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기술이야기 브라우저 모니터링 시스템(Zenius BRMS) 개발기 기술이야기 브라우저 모니터링 시스템(Zenius BRMS) 개발기 IT 시스템은 날이 갈수록 복잡해지고 있습니다. 모놀리식 아키텍처는 유연한 마이크로서비스(MSA)로 분화되었고, 정적인 서버 환경은 컨테이너와 서버리스 기반의 클라우드 네이티브로 빠르게 전환되었습니다.이러한 변화 속에서 DevOps 문화의 확산과 함께 시스템 전체의 상태를 파악하는 '옵저버빌리티(Observability)'의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 이러한 배경에서 브레인즈컴퍼니는 고객들이 사용자 경험의 최접점인 웹 브라우저 구간까지 모니터링 범위를 확장하여 서비스 전반의 가시성을 확보할 수 있도록, 브라우저 모니터링 시스템인 'Zenius BRMS(Browser Monitoring System)'를 개발하게 되었습니다. 사용자 행동 추적과 정밀한 체감 성능 분석이 강점인 Zenius BRMS의 핵심 엔진을 구현하기 위한 내용을 정리했습니다. 우리만의 아키텍처: 중계 에이전트가 없는 통합 파이프라인 Zenius BRMS는 브라우저 데이터 수집의 핵심 도구로 표준 오픈소스 프레임워크를 채택했습니다. 이는 특정 벤더에 종속되지 않으면서 MSA 및 클라우드 네이티브 환경의 사실상 표준(De Facto Standard)으로 자리 잡은 기술이기 때문입니다. 단순히 데이터를 수집하는 기능을 넘어, 데이터의 생성부터 전송까지 수집 라이프사이클 전체를 아우르는 포괄적인 규격을 갖추었다는 점이 결정적인 도입 배경이 되었습니다. 다만, 표준 아키텍처를 그대로 따르기보다는 운영 환경에 최적화된 구조를 설계하는 데 집중했습니다. 이미 백엔드 데이터 처리의 중추 역할을 하는 자사 매니저가 존재하므로, 이를 최대한 활용하여 전체 구조를 단순화하기로 한 것입니다. 결과적으로 운영 복잡도를 높이는 별도의 오픈소스 수집 에이전트를 중간에 두는 대신, 브라우저에서 수집한 데이터를 자사 매니저로 직접 전송하는 효율적인 통합 파이프라인을 구축했습니다. “애플리케이션 -> 매니저 -> 저장소” 구조로 배치 프로세서를 사용하여 데이터를 수집한 후 매니저로 전송합니다. 이를 통해 외부 프레임워크 관리 포인트를 줄이면서도 자사 솔루션의 강력한 데이터 처리 기능을 활용하여 프로세스를 일원화할 수 있었습니다. NodeJS나 모바일 앱 환경이라도 엔드포인트만 매니저로 지정하면 즉시 연동이 가능한 구조입니다. 이제 이렇게 수집된 데이터를 어떻게 다루고 있는지 살펴보겠습니다. 세션(Session) 정의와 생명주기 수집된 데이터를 분석하기 위해서는 기준이 필요합니다. 우리는 식별 ID를 가진 특정 사용자가 아니라 브라우저에 접근한 행위 자체를 하나의 세션으로 정의했습니다. 따라서 한 명의 사용자라도 상황에 따라 여러 개의 세션을 생성할 수 있습니다. 세션은 무한히 지속될 수 없으므로, 미동작 만료 시간(15분)과 최대 지속 시간(4시간)을 두어 생명주기를 관리합니다. 사용자가 활동을 하면 만료 시간이 갱신되지만 시작 후 15분 이내 동작이 없거나 4시간이 지나면 강제로 만료되는 구조입니다. 세션 정보는 쿠키를 활용하여 데이터 수집시점에 활용합니다. 해시 기반 샘플링 (XOR 연산의 활용) 때에 따라 대량의 데이터를 모두 수집하는 것은 비효율적이므로 샘플링이 필수적입니다. 기존의 샘플링은 단편적인 데이터 손실을 유발했기에 우리는 세션 기준 샘플링을 도입했습니다. 알고리즘 핵심은 균등한 분포(Uniform Distribution)를 만드는 것입니다. 세션 ID(UUID)를 32비트 정수로 변환하여 샘플링에 활용했는데 이 과정에서 AND 연산은 0으로 OR 연산은 최대값으로 수렴하는 경향이 있습니다. 따라서 우리는 비트의 무작위성을 가장 잘 보존하는 XOR 연산을 사용하여 균등한 샘플링 확률을 보장했습니다. 데이터 유실 없는 전송: sendBeacon vs keepalive 조금 더 자세한 가시성 확보를 위해 우리는 세션의 행동이 녹화되는 기능을 추가했습니다. 세션 행동을 녹화하여 전송할 때 가장 큰 문제는 브라우저 닫기 등으로 인한 데이터 유실입니다. 보통 이 시점에 navigator.sendBeacon을 많이 사용하지만 우리는 Fetch API의 keepalive: true 옵션을 선택했습니다. sendBeacon은 헤더 커스터마이징에 제약이 있고 응답 처리가 불가능한 반면 keepalive 옵션은 훨씬 유연한 제어가 가능하기 때문입니다. 64KB 용량 제한 이슈는 전송 주기를 조절하고 자체 용량 체크 로직을 추가하여 해결했습니다. 단순 저장소를 넘어: 다차원 분석을 위한 데이터 아키텍처 전환 Zenius BRMS의 초기 설계에서는 매니저에서 가공된 데이터의 신속한 기록과 실시간 조회를 위해, 입출력 속도가 뛰어난 Key-Value 기반의 인메모리 데이터베이스가 활용되었습니다. 하지만 분석해야 할 데이터 속성이 점차 다차원적으로 고도화되고, 분산된 시스템 간의 정교한 데이터 동기화가 요구되면서 기존 Key-Value 구조를 넘어선 확장성이 필요해졌습니다. 이에 따라 대규모 데이터 검색과 복잡한 집계 연산에 최적화된 검색 엔진 기반 저장소로 아키텍처를 전환했습니다. 특히 데이터 유입 단계의 파이프라인에서 요청-응답 시간(Response Time)과 같은 주요 파생 데이터를 미리 연산하여 저장하는 방식을 도입함으로써, 조회 시점의 연산 부하를 줄이고 데이터 가공 효율을 높였습니다. 단순한 처리 속도를 넘어 데이터의 활용성과 분석의 유연성에 무게를 둔 결과, 보다 심도 있고 다각적인 모니터링이 가능한 분석 환경을 구축할 수 있게 되었습니다. 브라우저에서 실시간으로 수집된 데이터는 자사 매니저를 거쳐 분석 목적에 최적화된 저장소에 안전하게 기록됩니다. 이로써 그간 파악하기 어려웠던 사용자 경험의 최전방인 프론트엔드 구간의 가시성을 확보할 수 있게 되었습니다. 이제 남은 핵심 과제는 "사용자의 클릭 한 번이 백엔드의 구체적인 어떤 쿼리를 유발했는가?"를 단절 없이 연결하는 것입니다. 이러한 전 구간(End-to-End) 추적을 실현하기 위해 서비스 간의 연관 관계를 정의하는 컨텍스트 전파(Context Propagation) 기술을 더욱 고도화할 계획입니다. 나아가 AI 기반의 이상 탐지(AIOps) 기술을 결합하여, 단순한 수치 관찰을 넘어 시스템 스스로 문제를 진단하고 예측하는 진정한 의미의 옵저버빌리티를 완성해 나갈 예정입니다. 2025.12.23
기술이야기 범정부 정보시스템 예방점검체계 대응 솔루션, Zenius GPM의 4가지 장점 기술이야기 범정부 정보시스템 예방점검체계 대응 솔루션, Zenius GPM의 4가지 장점 최근 디지털 행정서비스의 중요성이 날로 커짐에 따라 행정안전부는 범정부 정보시스템에 대한 예방점검 체계 도입을 의무화했습니다. 안정적인 서비스를 제공하기 위한 필수적인 조치이지만, 현장의 실무자들에게는 만만치 않은 도전이기도 합니다. 매일 약 120개에 달하는 점검 항목을 수동으로 확인하고 보고서를 작성하는 일은 업무 피로도를 높일 뿐만 아니라, 자칫 집중력 저하로 인한 점검 누락이나 데이터 오기입과 같은 인적 오류를 유발할 수 있기 때문입니다. Zenius GPM(Government Preventive Monitoring)은 이러한 현장의 어려움을 해결하고 보다 효율적인 모니터링 환경을 제공하기 위한 솔루션입니다. 행정안전부의 예방점검 매뉴얼을 충실히 시스템화하여 업무 효율성과 시스템 안정성을 동시에 잡은 Zenius GPM의 핵심 특장점 4가지를 자세히 살펴보겠습니다. 범정부 정보시스템 예방점검체계 대응 솔루션, Zenius GPM의 4가지 장점 1. 행정안전부 매뉴얼을 준수하는 자동 점검 체계 구현 Zenius GPM의 가장 큰 강점은 행정안전부가 규정한 '범정부 정보시스템 예방점검 매뉴얼'을 기반으로 설계되었다는 점입니다. 기존에는 관리자가 직접 서버나 장비에 접속하여 CPU, 메모리, 디스크 상태 등을 일일이 확인하는 수동 점검이 주를 이뤘습니다. 하지만 Zenius GPM은 매뉴얼에 명시된 약 120여 개의 필수 점검 항목을 시스템 내에 내재화하여, 서버, WEB, WAS, DBMS, 네트워크 장비 등 이기종 IT 자원에 대해 Agent의 수집기능과 명령어 수행을 통해 자동 점검을 수행합니다. 이러한 자동화는 단순히 편리함만을 제공하는 것이 아닙니다. 수작업 시 발생할 수 있는 점검 누락을 원천적으로 차단하고, 데이터를 수기로 입력하는 과정에서 생길 수 있는 실수를 방지하여 데이터의 신뢰성을 크게 높여줍니다. 또한, 단순히 점검을 수행하는 것에 그치지 않고 매뉴얼에 따른 표준 운영 절차를 시스템적으로 강제함으로써, 조직 전체가 일관된 기준에 따라 시스템을 관리할 수 있는 환경을 조성합니다. 이는 결과적으로 시스템 장애를 사전에 탐지하고 예방하는 데 큰 역할을 수행합니다. 2. 직관적인 통합 모니터링 뷰(Dashboard View) 제공 수많은 장비의 상태를 실시간으로 파악해야 하는 모니터링 업무에서 시각적인 직관성은 무엇보다 중요합니다. Zenius GPM은 방대한 점검 데이터를 시각화하여 관리자가 시스템의 전반적인 건강 상태를 한눈에 파악할 수 있는 통합 모니터링 뷰를 제공합니다. 일상점검 요약 대시보드를 통해 전체 IT 자원의 점검 현황을 종합적으로 보여주며, 정상, 이상의 상태를 색상(Color-coded)으로 명확히 구분하여 관리자가 직관적으로 상황을 인지할 수 있도록 돕습니다. 텍스트 위주의 나열식 화면이 아닌, 아이콘 차트와 그래프를 활용해 점검 진행률과 결과를 가시적으로 표현하기 때문에 관리자는 어떤 영역에서 문제가 발생했는지 즉각적으로 식별할 수 있습니다. 만약 요약 화면에서 이상 징후가 발견된다면, 클릭 한 번으로 상세 점검 결과 화면으로 이동하여 구체적인 원인을 파악할 수 있는 드릴다운(Drill-down) 기능을 지원합니다. 이러한 사용자 중심의 인터페이스는 문제 발생 시 대응 시간을 단축시키고 관제 업무의 효율을 높여줍니다. 3. 운영 환경에 최적화된 유연한 설정과 확장성 모든 기관의 IT 환경이 동일할 수는 없기에, 솔루션은 다양한 운영 환경을 수용할 수 있는 유연성을 갖춰야 합니다. Zenius GPM은 정해진 시간에 자동으로 점검을 수행하는 스케줄링 기능을 기본으로 제공하며, 장애가 의심되거나 긴급한 확인이 필요할 때는 언제든 관리자가 즉시 점검을 실행할 수 있는 온디맨드(On-demand) 기능을 지원합니다. 또한 Zenius GPM은 기본 제공되는 점검 항목을 그대로 사용하는 데 그치지 않고, 각 항목에 적용되는 점검 명령어와 판단 기준을 운영 환경에 맞게 조정할 수 있도록 설계되어 있습니다. 기관별 시스템 구성이나 운영 정책에 따라 비정상 패턴이나 임계치를 항목 단위로 개별 수정하거나, 필요 시 일괄 적용할 수 있어 점검 기준을 현실적인 수준으로 유지할 수 있습니다. 이를 통해 환경 특성과 맞지 않는 과도한 알람을 줄이고, 실제 운영에 의미 있는 이상 징후를 보다 정확하게 식별할 수 있습니다. 아울러 Zenius GPM은 Zenius EMS 프레임워크 기반 위에서 NMS, SMS, APM 등 다른 모니터링 솔루션과 유기적으로 연동될 수 있도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 예방점검 결과를 기존 관제·모니터링 체계와 자연스럽게 연결하고, 점검과 관제를 아우르는 통합 IT 운영 관리 플랫폼으로 확장할 수 있습니다. 4. 보고서 작성 자동화 및 체계적인 이력 관리 실무자들이 가장 많은 시간을 할애하면서도 번거로워하는 업무 중 하나가 바로 보고서 작성입니다. Zenius GPM은 이 부분을 획기적으로 개선했습니다. 일상점검, 특별점검, 구조진단 등 행정안전부 기준 양식에 맞는 다양한 보고서 폼을 내장하고 있어, 시스템이 수집한 데이터를 바탕으로 클릭 몇 번이면 규격에 맞는 보고서를 자동으로 생성해 줍니다. 생성된 보고서는 시스템에 이력이 남게 되어 언제든 다시 조회하거나 다운로드할 수 있으며, 필요에 따라 점검 결과 리스트를 엑셀파일로 내보내는 기능을 지원하여 2차 가공이나 별도 보고 자료 작성 시에도 유용하게 활용할 수 있습니다. 축적된 점검 데이터와 보고서는 단순한 기록을 넘어 시스템의 장기적인 성능 추이를 분석하고, 향후 인프라 증설이나 개선 계획을 수립하는 데 있어 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있어 데이터 기반의 의사결정을 강력하게 지원합니다. Zenius GPM은 단순한 모니터링 도구를 넘어, 복잡하고 반복적인 범정부 예방점검 업무를 시스템화하여 관리자가 보다 생산적이고 핵심적인 업무에 집중할 수 있도록 돕는 든든한 운영 파트너입니다. 