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기술이야기 서버 모니터링을 Zenius SMS로 해야하는 4가지 이유 기술이야기 서버 모니터링을 Zenius SMS로 해야하는 4가지 이유 최근 기업의 IT 환경은 물리 서버를 넘어 가상화, 컨테이너, 그리고 하이브리드 클라우드까지 확장되며 그 복잡성이 전례 없이 높아졌습니다. 과거처럼 단순히 '서버가 켜져 있는지'만 확인하는 수준을 넘어, 이기종 인프라를 통합적으로 관제하고 장애를 사전에 차단하는 것이 운영의 핵심 과제가 되었습니다. 하지만 모니터링 도구가 파편화되어 있거나 시스템 자체가 무거워 운영에 부담을 준다면, 관리 효율은 떨어지고 운영자의 피로도는 가중될 수밖에 없습니다. 이러한 배경 속에서, 복잡한 하이브리드 환경을 단순하고 명쾌하게 관리하기 위한 서버 모니터링 툴로 Zenius SMS(Server Monitoring System)가 폭넓게 활용되고 있습니다. 많은 기관과 기업들이 서버 운영 효율화를 위한 해답으로 Zenius SMS를 선택하는지, 그 4가지 핵심 이유를 구체적으로 살펴보겠습니다. 서버 모니터링을 Zenius SMS로 해야하는 4가지 이유 [1] 이기종 인프라의 데이터 파편화 해결과 통합 가시성 확보 하이브리드 클라우드 환경에서 운영 효율을 저해하는 핵심 요인은 데이터의 '단절(Silo)'입니다. 일반적으로 클라우드 인스턴스는 CSP 전용 콘솔로, 온프레미스 서버는 기존의 레거시 SMS로, 컨테이너는 별도의 오픈소스 툴로 각각 관리되는 경우가 많습니다. 이러한 '도구의 파편화'는 서비스 장애 발생 시 각 구간의 데이터를 연결하지 못하게 만들어 신속한 원인 파악을 가로막는 주범이 됩니다. Zenius SMS는 이렇게 파편화된 모니터링 환경을 하나로 잇습니다. 개별 자산을 단순히 나열하는 것이 아니라, '통합 토폴로지 맵(Topology Map)'이라는 하나의 지도로 시각화하여 전체 흐름을 조망하게 해줍니다. - 통합 관제: 온프레미스 서버, VM, 퍼블릭 클라우드, Docker/K8s 컨테이너까지 모든 자산을 단일 대시보드(Single Pane of Glass)에 담아, 운영자가 여러 툴을 번갈아 확인해야 하는 비효율을 제거했습니다. - 직관적인 Topology Map: 단순히 IP 목록을 텍스트로 보는 것은 한계가 명확합니다. Zenius SMS는 분산된 대규모 서버 자산의 배치와 장애 현황을 직관적으로 시각화하여 전체 인프라 구조를 한눈에 파악하게 합니다. - 신속한 장애 대상 식별: 수많은 서버 중 문제가 발생한 대상을 즉시 찾아낼 수 있습니다. 텍스트 목록을 일일이 검색하는 대신, 토폴로지 맵 상에서 이상 징후가 발생한 서버를 시각적으로 바로 특정하고, 클릭 한 번으로 상세 리소스 현황을 확인할 수 있어 초동 대응 속도가 빨라집니다. 결국 Zenius SMS는 흩어진 자산을 '목록'이 아닌 '연결된 흐름'으로 보여줍니다. 전체 구조가 한눈에 들어와야, 복잡한 운영 상황을 정확하게 통제할 수 있습니다. 2. AI 기반의 동적 임계치 적용과 장애 분석 자동화 고정된 수치를 기준으로 하는 전통적인 모니터링 방식은 유동적인 하이브리드 클라우드 환경에 적합하지 않습니다. 복잡해진 트래픽 패턴을 수동으로 설정한 임계치만으로 관리하기에는 오탐과 미탐의 리스크가 큽니다. Zenius SMS는 AI 알고리즘을 모니터링에 접목하여, 운영 패러다임을 '단순 수치 감시'에서 '지능형 데이터 분석'으로 고도화했습니다. - 동적 임계치(Dynamic Threshold): 요일별/시간대별 정상 범위를 자동으로 산출합니다. 획일적인 고정 수치가 아닌, 평소 패턴(표준편차)을 벗어난 '실질적인 이상 징후'가 발생했을 때만 선별적으로 알림을 발송하여 운영 업무의 집중도를 높입니다. - 장애 스냅샷(Snapshot): 장애 발생 후 로그를 분석하는 것은 시간과 정확도 면에서 한계가 있습니다. Zenius SMS는 장애 감지 시점의 프로세스 목록, 메모리 사용률, 네트워크 상태를 자동으로 캡처 및 저장하여, 간헐적 장애에 대한 명확한 근거 데이터를 제공합니다. - 선제적 장애 예방 지원: 리소스 사용 추이를 분석하여, 자원 증설이나 최적화가 필요한 시점을 판단할 수 있는 객관적인 근거를 제공합니다. 이를 통해 운영자는 막연한 감이 아닌 통계적 데이터를 바탕으로 효율적인 인프라 확장 계획을 수립할 수 있습니다. 이처럼 Zenius SMS는 불필요한 알림을 줄이고 데이터 기반의 분석 환경을 제공하여, 운영자가 반복적인 장애 대응 업무에서 벗어나 서비스 품질 향상에 집중할 수 있도록 돕습니다. 3. 대규모 트래픽 처리를 위한 검증된 확장성 엔터프라이즈 환경에서는 관리 대상 서버가 증가하더라도 모니터링 시스템의 성능 저하 없이 안정적인 운영이 보장되어야 합니다. 비즈니스 성장에 따라 인프라가 확장될 때, 모니터링 시스템이 확장의 병목이 되어서는 안 되기 때문입니다. Zenius SMS는 대규모 환경에서 검증된 '확장성'을 통해 기업의 지속적인 인프라 확장을 지원합니다. - 대규모 동시 관제: 고성능 데이터 처리 엔진을 탑재하여 단일 매니저(Manager) 서버 한 대로 최대 1,500대의 에이전트를 동시에 수용할 수 있는 압도적인 처리 성능을 보유했습니다. - 유연한 확장성: 인프라 자산이 급격히 늘어나더라도 매니저 서버의 무한정 증설 없이 효율적인 확장이 가능하여, 구축 및 관리 비용(CAPEX/OPEX)을 절감할 수 있습니다. - 검증된 레퍼런스: 공공기관, 금융권, 대기업 등 1,500여 개 이상의 고객사 레퍼런스를 보유하고 있으며, GS인증 1등급 및 조달청 우수제품 지정을 통해 제품의 품질과 안정성을 공인받았습니다. 