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브레인즈컴퍼니 신규 구성원(브레인저)을 소개합니다. (변효상, 이경돈, 임수현 님)
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브레인즈컴퍼니 신규 구성원(브레인저)을 소개합니다. (변효상, 이경돈, 임수현 님)
브레인즈컴퍼니에서 함께 일하는 사람들과 각자의 이야기를 조금 더 가까이 전하기 위해, 브레인즈컴퍼니의 구성원 ‘브레인저(BRAINSER)’를 소개합니다. 이번에 소개할 브레인저는 새롭게 합류한 변효상 님, 이경돈 님, 임수현 님입니다. 세 분 모두 제1연구개발본부 소속으로, 브레인즈컴퍼니의 IT 인프라 통합관리 솔루션 Zenius의 개발과 제품 고도화에 함께하고 있습니다. 개발을 시작하게 된 계기부터 브레인즈컴퍼니를 선택한 이유, 입사 후 직접 경험한 회사의 모습과 개발자로서 중요하게 생각하는 가치까지. 세 분의 이야기를 자세히 들어보겠습니다. Q1. 간단한 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요. 개발그룹 ZNG팀에 입사한 변효상입니다. 저는 맡은 일은 끝까지 책임지고 해결하려는 태도를 중요하게 생각합니다. 새로운 환경에서는 부족한 부분도 있겠지만, 모르는 것은 적극적으로 질문하고 새롭게 알게 된 내용은 하나씩 제 것으로 만들어가려고 노력하고 있습니다. 또 혼자서 업무를 해결하는 것뿐만 아니라 팀원들과 원활하게 소통하면서 함께 좋은 결과를 만들어가는 것도 중요하게 생각합니다. 아직 배워야 할 것이 많지만, 꾸준히 경험을 쌓으면서 신뢰받을 수 있는 개발자로 성장하고 싶습니다. Q2. 개발자의 길을 선택하게 된 계기가 궁금합니다. 컴퓨터공학을 전공하면서 자연스럽게 프로그래밍을 접하게 됐습니다. 처음에는 수업과 과제를 통해 코딩을 배웠지만, 직접 작성한 코드가 원하는 대로 동작하고 하나의 기능으로 완성되는 과정에서 점점 흥미를 느끼게 됐습니다. 특히 문제가 발생했을 때 원인을 찾고 여러 방법을 시도하면서 해결해나가는 과정에서 큰 보람을 느꼈습니다. 새로운 기술을 배우면 이전에는 해결하지 못했던 문제를 해결할 수 있게 된다는 점도 개발의 매력이라고 생각합니다. 이런 경험이 쌓이면서 개발 분야에서 꾸준히 전문성을 키워가고 싶다는 생각을 하게 됐습니다. Q3. 브레인즈컴퍼니에 합류하게 된 이유는 무엇인가요? 개발자로 성장하기 위해서는 다양한 기술을 접하고, 실제 제품과 서비스를 개발하면서 경험을 쌓는 것이 중요하다고 생각했습니다. 브레인즈컴퍼니는 자체 솔루션을 지속적으로 개발하고 고도화하고 있기 때문에 단순히 하나의 기능을 구현하는 것에 그치지 않고, 제품이 어떤 구조와 흐름으로 만들어지는지 깊이 있게 경험할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 특히 하나의 기술에 머무르지 않고 여러 기술과 환경을 경험하면서 개발 역량을 넓혀갈 수 있다는 점이 제가 생각하는 성장 방향과 잘 맞는다고 느껴 합류하게 됐습니다. Q4. 입사 후 경험해 본 브레인즈컴퍼니는 어떤 회사인가요? 입사 후 느낀 브레인즈컴퍼니는 각자의 전문성을 바탕으로 깊이 있게 고민하는 회사인 것 같습니다. 실제로 업무를 접해보니 하나의 기능을 구현할 때도 단순히 동작 여부만 확인하는 것이 아니라 기존 시스템과의 연계나 실제 사용 환경 등 여러 부분을 함께 고려하고 있었습니다. 그만큼 하나의 제품을 오랫동안 개발하고 발전시켜온 경험과 노하우가 축적되어 있다는 인상을 받았습니다. 또 모르는 부분을 질문했을 때 단순히 답을 알려주는 데서 그치지 않고 배경과 이유까지 함께 설명해주시는 경우가 많았습니다. 저도 이런 환경 속에서 단순히 코드를 작성하는 개발자를 넘어 제품과 서비스의 구조를 깊이 이해할 수 있는 개발자로 성장하고 싶습니다. Q5. 업무를 할 때 가장 중요하게 생각하는 원칙이 있다면요? 저는 계획과 책임감, 그리고 소통을 중요하게 생각합니다.업무를 시작하기 전에 해야 할 일을 정리하고 우선순위를 세우면 보다 체계적으로 업무를 진행할 수 있다고 생각합니다. 동시에 개발은 혼자서 완성하는 일이 아니기 때문에 진행 상황이나 문제가 있는 부분을 동료들과 적절히 공유하는 것도 중요합니다. 특히 예상하지 못한 문제가 발생했을 때 쉽게 포기하기보다 원인을 충분히 확인해보고, 필요한 경우 적극적으로 의견을 나누면서 해결해나가려고 합니다. 앞으로 경험이 쌓이더라도 이런 기본적인 업무 태도는 꾸준히 유지하고 싶습니다. Q6. 브레인즈컴퍼니에서 어떤 개발자로 성장하고 싶나요? 앞으로 제가 담당하는 영역에서는 “이 부분은 믿고 맡길 수 있다”는 이야기를 들을 수 있는 개발자가 되고 싶습니다. 새로운 기술을 단순히 배우는 데 그치지 않고 실제 업무와 코드에 적용하면서 제 경험으로 만들어가고 싶습니다. 또한 하나의 기능만 보는 것이 아니라 제품과 서비스 전체가 어떻게 연결되고 동작하는지 이해할 수 있도록 경험의 폭도 계속 넓혀가려고 합니다. 장기적으로는 제가 쌓은 경험과 지식을 다시 동료들과 나누면서 팀의 성장에도 기여할 수 있는 개발자로 성장하는 것이 목표입니다. Q1. 간단한 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요. 제1연구개발본부 개발그룹 인프라웹팀에 입사한 이경돈입니다. 저는 문제가 발생했을 때 상황을 분석하고 해결 방법을 찾아가는 과정을 좋아합니다. 개발을 하다 보면 예상하지 못한 문제를 만나는 경우가 많은데, 하나씩 원인을 좁혀가며 해결했을 때 큰 성취감을 느끼는 편입니다. 또 새롭게 배운 내용은 가능하면 기록으로 남겨두려고 합니다. 처음 접하는 기술이나 업무가 많더라도 그때그때 알게 된 내용을 정리하고 다시 활용하면서 꾸준히 성장하는 개발자가 되고 싶습니다. Q2. 개발자의 길을 선택하게 된 계기가 궁금합니다. 전공 수업을 통해 프로그래밍을 본격적으로 접하면서 개발에 관심을 갖게 됐습니다. 과제를 수행하면서 어려운 문제를 만나기도 했지만, 코드를 수정하고 여러 방법을 시도하면서 결국 원하는 결과를 만들어냈을 때 느끼는 성취감이 컸습니다. 특히 작성한 코드가 실제 화면에 구현되고 사용자가 직접 이용할 수 있는 서비스가 된다는 점이 흥미롭게 느껴졌습니다. 이런 경험을 통해 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어 사용자가 직접 경험하는 서비스를 만드는 웹 개발에 매력을 느끼게 됐고, 자연스럽게 개발자의 길을 선택했습니다. Q3. 브레인즈컴퍼니에 합류하게 된 이유는 무엇인가요? 개발자로 성장하려면 다양한 기능을 직접 구현해보고 실제 서비스가 개발되고 운영되는 과정을 경험하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 브레인즈컴퍼니는 자체 제품을 지속적으로 개발하고 있기 때문에 단순히 주어진 기능만 구현하는 것이 아니라 제품의 전체적인 구조와 흐름을 이해하면서 개발 경험을 쌓을 수 있다는 점이 매력적으로 느껴졌습니다. 또 하나의 기술에 한정되기보다 업무를 수행하면서 다양한 기술과 환경을 접할 수 있다는 점도 좋았습니다. 새로운 것을 배우고 문제를 해결하는 과정을 좋아하는 저에게 경험의 폭을 넓힐 수 있는 환경이라고 생각해 합류하게 됐습니다. Q4. 입사 후 경험해 본 브레인즈컴퍼니는 어떤 회사인가요? 입사 후 느낀 브레인즈컴퍼니는 각자의 업무에 몰입하면서도 필요할 때는 자연스럽게 협업할 수 있는 회사입니다.처음에는 회사 생활이라고 하면 조금 경직된 분위기를 예상하기도 했는데, 실제로는 각자가 자신의 업무에 집중하면서도 질문이나 의견이 필요할 때 편하게 이야기를 나눌 수 있다는 점이 인상적이었습니다. 특히 개발 업무에서는 혼자 고민해서 해결할 수 있는 문제도 있지만 다른 사람의 경험이나 관점이 필요한 경우도 많습니다. 그런 상황에서 서로 질문하고 의견을 공유할 수 있는 분위기가 업무에 적응하는 데 큰 도움이 되고 있습니다. 저도 앞으로 제 역할에 충분히 몰입하면서 동시에 동료들과 적극적으로 소통할 수 있는 구성원이 되고 싶습니다. Q5. 업무를 할 때 가장 중요하게 생각하는 원칙이 있다면요? 저는 문제를 회피하지 않고 원인을 찾아보는 태도와 열린 소통을 중요하게 생각합니다.개발을 하다 보면 예상하지 못했던 오류나 문제가 발생하기 마련입니다. 이럴 때 단순히 눈앞의 현상만 해결하기보다 왜 그런 문제가 생겼는지 원인을 분석하고, 같은 문제가 반복되지 않도록 개선할 수 있는 방법까지 고민하려고 합니다. 동시에 모든 문제를 혼자 해결하려고 하기보다는 필요한 경우 동료들의 의견을 듣는 것도 중요하다고 생각합니다. 제가 생각한 해결 방향을 공유하고 피드백을 받다 보면 혼자서는 생각하지 못했던 더 좋은 방법을 발견하기도 합니다. 이런 경험을 하나씩 쌓으면서 문제 해결 능력과 협업 역량을 함께 키워가고 싶습니다. Q6. 브레인즈컴퍼니에서 어떤 개발자로 성장하고 싶나요? 우선 제가 맡은 업무를 안정적으로 수행하면서 팀에서 믿고 맡길 수 있는 개발자가 되는 것이 첫 번째 목표입니다. 새로운 기술이나 업무를 접했을 때 단순히 사용하는 방법만 익히는 것이 아니라 왜 그렇게 동작하는지 원리와 구조까지 이해하려고 노력하고 있습니다. 또 배운 내용은 꾸준히 기록하고 정리하면서 필요할 때 다시 활용할 수 있는 제 경험으로 축적하고 싶습니다. 장기적으로는 문제가 발생했을 때 스스로 원인을 분석하고 해결 방향을 제시할 수 있는 개발자, 그리고 제가 쌓은 경험을 동료들과 공유하며 함께 성장할 수 있는 개발자가 되고 싶습니다. Q1. 간단한 자기소개 부탁드립니다. 안녕하세요. 제1연구개발본부 개발2그룹에 새로 입사한 임수현입니다. 저는 긍정적인 마음가짐으로 새로운 것을 배우고 성장하는 과정을 즐기는 편입니다. 프론트엔드 개발자로 일하면서 React, Next.js, TypeScript 등을 활용해 다양한 프로젝트를 경험해왔고, 새로운 환경에서도 적극적으로 배우고 적응하려고 노력하고 있습니다. 또 새롭게 알게 된 내용이나 중요한 부분은 꾸준히 기록해두는 편입니다. 업무뿐만 아니라 동료들과 원활하게 소통하면서 함께 더 좋은 결과를 만들어가는 것도 중요하게 생각합니다. Q2. 프론트엔드 개발자의 길을 선택하게 된 계기가 궁금합니다. 대학 졸업 후 취업을 준비하는 과정에서 우연히 코딩을 접하면서 개발에 관심을 갖게 됐습니다. 특히 코드를 작성하면 그 결과가 화면에 바로 구현된다는 점에서 재미와 보람을 느꼈습니다. 제가 만든 기능을 사용자가 직접 경험할 수 있다는 점 역시 흥미롭게 다가왔습니다. 프론트엔드 개발은 단순히 화면을 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 사용자가 서비스를 어떻게 경험하는지 계속 고민하고 개선하는 과정이라고 생각합니다. 이런 점에 매력을 느끼면서 자연스럽게 프론트엔드 개발자의 길을 선택하게 됐고, 지금까지 이어오고 있습니다. Q3. 브레인즈컴퍼니에 합류하게 된 이유는 무엇인가요? 그동안 프론트엔드 개발자로 여러 프로젝트를 경험하면서 다양한 서비스를 개발해왔습니다.앞으로는 단순히 새로운 프로젝트를 반복하는 것보다 하나의 제품과 서비스를 지속적으로 개발하고 개선하면서 좀 더 깊이 있는 경험을 쌓고 싶다는 생각이 있었습니다. 브레인즈컴퍼니는 자체 솔루션을 오랫동안 개발하고 있고, 지속적으로 제품을 개선해나가고 있다는 점에서 제가 원하는 개발 경험을 쌓을 수 있는 환경이라고 생각했습니다. 그동안 쌓아온 프론트엔드 경험을 활용하면서 새로운 기술과 환경도 배우고, 장기적으로 제품의 완성도를 높이는 과정에 함께할 수 있다는 점이 매력적으로 느껴져 합류하게 됐습니다. Q4. 입사 후 경험해 본 브레인즈컴퍼니는 어떤 회사인가요? 처음 느낀 브레인즈컴퍼니의 인상은 각자의 전문성을 가지고 있으면서도 서로 자연스럽게 의견을 나누는 회사였습니다. 입사 후 동료분들과 이야기를 나누고 업무를 접하면서 각자가 자신의 영역에 대한 경험과 전문성을 가지고 있다는 점이 인상적이었습니다. 동시에 필요한 상황에서는 서로 의견을 공유하면서 해결 방향을 함께 찾아가는 분위기도 느낄 수 있었습니다. 특히 처음에는 회사 생활이 조금 딱딱하거나 경직되어 있을 수도 있겠다고 생각했는데, 실제로는 편하게 질문하고 의견을 나눌 수 있는 분위기라 빠르게 적응하는 데 도움이 됐습니다.저 역시 제가 가지고 있는 경험은 적극적으로 공유하고, 동료들의 다양한 경험과 노하우를 배우면서 함께 성장하고 싶습니다. Q5. 업무를 할 때 가장 중요하게 생각하는 원칙이 있다면요? 저는 커뮤니케이션과 기록을 중요하게 생각합니다. 개발 업무는 혼자만 잘한다고 좋은 결과가 나오는 일이 아니라고 생각합니다. 여러 사람이 함께 하나의 제품을 만드는 만큼 서로 어떤 방향으로 업무를 진행하고 있는지 충분히 공유하고, 의견이 다른 부분은 대화를 통해 맞춰가는 과정이 중요합니다. 특히 작은 오해나 정보의 차이가 쌓이면 결과물에도 영향을 줄 수 있기 때문에 필요한 내용은 명확하게 공유하려고 노력합니다. 또 새로운 기술이나 업무를 배웠을 때는 기억에만 의존하기보다 기록으로 남기려고 합니다. 배운 내용을 정리해두면 이후 비슷한 상황에서 보다 빠르게 활용할 수 있고, 부족했던 부분을 다시 확인하면서 계속 발전할 수 있기 때문입니다. Q6. 브레인즈컴퍼니에서 어떤 개발자로 성장하고 싶나요? 제가 개발한 기능이 실제 서비스에 반영되고, 그것을 사용하는 분들에게 긍정적인 경험을 제공할 때 가장 큰 보람을 느낍니다. 그래서 앞으로는 단순히 요구된 기능을 구현하는 데 그치지 않고 사용자의 입장까지 고민하면서 더 나은 서비스를 만드는 개발자로 성장하고 싶습니다. 기술적인 측면에서도 새로운 프론트엔드 기술과 개발 방식을 꾸준히 학습하면서, 단순히 새로운 기술을 사용하는 것이 아니라 제품에 적절한 기술을 판단하고 적용할 수 있는 역량을 키우고 싶습니다. 장기적으로는 제 의견과 경험이 실제 제품을 개선하는 데 도움이 되고, 동료들과 함께 더 좋은 결과를 만들어갈 수 있는 개발자로 성장하는 것이 목표입니다. 지금까지 새롭게 합류한 변효상 님, 이경돈 님, 임수현 님의 이야기를 들어봤습니다. 세 분 모두 각자의 경험과 강점을 바탕으로 새로운 업무와 환경을 익혀가고 있습니다. 앞으로도 다양한 경험을 쌓으며 각자의 분야에서 전문성을 넓혀가는 브레인저로 성장하길 기대하겠습니다.
