수값을 스택의 맨 위에 저장하도록 합니다. 5번째의 invokevirtual은 println 메서드를 호출하고, 8번째의 return은 메서드에서 리턴해 호출한 곳으로 실행을 넘깁니다. Java 프로그램은 (정확히는 Java 소스 코드로 작성된 프로그램을 Compile한 결과) 통상적으로 많은 수의 Java Class File로 이뤄집니다. JVM은 이러한 Java Class File을 한꺼번에 읽어 들이는 것이 아니라 실행을 하다가 필요한 순간이 되면 그 때 읽어 들입니다. JVM은 이 로딩 과정에 사용자가 개입할 여지를 남겨 뒀는데, 이것이 Java Bytecode Instrumentation입니다. 이에 대한 개요는 https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/instrument/package-summary.html에 설명돼 있습니다. 요약해서 설명하면 다음과 같습니다. (1)사용자는 미리 정해진 규약대로 Java Agent라는 프로그램을 작성하고 이를 JVM 실행시에 옵션으로 명기합니다. (2)JVM은 Java Class File을 읽어 들여서 JVM이 처리하기 좋은 형태로 저장하기 전에, 그 파일 내용을 Java Agent의 ClassFileTransformer 클래스의 transform 메서드[ix]에 전달합니다. (3)JVM은 Java Class File의 원래 내용이 아니라 (2)의 메서드가 반환하는 결과를 저장하고 실행합니다. 이 과정을 Java Bytecode Instrumentation이라고 합니다. 사용자는 Java Bytecode Instrumentation을 구현해, 즉 Java Agent를 잘 작성헤 무엇이든 원하는 바를 달성할 수 있는 것입니다![x] 이러한 Java Bytecode Instrumentation은 APM, 그리고 Aspect-Oriented Programming의 기반 기술이 됩니다. 우리나라에서 Java로 프로그래밍을 한다고 하면 누구나 다 알고 있을 것 같은 Spring Core의 핵심 요소 중의 하나가 Aspect-Oriented Programming입니다. 예를 들어 Spring에서 @Transaction 이라고 annotation된 메서드가 있으면, Spring은 그 메서드의 맨 처음에 transaction을 시작하는 코드, 정상적으로 return하기 직전에는 transaction을 commit하는 코드, 그리고 익셉션에 의해 메서드를 빠져 나가기 직전에는 transaction을 rollback하는 코드를 삽입해 주게 되는데 이를 Java Bytecode Instrumentation을 이용해 구현하는 것입니다. 그럼, Java Agent에 거의 무조건적으로 필요한 기능은 무엇일까요? Java Agent는 Java Class File 내용을 그대로 전달받기 때문에 이를 해석할 수 있어야 무언가를 할 수 있습니다. 불행히도, java 스탠다드 라이브러리에는 Java Bytecode를 직접 다루는 기능은 없습니다.[xi] 그래서 de facto standard로 사용되는 것이 asm이라는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 수많은 java 라이브러리와 어플리케이션에 포함돼 있습니다. 그러나 asm이 훌륭한 라이브러리이긴 하지만, 이를 직접 사용하려면 각 상황에 맞게 코드를 삽입하는 프로그램을 작성해서 사용해야 하므로 자유도가 떨어집니다. 그래서 Zenius APM에서는 asm을 사용하되 삽입될 코드를 설정 파일에서 지정할 수 있는 suji(Simple Universal Java Instrumentor)[xii]라고 이름 붙인 라이브러리를 직접 만들어 사용하고 있습니다. suji를 사용하면 yaml 형식의 설정 파일에서, 어떤 클래스의 어떤 메서드의 어느 부분에 삽입할 것인지에 대한 조건과 삽입될 코드를 yaml의 list 형태로 지정하는 것만으로 (이는 Lisp와 비슷한 방식으로, 이렇게 하면 파싱 과정을 생략하면서 쉽게 코드를 넣을 수 있습니다.) Java Bytecode Instrumentation을 손쉽게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, Zenius APM에서 JDBC getConnection을 처리하기 위해서 다음과 같은 부분이 설정 파일에 포함돼 있습니다. JDBC.DataSource.getConnection: IsEnabled: true ClassChecker: [ HasInterface, javax/sql/DataSource ] MethodName: getConnection IsStatic: false IsPublic: true IsDeclared: false ReturnType: Ljava/sql/Connection; Locals: [ Ljava/lang/Object;, Ljava/lang/Object; ] AtEntry: - [ INVOKE, dataSourceGetConnection, l1, [] ] AtExit: - [ INVOKE, poolGetConnectionEnd, l2, [ l1, ^r, true ] ] - [ LOAD, l2 ] - [ CAST, Ljava/sql/Connection; ] - [ STORE, ^r ] AtExceptionExit: - [ INVOKE, endByException, null, [ l1, ^e ] ] 간략하게 설명하면, Class가 만약 javax.sql.DataSource를 implement하고 메서드가 스태틱이 아니고 public이면서 java.sql.Connection을 리턴하는 getConnection이라는 이름을 가진 경우에 메서드 시작 시, 리턴 시, 그리고 익셉션에 의해 메서드를 나갈 때 위의 예제에 규정된 코드를 삽입하라는 의미입니다. 이상으로 Java Bytecode Instrumentation에 대한 간략한 설명을 마칩니다. 다음에는 실제로 APM이 중점적으로 추적하고 분석하는 것은 어떤 것들인가에 대해 설명하겠습니다. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [i] Sridharan, Distributed Systems Observability, O’Reilly, 2018의 Chapter 4. The Three Pillars of Observability 참조. 번역본은 없는 듯합니다. [ii] 이 외에 여러가지 과정을 거치지만 이 글의 목적과는 무관하므로 과감하게, 자세한 설명은 생략합니다. [iii] 실제로는 Java 프로그램이 100% 이렇게 interpret되어 실행되는 것은 아닙니다. 특정 메쏘드 혹은 메쏘드의 일부분이 자주 실행돼 interpret하는 것보다 미리 컴퓨터(=CPU)가 바로 실행할 수 있는 형태(=Machine Language)로 변환(=compile)해 놓는 것이 더 낫다고 JVM이 판단하는 경우, 미리 이런 변환 과정을 한번 거쳐 그 결과를 기억해 놓고, 그 기억된 결과를 컴퓨터(=CPU)가 바로 실행합니다. 이렇게 변환하는 과정을 Just-In-Time Compile 혹은 JIT라고 합니다. 또 이 때문에 JVM을 단순한 interpreter로 부를 수는 없는 것입니다. [iv] 국립국어원은 메서드가 맞는 표기라고 합니다. [v] 물론 많은 차이점도 지닙니다. (1) JVM은 register가 존재하지 않고 오로지 stack에만 의존한다. (2) JVM은 Class, Method의 개념을 포함하고 있지만 일반적인 범용 CPU에는 그런 상위 개념은 없습니다. [vi] 보통 IDE를 써서 개발을 하기 때문에, javac를 직접 사용하거나 Java Class File을 직접 다룰 일은 잘 없고, jar 파일이 이 글을 읽는 여러분에게 훨씬 더 익숙할 지도 모릅니다. Jar 파일은 그냥 zip으로 압축된 파일이니 그 압축을 한번 풀어 보길 바란다. 확장자가 class인 수많은 파일을 찾을 수 있을 것입니다. [vii] Assembly는 Assemble의 명사형이며, Assemble의 반대말은 Disassemble입니다. [viii] JVM에 대한 모든 것은 The Java Virtual Machine Specification에 나와 있습니다. 이 중 'Chapter 6. The Java Virtual Machine Instruction Set'를 참고하면 각각의 instruction에 대해 상세히 알 수 있습니다. [ix] https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/lang/instrument/ClassFileTransformer.html#transform-java.lang.ClassLoader-java.lang.String-java.lang.Class-java.security.ProtectionDomain-byte:A- [x] 쉽다고는 하지 않았습니다. 또 몇가지 제약 사항은 있습니다. [xi] 참고로 최근에는 asm을 대체할 수 있는 기능을 스탠다드 라이브러리에 넣을 계획이 진행되고 있습니다. https://openjdk.org/jeps/8280389 [xii] 명명이 아이돌 그룹 출신 모 여배우와 관계가 아주 없지는 않음을 조심스럽게 밝혀 둡니다.