규모가 커질수록 안정성은 더욱 중요해집니다. Zenius SMS는 대규모 인프라 환경에서도 흔들림 없는 모니터링 성능을 보장합니다. 4. 경량 아키텍처를 통한 리소스 최적화 시스템을 감시하는 도구가 시스템의 성능을 저하시키는 일은 없어야 합니다. 하지만 널리 사용되는 Java 기반 에이전트는 JVM 구동과 가비지 컬렉션(GC) 과정에서 시스템 리소스를 과도하게 점유하여, 의도치 않게 서버 부하의 원인이 되기도 합니다. Zenius SMS는 이러한 구조적 문제를 해결하기 위해 철저한 성능 최적화 설계를 적용했습니다. - C/C++ Native Agent: 가상머신(JVM)을 거치지 않고 OS 커널 레벨에서 최적화된 C/C++ 네이티브 언어로 개발되어, 시스템 리소스 점유율을 최소화했습니다. - Overhead 최소화: CPU 및 메모리 사용량을 극도로 낮춰, 고성능이 요구되는 미션 크리티컬 시스템이나 고부하 환경에서도 서비스 성능 저하 없이 안정적인 데이터 수집이 가능합니다. - TCO(총소유비용) 절감: 리소스 사용량이 곧 비용으로 직결되는 퍼블릭 클라우드 환경에서, 경량 에이전트는 불필요한 자원 낭비를 막아 운영 비용을 최적화하는 핵심 요소가 됩니다. 결과적으로 Zenius SMS는 시스템 부하를 최소화하면서도, 정밀한 모니터링에 필요한 데이터를 안정적으로 수집합니다. 환경은 복잡해졌지만, 관리 방법까지 어려울 필요는 없습니다. Zenius SMS는 ▲통합 가시성 ▲AI 분석 ▲경량 아키텍처 ▲검증된 안정성을 기반으로, 다양한 인프라가 혼재된 환경에서도 운영의 효율을 보장합니다. 현재 사용 중인 모니터링 도구가 충분히 효율적인지 되돌아보시기 바랍니다. Zenius SMS가 복잡한 운영 환경을 개선하는 좋은 도구가 될 것입니다. [Zenius SMS FAQ] Q1. 에이전트 설치 시 서버 성능 저하(Overhead)는 없나요? A. Zenius SMS는 무거운 Java(JVM) 기반이 아닌, OS 커널 레벨에 최적화된 C/C++ Native 언어로 개발되었습니다. CPU와 메모리 점유율을 극소화하여, 미션 크리티컬한 시스템에서도 서비스 성능에 영향 없이 안정적으로 구동됩니다. Q2. 트래픽 스파이크로 인한 잦은 오탐(False Alarm)을 줄일 수 있나요? A. 네, 가능합니다. 획일적인 고정 값을 쓰지 않고, 과거 데이터를 분석해 산출한 통계 기반의 동적 임계치를 적용합니다. 평소 패턴(표준편차)을 벗어난 '실질적인 이상 징후'가 발생했을 때만 알림을 발송하여 알람 정확도를 높였습니다. Q3. 로그만으로 원인을 찾기 어려운 간헐적 장애에 대한 해결책이 있나요? A. '장애 스냅샷(Snapshot)' 기능이 해결책입니다. 장애 알람 발생 즉시 프로세스 목록, 메모리 덤프, 네트워크 상태를 자동으로 캡처하여 저장합니다. 운영자는 사고 당시의 시스템 현황을 그대로 확인하여 정확한 원인을 규명할 수 있습니다. Q4. 보안 규정이 까다로운 공공/금융권에서도 바로 도입 가능한가요? A. Zenius SMS는 GS인증 1등급 획득 및 조달청 우수제품으로 지정되어 국가 공인 품질과 보안성을 인정받았습니다. 데이터 암호화 전송 등 엄격한 보안 컴플라이언스를 충족하여, 이미 기상청을 비롯한 다수의 공공기관과 금융권에서 표준 모니터링 툴로 활용되고 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/", "logo": "https://www.brainz.co.kr/assets/img/logo.png", "tickerSymbol": "KOSDAQ:099390", "sameAs": [ "https://www.facebook.com/brainzcompany.official/", "https://kr.linkedin.com/company/brainzcompany", "https://thevc.kr/brainzcompany" ], "contactPoint": { "@type": "ContactPoint", "telephone": "+82-2-2205-6015", "contactType": "customer service", "areaServed": "KR", "availableLanguage": "Korean" } }, { "@type": "Product", "@id": "https://www.brainz.co.kr/solution/zenius#product", "name": "Zenius (제니우스)", "description": "AI 기반 IT 인프라 통합 모니터링 솔루션 (EMS/NMS/APM). 