2026.08.12
기술이야기
서버 모니터링 툴로 다양한 서버 프로세스를 모니터링하는 방법
기술이야기
서버 모니터링 툴로 다양한 서버 프로세스를 모니터링하는 방법
서버를 안정적으로 운영하기 위해서는 CPU, 메모리와 같은 시스템 자원의 전체 사용률뿐만 아니라 실제로 어떤 프로세스가 자원을 사용하고 있는지 함께 확인하는 과정이 중요합니다. 예를 들어 서버의 CPU나 메모리 사용률이 갑자기 높아졌다면 어떤 프로세스가 자원을 많이 사용하고 있는지 확인해야 원인을 보다 구체적으로 파악할 수 있습니다. 또한 평소에는 자원 점유율이 높지 않더라도 특정 작업이나 시간대에 사용량이 증가하는 주요 프로세스라면 지속적으로 성능 변화를 살펴볼 필요가 있습니다. 이처럼 서버에서 실행되는 프로세스의 상태와 자원 사용 현황을 파악하고, 주요 프로세스의 성능 변화를 지속적으로 확인하기 위해 서버 모니터링 툴이 활용됩니다. 그렇다면 실제 서버 환경에서는 다양한 프로세스를 어떻게 모니터링하고 분석할 수 있을까요? Zenius SMS의 프로세스 모니터링 기능을 통해 구체적으로 알아보겠습니다. Zenius SMS에서는 서버 프로세스를 어떻게 모니터링할까요? Zenius SMS의 프로세스 모니터링 기능에서는 크게 세 가지 관점에서 서버 프로세스를 확인할 수 있습니다. 첫째, 현재 서버에서 실행되고 있는 프로세스의 상태와 자원 점유율을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 현재 어떤 프로세스가 실행 중인지 파악하고 CPU 또는 메모리를 상대적으로 많이 사용하는 프로세스를 찾아볼 수 있습니다. 둘째, 업무상 중요하게 관리해야 하는 특정 프로세스의 자원 점유율을 별도로 확인할 수 있습니다. 현재 Top 프로세스 목록에 나타나지 않더라도 감시 대상으로 등록하면 해당 프로세스의 성능 변화를 지속적으로 살펴볼 수 있습니다. 셋째, 특정 시점 또는 날짜를 기준으로 프로세스의 자원 점유율을 분석할 수 있습니다. 이를 활용하면 현재는 서버 상태가 정상으로 돌아왔더라도 특정 작업일이나 장애 발생 시점에 어떤 프로세스가 많은 자원을 사용했는지 다시 확인할 수 있습니다. 대표적으로 서버 내 프로세스들의 자원 점유율을 파악해야 하는 경우, 특정 또는 주요 프로세스의 CPU·메모리 점유율을 확인해야 하는 경우, 상위 자원 점유율을 차지하는 프로세스를 빠르게 찾아야 하는 경우 등에 활용할 수 있습니다. 프로세스 상태도 함께 확인할 수 있습니다 프로세스 목록에서는 프로세스가 단순히 존재하는지만 보여주는 것이 아니라 현재 어떤 상태인지도 함께 확인할 수 있습니다. Sleep은 서버 내에서 프로세스가 현재 대기 중인 상태로, 프로세스가 실행을 멈추고 특정 이벤트가 발생하기를 기다리고 있는 상태를 의미합니다. Zombie는 프로세스 실행은 이미 완료됐지만 부모 프로세스가 아직 해당 프로세스의 종료 상태를 수거하지 않은 상태입니다. Running은 프로세스가 현재 실행 중이거나 실행 가능한 상태입니다. Stopped는 프로세스 실행이 일시적으로 중지된 상태로, 일반적으로 사용자 신호 또는 디버거 등에 의해 중지된 경우에 해당합니다. 프로세스 상태와 CPU·메모리 점유율을 함께 살펴보면 현재 서버의 프로세스 동작 현황을 보다 구체적으로 파악할 수 있습니다.그럼 실제 Zenius SMS 화면에서는 이러한 정보를 어떻게 확인할 수 있는지 순서대로 살펴보겠습니다. [1] 서버에서 실행 중인 프로세스 현황 확인하기 Step 1. 모니터링 대상 서버를 선택합니다 먼저 [SMS > 모니터링 > 모니터링 상세보기]로 이동한 후 프로세스를 확인할 대상 서버를 선택합니다. Zenius SMS에서는 서버별 상세 모니터링 화면을 통해 해당 서버의 주요 성능과 프로세스 정보를 확인할 수 있습니다. 따라서 여러 서버를 운영하고 있다면 먼저 분석하고자 하는 서버를 정확하게 선택한 뒤 프로세스 정보를 확인하는 것이 첫 단계입니다. Step 2. 실행 중인 프로세스와 상태별 현황을 확인합니다 대상 서버를 선택한 후 [모니터링 상세보기 > 프로세스 > 프로세스 목록]으로 이동합니다. 프로세스 목록에서는 현재 서버에서 실행되고 있는 프로세스를 한눈에 확인할 수 있으며, 앞서 설명한 Running, Sleep, Stopped, Zombie 등의 상태별 프로세스 현황도 함께 확인할 수 있습니다. 이 화면은 서버 프로세스 모니터링의 기본적인 출발점입니다. 예를 들어 특정 서버에서 성능 문제가 발생했다면 먼저 어떤 프로세스가 실행 중인지 확인하고, 비정상적으로 많은 프로세스가 생성되지는 않았는지 또는 특정 상태의 프로세스가 증가하지 않았는지 살펴볼 수 있습니다. 즉, 단순히 CPU나 메모리 사용률만 확인하는 것이 아니라 현재 서버에서 실제로 동작하고 있는 프로세스의 전체적인 상태를 함께 확인할 수 있습니다. Step 3. CPU·메모리 점유율이 높은 프로세스를 확인합니다 프로세스 목록 하단에서는 현재 서버에서 상대적으로 높은 성능 점유율을 나타내는 프로세스를 확인할 수 있습니다. 특히 CPU와 MEM을 기준으로 프로세스를 정렬할 수 있기 때문에 어떤 프로세스가 CPU 또는 메모리 자원을 많이 사용하고 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 예를 들어 서버 전체의 CPU 사용률이 높게 나타났다면 CPU 기준으로 프로세스를 정렬해 현재 가장 많은 CPU 자원을 사용하고 있는 프로세스부터 확인할 수 있습니다. 메모리 사용량이 증가한 경우라면 MEM 기준으로 정렬해 메모리 점유율이 높은 프로세스를 중심으로 살펴볼 수 있습니다. 또한 Zombie 프로세스 탭에서는 서버에 존재하는 Zombie 프로세스를 별도로 확인할 수 있습니다. 따라서 이 화면에서는 현재 실행 중인 프로세스 목록뿐만 아니라 서버 자원을 많이 사용하는 프로세스와 프로세스 상태를 함께 확인할 수 있어 서버 성능 문제를 분석할 때 활용할 수 있습니다. [2] 프로세스 정보를 최신 상태로 확인하기 Step 4. 최근 목록을 통해 프로세스를 최신화합니다 서버 프로세스는 실행과 종료가 반복되기 때문에 특정 시점에 따라 프로세스 목록이 달라질 수 있습니다.따라서 현재 서버에서 실행 중인 최신 프로세스를 확인해야 할 경우에는 최근 목록 버튼을 이용할 수 있습니다. 최근 목록 버튼을 클릭하면 서버 내 프로세스 정보를 다시 수집하고 최신 상태의 프로세스 목록을 확인할 수 있습니다. 이 과정은 단순히 화면 정보를 갱신하는 것뿐만 아니라 이후 특정 프로세스를 감시 대상으로 등록할 때도 필요합니다. Zenius SMS에서는 업데이트 요청 후 실제로 수집된 프로세스에 한해 프로세스 감시설정을 진행할 수 있습니다. 즉, 지속적으로 모니터링하고 싶은 프로세스가 있다면 먼저 최근 목록을 통해 해당 프로세스가 서버에서 수집되었는지 확인한 뒤 감시설정을 진행해야 합니다. 이를 통해 실제 서버에서 확인된 프로세스를 기준으로 필요한 감시 대상을 설정할 수 있습니다. [3] 특정 프로세스의 성능 점유율 확인하기 Step 5. 프로세스 통계를 확인합니다 다음으로 [프로세스 > 프로세스 통계]로 이동합니다. 프로세스 통계에서는 서버 내 특정 프로세스를 등록해 해당 프로세스의 성능 점유율을 확인할 수 있습니다. 앞서 살펴본 프로세스 목록이 현재 서버에서 자원을 많이 사용하는 프로세스를 파악하는 데 초점을 맞춘다면, 프로세스 통계는 운영상 중요하게 관리해야 하는 특정 프로세스를 별도로 추적하는 용도로 활용할 수 있습니다. 예를 들어 특정 업무 애플리케이션과 관련된 프로세스가 항상 CPU나 메모리를 많이 사용하는 것은 아닐 수 있습니다. 평소에는 전체 프로세스 가운데 Top 10~20에 포함되지 않다가 특정 작업 또는 특정 시간대에만 자원 사용량이 높아질 수도 있습니다. 이러한 경우에는 현재 상위 프로세스 목록만 확인해서는 해당 프로세스의 성능 변화를 지속적으로 파악하기 어렵습니다. 프로세스 통계를 활용하면 이러한 특정 프로세스를 별도로 관리하면서 성능 점유율을 확인할 수 있습니다. [4] 지속적으로 확인할 프로세스를 감시 대상으로 등록하기 Step 6~7. 프로세스 감시설정을 등록합니다 특정 프로세스의 성능을 지속적으로 모니터링하려면 [SMS > 설정 > 감시설정 > 등록]으로 이동해 프로세스 감시설정을 진행합니다. 감시설정 화면에서는 앞서 최신 목록을 통해 수집된 프로세스를 기준으로 지속적으로 확인하고자 하는 프로세스를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 현재 점유율이 높은 프로세스뿐만 아니라 업무상 중요도가 높은 특정 프로세스를 별도의 모니터링 대상으로 지정할 수 있습니다. 필요한 설정을 완료한 뒤 프로세스를 감시 대상으로 등록합니다. 등록된 프로세스는 이후 프로세스 통계에서 확인할 수 있으며, 시간에 따른 성능 점유율 변화도 지속적으로 살펴볼 수 있습니다. 이 방식은 일반적인 Top 프로세스 모니터링으로는 파악하기 어려운 주요 업무 프로세스의 성능 변화를 관리할 때 활용할 수 있습니다. 예를 들어 특정 서비스 프로세스가 평상시에는 낮은 CPU 사용률을 유지하지만 업무 처리량이 증가하는 시간대에만 CPU 또는 메모리 사용량이 높아지는 경우, 해당 프로세스를 감시 대상으로 등록해두면 시간에 따른 성능 변화 추이를 확인할 수 있습니다. [5] 일별 과부하 프로세스 확인하기 Step 8. 특정 날짜의 과부하 프로세스를 조회합니다 서버 프로세스 분석에서는 현재 상태뿐만 아니라 과거 특정 시점의 상태를 확인해야 하는 경우도 있습니다. 예를 들어 특정 작업을 수행한 날짜에 서버의 CPU 또는 메모리 사용률이 크게 증가했지만 현재는 서버 상태가 정상이라면, 현재 프로세스 목록만으로는 당시 어떤 프로세스가 부하를 발생시켰는지 확인하기 어렵습니다. 이러한 상황에서는 [프로세스 > 일별 과부하 프로세스] 기능을 활용할 수 있습니다. 일별 과부하 프로세스에서는 서버 성능에 대한 조건을 설정하고 해당 기준에 맞는 프로세스를 날짜별로 확인할 수 있습니다. 따라서 특정 작업일이나 성능 저하가 발생했던 날짜를 기준으로 당시 서버 자원을 많이 사용했던 프로세스를 다시 확인할 수 있습니다. 현재 상태를 확인하는 실시간 모니터링뿐만 아니라 과거 서버 부하의 원인을 프로세스 단위로 살펴보는 데 활용할 수 있는 기능입니다. 프로세스 모니터링, 실제로 이렇게 활용할 수 있습니다 지금까지 서버 프로세스 상태를 확인하고 특정 프로세스를 감시 대상으로 등록하는 기본적인 기능을 살펴봤습니다.이번에는 실제 서버 운영 상황을 기준으로 프로세스 통계와 일별 과부하 프로세스를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다. Case 1. 특정 프로세스의 성능 점유율을 지속적으로 확인해야 하는 경우 서버를 운영하다 보면 현재 자원 사용량이 높은 프로세스보다는 특정 업무 프로세스의 성능을 지속적으로 관찰해야 하는 경우가 있습니다. 먼저 감시설정을 통해 등록한 프로세스를 선택하면 해당 프로세스의 성능 점유율을 그래프로 확인할 수 있습니다. 그래프에 마우스를 올리면 수집 주기에 따라 저장된 다양한 성능값을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 단순히 전체적인 그래프 추세만 보는 것이 아니라 특정 시점에 해당 프로세스가 어느 정도의 자원을 사용했는지도 구체적으로 확인할 수 있습니다. 또한 화면 우측 상단의 기간 검색 기능을 활용하면 원하는 기간을 지정해 특정 프로세스의 성능 변화를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 특정 작업 전후의 CPU·메모리 점유율을 비교하거나, 서버 성능 문제가 발생했던 시간대의 프로세스 사용량을 확인하는 데 활용할 수 있습니다. 이 기능은 특히 Top 10~20 프로세스 목록에는 나타나지 않지만 업무상 중요하게 관리해야 하는 프로세스를 모니터링할 때 활용도가 높습니다. 평소에는 자원 사용량이 높지 않더라도 특정 시점에만 CPU나 메모리 사용량이 증가한다면 해당 프로세스를 별도로 등록해 성능 추이를 지속적으로 확인할 수 있습니다. Case 2. 일별로 어떤 프로세스가 서버 자원을 많이 사용했는지 확인해야 하는 경우 두 번째는 특정 날짜에 서버 성능 점유율이 높았던 프로세스를 확인해야 하는 경우입니다. 일별 과부하 프로세스에서는 먼저 분석하려는 성능 조건과 화면에 표시할 프로세스 개수를 설정합니다. 성능 기준은 소수점 단위까지 지원하기 때문에 운영 환경에 맞춰 보다 세부적인 조건을 적용할 수 있습니다. 조건에 따라 조회된 프로세스는 각 컬럼을 기준으로 정렬할 수 있습니다. 이를 통해 특정 날짜에 CPU 또는 메모리를 상대적으로 많이 사용한 프로세스를 비교하고, 어떤 프로세스가 높은 자원 점유율을 나타냈는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 특정 작업일에 서버 자원 사용량이 평소보다 크게 증가했다면 해당 날짜의 과부하 프로세스를 조회하고 점유율 기준으로 정렬해 원인 후보가 되는 프로세스를 확인할 수 있습니다. 실제 서버 운영 환경에서는 어떻게 활용할 수 있을까요? 실제 서버 운영에서는 단순히 현재 CPU나 메모리를 많이 사용하는 프로세스만 확인해서는 충분하지 않은 경우가 있습니다. 대표적인 사례가 Top 10~20에 포함되지 않는 특정 주요 프로세스의 성능을 확인해야 하는 경우입니다. 업무상 중요한 프로세스라고 하더라도 평소에는 상대적으로 자원 사용량이 낮아 상위 프로세스 목록에 나타나지 않을 수 있습니다. 하지만 특정 작업이나 업무 처리량 증가 시점에는 CPU 또는 메모리 점유율이 높아질 수 있기 때문에 해당 프로세스를 별도로 추적할 필요가 있습니다. 이때 Zenius SMS의 프로세스 감시설정과 프로세스 통계를 활용하면 해당 프로세스를 별도의 감시 대상으로 등록하고 성능 점유율을 그래프 형태로 확인할 수 있습니다. 기간 검색을 활용해 특정 기간이나 시점의 성능 데이터를 확인할 수 있으며, 기간별·특정 시점별 Raw Data 확인과 Excel 출력도 가능합니다. 따라서 성능 이력에 대한 추가 분석이 필요하거나 특정 작업 전후 데이터를 비교해야 하는 경우에도 활용할 수 있습니다. 또 다른 활용 사례는 특정 작업일에 서버 자원을 많이 사용했던 프로세스를 확인해야 하는 상황입니다. 현재 서버 상태가 이미 정상으로 돌아왔다면 현재 프로세스 목록만으로는 과거 부하 발생 당시의 원인을 확인하기 어렵습니다. 이 경우 일별 과부하 프로세스 기능을 활용하면 특정 날짜에 높은 서버 성능 점유율을 나타냈던 프로세스를 다수 확인할 수 있어 당시 서버 부하와 관련된 프로세스를 추적하는 데 활용할 수 있습니다. 서버 성능을 보다 구체적으로 파악하려면 프로세스까지 확인해야 합니다 서버 모니터링에서 CPU와 메모리의 전체 사용률을 확인하는 것은 중요하지만, 그것만으로는 실제 성능 문제의 원인을 충분히 파악하기 어려울 수 있습니다. CPU 사용률이 높다면 어떤 프로세스가 CPU를 많이 사용했는지, 메모리 사용량이 증가했다면 어떤 프로세스의 점유율이 높아졌는지까지 함께 살펴봐야 합니다. Zenius SMS에서는 현재 서버의 프로세스 상태 확인, CPU·메모리 점유율이 높은 프로세스 확인, 특정 프로세스 감시설정, 기간별 성능 추적, 일별 과부하 프로세스 분석까지 단계적으로 확인할 수 있습니다. 특히 현재의 Top 프로세스뿐만 아니라 평소에는 상위 목록에 나타나지 않는 주요 업무 프로세스를 지속적으로 관리하거나, 특정 작업일의 서버 부하 원인을 과거 데이터에서 확인해야 하는 경우에도 활용할 수 있습니다. 서버의 전체적인 성능 지표만으로 원인을 파악하기 어려운 상황이라면 Zenius SMS의 프로세스 모니터링 기능을 활용해 서버 자원과 실제 프로세스의 관계를 함께 확인해보시기 바랍니다.