2022.08.04
IT인프라 통합관리 SW ‘제니우스’, 조달청 우수제품 지정
IT인프라 통합관리 SW ‘제니우스’, 조달청 우수제품 지정
까다로운 기술 및 품질 인증 소명 한 번에 통과 지속적 특허 출원 통해 차별화된 제품 선보이며 시장 선도할 것 브레인즈컴퍼니는 자사 IT 인프라 통합관리 소프트웨어 ‘제니우스(Zenius) EMS v8.0’이 조달청 우수제품으로 선정됐다고 11일 밝혔다. 조달청 우수제품 지정제도는 조달물자의 품질향상을 위해 중소벤〮처 기업이 생산한 제품 중 기술 및 품질이 우수한 제품을 대상으로 엄정한 평가를 통해 우수제품으로 지정하는 제도다. 조달청 우수제품으로 지정되면 수요기관에 수의 계약 등을 통해 우선 공급할 수 있게 된다. ‘제니우스(Zenius) EMS v8.0’은 까다로운 심사절차를 한 번에 통과했다. ‘대용량 원천데이터로부터 써머리값을 결정하는 방법 및 서버’에 관한 특허로 기술 인증을, GS(Good Software) 인증 1등급으로 품질 인증을 받았다. 이번 우수제품으로 지정된 ‘제니우스(Zenius) EMS v8.0’은 서버, 네트워크, DBMS, Web Application, IoT, 클라우드 등 다양한 이기종 IT 인프라를 통합해 모니터링하고 관리하는 소프트웨어다. IT 인프라 상태를 실시간으로 모니터링하고 장애 발생을 예방하며, 장애 발생 시에는 즉각적 통보로 원인을 분석해 종합적인 모니터링 기능을 제공한다. 특히 제니우스는 순수 솔루션 매출액 기준 국내 1위 제품으로, APM 및 로그매니저 등 특화 솔루션을 포함해 업계 최다인 20여 종의 포인트 솔루션을 보유하고 있다. 지난해 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP)을 획득해 클라우드 맞춤 솔루션을 제공하고, AI 알고리즘을 활용한 미래 성능 예측으로 IT 운영 통찰력을 확보한 제품이다. 강선근 브레인즈컴퍼니 대표는 “제니우스 EMS는 국내외〮 다양한 산업군에서 1,000여개 이상의 고객을 확보해 탄탄한 기술력이 검증된 제품”이라며, “앞으로 IT 인프라 통합관리 시장에서 지속적인 특허 출원을 통해 차별화된 제품을 선보이며 해당 시장을 꾸준히 선도해 나가겠다"고 말했다.
2022.08.14
IT 인프라 모니터링 트렌드
IT 인프라 모니터링 트렌드
EMS란? EMS는 Enterprise Management System의 약자로, 여러 기업과 기관의 IT서비스를 이루는 다양한 IT Infrastructure를 통합적으로 모니터링하는 시스템을 의미합니다. 해외에서는 일반적으로 ITIM(IT Infra Management)이라는 용어로 많이 사용되고 있지만, 국내에서는 EMS라는 용어로 통용되고 있습니다. EMS는 IT인프라의 데이터를 실시간으로 수집 및 분석할 뿐만 아니라, 수집된 데이터를 활용해 비즈니스의 가치를 창출할 수 있습니다. 글로벌 IT분야 연구자문 기업인 “가트너(Gartner)”에서는 ITIM, 즉 EMS를 데이터센터, Edge, IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service) 등에 존재하는 IT인프라 구성요소의 상태와 리소스 사용률을 수집하는 도구로 정의하며, 컨테이너, 가상화시스템, 서버, 스토리지, 데이터베이스, 라우터, 네트워크 스위치 등에 대한 실시간 모니터링이 가능해야 한다고 서술합니다. <사진 설명: 가트너의 ITIM 정의를 도식화한 그림> 이러한 EMS는 초기에는 기업 전산실에 물리적인 형태로 존재하는 서버, 네트워크의 리소스관리를 중심으로 모니터링해 왔습니다. 