표준화된 점검 체계를 통해 장애를 사전에 예방하고, 자동화를 통해 업무 효율을 높이고자 하는 담당자분들에게 Zenius GPM은 가장 확실한 해답이 될 것입니다. 이미 1,500여 개의 고객사에서 검증된 기술력을 바탕으로 여러분의 IT 운영 환경을 한 단계 더 발전시켜 보시기를 권해 드립니다. { "@context": "https://schema.org", "@type": "BlogPosting", "headline": "범정부 정보시스템 예방점검체계 대응 솔루션, Zenius GPM의 4가지 장점", "description": "행정안전부의 예방점검 매뉴얼을 시스템화하여 업무 효율성과 시스템 안정성을 높이는 Zenius GPM의 핵심 기능 4가지(자동 점검, 통합 뷰, 유연한 설정, 보고서 자동화)를 소개합니다.", "image": "https://www.brainz.co.kr/og_image/blog/436", "datePublished": "2025-12-11", "author": { "@type": "Person", "name": "차정환", "jobTitle": "차장", "description": "브레인즈컴퍼니의 마케팅과 브랜딩, 홍보를 총괄하고 있습니다." }, "publisher": { "@type": "Organization", "name": "브레인즈컴퍼니", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://www.brainz.co.kr/_html/images/layout/logo.svg" } }, "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/436" }, "articleBody": "Zenius GPM의 4가지 장점: 1. 행정안전부 매뉴얼을 준수하는 자동 점검 체계 구현 2. 직관적인 통합 모니터링 뷰(Dashboard View) 제공 3. 운영 환경에 최적화된 유연한 설정과 확장성 4. 보고서 작성 자동화 및 체계적인 이력 관리" } 2025.12.11
회사이야기 [2025년 하반기 Zenius 활용 세미나] 후기 회사이야기 [2025년 하반기 Zenius 활용 세미나] 후기 브레인즈컴퍼니는 지난주 주요 고객사와 협력사를 대상으로 2025년 하반기 Zenius 활용 세미나를 진행했습니다. 이번 세미나는 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 Zenius가 제공하는 최신 기능과 운영 인사이트를 공유하고, 실제 운영 환경에서 바로 활용 가능한 전략을 제시하기 위해 마련됐습니다. 올해 하반기 세미나는 Zenius의 신규 기능과 핵심 모듈을 중심으로 진행됐습니다. 세미나는 먼저 Zenius EMS 전반에 대한 소개로 시작되었으며, 참석자들은 클라우드와 온프레미스를 아우르는 통합 모니터링 구조를 비롯해 EMS가 제공하는 주요 기능들을 구체적으로 확인할 수 있었습니다. 특히 Kubernetes 클러스터 전반을 관제하는 Zenius K8s, 프로세스 단위 네트워크 트래픽을 분석하는 NPM, 그리고 다양한 스토리지 환경을 통합 관리할 수 있는 STMS 등 신규 모듈에 대한 관심이 높았습니다. 이어진 Zenius SIEM 소개에서는 대규모 로그를 안정적으로 수집·분석할 수 있는 구조와 함께, 복합 이벤트 기반 위협 탐지와 시각화 기능 등 보안 운영에 필요한 핵심 기능들이 소개되며 참석자들의 관심을 모았습니다. 또한 TC(기술지원)팀의 실시간 데모 시연이 이어져 참석자들의 이해도를 한층 높였습니다. 관리대상 등록과 임계값 설정 등 기본 감시 설정부터, 토폴로지 맵 기반의 연관 분석, 오버뷰 화면 구성, 이벤트 현황 확인까지 Zenius EMS의 주요 기능들을 중심으로 데모가 진행됐습니다. 세미나에 참석한 한 고객사는 “그동안 익숙하게 사용하던 기능뿐 아니라 새롭게 추가된 기능과 실제 적용 사례까지 확인할 수 있어, 현업에 바로 도움이 되는 매우 유익한 시간이었다”며 만족감을 전하기도 했습니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 고객이 직면하는 다양한 운영 과제를 해결하기 위해 Zenius의 기술 완성도를 지속적으로 높이고, 정기 세미나를 통한 지속적인 기술 교류와 인사이트 공유를 이어갈 예정입니다. 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 실질적인 운영 효율성을 제공하고, 더 많은 고객이 Zenius의 가치를 체감할 수 있도록 다양한 형태의 기술 개발과 지원을 강화할 예정입니다. 2025.12.03
기술이야기 AWS KMS 특징과 장점, 기본 암호화 활용 예시(단일 암호화 vs 봉투 암호화) 기술이야기 AWS KMS 특징과 장점, 기본 암호화 활용 예시(단일 암호화 vs 봉투 암호화) AWS KMS(Key Management Service)는 데이터 암호화에 사용되는 키를 생성하고 안전하게 관리할 수 있도록 지원하는 AWS의 관리형 서비스입니다. 클라우드 환경에서는 데이터가 외부 인프라에 저장되기 때문에 온프레미스와 달리 직접적인 통제가 어렵고, 그만큼 보안의 중요성이 커집니다. 암호화는 민감한 정보가 노출되는 것을 막는 가장 기본적인 보호 방식이지만, 암호화에 사용된 키가 유출되면 암호화 자체가 무력화되어 심각한 보안 위협으로 이어질 수 있습니다. AWS KMS는 이러한 위험을 줄이기 위해 암호화 키의 생성, 보관, 사용을 AWS가 책임지고 관리하는 보안 중심의 관리형 서비스를 제공합니다. 이를 통해 암호화 키 자체의 안전성을 확보하며, 서비스 전반의 기밀성과 안정성을 강화할 수 있습니다. 그렇다면 AWS KMS의 주요 특징과 장점, 그리고 기본 암호화 활용 방법을 구체적인 예시를 통해 살펴보겠습니다. AWS KMS 특징과 장점 AWS KMS는 데이터를 암호화하는 key를 암호화하여 보안 인증 장치인 HSM(물리적 공간)에 보관합니다. AWS KMS를 통해서만 HSM 내부에 저장된 Root Key에 접근 가능합니다. 이를 통해 키 구성요소를 안전하게 보호하고, 키가 물리적으로 격리되어 평문 형태로 외부로 유출되는 것을 원천적으로 차단합니다. 또한 AWS KMS는 키 정책을 활용해 암·복호화 권한을 세밀하게 제어할 수 있다는 장점이 있습니다. 동일한 키라 하더라도 사용자나 역할별로 서로 다른 권한을 부여할 수 있으며, 감사 로그를 통해 키 사용 이력을 추적하여 보안 관점에서의 모니터링과 통제가 가능합니다. AWS KMS 키 종류 AWS KMS 키는 관리 주체에 따라 AWS 관리형 키와 고객 관리형 키로 구분됩니다. AWS 관리형 키는 AWS 서비스가 자동으로 생성·관리하며, 사용자가 직접 생성하거나 수정·삭제할 수 없습니다. 주로 S3, RDS 등 서비스의 기본 암호화 기능에 사용되어 별도 설정 없이 간편하게 활용할 수 있습니다. 반면 고객 관리형 키는 사용자가 직접 생성하고 운영하는 키로, 키 정책을 통해 접근 권한과 사용 범위를 세밀하게 제어할 수 있습니다. 보안 요구사항에 따라 권한 설정이나 정책 변경을 자유롭게 구성할 수 있다는 점이 장점입니다 AWS KMS 의 키 순환(Key Rotation) AWS KMS의 주요 특징 중 하나는 키 순환(Key Rotation) 기능입니다. 키 순환은 일정 주기(기본 1년)에 따라 CMK(KMS 키)의 핵심 암호화 구성 요소(Key Material)를 자동으로 교체하여 키 유출 가능성을 낮추고 보안성을 강화하는 기능입니다. 키가 순환되면 이후 암호화 작업에는 새롭게 교체된 키 재료가 사용되지만, 순환 이전에 암호화된 데이터도 그대로 복호화할 수 있습니다. 이는 이전 버전의 Key Material이 KMS 내부에 안전하게 유지되어 복호화 요청 시 자동으로 참조되기 때문입니다. 또한 키 순환 시 ARN, 키 상태, 키 정책 등 키의 기본 정보는 변경되지 않고 암호화 재료만 새로워지므로, 애플리케이션 코드나 비즈니스 로직을 수정하지 않아도 기존과 동일한 방식으로 계속 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. AWS KMS 키 정책 AWS KMS 키 정책을 통해 키 사용 주체, 범위 등을 정하는 방식으로 보안성을 강화합니다. 키 정책을 구성하는 요소는 크게 Version, Id, Statement가 있습니다. 이 요소 중 Statement를 통해 키 사용 규칙을 관리할 수 있습니다. Statement 구성 요소에 대해 살펴보겠습니다. Sid : 식별자(키 정책 설명) Effect : 결과(허용, 거부) Principal : 주체(누구에게 적용되는지) Action : 행위(무엇을 할수있는지) Resource : 대상(어떤 key에 적용되는지) Condition : 조건(ip, 시간 등 추가 조건) 위 키 정책은 Principal에 등록된 유저에게 해당 키로 Action에 나열된 행위를 허용하는 정책입니다. 추가로 이 키를 사용하기 위해서는 EncryptionContext를 포함해야하고 그 Context 내부에 key:value 형태로 “Purpose” : “KMSTEST” 를 가지고 있어야 합니다 이처럼 AWS KMS 사용자는 하나 이상의 Statement를 만들어 고객 관리형 키 사용 환경을 세부적으로 통제할 수 있습니다. 암·복호화 예시(Java): 단일 호출 암호화 vs 봉투 암호화 Java 환경에서 AWS KMS를 활용할 때는 KMS 키를 직접 사용해 암·복호화를 수행하는 방식과, 암호화에 사용할 데이터 키를 별도로 발급받아 사용하는 방식이 있습니다. 각각을 단일 호출 암호화와 봉투 암호화(Envelope Encryption)라고 합니다. 아래 예시는 이미 생성된 KMS 키를 기반으로 두 방식이 어떻게 동작하는지 보여줍니다. 이를 위해 먼저 KMS에 접근하기 위한 인증 정보를 설정하고, 암·복호화 요청을 처리할 KmsClient를 생성합니다. - accessKeyId: 사용자 액세스 키 - secretAccessKey: 비밀 액세스 키 단일 호출 암호화와 봉투 암호화가 각각 이제 떻게 구현되는지 코드를 통해 살펴보겠습니다. [1] 단일 호출 암호화 단일 호출 암호화시에는 kmsClient와 KMS 마스터 키를 활용해서 KMS 서비스 제공 Encrypt, Decrypt 객체 생성 후 암,복호화를 진행합니다. 단일 호출 암호화 방식은 크기가 작은 데이터(4KB 미만)를 암호화하는데 사용된다. 이 방식의 장점은 KMS 서비스를 통해 직접 암,복호화 하기 때문에 간단한 코드로 구현이 가능하다는 점입니다. 다만 암,복호화 시 데이터 개수에 따라 비용 및 KMS 통신량 증가 한다는 것이 단점입니다. 단일 호출 암호화 결과를 보면 암,복호화가 정상적으로 이루어진것을 확인할 수 있습니다. [2] 봉투 암호화 두번째 방식은 봉투 암호화입니다. 봉투 암호화의 핵심은 데이터를 암호화 하기 위해 사용되는 키를 암호화 한다는 것입니다. 봉투 암호화는 평문 암호화 키(encryptKey)를 이용하여 데이터를 암호화합니다. 이때 사용된 평문 암호화 키는 즉시 삭제하고 암호문을 저장합니다. 복호화시에는 암호문을 통해 평문 암호화 키를 조회하고 이 키를 이용하여 데이터를 복호화합니다. 잘못된 방식과 잘된 방식을 비교하여 살펴보겠습니다. 잘못된 방식을 보면 암호화 키(encryptKey)를 활용해 암호화 한 이후 동일한 변수를 이용하여 바로 복호화를 진행하고 있습니다. 이는 암호화 이후 평문 암호화 Key를 폐기하지 않고 재사용하기 때문에 평문 키를 HMS 외부에 보관하지 않는다는 KMS의 핵심 보안 원칙에 어긋납니다. 올바른 봉투 암호화는 복호화시 최초 암호화에 사용된 키(encryptKey)가 아니라 저장된 암호문(cipherTextBlob)을 이용하여 재조회한 평문 키(newPlaintextKey)를 활용하여 복호화합니다. 이를 통해 데이터 암호화에 사용된 평문 키를 외부에 노출시키지 않고 데이터 복호화가 가능합니다. 봉투 암호화 결과는 아래와 같습니다. 결과를 보면 최초 암호화에 사용된 평문키와 재조회한 평문키가 동일한것을 확인할 수 있습니다. 이 평문키는 사용시마다 암호문을 이용해 조회 후 사용하여야하며 사용 후 즉시 폐기하여야합니다. 봉투 암호화 방식은 사용자가 암호화 방식을 직접 정할 수 있어 단일 호출 암호화 방식에 비해 유연한 암호화 처리가 가능합니다. 또한 데이터가 아닌 데이터 암호화 를 암호화 하는 방식이기 때문에 데이터 개수에 영향을 적게 받는다는 장점이 있습니다. 봉투 암호화 과정을 요약 정리하면 아래와 같습니다. ① KMS를 통해 평문 암호화 키(encryptKey) 및 암호문(cipherTextBlob) 조회 ② encryptKey를 사용하여 데이터 암호화 후 폐기 ③ cipherTextBlob 및 암호화 데이터 저장 ④ cipherTextBlob를 사용하여 KMS에서 암호화 키 재조회(newPlaintextKey) ⑤ newPlaintextKey를 사용하여 데이터 복호화 두 방식 핵심 비교 지금까지 AWS KMS 기본 개념과 두가지 활용법에 대해 살펴보았습니다. KMS의 가장 큰 특징은 암호화 키를 안전하게 보호하는 서비스라는 점입니다. AWS KMS는 암호화 과정에서 가장 중요한 요소인 암호화 키를 사용자가 직접 관리하는 부담을 줄여줍니다. AWS KMS는 암호화 키를 최고 보안 수준으로 보호하기 때문에 사용자는 키 탈취 걱정없이 암호화 로직에 집중할 수 있습니다. 또한 AWS KMS 키 정책을 통해 복잡한 어플리케이션 코드 수정 없이 간편하게 암호화 키 접근 가능 사용자 및 행위를 통제할 수 있다는 장점이 있습니다. 이글을 통해서는 AWS KMS를 살펴보았는데 이 외에도 Google, Azure, NCP 등 여러 회사에서 제공하는 사용중인 KMS 서비스 중 사용중인 환경에 가장 적합한 KMS를 선택하여 활용하시기를 추천드립니다. 2025.11.20