이기종 환경 통합 관제 및 이상 징후 사전 탐지 기능 제공.", "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/442#article", "mainEntityOfPage": "https://www.brainz.co.kr/recent-story/view/id/442", "headline": "서버 모니터링을 Zenius SMS로 해야 하는 4가지 이유", "description": "복잡한 하이브리드 클라우드 환경에서 Zenius SMS가 제공하는 통합 가시성, AI 기반 동적 임계치, 대규모 확장성 및 리소스 최적화 기능을 상세히 분석합니다.", "author": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "publisher": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/#organization" }, "image": "https://www.brainz.co.kr/assets/img/zenius_sms_overview.jpg", "about": { "@id": "https://www.brainz.co.kr/solution/zenius#product" } }, { "@type": "ItemList", "name": "Zenius SMS 핵심 강점 요약", "description": "AI 검색 엔진을 위한 Zenius SMS의 주요 기능 요약", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "통합 가시성 (Single Pane of Glass)", "description": "온프레미스, 클라우드, 컨테이너 등 이기종 인프라를 단일 대시보드와 토폴로지 맵으로 통합 관리." }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "AI 기반 장애 분석 자동화", "description": "동적 임계치를 통한 오탐 감소 및 장애 발생 시점의 스냅샷 자동 저장으로 원인 규명 용이." }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "대규모 트래픽 처리를 위한 확장성", "description": "단일 매니저로 1,500대 이상 에이전트 수용 및 유연한 Scale-out 아키텍처 지원." }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "경량 에이전트 리소스 최적화", "description": "C/C++ Native 언어로 개발되어 JVM 오버헤드 없이 시스템 리소스 점유율 최소화." } ] }, { "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "에이전트 설치 시 서버 성능 저하(Overhead)는 없나요?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Zenius SMS는 무거운 Java(JVM) 기반이 아닌, OS 커널 레벨에 최적화된 C/C++ Native 언어로 개발되었습니다. 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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 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
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 Zenius EMS 솔루션으로 IT 인프라를 통합 모니터링 해야하는 4가지 이유 기술이야기 Zenius EMS 솔루션으로 IT 인프라를 통합 모니터링 해야하는 4가지 이유 최근 IT 인프라는 과거보다 훨씬 복잡하고 빠르게 변화하고 있습니다. 예전에는 서버, 네트워크 장비, 데이터베이스, 몇 가지 핵심 애플리케이션만 관리하면 되었지만, 이제는 VMware·Hyper-V 같은 가상화 플랫폼과 Kubernetes 기반의 컨테이너 환경이 기본이 되었고, AWS·Azure·NCP 등 퍼블릭 클라우드까지 결합되며 온프레미스와 클라우드가 혼합된 하이브리드 클라우드 환경이 일반화되었습니다. 이처럼 다양한 요소로 구성된 인프라를 개별 도구로 관리하면, 장애 발생 시 원인 파악과 해결에 많은 시간과 노력이 필요합니다. 운영자는 수많은 로그와 모니터링 화면을 오가며 원인을 추적해야 하고, 복구 역시 수작업에 의존하는 경우가 많습니다. 작은 장애 하나도 전체 서비스 가용성에 영향을 미칠 수 있는 환경에서, 통합적이고 지능적인 IT 인프라 관리 체계가 꼭 필요합니다. 브레인즈컴퍼니의 Zenius EMS는 이러한 복잡한 환경에서 안정성과 효율성을 동시에 확보할 수 있도록 설계된 통합 IT 인프라 관리 솔루션입니다. 서버, 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션, 가상화, 컨테이너, 클라우드를 한 화면에서 관리할 수 있으며, AI·SIEM·OAM 등 다양한 모듈을 연계하면 운영 자동화, 예측 분석, 보안, 규제 준수까지 한 번에 대응할 수 있습니다. 이제, Zenius EMS로 IT 인프라를 통합 관리해야 하는 네 가지 핵심 이유를 살펴보겠습니다. 1. 모든 IT 인프라를 아우르는 진정한 통합 모니터링 기업의 IT 환경은 온프레미스 서버, 스토리지, 네트워크 장비, 데이터베이스, 애플리케이션을 비롯해 가상화와 컨테이너, 퍼블릭 클라우드까지 다층적으로 구성됩니다. 