서버의 CPU, Memory 등의 리소스 정보를 수집하거나, 네트워크 장비의 트래픽 정보를 모니터링하고 임계치를 기반으로 이벤트 감지하는 역할이 대부분이었으며, 이 정도 수준에서도 충분한 IT 인프라 관리가 이뤄질 수 있었습니다. 그러나 가상화(Virtualization)라는 개념이 생겨나고 다양한 IT 인프라들이 기업 전산실에서 클라우드(Cloud) 환경으로 전환됨에 따라, EMS의 모니터링 분야도 조금씩 바뀌어 가고 있습니다. 많은 기업들이 효율적인 리소스 사용과 비용 절감을 목표로 VMware와 같은 가상화 시스템을 도입해 운영하게 됐으며, 모니터링 부문도 이에 대응하기 위해 가상화 리소스에 대한 관리 영역으로 확장됐습니다. 가상화 환경을 이루는 하이퍼바이저(Hypervisor)와 가상머신(Virtual Machine)의 연관성을 추적하고, 각 가상머신들이 사용하고 있는 리소스를 실시간으로 분석해 효율적인 자원 배분, 즉 프로비저닝(Provisioning)을 위한 근거 데이터를 제공할 수 있도록 하고 있습니다. 더 나아가 VMware, Hyper-V 등의 다양한 가상화 플랫폼에서 가상머신을 생성하고 삭제하고, 실제로 가상머신에 CPU, Memory 등과 같은 리소스를 할당해 줄 수 있는 컨트롤 영역까지 제공하는 제품을 개발하는 벤더사들이 많아지고 있습니다. 이러한 가상화 기술을 기반으로 현대에는 IT 인프라들이 대부분 클라우드 환경으로 전환하고 있는 추세입니다. 클라우드 환경으로의 전환 클라우드(Cloud)란, 언제 어디서나 필요한 컴퓨팅 자원을 필요한 시간만큼 인터넷을 통해 활용할 수 있는 컴퓨팅 방식으로, 최근 기업들은 각자의 목적과 상황에 맞게 AWS, MS Azure와 같은 Public Cloud 및 OpenStack, Nutanix 등을 활용한 Private Cloud 등의 환경으로 기업의 전산설비들을 마이그레이션 하고 있습니다. 클라우드로의 전환과 기술의 발전에 따라, EMS의 IT 인프라 모니터링은 더 이상 *On-Premise 환경에서의 접근이 아닌, Cloud 환경, 특히 MSA(Micro Service Architecture)를 기반으로 하는 클라우드 네이티브(Cloud Native) 관점에서의 IT 운영 관리라는 새로운 접근이 필요하게 됐습니다. (*On-Premise : 기업이 서버를 클라우드 환경이 아닌 자체 설비로 보유하고 운영하는 형태) 클라우드 네이티브란, 클라우드 기반 구성요소를 클라우드 환경에 최적화된 방식으로 조립하기 위한 아키텍처로서, 마이크로서비스 기반의 개발환경, 그리고 컨테이너 중심의 애플리케이션 구동환경 위주의 클라우드를 의미합니다. 클라우드 네이티브는 IT비즈니스의 신속성을 위해 도커(Docker)와 같은 컨테이너를 기반으로 애플리케이션이 운영되므로, EMS는 컨테이너의 성능, 로그, 프로세스 및 파일시스템 등 세부적인 관찰과 이상징후를 판단할 수 있는 기능들이 요구되고 있습니다. 자사 제품인 Zenius SMS에서는 이러한 변화에 따라 Docker에 대한 모니터링 기능을 기본적으로 제공하고 있습니다. Docker 컨테이너가 생성되면 자동으로 관리대상으로 등록되며, Up/Down 뿐만 아니라, CPU, Memory, Network 및 Process의 정보를 실시간으로 모니터링하고 발생되는 로그들을 통합관리 할 수 있도록 합니다. <사진 설명: Zenius-SMS에서 제공하고 있는 Docker 컨테이너 모니터링 기능> 또, 복원력과 탄력성을 위해 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 도구를 활용해 컨테이너를 스핀업하고, 예상되는 성능에 맞게 효율적으로 리소스를 맵핑하고 있으며, 이러한 기술에 대응하기 위해 EMS는 쿠버네티스(Kubernetes), 도커스웜(Docker Swarm) 등의 오케스트레이터들의 동작여부를 직관적으로 관찰하는 제품들이 지속적으로 출시되고 있는 상황입니다. 