기술이야기 쿠버네티스 모니터링 툴, Zenius K8s의 특장점과 활용팁 자세히 보기 기술이야기 쿠버네티스 모니터링 툴, Zenius K8s의 특장점과 활용팁 자세히 보기 쿠버네티스(Kubernetes, 이하 K8s)는 이제 많은 기업이 선택하는 운영 기반으로 자리 잡았습니다. 자동 확장과 유연한 배포 기능을 제공해 운영 효율을 높여주지만, 환경이 커질수록 구조가 복잡해지고 관리 범위도 자연스럽게 넓어집니다. 여러 클러스터와 다양한 노드, 파드, 컨테이너가 동시에 동작하는 상황에서는 어느 지점에서 성능이 떨어지고 있는지, 어떤 서비스가 영향을 받고 있는지 즉시 파악하기 어려울 때가 많습니다. 기존의 서버나 로그 중심 모니터링만으로는 전체 흐름을 한눈에 이해하기 어렵고, 문제의 시작 지점을 정확하게 찾기에도 한계가 있습니다. 결국 K8s 운영에서 가장 자주 마주치는 어려움은 복잡한 구조를 어떻게 더 명확하게 바라볼 수 있는가라는 점에 있습니다. Zenius K8s는 이러한 복잡성을 운영자에게 보다 분명하게 보여주는 통합 모니터링 솔루션입니다. 클러스터부터 파드·컨테이너·애플리케이션까지 한 화면에서 연결된 흐름으로 살필 수 있어, 성능 저하나 장애 징후를 조기에 확인하고 상황을 빠르게 정리할 수 있습니다. 그렇다면 Zenius K8s의 구체적인 특장점은 무엇이고 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 쿠버네티스(K8s) 모니터링 툴, Zenius K8s의 특장점 3가지 쿠버네티스를 운영할 때는 단편적인 지표보다 전체 구조와 각 구성 요소의 흐름이 어떻게 연결되어 움직이는지를 이해하는 것이 훨씬 중요합니다. Zenius K8s는 이 흐름을 보다 선명하게 보여주는 데 초점을 맞춘 솔루션으로, 이러한 특징을 세 가지로 정리해보면 다음과 같습니다. 1) 보는 방식이 다르다 – 전체 클러스터를 한눈에 조망하는 통합 모니터링 View Zenius K8s는 전체 클러스터를 하나의 화면에서 함께 살펴볼 수 있는 통합 뷰를 제공합니다. 물리적, 논리적 관점의 운영 상황과 각 구성 요소까지 한 화면에 표현되기 때문에, 클러스터 현황부터 Node, Pod, 컨테이너와 애플리케이션까지 종합적인 운영 상태를 확인할 수 있습니다. 특히 Zenius K8s는 Node, 컨테이너 기반의 모니터링만을 제공하는 것이 아니라 멀티 클러스터 기반 통합 모니터링을 지원하기 때문에, 다양한 K8s 환경을 여러 화면을 오갈 필요 없이 한 눈에 관리하실 수 있습니다. Zenius K8s는 이를 통해 사용자의 운영 효율과 대응 속도를 크게 향상시킵니다. 또한 통합 모니터링 View를 통해 발생한 이벤트도 바로 확인할 수 있습니다. Zenius K8s에서는 이벤트에 대한 색상 표시로 운영자들이 전체 인프라의 흐름을 한눈에 보고 문제가 생긴 부분을 즉시 찾아 대응할 수 있도록 합니다. 2) 관리 방식이 다르다 – 오브젝트 메타정보와 변경 이력을 투명하게 추적 쿠버네티스는 지속적으로 리소스를 생성하고 수정합니다. Zenius K8s는 이러한 오브젝트들의 메타정보를 주기적으로 수집하고 변경 내역을 기록합니다. 각 오브젝트의 이름, 라벨, 속성 정보를 두 시점에서 비교해 어떤 부분이 바뀌었는지 시각적으로 표시해 줍니다. 이 기능을 활용하면 운영자는 환경 설정 변경으로 인한 문제를 빠르게 파악하고 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 노드의 설정이 바뀐 뒤 성능 저하가 생겼다면 이력 화면을 통해 변경 내용을 바로 확인하고 원인을 찾아 해결할 수 있습니다. 결국 운영자는 불필요한 추측 없이 데이터를 기반으로 안정적인 운영 결정을 내릴 수 있습니다. 3) 보여주는 방식이 다르다 – 토폴로지맵 자동생성으로 구성정보 확인 Zenius K8s는 클러스터 구조를 자동으로 인식해 노드, 네임스페이스, 서비스 간 관계를 토폴로지 맵으로 시각화합니다. 별도 설정 없이도 새로 생성되거나 변경된 리소스가 자동 반영되어, 운영자는 복잡한 쿠버네티스 환경을 하나의 구조로 쉽게 파악할 수 있습니다. 이 토폴로지 맵은 서비스 간 연결과 트래픽 흐름을 시각적으로 표현해 문제가 발생한 영역을 이벤트 심각도에 따른 컬러 표출을 통해 즉시 확인할 수 있습니다. 또한 특정 노드나 서비스에서 이상 징후가 감지되면, 해당 요소를 클릭해 관련 리소스나 로그 화면으로 바로 이동할 수도 있습니다. 운영자는 이를 통해 리소스 상태뿐 아니라 노드, 파드, 컨테이너 등 서비스 간 영향 관계를 한눈에 파악하고, 장애 원인 분석과 구조 개선까지 신속히 수행할 수 있습니다. Zenius K8s는 단순한 모니터링을 넘어, ‘보는 순간 이해되는 구조적 시야’를 제공하는 토폴로지 중심 운영 환경을 만듭니다. 쿠버네티스(K8s) 모니터링 툴, Zenius K8s의 활용팁 3가지 그렇다면 이러한 장점을 갖춘 Zenius K8s를 활용해 운영 효율과 안정성을 어떻게 높일 수 있을지, 리소스 사용 편차 관리, 서비스 지연 원인 파악, 설정 변경 영향 분석과 같은 관점을 기준으로 세 가지로 나누어 알아보겠습니다. 1) 클러스터는 이렇게 본다 - 리소스 성능 모니터링 Zenius K8s는 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등 주요 자원 사용 상태를 클러스터, 노드, 파드, 컨테이너 단위로 실시간 확인할 수 있습니다. 각 자원의 사용량이 얼마나 되는지, 어떤 노드가 가장 많은 리소스를 쓰는지 그래프와 지표로 보여주어 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 운영자는 이를 활용해 자원 불균형 문제를 빠르게 찾고, 스케줄링 전략을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 노드가 다른 노드보다 자원 사용률이 높게 나타난다면 파드 분배 정책을 조정해 효율적인 자원 사용이 가능해집니다. 결과적으로 불필요한 과부하를 줄이고, 전체 클러스터의 안정성을 높일 수 있습니다. 2) 병목은 이렇게 잡는다 – APM 연계로 병목 구간까지 추적 Zenius K8s는 Zenius APM과 연결되어 애플리케이션의 성능까지 함께 분석할 수 있습니다. 이러한 연계는 애플리케이션 성능 모니터링까지 가능하게 합니다. Pod 내 컨테이너 기반 애플리케이션의 트랜잭션 수, 지연상황 관찰이 가능하며, 선택한 인스턴스에 대해서는 서비스 레벨의 성능 분석도 지원합니다. 운영자는 이 기능을 통해 문제의 위치를 정확히 찾고, 서비스 품질을 빠르게 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 결제 서비스의 응답 속도가 느려졌다면APM 연계 화면에서 어떤 구간(예: API 호출, 데이터베이스 처리 등)에서 병목이 발생했는지를 즉시 확인할 수 있습니다. 이런 방식으로 Zenius K8s는 운영자가 직접 사용자 경험의 속도를 측정하고 문제가 커지기 전에 해결할 수 있도록 돕습니다. 3) 문제 원인은 이렇게 찾는다 - 실시간 로그와 오브젝트 변경 이력 추적 Zenius K8s는 쿠버네티스 환경에서 발생하는 다양한 로그를 실시간으로 수집합니다. 컨테이너, Kubelet, API 서버, 애플리케이션 로그까지 한 화면에서 볼 수 있고, 필요한 기간이나 조건을 정해 검색할 수도 있습니다. 이 기능은 운영자가 장애가 생긴 시점을 중심으로 원인을 추적할 때 유용합니다. 예를 들어 특정 서비스가 갑자기 중단됐다면, 그 시점의 컨테이너 로그와 Kubelet 로그를 함께 조회해 원인을 바로 찾을 수 있습니다. 뿐만 아니라, 실시간 로그를 감시하며 즉시 이상을 발견할 수도 있습니다. 오브젝트(Node, Pod, Deployment, ReplicaSet 등)의 설정이 바뀐 이력도 함께 기록됩니다. 이 정보는 운영자로 하여금 “무엇이 바뀌었는가”, “언제부터 문제가 생겼는가”를 명확히 확인할 수 있도록 합니다. 운영자는 이 데이터를 근거로 설정을 되돌리거나 개선점을 빠르게 찾을 수 있습니다. 결국 이 기능은 단순한 문제 대응이 아니라, 같은 문제가 반복되지 않도록 관리하는 기반이 됩니다. 쿠버네티스 운영의 어려움은 기술이 아니라 가시성에 있습니다. Zenius K8s는 그 복잡한 구조를 단순하고 명확하게 보여줍니다. 리소스, 애플리케이션, 로그를 세밀하게 모니터링하는 기능, 그리고 통합 뷰와 변경 이력, 토폴로지 맵 같은 고급 관리 기능을 통해 운영자는 더 이상 주관적 판단에 의존하지 않고 객관적 데이터를 통해 운영에 판단을 내릴 수 있습니다. 쿠버네티스 모니터링 툴Zenius K8s는 “문제가 생기면 대응하는 도구”가 아니라, 문제를 미리 알아차리고 예방하는 운영 파트너가 되어줍니다. 복잡한 쿠버네티스 환경 속에서도 Zenius K8s와 한결 단순하고 안정적인 서비스 운영 환경을 만들어나갈 수 있습니다. Zenius K8s FAQ Q1. 기존 오픈소스로 된 쿠버네티스 모니터링 툴(Prometheus, Grafana 등)과 비교했을 때 어떤 강점이 있나요? A. Zenius K8s는 인프라부터 APM까지 단일 콘솔에서 관리하는 통합 가시성을 제공하여 여러 툴을 개별 운영하는 번거로움을 해결합니다. 특히 오픈소스만으로는 구현하기 어려운 자동 토폴로지 맵과 오브젝트 변경 이력 추적 기능을 통해 장애 원인을 즉각적으로 도출할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점입니다. Q2. 수천 개의 파드(Pod)가 가동되는 대규모 환경에서도 안정적인 운용이 가능한가요? A. 대형 공공기관과 금융권의 대규모 관제 노하우가 집약된 Zenius K8s는 고부하 환경에서도 시스템 부하를 최소화하며 안정적인 모니터링을 수행합니다. 경량화된 수집 엔진을 탑재하여 클러스터 리소스 소모는 줄이면서도 방대한 실시간 메트릭과 로그 데이터를 누락 없이 처리합니다. Q3. 멀티 클러스터나 하이브리드 클라우드 환경에서도 통합 관제가 가능한가요? A. 온프레미스와 퍼블릭 클라우드가 혼재된 환경에서도 모든 클러스터를 단일 콘솔에서 통합 관리할 수 있는 가시성을 보장합니다. 