반복영역 건너뛰기
주메뉴 바로가기
본문 바로가기
제품/서비스
EMS Solution
Features
클라우드 관리
AI 인공지능
서버관리
데이터베이스 관리
네트워크 관리
트래픽 관리
설비 IoT 관리
무선 AP 관리
교환기 관리
운영자동화
실시간 관리
백업 관리
APM Solution
애플리케이션 관리
URL 관리
ITSM Solution
서비스데스크
IT 서비스 관리
Big Data Solution
SIEM
Dashboard
대시보드
Consulting Service
컨설팅 서비스
고객
레퍼런스
고객FAQ
문의하기
가격
자료실
카탈로그
사용자매뉴얼
회사소개
비전·미션
연혁
2016~현재
2000~2015
인증서·수상
투자정보
재무정보
전자공고
IR자료
새소식
공고
보도자료
오시는 길
채용
피플
컬처
공고
FAQ
블로그
열기
메인 페이지로 이동
블로그
기술이야기
블로그
최신이야기
사람이야기
회사이야기
기술이야기
다양한이야기
무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
Helm과 Argo의 개념과 통합 활용법?!
강예원
2024.03.08
페이스북 공유하기
트위터 공유하기
링크드인 공유하기
블로그 공유하기
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.
#쿠버네티스
#Helm
#Argo
#K8s
#kubernetes
#ArgoCD
#ZeniusK8s
강예원
프리세일즈팀
고객에게 특화된 Zenius를 제공하기 위해, 비즈니스 요구에 알맞은 전략적 컨설팅을 제안합니다.
필진 글 더보기
목록으로
추천 콘텐츠
이전 슬라이드 보기
서버 모니터링 트렌드 살펴보기
서버 모니터링 트렌드 살펴보기
기업이나 조직의 IT 인프라 모니터링은 서버 모니터링에서 출발합니다. 통상적으로 서버 모니터링부터 네트워크, 데이터베이스, 웹애플리케이션, 전산설비 등으로 모니터링의 범위를 확장해 나가는 것이 일반적입니다. 서버는 초창기 메인 프레임부터 유닉스 서버, 리눅스 서버를 거쳐 최근의 가상화 서버에 이르기까지 물리적 및 논리적으로 그 성격이 변화해 왔습니다. 그에 따라 서버 모니터링의 관점도 많이 변모해 왔습니다. 기껏해야 1~2대 규모로 운영하던 메인 프레임의 시대와 수천, 수만대의 서버팜을 관리해야 하는 시대의 모니터링 개념은 달라야 합니다. 또, 가상화 시대를 맞아 물리적 서버 개념보다는 논리적 서버 개념이 중요해지고, 서버 1~2대의 장애 상황보다는 서버팜이 이루고 있는 서비스의 영속성이 중요해졌습니다. 이처럼 서버라는 인프라가 기술 발전에 따라 변모하고 있고, 그에 대응해 모니터링 콘셉트나 방법도 변화하고 있습니다. 이번 블로그에서는 서버 관련 새로운 인프라 개념 및 기술들이 대두되면서 변화하는 서버 모니터링의 새로운 트렌드에 관해 논의해 보고자 합니다. 1. 클라우드 네이티브 모니터링 더 많은 기업이나 조직이 전통적인 레거시 시스템에서 클라우드로 이동함에 따라 클라우드 모니터링의 필요성이 급격히 증가했습니다. 클라우드 네이티브 모니터링 도구는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 클라우드 환경에서 애플리케이션과 클라우드 인프라를 모니터링하도록 설계됐습니다. 또, 클라우드 인프라의 성능, 가용성 및 보안에 대한 실시간 인사이트를 제공해, IT운영부서가 문제를 신속하게 발견하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 일반적인 클라우드 모니터링은 메트릭과 로그를 사용해 클라우드 인프라 및 애플리케이션 성능을 하나의 통합된 화면에 제공합니다. 또한 통합 IT 환경 측면에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 다른 클라우드 환경과 통합해 모니터링할 수도 있습니다. 클라우드 기반 모니터링의 최신 추세는 하이브리드 모니터링입니다. 