이렇게 다양한 구성 요소가 혼재된 환경에서는 개별 도구만으로 전체 상태를 파악하기 어렵고, 장애 발생 시 원인 분석에 많은 시간이 소요됩니다. 예를 들어 웹 애플리케이션의 응답이 느려지면, 서버의 CPU·메모리, 네트워크 트래픽, 데이터베이스 세션, 컨테이너 Pod 상태를 각각 확인해야 하며, 이 과정에서 근본 원인 파악이 늦어질 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 복잡한 환경을 단일 플랫폼에서 완전히 통합해 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 단순히 서버와 네트워크 상태를 나열하는 수준이 아니라, 모든 인프라 데이터를 연관 관계 기반으로 실시간 시각화합니다. 토폴로지 맵과 서비스 맵은 각 구성 요소 간의 연결 상태와 서비스 흐름을 직관적으로 보여주어, 장애나 성능 저하가 발생했을 때 어느 구간에서 문제가 시작되었는지를 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한 다차원 대시보드와 Top N 현황을 통해 자원 사용률, 트래픽, 세션 수, 이벤트 발생 빈도 같은 핵심 지표를 종합적으로 살펴볼 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ 대시보드/오버뷰 구성 ] 이를 통해 운영자는 한 화면에서 전체 인프라의 상태와 성능을 동시에 확인할 수 있으며, 필요한 경우 특정 서비스나 장비까지 드릴다운하여 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 웹 서비스 응답 지연이 발생하면, 대시보드에서 서버 부하, 네트워크 트래픽, DB 세션, 컨테이너 Pod 상태까지 유기적으로 연결된 데이터를 기반으로 근본 원인을 신속하게 도출할 수 있습니다. 이처럼 통합 관제 환경이 제공하는 가장 큰 장점은 운영 효율성의 향상입니다. 더 이상 여러 모니터링 도구를 전환하며 데이터를 수집하고 조합할 필요가 없고, 이벤트 발생과 분석, 원인 파악, 대응까지의 시간이 크게 단축됩니다. 2. 장애 예방과 신속한 대응 지원 Zenius EMS는 IT 인프라 운영에서 중요한 과제인 장애 예방과 신속한 대응을 위해 설계되었습니다. AI 모듈과 연계해 서버, 네트워크, 데이터베이스, 컨테이너 등에서 발생하는 성능 지표를 분석하며, CPU·메모리 사용률, 네트워크 트래픽, DB 세션 등 핵심 지표를 기반으로 병목이나 이상 징후를 사전에 감지합니다. 또한 임계치에 도달하기 전 알림을 제공해 운영자가 미리 조치를 준비할 수 있어 서비스 중단 위험을 크게 줄일 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ AI 연계 ] Zenius EMS는 인프라 전반에서 발생하는 이벤트를 실시간으로 수집·연계해 비정상 패턴을 탐지하며, 문제 발생 시 통합 대시보드와 서비스 맵을 통해 상태 변화를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 장애가 실제로 발생하면 OAM(운영 자동화) 모듈과 연계해 탐지부터 복구, 정상화 확인, 결과 통보까지 전 과정을 자동화하고, 모든 조치 이력은 기록으로 남아 추후 분석과 정책 개선에 활용됩니다. 또한 SIEM 모듈과 함께 사용하면 로그 수집·저장·분석·시각화를 한 곳에서 처리해 서비스 이상 징후를 보다 정밀하게 파악할 수 있으며, 장애 재발 방지와 사후 분석에도 효과적입니다. 이렇게 Zenius EMS는 사전 예방과 신속 대응을 하나의 체계로 연결하여 운영자는 반복적인 긴급 대응에서 벗어나 전략적 운영에 집중할 수 있고, 기업은 서비스 가용성과 안정성을 높이며 운영 효율성까지 함께 확보할 수 있습니다. 3. 대규모·클라우드 환경에서도 안정적인 확장성과 성능 대규모 환경과 멀티 클라우드 아키텍처에서는 서버, 네트워크, 데이터베이스, 가상화, 컨테이너, 클라우드 리소스를 동시에 안정적으로 관리할 수 있는 능력이 필요합니다. 관리 범위가 넓어질수록 이벤트 발생량과 성능 데이터의 양은 급격히 증가하며, 이를 제때 수집하고 분석하지 못하면 장애 징후를 놓치거나 대응이 늦어질 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 환경을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계되었습니다. 다양한 인프라에서 발생하는 이벤트와 성능 지표를 실시간으로 수집하고, 이를 기반으로 상태 변화를 빠르게 감지합니다. CPU·메모리·스토리지 사용률, 네트워크 트래픽, 세션 수 등 주요 지표를 통합 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있어, 대규모 환경에서도 일관된 관제 체계를 유지할 수 있습니다. 또한 SIEM 모듈과 연계하면 대용량 로그까지 함께 수집·분석할 수 있어, 방대한 환경에서도 통합 모니터링과 실시간 관제를 강화할 수 있습니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ K8s] Zenius EMS는 컨테이너와 멀티 클라우드 환경에도 최적화되어 있습니다. Docker와 Kubernetes 기반 환경에서는 Pod, Node, Container 단위까지 세밀하게 모니터링할 수 있으며, AWS·Azure·NCP 같은 퍼블릭 클라우드와 온프레미스를 유기적으로 연결해 하이브리드 환경 전반을 일관성 있게 관리할 수 있습니다. 