서로 다른 환경의 클러스터들에 일관된 모니터링 정책과 대시보드를 적용할 수 있어, 인프라 규모가 커지더라도 운영 효율성과 관리 일관성을 동시에 확보할 수 있습니다. { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "TechArticle", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/431#article", "headline": "쿠버네티스 모니터링 툴, Zenius K8s의 특장점과 활용팁", "description": "클러스터부터 파드·컨테이너·애플리케이션까지 한 화면에서 관리하는 Zenius K8s의 특장점과 활용팁을 정리했습니다.", "keywords": "쿠버네티스, K8s, 쿠버네티스 모니터링, Zenius K8s", "author": { "@type": "Person", "name": "이성경", "jobTitle": "Pre-sales" }, "datePublished": "2025-11-18T00:00:00+09:00", "dateModified": "2025-12-18T12:00:00+09:00", "publisher": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "mainEntityOfPage": { "@type": "WebPage", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/431" } }, { "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Zenius K8s는 기존 오픈소스 K8s 모니터링과 어떤 점이 다른가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "인프라부터 APM까지 단일 콘솔 통합 가시성을 제공하며, 자동 토폴로지 맵과 오브젝트 변경 이력 추적 기능을 통해 장애 원인을 즉각 도출할 수 있습니다." } }, { "@type": "Question", "name": "수천 개의 파드가 가동되는 대규모 환경에서도 안정적인가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "네, 경량화된 수집 엔진을 통해 리소스 소모를 최소화하며, 대규모 공공기관 관제 노하우로 무중단 성능을 보장합니다." } }, { "@type": "Question", "name": "멀티 클러스터나 하이브리드 환경에서도 통합 관제가 가능한가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "온프레미스와 퍼블릭 클라우드가 혼재된 환경에서도 단일 콘솔에서 모든 클러스터를 통합 관리할 수 있습니다." } } ] }, { "@type": "Organization", "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization", "name": "브레인즈컴퍼니 (Brainzcompany)", "url": "https://www.brainz.co.kr/", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://www.brainz.co.kr/common/img/logo.png" }, "tickerSymbol": "KOSDAQ:099390", "sameAs": [ "https://www.facebook.com/profile.php?id=61563011423544", "https://blog.naver.com/brainzsquare", "https://kr.linkedin.com/company/brainzcompany" ] } ] } 2025.11.18
회사이야기 브레인즈컴퍼니와 제니우스가 주목받은 BIXPO 2025 후기 회사이야기 브레인즈컴퍼니와 제니우스가 주목받은 BIXPO 2025 후기 지난 11월 5일부터 7일까지, 광주 김대중컨벤션센터에서 BIXPO 2025(빛가람 국제전력기술 엑스포)가 열렸습니다. 이번 행사는 올해로 10회를 맞이한 글로벌 에너지 산업 박람회로, 국내외 주요 기업들이 에너지를 중심으로 산업 간 경계를 허물고 디지털 전환을 가속화하는 다양한 기술과 아이디어를 선보였습니다. 브레인즈컴퍼니는 이번 전시에 참가해 지능형 IT 인프라 통합 모니터링 기술이 산업 전반의 디지털 전환을 어떻게 뒷받침할 수 있는지를 소개했습니다. Zenius EMS를 중심으로 안정적이고 효율적인 IT 운영 환경을 구축하는 기술을 선보였으며, 많은 참관객들이 브레인즈컴퍼니의 기술과 실제 적용 사례에 관심을 보였습니다. │BIXPO 2025, “Connect everything with energy” BIXPO 2025는 한국전력공사가 주최하는 국내 최대 규모의 글로벌 에너지 기술 엑스포로, “Connect everything with energy(에너지로 연결하다)”를 주제로 진행되었습니다. 올해 행사는 단순한 전력 기술 전시를 넘어, 에너지와 디지털 기술의 융합을 중심으로 산업의 지속가능한 발전 방향을 제시했습니다. 총 166개 기업 및 기관이 참가했으며, 한전, 포스코, HD현대, 두산, 브레인즈컴퍼니를 비롯한 국내외 주요 기업들이 신기술과 융복합 혁신 기술을 선보였습니다. 행사장에는 약 2만여 명의 참관객이 방문해 에너지 산업의 새로운 흐름과 디지털 기술이 결합된 다양한 솔루션을 체험했습니다. BIXPO 2025는 전시뿐 아니라 국제 컨퍼런스, 발명혁신 기술대전, 수출상담회, TEDx 강연, 일자리 박람회 등 다양한 프로그램이 함께 열렸습니다. 이를 통해 전력산업뿐 아니라 ICT, AI, 빅데이터 등 첨단 기술 분야 간의 교류와 협력이 활발히 이뤄졌습니다. │브레인즈컴퍼니, 옵저버빌리티 솔루션으로 주목 받다. 브레인즈컴퍼니는 이번 전시에서 자사의 대표 솔루션인 Zenius EMS를 중심으로 기업과 기관의 IT 인프라 통합 관리 및 운영 효율화 기술을 선보였습니다. Zenius EMS는 서버, 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션 등 기업의 핵심 시스템을 단일 플랫폼에서 통합 모니터링할 수 있는 솔루션으로, 대규모 환경에서도 안정적이고 유연한 운영을 지원합니다. 이번 전시에서는 Zenius EMS에 대한 세부 기능 설명과 데모 시연을 통해 실시간 자원 상태, 트래픽 흐름, 이벤트 감시, 장애 이력 등을 한눈에 파악할 수 있는 직관적인 관리 환경을 선보였습니다. 참관객들은 특히 Zenius가 제공하는 클라우드 및 Kubernetes 통합 모니터링 기능에 큰 관심을 보였습니다. 다양한 클라우드 플랫폼과 컨테이너 환경을 유기적으로 연결하여 관리할 수 있는 구조는 복잡한 IT 인프라를 가진 기업들에게 운영 부담을 줄일 수 있는 실질적인 대안으로 주목받았습니다. 또한 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 함께 분석하고 시각화하여 시스템의 상태와 변화를 한눈에 파악할 수 있는 Zenius의 옵저버빌리티 환경도 참관객으로부터 좋은 반응을 얻었습니다. Zenius EMS 뿐 아니라 Zenius SIEM과 Zenius ITSM도 높은 관심을 받았습니다. Zenius SIEM은 AI 기반 이상탐지와 연관 로그 분석을 통해 대규모 보안 데이터를 빠르게 해석하고 위협을 조기에 식별할 수 있는 기술로 좋은 평가를 받았습니다. Zenius ITSM은 요청·장애·변경 관리 전 과정을 자동화하고, 로우코드 기반으로 유연하게 구성할 수 있어 운영 효율과 서비스 품질을 함께 높이는 솔루션으로 호평을 받았습니다. 브레인즈컴퍼니는 이번 전시회를 통해 제니우스 솔루션에 높은 관심을 보인 고객사들과 후속 미팅을 이어가며, 솔루션 도입 방안과 기술 협력 방향을 구체적으로 논의할 예정입니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 지능형 모니터링 기술과 자동화 역량을 고도화해 산업 전반의 디지털 전환을 안정적으로 뒷받침하는 솔루션을 선보일 예정입니다. 이번 BIXPO를 통해 얻은 다양한 인사이트를 바탕으로, 운영 효율을 높이기 위한 솔루션 제공을 위해 꾸준히 노력하겠습니다. 차정환ㅣ프리세일즈팀 온/오프라인 마케팅 브랜딩, 그리고 홍보를 총괄하고 있습니다. 2025.11.13
기술이야기 하이브리드 클라우드 모니터링에서 Zenius의 4가지 핵심 강점 기술이야기 하이브리드 클라우드 모니터링에서 Zenius의 4가지 핵심 강점 최근 기업들은 퍼블릭과 프라이빗 클라우드를 함께 활용하는 하이브리드 클라우드 환경을 적극적으로 도입하고 있으며, 그 위에서 쿠버네티스를 기반으로 한 마이크로서비스 운영이 점점 보편화되고 있습니다. 이러한 구조는 유연성과 확장성 측면에서 유리하지만, 동시에 관리와 운영의 복잡성을 크게 높이는 요인이 됩니다. 이러한 환경에서는 단순한 지표 수집을 넘어 End-to-End Observability, 쿠버네티스 이벤트와 성능 지표의 통합 해석, 분산된 클라우드 자원의 일관된 관리가 필요합니다. 더 나아가 알림과 자동화는 단순 경고를 넘어 실제 대응으로 이어질 수 있어야 합니다. Zenius EMS는 이러한 과제를 해결하기 위한 다양한 기능을 갖추고 있습니다. 다양한 환경을 아우르는 단일 뷰, 쿠버네티스와 애플리케이션까지 연결된 심층 분석, 자동화와 예측 기능, 그리고 모듈화 기반 확장성을 하나의 솔루션 안에서 제공합니다. 이번 글에서는 Zenius EMS가 하이브리드 클라우드 모니터링에서 가지는 핵심 강점을 구체적으로 살펴보겠습니다. 하이브리드 클라우드 모니터링에서 Zenius의 4가지 핵심 강점 1) End-to-End Observability 모니터링의 핵심은 파편화된 데이터를 문맥(Context) 기반으로 연결하는 것입니다. Zenius EMS는 사용자 경험부터 애플리케이션, 인프라, 네트워크까지 전 과정을 단일 관점에서 해석하여 사각지대 없는 가시성을 제공합니다. Topology Map & Service Map: 애플리케이션과 인프라 자원 간의 복잡한 호출 관계를 자동으로 시각화합니다. 이를 통해 장애 발생 시 어느 경로로 문제가 전파되고 있는지 직관적으로 파악할 수 있습니다. APM(애플리케이션 성능 관리) 연계: 트랜잭션 처리 경로를 구간별로 정밀 추적하여, WAS 코드의 문제인지 DB 쿼리의 지연인지, 혹은 외부 시스템의 병목인지 정확하게 식별합니다. NPM(네트워크 성능 관리) 통합 분석: 커널 수준의 네트워크 트래픽(RTT, Jitter, Latency)을 분석하여, 애플리케이션 성능 저하가 실제 네트워크 이슈에서 비롯되었는지 입체적으로 규명합니다. 이처럼 Zenius는 개별 지표를 나열하는 데 그치지 않고 데이터 간의 상관관계를 명확히 보여줍니다. 덕분에 운영자는 단편적인 수치를 맞추느라 시간을 낭비하는 대신, 서비스 전반에 미치는 영향을 즉각적으로 이해하고 의사결정을 내릴 수 있습니다. 2) 효과적인 알림 체계 단순히 "문제가 발생했다"는 경고만으로는 운영자의 피로도만 높일 뿐 실질적인 도움이 되지 않습니다. Zenius의 알림 체계는 장애 탐지부터 원인 분석, 그리고 대응까지 이어지는 완결된 워크플로우를 제공하도록 설계되었습니다. 자동 에스컬레이션(Auto-Escalation): 장애의 심각도와 지속 시간에 따라 담당자에게 단계별로 자동 보고됩니다. 이로써 중요 장애가 누락되거나 전파가 지연되는 리스크를 원천 차단합니다. 스냅샷(Snapshot) 기술: 장애가 발생한 그 순간의 CPU, 메모리, 트랜잭션 흐름 등 시스템 맥락(Context)을 그대로 저장합니다. 운영자는 이 데이터를 통해 장애 상황을 '재생'해보며 정확한 원인을 분석할 수 있습니다. Knowledge DB 축적: 과거의 장애 조치 이력을 데이터베이스화하여 제공합니다. 동일 유형의 문제가 재발했을 때, 운영자는 선배나 동료가 남긴 해결 가이드를 즉시 참고할 수 있습니다. 결과적으로 Zenius의 알림은 단순한 '소음(Noise)'이 아니라, 해결을 위한 가장 확실한 '단서'와 '가이드'가 되어 운영자의 대응 시간을 획기적으로 단축시킵니다. 3) 쿠버네티스 특화 모니터링 쿠버네티스 환경은 Pod의 생성과 종료, 오토스케일링, 롤링 업데이트 등 끊임없는 변화를 특징으로 합니다. 이러한 동적 분산 구조에서는 단순한 리소스 지표만으로는 문제를 진단하기 어렵습니다. Zenius EMS는 이를 위해 쿠버네티스 전용 모듈(Zenius K8s)을 제공하여, 클러스터 전체 상태를 세밀하게 추적하고 분석합니다. Zenius K8s는 Cluster, Node, Pod, Container 단위의 상태와 자원 사용량을 실시간으로 수집·시각화합니다. 이를 통해 CPU·메모리 사용률 변화나 네트워크 트래픽·에러 패킷량과 같은 성능 지표를 파악할 수 있으며, 동시에 Pod 재시작이나 성능 저하와 같은 주요 상태 변화를 함께 모니터링할 수 있습니다. 또한 자동 생성되는 Topology Map은 Pod와 서비스 간의 연결 관계를 시각적으로 표현하여, 클러스터 내부 자원의 배치와 상호 연관성을 직관적으로 이해할 수 있도록 지원합니다. 더 나아가 Zenius EMS는 K8s 모듈과 APM 모듈을 연계하여, 클러스터 내부의 자원 이슈가 실제 애플리케이션 성능에 어떤 영향을 미쳤는지 교차 분석합니다. 이를 통해 운영자는 단순히 “Pod가 불안정하다”는 현상에 머무르지 않고, 서비스 성능 저하의 근본 원인을 클러스터 이벤트와 연관 지어 명확히 규명할 수 있습니다. 4) 클라우드 리소스 통합 관리 하이브리드 클라우드 환경에서는 서로 다른 CSP 계정과 리전, 다양한 서비스 콘솔이 분산되어 있어 운영 복잡성이 높아집니다. Zenius EMS는 CMS 모듈을 통해 이러한 분산된 리소스를 하나의 기준으로 통합 관리할 수 있도록 합니다. CMS 모듈은 AWS, Azure, GCP, NCP, OCI 등 주요 퍼블릭 클라우드 계정과 리전을 자동으로 동기화하며, 각 리소스에 이미 설정된 서비스·팀·환경 태그 정보를 함께 조회할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 CPU, 메모리, 스토리지 사용량과 같은 성능 지표뿐만 아니라 비용과 가용성까지 단일 화면에서 관리할 수 있습니다. 