2026.08.11
기술이야기
서버 모니터링 솔루션의 트렌드와 5가지 선택 기준
기술이야기
서버 모니터링 솔루션의 트렌드와 5가지 선택 기준
서버 모니터링 솔루션을 검토할 때 가장 먼저 확인하는 것은 보통 기능 목록입니다. CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 사용량을 볼 수 있는지, 장애 알림을 받을 수 있는지, 대시보드를 제공하는지와 같은 항목입니다. 물론 이러한 기능은 중요합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 기능의 유무보다 더 중요한 질문이 있습니다.우리 인프라 환경에서 장애를 얼마나 빨리 인지하고, 원인을 얼마나 정확히 좁히며, 운영자가 실제 조치까지 이어갈 수 있는가? 최근의 서버 모니터링 솔루션은 단순히 서버 상태를 보여주는 도구에 머물지 않습니다. 하이브리드 클라우드, 컨테이너, 복잡한 애플리케이션 구조, 보안 요구사항, 운영 자동화와 연결되면서 IT 운영의 핵심 기반으로 확장되고 있습니다. 그렇다면 서버 모니터링 솔루션의 최근 트렌드와 도입 전 확인해야 할 5가지 선택 기준은 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. 서버 모니터링 솔루션의 최근 흐름 과거 서버 모니터링의 중심은 서버 자원 사용량 확인이었습니다. CPU 사용률이 높은지, 메모리가 부족한지, 디스크 용량이 임계치에 도달했는지, 특정 프로세스가 정상적으로 동작하는지를 확인하는 방식입니다. 이 기준은 여전히 중요합니다. 다만 최근 운영 환경에서는 서버 한 대의 상태만으로 장애를 판단하기 어려워졌습니다. 서비스는 온프레미스 서버, 클라우드 인프라, 컨테이너, 네트워크, 데이터베이스, WAS 등 여러 계층 위에서 동작합니다. 하나의 장애가 여러 시스템에 영향을 주고, 반대로 사용자 불편은 발생했지만 서버 지표만 보면 정상처럼 보이는 경우도 있습니다. 이런 변화 속에서 서버 모니터링은 다음과 같은 방향으로 확장되고 있습니다. - 서버 자원 감시에서 서비스 영향 분석으로: CPU·메모리 수치 확인을 넘어, 해당 이상이 실제 서비스 장애와 어떤 관련이 있는지 파악 - 단일 서버 모니터링에서 하이브리드 인프라 관제로: 온프레미스 서버, 클라우드, 컨테이너, 네트워크, DB, WAS 등 여러 운영 대상을 함께 관리 - 고정 임계치 알림에서 AI 기반 이상징후 탐지로: 정해진 기준값 초과 여부뿐 아니라 평소와 다른 패턴, 반복 장애, 이벤트 상관관계 분석 - 모니터링에서 Observability 관점으로: 메트릭, 로그, 이벤트, 트레이스 데이터를 연결해 장애 원인과 영향 범위를 더 입체적으로 분석 - 장애 감지에서 운영 자동화와 AIOps로: 알림, 담당자 통보, 조치 이력, 반복 장애 대응, 원인 분석 보조까지 운영 프로세스와 연계 - 클라우드 네이티브와 표준 기반 수집 체계로: Kubernetes, 컨테이너, OpenTelemetry 등 다양한 환경의 데이터를 일관된 방식으로 수집·연동 즉, 최근의 서버 모니터링은 특정 서버의 상태를 확인하는 도구에서, 복잡한 인프라 전반의 장애 신호를 연결하고 운영자가 빠르게 판단할 수 있도록 돕는 체계로 바뀌고 있습니다. 따라서 솔루션을 선택할 때도 “서버 지표를 볼 수 있는가”를 넘어, “클라우드와 온프레미스가 섞인 환경에서 장애를 어떻게 감지하고, 분석하고, 대응까지 연결할 수 있는가”를 봐야 합니다. 서버 모니터링 솔루션의 필수 조건 5가지 서버 모니터링 솔루션을 선택할 때는 단순히 기능이 많은지를 보는 것보다, 실제 운영 상황에서 장애를 얼마나 빠르게 인지하고 대응할 수 있는지를 기준으로 판단해야 합니다. 특히 최근의 서버 운영 환경은 온프레미스, 클라우드, 가상화, 컨테이너, 다양한 미들웨어가 함께 연결되어 있기 때문에 개별 서버 상태만으로는 충분하지 않습니다. 서버의 상태를 정확히 수집하는 것부터 장애 알림, 인프라 연관 분석, 운영 보고, 보안 조건까지 함께 확인해야 합니다. [1] 서버 자원과 성능 데이터를 안정적으로 수집할 수 있는가 가장 기본적인 조건은 서버의 핵심 자원 상태를 정확하게 수집하고 시각화하는 것입니다. CPU, 메모리, 디스크, 파일시스템, 네트워크, 프로세스, 로그 등 주요 항목을 실시간으로 확인할 수 있어야 합니다. 다만 단순히 현재 수치를 보여주는 것만으로는 부족합니다. 기간별 성능 추이, 피크 시간대, 반복적으로 발생하는 부하 패턴, 장애 발생 시점의 성능 변화까지 함께 확인할 수 있어야 운영자가 원인을 좁힐 수 있습니다. 또한 수집 방식도 함께 확인해야 합니다. 에이전트 기반 수집인지, SNMP·API·로그·이벤트 연동을 지원하는지, 클라우드나 컨테이너 환경의 데이터까지 일관되게 수집할 수 있는지가 중요합니다. 확인해야 할 질문은 다음과 같습니다. 서버별 주요 자원 현황을 실시간으로 볼 수 있는가? 기간별 성능 추이와 과거 데이터를 비교할 수 있는가? 장애 발생 시점의 성능 데이터를 다시 확인할 수 있는가? 에이전트, SNMP, API, 로그, 이벤트 등 필요한 방식으로 데이터를 수집할 수 있는가? 운영자가 필요한 항목 중심으로 화면을 구성할 수 있는가? 결국 기본 모니터링의 핵심은 “지금 상태”뿐 아니라 “왜 이런 상태가 되었는지”를 추적할 수 있는 데이터 흐름을 확보하는 것입니다. [2] 장애 탐지와 알림 정책을 정교하게 운영할 수 있는가 서버 모니터링에서 알림은 핵심 기능입니다. 하지만 알림이 많다고 좋은 것은 아닙니다. 불필요한 알림이 반복되면 운영자는 중요한 장애를 놓칠 수 있습니다. 따라서 임계치, 이벤트 등급, 알림 대상, 통보 방식, 에스컬레이션, 점검 시간 예외 처리 등을 운영 환경에 맞게 설정할 수 있어야 합니다. 특히 서버 수가 많거나 여러 업무 시스템을 함께 운영하는 조직이라면, 정책을 개별 서버마다 수동으로 설정하는 방식은 장기적으로 부담이 됩니다. 최근에는 고정 임계치뿐 아니라 평소와 다른 패턴, 반복 이벤트, 여러 지표 간 상관관계를 함께 감지할 수 있는지도 중요한 기준이 되고 있습니다. 좋은 솔루션은 장애를 많이 알려주는 것이 아니라, 중요한 장애를 놓치지 않도록 도와야 합니다. 알림 정책을 얼마나 정교하게 운영할 수 있는지가 실제 장애 대응 품질을 좌우합니다. [3] 서버와 주변 인프라의 연관관계를 분석할 수 있는가 장애 원인이 항상 서버 내부에 있는 것은 아닙니다. 네트워크 지연, DB 부하, WAS 장애, 스토리지 문제, 외부 연동 지연이 서버 장애처럼 보일 수 있습니다. 따라서 서버 모니터링 솔루션은 서버만 따로 보여주는 도구가 아니라, 서버와 연결된 인프라의 상태를 함께 파악할 수 있어야 합니다. 서버, 네트워크, DB, WAS, 클라우드, 컨테이너 등 운영 대상이 복잡해질수록 연관관계 기반의 모니터링이 중요해집니다. 예를 들어 특정 서버에서 응답 지연이 발생했을 때 다음 질문에 답할 수 있어야 합니다. 같은 서비스에 연결된 다른 서버도 영향을 받았는가? 네트워크나 DB 구간에서 동시에 이상이 발생했는가? 장애 위치와 영향 범위를 직관적으로 파악할 수 있는가? 이벤트와 성능 지표를 함께 보며 원인을 분석할 수 있는가? 서버 모니터링이 운영에 실질적으로 기여하려면 개별 장비의 상태 확인을 넘어, 장애가 어디서 시작되어 어디까지 영향을 주는지 파악할 수 있어야 합니다. [4] 운영자가 활용할 수 있는 대시보드·보고·조치 이력을 제공하는가 모니터링 화면은 단순히 보기 좋은 대시보드가 아니라, 운영자가 빠르게 판단하고 조치할 수 있는 업무 화면이어야 합니다. 실무자는 상세 지표와 이벤트를 확인해야 하고, 관리자는 전체 장애 현황과 성능 추이, 리소스 증설 필요성을 봐야 합니다. 따라서 역할별 화면 구성, 사용자 정의 대시보드, 정기 보고서, 장애 통계, 성능 분석 리포트 등을 제공하는지 확인해야 합니다. 특히 운영 보고가 중요한 조직에서는 모니터링 데이터가 보고서와 의사결정 자료로 자연스럽게 이어지는지도 중요한 기준입니다. 또한 장애 발생 이후 어떤 조치가 이루어졌는지, 같은 장애가 반복되고 있는지, 조치 이력이 운영 지식으로 남는지도 중요합니다. 모니터링 데이터가 대시보드와 보고서, 장애 이력 관리로 이어질 때 실제 운영 자산이 됩니다. [5] 하이브리드 환경, 보안 조건, 운영 지원까지 대응할 수 있는가 서버 모니터링 솔루션은 한 번 도입하면 장기간 운영되는 경우가 많습니다. 현재 서버 수만 기준으로 선택하면, 이후 클라우드 전환, 컨테이너 도입, 신규 시스템 증설, 보안 정책 변화에 대응하기 어려울 수 있습니다. 따라서 온프레미스와 클라우드가 함께 있는 하이브리드 환경, 가상화·컨테이너 환경, 기존 ITSM·알림 시스템·보안 시스템과의 연동 가능성을 확인해야 합니다. 관리 대상이 늘어나도 운영 구조가 유지되는지도 중요한 기준입니다. 또한 모든 기업이 SaaS 기반 모니터링을 자유롭게 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 공공, 금융, 제조, 의료, 대기업 내부망 환경에서는 망분리, 데이터 반출 제한, 접근 권한, 감사 로그, 국내 기술지원 체계도 중요한 판단 기준이 됩니다. 결국 확장성, 보안, 운영 지원은 도입 시점보다 운영 과정에서 더 크게 체감되는 요소입니다. 현재 서버 환경뿐 아니라 향후 클라우드 전환, 컨테이너 확대, 내부망·폐쇄망 운영 조건까지 고려해 선택해야 합니다. 서버 모니터링 솔루션을 선택할 때 중요한 것은 기능 목록을 많이 채우는 것이 아니라, 우리 조직의 운영 환경에 맞는 기준을 세우는 것입니다. 서버 자원 수집, 장애 알림, 연관관계 분석, 대시보드와 보고 체계, 보안 조건을 함께 검토해야 실제 장애 상황에서 활용할 수 있는 모니터링 체계를 만들 수 있습니다. 결국 좋은 서버 모니터링 솔루션은 서버 상태를 보여주는 데 그치지 않고, 운영자가 장애를 빠르게 이해하고 대응할 수 있도록 돕는 솔루션입니다. 도입 전에는 현재 인프라 구조와 운영 방식, 보안 요건을 먼저 정리하고 그 기준에 맞는 솔루션을 검토하는 것이 필요합니다. FAQ Q1. 서버 모니터링 솔루션을 검토할 때 기능 목록보다 먼저 정리해야 할 것은 무엇인가요? 먼저 운영 시나리오를 정리해야 합니다. 어떤 서버와 인프라를 관리할지, 장애가 발생했을 때 어떤 기준으로 알림을 보낼지, 누가 원인을 분석하고 조치할지, 보고와 이력 관리는 어디까지 필요한지 정의해야 합니다. 이 기준이 없으면 기능이 많아도 실제 운영에서는 활용도가 낮아질 수 있습니다. Q2. 고정 임계치 기반 알림만으로는 왜 부족할 수 있나요? 고정 임계치는 CPU 90%, 디스크 80%처럼 명확한 기준을 관리하는 데 유용합니다. 하지만 업무 시간대, 배치 작업, 계절성 트래픽처럼 정상적인 사용 패턴이 크게 달라지는 환경에서는 단순 기준값만으로 이상 여부를 판단하기 어렵습니다. 따라서 평소 대비 변화, 반복 이벤트, 여러 지표 간 상관관계를 함께 보는 것이 중요합니다. Q3. 서버 모니터링에서 수집 방식은 왜 중요한가요? 같은 지표를 보여주더라도 데이터를 어떻게 수집하는지에 따라 운영 부담이 달라집니다. 에이전트 설치가 필요한지, SNMP·API·로그·이벤트 연동을 지원하는지, 클라우드나 컨테이너 환경의 데이터를 일관되게 수집할 수 있는지 확인해야 합니다. 특히 대규모 환경에서는 수집 방식이 성능, 보안, 유지보수에 직접적인 영향을 줍니다. Q4. 연관관계 분석은 어떤 환경에서 특히 중요해지나요? 서버, 네트워크, DB, WAS, 스토리지, 클라우드 자원이 함께 연결된 환경에서 중요합니다. 서버 응답 지연이 발생했더라도 실제 원인은 DB 부하나 네트워크 지연일 수 있습니다. 연관관계 분석이 가능해야 장애 위치와 영향 범위를 빠르게 좁히고, 담당 조직 간 책임 공방보다 원인 파악에 집중할 수 있습니다.
2026.07.27
회사이야기
브레인즈컴퍼니, [2026 상반기 간담회] 후기
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브레인즈컴퍼니, [2026 상반기 간담회] 후기
브레인즈컴퍼니는 지난 25일, 2026년 상반기를 돌아보고 하반기 주요 계획과 방향성을 함께 공유하기 위한 ‘2026 상반기 간담회’를 진행했습니다. 이번 간담회는 올해 초 신년회에서 공유했던 목표와 계획이 상반기 동안 어떻게 실행되어 왔는지 되짚어보고, 남은 하반기 동안 집중해야 할 과제와 방향을 함께 확인하는 자리였는데요. 각 본부의 주요 성과와 추진 현황을 공유하는 것은 물론, 빠르게 변화하는 시장 환경 속에서 브레인즈컴퍼니가 나아가야 할 방향을 다시 한번 정렬하는 시간이기도 했습니다. 서로의 노고를 격려하고, 더 나은 하반기를 준비하기 위한 진심 어린 다짐이 오갔던 2026 상반기 간담회를 자세히 돌아보겠습니다. 부서별 상반기 리뷰 및 하반기 계획 발표 상반기 간담회는 전략사업본부를 총괄하는 서은숙 님의 발표로 시작됐습니다. 은숙 님은 AI가 제품과 서비스의 경쟁력을 판단하는 중요한 기준으로 자리 잡으면서, 고객의 요구와 기대도 한층 구체화되고 있다고 설명했습니다. 브레인즈컴퍼니 역시 Zenius의 AI 기반 기능을 강화하고, 실제 업무 영역에서도 AI를 활용하며 변화의 속도를 높여가고 있다고 전했습니다. 이어 “기존 Zenius의 경쟁력을 단단히 지키는 동시에, 고객이 체감할 수 있는 새로운 가치를 만들어가자”는 메세지와 함께, 상반기 동안의 사업 흐름과 하반기 방향성을 공유했습니다. 이어 전략사업본부의 각 영역별로 고객 접점에서 만들어온 성과와 하반기 실행 계획이 공유됐습니다. 주요 프로젝트 지원과 유지보수 대응, 신규 사업 발굴, 제안 활동, 콘텐츠 마케팅, ITSM 및 대시보드 고도화, 품질 검증 등 다양한 업무가 소개됐으며, 고객 요구가 점점 더 구체화되는 만큼 선제적으로 가치를 제안하는 역량의 중요성이 강조됐습니다. 특히 고객의 운영 환경을 더 깊이 이해하고, 제품과 서비스의 활용 가치를 높이기 위한 전략사업본부의 역할이 주요하게 다뤄졌습니다. 하반기에는 고객 대응의 완성도를 높이는 한편, ITSM과 대시보드 등 주요 제품의 고도화와 품질 안정화를 함께 추진하며 고객에게 더 실질적인 가치를 제공해 나가겠다는 방향이 공유됐습니다. 개발본부 발표에서는 Zenius의 안정적인 고도화와 다음 성장을 위한 기술 준비가 주요하게 다뤄졌습니다. 기존 제품의 안정성을 유지하면서도 AI, SaaS, 신규 인프라 환경 등 변화하는 기술 흐름에 대응하기 위한 개발 방향이 공유됐으며, 제품 사용성과 운영 효율을 높이기 위한 주요 모듈 고도화와 UI/UX 개선, 인증 대응 등의 내용도 함께 소개됐습니다. 개발본부는 변화하는 고객 환경에 맞춰 제품의 확장성과 활용성을 높이고, 실제 운영 현장에서 안정적으로 사용할 수 있는 구조를 만들어가는 데 집중하고 있습니다. 빠르게 변하는 기술 환경 속에서도 제품의 기본기와 완성도를 놓치지 않으면서, Zenius의 안정성·확장성·사용성을 균형 있게 높여가겠다는 방향이 공유됐습니다. 부서별 발표의 마지막 순서로는 경영지원실 발표가 이어졌습니다. 경영지원실은 회계·결산을 비롯한 경영 관리 업무를 안정적으로 수행하는 한편, 구성원들이 업무에 몰입할 수 있는 환경과 조직문화를 만들기 위한 다양한 활동을 소개했습니다. 또한 내부 운영 체계의 효율화를 통해 전사 업무 편의성을 높이기 위한 지원을 이어가겠다고 전했습니다. AI, Zenius와 브레인즈컴퍼니의 성장 동력으로 자리잡다 이번 상반기 간담회에서 눈에 띄었던 부분은 각 부서가 실제 업무에 AI를 어떻게 활용하고 있는지 공유한 시간이었습니다. 브레인즈컴퍼니는 Zenius에 AI 기반 기능을 강화하는 것에 그치지 않고, 영업, 프리세일즈, 기술지원, 개발, 품질보증, 경영지원 등 다양한 업무 영역에서 AI를 접목하며 일하는 방식의 변화를 만들어가고 있습니다. 각 부서는 업무 특성에 맞춰 반복적인 작업을 줄이고, 필요한 정보를 더 빠르게 찾고 활용할 수 있는 방안을 소개했습니다. 데이터 조회와 이슈 관리, 문서 작성, 업무 추적, 프로젝트 관리 등 여러 업무 흐름에 AI를 적용한 사례가 공유되었으며, 실제 시연도 함께 진행돼 AI 활용이 실질적인 업무 개선으로 이어지고 있음을 확인할 수 있었습니다. 이번 발표는 AI가 특정 제품이나 개발 영역에만 머무르는 기술이 아니라, 조직 전반의 업무 효율과 실행력을 높이는 도구로 확장되고 있음을 확인할 수 있는 시간이었습니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 각 업무에 적합한 AI 활용 방안을 지속적으로 발굴하고, 내부에서 축적한 경험을 제품 경쟁력과 고객 가치로 연결해 나갈 계획입니다. 부사장 총평, '하반기에도 함께 도우며 성장합시다' 각 부서별 발표에 이어 심재걸 부사장님의 총평이 진행됐습니다. 재걸 님은 상반기 동안 각자의 자리에서 최선을 다해준 구성원들에게 감사의 마음을 전하며, 어려운 시장 환경 속에서도 브레인즈컴퍼니가 꾸준히 성과를 만들어가고 있다고 격려했습니다. 또한 각 본부와 부서가 서로의 역할과 추진 방향을 함께 이해할 때 더 큰 시너지를 낼 수 있다며, 이번 간담회가 상반기의 성과를 돌아보고 하반기 목표를 함께 맞춰가는 의미 있는 시간이었다고 전했습니다. 특히 하반기에는 Zenius의 경쟁력을 더욱 단단히 다지고, SaaS 버전 고도화와 AI 기반 기능을 중심으로 새로운 성장 기반을 만들어가야 한다고 강조했습니다. 재걸 님은 “현재에 안주하지 않고, 우리가 가진 제품과 역량을 바탕으로 새로운 판을 만들어가야 한다”며, Zenius 고도화와 글로벌 시장을 향한 준비, 그리고 업무 전반의 AI 활용이 앞으로의 중요한 과제가 될 것이라고 설명했습니다. 또한 변화의 속도가 빨라지는 만큼 부서 간 협업과 실행력의 중요성도 함께 언급했습니다. 제품 개발과 고객 대응, 기술지원, 영업, 내부 운영이 각자의 영역에 머무르지 않고 하나의 방향으로 연결될 때 더 큰 성과를 만들 수 있다는 메시지였습니다. 마지막으로 재걸 님은 “좋은 제품과 좋은 동료들이 함께하고 있는 만큼, 서로 도우며 오래 성장할 수 있는 회사를 만들어갑시다”라며, 구성원 모두가 함께 하반기를 준비하자는 말로 총평을 마무리했습니다. 각 부서별 발표와 총평이 끝난 후, 모든 구성원은 식당으로 자리를 옮겼습니다. 함께 식사를 나누며 상반기 동안의 수고를 서로 격려하고, 평소 업무 중에는 나누기 어려웠던 이야기를 편안하게 주고받는 뜻깊은 시간을 보냈습니다. 이 자리를 통해서 간담회에서 공유한 하반기 목표와 방향을 자연스럽게 이어가며, 구성원 간의 유대감을 다시 한번 다지는 시간이기도 했습니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 서로의 노력을 이해하고 응원하며, 같은 방향을 향해 함께 성장해 나가겠습니다.
