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[행사] 2023년 3월 BB데이
제23기 정기주주총회 개최
최순정
2023.03.31
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클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로
제23기 정기 주주총회가 3월 31일 브레인즈컴퍼니 8층 라운지에서 열렸습니다.
바쁘신 와중에도 여러 주주분들이 참석해주셨습니다!
이번 주주총회에서는
먼저 영업, 감사, 내부회계관리제도 운영실태에 대해 보고했습니다.
다음으로
재무제표 승인, 이사 및 감사 선임, 주식매수선택권 부여, 이사보수한도 승인, 감사보수한도 승인 등
사항에 대해 결의했습니다.
위 안건들은 모두 원안대로 가결됐습니다!
앞으로도 브레인즈컴퍼니는
기업 및 주주가치를 제고하기 위해
임직원 모두 최선을 다하겠습니다.
감사합니다.
#브레인즈컴퍼니
#주주총회
최순정
경영기획실(PR매니저)
브레인즈컴퍼니의 소식, 조직문화, 브레인저 이야기를 대내외에 전파하고 있습니다.
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서버 모니터링 데이터의 3가지 활용 방법
서버 모니터링 데이터의 3가지 활용 방법
서버는 기업의 핵심 시스템과 데이터를 보관하고, 애플리케이션과 서비스를 호스팅하며, 비즈니스에 필요한 작업을 수행합니다. 이러한 서버가 원활하게 작동하지 않거나 성능 이슈가 발생할 경우, 업무 중단, 데이터 손실, 고객 서비스 저하 등 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 서버의 안정적인 운영과 성능 관리는 비즈니스의 지속 가능성과 경쟁력에 직결되는 중요한 요소입니다. 서버 모니터링은 이러한 서버의 상태와 동작을 지속적으로 감시하고, 성능 및 이상 상황을 식별하는 프로세스입니다. 이를 통해 시스템 관리자나 운영팀은 잠재적인 문제를 사전에 감지하고 조치를 취할 수 있습니다. 서버 모니터링을 통해 수집하는 데이터는 다양합니다. CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 공간, 응답 시간, 서비스 가용성, 로그데이터 등 다양한 데이터를 통해 서버의 상태와 동작을 감시합니다. 앞에 언급한 데이터들 외에도 네트워크 연결 상태, 서비스 상태, 프로세스 실행 상태 등 다양한 데이터를 모니터링할 수 있으며, 서버의 운영 환경과 요구사항에 따라 수집되는 데이터의 종류가 달라질 수 있습니다. 이렇게 수집한 데이터들은 어떻게 활용할 수 있을까요? 먼저 병목 현상 식별, 리소스 확장 등을 통해 성능 최적화를 하는 데에 활용될 수 있습니다. 관리자는 수집한 모니터링 데이터를 분석하여 병목 현상을 식별할 수 있습니다. CPU 사용률이 지나치게 높거나 메모리 사용량이 극단적으로 증가하는 경우에는 해당 자원에 대한 최적화가 필요하다는 사실을 인지할 수 있습니다. 또 데이터를 분석하여 서버 리소스의 부족을 파악하고, 필요한 경우 리소스를 확장할 수 있습니다. 예를 들어, CPU 부하가 높다면 CPU를 추가로 할당하거나, 메모리 부족이 발생하면 메모리 용량을 늘릴 수 있습니다. 리소스뿐만 아니라 프로세스의 동작 또한 최적화할 수 있습니다. 특정 프로세스가 많은 CPU 사용량을 차지하고 있다면 해당 프로세스를 최적화하여 자원 사용을 줄일 수 있습니다. 디스크 I/O의 경우 역시 성능을 분석하여 디스크 병목 현상을 확인할 수 있습니다. 그 후 필요에 따라 디스크 용량을 확장하거나 디스크 성능을 향상시킬 수 있습니다. 디스크 공간이 부족한 경우 쓰기 작업을 최적화하여 디스크 공간을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 두 번째로 용량 계획에 참고할 수 있습니다. 예를 들어, 서버 모니터링 데이터를 사용하여 트래픽 패턴을 분석하고 예측할 수 있습니다. 특정 시간대에 트래픽이 증가하는 경향을 발견할 수 있다면 해당 시간대에 필요한 용량을 예측하여 서버 리소스를 적절히 조정할 수 있습니다. 이를 통해 예상되는 트래픽 증가에 대비하여 서버의 용량을 조정하고 성능을 유지할 수 있습니다. 또 서버 모니터링 데이터를 사용하여 서버의 성능 패턴을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 시간대에 서버의 응답 시간이 급격히 증가하는 경향을 발견할 수 있다면 해당 시간대에 용량이 부족한 것으로 예상할 수 있습니다. 이를 기반으로 용량을 조정하거나 추가 리소스를 할당하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 예비 용량 계획 역시 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등을 모니터링하고 기준치를 설정한 후, 해당 기준치에 도달하거나 근접할 때 추가 용량을 확보하는 계획을 세울 수 있습니다. 이를 통해 예상치 못한 용량 부족 상황을 방지하고 서버의 안정성과 성능을 유지할 수 있습니다. 마지막으로 장애 예측 및 대응에 활용할 수 있습니다. 서버 모니터링 데이터를 실시간으로 분석하여 이상 상황을 감지하고 경고를 발생시킬 수 있습니다. 예를 들어, CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽 등을 모니터링하고 미리 설정한 임계값을 초과하는 경우에는 이상 상황으로 판단하고 관리자에게 경고 알림을 보내도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 잠재적인 장애 상황을 사전에 인지하고 대응할 수 있습니다. 혹은 서버 모니터링 데이터를 사용하여 이전의 장애 패턴을 분석하고 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 작업이나 트래픽 패턴에 따라 일정한 주기로 장애가 발생했던 경우, 해당 패턴을 파악하여 동일한 상황에서 장애가 발생할 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 기반으로 예방적인 조치를 취하거나 대응 전략을 수립하여 장애를 예방하거나 대응할 수 있습니다. 로그 분석을 통해 서버 모니터링 데이터와 로그 파일을 연계하여 장애 분석 및 대응이 가능합니다. 로그 파일에는 서버 동작 상태, 오류 메시지, 경고 등이 기록되어 있으므로, 장애 발생 시 해당 로그를 분석하여 장애의 원인을 찾고 대응할 수 있습니다. 로그 분석을 통해 예상치 못한 동작, 오작동, 예외 상황 등을 식별하여 이에 대한 조치를 취할 수 있습니다. 서버 모니터링 데이터는 다양한 방식으로 수집되고, 성능 최적화, 용량 계획, 장애 예측 및 대응 등 여러가지 방식으로 활용됩니다. 이를 바탕으로 IT 인프라 관리자와 서버를 사용하는 이용자들이 원활하고 안정적으로 서버를 이용할 수 있도록 도와줍니다.
2023.07.04
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