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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
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[행사] 브레인즈컴퍼니 ‘가을문화행사 2023’
Java에서 가장 많이 접하는 문제는 무엇이라 생각하시나요? 바로 리소스 부족 특히 ‘JVM(Java Virtual Machine) 메모리 부족 오류’가 아닐까 생각해요.
메모리 부족 원인에는 우리가 일반적으로 자주 접하는 누수, 긴 생명주기, 다량의 데이터 처리 등 몇 가지 패턴들이 있는데요. 오늘은 좀 일반적이지 않은(?) 유형에 대해 이야기해 볼게요!
Java 객체 참조 시스템은 강력한 참조 외에도 4가지 참조를 구현해요. 바로 성능과 확장성 기타 고려사항에 대한 SoftReference, WeakReference, PhantomReference, FinalReference이죠. 이번 포스팅은
FinalReference를 대표적인 사례
로 다루어 볼게요.
PART1. 분석툴을 활용해 메모리 누수 발생 원인 파악하기
메모리 분석 도구를 통해 힙 덤프(Heap Dump)를 분석할 때, java.lang.ref.Finalizer 객체가 많은 메모리를 점유하는 경우가 있어요. 이 클래스는 FinalReference와 불가분의 관계에요. 나눌 수 없는 관계라는 의미죠.
아래 그림 사례는 힙 메모리(Heap Memory)의 지속적인 증가 후 최대 Heap에 근접 도달 시, 서비스 무응답 현상에 빠지는 분석 사례인데요. 이를 통해 FinalReference 참조가 메모리 누수를 발생시킬 수 있는 조건을 살펴볼게요!
Heap Analyzer 분석툴을 활용하여, 힙 덤프 전체 메모리 요약 현황을 볼게요. java.lang.ref.Finalizer의 점유율이 메모리의 대부분을 점유하고 있죠. 여기서 Finalizer는, 앞에서 언급된 FinalReference를 확장하여 구현한 클래스에요.
JVM은 GC(Garbage Collection) 실행 시 해제 대상 객체(Object)를 수집하기 전, Finalize를 처리해야 해요.
Java Object 클래스에는 아래 그림과 같이 Finalize 메서드(Method)가 존재하는데요. 모든 객체가 Finalize 대상은 아니에요.
JVM은 클래스 로드 시, Finalize 메서드가 재정의(Override)된 객체를 식별해요. 객체 생성 시에는 Finalizer.register() 메서드를 통해, 해당 객체를 참조하는 Finalizer 객체를 생성하죠.
그다음은 Unfinalized 체인(Chain)에 등록해요. 이러한 객체는 GC 발생 시 즉시 Heap에서 수집되진 않아요. Finalizer의 대기 큐(Queue)에 들어가 객체에 재정의된 Finalize 처리를 위해 대기(Pending) 상태에 놓여있죠.
위 그림과 같이 참조 트리(Tree)를 확인해 보면, 많은 Finalizer 객체가 체인처럼 연결되어 있어요. 그럼 Finalizer 객체가 실제 참조하고 있는 객체는 무엇인지 바로 살펴볼까요?
그림에 나온 바와 같이 PostgreSql JDBC Driver의 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement인 점을 확인할 수 있어요. 해당 시스템은 PostgreSql DB를 사용하고 있었네요.
이처럼 Finalizer 참조 객체 대부분은 Jdbc3gPreparedStatement 객체임을 알 수 있어요. 여기서 Statement 객체는, DB에 SQL Query를 실행하기 위한 객체에요.
그렇다면, 아직 Finalize 처리되지 않은 Statement 객체가 증가하는 이유는 무엇일까요?
먼저 해당 Statement 객체는 실제로 어디서 참조하는지 살펴볼게요. 해당 객체는 TimerThread가 참조하는 TaskQueue에 들어가 있어요. 해당 Timer는 Postgresql Driver의 CancelTimer이죠.