2026.06.29
회사이야기
[2026년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기
회사이야기
[2026년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기
브레인즈컴퍼니는 지난 6월 17일, 주요 고객사와 협력사를 대상으로 [2026년 상반기 Zenius 활용 세미나]를 개최했습니다. 이번 세미나는 Zenius의 주요 기능과 활용 방안을 공유하고, 고객의 IT 인프라 운영 효율성을 높이기 위한 인사이트를 전달하기 위해 마련되었습니다. 세미나는 브레인즈컴퍼니와 Zenius 소개를 시작으로 ITSM, SIEM, Zenius EMS의 주요 기능 설명과 데모 시연 순으로 진행되었습니다. 각 세션에서는 제품의 핵심 기능뿐 아니라, 고객이 현장에서 자주 마주하는 운영 과제를 어떻게 해결할 수 있는지 함께 다뤄졌습니다. │브레인즈컴퍼니 및 Zenius 소개 첫 번째 세션은 프리세일즈팀 김민지 님과 신지연 님의 발표로 시작되었습니다. 김민지 님은 브레인즈컴퍼니의 주요 사업 영역을 소개한 뒤, 서버, 네트워크, DBMS, WAS, 클라우드, 쿠버네티스 등 다양한 IT 인프라를 하나의 체계에서 관리할 수 있는 Zenius의 강점을 설명했습니다. 발표에서는 성능·장애·구성 정보를 일관된 정책으로 운영하고, 토폴로지 맵과 오버뷰, 대시보드를 통해 인프라 상태를 직관적으로 파악할 수 있다는 점이 다뤄졌습니다. 이와 함께 최근 추가된 AI Agent 기능을 통해 반복적인 운영 업무와 분석 과정을 지원하는 방향도 함께 소개되었습니다. 김민지 님은 “Zenius는 개별 장비 중심의 모니터링을 넘어, 다양한 IT 자원을 하나의 운영 관점에서 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼”이라며, 복잡해지는 IT 환경에서 Zenius의 역할을 강조했습니다. 이어서 신지연 님은 AI Agent 등 최근 새롭게 추가된 기능을 소개했습니다. 신지연 님은 “Zenius는 인프라 상태를 보여주는 데 그치지 않고, 운영자가 필요한 정보를 더 빠르게 파악하고 분석할 수 있도록 지원하는 방향으로 고도화되고 있다”며, AI 기반 운영 지원 기능의 확장성을 설명했습니다. 이번 발표는 참석자들이 Zenius의 전체 구조를 이해하고, AI Agent를 통해 운영 가시성과 분석 역량을 확장해가는 방향을 살펴볼 수 있는 시간이었습니다. │IT 서비스 운영을 체계화하는 Zenius ITSM 소개 이어서 프리세일즈팀 임지영 님이 Zenius ITSM에 대한 소개와 데모 시연을 진행했습니다. Zenius ITSM은 IT 서비스 요청 접수부터 처리, 이력 관리, 통계 분석까지 서비스 운영 프로세스를 체계적으로 관리할 수 있도록 지원하는 솔루션입니다. 이번 세션에서는 서비스 요청 등록, 담당자 배정, 처리 상태 관리, 이력 확인 등 실제 업무 흐름에 맞춘 주요 기능이 소개되었습니다. 특히 여러 담당자가 함께 처리하는 IT 업무를 표준화하고, 진행 현황을 명확하게 파악할 수 있다는 점이 강조되었습니다. 임지영 님은 “ITSM은 요청을 등록하고 처리하는 시스템을 넘어, IT 서비스 운영의 흐름과 기준을 체계화하는 도구”라며, 안정적인 서비스 운영을 위해 요청·처리·이력 관리가 하나의 프로세스로 연결되어야 한다고 설명했습니다. 참석자들은 데모를 통해 ITSM이 업무 요청과 처리 과정을 어떻게 표준화하는지 확인할 수 있었습니다. │통합 로그 관리 솔루션, Zenius SIEM 소개 다음 세션에서는 김성기 님이 Zenius SIEM에 대한 소개와 데모 시연을 진행했습니다. Zenius SIEM은 다양한 시스템에서 발생하는 로그를 수집, 저장, 분석, 시각화하고 보안 위협이나 이상징후를 빠르게 파악할 수 있도록 지원하는 통합 로그관리 솔루션입니다. 발표에서는 File, Syslog, DB, 로그파일 등 다양한 로그 수집 방식과 실시간 로그 조회, 조건별 검색, 상관분석, 대시보드 시각화 기능이 소개되었습니다. 이어 실제 화면을 통해 로그 수집 현황, 이벤트 분석, 검색 기능, 대시보드 구성 과정을 살펴볼 수 있었습니다. 김성기 님은 “중요한 것은 많은 로그를 수집하는 데서 끝나는 것이 아니라, 필요한 로그를 빠르게 찾고 의미 있는 이벤트로 분석하는 것”이라며, 대용량 로그 환경에서도 안정적인 수집과 신속한 분석이 중요하다고 강조했습니다. 이번 세션은 Zenius SIEM의 로그 분석 흐름과 보안 운영 활용성을 구체적으로 살펴보는 시간이었습니다. │Zenius EMS 세부 기능 소개 및 데모 시연 잠시 휴식 후에는 기술지원팀 김선효 님과 이운형 님이 Zenius EMS의 세부 기능 설명과 데모 시연을 진행했습니다. 이번 세션은 운영자가 실제로 자주 사용하는 기능을 중심으로 구성되어, Zenius EMS의 활용 흐름을 구체적으로 살펴볼 수 있는 시간이었습니다. 이운형 님은 기본 설정 이후 실제 관제 업무에서 Zenius EMS를 활용하는 흐름을 시연했습니다. 오버뷰 화면 구성, 토폴로지 맵 기반 연관 분석, 이벤트 현황 확인 등 주요 기능을 중심으로, 운영자가 성능 정보와 장애 정보를 함께 확인하며 인프라 상태를 파악하는 과정이 소개되었습니다. 이운형 님은 “장애 대응에서는 이벤트를 확인하는 것뿐 아니라, 관련 성능 정보와 구성 관계를 함께 보는 것이 중요하다”며, Zenius EMS의 관제 기능이 장애 원인 분석과 대응 과정에 어떻게 활용되는지 설명했습니다. 이번 시연을 통해 참석자들은 Zenius EMS가 일상적인 모니터링부터 장애 상황 분석까지 폭넓게 활용될 수 있다는 점을 확인할 수 있었습니다. 이어서 김선효 님은 관리대상 등록, 감시 항목 설정, 임계값 구성, 이벤트 정책 설정 등 Zenius EMS의 기본 운영 설정 과정을 설명했습니다. 고객 환경마다 관리 대상과 운영 기준이 다른 만큼, Zenius EMS는 감시 정책을 효율적으로 설정하고 이벤트를 체계적으로 관리할 수 있도록 기능이 구성되어 있다는 점을 중심으로 소개가 이어졌습니다. 발표와 데모 시연 이후에는 참석자들의 질의응답이 이어졌습니다. ITSM의 업무 프로세스 관리, SIEM의 로그 분석, Zenius EMS의 감시 설정과 토폴로지 활용 등 실제 운영과 맞닿은 질문들이 오갔습니다. 질의응답에서는 각 솔루션을 기존 운영 환경에 어떻게 적용할 수 있는지, 기능을 어떤 방식으로 활용하면 좋을지에 대한 논의가 이어졌습니다. 참석자들은 이를 통해 Zenius의 주요 기능을 자사 환경에 맞춰 활용하는 방법을 보다 구체적으로 확인할 수 있었습니다. 모든 순서가 마무리된 뒤에는 브레인즈컴퍼니에서 준비한 작은 선물이 참석자들에게 전달됐습니다. 이후 참석자들과 짧게 담소를 나누며 세미나는 편안한 분위기 속에서 마무리됐습니다. 이번 [2026년 상반기 Zenius 활용 세미나]는 Zenius의 주요 기능과 활용 방안을 고객 관점에서 살펴볼 수 있는 자리였습니다. 참석자들은 AI 기반 옵저버빌리티 솔루션으로 확장되고 있는 Zenius EMS의 핵심 기능과 실제 화면 기반 데모를 통해 현업에서 어떻게 활용될 수 있는지 구체적으로 확인할 수 있었습니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 고객이 Zenius를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 정기적인 세미나와 기술 교류의 기회를 지속적으로 마련할 예정입니다. 또한 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 고객이 직면하는 다양한 운영 과제를 함께 해결하고, Zenius의 실질적 가치를 더 많은 고객에게 전달해 나가겠습니다.
2026.06.22
기술이야기
AI 기반 옵저버빌리티가 IT 인프라 운영에 필요한 이유
기술이야기
AI 기반 옵저버빌리티가 IT 인프라 운영에 필요한 이유
IT 운영 환경이 빠르게 복잡해지고 있습니다. 온프레미스 중심의 단일 인프라를 넘어 클라우드, 하이브리드 클라우드, 컨테이너, 마이크로서비스 아키텍처가 함께 운영되면서 모니터링 대상과 데이터의 양도 크게 늘어났습니다. 서버와 네트워크 장비의 성능 지표뿐만 아니라 애플리케이션 로그, 이벤트, 트랜잭션, 서비스 간 호출 관계까지 운영자가 확인해야 할 정보의 범위도 넓어지고 있습니다. 그러나 데이터가 많아졌다고 해서 장애를 더 빠르게 파악할 수 있는 것은 아닙니다. 이벤트 알람은 계속 증가하지만, 그중 실제 장애로 이어질 수 있는 신호를 구분하기는 점점 어려워지고 있습니다. 운영자는 여러 화면과 로그를 오가며 원인을 추적해야 하고, 정형화된 이벤트 분석만으로는 시스템 내부에서 발생하는 이상 징후를 빠르게 파악하기 어렵습니다. 이제 IT 운영에는 더 많은 알람보다 더 정확한 운영 인사이트가 필요합니다. 운영 데이터 속에서 실제 장애 가능성이 있는 신호를 빠르게 구분하고, 원인 분석과 대응 판단으로 연결할 수 있는 체계가 중요해지고 있습니다. 임계치 기반 모니터링이 놓치기 쉬운 패턴 변화 임계치 기반 모니터링은 기준이 명확하고 운영자가 이해하기 쉬워, 일정 수준 이상의 사용량이나 장애 상태를 빠르게 감지하는 데 여전히 유효합니다. 다만 운영 환경이 복잡해지고 시스템별 사용 패턴이 다양해질수록, 고정된 기준값만으로는 모든 이상 징후를 정교하게 판단하기 어려운 경우가 발생할 수 있습니다. 이때 보완이 필요한 지점은 다음과 같습니다. 반복적인 배치 작업, 정기 점검 등 정상 운영 패턴과 실제 이상 상황의 구분 시간대, 요일, 업무 특성에 따라 달라지는 성능 흐름 반영 임계치 초과 여부뿐만 아니라 평소 대비 변화 폭과 변화 속도 분석 단일 지표의 절대값이 아닌 로그, 이벤트, 성능 지표 간 연관성 확인 시스템별 과거 운영 이력을 고려한 이상 징후 판단 예를 들어 특정 서버가 매일 새벽 배치 작업 시간마다 CPU 사용률이 85%까지 올라간다면, 이는 장애라기보다 반복적으로 나타나는 정상 운영 패턴일 수 있습니다. 반대로 CPU 사용률이 70% 수준에 머물러 있더라도 평소 같은 시간대보다 두 배 이상 높아졌다면 이상 흐름으로 볼 수 있습니다. 즉, 동일한 수치라도 업무 시간, 배치 작업, 서비스 트래픽, 과거 운영 이력에 따라 의미가 달라질 수 있습니다. 따라서 복잡한 IT 운영 환경에서는 임계치 기반 모니터링을 유지하되, 정상 운영 패턴과 현재 상태의 차이를 함께 분석하는 방식이 필요합니다. 고정된 기준값을 통한 빠른 감지와 운영 맥락을 반영한 패턴 분석이 함께 이루어질 때, 실제 장애 가능성이 있는 신호를 더 정교하게 구분할 수 있습니다. 모니터링을 넘어 옵저버빌리티가 필요한 이유 이러한 한계를 보완하기 위해 IT 운영에는 단순 모니터링을 넘어선 옵저버빌리티가 필요합니다. 기존 모니터링이 사전에 정의한 지표와 알람을 통해 시스템 상태를 확인하는 방식이라면, 옵저버빌리티는 메트릭, 로그, 이벤트 등 다양한 운영 데이터를 종합적으로 분석해 시스템의 현재 상태와 이상 원인을 파악하는 운영 체계입니다. 모니터링이 “문제가 발생했는지”를 확인하는 데 초점을 둔다면, 옵저버빌리티는 “왜 문제가 발생했는지”, “어디에서 영향을 받고 있는지”, “무엇을 먼저 확인해야 하는지”를 이해하는 데 목적이 있습니다. 복잡한 IT 인프라에서는 장애 원인이 단일 장비나 특정 지표에만 머무르지 않는 경우가 많기 때문에, 여러 데이터 간의 관계를 함께 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어 애플리케이션 응답 지연이 발생했을 때 원인은 서버 자원 부족, 네트워크 지연, 데이터베이스 부하, 특정 API 오류, 배포 이후의 설정 변경 등 다양할 수 있습니다. 이때 개별 지표만 확인해서는 원인을 빠르게 좁히기 어렵습니다. 성능 지표와 로그, 이벤트, 서비스 간 연관 관계를 함께 분석해야 실제 원인에 가까워질 수 있습니다. AI 기반 옵저버빌리티는 운영 데이터를 판단 가능한 신호로 바꿉니다 옵저버빌리티에 AI 기술이 결합되면 운영 데이터의 활용 방식은 한 단계 더 확장됩니다. 기존에는 메트릭, 로그, 이벤트를 수집하고 시각화하는 데 초점이 있었다면, AI 기반 옵저버빌리티는 방대한 운영 데이터 속에서 의미 있는 신호를 찾아내고 운영자가 판단할 수 있는 인사이트로 연결하는 데 목적이 있습니다. 이러한 접근은 IT 운영 영역에서 AIOps의 개념과도 맞닿아 있습니다. AIOps는 인공지능과 머신러닝 기술을 IT 운영 데이터 분석에 적용해 이상 징후 탐지, 이벤트 상관분석, 장애 원인 분석, 대응 지원 등을 수행하는 방식입니다. 즉, AI 기반 옵저버빌리티는 단순히 데이터를 더 많이 보여주는 것이 아니라, 복잡한 운영 데이터 속에서 “무엇이 평소와 다른지”, “어떤 이벤트가 함께 발생했는지”, “무엇을 우선적으로 확인해야 하는지”를 파악할 수 있도록 돕는 운영 접근 방식입니다. 특히 AI 기반 옵저버빌리티는 다음과 같은 방식으로 운영 데이터의 활용 가치를 높일 수 있습니다. 정상 운영 패턴 학습 기반 이상 흐름 탐지 시간대, 요일, 업무 특성에 따른 성능 패턴 분석 여러 장비와 서비스에서 동시에 발생한 이벤트 간 연관성 분석 장애 원인 후보 및 영향 범위 도출 우선 점검 지표와 대상 제시를 통한 대응 판단 지원 이러한 방식은 기존 임계치 기반 모니터링을 대체하기보다, 그 한계를 보완하는 역할에 가깝습니다. 