보안 측면에서는 각 클라우드 사업자가 제공하는 보안 그룹이나 접근 제어 설정 수준의 정보를 함께 조회할 수 있어, 운영자가 리소스 구성 상태를 점검하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 복잡하게 분산된 클라우드 계정과 리전을 보다 일관된 기준으로 관리할 수 있으며, 운영 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 즉, Zenius EMS의 클라우드 모니터링은 단순 리소스 사용량 확인에 그치지 않고, 비용·성능·보안을 아우르는 거버넌스 수준의 통합 관리를 지원합니다. 운영자는 여러 CSP 콘솔을 오가며 데이터를 취합할 필요 없이, 단일 프레임워크 내에서 일관된 기준으로 클라우드 환경을 운영할 수 있습니다. 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경은 앞으로 더 확장되고 복잡해질 것입니다. 기업들은 다양한 퍼블릭 클라우드 서비스와 프라이빗 인프라를 병행하며, 수많은 마이크로서비스와 컨테이너가 실시간으로 변동하는 상황에 직면하게 됩니다. 이때 운영자는 단편적인 지표를 모니터링하는 것만으로는 장애의 흐름을 이해하거나 대응 속도를 보장할 수 없습니다. Zenius EMS는 복잡한 환경을 단일 프레임워크로 단순화하여 운영자의 의사결정을 돕습니다. 장애는 더 빨리 탐지되고, 더 정확하게 원인이 분석되며, 더 신속하게 대응으로 이어집니다. 결국 이는 비용 절감과 SLA 준수, 고객 경험 개선이라는 구체적인 성과로 이어집니다. Zenius EMS는 하이브리드 클라우드 환경에서 안정적인 운영 성과를 실현하는 믿을 수 있는 파트너입니다. 하이브리드 클라우드 운영 가이드 FAQ Q1. 온프레미스와 퍼블릭 클라우드가 섞인 복잡한 환경, 전체적인 가시성을 어떻게 확보해야 하나요? 파편화된 인프라를 End-to-End Observability를 통해 '단일 관점'으로 통합해야 합니다. Zenius를 활용하면 토폴로지 맵(Topology Map)으로 자원 간의 연결 관계를 시각화하고, 사용자 경험부터 인프라까지의 데이터를 유기적으로 연계해야 전체 서비스 상태를 맥락적으로 파악할 수 있습니다. Q2. 쿠버네티스(K8s) 도입 후 장애 원인 파악이 더 어려워졌는데, 효과적인 모니터링 전략은 무엇인가요? 동적인 자원 변화를 실시간으로 추적하는 쿠버네티스 전용 분석이 필수입니다. 단순히 리소스만 보는 것이 아니라, APM(애플리케이션 성능) 데이터와 교차 분석하여 파드(Pod)의 상태 변화나 재시작이 실제 서비스 성능 저하에 미친 인과관계를 명확히 규명해야 합니다. Q3. 쏟아지는 장애 알림(Alert) 속에서 대응 시간을 단축하고 운영 피로도를 줄이는 방법은? 단순 경고를 넘어 실제 조치가 가능하도록 정보가 제공되어야 합니다. Zenius는 장애 발생 시점의 시스템 상태를 저장한 스냅샷(Snapshot)과 과거 조치 이력(Knowledge DB)을 통해 분석 시간을 단축하고, 심각도에 따른 자동 에스컬레이션으로 불필요한 알림 소음을 줄여야 합니다. Q4. AWS, Azure 등 여러 클라우드(Multi-Cloud)를 쓸 때, 비용과 자원 관리를 일원화할 수 있나요? 각 CSP 콘솔을 오갈 필요 없이 통합 관리(Zenius CMS) 기능으로 계정과 리전을 자동 동기화해야 합니다. 이를 통해 흩어진 자원의 성능 지표는 물론, 비용 현황과 보안 설정(접근 제어)까지 하나의 화면에서 일관된 기준으로 관리하여 운영 효율성을 높일 수 있습니다. { "@context": "https://schema.org", "@graph": [ { "@type": "Organization", "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization", "name": "브레인즈컴퍼니 (Brains Company)", "url": "https://www.brainz.co.kr/", "tickerSymbol": "KOSDAQ:099390", "sameAs": [ "https://www.facebook.com/brainzcompany.official/", "https://kr.linkedin.com/company/brainzcompany", "https://thevc.kr/brainzcompany" ], "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://www.brainz.co.kr/assets/img/logo.png", "width": 180, "height": 60 }, "contactPoint": { "@type": "ContactPoint", "telephone": "+82-2-2205-6015", "contactType": "customer service", "areaServed": "KR", "availableLanguage": "Korean" } }, { "@type": "Product", "@id": "https://www.brainz.co.kr/#zenius", "name": "Zenius (제니우스)", "description": "AI 기반 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션 (EMS/NMS/APM)", "brand": { "@type": "Brand", "name": "Brains Company" }, "manufacturer": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "category": "IT Infrastructure Monitoring Software" }, { "@type": "TechArticle", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/428#article", "headline": "하이브리드 클라우드 및 쿠버네티스 모니터링을 위한 Zenius EMS 핵심 전략", "description": "복잡한 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에서의 End-to-End Observability 확보, 효율적인 알림 체계, 통합 리소스 관리 등 Zenius EMS의 4가지 핵심 강점을 심층 분석합니다.", "url": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/428#u", "author": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "publisher": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "datePublished": "2025-12-19", "dateModified": "2025-12-19", "inLanguage": "ko-KR", "about": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#zenius" } }, { "@type": "ItemList", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/428#features", "name": "Zenius EMS 하이브리드 클라우드 모니터링 핵심 기능", "description": "Zenius EMS가 제공하는 4가지 주요 모니터링 강점 요약", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "End-to-End Observability", "description": "Topology Map과 Service Map을 통한 인프라 및 애플리케이션의 유기적 관계 시각화 및 통합 분석." }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "지능형 알림 및 대응 체계", "description": "자동 에스컬레이션, 장애 스냅샷(Snapshot), Knowledge DB를 통한 신속한 장애 대응 프로세스." }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "쿠버네티스(K8s) 특화 모니터링", "description": "동적 클러스터 환경의 실시간 추적 및 APM 연계 분석을 통한 서비스 성능 최적화." }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "멀티 클라우드 통합 관리 (CMS)", "description": "AWS, Azure 등 이기종 클라우드 리소스의 비용, 성능, 보안 설정을 단일 콘솔에서 통합 관리." } ] }, { "@type": "FAQPage", "@id": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/428#faq", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "온프레미스와 퍼블릭 클라우드가 섞인 복잡한 환경, 전체적인 가시성을 어떻게 확보해야 하나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "파편화된 인프라를 End-to-End Observability를 통해 '단일 관점'으로 통합해야 합니다. 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기술이야기 스토리지 모니터링 솔루션, Zenius STMS의 주요기능과 특장점 기술이야기 스토리지 모니터링 솔루션, Zenius STMS의 주요기능과 특장점 최근 기업의 IT 인프라는 데이터의 폭발적 증가와 함께 그 복잡성도 빠르게 심화되고 있습니다. 특히 AI와 빅데이터 분석, GPU 기반 워크로드 확산은 스토리지를 단순한 저장 장치가 아니라 서비스 연속성과 업무 안정성을 좌우하는 핵심 인프라로 변화시키고 있습니다. 최근 스토리지 환경에서는 NVMe-oF와 같은 초고속 인터페이스, SDS(Software Defined Storage), 오브젝트 스토리지, GPU 최적화 스토리지 등 새로운 아키텍처가 빠르게 등장하고 있습니다. 하지만 이러한 다양한 스토리지가 혼재된 환경에서는 제조사별 관리 도구와 포인트가 제각각이어서, 운영자가 여러 개별 콘솔을 오가며 상태를 확인해야 하는 비효율성이 발생합니다. 이는 관리 복잡도를 높일 뿐만 아니라 장애 대응 지연이나 용량 부족 문제로 이어져 서비스 중단이라는 위험까지 초래할 수 있습니다. 따라서 오늘날 스토리지 관제의 핵심은 단순히 얼마나 많은 데이터를 저장할 수 있는가가 아니라, 얼마나 안정적으로 전체 스토리지를 통합 관리하고 장애를 사전에 예측·대응할 수 있는가로 바뀌고 있습니다. 이러한 변화의 흐름 속에서 브레인즈컴퍼니는 Zenius STMS를 통해 다양한 벤더의 스토리지 장비를 통합적으로 관리할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다. Zenius STMS는 스토리지의 성능을 실시간으로 모니터링하고, 장애를 신속하게 감지·통보하여 안정적인 인프라 운영을 지원하며 널리 활용되고 있습니다. 스토리지 모니터링 솔루션, Zenius STMS의 4가지 주요기능 Zenius STMS는 단순히 데이터를 수집·표시하는 수준을 넘어, 운영자가 직면한 문제를 실제로 해결할 수 있도록 설계된 솔루션입니다. 이기종 스토리지의 성능·용량·장애·구성 정보를 한곳에서 관리할 수 있으며, 직관적인 UI와 자동화된 관제 체계를 통해 운영 복잡도를 획기적으로 줄여줍니다. 지금부터 Zenius STMS가 제공하는 주요 기능과 특장점을 네 가지 측면에서 구체적으로 살펴보겠습니다. [1] 직관적인 이기종 스토리지 통합 모니터링 기능 기업의 스토리지 환경은 Hitachi, Dell EMC, HPE 등 다양한 벤더 장비가 뒤섞여 운영되는 경우가 많습니다. 이때 장비마다 제공하는 관리 콘솔과 지표 체계가 다르기 때문에, 운영자는 동일한 문제를 확인하기 위해 여러 화면을 오가야 하는 비효율에 직면합니다. Zenius STMS는 REST API를 통해 이기종 장비 데이터를 표준화하여 수집하고, 이를 단일 플랫폼에서 통합 제공합니다. 운영자는 한 화면에서 전체 스토리지 현황을 직관적으로 파악할 수 있으며, 보유 현황과 사용률 상위 자원, 점검 필요 여부 등 핵심 정보를 종합적으로 확인할 수 있습니다. 또한 특정 장비의 성능·용량·장애 내역까지 드릴다운하여 살펴볼 수 있어, 복잡한 멀티 벤더 환경에서도 관리의 일관성과 효율성을 확보할 수 있습니다. 