이와 더불어 컨테이너, 오케스트레이터의 동적 연결관계를 실시간으로 모니터링하고, 파드(POD), 클러스터, 호스트 및 애플리케이션의 관계를 표현하는 역할의 중요성이 점차 커져가고 있습니다. 통합 모니터링(Monitoring) EMS 모니터링의 또 다른 변화로는 통합(Integration)의 역할이 더더욱 강해지고 있다는 것입니다. IT 서비스가 복잡해지고 다양해짐에 따라 IT 인프라의 관리 범위도 점차 증가하면서, 다양한 IT 인프라들을 융합하고 관리하기 위한 노력들이 관찰되고 있습니다. 데이터독(Datadog), 스플렁크(SPLUNK)와 같은 장비 관점의 모니터링 벤더들은 APM과 같은 애플리케이션 모니터링 시장으로, 앱다이나믹스(AppDynamics), 다이나트레이스(Dynatrace), 뉴렐릭(NewRelic)과 같은 애플리케이션 모니터링 시장의 강자들은 인프라 장비 관점의 모니터링 시장으로의 융합이 확인되고 있습니다. 자사 제품인 Zenius 역시 서버, 네트워크 중심의 관리에서 애플리케이션, 데이터베이스 등의 시장으로 관리 범위를 확장해 나가고 있는 추세입니다. IT 서비스의 영속성을 유지하기 위해서는 IT 서비스를 구성하는 다양한 요소들을 실시간으로 모니터링하고 연관관계를 추적해 문제 원인을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 다양한 IT 요소들을 통합적으로 모니터링하는 것 뿐만 아니라, 상호 연관관계를 표현하고 추적할 수 있는 기능들이 지속적으로 요구되고 있습니다. 모니터링의 트렌드는 서버, 네트워크 등의 독립적인 개체에 대한 모니터링 아닌 IT 서비스를 중심으로 기반 요소들을 모두 통합적으로 모니터링하고, 각 상호간의 의존성과 영향도를 파악해 RCA(Root Cause Analysis) 분석을 가능하게 하고 이를 통해 IT 서비스의 연속성을 보장할 수 있는 통찰력을 확보하게끔 하는 방향으로 흘러가고 있습니다. Zenius는 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 및 각종 로그들의 정보를 시각적으로 통합 모니터링할 수 있는 오버뷰(Overview) 도구와 IT 서비스 레벨에서 인프라들의 연관관계를 정의하고 다양한 조건(Rule)에 따라 서비스 이상유무와 원인분석이 가능한 서비스 맵(Service Map) 도구를 기본적으로 제공하고 있습니다. <사진 설명: Zenius 오버뷰 화면> <사진 설명: Zenius 서비스맵 화면> 앞서 언급했듯이, 클라우드 환경으로 전환함에 따라 통합적 관리 요구는 더욱 높아지고 있습니다. IT 인프라에 대한 통합 뿐만 아니라, AD(Active Directory), SAP 및 AWS, Azure, GCP 등의 다양한 서비스의 주요 지표까지 연계하고 하나의 시스템으로 통합 모니터링하기 위한 노력들이 관찰되고 있습니다. 