임계치 기반 모니터링이 정해진 기준값을 통해 명확한 이상 상태를 빠르게 감지한다면, AI 기반 옵저버빌리티는 정상 운영 패턴과 현재 상태의 차이를 함께 분석해 평소와 다른 변화를 보다 정교하게 파악합니다. 이를 통해 운영자는 불필요한 알람에 소요되는 시간을 줄이고, 실제 장애로 이어질 가능성이 있는 신호에 더 집중할 수 있습니다. 사후 대응 중심 운영에서 선제적 운영 체계로 AI기반 옵저버빌리티가 중요한 이유는 운영 방식을 사후 대응 중심에서 선제적 운영 체계로 전환할 수 있도록 돕는다는 점입니다. 기존 운영 방식에서는 알람이 발생한 뒤 운영자가 직접 관련 화면을 확인하고, 로그를 검색하고, 여러 지표를 비교하며 원인을 추적해야 했습니다. 이 과정은 시간이 많이 걸릴 뿐 아니라 담당자의 경험과 숙련도에 따라 대응 품질이 달라질 수 있습니다. 반면 AI기반 옵저버빌리티 환경에서는 운영 데이터가 구조화된 인사이트로 제공될 수 있습니다. 어떤 지표가 평소와 다른지, 어떤 이벤트가 함께 발생했는지, 어떤 서비스나 장비가 영향을 받고 있는지, 우선적으로 점검해야 할 항목은 무엇인지 빠르게 확인할 수 있습니다. 이러한 변화는 운영 방식에도 직접적인 영향을 줍니다. 장애 가능성이 높은 신호 중심의 선별 대응 반복적인 로그 확인과 화면 전환에 소요되는 분석 시간 감소 유사 장애 상황에 대한 분석·대응 일관성 향상 장애 원인과 영향 범위 기반의 대응 우선순위 판단 장애 발생 이후 복구 중심 운영에서 이상 징후 조기 탐지 기반의 선제적 운영으로 전환 물론 AI기반 옵저버빌리티가 운영자의 역할을 완전히 대체하는 것은 아닙니다. 중요한 것은 AI가 운영 데이터를 분석하고 의미 있는 신호를 제시함으로써, 운영자가 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 돕는 것입니다. 복잡한 인프라 환경일수록 운영자의 경험과 데이터 기반 분석은 함께 작동해야 하며, AI 기반 옵저버빌리티는 이 두 요소를 연결하는 운영 전략으로 볼 수 있습니다. 이제 필요한 것은 더 많은 알람이 아니라 더 정확한 운영 인사이트입니다 IT 인프라가 복잡해질수록 운영 데이터는 계속 늘어나고, 장애의 원인도 더욱 복합적으로 나타납니다. 이러한 환경에서 기존 임계치 기반 모니터링만으로는 모든 이상 징후를 정교하게 파악하기 어렵습니다. 고정된 기준값을 초과했는지 확인하는 방식만으로는 평소와 다른 패턴 변화, 서비스 간 연관성, 장애 전조를 충분히 해석하기 어렵기 때문입니다. 앞으로의 IT 운영은 단순 상태 감시를 넘어, 운영 데이터를 기반으로 시스템 상태를 입체적으로 이해하고 장애 가능성을 조기에 파악하는 방향으로 나아가야 합니다. AI기반 옵저버빌리티는 이를 위한 현실적인 접근 방식입니다. 메트릭, 로그, 이벤트를 종합적으로 분석하고, 정상 패턴과 다른 이상 흐름을 탐지하며, 원인 분석과 대응 판단까지 연결함으로써 운영자가 더 빠르고 일관되게 대응할 수 있도록 지원합니다. 결국 중요한 것은 알람의 양이 아니라 인사이트의 정확도입니다. 복잡한 IT 운영 환경에서 필요한 것은 더 많은 이벤트를 확인하는 것이 아니라, 실제 장애로 이어질 수 있는 신호를 더 빠르게 구분하고 대응할 수 있는 체계입니다. AI기반 옵저버빌리티는 이러한 변화에 대응하기 위한 핵심 운영 전략으로 자리 잡고 있습니다.
2026.06.22
기술이야기
복잡한 로그 데이터를 빠르게 읽기 위한 Zenius SIEM 테이블 UI 개선기
기술이야기
복잡한 로그 데이터를 빠르게 읽기 위한 Zenius SIEM 테이블 UI 개선기
B2B 서비스, 특히 대용량 로그를 다루는 SIEM 제품에서 테이블 UI는 사용자가 가장 오래 머무는 영역이자 세밀한 설계가 필요한 컴포넌트 중 하나입니다. SIEM 화면의 테이블은 단순히 데이터를 나열하는 영역이 아니라, 보안 이벤트의 발생 시각, 호스트, 로그 유형, 위험 수준 등을 빠르게 비교하고 상세 분석으로 이어지는 핵심 인터페이스입니다. 복잡한 로그 데이터를 사용자가 빠르게 읽고 탐색할 수 있도록 하려면, 보기 좋은 화면을 넘어 정보 구조와 시각적 위계, 인터랙션 피드백이 함께 설계되어야 합니다. 이번 글에서는 SIEM 테이블 UI의 가독성과 탐색 효율을 높이기 위해 적용한 개선 과정을 소개합니다. 테이블의 시각적 인지 구조 개선하기 대용량 로그를 다루는 SIEM 화면에서는 한 번에 많은 컬럼과 행이 노출됩니다. 사용자가 필요한 정보를 빠르게 찾기 위해서는 테이블 안에서 정보의 기준점과 데이터 간 경계가 명확해야 합니다. 이번 개선에서는 헤더, 컬럼 구분선, 데이터 정렬 규칙을 중심으로 로그 데이터를 더 안정적으로 읽고 비교할 수 있는 구조를 만드는 데 집중했습니다. 헤더와 본문 영역의 시각적 위계 분리 사용자가 테이블 화면에 진입했을 때 가장 먼저 확인하는 영역은 데이터의 제목에 해당하는 헤더입니다. 헤더는 각 컬럼이 어떤 정보를 담고 있는지 알려주는 기준점이자, 사용자가 데이터를 탐색할 때 방향을 잡는 내비게이션 역할을 합니다. 기존 화면에서는 헤더와 본문 데이터가 유사한 폰트 스타일과 배경색으로 구성되어 있었습니다. 이로 인해 테이블 전체가 하나의 텍스트 덩어리처럼 보였고, 사용자는 원하는 정보를 찾기 위해 어떤 컬럼을 기준으로 탐색해야 하는지 빠르게 파악하기 어려웠습니다. 특히 컬럼 수가 많아질수록 데이터의 속성과 실제 값을 구분하는 데 불필요한 인지 부담이 발생했습니다. 이를 개선하기 위해 헤더 영역에는 본문과 명확히 구분되는 배경색을 적용했습니다. 데이터의 속성을 나타내는 헤더와 실제 로그 값을 담고 있는 본문을 시각적으로 분리함으로써, 사용자가 테이블의 정보 구조를 한눈에 파악하고 원하는 컬럼을 더 빠르게 찾아갈 수 있도록 했습니다. 컬럼 경계 강화를 통한 행 추적성 개선- 세로선 추가 SIEM 제품은 주로 데스크톱이나 노트북처럼 비교적 넓은 화면에서 사용됩니다. 넓은 화면은 더 많은 로그 속성을 한 번에 보여줄 수 있다는 장점이 있지만, 동시에 한 행의 가로 길이가 길어지면서 시선 추적이 어려워지는 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 로그 데이터는 발생 시각, 이벤트 유형, 출발지·목적지 정보, 사용자 정보, 위험 수준 등 여러 속성이 한 행에 함께 배치됩니다. 컬럼 간 경계가 명확하지 않으면 사용자가 오른쪽으로 시선을 이동하는 과정에서 다른 행의 값으로 시선이 이탈하거나, 서로 다른 컬럼의 값을 잘못 연결해 읽을 가능성이 있습니다. 이 문제를 줄이기 위해 열과 열 사이에 얇은 세로 구분선을 추가했습니다. 세로선은 화면을 과도하게 분할하지 않으면서도 데이터 간 좌우 경계를 명확히 만들어줍니다. 이를 통해 사용자는 넓은 화면에서도 동일 행의 값을 안정적으로 따라가며 읽을 수 있고, 여러 로그 항목을 비교할 때도 시선을 놓치지 않고 데이터를 확인할 수 있습니다. 데이터 유형별 정렬 및 숫자 표기 규칙 표준화- 정렬 및 콤마 규칙 적용 테이블 UI에서 중요한 것은 다양한 유형의 데이터가 함께 표시되더라도 사용자가 빠르게 읽고 비교할 수 있어야 한다는 점입니다. 기존 테이블은 대부분의 데이터가 중앙 정렬되어 있어 텍스트의 시작점이 일정하지 않았고, 숫자 데이터 역시 자릿수 구분이 명확하지 않아 값의 크기를 직관적으로 비교하기 어려웠습니다. 이를 개선하기 위해 데이터의 속성에 따라 정렬 및 표기 규칙을 분리했습니다. 문자 데이터는 좌측 정렬을 적용해 사용자의 시선이 일정한 시작점에서 자연스럽게 흐르도록 했고, 수치 데이터는 우측 정렬을 적용해 자릿수 기준으로 값을 비교할 수 있도록 했습니다. 또한 대량의 숫자 로그를 다루는 SIEM 환경을 고려해 천 단위 콤마를 기본 표기 규칙으로 적용했습니다. 숫자의 자릿수가 명확히 구분되면 사용자는 값을 하나씩 세어보지 않아도 규모 차이를 빠르게 인지할 수 있습니다. 이를 통해 수치 기반의 이벤트 정보나 위험 수준을 더 직관적으로 비교할 수 있도록 했습니다. 사용자의 행동에 명확하게 피드백하기 대용량 로그를 다루는 SIEM 화면에서는 사용자가 단순히 데이터를 읽는 데 그치지 않고, 특정 행을 선택하거나 상세 화면으로 이동하고, 필요한 조건을 적용해 데이터를 좁혀가며 분석합니다. 따라서 테이블 UI는 사용자의 행동에 즉각적이고 명확한 피드백을 제공해야 합니다. 이번 개선에서는 행 선택 상태, 링크 요소, 필터 아이콘을 중심으로 사용자가 현재 어떤 요소를 보고 있고, 어떤 동작을 수행할 수 있으며, 화면의 데이터가 어떤 상태인지 쉽게 이해할 수 있도록 설계했습니다. 테이블 행의 상태 세분화 방대한 로그를 모니터링하는 과정에서 사용자는 여러 행을 오가며 데이터를 비교하고, 분석이 필요한 로그를 선택하게 됩니다. 이때 마우스가 위치한 행과 실제로 선택된 행이 명확하게 구분되지 않으면, 사용자는 현재 보고 있는 데이터의 위치나 선택 상태를 놓칠 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 테이블 행의 상태를 기본 상태, Hover 상태, Selected 상태, Selected Hover 상태로 세분화했습니다. 사용자가 특정 행 위에 마우스를 올리면 해당 행이 은은하게 강조되어 현재 위치를 쉽게 인지할 수 있도록 했고, 특정 로그를 클릭하면 브랜드 컬러를 적용해 선택 상태를 명확히 구분했습니다. 이미 선택된 행 위에 다시 마우스를 올렸을 때는 미세한 명도 차이를 적용해 선택 상태와 마우스 위치를 동시에 인지할 수 있도록 했습니다. 이러한 상태 구분은 특히 여러 로그를 비교하거나 다중 선택이 필요한 상황에서 효과적입니다. 사용자는 현재 마우스 포인터가 어느 행에 위치해 있는지, 어떤 로그가 선택되어 있는지, 선택된 행 위에서 추가 동작을 수행하고 있는지를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 결과적으로 테이블 탐색 과정에서 발생할 수 있는 혼동을 줄이고, 분석 흐름이 끊기지 않도록 돕습니다. 링크 요소의 행동 유도성 강화- 클릭 가능한 링크의 시작적 단서와 피드백 강화 SIEM 테이블은 정적인 데이터 목록이 아니라 상세 분석 화면으로 이어지는 진입점이기도 합니다. 특정 호스트명, 보고서 제목, 이벤트 항목 등은 클릭을 통해 상세 페이지나 관련 분석 화면으로 이동할 수 있습니다. 따라서 사용자는 테이블 안에서 어떤 요소가 단순 텍스트이고, 어떤 요소가 클릭 가능한 링크인지 즉시 구분할 수 있어야 합니다. 기존 UI에서는 클릭 가능한 텍스트에 검은색 본문 컬러와 밑줄을 함께 적용했습니다. 그러나 정보 밀도가 높은 테이블 안에서 검은색 밑줄은 단순 강조 표시처럼 보일 수 있었고, 사용자가 해당 요소를 클릭 가능한 링크로 인식하기 어려웠습니다. 이를 개선하기 위해 클릭 가능한 텍스트에는 SIEM의 Primary Color인 파란색을 적용했습니다. 색상만으로도 일반 텍스트와 링크 텍스트를 구분할 수 있도록 하고, 마우스 오버 시에는 밑줄을 추가해 클릭 가능한 요소임을 한 번 더 확인할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 사용자는 해당 텍스트가 다른 화면으로 이동하는 인터랙션 요소임을 직관적으로 인지하고, 필요한 분석 화면으로 더 자연스럽게 이동할 수 있습니다. 필터 상태의 가시성과 작업 맥락 유지- 단계별 아이콘으로 필터 상태 전달하기 실시간으로 많은 로그가 쌓이는 SIEM 화면에서는 필요한 조건만 빠르게 추려내는 필터 기능이 중요합니다. 하지만 필터 기능은 단순히 제공되는 것만으로 충분하지 않습니다. 사용자는 어떤 컬럼에서 필터를 사용할 수 있는지, 현재 어떤 필터를 편집하고 있는지, 그리고 화면에 보이는 데이터가 원본 전체인지 필터링된 결과인지 명확히 알아야 합니다. 이를 위해 필터가 가능한 컬럼에는 라인 형태의 아이콘을 상시 노출했습니다. 사용자는 아이콘을 통해 해당 컬럼에서 필터 기능을 사용할 수 있음을 사전에 인지할 수 있습니다. 이후 아이콘을 클릭해 필터 조건을 편집하는 단계에서는 아이콘을 활성화 상태로 강조하고, 필터 선택 팝업을 함께 제공해 사용자가 어느 컬럼의 조건을 조정하고 있는지 공간적 맥락을 유지할 수 있도록 했습니다. 필터 조건이 적용된 이후에는 아이콘의 형태를 라인에서 면으로 변경해 현재 해당 컬럼에 필터가 적용되어 있음을 명확히 표시했습니다. 이를 통해 사용자는 화면에 보이는 데이터가 전체 로그인지, 특정 조건에 의해 가공된 결과인지 즉시 판별할 수 있습니다. 필터 상태를 단계별로 구분한 것은 사용자가 데이터의 맥락을 잃지 않고 분석을 이어가도록 돕기 위한 설계입니다. 이번 개선은 테이블 UI를 단순히 보기 좋게 정리하는 것이 아니라, 대용량 로그 분석 과정에서 사용자가 겪는 인지 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄습니다. 헤더, 구분선, 정렬, 행 상태, 링크, 필터 아이콘처럼 작은 요소들도 일관된 규칙으로 설계되면 사용자가 데이터를 읽고 비교하고 분석하는 방식에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다. 복잡한 보안 로그 환경에서는 사용자가 화면 안에서 길을 잃지 않고, 필요한 정보를 빠르게 찾고, 다음 행동으로 자연스럽게 이어갈 수 있어야 합니다. 앞으로도 브레인즈컴퍼니는 제품 곳곳의 세부적인 사용성 요소를 지속적으로 개선하며, 고객이 복잡한 데이터를 더 명확하게 이해하고 본연의 업무에 집중할 수 있는 환경을 만들어가겠습니다.