시각화 기반 UI 역시 강점입니다. 도형과 색상, 표를 활용한 모니터링 뷰는 각 스토리지의 상태를 명확히 구분해 보여주며, 관리자가 위험 신호를 빠르게 식별하고 우선순위를 정해 대응할 수 있도록 돕습니다. 이는 단순히 현황을 확인하는 단계를 넘어, 이상 징후를 조기에 감지하고 선제적으로 조치할 수 있는 기반을 마련해 줍니다. 또한 이러한 통합 모니터링은 단순한 편의성을 넘어 운영 조직 전체의 의사결정 속도와 품질을 끌어올립니다. 예를 들어, 주간 점검이나 용량 계획 회의에서 STMS의 요약 뷰를 근거 자료로 활용하면, 담당자 간의 정보 격차가 줄어들고 신속하게 공통된 판단을 내릴 수 있습니다. 이는 곧 장애 대응 속도를 높이고, 리스크 관리와 비용 최적화에도 직접적으로 기여합니다. [2] 성능 및 용량 관리의 정밀화 스토리지 운영에서 가장 큰 위험 요소 중 하나는 예기치 못한 용량 부족으로 인한 서비스 중단입니다. Zenius STMS는 이를 방지하기 위해 Volume, Pool, Drive 단위까지 세분화된 모니터링을 수행하며, 일·주·월 단위의 용량 추이 그래프를 제공해 장기적인 사용 패턴을 한눈에 파악할 수 있도록 합니다. 관리자는 단순히 현재 사용량을 확인하는 데 그치지 않고, 데이터 증가 추세를 근거로 증설 계획을 세우거나 자원을 재분배할 수 있어 안정적인 서비스 운영을 보장할 수 있습니다. 또한 성능 저하나 장애로 이어질 수 있는 네트워크 이상을 조기에 탐지하기 위해 포트 단위 모니터링 기능을 제공합니다. Port ID별로 Protocol, Speed, Link Status, Failover 여부 등을 실시간으로 감시하여 작은 이상 징후를 빠르게 식별할 수 있습니다. 더불어 제조사별 특화 항목까지 반영해 Dell EMC의 경우 RAID 구성, SRP, Thin Pool 사용률 등 상세 지표를 모니터링할 수 있습니다. 이러한 기능은 스토리지의 구조적 특성과 운영 상태를 동시에 분석할 수 있게 해주며, 다양한 환경에서도 정밀하고 일관된 성능 관리가 가능하도록 합니다. 결과적으로 Zenius STMS의 성능 및 용량 관리 기능은 단순한 현황 확인을 넘어, 예측 기반의 선제적 운영 관리를 가능하게 합니다. 이를 통해 기업은 리스크를 줄이고, 데이터 증가와 워크로드 변화에도 흔들림 없는 안정성을 유지할 수 있습니다. [3] 자동화된 장애 관리 및 실시간 장애 인지 스토리지 장애는 사전 예방이 가장 이상적이지만, 실제 운영 환경에서는 예기치 못한 문제가 발생할 수 있습니다. 이때 중요한 것은 얼마나 빠르게 장애를 감지하고 대응하느냐입니다. Zenius STMS는 트랩(TRAP) 연동을 통한 실시간 이벤트 감지 기능을 제공하여, 장애 발생 순간부터 즉각적으로 상황을 파악할 수 있도록 합니다. 또한 임계치 기반의 감시 정책을 세밀하게 설정할 수 있어, 특정 성능 지표가 기준치를 벗어나는 순간 자동으로 이벤트가 발생하도록 함으로써 사전 대응력을 높입니다. 알림 기능 역시 다층적으로 설계되어 있습니다. SMS, 이메일, 푸시 알림, 메신저 앱 연계 등 다양한 통보 채널을 지원하며, 1차에서 3차까지 단계별 수신자 체계를 두어 미조치 시간이 길어질수록 더 상위 관리자에게 경보가 전달됩니다. 이를 통해 조직 내 장애 대응의 책임성을 강화하고, 대응 지연으로 인한 리스크를 최소화할 수 있습니다. 또한 Zenius STMS는 이벤트 발생부터 처리 완료까지의 전 과정을 추적·기록할 수 있는 이력 관리 기능을 갖추고 있습니다. 장애 조치 내역은 Knowledge DB로 축적되어, 향후 유사한 장애가 재발했을 때 즉시 참고할 수 있는 자산으로 활용됩니다. 이는 단순한 장애 알림을 넘어, 장애 대응 프로세스를 체계화하고 재발 방지를 위한 학습 효과까지 제공하는 구조입니다. [4] 관리자의 업무효율을 고려한 구성관리 스토리지 관리 환경은 시간이 지날수록 장비와 사용자, 권한 체계가 복잡해지기 마련입니다. Zenius STMS는 이러한 현실을 반영해 관리자의 운영 부담을 줄이고, 체계적인 관리가 가능하도록 다양한 기능을 제공합니다. 우선 관리자는 스토리지 접속 정보를 등록·수정하고 수집 주기를 유연하게 설정할 수 있어, 신규 장비가 추가되거나 구성이 변경되더라도 안정적으로 연동할 수 있습니다. 이는 특히 멀티 벤더 장비가 혼재된 대규모 환경에서 운영 일관성을 유지하는 데 효과적입니다. 또한 사용자·그룹별로 모니터링 권한을 세밀하게 설정할 수 있는 기능은 보안성과 운영 효율을 동시에 보장합니다. 예를 들어 운영팀, 보안팀, 개발팀 등 각 부서의 역할에 따라 필요한 범위만 권한을 부여함으로써 불필요한 정보 접근을 제한하고, 관리 책임을 명확히 할 수 있습니다. 이는 권한 오남용 방지를 넘어, 감사 및 보안 규제 대응 측면에서도 중요한 가치를 가집니다. 확장성 역시 STMS의 큰 장점입니다. 서버, 네트워크, DBMS 등 다양한 관리 대상 솔루션과의 연동을 지원해, 단순히 스토리지 전용 도구에 머무르지 않고 전사적 IT 인프라 관제 플랫폼으로 발전할 수 있습니다. 관리자는 필요에 따라 Add-On 형태로 기능을 확장해 새로운 요구사항이나 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있으며, 결과적으로 운영 효율성과 확장 가능성을 동시에 확보할 수 있습니다. 스토리지 모니터링 솔루션, Zenius STMS의 주요 기능 특장점 Zenius STMS는 다양한 제조사의 스토리지 장비가 혼재된 환경에서도 안정적이고 체계적인 통합 모니터링을 제공하는 고도화된 솔루션입니다. 기존처럼 벤더별 관리 콘솔에 의존하는 방식은 단편적이고 비효율적일 수밖에 없지만, STMS는 이를 하나의 플랫폼으로 집약해 운영자가 모든 스토리지의 성능, 용량, 장애 현황을 실시간으로 가시화할 수 있도록 합니다. HTML5 기반의 UI는 별도의 설치 과정 없이 웹 환경에서 즉시 접근 가능하며, 직관적인 도형·컬러·표 형식의 시각화 뷰는 방대한 데이터를 빠르고 명확하게 이해할 수 있게 지원합니다. 이는 단순한 편의성을 넘어, 운영자의 대응 속도와 의사결정 품질을 근본적으로 향상시키는 요소입니다. 더 나아가 Zenius STMS는 EMS 통합 플랫폼 아키텍처를 기반으로 서버, 네트워크, 애플리케이션, DBMS 등 다양한 관리 대상을 유기적으로 연결할 수 있습니다. Add-On 방식으로 확장 가능한 구조 덕분에 스토리지 관제에 국한되지 않고, 전사적 인프라의 성능 및 장애 데이터를 하나의 플랫폼에서 종합적으로 수집·분석할 수 있습니다. 이는 곧 단일 자원 관리에서 서비스 전체 레벨의 안정성 관리로 확장되는 관점 전환을 가능하게 하며, 조직은 장기적인 운영 안정성과 예측 가능성을 확보할 수 있습니다. 이처럼 Zenius STMS는 다양한 벤더 장비가 혼재된 복잡한 스토리지 환경에서도 운영자가 전체 자원을 일관되게 관리할 수 있도록 지원하는 통합 관리 솔루션입니다. 단일 플랫폼에서 성능·용량·장애 정보를 실시간으로 확인할 수 있어 불필요한 관리 복잡도를 줄이고, 직관적인 UI와 자동화된 기능을 통해 대응 속도를 높입니다. 또한 서버, 네트워크, DBMS와 같은 다른 인프라 관리 영역과 유연하게 연동될 수 있는 확장성을 갖추고 있어, 변화하는 IT 환경 속에서도 장기적인 운영 안정성을 확보할 수 있습니다. 공공기관, 금융, 의료, 제조 등 다양한 산업 현장에서 이미 다수의 구축 경험을 통해 검증된 만큼, Zenius STMS는 단순한 모니터링 도구를 넘어 조직 전체의 인프라 운영 수준을 한 단계 높이는 실질적인 관리 체계로 자리 잡고 있습니다. 앞으로도 데이터 증가와 아키텍처 다변화가 가속화되는 상황에서, STMS는 기업과 기관이 안정적이고 효율적인 스토리지 운영을 이어갈 수 있도록 든든한 기반이 될 것입니다. 2025.10.27
기술이야기 서버 모니터링 솔루션(SMS)의 파일 모니터링 기능을 통한 로그 모니터링 방법 기술이야기 서버 모니터링 솔루션(SMS)의 파일 모니터링 기능을 통한 로그 모니터링 방법 IT 인프라를 운영하다 보면 서버나 애플리케이션, 네트워크 장비에서 다양한 기록이 쌓입니다. 정상적으로 동작하고 있다는 메시지부터, 오류나 경고와 같은 문제 신호까지 모두 로그라는 형태로 남게 되지요. 이 로그를 잘 살펴보면 시스템 상태를 빠르게 파악할 수 있고, 문제가 생기기 전에 미리 대응할 수도 있습니다. 하지만 기존의 로그 모니터링은 대부분 단순히 데이터를 모으거나 특정 키워드를 찾아내는 수준에 머무르는 경우가 많습니다. 이 때문에 두 가지 문제가 자주 발생합니다. 하나는 불필요한 알람이 지나치게 많이 발생해 정작 중요한 이벤트가 묻혀버리는 경우이고, 다른 하나는 조건이 너무 단순해 실제 장애 상황을 놓칠 수 있다는 점입니다. 결국 이런 방식만으로는 서비스 안정성을 충분히 보장하기 어렵습니다. 이런 한계를 보완하기 위해 서버 모니터링 솔루션 Zenius SMS의 파일 모니터링 기능은 로그 파일을 정규식 기반으로 분석해 수치 데이터와 문자열 데이터를 변수화합니다. 이를 통해 단순한 로그 수집을 넘어, 운영자가 실시간 지표를 확인하고 이벤트를 정밀하게 관리할 수 있는 체계로 확장할 수 있습니다. 이제 구체적으로 Zenius SMS를 활용한 로그 모니터링 방법을 살펴보겠습니다. 서버 모니터링 솔루션(SMS) 파일 모니터링이란? Zenius SMS 파일 모니터링은 로그 파일의 텍스트를 정규식을 활용해 패턴화하고 변수화하여 모니터링하는 기능입니다. 로그 파일은 시스템이나 애플리케이션이 남기는 이벤트, 오류, 경고 정보를 담은 텍스트 파일이며, 정규식을 적용하면 필요한 정보를 수치 데이터나 문자열 데이터로 추출해 관리할 수 있습니다. 이 기능은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다. - 로그 텍스트를 수치화하여 모니터링해야 할 때 - 기록된 수치를 누적해 통계성 데이터가 필요할 때 - 수치 데이터를 기준으로 이벤트를 감지해야 할 때 - 특정 문자열을 모니터링하며 이벤트를 감시해야 할 때 즉, 파일 모니터링은 단순 기록된 로그를 운영 지표와 이벤트 감시 체계로 전환하여, 운영자가 보다 능동적으로 시스템을 관리할 수 있게 합니다. 기능 구성 및 확인 절차 Zenius SMS 파일 모니터링 기능은 단계별 설정과 확인 과정을 통해 운영자가 로그 데이터를 실질적인 모니터링 자원으로 전환할 수 있도록 설계되었습니다. Step 1. 로그 파일 수집 여부 설정 [SMS > 모니터링 > 모니터링 상세보기 > 에이전트 설정 > 로그파일] 메뉴에서 로그 파일 수집 여부를 지정합니다. 이는 어떤 로그 파일을 모니터링 대상으로 삼을지 결정하는 출발점입니다. Step 2. 로그파일 등록 [ 로그파일 > 등록 ] 대상 로그 파일의 절대 경로를 입력하고, 수집 유형과 패턴을 등록합니다. - 수집 유형 * 현재값: 마지막으로 검출된 값 * 누적통계: 일정 기간의 값들을 누적·통계화 * 누적: 단순 합산 - 패턴 등록 정규식 또는 확장 정규식을 사용하며, 문자열은 <*.str>, 수치는 <#.num> 형식으로 지정합니다. 예를 들어 test3.log에서 문자열 데이터를 출력하려면 <*.str> 변수를 등록합니다. 이렇게 등록된 변수는 이후 모니터링과 이벤트 감지의 기준이 됩니다. Step 3. 로그파일 수치 데이터 확인 [모니터링 상세보기 > 파일 모니터링 > 로그파일 수치데이터] 메뉴에서 수집된 수치 데이터를 확인합니다. 이를 통해 데이터가 정상적으로 수집되고 있는지 검증할 수 있습니다. Step 4. 로그파일 현재값 확인 [로그파일 현재값] 메뉴에서는 등록된 패턴이 현재 어떤 값을 수집하고 있는지를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 운영자는 이를 통해 즉각적인 대응이 필요한 상황을 식별할 수 있습니다. Step 5. 로그파일 누적 통계 확인 [모니터링 상세보기 > 파일 모니터링 > 로그파일 누적통계] [로그파일 누적통계] 메뉴에서는 시간이 지남에 따라 수집된 값이 어떻게 누적·통계화되는지를 보여줍니다. 단순 값 확인을 넘어서 추세 기반 관리가 가능해집니다. 활용 가이드 Case 1. 수치 데이터 누적 모니터링 디렉토리 용량을 기록하는 로그(test2.log)를 예로 들어보겠습니다. 2025/03/24 12:48:01 5.7G 2025/03/24 12:50:02 5.7G 2025/03/24 12:52:01 5.7G 여기서 <*.date>로 날짜·시간을 패턴화하고 <#.num>으로 용량 값을 변수화하면, 시간이 지남에 따라 수치 변화가 누적 관리됩니다. 결과적으로 모니터링 화면에서는 “이름:변수명” 형태로 데이터가 기록되며 추이 확인이 가능합니다. [Case 1의 결과] 로그 파일 수치데이터에서 이름:<변수명> 으로 주기적으로 모니터링하게 됩니다. Case 2. 