이와 같은 구조를 통해 Zenius EMS는 서버 수가 많고 복잡도가 높은 환경에서도 안정적인 서비스 운영을 지원합니다. 운영자는 인프라 전반의 상태를 명확하게 파악하고, 문제 발생 시 빠르게 대응할 수 있어 서비스 가용성과 안정성을 유지할 수 있습니다. 4. 보안·컴플라이언스까지 통합 지원하는 플랫폼 Zenius EMS는 운영 효율화를 넘어 보안과 규제 준수까지 한 번에 대응할 수 있는 통합 플랫폼입니다. 서버와 네트워크 장비의 보안 취약점은 SMS·NMS·GPM 모듈과 연계해 행정안전부 권고 기준으로 자동 점검하며, 점검 결과를 기반으로 한 보안 조치 가이드도 제공합니다. 이를 통해 운영자는 복잡한 점검 업무를 간소화하고, 인프라 전반의 보안 수준을 체계적으로 유지할 수 있습니다. 접근 제어와 감사 기능 역시 강화되어 있습니다. 비인가 사용자의 접근은 IP·기간·시간 단위로 제한할 수 있으며, 금지 명령어 실행을 차단하고, 모든 세션 수행 이력을 녹화해 감사 추적이 가능합니다. 공공기관이나 금융권처럼 높은 수준의 보안이 요구되는 환경에서도 안정적으로 운영할 수 있는 이유입니다. 또한 SIEM 모듈을 통해 로그 수집·저장·분석·시각화를 일원화하고, Zenius AI 모듈과 결합하면 잠재적 보안 위협과 서비스 이상 징후를 사전에 식별할 수 있습니다. 모니터링, 보안, 규제 준수를 통합적으로 제공하는 Zenius EMS는 IT 운영 리스크를 최소화하고, 기업의 IT 거버넌스를 한 단계 높여줍니다. [ Zenius EMS 솔루션 예시화면_ DBMS ] Zenius EMS 솔루션은 국내외 약 1,500여 고객사에서 활용되고 있으며, 공공기관, 금융권, 의료기관, 대기업, 국방, 해외 사업장 등 다양한 환경에서 안정성과 확장성을 이미 검증받았습니다. 하이브리드와 멀티 클라우드가 혼재된 복잡한 인프라에서도 예측 가능한 운영과 높은 효율성, 그리고 보안 신뢰성을 확보해 서비스 품질을 안정적으로 유지할 수 있습니다. 이러한 검증된 경험과 성능을 기반으로 Zenius EMS는 운영자에게는 일관되고 편리한 관리 환경을, 기업에는 안정성과 경쟁력을 제공하며, 현재도 여러 산업 현장에서 안정적인 IT 인프라 운영을 지원하고 있습니다. 2025.08.07
기술이야기 IT 인프라 모니터링 솔루션, Zenius EMS를 통한 랙 실장도 구성 가이드 기술이야기 IT 인프라 모니터링 솔루션, Zenius EMS를 통한 랙 실장도 구성 가이드 오늘날의 IT 인프라는 규모가 확장되고 구조가 점점 복잡해지면서, 운영 환경 전반에 대한 명확한 가시성과 통합 관리의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 하나의 전산실에는 수십 개의 랙이 밀집되어 있고, 그 안에는 다양한 제조사와 용도의 서버 및 네트워크 장비들이 혼재된 채 운용되고 있습니다. 이처럼 이질적인 장비들이 유기적으로 연결된 환경에서는, 단순한 논리적 네트워크 구성도만으로는 전체 인프라 구조를 명확히 파악하거나 효율적으로 관리하는 데 한계가 있습니다. 시간이 지남에 따라 장비 교체나 포트 연결 변경이 반복되면, 기존 구성도는 점차 실제 환경과 괴리를 보이게 되고, 장애 발생 시 원인 장비를 정확히 식별하지 못해 대응이 지연되거나 잘못된 조치로 이어질 가능성이 높아집니다. 여기에 운영 인력의 변경이나 인수인계가 충분히 이루어지지 않을 경우, 전산실 전반에 대한 정보 단절은 심각한 운영 리스크로 작용할 수 있습니다. 이러한 현실을 고려할 때, 장비의 물리적 위치까지 통합한 시각적 토폴로지 구성은 더 이상 선택이 아닌 필수 요소입니다. 특히 랙 실장도 기반의 정밀한 시각화를 통해 전산실 내 장비의 실제 위치, 연결 관계, 상태 정보를 한눈에 파악할 수 있으며, 장애 대응은 물론 공간 활용, 자산 관리 등 다양한 운영 업무를 보다 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 랙 실장도 기반 토폴로지가 제공하는 운영상의 이점은? 랙 실장도 기반 토폴로지는 단순한 장비 배치를 넘어서, 운영의 정확성, 신속성, 효율성을 고르게 향상시키는 실질적인 도구입니다. 무엇보다 장애 대응 속도가 크게 개선됩니다. 예를 들어 특정 서버에서 비정상 트래픽이 발생했을 때, 운영자는 실장도 맵을 통해 해당 장비의 랙 위치와 유닛(Unit) 정보를 즉시 확인할 수 있습니다. 물리적 위치가 명확하게 보이기 때문에 현장 방문 없이도 정확한 복구 지시가 가능해집니다. 자산 정보와 모니터링 항목을 실장도 위에 함께 표시할 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 장비의 모델, 설치일, 담당자뿐 아니라 등록된 FMS 설비의 OID 기반 개별 정보까지 확인할 수 있어, 이상 징후를 조기에 감지하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 실장도는 공간 활용 면에서도 유용합니다. 사용되지 않는 유닛이나 불용 공간을 쉽게 파악할 수 있어, 장비 증설이나 재배치 시 적절한 위치를 빠르게 결정할 수 있습니다. 냉각 흐름이나 전력 균형 등 물리 인프라 운영에도 도움이 됩니다. 