해당 Timer의 작업 큐를 확인해 보면 PostgreSql Statement 객체와 관련된 Task 객체도 알 수도 있어요.
그럼 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement 클래스가 어떻게 동작하는지 자세히 알아볼까요?
org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement는 org.postgresql.jdbc2.AbstractJdbc2Statement의 상속 클래스이며 finalize() 메서드를 재정의한 클래스에요. Finalize 처리를 위해 객체 생성 시, JVM에 의해 Finalizer 체인으로 등록되죠.
위와 같은 코드로 보아 CancelTimer는, Query 실행 후 일정 시간이 지나면 자동으로 TimeOut 취소 처리를 위한 Timer에요.
정해진 시간 내에 정상적으로 Query가 수행되고 객체를 종료(Close) 시, Timer를 취소하도록 되어 있어요. 이때 취소된 Task는 상태 값만 변경되고, 실제로는 Timer의 큐에서 아직 사라지진 않아요.
Timer에 등록된 작업은, TimerThread에 의해 순차적으로 처리돼요. Task는 TimerThread에서 처리를 해야 비로소 큐에서 제거되거든요.
이때 가져온 Task는 취소 상태가 아니며, 처리 시간에 아직 도달하지 않은 경우 해당 Task의 실행 예정 시간까지 대기해야 돼요.
여기서 문제점이 발생해요.
이 대기 시간이 길어지면 TimerThread의 처리가 지연되기 때문이죠. 이후 대기 Task들은 상태 여부에 상관없이, 큐에 지속적으로 남아있게 돼요.
만약 오랜 시간 동안 처리가 진행되지 않는다면, 여러 번의 Minor GC 발생 후 참조 객체들은 영구 영역(Old Gen)으로 이동될 수 있어요.
영구 영역으로 이동된 객체는, 메모리에 즉시 제거되지 못하고 오랜 기간 남게 되죠. 이는 Old(Full) GC를 발생시켜 시스템 부하를 유발하게 해요. 실제로 시스템에 설정된 TimeOut 값은 3,000초(50분)에요.
Finalizer 참조 객체는 GC 발생 시, 즉시 메모리에서 수집되지 않고 Finalize 처리를 위한 대기 큐에 들어가요. 그다음 FinalizerThread에 의해 Finalize 처리 후 GC 발생 시 비로소 제거되죠. 때문에 리소스의 수집 처리가 지연될 수 있어요.
또한 FinalizerThread 스레드는 우선순위가 낮아요. Finalize 처리 객체가 많은 경우, CPU 리소스가 상대적으로 부족해지면 개체의 Finalize 메서드 실행을 지연하게 만들어요. 처리되지 못한 객체는 누적되게 만들죠.
요약한다면 FinalReference 참조 객체의 잘못된 관리는
1) 객체의 재 참조를 유발 2) 불필요한 객체의 누적을 유발 3) Finalize 처리 지연으로 인한 리소스 누적을 유발
하게 해요.
PART2.
제니우스 APM을 통해 Finalize 객체를 모니터링하는 방법
Zenius APM에서는 JVM 메모리를 모니터링하고 분석하기 위한, 다양한 데이터를 수집하고 있어요. 상단에서 보았던
FinalReference 참조 객체의 현황에 대한 항목도 확인
할 수 있죠.
APM 모니터링을 통해 Finalize 처리에 대한 문제 발생 가능성도
‘사전’
에 확인
할 수 있답니다!
위에 있는 그림은 Finalize 처리 대기(Pending)중인 객체의 개수를 확인 가능한 컴포넌트에요.
이외에도 영역별 메모리 현황 정보와 GC 처리 현황에 대해서도 다양한 정보를 확인 할 수 있어요!
이상으로 Finalize 처리 객체에 의한 리소스 문제 발생 가능성을, 사례를 통해 살펴봤어요. 서비스에 리소스 문제가 발생하고 있다면, 꼭 도움이 되었길 바라요!