2026.06.11
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모두가 함께 즐거웠던 2026 패밀리데이 후기
지난 주말, 브레인즈컴퍼니의 ‘2026 패밀리데이’가 진행되었습니다. 매년 진행되는 패밀리데이는 브레인즈컴퍼니의 임직원, 브레인저와 가족들이 한자리에 모여 함께 웃고 쉬어가며 소중한 추억을 만드는 행사입니다. 올해 패밀리데이도 어린아이부터 어른까지 모두가 함께 즐길 수 있는 다양한 게임과 이벤트, 푸짐한 선물, 맛있는 식사, 그리고 편안한 휴식이 어우러진 시간으로 채워졌습니다. 특히 올해는 기존과 다른 새로운 장소에서 진행되어 행사 전부터 많은 구성원들의 기대를 모았습니다. 자연 속에서 여유롭게 머무를 수 있는 공간, 가족 모두가 함께 참여할 수 있는 프로그램, 그리고 오랜만에 일상에서 벗어나 온전히 쉬어갈 수 있었던 ‘2026 패밀리데이’를 지금부터 자세히 돌아보겠습니다. │설렘과 즐거움이 시작된 웰컴센터 행사의 시작은 더스테이 힐링파크 로비에 마련된 웰컴센터에서부터였습니다. 행사장에 도착한 브레인저와 가족들은 안내데스크에서 기본 선물과 숙소 키를 수령하며 반가운 인사를 나누었습니다. 본 행사에서 진행될 로또 번호 선택과 행운권 추첨 응모도 함께 진행되며, 도착과 동시에 패밀리데이의 설렘이 시작되었습니다. 올해 웰컴센터에서는 특별한 웰컴게임도 마련되었습니다. 가족 모두가 동그란 과녁을 향해 공을 던지는 게임이었는데, 단순해 보이지만 막상 차례가 다가오자 참가자들의 표정에는 긴장감과 집중력이 가득했습니다. 공이 과녁을 향할 때마다 가족들의 응원과 웃음이 이어졌고, 아쉽게 빗나간 순간에도 즐거운 탄성이 터져 나왔습니다. 아이들은 누구보다 진지하게 공을 던졌고, 어른들은 가벼운 마음으로 시작했다가 어느새 승부욕을 보이기도 했습니다. 웰컴게임은 본격적인 행사가 시작되기 전부터 모두가 함께 웃고 응원할 수 있는 분위기를 만들어주었습니다. 접수를 마친 가족들은 각자의 숙소로 이동해 짐을 풀고 잠시 휴식을 취했습니다. │숲속에서 쉬어가는 듯했던 숙소 체크인 올해 패밀리데이가 진행된 더스테이 힐링파크는 이름처럼 ‘힐링’이라는 단어가 잘 어울리는 공간이었습니다. 숙소로 향하는 길부터 여느 리조트와는 조금 다른 분위기가 느껴졌습니다. 넓게 펼쳐진 정원과 나무, 조용한 산책로가 어우러져 마치 숲속에 들어온 듯한 편안함을 주었습니다. 가족들은 인원수에 따라 다양한 타입의 숙소로 배정받았습니다. 각 숙소는 깔끔하고 쾌적하게 정돈되어 있었고, 가족 단위로 머물기에 충분한 여유와 편안함을 갖추고 있었습니다. 아이와 함께 온 가족은 안정적으로 쉴 수 있었고, 부모님이나 친척과 함께한 가족들도 여유롭게 머물 수 있는 공간에 만족감을 보였습니다. 실내 인테리어 역시 정갈하고 편안한 분위기였습니다. 창밖으로 보이는 자연 풍경과 조용한 분위기는 패밀리데이가 단순한 행사를 넘어, 가족과 함께 쉬어가는 시간이라는 점을 더욱 잘 느끼게 해주었습니다. │모두가 함께 웃고 참여한 메인 행사 잠시 휴식을 마친 뒤, 패밀리데이의 메인 행사가 시작되었습니다. 올해는 오랜만에 야외에서 프로그램이 진행되었는데, 모든 가족들이 쾌적하게 참여할 수 있도록 대형 그늘막이 준비되었습니다. 덕분에 참가자들은 뜨거운 햇볕을 피하면서도 야외 행사 특유의 개방감과 활기를 함께 느낄 수 있었습니다. 본 행사의 시작은 웰컴게임 시상이었습니다. 참가자들의 기대 속에 발표된 전체 1위는 놀랍게도 올해 9살이 된 어린이 가족이였습니다. 예상치 못한 결과에 모두가 놀라워했고, 곧이어 큰 박수와 축하가 이어졌습니다. 이어 몸풀기 게임으로 단체 가위바위보가 진행되었습니다. 단순한 게임이었지만 모두가 한마음으로 집중하면서 행사장은 순식간에 활기를 띠었습니다. 특히 두 돌이 채 되지 않은 아들과 함께 참여한 브레인저가 1등을 차지하며 현장에는 더 큰 웃음과 환호가 이어졌습니다. 본격적인 게임은 로켓 날리기부터 시작되었습니다. 공정한 진행을 위해 연령과 성별을 고려한 방식으로 게임이 구성되었고, 누구나 부담 없이 참여할 수 있도록 운영되었습니다. 참가자들은 각자의 차례가 되면 진지하게 자세를 잡았고, 가족들은 응원을 보내며 함께 긴장했습니다. 때로는 응원을 가장한 귀여운 압박이 더해지기도 했지만, 모두가 게임 하나하나를 즐겁게 받아들였습니다. 패밀리데이 게임의 가장 큰 특징은 기본 실력이나 체력에 크게 좌우되지 않는다는 점이었습니다. 순간적인 집중력과 약간의 행운만 있다면 어린아이도, 어른도 충분히 1등을 노릴 수 있었습니다. 이런 구성 덕분에 승부는 예측하기 어려웠고, 참가자들은 결과와 상관없이 매 게임마다 즐겁게 몰입할 수 있었습니다. 이후에는 짝을 이루어 참여하는 게임이 이어졌습니다. 작은 공기총을 쏘고 다른 가족이 이를 받아내는 게임은 처음에는 모두가 쉽게 생각했지만, 막상 시작되자 예상보다 쉽지 않아 참가자들을 당황하게 했습니다. 공의 방향을 예측하고 몸을 움직이며 받아내는 과정에서 뜻밖의 장면들이 이어졌고, 하는 사람도 보는 사람도 모두 웃음을 멈추지 못했습니다. 평소 사무실에서는 보기 어려웠던 브레인저들의 적극적인 모습과 순발력도 큰 재미를 더했습니다. 가족 앞에서 최선을 다해 게임에 임하는 모습, 뜻밖의 실력을 발휘해 박수를 받는 모습, 아쉽게 실패하고도 활짝 웃는 모습이 이어지며 현장은 더욱 유쾌해졌습니다. 이후에도 개인전인 비행기 날리기와 신발 던지기, 짝을 이뤄 바지 주머니에 공을 넣는 게임 등이 차례로 진행되었습니다. 약 2시간 동안 이어진 레크리에이션 속에서 1등을 차지한 가족의 환호, 아깝게 순위를 놓친 가족의 탄식, 그리고 결과와 상관없는 응원과 웃음이 끊이지 않았습니다. 아이들은 엄마, 아빠를 향해 큰 목소리로 응원했고, 어른들은 아이들의 기대에 부응하기 위해 더 열심히 게임에 참여했습니다. 승패보다 중요한 것은 함께 뛰고, 함께 웃고, 서로를 응원하는 시간이었습니다. │동심으로 돌아간 보물찾기와 푸짐한 선물 치열했던 게임이 마무리된 뒤에는 패밀리데이의 하이라이트인 보물찾기가 진행되었습니다. 정원 곳곳에 숨겨진 보물을 찾기 위해 아이들은 물론 어른들까지 모두가 동심으로 돌아갔습니다. 산책하듯 천천히 둘러보는 가족도 있었고, 적극적으로 정원을 누비며 보물을 찾는 가족도 있었습니다. 보물을 발견한 순간마다 환한 웃음이 번졌고, 선물을 받은 가족들은 서로 축하하며 기쁨을 나누었습니다. 보물찾기는 단순한 이벤트였지만, 가족들이 함께 움직이고 이야기하며 즐길 수 있었던 또 하나의 추억이 되었습니다. 이후에는 로또 추첨과 행운권 추첨이 이어졌습니다. 번호가 하나씩 발표될 때마다 행사장 곳곳에서 환호와 아쉬운 탄성이 교차했습니다. 다양한 게임과 이벤트가 준비된 덕분에 많은 가족들이 선물을 받을 수 있었고, 행사는 더욱 훈훈한 분위기 속에서 마무리되었습니다. 특히 행사 준비와 진행을 위해 애쓴 스태프들에게 자연스럽게 격려와 박수가 이어진 장면도 인상 깊었습니다. 게임으로 하나 된 마음과 두 손 가득한 선물, 그리고 하루 동안 쌓인 웃음 속에서 메인 행사는 따뜻하게 마무리되었습니다. │맛있는 음식을 나누며 이어진 저녁시간 메인 행사가 끝난 뒤, 참가자들은 저녁식사 장소인 ‘모닭’으로 이동했습니다. 하루 동안 야외에서 게임을 즐기며 에너지를 쏟은 뒤라, 모두에게 저녁식사는 더욱 반가운 시간이었습니다. 식사 자리에서는 가족 단위로 편안하게 둘러앉아 따뜻한 음식을 나누었습니다. 맛있는 음식이 차려지고, 낮 동안 있었던 게임 이야기와 당첨된 선물 이야기, 아이들의 활약상이 자연스럽게 대화 주제가 되었습니다. 조금 전까지 함께 응원하고 웃었던 기억이 식탁 위에서도 이어지며 분위기는 한층 더 부드러워졌습니다. 아이들은 즐겁게 식사를 이어갔고, 어른들은 오랜만에 가족과 함께하는 여유로운 저녁을 만끽했습니다. 평소 바쁜 일상 속에서는 가족 모두가 한자리에 앉아 천천히 식사하기가 쉽지 않기에, 이날의 저녁시간은 더욱 의미 있게 느껴졌습니다. 맛있는 음식도 좋았지만, 무엇보다 함께 하루를 돌아보며 웃을 수 있었다는 점이 저녁식사의 가장 큰 즐거움이었습니다. 브레인저들이 서로의 가족을 자연스럽게 만나고, 가족들 역시 브레인즈컴퍼니의 따뜻한 분위기를 가까이에서 느낄 수 있었던 시간이었습니다. │각자의 방식으로 채운 휴식과 힐링 저녁식사 이후에는 각 가족이 숙소로 돌아가 자유롭게 시간을 보냈습니다. 하루 동안의 즐거운 피로를 풀기 위해 조용히 휴식을 취한 가족도 있었고, 숙소에서 못다 한 이야기를 나누며 하루를 정리한 가족도 있었습니다. 아이들은 낮 동안 받은 선물을 다시 꺼내 보며 즐거워했고, 어른들은 모처럼의 여유 속에서 일상과는 다른 휴식을 느낄 수 있었습니다. 다음 날 아침에는 가족별로 원하는 곳에서 자유롭게 아침식사를 하며 하루를 시작했습니다. 여유롭게 식사를 마친 뒤에는 스파에서 몸과 마음을 충전하거나, 주변을 산책하며 남은 시간을 즐기는 가족들도 있었습니다. 전날의 활기찬 분위기와는 또 다른 차분한 여유가 이어지며, 패밀리데이의 마지막 일정은 편안하게 마무리되었습니다. 이번 2026 패밀리데이는 함께 모여 게임을 즐기는 시간을 넘어, 가족과 함께하는 시간의 소중함을 다시 느낄 수 있었던 자리였습니다. 웰컴센터에서 시작된 설렘, 야외 레크리에이션의 웃음, 보물찾기의 즐거움, 저녁식사의 따뜻한 대화, 그리고 숙소에서의 편안한 휴식까지 모든 순간이 하나의 추억으로 남았습니다. 브레인저들에게는 일상에서 잠시 벗어나 가족과 함께 재충전할 수 있는 시간이었고, 가족들에게는 브레인즈컴퍼니의 따뜻한 조직문화를 자연스럽게 느낄 수 있는 시간이었습니다. 짧은 일정이었지만 그 안에는 충분한 웃음과 쉼, 그리고 서로를 향한 응원이 담겨 있었습니다. 올해도 패밀리데이는 브레인즈컴퍼니 구성원과 가족 모두에게 오래 기억될 소중한 추억이 되었습니다.
2026.06.01
기술이야기
서버·네트워크·클라우드 등 IT 인프라를 제니우스로 통합 모니터링해야 하는 3가지 이유
기술이야기
서버·네트워크·클라우드 등 IT 인프라를 제니우스로 통합 모니터링해야 하는 3가지 이유
기업의 IT 인프라는 온프레미스 서버, 퍼블릭/프라이빗 클라우드, 컨테이너 기반 워크로드가 혼재하며 빠르게 복잡해지고 있습니다. 서버·네트워크·DBMS·WAS는 물론 항온항습기·UPS 같은 전산 환경설비까지, 관리해야 할 자원의 종류와 데이터의 양이 함께 늘어나는 추세입니다. 이런 환경에서 자원별로 도구를 따로 운영하는 방식은 분명한 한계를 드러냅니다. CPU 부하, 네트워크 트래픽, DB 세션, 애플리케이션 응답 시간이 서로 다른 콘솔에 흩어져 있으면, 운영자는 장애가 발생할 때마다 데이터를 직접 짜 맞추며 원인을 추적해야 합니다. 그만큼 다운타임(Down Time)도 길어집니다. 분산된 인프라를 일관된 정책으로 묶고, 데이터에 기반해 즉각 판단할 수 있는 통합 관제 체계가 필요한 이유입니다. 브레인즈컴퍼니의 Zenius EMS는 이러한 흐름 속에서 Observability 기반의 통합 관리 아키텍처를 바탕으로 이기종 IT 인프라 전반의 가시성을 확보하고, AI 기반 분석을 통해 운영자가 선제적으로 대응할 수 있는 환경을 제공합니다. 단순히 자원의 상태를 보여주는 모니터링을 넘어 실무적인 해결책으로 이어지는 Zenius의 통합 모니터링 강점 3가지를 살펴보겠습니다. 1. 이기종 인프라를 단일 플랫폼으로 묶는 '통합 가시성' 서버·네트워크·DBMS·WAS·클라우드 자원은 서로 다른 제조사와 기술 스택을 기반으로 하기 때문에, 자원별 전용 도구를 따로 운영하면 필연적으로 데이터 사일로(Silo) 가 발생합니다. Zenius EMS는 Framework 기반의 단일 플랫폼 위에서 이기종 자원을 통합 관리하도록 설계되어, 자원 간 경계를 허물고 전 계층의 데이터를 하나의 맥락에서 해석할 수 있도록 지원합니다. 단일 플랫폼 기반 통합 관리: 서버(SMS), 애플리케이션(APM), 데이터베이스(DBMS), 네트워크(NMS), 전산환경설비(FMS)를 동일한 UI와 정책 체계 안에서 운영합니다. 운영자는 여러 콘솔을 오가지 않고도 인프라 전체의 건강 상태를 단일 화면에서 점검할 수 있어 관리의 일관성이 확보됩니다. 모듈 단위의 유연한 확장: Add-on 방식으로 필요한 기능만 선택해 도입할 수 있습니다. 네트워크 관제로 시작해 서버, DB, 애플리케이션, 클라우드 모듈을 단계적으로 확장하더라도 기존의 운영 프로세스를 그대로 유지할 수 있어 학습 비용과 관리 혼선을 줄여줍니다. 토폴로지 맵을 통한 연관관계 시각화: 토폴로지 맵을 통해 시스템 간 연관관계를 한눈에 파악하고 장애 발생 시 위치를 신속하게 확인할 수 있습니다. 다수의 Map 모니터링을 위한 멀티 슬라이드쇼 기능도 함께 지원되어, 대규모 인프라 운영 환경에서도 가시성이 확보됩니다. 플랫폼 중심의 통합 관제는 인프라가 확장될수록 그 가치가 커집니다. 신규 기술이 도입되어도 동일한 운영 체계 안에서 흡수할 수 있어, 장기적으로 운영 효율을 높이고 안정적인 인프라 환경을 구축하는 데 유리합니다. 2. 데이터를 인사이트로 전환하는 'AI 기반 분석' 방대한 모니터링 데이터는 운영자가 즉시 이해하고 조치할 수 있는 형태로 가공되어야만 비로소 가치를 가집니다. Zenius EMS v9.0은 맞춤형 성능 분석과 대화형 AI Agent를 결합하여, 단순한 지표 나열을 넘어 운영자의 의사결정에 직접 활용할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 맞춤형 성능 분석: 성능 데이터 분석 도표를 사용자 편의에 맞게 구성하여 성능 상태를 직관적으로 파악할 수 있고, 다양한 지표 분석을 통해 이상 징후를 빠르게 인지하고 대응할 수 있습니다. 대상/항목 비교, 기간 비교, 상관관계, 시간대별 분석, 증설 필요성, 이벤트, 통계 등 다각도 분석 옵션을 통해 단편적 지표가 아닌 인프라 전반의 흐름을 해석할 수 있습니다. 대화형 AI Agent: 자연어 질의를 통해 복잡한 장애 상황을 신속하게 분석하고, 다양한 이벤트와 데이터를 종합하여 대응 방안에 대한 인사이트를 전달합니다. 운영자가 여러 화면을 오가며 데이터를 직접 조합하지 않아도, AI Agent가 흩어진 신호를 연결해 의미 있는 결론으로 안내해 줍니다. 스마트 진단과 분석 자동화: Analytics & Reporting 영역에는 스마트 진단을 비롯해 유형별 분석 템플릿, 보고서 스케줄러 관리, 보고서 생성 이력 관리 등이 함께 제공됩니다. 정형화된 분석을 시스템이 대신 수행함으로써 운영자는 수치 해석에 매달리지 않고 본질적인 판단과 대응에 집중할 수 있습니다. 가시성을 인사이트로 전환하는 이러한 분석 체계는 장애 원인 규명에 소요되는 시간을 단축시킵니다. 데이터의 양이 많아질수록 AI 기반 분석의 가치는 더욱 커지며, 운영 노하우가 시스템 안에 축적되는 선순환 구조가 만들어집니다. 3. 인사이트를 실행으로 연결하는 '능동적 장애 대응 체계' 모니터링의 궁극적인 목표는 장애로 인한 서비스 영향을 최소화하는 데 있습니다. Zenius EMS v9.0은 인사이트를 실행으로, 실행을 안정성으로 연결짓는 자동화된 장애 관리 프로세스를 통해 운영자의 부담을 줄이고 서비스 신뢰성을 높입니다. 장애 Snapshot 및 단계별 에스컬레이션: 이벤트 발생 시점의 시스템 상태를 자동으로 캡처하여 사후 분석의 정확도를 높입니다. 또한 임계치 기반 장애 정책 설정과 다양한 알람(Mobile App., SMS, E-mail 등)을 지원하며, 장애 지속시간에 따른 1/2/3차 단계별 수신자 설정으로 적시에 담당자에게 전달되어 장애가 방치되지 않습니다. 자동 장애 복구: 복구 스크립트 등록을 통해 장애 발생 시 자동 복구 및 조치가 이루어집니다. 정형화된 장애 패턴은 시스템이 스스로 처리하여 다운타임을 최소화하고, 운영자는 본질적인 원인 분석에 시간을 집중할 수 있습니다. 보안 취약점 자동 점검과 거버넌스: 행정안전부에서 권고하는 서버/네트워크 보안 취약 항목을 자동으로 점검할 수 있으며, 취약 항목에 대한 보안 조치 가이드를 제공하여 안전한 보안 설정을 지원합니다. 사용자 권한 세분화와 보고서 자동화까지 결합되어, 운영 자체의 안정성과 거버넌스 체계가 함께 강화됩니다. 이러한 능동적 대응 체계는 장애 조치 노하우를 시스템 안에 축적시킵니다. 장애 유형과 처리 내역을 등록·조회·관리하는 Knowledge DB는 조직의 자산이 되어, 담당자 변경이나 인프라 확장 상황에서도 일관된 운영 품질을 유지할 수 있는 기반이 됩니다. 복잡해지는 IT 인프라 환경에서 장애 대응에 들이는 시간은 곧 비즈니스 비용입니다. 2000년 설립 이래 공공·기업·금융·교육·의료 등 다양한 산업군에서 1,500여 개 이상의 구축 경험을 통해 검증된 Zenius EMS와 함께 서버부터 네트워크, 클라우드까지 인프라 전 계층에 대한 통합 가시성을 확보하고, AI 기반 인사이트와 능동적 장애 대응 체계를 통해 서비스 운영의 연속성을 한 단계 끌어올려 보시기 바랍니다. [FAQ] Q1. 기업이 서버·네트워크·클라우드 모니터링을 통합해야 하는 이유는 무엇인가요? A. 온프레미스, 클라우드, 네트워크, DBMS, WAS가 분리 관리되면 장애 원인 분석 과정에서 데이터 사일로가 발생합니다. 통합 모니터링은 계층별 성능 지표와 이벤트를 하나의 운영 맥락에서 연결해 MTTR을 줄이고, 장애 영향 범위를 빠르게 파악하도록 지원합니다. Q2. IT 인프라 통합 모니터링 솔루션을 선택할 때 어떤 기능을 확인해야 하나요? A. 이기종 자원 수집 범위, 단일 이벤트 정책, 토폴로지 기반 연관관계 분석, AI 기반 성능 분석, 자동 장애 복구, 단계별 에스컬레이션, 보고서 자동화, 권한 관리 기능을 함께 검토해야 합니다. 단순 대시보드보다 장애 대응 프로세스와 연결되는지가 핵심입니다. Q3. 통합 모니터링은 개별 모니터링 도구를 따로 운영하는 방식과 무엇이 다른가요? A. 개별 도구 운영은 자원별 상태 확인에는 유리하지만, 장애 원인이 여러 계층에 걸쳐 있을 때 분석이 지연될 수 있습니다. 통합 모니터링은 서버, 네트워크, DB, 애플리케이션, 클라우드 데이터를 하나의 플랫폼에서 연결해 원인 분석과 대응 흐름을 단축합니다. Q4. 하이브리드 클라우드 환경에서 통합 모니터링이 중요한 이유는 무엇인가요? A. 하이브리드 클라우드는 온프레미스 시스템과 클라우드 리소스가 함께 운영되기 때문에 장애 원인이 특정 계층에 고정되지 않습니다. 통합 모니터링은 물리·가상·클라우드 자원과 네트워크, 애플리케이션 상태를 함께 분석해 운영 복잡도를 낮춥니다. Q5. Zenius EMS는 어떤 기업에 적합한 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션인가요? A. Zenius EMS는 서버, 네트워크, DBMS, WAS, 클라우드, 전산환경설비를 함께 관리해야 하는 기업에 적합합니다. 특히 온프레미스와 클라우드가 혼재된 환경, 다수의 모니터링 도구를 운영 중인 조직, 장애 대응 자동화와 AI 기반 분석이 필요한 조직에 효과적입니다.