데이터독(Datadog)의 경우, 500개 이상의 시스템, 애플리케이션 및 서비스들의 지표들을 손쉽게 통합 관리할 수 있다고 돼있습니다. <사진 설명: 데이터독 홈페이지 캡처> 이처럼 IT 서비스의 복잡성과 다양화에 따라 관리해야 될 서비스와 지표들은 점점 늘어나고 있으며, 기업의 현황에 맞게 컴포넌트 기반으로 손쉽게 지표들을 통합할 수 있는 기능과 도구들이 요구되고 있습니다. AI 기반의 예측&자동화 모니터링의 세번째 변화로는 ’AI 기반의 예측과 자동화’입니다. IT 인프라 및 서비스의 주요 지표를 모니터링하는 것도 중요하지만, 축적된 데이터를 기반으로 미래의 상황을 예측 및 이상탐지해 사전에 대비할 수 있는 체계를 갖추는 일은 모니터링 시장에서 중요한 이슈로 자리잡고 있습니다. 현재의 AIOps(AI for IT Operations)를 표방하는 모니터링 기술들은 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 등의 주요 지표들을 실시간으로 수집하고, 저장된 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 또는 통계기법을 통해 미래데이터를 예측하며 장애 발생가능성을 제공하고 있습니다. 이와 같은 기술을 통해 미래 성능 값을 예측해 IT 인프라의 증설 필요성 등을 판단하고, 장애 예측으로 크리티컬한 문제가 발생되기 전에 미리 조치를 취할 수 있도록 해 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 합니다. Zenius도 4차 산업혁명 및 디지털 뉴딜시대가 도래함에 따라 미래예측 기능을 최신 버전에 탑재했으며, 이를 통해 IT운영자가 미래 상황에 유연하고 선제적으로 대응할 수 있도록 합니다. Zenius에서는 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 IT 인프라의 미래 성능 값, 패턴 범위, 이상 범위 등을 예측해 IT 운영자에게 제시합니다. <사진 설명: 인공지능(AI) 기반 미래데이터 예측 화면> 다만, 인공지능 기술을 통해 장애 발생 가능성을 탐지하는 기능 외에, 어디에 문제가 발생됐는지 알려주는 기능은 모니터링 시장에 과제로 남아있고, 이를 제공하기 위한 여러 업체들의 노력이 보이고 있습니다. 이제는 EMS에서 보편적인 것이 됐지만, 모바일 기기를 통해 시∙공간적 제약 없는 모니터링이 이뤄지고 있습니다. 다양한 기종의 스마트폰, 태블릿PC 등을 이용해 운영콘솔(Console) 뿐만 아니라, 회의 등 시간을 잠시 비우더라도 IT 인프라에 대한 연속적인 모니터링이 모바일기기를 통해 가능해졌습니다. <사진 설명: 다양한 기기를 통한 모니터링>
2022.09.05
일잘러가 바라보는 브레인즈컴퍼니
일잘러가 바라보는 브레인즈컴퍼니
다음 인터뷰를 고민하던 차에 브레인즈컴퍼니에서는 누가 일을 잘할까?라는 궁금증이 생겼습니다. 여러 브레인저들에게 물어본 결과, 개발3그룹의 진광님을 많이 추천해줬는데요. 개발3그룹은 AI 기술을 적용한 차세대 제니우스와 애플리케이션 성능관리 솔루션인 제니우스 APM을 개발하고 있는 핵심 부서인데요. 이 부서는 올해 신입 개발자를 7명이나 채용해 제품 개발에 힘을 쏟고 있습니다. 브레인즈의 일잘러, 진광님이 말하는 브레인즈의 제품, 동료, 일하는 방식에 대해 들어보겠습니다. ----------------------------------------------------------------- Q1. 안녕하세요, 진광님. 자기 소개 부탁드립니다. 안녕하세요, 개발3그룹에서 근무 중인 김진광입니다. 저는 SI 개발자로 시작해 외산 미들웨어(WAS) 솔루션 회사에서 엔지니어로 제품 관련 서비스 및 컨설팅 업무를 담당했었어요. 