조직은 하이브리드 모니터링을 통해 클라우드와 온프레미스에서 각각 실행 중인 서버 및 애플리케이션 모두를 단일 플랫폼에서 모니터링할 수 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 서버 모니터링의 또 다른 트렌드는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용해 모니터링 과정을 자동화하는 것입니다. AI 및 ML 알고리즘은 모니터링 과정에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별해 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이는 실시간으로 수행될 수 있으므로 운영관리자는 발생하는 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터를 분석해 트래픽이 가장 많은 시기나 잠재적 장애와 같은 미래 추세를 예측할 수 있습니다. 이를 위해 서버의 성능과 관련된 대규모 데이터 세트에서 ML 알고리즘을 교육해야 합니다. 이 데이터는 서버 로그, 시스템 메트릭, 애플리케이션 로그 및 기타 관련 정보가 해당됩니다. 다음으로 알고리즘을 학습해 다양한 메트릭 간의 패턴과 상관 관계를 식별하고 이상 징후와 잠재적 문제를 감지합니다. 머신 러닝 모델이 훈련되면 서버를 실시간으로 모니터링하도록 배포할 수 있으며, 모델은 지속적으로 서버 메트릭을 분석하고 이를 학습한 패턴과 비교합니다. 편차나 이상을 감지하면 문제를 해결하기 위해 경고 또는 자동화된 작업을 트리거할 수 있습니다. 예를 들어, 트래픽이 갑자기 증가하는 경우 리소스를 자동으로 Scaling 하거나 다운 타임을 방지하기 위해 다른 조치를 취할 수 있습니다. 전반적으로 인공 지능과 머신 러닝을 사용해 서버 모니터링을 자동화하면, 문제해결에 시간을 절약하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 또, 심각한 문제로 번지기 전에 잠재적 문제를 식별해 서버 인프라의 전반적인 안정성과 가용성을 향상할 수 있습니다. 3. 컨테이너 모니터링 컨테이너가 애플리케이션 배포에 점점 더 많이 사용되면서, 컨테이너 모니터링은 서버 모니터링의 중요한 측면이 됐습니다. 컨테이너란 애플리케이션을 모든 인프라에서 실행하는데 필요한 모든 파일 및 라이브러리와 함께 번들로 제공하는 소프트웨어 배포 도구입니다. 컨테이너를 사용하면 모든 유형의 디바이스 및 운영 체제에서 실행되는 단일 소프트웨어 패키지를 만들 수 있습니다. 뿐만 아니라, 단일 시스템에서 한 컨테이너는 다른 컨테이너의 작업을 방해하지 않으므로 확장성이 뛰어나고, 결함이 있는 서비스가 다른 서비스에 영향을 주지 않아 애플리케이션의 복원력과 가용성이 향상되는 장점이 있습니다. 컨테이너 모니터링은 CPU 및 메모리 사용량과 같은 컨테이너 리소스 사용률에 대한 실시간 메트릭을 제공할 수 있습니다. 또, 애플리케이션이 의도한 대로 실행되고 있는지 확인하기 위해 Kubernetes(쿠버네티스)와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼을 모니터링하고, 컨테이너 및 기본 인프라에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 4. 서버리스 모니터링 서버리스 컴퓨팅은 사용량에 따라 백엔드 서비스를 제공하는 방법으로, 개발자가 서버를 관리할 필요없이 애플리케이션을 빌드하고 실행하는 것을 가능하게 합니다. 서버리스 컴퓨팅은 벤더 종속성(Vendor lock-in), 콜드 스타드와 DB백업이나 영상 인코딩 등 단시간에 많은 컴퓨팅 용량이 필요한 경우, 효율적이지 않음에도 불구하고 최근 몇 년 동안 주목을 받아오며 서버리스 모니터링이 서버 모니터링의 새로운 트렌드가 됐습니다. 서버리스 모니터링은 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등 리소스 사용률, 애플리케이션 성능, 호출 시간 및 오류율과 같은 기능 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 서버리스 모니터링은 데이터베이스 쿼리 성능과 같은 서버리스 함수의 종속성에 대한 인사이트도 제공합니다. 5. 마이크로서비스 모니터링 마이크로서비스는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 기능으로 쪼개어 변경과 조합이 가능하도록 만든 아키텍처로, 각 서비스를 다른 서비스와 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 마이크로서비스는 일반적으로 분산된 환경에 배포되므로 성능을 추적하고 문제를 찾아내기가 어렵고, 독립적으로 설계됐으므로 호환성에 어떤 문제가 있는지 감지할 필요가 있어 마이크로서비스 모니터링이 필요합니다. 