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©참고 자료
◾ uxys, http://www.uxys.com/html/JavaKfjs/20200117/101590.html
◾ Peter Lawrey, 「is memory leak? why java.lang.ref.Finalizer eat so much memory」, stackoverflow, https://stackoverflow.com/questions/8355064/is-memory-leak-why-java-lang-ref-finalizer-eat-so-much-memory
◾ Florian Weimer, 「Performance issues with Java finalizersenyo」, enyo,
https://www.enyo.de/fw/notes/java-gc-finalizers.html
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#APM
#Finalize
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#메모리 누수
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#FinalReference
#제니우스 APM
김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
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하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 모니터링 솔루션 도입 시 고려사항 5가지
하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 모니터링 솔루션 도입 시 고려사항 5가지
반드시 하나 이상의 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스 인프라)를 함께 사용하는 하이브리드 클라우드는, 유연한 확장성과 높은 보안성을 동시에 활용할 수 있어서 다양한 비즈니스 환경에서 사용되고 있습니다. 그러나 하이브리드 클라우드는 서로 다른 네트워크 구성과 보완 요구사항을 통합해야 하기 때문에, 전체 상태를 효과적으로 모니터링하지 않으면 성능 저하나 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 그렇다면 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 모니터링 솔루션을 도입할 때, 필수적으로 고려해야 할 요소는 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. 1. 이기종 네트워크 환경 간 통합 가시성 하이브리드 클라우드 환경에서 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드(AWS, Azure 등) 간 네트워크는 서로 다른 프로토콜(TCP, UDP, HTTP 등)과 장비로 구성되기 때문에 관리가 복잡해집니다. 따라서 네트워크 모니터링 솔루션은 각기 다른 네트워크 요소를 실시간으로 통합하여 한눈에 확인할 수 있는 가시성을 갖춰야 합니다. 구체적으로 네트워크 모니터링 솔루션은 각 클라우드의 네트워크 트래픽을 실시간으로 모니터링하여 패킷 손실이나 지연, 비정상적인 트래픽이 발생하는 순간 이를 빠르게 감지하고 문제의 위치를 파악해 정확히 대응할 수 있어야 합니다. 예를 들어 퍼블릭 클라우드 데이터베이스가 프라이빗 클라우드의 애플리케이션과 연결될 때 특정 구간에서 지연이 발생하는 경우, 해당 구간의 원인을 분석하여 즉각적인 대응 방안을 제시해야 합니다. 또한 API 연동을 통해 각 클라우드의 모니터링 데이터를 하나의 대시보드에 통합하여, 클라우드 전체의 트래픽 흐름을 실시간으로 파악하고 성능을 최적화할 수 있어야 합니다. 2. 네트워크 지연 문제와 트래픽 최적화 하이브리드 클라우드 환경에서는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 간 물리적 거리와, 여러 네트워크 장치를 거치는 특성상 지연 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 네트워크 모니터링 솔루션은 트래픽 경로와 성능 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 지연의 원인을 파악하고, 최적화된 경로로 트래픽을 조정하는 기능이 필요합니다. 또한 Qos(Quality of Service) 정책을 통해 애플리케이션의 중요도에 따라 트래픽 우선순위를 설정하여, 중요한 애플리케이션의 대역폭을 확보할 수 있어야 합니다. 