이때 미들웨어와 서비스에 대한 모니터링 필요성을 생각하게 됐고, 기회가 돼 직전 회사에 합류 후 APM 제품들을 개발했습니다. 브레인즈컴퍼니는 당시 제가 근무 중이던 회사에서 APM제품을 OEM 하면서 연이 닿았어요. 다니던 회사의 방향성이 바뀌면서 이직을 결심했고, 브레인즈컴퍼니의 영업 및 TC팀 분들 추천으로 2017년에 입사하게 됐습니다. 당시 브레인즈컴퍼니는 자사 솔루션을 갖고 있었고, 제품 내재화 단계일 때라 매력을 느꼈습니다. Q2. 맡고 있는 업무에 대해 구체적으로 설명해주세요. 브레인즈컴퍼니의 Zenius APM 전반을 맡고 있습니다. APM은 특수성이 있는 제품이에요. 서비스 문제점을 찾는 솔루션이다 보니, 설치 및 기술 지원 뿐만 아니라 이슈 분석 등 전반적인 사이트 지원이 필요합니다. 그래서 처음에는 제품개발 외 설치, 데모, 성능 컨설팅 등 APM에 관련된 전반적인 부분을 지원했습니다. 이제는 TC팀에서 설치나 사이트 구축, 교육 및 고객 응대 등 전반적인 부분을 잘 지원해 주시고 있어 감사하게 생각하고 있습니다. Q3. 그렇다면, APM의 특장점은 무엇인가요? Zenius APM은 고객의 서비스에서 발생된 이벤트를 처리하고 분석하는 방식이 점점 좋아지고 있습니다. APM은 어플리케이션 서비스가 잘 되고 있는지, 사용자들이 어느 정도 쓰고 있고 응답 속도가 어느 정도 되는지를 항상 모니터링 하는게 기본적인 기능이고요. 문제 발생 시, 그 문제를 인지하고 조치하는 것이 2단계, 다음으로 장애 복구가 완료된 다음에 어떤 것이 문제의 원인이었는지를 찾아내는 것을 3단계로 볼 수 있어요. 문제의 원인은 고객이 쉽게 파악할 수 있도록 데이터들을 차트와 같이 시각화해서 제공하고 있고요. 브레인즈 대표 제품인 Zenius EMS는 전반적인 인프라(H/W)를 모니터링하는 것이고 APM은 그 위에서 서비스되는 어플리케이션(S/W)을 모니터링하는 것으로 보면 돼요. 서비스와 인프라를 같이 모니터링 해야 어떤 문제가 발생했을 때 어플리케이션 자체 문제인 건지, 기반한 서버나 네트워크와 같은 인프라 요소들이 영향을 미치는 것인지를 판단할 수 있어요. 그래서 APM과 기존의 자사 제품들이 더욱 잘 통합될 수 있도록 지속적으로 제품을 발전시켜 나가고 있습니다. Q4. 브레인즈에서 근무한 지 6년차에 접어드셨네요. 그 동안 근속할 수 있었던 브레인즈의 매력은 무엇인가요? 브레인즈컴퍼니는 제가 생각하고 있는 솔루션 회사의 조건에 가장 가까운 회사라고 생각합니다. 자사 솔루션을 보유하고 있고, 해당 분야를 리딩하고 있는 회사에서 일하고 싶었어요. 그런 회사가 국내에서는 많지 않다고 생각합니다. 또, 브레인즈는 동료들이 좋아요. 가장 개발자적 마인드를 많이 갖고 있는 분들이라고 생각합니다. 관제 분야에서 오랜 시간 깊은 전문성을 갖추고 계신 분들이고, 개발자로서도 자부심을 갖고 계신다고 생각해요. 마지막으로, 가족 친화적인 회사라는 점이요. 다양한 행사와 해외 연수, 복지 혜택 등도 부족함이 없는 회사입니다. 전 직원 연봉이 1000만원 상승하면서 처우도 좋아졌고요. Q5. 가장 힘들었던/보람을 느꼈던 순간은? 처음 APM을 설치했을 때. 첫 납품처가 의약품안전관리위원회였는데요. 아무래도 처음이라 우리 제품이 고객사의 서비스에 문제가 되는 것이 아닐까 하는 걱정이 많았어요. 문제가 발생했을 때, TC팀과 함께 어렵게 원인을 찾아내고 집중해서 해결했던 순간이 가장 기억에 남고 보람 있었습니다. Q6. 일을 잘해서 좋은 인사고과를 받으신다고 들었어요. 본인만의 일 잘하는 꿀팁은? 