임계치 기반 이벤트 감지 수치 데이터를 단순히 모으는 데서 나아가, 임계치를 설정해 특정 조건 충족 시 이벤트를 발생시킬 수 있습니다. 예를 들어 디렉토리 용량이 기준치를 초과했을 때 이벤트를 발생시키면, 운영자는 중요한 상황에만 집중할 수 있습니다. 구체적인 절차는 아래와 같습니다. [1] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 수치 데이터 선택 [2] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 대상 선택 [3] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 임계치 조건 설정: 이벤트 발생 시, 이벤트 메시지에 표출할 내용을 지칭합니다. 등록이 완료되면 [SMS > 설정 > 이벤트] 메뉴에서 이벤트 발생 여부를 확인할 수 있습니다. Case 3. 문자열 이벤트 감지 로그에 특정 문자열이 기록되면 이벤트를 발생시킬 수도 있습니다. 예를 들어 "warning"이라는 단어가 발견되면 이를 즉시 이벤트로 처리할 수 있습니다. 이때 <*.str> 패턴을 사용합니다. [모니터링 상세보기 > 파일 모니터링 > 로그파일 현재값] 메뉴에서 해당 문자열이 실시간으로 수집되는지 확인할 수 있으며, 감시설정 등록은 다음과 같은 절차로 진행됩니다. [Case 3의 감시설정 등록 절차] [1] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 문자열 데이터 선택 [2] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 등록한 대상 선택 [3] SMS > 설정 > 감시설정 > 등록 > 로그파일 모니터링 > 임계치 및 조건 설정 이후 이벤트는 [SMS > 설정 > 이벤트] 메뉴에서 확인할 수 있습니다. 실제 한 고객사는 기존 모니터링 체계만으로는 특정 로그 데이터를 확인하기 어려워 운영상 한계를 겪고 있었습니다. 특히 로그에 기록된 수치 데이터를 장기간 추적하거나 이를 차트로 시각화하는 기능, 그리고 임계치 기반의 이벤트 감지까지 필요했지만 기존 방식으로는 지원되지 않았습니다. Zenius SMS 파일 모니터링을 도입한 이후, 고객사는 로그 속 수치 데이터를 변수화해 자동으로 수집하고, 이를 차트로 시각화하여 추세를 관리할 수 있게 되었습니다. 또한 임계치 조건을 등록해 특정 상황에서만 이벤트가 발생하도록 설정하면서 알람의 품질을 높였고, 문자열 이벤트 감지를 통해 경고 메시지나 오류 코드도 실시간으로 대응할 수 있었습니다. 그 결과, 로그 파일은 단순한 기록물이 아니라 운영 정책 수립과 장애 예방을 위한 핵심 관리 자원으로 자리잡았습니다. 이처럼 Zenius SMS 파일 모니터링 기능은 로그를 단순히 모아두는 데서 벗어나, 수치 데이터 추적, 통계적 분석, 이벤트 감시까지 확장하여 운영자가 능동적으로 시스템을 관리할 수 있도록 돕습니다. 결국 운영자는 로그를 통해 더 빠르고 정확하게 문제를 파악하고, 서비스 안정성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다. 이는 곧 IT 서비스 품질을 한 단계 끌어올리고, 사용자에게 안정적인 경험을 제공하는 기반이 됩니다. 2025.10.14
회사이야기 브레인즈컴퍼니, 제니우스(Zenius)에 특화된 AI Agent 서비스 출시 회사이야기 브레인즈컴퍼니, 제니우스(Zenius)에 특화된 AI Agent 서비스 출시 Zenius에 특화된 AI Agent 서비스가 출시되다 브레인즈컴퍼니가 통합 모니터링 솔루션 제니우스(Zenius)에 특화된 대화형 AI Agent 서비스를 새롭게 출시했습니다. 이번에 출시된 AI Agent는 운영자가 복잡한 대시보드나 메뉴를 단계별로 탐색하지 않고도, 질문을 입력하는 방식만으로 필요한 정보를 바로 확인할 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다. 예를 들어, CPU 사용률이 가장 높은 서버, 특정 서버의 프로세스 동작 현황, 파일시스템의 사용 상태, 현재 발생 중인 이벤트 목록 등 주요 지표를 즉시 조회할 수 있어 일상 운영과 장애 대응 모두에서 효율이 높아질 것으로 기대되고 있습니다. 이번 AI Agent 서비스는 매뉴얼 등 내부 문서와 데이터베이스를 연동하여 단순 질의응답을 넘어 운영 현황을 실시간으로 직관적으로 파악할 수 있게 설계되었습니다. 운영자는 질문만으로 현황을 확인하고, 필요한 경우 관련 정보를 연속적으로 점검할 수 있어 의사결정까지의 시간이 단축시킬 수 있게 됐습니다. 해당 서비스에는 브레인즈컴퍼니 자회사인 에이프리카의 세렝게티 AI Agent Studio가 활용되었습니다. 세렝게티는 서버리스(Serverless) 기반의 AI Agent 개발·운영 플랫폼으로, 다양한 LLM 선택, 지식 데이터 연계(RAG), 외부 서비스 연계(MCP)를 지원합니다. 또한 폐쇄망 환경에서도 Private LLM을 활용할 수 있어 보안성과 확장성 측면에서도 강점을 갖추고 있습니다. 지능형 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션 Zenius는... 제니우스는 온프레미스부터 클라우드까지 다양한 환경을 포괄하는 통합 모니터링 솔루션입니다. 서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스, K8s 등 이기종 인프라의 구성·성능·장애 정보를 일관된 정책으로 관리하며, 예방 점검과 보안 점검 기능을 통해 운영 안정성을 뒷받침합니다. 여기에 Zenius AI 패키지를 통해 AI 기반 이상 징후 탐지를 적용해 장애를 사전에 예측·대응할 수 있습니다. 이러한 강점을 바탕으로 공공과 민간을 포함한 1,500개 이상의 고객사에서 제니우스를 활용하고 있습니다. 브레인즈컴퍼니의 전략을 총괄하는 서은숙 님은 “이번 AI Agent 서비스 출시를 통해 모니터링 분야의 운영 안정성과 대응 효율성을 한층 강화하게 됐습니다. 앞으로도 에이프리카와의 협업을 통해 AI Agent 기술의 적용 범위를 확대하고, 실시간 분석과 예측 기반 대응 역량을 더해 통합 옵저버빌리티 플랫폼으로서의 가치를 더욱 높여 나가겠습니다”라고 밝혔습니다. 앞으로도 브레인즈컴퍼니는 AI Agent를 포함한 다양한 기술을 발전시켜, 고객에게 더 효율적이고 신뢰할 수 있는 IT 운영 환경을 제공할 수 있도록 노력하겠습니다. 2025.09.29
기술이야기 eBPF로 구현하는 TCP 상태 추적 기반 네트워크 모니터링 기술이야기 eBPF로 구현하는 TCP 상태 추적 기반 네트워크 모니터링 예전에는 네트워크 성능을 모니터링할 때 tcpdump로 패킷을 캡처하거나, netstat으로 연결 상태를 확인하거나, NetFlow/sFlow 기반 분석을 많이 사용했습니다. 하지만 네트워크 환경이 복잡해지고 암호화 트래픽이 늘어나면서, 그리고 컨테이너·MSA 환경으로 서비스가 쪼개지면서 기존 방식의 패킷 기반 모니터링은 점점 한계를 드러냈습니다. 성능 부하는 커지고, 세부 가시성은 부족했습니다. 이 문제를 해결해 준 게 바로 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)입니다. eBPF는 커널 내부 함수에 직접 훅(Hook)을 걸어서 데이터를 가져올 수 있기 때문에, 서비스에 큰 영향을 주지 않고도 운영 환경에서 실시간 성능 분석이 가능합니다. 쉽게 말해, 예전에는 netstat으로 “포트가 지금 어떤 상태인지”만 볼 수 있었다면, eBPF를 쓰면 “그 포트의 상태가 어떻게 변하고 있는지”까지 관찰할 수 있습니다. 그래서 최근 클라우드 네이티브 환경이나 초저지연 서비스 운영에서는 eBPF가 차세대 네트워크 모니터링 기술로 주목받고 있습니다. eBPF란? eBPF는 커널 안에서 안전하게 실행되는 작은 프로그램으로, 네트워크·시스템 동작을 실시간으로 추적하는 데 강점을 가집니다. 네트워크 모니터링 관점에서 자주 쓰이는 기능은 다음과 같습니다. • kprobe/kretprobe: 커널 함수 진입·종료 시점 후킹 • tracepoint: 커널 이벤트 발생 시점 후킹 • BPF Map: 커널과 사용자 공간 간 데이터 공유 • BPF Helper 함수: 커널 리소스 접근 API eBPF는 Verifier(검증기)가 프로그램의 안전성을 보장하지 못하면 로드를 거부합니다. 과거에는 Verifier가 루프의 종료를 판별하지 못해 루프 사용이 전혀 허용되지 않았지만, 최근에는 단순 반복문은 사용할 수 있게 되었습니다. 또한 BTF(BPF Type Format)와 CO-RE(Compile Once – Run Everywhere) 기술 덕분에, 커널 버전이 달라져도 동일한 eBPF 프로그램을 별도 빌드 과정 없이 그대로 운용할 수 있습니다. eBPF 사용 방법 제가 공부하면서 가장 흥미로웠던 예제는 BCC 툴셋에 포함된 **tcpstates**입니다. TCP 연결 상태 변화를 추적하는 예제인데, 구조를 간단히 정리하면 다음과 같습니다. • bpf.c: 커널에서 실행되는 함수 중 “어떤 걸 관찰할지”와 “관찰 시 어떤 데이터를 수집할지” 정의 • .h: 커널과 유저 공간이 공유하는 데이터 구조체 정의 • .c: 수집된 데이터를 가공해서 사용자에게 출력 예를 들어, tcpstates.bpf.c에서는 커널 tracepoint inet_sock_set_state를 후킹해서 TCP 상태 변화를 잡아냅니다. 아래 코드를 보면 이해가 쉬우실 겁니다. int handle_set_state(struct trace_event_raw_inet_sock_set_state *ctx) { struct sock *sk = (struct sock *)ctx->skaddr; __u16 family = ctx->family; __u16 sport = ctx->sport; __u16 dport = ctx->dport; __u64 *tsp, delta_us, ts; struct tcpstates_t tcpstates = {}; if (ctx->protocol != IPPROTO_TCP) return 0; ts = bpf_ktime_get_ns(); tcpstates.skaddr = (__u64)sk; tcpstates.ts_us = ts / 1000; tcpstates.pid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32; tcpstates.oldstate = ctx->oldstate; tcpstates.newstate = ctx->newstate; tcpstates.family = family; tcpstates.sport = sport; tcpstates.dport = dport; bpf_get_current_comm(&tcpstates.task, sizeof(tcpstates.task)); if (family == AF_INET) { bpf_probe_read_kernel(&tcpstates.saddr, sizeof(tcpstates.saddr), &sk->__sk_common.skc_rcv_saddr); bpf_probe_read_kernel(&tcpstates.daddr, sizeof(tcpstates.daddr), &sk->__sk_common.skc_daddr); } else { /* family == AF_INET6 */ bpf_probe_read_kernel(&tcpstates.saddr, sizeof(tcpstates.saddr), &sk->__sk_common.skc_v6_rcv_saddr.in6_u.u6_addr32); bpf_probe_read_kernel(&tcpstates.daddr, sizeof(tcpstates.daddr), &sk->__sk_common.skc_v6_daddr.in6_u.u6_addr32); } // 상태가 변경되면 유저 공간에 알리는 부분 bpf_perf_event_output(ctx, &events, BPF_F_CURRENT_CPU, &tcpstates, sizeof(tcpstates)); return 0; } 핵심 로직은 단순합니다. 커널에서 inet_sock_set_state가 호출되면 handle_set_state 함수가 실행되고, 이때 변경된 TCP 상태를 잡아내 사용자 공간으로 전달합니다. 언뜻 보면 복잡해 보일 수 있지만, 사실 bpf.c의 역할은 데이터를 가공하는 것이 아니라 수집하는 것입니다. 결국 중요한 것은 “내가 원하는 값이 구조체의 어디에 들어 있는지”를 정확히 찾아내는 일입니다. 그 값을 Map에 담아 사용자 공간으로 넘기면 됩니다. netstat으로 보이는 출력은 아래와 같죠. Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name tcp 0 0 192.168.0.10:22 192.168.0.55:54321 ESTABLISHED 2048/sshd: user@pts/0 netstat은 사용자가 명령어를 실행한 시점의 상태만 스냅샷 형태로 보여줍니다. 그래서 LISTEN, ESTABLISHED, CLOSE_WAIT처럼 비교적 오래 유지되는 상태만 주로 확인할 수 있습니다. 반면 tcpstates를 활용하면 커널 내부에서 발생하는 모든 TCP 상태 변화를 이벤트 단위로 추적할 수 있습니다. 덕분에 기존 툴로는 관찰하기 어려웠던 3-way handshake와 4-way handshake 과정까지 실제로 확인할 수 있다는 점이 흥미로웠습니다. 조금 더 실무적으로 활용하자면, CLOSE_WAIT이 비정상적으로 쌓이는 경우 커넥션 누수를 빠르게 탐지할 수 있고, TIME_WAIT이나 FIN_WAIT2 패턴을 분석하면 리소스 사용량 문제를 조기에 파악할 수 있습니다. 관측용 예제지만, 확장하면 운영 환경에서도 충분히 유용한 진단 도구가 될 수 있습니다 다음으로 유저 공간의 tcpstates.c는 커널 eBPF 프로그램이 보낸 이벤트를 받아서 보기 좋게 출력하는 역할을 합니다. 흐름은 단순합니다. ①eBPF 오브젝트 열기 (tcpstates_bpf__open()) ②프로그램 커널 로드 (tcpstates_bpf__load()) ③훅 부착 (tcpstates_bpf__attach()) ④필요 시 cgroup 필터 등록 (open(), bpf_map_update_elem()) ⑤주기적으로 Map을 읽거나 이벤트를 받아 상태 출력 현재는 TCP 상태 변경 이벤트가 발생할 때마다 화면에 출력하는 방식으로 동작하지만, 필요하다면 일정 주기마다 netstat을 호출하듯이 현재 상태를 스냅샷 형태로 출력하도록 구현할 수도 있습니다. 마무리하며 이처럼 간단한 코드만으로도 tcpdump나 netstat보다 훨씬 세밀하게 네트워크 흐름을 분석하는 프로그램을 만들 수 있습니다. tcpstates 같은 예제는 단순하지만, eBPF의 장점을 잘 보여줍니다. • 저부하 eBPF는 패킷 전체를 캡처하지 않고, 연결 상태나 세션 정보 같은 핵심 메타데이터만 선택적으로 수집합니다. 이로 인해 CPU와 메모리 사용 부담이 최소화되며, 운영 중인 서비스에 성능 저하를 거의 일으키지 않습니다. 즉, 실서비스 환경에서도 안정적으로 적용 가능한 경량 모니터링 방식입니다. • 높은 가시성 단순히 IP와 포트 수준의 정보만 보여주는 데 그치지 않고, 프로세스명·PID·서비스 단위까지 트래픽을 구분할 수 있습니다. 이를 통해 “어떤 서비스가 얼마만큼의 네트워크 자원을 소비하는지”를 즉시 파악할 수 있으며, 서비스별 자원 사용 현황을 보다 세밀하게 모니터링할 수 있습니다. • 확장성 기본적인 송·수신량 분석을 넘어, RTT(왕복 지연시간), 재전송률, 패킷 드롭률 등 다양한 지표를 손쉽게 확장할 수 있습니다. 필요한 메트릭을 커널 훅(Hook)에 연결해 Map에 저장하기만 하면, 곧바로 시각화와 분석에 활용할 수 있습니다. 이 덕분에 환경 변화나 분석 요구에도 유연하게 대응 가능한 구조를 제공합니다. 브레인즈컴퍼니 역시 이 기술을 Zenius NPM(Network Performance Monitoring)에 적용하면서 기존 방식으로는 확인하기 어려웠던 세밀한 성능 데이터를 확보할 수 있었습니다. 이를 통해 단순한 모니터링을 넘어 서비스 간 통신 병목을 실시간으로 파악하고, 장애 분석 시간을 크게 줄일 수 있는 솔루션을 완성할 수 있었던 점이 큰 성과였습니다. 앞으로도 이러한 경험을 바탕으로 eBPF 활용을 더 넓혀가고자 합니다. 2025.09.18
기술이야기 브라우저 모니터링 시스템 Zenius BRMS의 주요 기능과 특장점은?! 기술이야기 브라우저 모니터링 시스템 Zenius BRMS의 주요 기능과 특장점은?! 디지털 서비스에서 사용자가 직접 체감하는 경험은 서비스 만족도를 좌우합니다. 로그인 버튼을 눌렀는데 화면이 전환되지 않는다거나 chrome 환경에서만 동작하고 타 브라우저에서는 호환되지 않는 등의 문제는 누구나 한 번쯤 겪어봤을 것입니다. 이런 작은 불편이 반복되면 사용자는 쉽게 이탈하고, 브랜드 전체에 대한 신뢰도 역시 떨어집니다. 최종 사용자 경험을 모니터링 하지 않는 것은 최고의 스킬을 지닌 축구선수가 실내 경기장에서만 훈련받고 필드에서는 뛰어보지 않는 것과 같습니다. 그러나 PC, 모바일, 태블릿 등 사용자가 다양한 기기를 오가며 서비스를 이용하는 상황에서, 운영자가 모든 브라우저의 사용자 경험을 관찰하기는 쉽지 않습니다. 서버 로그를 수집하거나 백엔드 지표를 모니터링하는 것만으로는 사용자가 실제로 느끼는 경험을 알 수 없습니다. 결국 사용자 브라우저에서 실제로 발생하는 데이터를 기반으로, 체감 성능을 모니터링할 수 있는 체계가 필요합니다. 이에 따라서 Zenius BRMS 같은 브라우저 모니터링 시스템이 주목받고 있습니다. Zenius BRMS는 최종 사용자가 브라우저와 모바일 환경에서 겪는 여정을 그대로 추적해 보여줍니다. 페이지 로드 시간, 버튼 클릭 후 반응 속도, 오류 발생 여부까지 사용자가 겪는 체감 성능을 데이터로 전환해 운영자에게 제공합니다. 즉, Zenius BRMS는 사용자 경험의 사각지대를 제거하고, 서비스 품질을 선제적으로 관리하는 필수 솔루션입니다. 단순히 문제가 발생했을 때 대응하는 수준이 아니라, 데이터 기반으로 사용자 여정을 개선하고, 기업의 비즈니스 성과를 높이는 전략적 도구입니다. Zenius BRMS의 주요기능과 특장점을 자세히 살펴보겠습니다. 웹브라우저 모니터링 시스템, Zenius BRMS의 주요 기능 3가지 Zenius BRMS는 브라우저 환경에서 발생하는 성능 데이터와 사용자 행동 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 자동으로 축적하여, 서비스 품질을 다각도로 분석할 수 있는 환경을 제공합니다. 운영자는 Core Web Vitals와 같은 성능 지표뿐만 아니라 세션 단위의 사용자 여정, 시간대별 성능 패턴까지 한눈에 조회할 수 있으며, 단일 항목 분석은 물론 복수 항목을 조합한 비교 분석도 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 실제 사용자의 경험을 정량적으로 파악하고 문제 발생 구간을 조기에 식별할 수 있도록 돕습니다. 특히 각 결과는 차트, 색상, 단위로 시각화되어 활용 효율을 높이며, 이를 기반으로 한 분석은 서비스 성능 개선, 사용자 만족도 제고, 예측 기반 운영 전략 수립 등 실질적인 성과 창출에 기여합니다. 1) 사용자 체감 성능 기반 모니터링 Zenius BRMS는 Core Web Vitals(LCP, INP, CLS)를 포함해 브라우저 성능의 핵심 지표를 자동으로 수집합니다. 세션, 페이지, 리소스, 에러 단위로 세분화된 모니터링을 제공하며, 퍼센타일 지표(P50, P75, P95)를 통해 평균값 뒤에 숨은 실제 사용자 분포까지 파악할 수 있습니다. 또한 대시보드를 통해 로드 시간, 에러율, 방문자 수 등의 체감 성능도 직관적으로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 서비스의 성능 저하 원인을 시스템 관점에서만 확인할 수 있는 것이 아니라 리소스별 응답시간, 지역별 성능 속도 등 사용자 관점에서까지 정량적으로 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터는 궁극적으로 사용자 만족도를 높여 이탈률을 줄이고 서비스 신뢰성을 강화하는 데 기여합니다. 2) 사용자 행동 분석과 세션 리플레이 세션 리플레이 기능은 사용자가 실제로 클릭한 버튼, 이동한 페이지, 발생한 에러 상황을 재현하는 것을 지원합니다. 사용자의 유입부터 탐색, 이탈 경로까지의 여정을 재구성 해주어 사용자가 겪은 경험 저하 구간을 쉽게 식별할 수 있습니다. 뿐만 아니라, rage click(사용자가 짧은 시간 안에 같은 위치 반복적 클릭), dead click(사용자가 클릭했지만 아무런 동작도 일어나지 않은 클릭), error click(클릭 시 JavaScript 에러 등 오류가 발생하는 경우)과 같은 품질 저하 요인도 포착합니다. 실무자는 단순 수치 데이터가 아닌 실제 사용자 경험을 재현할 수 있어, 조기 문제 원인 파악을 할 수 있습니다. 이를 토대로 개발자, 운영자, 마케팅 담당자가 시나리오를 공유하고 협업한다면 서비스 개선 주기 단축과 전환율 제고를 기대할 수 있습니다. 3) 일별·시간대별 현황 분석 Zenius BRMS는 일별·시간대별로 성능 현황과 에러 분포를 분석해 시간 패턴 기반 인사이트를 제공합니다. 논리 연산 기반 필터링을 통해 특정 조건에 맞춘 분석도 가능하며 접속 환경별 데이터를 조합해 문제 발생 패턴을 정밀하게 탐지할 수도 있습니다. 예를 들어 이 분석 기능을 통해 매일 12시 모바일 환경에서 결제 오류가 잦은 것을 발견하고 점심시간 대에만 노출되는 팝업 스크립트를 점검할 수도 있습니다. 이처럼, 시간대별로 발생한 문제를 파악하는 것은 성능 저하의 주기적 원인을 식별하는 데 효과적입니다. 또한 서비스 배포 이후 영향도 분석에도 활용하여 QA(Quality Assurarance) 작업을 강화할 수 있습니다. 웹브라우저 모니터링 시스템, Zenius BRMS의 3가지 특장점 Zenius BRMS는 브라우저 성능 모니터링 기능만을 제공하는 것이 아니라, 운영자가 사용자들의 웹 브라우저 만족도 저하 원인을 직관적으로 파악할 수 있도록 설계된 사용자 친화 플랫폼입니다. 다음은 Zenius BRMS가 갖는 세 가지 주요 특장점입니다. 1)지능형 장애 감지와 알림 체계 운영자는 감시 항목별 심각도·임계치를 설정하고, 이벤트 발생 조건을 논리적으로 구성할 수 있습니다. 설정한 이벤트가 발생되면 단계별로 지정해둔 수신자에게 자동으로 알림이 보내집니다. 알림 방식으로 문자, 이메일, 푸시 앱, 음성 메일 등을 지원하며 기존 사용하시던 Slack, Teams 등의 툴과의 연동도 가능합니다. 운영자는 지능형 장애 감지와 알림 체계를 통해 장애 발생 사실을 실시간으로 파악하고 신속히 대응할 수 있습니다. 다단계 알림 구조는 체계적 보고 라인 구축을 통해 서비스 안정성을 제고합니다. 2)운영 관리 효율성과 보안 강화 Zenius BRMS에서는 수집된 데이터에 대해 어플리케이션/사용자 기준으로 개별 및 그룹 단위의 모니터링 권한을 설정할 수 있습니다. 운영 목적 또는 사용자 역할에 따라 권한을 설정할 수 있어 보안 관리에 용이합니다. 또한 브라우저 성능 수집 시의 세션 샘플링 비율, 리플레이 샘플링 비율 설정도 자유롭고 쉽게 변경할 수 있도록 돕기 때문에 운영 관리 효율성도 제고시킬 수 있습니다. 3)EMS 프레임워크 기반의 통합성과 확장성 Zenius BRMS는 EMS(Enterprise Management System) 프레임워크 환경에서 동작하기 때문에, 다른 관제 대상과 손쉽게 연계되어 통합 관리가 가능합니다. 이를 통해 운영자는 브라우저 성능뿐만 아니라 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 관리 대상을 하나의 플랫폼에서 종합적으로 확인할 수 있습니다. 또한 모듈형 구조를 기반으로 해 확장이 용이하므로, 서비스 규모 확대나 신규 모니터링 항목 추가 시에도 유연하게 대응할 수 있습니다. 더불어 APM 성능 항목과 통합상황판(Overview)을 구성한다면, 웹 서비스 전반에 대한 문제 원인과 영향도를 신속히 파악할 수 있습니다. 이러한 EMS 기반 통합성과 확장성은 운영자의 관리 효율성을 높이고, 안정적인 서비스 품질 유지에 기여합니다. Zenius BRMS는 웹 서비스의 성능을 기록하는 것에 머무르지 않고, 실제 사용자가 느낀 속도와 반응을 데이터로 보여주며 행동 흐름까지 되짚어줍니다. Zenius BRMS는 모니터링 외에도 분석, 장애 감지, 알림 등 운영자를 위한 기능으로 안정적인 서비스 운영할 수 있도록 돕겠습니다. 기술 개발에만 힘쓰며 실제 사용자가 서비스를 얼마나 편리하게 사용하는지 고민하는 것을 놓치고 있었다면, 또는 다양한 디바이스나 지역에서의 성능 데이터 수집에 어려움을 가지고 있었다면, Zenius BRMS와 함께 서비스 품질의 한 끝을 달리해보는 것은 어떨까요? 빠르게 변하는 디지털 환경에서 사용자 경험을 놓치지 않으려는 운영자에게 Zenius BRMS 는 의지할 수 있는 기반이 될 것입니다. 2025.09.08

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