클라우드 리전 간 데이터 전송 시에는, AI 기반 라우팅 알고리즘을 통해 최적의 경로를 실시간으로 선택해 지연 시간을 줄여야 합니다. 이를 통해 예기치 못한 트래픽 증가나 장애 상황에서도 대체 경로를 자동으로 탐색하여, 서비스 연속성을 보장할 수 있어야 합니다. 3. 대규모 데이터 전송과 대역폭 관리 하이브리드 클라우드 환경에서는 대규모 데이터 전송이 빈번하게 이루어질 뿐만 아니라 데이터 복제, 동기화, 마이그레이션으로 인해 대역폭 사용량이 급증할 수 있습니다. 따라서 네트워크 모니터링 솔루션은 대역폭 사용 현황과 트래픽 패턴을 실시간으로 파악하여, 특정 시간대에 발생하는 과부하를 미리 예측하고 대응할 수 있는 기능이 필요합니다. 대역폭 관리 기능을 통해 데이터 전송이 몰리는 시간대에 대역폭을 자동으로 재할당하거나, 특정 시간대에 데이터 전송을 예약하여 네트워크 부하를 효과적으로 분산할 수 있어야 합니다. 또한 데이터 압축과 캐싱을 활용해, 불필요한 데이터 전송을 줄이고 전송 효율을 최적화하는 것도 중요합니다. 클라우드 서비스 제공 업체마다 데이터 전송 비용이 다를 수 있어, 비용 최적화를 위한 경로와 전송 시점을 조정하는 기능도 필요합니다. 예를 들어 비용이 낮은 시간대를 선택하거나 효율적인 경로를 자동 선택하여, 대규모 데이터 전송의 효율성과 비용 절감을 동시에 확보할 수 있어야 합니다. 4. 보안 및 규정 준수 강화 하이브리드 클라우드 환경에서 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 간 빈번한 데이터 이동은 네트워크의 취약성을 높일 수 있기 때문에, 보안 관리가 특히 중요합니다. 이를 위해 네트워크 모니터링 솔루션은 엔드-투-엔드 암호화 기능을 제공하여 이동중인 데이터가 제3자가 내용을 볼 수 없도록 보호하고, 데이터가 무단으로 수정되거나 유출될 경우 즉시 경고할 수 있어야 합니다. 또한 하이브리드 환경에서는 퍼블릭 및 프라이빗 네트워크 보안 표준이 각각 다릅니다. 따라서 통합 보안 정책 관리 기능을 통해 일관된 보안 정책 적용을 보장하고, 침입 탐지 시스템 (IDS)와 침입 방지 시스템 (IPS)와 연동하여 보안 위협을 실시간 분석하고 차단할 수 있어야 합니다. 규정 준수 또한 중요합니다. 특히 금융, 의료, 공공기관 등에서는 개인 데이터 보호와 같은 엄격한 규정을 요구하기 때문에, 모니터링 솔루션은 데이터 접근 및 사용 내역을 실시간으로 기록하고 컴플라이언스 상태를 자동으로 평가해 보고하는 기능을 갖춰야 합니다. 예를 들어 유럽의 데이터 보호 규정(GDPR)이나 미국의 의료 정보 보호법(HIPAA) 준수 여부를 실시간으로 모니터링하여, 규제 대응에 필요한 보고서를 제공할 수 있어야 합니다. 5. 네트워크 장애 대응 및 고가용성(HA)설계 하이브리드 클라우드 환경에서는 각 클라우드 인프라에서 예기치 못한 장애가 발생하더라도, 신속하게 복구하고 안정적으로 운영하기 위한 고가용성(HA) 설계가 필요합니다. 이를 위해 네트워크 모니터링 솔루션은 멀티패스 라우팅 기능을 제공하여 리전 내 특정 경로에 문제가 생기면, 자동으로 대체 경로를 선택해 트래픽을 우회하여 서비스 중단을 방지할 수 있어야 합니다. 또한 네트워크 상태를 실시간으로 모니터링하고 장애 가능성을 사전에 감지해 경고하는 예측 기반 모니터링 시스템도 필요합니다. 이 시스템은 장애 발생 시 자동으로 복구 절차를 실행해 서비스 중단 시간을 최소화할 수 있어야 합니다. 다중 리전 페일오버 기능도 지원해야 합니다. 리전 전체에 네트워크 장애가 발생하더라도, 즉시 다른 리전으로 트래픽을 전환하여 운영을 지속할 수 있어야 합니다. 특정 네트워크 장비의 장애 상황에서도 운영을 유지할 수 있도록 지리적 이중화 설계도 필요합니다. 마지막으로 장애 원인을 분석하고 재발을 방지하는 사후 보고 기능이 중요합니다. 장애 발생 시점과 원인, 영향을 상세히 기록하여 유사한 문제가 반복되지 않도록 해야 합니다. 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 모니터링 솔루션을 도입할 때는, 앞서 언급한 5가지 요소를 충족하여 네트워크 상태를 체계적으로 관리할 수 있어야 합니다. 특히 모니터링 솔루션을 통해 클라우드 간 데이터 이동이나 대규모 트래픽 상황에서는 네트워크 상태를 실시간으로 모니터링하여, 즉각적으로 필요한 조치를 취해 성능과 안정성을 유지할 수 있습니다. 또한 보안 관리와 규정 준수를 지원하는 모니터링 기능은, 데이터 보호와 컴플라이언스 요건을 충족하여 서비스의 신뢰성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이처럼 구체적이고 체계적인 모니터링 솔루션은 하이브리드 클라우드에서 발생할 수 있는 복잡한 문제를 효과적으로 관리하며, 안정적이면서도 효율적인 서비스를 지속하게 합니다.