마이크로서비스 모니터링은 개별 마이크로서비스 및 전체 애플리케이션의 성능과 상태를 추적하는 프로세스로 로그, 메트릭 및 트레이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석해 문제를 식별하고 성능을 최적화하는 작업입니다. 마이크로서비스 모니터링은 각 마이크로서비스 별 가용성, 응답 시간, 가동 시간, 지연 시간, 오류율을 포함합니다. CPU, 메모리, 디스크 사용량과 같은 리소스 사용률을 추적해 잠재적인 성능 병목 현상이나 리소스 제약을 식별할 수 있고, 마이크로서비스 간의 데이터 흐름을 추적하고 서비스 간의 종속성 추적을 모니터링합니다. 또, 마이크로서비스 모니터링은 애플리케이션 전체의 전반적인 상태와 성능뿐만 아니라 타사 서비스 및 API의 성능과 상태도 모니터링할 수 있습니다. ----------------------------------- 브레인즈컴퍼니는 꾸준히 연구개발에 매진해 상기와 같은 새로운 트렌드를 반영한 Zenius-EMS를 개발, 출시했습니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. *이미지 출처: Unsplash, flaction
2023.03.29
클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
오늘날 IT 인프라 운영환경은 매우 복잡해졌어요. 갑작스러운 환경 변화에 따라 신속한 대응도 필요한 시점이죠. 이러한 현상으로 많은 기업들이 온프레미스(On-premise) 환경에서 클라우드(Cloud) 환경으로 전환하는 추세이기도 해요. 클라우드 컴퓨팅 서비스 중에는 여러 벤더가 있는데요. 대표적으론 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)가 있어요. 그중 ‘AWS’는 국내 클라우드 시장에서 3년 간 70% 내외의 시장점유율로, 1위를 차지했는데요(*클라우드 서비스 분야 실태조사(2022), 공정거래위원회) 이처럼 높은 점유율을 가진 1) AWS의 주요 서비스를 살펴보고 2) 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유는 무엇인지 3) AWS의 각종 서비스를 모니터링할 수 있는 제니우스(Zenius)도 함께 소개해 드릴게요! AWS(Amazon Web Services)란? AWS는 ‘Amazon Web Services’의 약어로, 아마존 닷컴이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 서비스의 집합이에요. AWS에서 제공하는 여러 가지 서비스를 이용하면, 기업 및 개인이 필요한 컴퓨팅 리소스를 유연하게 확장하고 관리할 수 있죠. AWS 주요 서비스는 다음과 같아요! AWS 주요 서비스 ▪Amazon VPC(Amazon Virtual Private Cloud) 격리된 네트워크 환경을 구성하게 해주는 서비스예요. AWS의 동일 계정이나, 서로 다른 계정 간에 격리된 네트워크를 연결할 수 있도록 다양한 옵션들을 제공해 줘요. ▪Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) AWS에서 가장 많이 사용되는 컴퓨팅 서비스예요. 가상 서버를 호스팅 할 때 사용하죠. 리눅스나 윈도우 환경 등 다양한 인스턴스 유형을 지원하고, 필요에 따라 성능을 조정할 수 있어요. 생성 가능한 인스턴스 타입은 리전 별 차이가 있으나, 100개~300개에 이를 정도로 방대하답니다. ▪AWS Lambda AWS에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼이에요. 여기서 ‘서버리스’란 개발자가 서버의 존재를 신경 쓸 필요가 없다는 뜻이에요. AWS에서는 서버 인프라에 대한 프로비저닝, 유지관리 등을 대신 처리해 주죠. 이처럼 개발자가 비즈니스 로직에 집중하여 코드를 실행하게 해줘요. ▪Amazon S3 AWS에서 제공하는 스토리지 서비스예요. S3는 파일시스템이 아닌 오브젝트 스토리지 서비스로, 모든 파일에 API를 통해 접근 가능해요. 무제한적인 확장성, 높은 가용성과 내구성을 제공하며 단일 파일을 최대 5TB까지 업로드할 수 있어요. ▪Amazon EBS(Amazon Elastic Block Store) EC2 인스턴스에 장착하여 사용할 수 있는 가상 저장 장치에요. EBS를 연결하여 파일을 저장하면, EC2 인스턴스와 관계없이 데이터를 영구적으로 보관 가능해요. 