무엇보다 시각화 기반 랙 실장도 구성은 신규 인력의 빠른 환경 적응을 돕는 데에도 효과적입니다. 장비의 위치와 상태가 직관적으로 표현되기 때문에 인수인계 과정이 수월하고, 여러 운영자가 함께 관리하는 환경에서도 일관된 운영 체계를 유지할 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 운영 환경을 효과적으로 지원할 수 있도록, 직관적인 GUI 기반의 랙 실장도 구성 기능을 제공합니다. 전산실 구조를 실제에 가깝게 시각화하고, 장비 상태와 자산 정보를 통합해 실시간으로 관리할 수 있는 환경을 누구나 쉽게 구현할 수 있습니다. Zenius EMS를 활용한 구성 절차 및 활용방법을 자세히 살펴보겠습니다. Zenius EMS를 통한 랙 실장도 구성 가이드 랙 실장도 구성하기 Zenius EMS는 전산실의 실제 공간 구조를 반영해 랙 실장도 기반의 정밀한 토폴로지 맵을 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 장비의 물리적 위치, 상태 정보, 자산 정보를 한 화면에서 통합적으로 확인하고, 장애 대응이나 공간 활용, 자산 관리 등의 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 먼저 실장도를 구성하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. Step 01. [EMS > 토폴로지 > 맵목록관리 > 맵등록] 신규 맵 등록 시 ‘실장도’ 타입을 선택하여 전산실 기반의 맵을 생성합니다. Step 02. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집] 생성된 맵을 선택하고 ‘에디터 모드’를 활성화합니다. Step 3. [ EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 시설 or 아이템 Drag ] 전산실의 실제 구조에 맞춰 랙, 장비, 기타 시설 아이템을 드래그하여 배치합니다. Step 4. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 랙 장비 설정] 1. 배치한 랙 장비를 클릭 후 오른쪽 속성의 장비 설정을 클릭합니다. 2. 랙 유닛의 크기를 설정합니다. 3. 서버의 경우 드래그 하여 배치합니다. 불용공간의 경우 빈 부분을 클릭 후 오른쪽 버튼을 클릭하여 장비 추가를 선택합니다. 4. 랙 혹은 불용공간을 오른쪽 클릭하여 장비를 확장합니다. 5. 불용공간을 오른쪽 클릭하여 장비명을 변경합니다. 6. 랙과 관련된 FMS OID 정보를 추가합니다. Step 5. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 랙 실장도 배치하기] 1. 배치한 랙 장비를 오른쪽 클릭합니다 2. 랙 실장도 추가를 클릭합니다. 3. 랙 실장도를 드래그하여 원하는 위치에 배치합니다. Step 6. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 장비 설정 : 임의장비 상태 표시] 1. 배치한 장비를 클릭 후 오른쪽 속성의 장비 설정을 클릭합니다. 2. 해당하는 장비를 선택한 후 오른쪽 화살표를 클릭하여 대상을 지정합니다. 3. 확인버튼을 클릭하여 설정을 저장합니다. Step 7. [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 장비 설정 : 데이터라벨 설정] 1. 배치한 데이터라벨을 클릭합니다. 2. 타이틀을 수정합니다. 3. OID 설정을 클릭합니다. 4. 표시할 대상(OID 데이터)을 클릭후 오른쪽으로 이동합니다. 5. 확인 버튼을 눌러 저장합니다. Step 8. [ EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > 자산 정보 입력(공통)] 1. 장비를 클릭하고, ‘자산 정보’ 메뉴를 선택합니다. 2. 모델명, 제조사, 구입일자, 담당자 등 자산 정보를 입력합니다. 3. ‘확인’ 버튼을 눌러 저장하고, 필요 시 라벨에 표시할 항목과 위치를 설정합니다. 위 절차를 통해 Zenius EMS에서는 현장 전산실 구조와 모니터링 데이터를 유기적으로 연결한 실장도 기반 토폴로지 구성이 가능하며, 이를 통해 직관적인 운영 환경과 신속한 장애 대응 체계를 구축할 수 있습니다. Zenius EMS에서 랙 실장도 기반 토폴로지 활용가이드 Zenius EMS를 통해 전산실 내 장비의 실제 배치를 랙 단위로 정밀하게 구성하고, 실시간 상태 정보와 자산 데이터를 함께 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 장애 대응, 자산 관리, 공간 활용 등 다양한 운영 업무를 보다 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있으며, 운영 가시성과 판단 속도 또한 크게 향상됩니다. 실장도 기반 토폴로지가 실제 운영에 어떤 방식으로 활용되고, 어떤 효과를 제공하는지 대표적인 사례를 통해 살펴보겠습니다. Case 1. 랙 구성 파악 및 장애 대응 속도 향상 앞서 소개한 구성 절차를 따라 랙 실장도를 구축하면, 전산실 내부의 실제 공간 구조를 정밀하게 반영한 토폴로지를 구성할 수 있습니다. 