2024.10.29
브레인즈컴퍼니, 2024 가을문화행사 후기
브레인즈컴퍼니, 2024 가을문화행사 후기
지난 10월 31일 목요일 저녁, 브레인즈컴퍼니는 서울의 중심지인 명동에서 직원과 가족 그리고 지인이 함께 하는 '가을문화행사'를 열었습니다. 바쁜 일상에서 잠시 벗어나 소중한 사람들과 특별한 시간을 보내며 따뜻한 추억을 만들 수 있었던 시간이었습니다. 자회사 에이프리카의 직원과 가족도 함께해, 이번 행사는 더욱 의미가 깊었는데요. 저녁식사부터 공연 관람까지! 그날의 생생한 후기를 자세히 정리했습니다. │다채로운 메뉴로 함께한 즐거웠던 저녁시간 가을 문화의 밤을 제대로 즐기기 앞서, 초밥 뷔페에서 배를 든든하게 채워주었습니다. 초밥은 물론 폭립, 피자, 샐러드, 디저트까지 다양한 메뉴로 행사에 참여한 모두의 입맛을 사로잡았습니다. "마음껏 골라 먹을 수 있는 뷔페에서 저녁 식사를 할 수 있어서, 더 만족스러워요. 사실 벌써 4그릇 째에요(웃음)."라며 즐거워하는 구성원의 소감도 들어볼 수 있었습니다. 모처럼 모인 가족과 지인이 함께 즐기는 맛있는 식사 덕분에, 그 어느 때보다 화기애애한 대화와 웃음이 이어졌습니다. 명동의 활기찬 분위기와 어우러져 작은 축제 같은 저녁이었습니다. │모두의 웃음과 박수가 끊기지 않았던 난타 공연 이어서 명동 난타(NANTA) 극장에서 모두가 기대하던 난타 공연이 펼쳐졌습니다. 저녁 8시에 공연이 시작되었고, 90분이라는 시간 내내 박수와 웃음이 끊이지 않았습니다. '주방 퍼포먼스'라는 이름에 걸맞게 배우들은 요리사 복장으로 등장해 주방의 도구들을 활용한 타악기 연주와 아크로바틱을 선보이며, 유쾌한 퍼포먼스를 선보였습니다. 상모돌리기, 사자춤, 접시돌리기 등 전통예술 요소가 가미되어 더욱 흥미로운 무대가 되었습니다. 대사 없이도 생동감 넘치는 표정과 동작만으로 무대를 가득 채웠고, 관객과 소통하며 모두가 함께 즐길 수 있던 시간이었습니다. 특히 공연 중간에 관객이 참여할 수 있는 시간이 있었는데요. 메인 역할로 브레인저 구성원분들이 선정되어 기억에 오래 남는 추억도 간직할 수 있었습니다. 행사에 참여한 한 직원은 "평일에 가족들과 시간을 보내는 게 참 어렵잖아요. 이번 행사 덕분에 가족과 함께 여유롭게 저녁시간을 보낼 수 있어 행복했어요. 명동에서 할로윈 분위기도 함께 느낄 수 있어 마치 여행 온 것 같았고, 맛있는 음식과 공연까지 즐길 수 있어 큰 선물을 받은 기분이었습니다!"라며 감동의 소감을 전하기도 했습니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 구성원들이 일과 삶의 균형을 유지하고 가족과 소중한 시간을 보낼 수 있는 자리를 지속적으로 마련할 예정입니다. 이번 가을의 밤처럼 따뜻하고 의미 있는 행사를 통해, 브레인저의 일상에 행복을 더해나가겠습니다. 다음 행사도 많은 기대 부탁드립니다!