2026.05.21
기술이야기
Zenius를 통한 NVIDIA MIG 모니터링과 GPU 자원 최적화 방안
기술이야기
Zenius를 통한 NVIDIA MIG 모니터링과 GPU 자원 최적화 방안
최근 데이터 센터 운영자에게 GPU는 가장 가치 있는 자산이지만, 역설적으로 가장 관리하기 까다로운 숙제이기도 합니다. 특히 NVIDIA MIG 기술은 자원 효율성을 극대화했지만, 운영자에게는 GPU라는 전체 숲을 넘어 그 안의 나무 한 그루(인스턴스)까지 낱낱이 살펴봐야 하는 새로운 과제를 안겨주었습니다. 지금부터 MIG 환경에 최적화된 모니터링 체계가 필요한 이유를 살펴보고, Zenius가 어떻게 관리의 사각지대를 없애고 효과적인 통합 모니터링 체계를 구현하는지 자세히 살펴보겠습니다. 1. MIG(Multi-Instance GPU)란 무엇인가? 기존에는 하나의 GPU를 여러 명이 공유하기 위해 소프트웨어 방식의 가상화(vGPU)나 시분할(Time-sharing) 방식을 주로 사용했습니다. 하지만 이 방식은 자원을 나눠 쓰는 과정에서 서로 간섭(Interference)을 일으키거나, 보안상의 허점이 발생할 수 있다는 불안 요소가 있었죠. 이러한 한계를 극복하기 위해 NVIDIA Ampere 아키텍처(A100)부터 도입된 기술이 바로 MIG(Multi-Instance GPU)입니다. MIG는 소프트웨어가 아닌 하드웨어 수준에서 하나의 GPU를 최대 7개의 독립된 인스턴스로 분할하여, 마치 7개의 작은 GPU가 각자 작동하는 것과 같은 환경을 제공합니다. MIG의 장점을 자세히 살펴보면 독립된 하드웨어 자원 할당: 각 인스턴스는 전용 고대역폭 메모리(HBM), 캐시, 컴퓨팅 코어를 가집니다. 완벽한 격리(Isolation) 구현: 한 인스턴스에서 장애가 발생하거나 과부하가 걸려도 다른 인스턴스의 성능에 전혀 영향을 주지 않습니다. 예측 가능한 성능 보장: 공유 자원 경쟁이 없으므로 일관된 응답 속도(Latency)를 보장합니다. 2. 왜 MIG 환경에서는 새로운 모니터링이 필요할까? MIG 기술은 자원 운영 효율을 높여주지만, 관리자에게는 '단일 물리 장치'를 넘어 '수많은 독립 인스턴스'를 개별적으로 관리해야 하는 새로운 숙제를 안겨줍니다. 기존의 물리 GPU 단위 모니터링 방식만 고수할 경우 다음과 같은 실질적인 한계에 직면하게 됩니다. 가시성의 공백: 전체 GPU 사용률은 낮아 보여도, 특정 인스턴스는 이미 연산 한계(Full)에 도달해 병목 현상을 겪고 있을 수 있습니다. 인스턴스 단위의 세밀한 데이터 없이는 정확한 성능 분석과 의사결정이 어렵습니다. 복합 환경의 관리: 온프레미스 서버(SMS)와 쿠버네티스(K8s) 환경이 혼재된 경우, 각 환경에서 구동되는 GPU 인스턴스 현황을 통합해서 보기가 매우 어렵습니다. 3.기존 물리 GPU 모니터링 vs MIG 모니터링의 차이점 기존의 방식대로 GPU를 바라본다면 MIG 환경에서는 많은 정보를 놓치게 됩니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다. ① 데이터의 입도(Granularity) - 기존: GPU 온도, 전체 사용률, 총 메모리 사용량 등 '물리 장치' 단위의 지표를 수집합니다. - MIG: 각 GPU Instance ID별로 할당된 프로필(예: 1g.5gb, 3g.20gb)과 해당 인스턴스의 실시간 연산량, 메모리 점유율을 개별적으로 추적해야 합니다. ② 자원 매핑의 복잡성 - 기존: 1 Host = N GPUs 구조로, 호스트와 장치 간의 연결 관계가 매우 단순합니다. - MIG: 물리 GPU 상단에 가상화된 계층이 존재하므로, "Physical GPU → GPU Instance → Compute Instance"로 이어지는 복잡한 계층 구조를 명확히 매핑하여 시각화해야 합니다. ③ 성능 병목 지점의 식별 - 기존: GPU 전체 사용률이 높으면 그래픽 카드 자체의 성능 한계로 판단합니다. - MIG: 전체 GPU 사용률은 낮아 보이더라도, 특정 인스턴스(MIG)에 할당된 자원이 풀(Full) 상태라면 해당 워크로드에서만 병목이 발생합니다. 이를 정확히 구분해내지 못하면 원인을 엉뚱한 곳에서 찾거나, 불필요한 인프라 증설 결정을 내리는 등 자원 낭비로 이어질 수 있습니다. 이처럼 MIG의 정확한 모니터링을 위해서는 물리적 장치와 개별 인스턴스를 아우르는 다차원적인 시각화와, 인스턴스 단위의 정밀한 데이터 추적 체계가 필요합니다. 4. Zenius를 통한 효과적인 GPU/MIG 모니터링 Zenius는 앞서 살펴본 모니터링 사각지대로 인한 가시성의 공백과 복합 환경의 관리 복잡성을 해결하기 위해, 온프레미스(SMS)와 쿠버네티스(K8s) 환경을 아우르는 통합 GPU 모니터링 대시보드 등을 통해 인프라 관리자의 운영 부담을 낮춰줍니다. 구체적인 Zenius의 강점은 세 가지로 정리할 수 있습니다. ① 물리 GPU와 MIG의 계층적 통합 관제 Zenius는 물리적 장치(Physical)와 하위 인스턴스(MIG)의 관계를 계층적으로 시각화하여 복잡한 자원 현황을 한눈에 파악할 수 있게 합니다. - 토탈 대시보드: 물리 GPU의 수량과 생성된 MIG 인스턴스 현황을 대시보드 상단에서 실시간으로 즉각 확인할 수 있습니다. - 유연한 그룹핑: 모델별, 서비스별 그룹핑은 물론 심각도 순 정렬 기능을 제공하여, 관리 대상이 수백 대에 달하더라도 우선순위에 따른 전략적 대응이 가능합니다. ② 정밀한 성능 추적과 Top-N 분석 단순한 장비의 '생존 여부' 확인을 넘어, GPU가 최적의 성능을 내고 있는지 '체력 상태'를 면밀히 체크합니다. - 핵심 지표 시각화: GPU 사용률(Utilization), 전력 소모량(Power Draw), SM Active 등 엔지니어에게 꼭 필요한 핵심 데이터를 직관적인 차트로 구성하여 제공합니다. - 인스턴스별 상태 파악: 개별 MIG 인스턴스의 점유율을 독립적으로 추적함으로써, 특정 워크로드에서 발생하는 성능 병목 지점을 즉시 식별하고 조치할 수 있습니다. ③ 지능형 감시 및 장애 대응 Zenius의 강력한 이벤트 엔진은 물리 GPU와 MIG 인스턴스에서 발생하는 미세한 이상 징후까지 놓치지 않고 감지합니다. - 성능 항목 감시 기능: 온도 임계치 초과나 인스턴스 수집 불량(미수집) 등 주요 성능 지표에 대해 세밀한 개별 감시 규칙을 설정할 수 있습니다. - 이벤트 내역 관리: 발생한 이벤트의 심각도와 인프라 정보를 유기적으로 연결하여, 장애 발생 시 원인 분석에 소요되는 시간을 획기적으로 단축합니다. Zenius는 복잡한 GPU 인프라의 가시성을 확보함으로써, 관리자가 실질적인 데이터에 기반해 자원을 효율적으로 배분하고 안정적으로 운영할 수 있도록 돕습니다. 5. 실전 활용 예시: Zenius로 실현하는 자원 최적화 1) 쿠버네티스(K8s) AI 워크로드 관리: K8s 클러스터 내에서 구동되는 각 파드(Pod)가 할당된 MIG 자원을 적절히 쓰고 있는지 확인할 수 있습니다. Zenius의 사용 현황 그래프를 보면 할당된 자원(Allocated)과 유휴 자원(Not Allocated)의 비율을 한눈에 알 수 있어, 효율적인 자원 재배치가 가능합니다. 2) 장애 선제 대응 및 가용성 확보: 대시보드 우측의 '이벤트 현황'과 '사용 현황' 차트를 결합하면, 특정 인스턴스가 비활성(Not Active) 상태로 변하거나 온도가 급증하는 신호를 감지하여 서비스 중단 전 선제적으로 대응할 수 있습니다. 아무리 뛰어난 자원이라도 운영자의 눈에 보이지 않으면 효율을 높이기 어렵습니다. Zenius는 복잡하게 얽힌 GPU 인프라를 누구나 이해하기 쉬운 직관적인 정보로 바꾸어, 관리자가 실무 현장에서 데이터에 기반한 최선의 판단을 내릴 수 있도록 지원하겠습니다.