이러한 실장도 기반 구성은 단순히 장비 위치를 기록하는 데 그치지 않고, 장비 간 물리적 배치 관계와 연결 경로를 시각적으로 확인할 수 있게 해줍니다. 즉, 각 장비가 어떤 랙에 설치되어 있는지, 몇 번째 유닛(Unit)에 위치하는지 파악할 수 있습니다. 이는 특히 장애 발생 시 뛰어난 효과를 발휘합니다. 운영자는 문제 발생 장비의 정확한 물리적 위치를 즉시 식별할 수 있어, 현장 대응 시간을 최소화하고, 중복 조치나 잘못된 장비 접근으로 인한 2차 리스크를 방지할 수 있습니다. [랙 실장도 기반 구성한 토폴로지의 예시] Zenius EMS의 실장도 화면에서는 각 장비의 위치, 연결 구조, 상태 정보가 통합적으로 표현되며, 복잡한 전산실 구조를 누구나 직관적으로 이해하고 대응할 수 있도록 지원합니다. Case 2. 이벤트 기반 실시간 모니터링 전산실 운영에서 가장 중요한 요소 중 하나는 구성 상태와 장애 상황을 실시간으로 모니터링하고 즉시 대응하는 체계입니다. 그러나 전통적인 모니터링 도구만으로는 장비의 실제 위치나 배치 상태를 파악하는 데 한계가 있으며, 물리적 구성 정보가 부족할 경우 원인 분석과 복구 시간이 지연될 수 있습니다. Zenius EMS는 이러한 한계를 극복하기 위해, 랙 실장도와 연동된 이벤트 시각화 기능을 제공합니다. 장애 이벤트가 발생하면 해당 장비 위치에 경고 아이콘이나 색상 변화가 실시간으로 표시되어 운영자가 직관적으로 문제를 인지할 수 있습니다. 마우스를 해당 장비 위에 올려두거나 클릭하는 것만으로도 이벤트의 상세 내용과 관련 장비 간의 연결 상태를 바로 확인할 수 있어, 복잡한 구조 속에서도 빠르고 정확한 대응이 가능합니다. [랙 실장도를 통한 장비 이벤트 확인 사례] 마우스 오버 시: 장비 상단에 주요 장애 유형 또는 간략한 경고 메시지가 표시됩니다. 마우스 클릭 시: 연결된 인터페이스 정보, 이벤트 발생 시간, 장애 심각도 등 상세 내용이 팝업으로 제공됩니다. Zenius EMS에서 랙 실장도 기반 토폴로지 활용사례 Zenius EMS의 랙 실장도 기반 토폴로지 기능은 실제 현장에서 높은 운영 효과를 입증하고 있으며, 대표적인 사례로 전국 시도 교육청의 통합관제센터를 들 수 있습니다. 교육청 전산망은 다양한 제조사의 장비가 혼재된 복잡한 구조로, 장애 발생 시 빠르고 정확한 대응이 필수적입니다. 도입 이전에는 논리적 구성도와 장비 목록에 의존해 물리적 위치를 확인해야 했고, 이로 인해 장애 식별과 현장 대응에 시간이 지연되는 문제가 반복되었습니다. Zenius EMS를 도입한 이후, 각 교육청은 실제 전산실 구조를 기반으로 랙 실장도를 정밀하게 구성할 수 있었고, 이벤트 발생 시 해당 장비의 위치와 상태가 실시간으로 시각화되어 누구나 직관적으로 장애 상황을 인지하고 대응할 수 있게 되었습니다. 장비별 자산 정보를 통합해 단일 화면에서 운영 판단이 가능해졌고, 장애 인지부터 분석, 조치까지의 전 과정이 크게 단축되었습니다. 랙 실장도 기반 토폴로지는 전산실 운영의 여러 측면에서 실질적인 개선 효과를 제공합니다. 신규 장비 도입 시에는 공간 여유를 시각적으로 파악해 배치 계획을 수립할 수 있으며, 자산 등록과 정리 작업도 보다 체계적으로 이뤄질 수 있습니다. 장비를 교체하거나 이전할 경우에는 기존 위치와 연결 상태를 쉽게 확인할 수 있어 작업 정확도가 높아지고 현장 혼선도 줄어듭니다. 또한 장비의 물리적 위치, 역할, 상태 정보가 시각적으로 통합되어 표현되기 때문에, 운영자 간의 업무 공유나 인수인계가 원활해지고, 다양한 담당자가 협업하는 환경에서도 시스템 전반에 대한 이해도와 대응 일관성이 높아집니다. 물리적 위치를 기준으로 접근 제어나 운영 정책을 적용할 수 있어, 보안 관리 측면에서도 유용하게 활용됩니다. 이러한 운영 효과는 교육기관뿐만 아니라, 다수의 장비를 운영하는 공공기관, 데이터센터, 대규모 기업 환경 등 전산실을 보유한 다양한 조직 전반에 걸쳐 동일하게 적용될 수 있으며, 인프라 운영의 안정성과 효율성을 함께 높이는 기반으로 활용될 수 있습니다. 2025.06.20
기술이야기 네트워크 모니터링 툴을 통한 LLDP 오토맵 구성 및 활용 방법 기술이야기 네트워크 모니터링 툴을 통한 LLDP 오토맵 구성 및 활용 방법 디지털 인프라 환경이 점차 복잡해지면서, 네트워크 구성도 보다 유연하고 다층적인 구조로 변화하고 있습니다. 다양한 벤더의 장비가 혼재되어 운영되고, 포트 연결은 수시로 변경되며, 구성도는 시간이 지날수록 실제 환경과 일치하지 않는 경우가 많습니다. 이러한 변화 속에서 운영자는 전체 네트워크 구조를 정확히 파악하고 관리하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 연결 상태를 명확히 확인하지 못하면 장애 대응이 지연되고, 트래픽 흐름이나 장비 간 영향도 분석이 제한될 수밖에 없습니다. 문서화된 구성도만으로 실시간 상태를 파악하는 데는 분명한 한계가 있습니다. 