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효과적인 네트워크 성능 모니터링을 위한 4가지 핵심 지표
효과적인 네트워크 성능 모니터링을 위한 4가지 핵심 지표
현대 IT 인프라에서 네트워크는 모든 데이터의 흐름을 책임지는 중추적인 역할을 담당합니다. 네트워크 장비가 제대로 작동하지 않는다면, 서비스의 중단이나 성능 저하 문제로 이어질 수 있어 비즈니스의 연속성에 큰 영향을 미치는 요인이 되는데요. 이러한 문제를 예방하기 위해서는 네트워크 장비의 상태를 면밀히 모니터링하고, 이상 징후를 신속히 파악하는 것이 중요합니다. 그렇다면 어떤 네트워크 성능 지표를 확인해야 잠재적인 문제를 예측할 수 있을까요? │bps, pps : 데이터 속도와 트래픽 측정 단위 먼저 네트워크 성능 모니터링에서 기본적으로 활용되는 지표로는 bps와 pps가 있습니다. BPS와 bps는 초당 처리된 트래픽의 Byte와 bit입니다. BPS는 Byte per second의 약자로 초당 처리된 Byte를 말하며, 소문자로 표기된 bps는 bit per second의 약자로 초당 처리된 bit를 말합니다. Byte와 bit 중 더 큰 단위인 Byte를 사용하는 Byte per second가 주로 대문자로 표기됩니다. pps는 packet per second의 약자로 초당 처리된 패킷의 수입니다. 패킷의 크기는 최소 64 Byte에서 1,500 Byte까지도 될 수 있는데요. 그 이유는 하나의 패킷 내에 얼마나 큰 용량의 데이터가 담겨있느냐에 따라 1 패킷의 크기는 달라지기 때문입니다. bps와 pps는 데이터 전송량을 측정하는 지표로 네트워크 병목 현상이나 성능 저하가 발생했을 때 기본적인 원인 분석에 활용됩니다. 예를 들어 bps가 높다면 대역폭 문제를, pps가 높으면 네트워크 장비의 패킷 처리 능력을 의심해 볼 수 있습니다. 또한 두 지표의 트래픽 패턴을 분석하여 보안 위협을 조기에 발견할 수 있어, 네트워크 모니터링의 기본 지표로 활용됩니다. │Discard, Error : 네트워크 장비 장애인지와 밀접한 지표 다음으로 Discard와 Error는 네트워크에서 발생하는 장애를 분석하는 데 중요한 지표입니다. Discard는 네트워크 장비가 자원 관리와 트래픽 조절을 위해 의도적으로 발생시키는 값입니다. 즉 네트워크 장비의 트래픽 과부하, 큐 오버플로우, QoS 정책 등으로 인해 일부 패킷이 우선순위에 따라 의도적으로 버려지는 경우입니다. 이렇게 패킷을 의도적으로 버리는 이유는 버퍼와 같이 장비에 한정된 자원을 보호하기 위한 조치입니다. Error는 패킷이 손상되거나 잘못된 데이터로 인해 발생하는 오류입니다. 주로 물리적 연결 문제, 신호 간섭 CRC 오류 등 하드웨어 결함으로 인해 나타납니다. Error는 네트워크 안정성에 치명적일 수 있기 때문에, 발생 원인을 신속히 파악하고 물리적 문제를 해결하는 것이 중요합니다. │네트워크 핵심 지표를 효과적으로 확인하는 방법 앞서 설명한 BPS, bps, pps, Discard, Error와 같은 성능 지표를 통해 네트워크 관리자들은 문제 상황을 감지할 수 있습니다. 