재밌게 일하는 편인 것 같아요. 가급적 일하는 것 자체를 즐기고, 성능 관리와 이슈를 발견하고 처리하는 일들에 관심이 많고 적성에도 잘 맞는 것 같습니다. 완벽주의자 성향이 있기도 하고요. 일이 잘못됐다고 판단되면 다시 처음부터 해야 하다 보니, 최대한 정보를 수집한 후 가장 좋은 방법에 대해 여러 번 생각하고 실행하는 스타일입니다. APM이 원하는 기능으로 나오도록 개발하는 것뿐만 아니라, APM을 사용하는 사용자의 편의성이나 설치 및 지원 팀, 그리고 제품을 소개하고 어필할 때 어떤 모습으로 보여질지에 대한 것 등 여러 가지 측면에서 생각하고 고민 후 실행에 옮기려고 노력하고 있습니다. 전체 작업 시간 중 50% 이상은 다양한 관점에서 고민하는 시간을 갖고 작업을 진행하고 있는 것 같아요. 또, 앞에서 말씀 드렸던 프로젝트 개발 경험과 미들웨어에 엔지니어로서의 경험이나 제품 개발 경력 등의 다양한 경력이 타 부서와의 협업이나 제품 개발, 사이트 지원 등에서 일할 때 많은 도움이 되는 것 같아요. 조금은 다양한 시각을 갖게 해주는 부분이 여러 면에서 도움되더라고요. 그래서 TC팀, 영업팀 등 타 부서 분들이 긍정적으로 봐주시는 것 같아요. (웃음) Q7. 진광님이 생각하는 브레인즈에서 일을 잘하는 사람은? TC팀에 APM 지원파트가 있는데요. 제 입장에서 가장 고마운 분들이기도 하고 대부분 일을 잘 하신다고 생각하고 있어요. 부서장인 영수님, APM에 열정적이신 종관님, APM 지원 파트리더 기현님, 정대님뿐만 아니라 일잘러 기열님까지 모두 잘 하시는 분들이라 생각해요. Q8. 이제 부서 이야기를 해볼게요. 개발3그룹 소개해주세요. 저희 부서는 차세대 제니우스와 APM 제품을 맡고 있어요. 부서장님은 구성원들과 대화하고 코딩하는 것을 좋아하세요. 관리자이지만, 여전히 계속 현업에서 개발하고자 하시는 열정 넘치는 분이십니다. (웃음) 교육도 직접 하시면서 신입 분들 일일이 다 봐주시고 있어요. 비슷한 시기에 들어온 신입 개발자들은 동기애가 느껴지고, 밝은 성격들이라 화기애애한 분위기가 형성돼 있습니다. Q9. 부서만의 일하는 방식은 무엇인가요? 그룹장님이 추구하는 방식이 “각자 알아서 잘 하자”예요. 서로 상의해서 어떤 일을 할 지 분배하고요. 그 이후는 개인의 계획과 독립적 부분을 인정해주는 등 최대한 자율성을 부여하고 있어요. 결과는 서로 공유하면서 평가해주고 있습니다. 신입이더라도 스스로 일을 처리하고 결과물을 갖고 그룹장님과 이야기하며 피드백을 받고 보완해나가는 형식으로 일하고 있어요. Q10. 새로운 동료가 합류한다면, 어떤 스타일의 동료와 함께 일하고 싶은가요? 개발직을 천직이라고 생각하는 사람. 이쪽 일을 한 번 해볼까하는 단순 호기심이 아니라, 전공자를 떠나서 앞으로 쭉 개발 일을 하고 싶은 사람이면 좋겠어요. 또, 일을 많이 하거나 빨리하기 보다는 개발자에 대한 자부심을 바탕으로 어떤 일이 발생하면 최선의 방법을 생각하는 스타일이면 좋겠습니다. 시간이 좀 걸리더라도 충분히 고민하고 행동으로 옮기는 사람을 선호해요. Q11. 5년 후 본인의 모습과 앞으로의 목표는? APM도 유기적으로 발전하는 방향으로 개발해 나가겠지만, APM 말고 새로운 제품도 만들어 보고 싶어요. 데이터 시각화에도 관심이 많은데, 기회가 된다면 새로운 분야와 관련된 솔루션에 도전해보고 싶습니다. 향후에도 관리자보다는 개발자로서 계속 일을 해 나갈 수 있었으면 좋겠습니다.
2022.11.07
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