이 밖에도 AWS에서 제공하는 서비스는 매우 방대한대요. 아래 URL로 접속 시, 필요한 서비스 목록 확인이 가능하답니다! 🔍 더 많은 AWS 서비스가 궁금하다면? 온프레미스와 AWS의 차이 온프레미스 방식은, 클라우드 컴퓨팅 서비스가 나오기 전까지 기업에서 전통적으로 사용한 ‘일반적인 인프라 구축 방식’이에요. 온프레미스 환경에서 서버를 운영하면, 호스팅 서비스를 이용하거나 서버를 직접 구매 또는 임대하죠. 그다음 데이터 센터(IDC, Internet Data Center) 또는 기업 전산실에 설치하여 운영해요. 하지만 물리적인 서버를 직접 설치할 경우, 많은 시간과 비용이 소모되어 이를 위한 운영 공간과 인력이 필요할 수 있어요. 예시를 들어 볼게요. 대형 콘서트 예매, 대학교 수강신청, 입시 원서 접수 등 단기간에 트래픽이 급증했다가 감소되는 경우를 생각해 볼까요? 이때 ‘온프레미스 방식’으로 시스템을 구축한다면, 매우 많은 비용 낭비가 발생하게 될 거예요. 반면 AWS의 경우는 어떨까요? 인터넷이 연결된 어디에서든 쉽게 인프라를 구축하고, 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있어요. 큰 이벤트를 처리한 후 생성된 리소스를 간편하게 삭제할 수 있죠. 이처럼 온프레미스 방식과 대비한다면, 남는 자원에 대한 비용 고민이 없어지겠죠? 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유 이처럼 AWS는 매우 유연하고 확장성 있는 클라우드 서비스예요. 하지만 모든 서비스를 AWS를 이용해서 서비스하는 것은 한계가 있는데요. 이유는 다음과 같아요. ▪보안 및 규정 준수 민감한 데이터나 규정 준수가 필요한 업무의 경우, 사설 클라우드나 온프레미스 환경의 자체 데이터 센터를 통해 운영하려는 경향이 있어요. ▪비용 효율 AWS는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에, 예측할 수 없는 트래픽 증가 등에 대응하기에 좋아요. 하지만 서비스에 따라 온프레미스 환경에서 운영하는 것이 비용 측면에서 더 효율적인 경우가 있죠. 이처럼 많은 기업이 AWS를 이용한 클라우드 서비스로 전환하는 추세지만, 당분간 온프레미스 방식과 결합한 하이브리드 클라우드 운영환경이 많은 편이에요. 그렇다면 이러한 하이브리드 클라우드 운영 환경을 모니터링할 수 있는 방법이 없을까요? 바로 ‘제니우스’를 활용한다면 가능해요! 제니우스를 이용한 하이브리드 클라우드 모니터링 구성도 제니우스 하이브리드 클라우드 모니터링 프로세스를 간략히 소개할게요! 우선 클라우드 환경 단계에서는 AWS 서비스를 이용하여 구축된 클라우드 환경 정보를 RestAPI 방식으로 수집해요. CMS Manager는 AWS 클라우드 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 주죠. EMS Manager는 온프레미스 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 줘요. Web UI에서는 스토리지에 저장된 데이터를 이용하여, 사용자에게 모니터링 정보를 제공한답니다! 제니우스에서 AWS 모니터링하기 제니우스를 이용한 ‘하이브리드 클라우드 모니터링 구성’을 좀 더 자세히 살펴볼까요? ▪CMS > 모니터링 > 요약 : 위 그림은 AWS 통합 요약 페이지인데요. EC2, RDS, VPC 등 과금 현황까지 통합 모니터링할 수 있어요. ▪EMS > 토폴로지 > 클라우드 맵 : 리전 별 자동 구성형 클라우드 맵 페이지에서는, AWS 리전 별 이용하는 서비스와 연관관계를 클라우드 맵이 자동으로 구성해 줘요. ▪CMS > 클라우드서비스 > EC2 > 주요 성능 지표 : 주요 성능지표 모니터링 페이지에서는 AWS 콘솔에 접속하지 않고, AWS 주요 성능 지표에 대한 모니터링 추이를 확인할 수 있어요. ▪EMS > 오버뷰 : 오버뷰를 통한 온프레미스 + AWS 통합 모니터링 페이지에서는, AWS 모니터링 항목과 온프레미스 환경 모니터링 항목의 통합 현황판을 확인할 수 있어요. 이처럼 AWS와 온프레미스 환경은 물론, 더 다양한 환경의 인프라 모니터링을 위해 제니우스를 사용을 해보는 건 어떨까요?