그러나 어느 지표에서 이상이 발생했는지, 그리고 여러 네트워크 장비 중 어떤 장비에 장애가 발생했는지를 신속하게 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 이러한 이유로 많은 기업이 네트워크의 성능과 전체 상태를 직관적으로 파악할 수 있는 NMS(Network Management System) 도입을 검토하고 있는데요. NMS는 BPS, bps, pps, Discard, Error 등 주요 성능 지표는 물론, 네트워크 장비의 운영 현황을 다양한 뷰(View)를 통해 직관적으로 제공합니다. 또한 임계치 기반의 장애 감시 정책 설정과 다양한 분석 기능을 통해 장애 상황을 신속하게 감지하고 조치를 취할 수 있습니다. [그림1] Zenius NMS 전체 요약 View [그림2] 인터페이스 In/Out bps Top5 대표적인 예시로 Zenius NMS를 통해 살펴본다면, 전체 요약 View에서는 가장 높은 트래픽을 유발하는 인터페이스 및 장비별 In/Out BPS Top5를 제공해 네트워크 관리자들이 해당 장비와 인터페이스를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이 외에도 자원 사용 현황, 점검 필요 여부, 이벤트 현황 등 네트워크 자원의 운영 상황을 한 화면에서 모니터링할 수 있어 관제의 효율성을 높일 수 있습니다. [그림3] 개별장비별 상세 요약 View 각 장비별 상세 요약 View에서는 인터페이스별 Up/Down 상태를 포트 색상과 점멸 효과로 직관적으로 확인할 수 있는데요. 트래픽이 몰리는 양에 따라 점멸이 빠르게 일어나 인터페이스가 원활하게 운영되는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 각 인터페이스의 성능 현황을 리스트 형식으로 확인할 수 있습니다. 성능 항목명을 클릭해 Top/Bottom 순으로 정렬할 수 있어 사용자 필요에 따라 유연하게 활용할 수 있습니다. [그림4] 감시 정책 설정 및 Zenius 스마트 진단 Zenius NMS는 감시 정책 설정을 통해 효과적인 장애 감지 기능을 제공하는데요. 이벤트를 감시할 시간, 요일, 심각도, 임계치 설정하여 정의된 항목에 따라 이벤트를 감시할 수 있습니다. 송수신 bps·pps, CPU·Mem 사용률, Discard, Error 같은 항목 이외에도 다양한 성능 항목을 감시할 수 있습니다. 특히 Discard와 Error 같은 주요 항목은 장비에 관련 감시설정이 등록되어 있지 않다면, 스마트 진단 기능을 통해 별도 설정 없이도 자동으로 감지 및 통보됩니다. 이러한 효과적인 장애 감지 기능은 네트워크 운영의 안정성을 크게 높여줍니다. [그림5] Topology Map 마지막으로 토폴로지 맵(Topology Map)에서는 네트워크 트래픽을 기반으로 IT 자원 간의 연결 상태와 운영 현황을 시각화합니다. 색상과 점멸 효과로 이벤트 발생 장비를 즉시 파악할 수 있으며, 트래픽 흐름을 통해 병목 구간을 효과적으로 모니터링할 수 있습니다. 이번 시간에는 네트워크 안정성을 위해 확인해야 하는 주요 성능 지표와 NMS 솔루션을 활용한 효과적인 모니터링 방법을 알아보았습니다. 빠른 장애 감지와 안정성 강화를 지원하는 Zenius NMS와 같은 네트워크 관리 솔루션을 통해 네트워크를 안정적으로 관리하시기 바랍니다!
2024.11.15
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