2026.04.28
기술이야기
행안부 표준운영절차 대응을 위한 ITSM 시스템 구축 시 고려사항 5가지
기술이야기
행안부 표준운영절차 대응을 위한 ITSM 시스템 구축 시 고려사항 5가지
최근 공공기관의 IT 인프라는 클라우드 전환과 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 확산으로 인해 그 구조가 유례없이 복잡해지고 있습니다. 이러한 변화 속에서 행정안전부는 공공 서비스의 안정성과 투명성을 확보하기 위해 2026년부터 모든 공공기관을 대상으로 「정보시스템 표준운영절차(SOP)」 적용을 의무화할 예정입니다. 이러한 정책적 변화는 단순히 절차에 맞춘 문서를 생성하는 수준을 넘어, 범정부 표준에 부합하는 체계적인 IT 서비스 관리(IT Service Management, 이하 ITSM) 시스템의 구축을 요구하고 있습니다. 과거의 IT 관리가 특정 장비의 가동 여부를 확인하는 '시설 관리' 중심이었다면, 이제는 서비스의 신청부터 장애 대응, 사후 관리까지 전 과정을 표준화된 프레임워크 안에서 관리해야 하기 때문입니다. 성공적인 공공 ITSM 도입과 안정적인 운영 정착을 위해 반드시 검토해야 할 5가지 핵심 전략적 고려사항을 상세히 살펴보겠습니다. 1. 8대 표준 프로세스의 '유기적 연계'를 통한 운영 정착 행안부가 제시한 8종 프로세스(요청, 이벤트, 변경, 구성, 서비스수준, 장애, 백업, 문제)는 독립된 기능이 아니라 서로 밀접하게 연결된 하나의 생태계입니다. 많은 기관이 각 절차를 파편화된 기능으로 도입하려다 보니, 데이터가 단절되고 운영이 정착되지 않는 '사일로(Silo) 현상'을 겪곤 합니다. 프로세스 간 선순환 워크플로우: 특정 이벤트가 발생했을 때 이것이 장애(Incident)로 판명되는 과정, 그리고 해당 조치가 구성 정보(CMDB)에 어떤 영향을 주어 변경 관리(Change) 프로세스를 거치는지 그 전체 생애주기(Lifecycle)가 시스템상에서 단일 맥락으로 이어져야 합니다. 실무 정착의 핵심: 시스템 도입 자체가 목적이 되어서는 안 됩니다. 실무자가 업무를 수행하는 과정에서 데이터가 자연스럽게 축적되도록 설계해야 합니다. 프로세스가 실제 업무 흐름보다 복잡하면 실무자는 시스템을 외면하게 되며, 이는 결국 '절차 따로, 업무 따로' 노는 결과를 초래합니다. 유기적인 연계 체계는 장애 대응의 효율성을 극대화합니다. 운영자가 파편화된 기록을 직접 조합할 필요 없이, 통합된 워크플로우를 통해 문제의 근본 원인을 논리적으로 규명함으로써 복잡한 인프라 환경에서도 안정적인 서비스 유지가 가능해집니다. 2. 감사와 보고를 위한 '객관적·정량적 증적'의 자동 확보 표준운영절차 준수 여부를 입증하는 가장 강력한 수단은 '기록'입니다. 하지만 수많은 IT 자원과 서비스 요청을 실무자가 일일이 수기로 기록하고 증적을 남기는 것은 불가능에 가깝고, 인적 오류(Human Error)의 위험도 큽니다. 디지털 증적 자동화: 모든 서비스 요청부터 최종 완료, 승인 이력까지 전 과정이 시스템에 타임스탬프와 함께 자동으로 기록되어야 합니다. 이는 감사 대응 시 데이터의 신뢰성을 보장하는 핵심 근거가 됩니다. 실시간 통계 및 리포팅: 별도의 데이터 가공 없이도 처리 건수, 평균 처리 시간(MTTR), 가용성 지표 등이 정량적으로 자동 산출되어야 합니다. 특히 정기 점검이나 감사 시점에 즉각적으로 표준화된 보고서를 추출할 수 있는 환경이 필수적입니다. 객관적인 데이터 확보는 운영의 투명성을 높여줍니다. 시스템을 통해 자동으로 생성되는 증적은 실무자의 보고 업무 부담을 획기적으로 줄여주며, 관리자는 정확한 데이터에 기반하여 운영 현황을 진단하고 개선 방향을 설정할 수 있습니다. 3. 정책 변화와 조직 개편에 대응하는 '아키텍처의 유연성' 공공기관은 범정부 가이드라인의 세부 변경이나 빈번한 조직 개편, 인사이동 등 환경 변화가 매우 잦습니다. 고정된 형태의 ITSM 시스템은 이러한 변화에 대응하기 어렵고, 그때마다 발생하는 유지보수 비용은 장기적인 부담이 됩니다. No-Code 기반의 프로세스 설계: 코딩에 대한 전문 지식이 없더라도 관리자가 드래그 앤 드롭 방식으로 신청서 양식을 수정하거나 업무 승인 절차를 재설계할 수 있는 '노코드(No-Code)' 환경을 갖추어야 합니다. 단계별 확장성: 초기에는 행안부 권고 수준의 필수 프로세스로 시작하되, 향후 운영 범위 확대나 신규 기술 도입에 따라 기능을 유연하게 추가할 수 있는 플랫폼 기반의 아키텍처가 필요합니다. 시스템의 유연성은 총소유비용(TCO) 절감과 직결됩니다. 정책 변화에 민첩하게 대응할 수 있는 구조를 통해 신규 기술 도입에 따른 관리 혼선을 줄이고, 조직의 성장에 맞춰 지속 가능한 운영 환경을 구축할 수 있습니다. 4. '서비스 수준 관리(SLA)'의 실시간 자동화와 지능화 SLA는 서비스의 품질을 측정하는 핵심 지표지만, 많은 곳에서 엑셀을 이용한 수동 계산이나 사후 결과 확인에 그치는 경우가 많습니다. 진정한 의미의 ITSM은 서비스 품질을 실시간으로 감시하고 개선하는 데 목적이 있어야 합니다. 실시간 지표 계산 및 알림: 서비스 가용성이나 목표 복구 시간 준수 여부가 시스템 내에서 실시간으로 계산되어야 합니다. 만약 목표 수준이 미달될 조짐이 보이면 담당자에게 즉시 알림을 보내 선제적으로 조치할 수 있는 체계가 마련되어야 합니다. 데이터 기반의 의사결정 지원: 축적된 SLA 데이터를 분석하여 특정 서비스에 부하가 집중되거나 반복적인 장애가 발생하는 지점을 식별해야 합니다. 이는 향후 IT 예산 확보나 인프라 증설 계획 수립 시 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있습니다. 자동화된 서비스 수준 관리는 실무자의 업무 부담을 줄이는 동시에 공공 서비스의 품질을 실질적으로 상향 평준화합니다. 이는 단순히 규정을 지키는 수준을 넘어, 국민에게 제공되는 서비스의 안정성을 보장하는 핵심 역량이 됩니다. 5. 통합 가시성 확보를 위한 '단일 접점(SPOC)'의 완성 사용자가 서비스를 요청하는 창구와 관리자가 인프라를 모니터링하는 화면이 이원화되어 있다면 정보의 단절과 대응 지연이 발생합니다. 물리적 장비의 상태를 넘어 서비스 관점의 통합 가시성(Visibility) 확보가 필요한 이유입니다. 사용자 포털을 통한 단일 접점(Single Point of Contact): 사용자는 복잡한 절차를 고민할 필요 없이 단일한 창구를 통해 모든 IT 서비스를 요청하고, 처리 과정을 실시간으로 확인할 수 있어야 합니다. 인프라 관제와의 연계: 네트워크나 서버의 장애 이벤트가 발생했을 때, 이것이 자동으로 ITSM의 장애 티켓으로 발행되어야 합니다. 인프라 계층의 데이터와 서비스 계층의 운영 절차가 하나로 통합될 때 비로소 전체 IT 환경에 대한 유기적인 관리가 가능해집니다. 직관적인 통합 관제 환경은 부서 간 원활한 소통을 지원하고 장애 상황에서 의사결정 속도를 높여줍니다. 복잡한 수치 대신 공용 시각 자료를 공유함으로써 장애 영향 범위를 즉각 파악하고, 조직 전체의 운영 효율을 극대화하는 역할을 합니다. 행정안전부의 표준운영절차 대응은 결코 한 번의 시스템 도입으로 끝나는 프로젝트가 아닙니다. 2026년 의무화 이후에도 공공 IT 환경은 더욱 복잡해질 것이며, 이에 얼마나 체계적이고 유연하게 대응하느냐가 기관의 서비스 경쟁력을 결정지을 것입니다. 결국 성공의 열쇠는 '얼마나 표준을 완벽히 따르면서도 실무 정착이 가능한 유연한 ITSM 체계를 구축하는가'에 있습니다. 위 5가지 고려사항을 바탕으로 파편화된 운영 데이터를 자산화하고, 자동화된 지표 관리와 투명한 이력 관리가 가능한 환경을 조성하십시오. 이를 통해 규정 준수를 넘어선 진정한 의미의 '지능형 공공 IT 거버넌스'를 실현해 보시기 바랍니다. ITSM 구축 및 운영 관련 FAQ Q1. 2026년 의무화되는 '행안부 정보시스템 표준운영절차(SOP)'의 핵심은 무엇인가요? A1. 핵심은 공공기관 IT 서비스 운영의 투명성 확보와 표준화입니다. 기존의 개별적인 시설 관리 방식에서 벗어나, 행안부가 제시한 8대 표준 프로세스(요청, 이벤트, 변경, 구성, 서비스수준, 장애, 백업, 문제)를 유기적으로 연계하여 운영하는 것이 골자입니다. 이를 통해 서비스 신청부터 사후 관리까지 전 과정을 단일한 프레임워크 내에서 관리해야 합니다. Q2. 공공기관이 ITSM 시스템 구축 시 가장 먼저 고려해야 할 기술적 요소는? A2. '노코드(No-Code) 기반의 유연성'과 '데이터 통합 가시성'입니다. 공공기관은 조직 개편이나 정책 변화가 잦기 때문에, 코딩 없이도 프로세스를 즉시 수정할 수 있는 아키텍처가 필수적입니다. 또한, 인프라 관제 데이터와 운영 절차가 실시간으로 연동되어 장애 발생 시 즉각적으로 티켓이 발행되는 통합 환경을 갖춰야 합니다. Q3. 표준운영절차 준수를 증빙하기 위한 '디지털 증적'은 어떻게 관리하나요? A3. 실무자의 수기 기록은 인적 오류의 위험이 크므로 자동화된 타임스탬프 기록 체계가 필요합니다. 모든 서비스 요청, 승인 이력, 조치 결과가 시스템상에 자동으로 남아야 하며, 이를 기반으로 정량적인 통계 리포트(MTTR, 가용성 등)가 즉시 산출될 수 있어야 감사 및 보고 업무의 신뢰성을 확보할 수 있습니다. Q4. 복잡한 MSA 및 클라우드 환경에서 장애 대응 효율을 높이는 방법은? A4. 단일 접점(SPOC) 구축과 프로세스 간 선순환 워크플로우가 답입니다. 사용자는 단일 포털을 통해 서비스를 요청하고, 운영자는 장애(Incident) 발생 시 관련 구성 정보(CMDB)와 변경 이력을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 파편화된 데이터를 하나로 잇는 통합 ITSM은 복잡한 인프라에서도 문제의 근본 원인을 빠르게 규명하게 해줍니다. { "@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" ] }, { "@type": "Product", "@id": "https://www.brainz.co.kr/#zenius", "name": "Zenius (제니우스)", "description": "AI 기반 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션 (EMS/NMS/APM/ITSM)", "brand": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" } }, { "@type": "TechArticle", "headline": "행안부 표준운영절차(SOP) 대응을 위한 ITSM 시스템 구축 시 고려사항 5가지", "description": "2026년 공공기관 의무화 예정인 행안부 정보시스템 표준운영절차 대응을 위한 핵심 ITSM 구축 전략과 Zenius 솔루션의 강점 안내.", "author": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "publisher": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "mainEntityOfPage": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/453#u", "datePublished": "2026-03-12" }, { "@type": "ItemList", "name": "ITSM 구축 핵심 전략 요약", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "8대 표준 프로세스 연계", "description": "요청, 장애, 변경 등 8종 프로세스의 데이터 사일로 방지 및 유기적 통합" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "디지털 증적 자동 확보", "description": "감사 대응을 위한 타임스탬프 기반 자동 기록 및 정량적 리포팅" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "노코드 아키텍처", "description": "조직 개편 및 정책 변화에 대응하는 유연한 프로세스 설계 환경" }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "지능형 SLA 관리", "description": "실시간 지표 감시 및 AI 기반 선제적 장애 예방" }, { "@type": "ListItem", "position": 5, "name": "통합 가시성(SPOC)", "description": "사용자 포털과 관제 데이터를 하나로 잇는 단일 접점 구축" } ] }, { "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "2026년 의무화되는 행안부 정보시스템 표준운영절차(SOP)의 핵심은 무엇인가요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "핵심은 공공기관 IT 서비스 운영의 투명성 확보와 표준화입니다. 8대 표준 프로세스를 유기적으로 연계하여 서비스 신청부터 사후 관리까지 단일 프레임워크 내에서 관리해야 합니다." } }, { "@type": "Question", "name": "공공기관이 ITSM 시스템 구축 시 가장 먼저 고려해야 할 기술적 요소는?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "'노코드(No-Code) 기반의 유연성'과 '데이터 통합 가시성'입니다. 조직 개편이나 정책 변화에 즉각 대응 가능해야 하며, 인프라 관제 데이터와 운영 절차가 실시간으로 연동되어야 합니다." } }, { "@type": "Question", "name": "표준운영절차 준수를 증빙하기 위한 '디지털 증적'은 어떻게 관리하나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "수기 기록 대신 자동화된 타임스탬프 기록 체계가 필요합니다. 모든 승인 이력과 조치 결과가 시스템에 자동으로 남아야 하며, 이를 통해 정량적인 통계 리포트가 즉시 산출되어야 합니다." } }, { "@type": "Question", "name": "복잡한 MSA 및 클라우드 환경에서 장애 대응 효율을 높이는 방법은?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "단일 접점(SPOC) 구축과 프로세스 간 선순환 워크플로우가 답입니다. 인프라 계층의 데이터와 서비스 계층의 운영 절차가 하나로 통합될 때 문제의 근본 원인을 가장 빠르게 규명할 수 있습니다." } } ] } ] }
2026.03.12
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기술이야기
Spring MVC: 반복되는 검증 로직 한 번에 끝내기
인프라 관리 도메인에서 API 설계 시 가장 빈번하게 등장하는 파라미터는 단연 targetId입니다. 하지만 이 식별자는 비즈니스 로직이 실행되기 전, 반드시 통과해야 하는 '삼중 관문'을 가지고 있습니다. 유효성 검사, 도메인 객체 변환, 그리고 권한 확인이 그것입니다. 초기 구현 단계에서는 이 관문들을 각 컨트롤러 메서드 내부에서 직접 제어하는 방식을 택했습니다. 하지만 인프라 규모가 커지고 API 엔드포인트가 늘어날수록, 이 직관적인 방식은 코드 중복과 유지보수 효율성 저하라는 아키텍처적 부채로 돌아오기 시작했습니다. API 엔드포인트가 수십 개로 늘어남에 따라, 동일한 검증 코드가 여러 컨트롤러에 산재하게 되는 구조적 문제가 발생했습니다. 이는 단순한 코드 중복(Boilerplate Code)을 넘어, 타겟 검증 정책이 변경될 때마다 관련된 모든 API를 수정해야 하는 유지보수의 취약점으로 이어졌습니다. 또한 비즈니스 로직과 검증 로직이 한 곳에 혼재됨에 따라 코드의 가독성이 저하되고, 수정 과정에서 누락이 발생할 경우 장애로 직결될 위험이 높습니다. 반복되는 검증 로직과 분산된 수정 포인트(N개의 지점) 문제를 근본적으로 해결하기 위해, 다음과 같은 명확한 엔지니어링 목표를 수립했습니다. “타겟 검증, 변환을 메서드 파라미터 주입 시점에 끝낸다” Spring MVC는 이미 @PathVariable, @RequestParam, @AuthenticationPrincipal과 같이 요청 데이터를 가공하여 컨트롤러 메서드 파라미터에 바인딩하는 표준화된 메커니즘을 제공하고 있습니다. 이 아키텍처 패턴에 착안하여, [ URL에서 타겟 ID 추출 → 유효성 검증 → 도메인 객체 변환 ]으로 이어지는 일련의 과정을 비즈니스 로직 진입 전인 '파라미터 주입 단계'에서 완결짓도록 HandlerMethodArgumentResolver를 적용했습니다. 이 아키텍처를 실제 코드로 구현하기 위해, 프로세스를 크게 세 가지 단계로 나누어 진행했습니다. 1. 메타데이터 정의 (Annotation): 어떤 파라미터를 검증할지 식별하고 정책을 부여 2. 로직 구현 (Resolver & Helper): 실제 값을 추출하고 도메인 객체로 변환하는 바인딩 로직 작성 3. 설정 등록 (Configuration): Spring MVC가 해당 리졸버를 인식하도록 설정 가장 먼저, 컨트롤러 파라미터에 검증 요구사항을 명시할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 1. 커스텀 어노테이션 정의 - @ToTargetInfoRecords 구현의 첫 단계로, 파라미터에 메타데이터를 부여할 커스텀 어노테이션을 정의합니다. 타겟에 대한 모든 정보를 TargetInfoRecord라는 도메인 객체로 캡슐화하여 관리하고 있습니다. 따라서 '해당 파라미터를 TargetInfoRecord 객체로 변환하라'는 명시적인 의미를 담아 @ToTargetInfoRecords라는 어노테이션을 설계했습니다. 이 어노테이션은 런타임 시점에 Resolver가 식별할 수 있어야 하므로 RUNTIME 정책을 사용하며, 파라미터 레벨에 적용되도록 타겟을 한정했습니다. - VALUE_PARAMETER로 메서드 파라미터에서만 사용하도록 제한합니다. - RUNTIME 보존으로 요청 처리 시점에 리졸버가 어노테이션 값을 읽습니다. 2. ArgumentResolver 구현 다음으로 Spring MVC의 HandlerMethodArgumentResolver 인터페이스를 구현하여 실질적인 바인딩 로직을 처리하는 ToTargetInfoRecordResolver를 작성합니다. HandlerMethodArgumentResolver를 상속한 ToTargetInfoRecordsResolver를 생성합니다. 3. 리졸버 등록 방법 구현한 리졸버가 실제로 동작하기 위해서는 Spring MVC의 Argument Resolver 체인에 등록해야 합니다. WebMvcConfigurer를 구현하여 우리가 만든 리졸버를 추가해주면, 이후 들어오는 요청에 대해 Spring이 자동으로 개입하게 됩니다. 이 리졸버를 등록한 후에 클라이언트로부터 요청이 들어오면, 컨트롤러 메서드 호출 직전에 파라미터 단위로 다음 순서가 진행됩니다. 1. Spring이 컨트롤러 메서드의 각 파라미터에 대해 등록된 리졸버 리스트를 순서대로 확인합니다. 2. supportsParameter(...)가 true인 첫 번째 리졸버를 선택합니다. 3. 선택된 리졸버의 resolveArgument(...)를 호출하여 값을 만들고, 그 반환값을 해당 파라미터에 주입합니다. 자세한 구현은 다음과 같습니다. 1) 어떤 파라미터를 내가 담당하는가 — supportsParameter 파라미터에 @ToTargetInfoRecords가 붙어 있으면 자신의 책임으로 판단합니다. 2) 값을 어떻게 만들고 주입하는가 — resolveArgument 3) URL에서 값은 어떻게 추출하는가 — 쿼리 vs 경로 - 쿼리스트링은 webRequest.getParameterValues()로, 경로 변수는HandlerMapping.URI_TEMPLATE_VARIABLES_ATTRIBUTE로 추출합니다. - 메서드 파라미터 타입이 List인지도 구분하고 검증합니다. 이렇게 헬퍼 클래스를 통해 요청 위치나 데이터 타입에 구애받지 않고 무결성이 검증된 데이터가 준비되면, 변환된 객체가 마침내 컨트롤러 메소드의 파라미터에 주입됩니다. 결과적으로 컨트롤러는 HTTP 요청의 복잡한 세부 사항을 전혀 모른 채, 안전하게 가공된 도메인 객체를 즉시 사용할 수 있게 됩니다. 실제 적용 사례 가장 눈에 띄는 변화는 컨트롤러의 간결함입니다. 기존에는 비즈니스 로직과 섞여 있던 '타겟 ID 추출', '유효성 검사', '도메인 변환', '권한 체크' 등의 횡단 관심사(Cross-cutting Concerns)가 완벽하게 분리되었습니다. 덕분에 개발자는 신규 API를 작성할 때 불필요한 반복 코드(Boilerplate)를 작성하는 수고를 덜고, 핵심 비즈니스 로직 구현에만 온전히 집중할 수 있게 되었습니다. 또한, 유지보수 측면에서도 강력한 이점을 가집니다. 만약 타겟 검증 정책이 변경되더라도 수십 개의 컨트롤러를 일일이 수정할 필요 없이, ArgumentResolver의 로직 한 곳만 수정하면 전사적으로 변경 사항이 반영됩니다. 다수의 API에서 [URL로부터 값 추출 → 검증 → 도메인 객체 변환]의 패턴이 반복되는 프로젝트라면, HandlerMethodArgumentResolver를 적극적으로 도입하여 코드의 품질과 생산성을 높여보시는 것을 권장합니다.
2026.03.06
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