2023.11.16
클라우드 네이티브의 핵심! CNCF의 세 가지 핵심가치
클라우드 네이티브의 핵심! CNCF의 세 가지 핵심가치
최근 디지털 트랜스포매이션(Digital Transformation)이 IT 트렌드로 자리 잡았습니다. 기업과 조직은 빠르게 변화하는 환경에 대응하고 경쟁에서 앞서기 위해 '클라우드 네이티브 컴퓨팅' 기술을 채택하고 있는데요. 여기서 클라우드 네이티브 컴퓨팅 기술을 연구 및 발전시키고, 생태계를 촉진하는데 중추적인 역할을 하는 커뮤니티가 바로 'CNCF(Cloud Native Computing Foundation)'입니다. 현재 CNCF에서는 Google, Intel, Azure 등 700여 곳 이상의 회원사들이 활동에 참가하고 있습니다. 이번 시간에는 CNCF가 정확히 무엇이고, 추구하는 핵심가치와 주요 프로젝트에 대해 자세히 알아보겠습니다. 。。。。。。。。。。。。 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)란 CNCF는 2015년 12월에 리눅스 재단에 의해서 출범된 비영리 단체로, 네이티브 컴퓨팅 기술의 채택을 촉진하는 오픈소스 소프트웨어 재단입니다. CNCF는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 플랫폼에서 사용하며, 확장 가능한 애플리케이션을 개발하는데요. 이와 관련된 기술인 컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메쉬 등의 발전을 촉진하여 이러한 기술 패턴을 누구나 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. ▲총 24개의 CNCF Platinum Members 이러한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경을 대중화하기 위해 Google Cloud, AWS, MS Azure, Cisco, IBM, Apple, Oracle, Red Hat, VMware, SAP 등 유수의 기업들이 플래티넘 회원사로 참여하여 뜻을 같이 하고 있습니다. CNCF의 세 가지 핵심 가치 CNCF의 핵심가치는 1) 클라우드 네이티브 기술의 촉진 2) 오픈소스 프로젝트 생태계 육성 3) 기술의 표준화 수립으로 정리할 수 있습니다. 이 세 가지 핵심 가치를 더 자세하게 살펴볼까요? CNCF 핵심가치1 : 클라우드 네이티브 기술의 촉진 CNCF는 현대적이고 미래 지향적인 '클라우드 네이티브 기술의 촉진'을 중요한 핵심 가치로 규정하고 있는데요. 이는 CNCF가 오늘날의 IT 생태계의 중심에 서서, 클라우드 네이티브 기술을 지속적으로 연구 및 개발하여 새로운 디지털 전환의 시대를 선도하고자 하는 의지가 담겨 있다고 볼 수 있습니다. CNCF는 기존 온 프레미스(On-Premise) 환경, 그리고 모놀리식(Monolithic)한 개발 환경에서 탈피한 컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메시, 서버리스 등. 보다 혁신적이고 미래지향적인 기술 영역을 보급하고 대중화하기 위한 노력과 지원을 아끼지 않습니다. ▲기존 모놀리식 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처 비교 또한 디지털 트랜스포메이션 과정에서 클라우드 환경으로의 전환이 더욱 효율적으로 이루어질 수 있도록, 클라우드 네이티브 기술과 기업들의 서비스 모델을 재구성하기 위한 방법들을 안내하고 있습니다. 이렇게 새로운 서비스 모델 구축을 통해 민첩성과 효율성을 강화하여, 빠르게 변화하는 IT서비스의 수요에 기민하게 대응하고 고객 요구에 부응할 수 있도록 지원합니다. 여기서 계속 언급되고 있는 '클라우드 네이티브'는 정확히 무엇을 뜻할까요? CNCF의 활동에 대한 이해도를 높이기 위해, 클라우드 네이티브의 의미를 짚어보겠습니다! 📑클라우드 네이티브(Cloud Native)란? 클라우드 네이티브는, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 현대적 애플리케이션을 구축·배포·관리할 때의 소프트웨어 접근 방식입니다. 기업과 조직은 고객의 요구를 충족하기 위해 신속하게 업데이트할 수 있는 확장성과 유연성, 그리고 복원력이 뛰어난 애플리케이션을 구축하고자 합니다. 이를 위해 클라우드 네이티브에서 사용되는 기술들은, IT 서비스에 영향을 미치지 않고 애플리케이션을 신속하게 변경합니다. 또한 리소스를 효율적으로 활용하여 빠르게 변화에 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다. 위의 개념을 '클라우드 컴퓨팅'과 비교한다면 보다 더 쉽게 이해할 수 있는데요. 클라우드 컴퓨팅은, 클라우드 서비스 제공 업체가 단순히 리소스와 인프라를 클라우드 형태로 제공하는 방식입니다. 여기서 서비스 제공 방식은 기존 '모놀리식' 방식과 크게 다르지 않습니다. ▲클라우드 네이티브의 핵심요소 ⓒPivotal 클라우드 네이티브는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 컨테이너를 기반으로, IT 서비스의 확장·변경 등에 대응이 용이한 환경입니다. 예를 들어 Ex1) 서비스 수요가 폭증하거나 장애가 생겼을 경우 Ex2) 자동적으로 애플리케이션을 확장하거나 장애가 발생했을 경우에는 대체 가능한 모델을 바로 적용하여 Fail-Over가 손쉽게 이루어질 수 있도록 합니다. CNCF에서는 위 그림과 같이 클라우드 네이티브의 핵심 요소를 마이크로서비스, 컨테이너, 애플리케이션의 개발·통합·배포의 의미를 내포하는 DevOps, CI/CD의 개발 방법론을 포함하여 설명하고 있습니다. CNCF 핵심가치2 : 오픈소스 프로젝트 생태계 육성 CNCF는 다양하고 혁신적인 '오픈소스 프로젝트'를 개발·공급·대중화하여, 클라우드 네이티브 생태계를 활성화하는데 큰 기여를 하고 있습니다. 또한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경을 구성하고 효율적으로 운영하기 위해, 다양한 오픈소스를 개발하고 있는데요. 누구나 이와 같은 기술들을 이용할 수 있도록 지원합니다. 가장 성공적인 프로젝트는 2018년 8월에 컨테이너 오케스레이션 플랫폼인 'Kubernetes' 프로젝트이며, 컨테이너 생성·실행·종료 등의 역할을 하는 'Containerd', 시스템 모니터링 및 경고 역할을 하는 'Prometheus' 그리고 여러 시스템의 트래픽을 균등하게 분배하여 로드밸런싱을 제공하는 'Envoy' 등이 있습니다. 이처럼 클라우드 네이티브 생태계 활성화를 위한 다양한 프로젝트를 실행하며 배포하고 있습니다. ▲CNCF 개발 완료된 프로젝트 이외에도 클라우드 네이티브 커뮤니티인 이벤트·웨비나·워크샵 등을 활성화하여, 온오프라인 영역에서 개발자들 간의 교류를 원활하게 합니다. 개발자들이 오픈소스 프로젝트를 효과적으로 활용할 수 있도록, 사용법에 대한 교육과 튜토리얼을 제공하기도 합니다. 이를 통해 많은 기업과 이용자들이 클라우드 네이티브 환경에 손쉽게 접근할 수 있도록 지원하고 있습니다. CNCF 핵심가치3 : 기술의 표준화 수립 CNCF는 클라우드 네이티브 관련 기술의 무분별한 확장과 사용으로 인한 혼란을 방지하고자, 기술의 표준화를 촉진하고 정책의 일관성을 확보하는 노력 또한 지속하고 있는데요. 기술의 안정성과 품질 확보를 위해 재단 자체적으로 테스트와 벤치마킹 등을 수행하고, Best Practice를 공유하여, 기술의 표준화와 성숙도를 유지합니다. 이 외에도 CNCF는 새로운 기술의 적용 가능성과 성숙도를 평가하고, 클라우드 관련 기술을 보유한 회원사 및 파트너와의 협력을 촉진합니다. 이처럼 다양한 형태로 클라우드 네이티브 생태계의 지속적인 발전을 지원하고 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 이번 시간에는 CNCF의 정의와 핵심가치를 알아보았는데요. CNCF는 앞에서 소개해 드린 내용처럼, 클라우드 네이티브 생태계 활성화를 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 브레인즈컴퍼니 역시 클라우드 네이티브 모니터링을 위한 다양한 제품과 기능들을 속속 출시하고 있으니, 많은 관심 부탁드립니다. 다음 시간에는 [CNCF의 핵심 프로젝트] 주제로 돌아오겠습니다!
2023.12.27
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
다음 슬라이드 보기