이럴 때 LLDP(Link Layer Discovery Protocol)를 활용하면, 장비 간의 연결 정보를 자동으로 수집하고 시각적으로 표현할 수 있어, 현재의 네트워크 상태를 보다 직관적으로 파악할 수 있습니다. Zenius NMS와 같은 네트워크 모니터링 툴은 이러한 LLDP 정보를 기반으로 오토맵을 자동 구성해, 운영자가 수작업 없이도 네트워크의 실제 연결 상태를 명확히 확인하고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 그렇다면 LLDP 기반 오토맵의 개념과 이를 통해 기대할 수 있는 운영상 효과, 그리고 네트워크 모니터링 툴인 Zenius NMS에서 이를 어떻게 구체적으로 활용할 수 있는지를 차례대로 살펴보겠습니다. LLDP 기반의 오토맵은 무엇이고 어떤 문제를 해결할 수 있을까? LLDP는 네트워크 장비 간의 연결 정보를 자동으로 수집하는 프로토콜입니다. Cisco에서 사용하는 CDP(Cisco Discovery Protocol)와 유사한 기능을 하지만, LLDP는 특정 벤더에 종속되지 않아 다양한 제조사의 장비 환경에서도 유연하게 활용할 수 있습니다. 네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS는 이러한 LLDP 정보를 활용해 장비 간 실제 연결 상태를 자동으로 시각화하는 오토맵 기능을 제공합니다. 별도의 수작업 없이도 실시간 구성도 수준의 네트워크 맵을 생성할 수 있어, 운영자가 현재 네트워크 구조를 보다 직관적으로 파악할 수 있도록 돕습니다. 특히 구성 정보가 부실하거나 최신화되지 않은 환경에서도 유용하며, 수년간 운영되며 복잡해진 네트워크 구조도 LLDP 오토맵을 통해 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 장애가 발생했을 때는 어떤 포트가 어느 장비와 연결되어 있는지를 즉시 확인할 수 있어, 원인 파악과 대응 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 각 인터페이스의 상태 정보(BPS, PPS, 최대 전송 속도 등)도 함께 표시되어, 트래픽 흐름을 보다 정확하게 분석할 수 있습니다. 결과적으로 LLDP 기반 오토맵은 구성도가 없는 환경에서도 네트워크 연결 상태를 명확하게 파악하고, 장애 대응과 성능 분석의 효율을 높이는 데 실질적으로 활용할 수 있습니다. 이제 Zenius NMS를 통해 LLDP 오토맵을 어떻게 구성하고 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. Zenius NMS에서 LLDP 기반 오토맵 구성 및 활용 방법 오토맵 구성 절차 Zenius NMS는 LLDP로 수집한 장비 간 연결 정보를 바탕으로, 네트워크 토폴로지를 자동으로 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. 아래와 같은 절차를 통해 오토맵을 손쉽게 생성하고, 운영 환경에서 실시간으로 활용할 수 있습니다 [Step 01] [EMS > 토폴로지 > 맵목록관리 > 맵등록]: 먼저 오토맵을 구성할 새로운 맵을 등록합니다. 이 단계에서는 맵의 이름, 유형 등을 입력하고 기본 설정을 저장합니다. [Step 02] [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집]: 등록한 맵을 선택한 후, [편집] 버튼을 클릭하여 맵 에디터 모드를 활성화합니다. [Step 03] [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > NMS 자동맵 > 대상 Drag]: NMS 자동맵 기능을 선택한 뒤, 자동 구성을 적용할 장비(스위치, 라우터 등)를 화면으로 드래그합니다. 이후 [맵구성] 버튼을 클릭하면, 선택한 장비를 중심으로 LLDP 기반의 연결 구조가 자동 생성됩니다. [Step 04] [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집]: 자동 생성된 맵이 화면에 나타나면, 각 장비의 위치를 드래그하여 보기 좋게 배치할 수 있습니다. [Step 05] [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집]: 구성한 맵이 완성되면, [오토맵 저장]을 눌러 현재 상태를 저장합니다. 이후 해당 맵은 Zenius EMS/NMS에서 실시간 모니터링 화면과 연동되어 사용됩니다. 이와 같은 절차를 통해 구성된 LLDP 오토맵은, 구성도가 없는 환경에서도 네트워크 전반의 실제 구조를 빠르게 파악하고, 운영 중 발생하는 연결 변화나 장애 상황을 실시간으로 모니터링하는 데 유용하게 활용할 수 있습니다. 이제 이러한 오토맵 기능이 실제 운영 환경에서 어떻게 적용되는지, 세 가지 구체적인 예시를 통해 살펴보겠습니다. 구체적인 활용 가이드 ① 복잡한 네트워크 구성 한눈에 파악하기 일반적으로 네트워크 토폴로지는 조직 내부에서 보유한 구성도에 따라 수작업으로 구성되며, 이를 기반으로 주요 장비의 장애 상태를 모니터링합니다. 그러나 이러한 구성도가 오래되었거나 존재하지 않는 경우, 실제 네트워크 연결 구조를 정확하게 파악하기 어려운 경우가 많습니다. 이런 상황에서 LLDP 기반 오토맵 기능은 수집된 연결 정보를 바탕으로 자동으로 네트워크 구조를 시각화해줍니다. 운영자는 구성도 없이도 전체 네트워크 구성을 실시간으로 확인할 수 있으며, 각 장비 간의 물리적 관계를 직관적으로 파악할 수 있습니다. [네트워크 구성도 기반 구성한 토폴로지의 사례] 구체적인 활용 가이드 ② 연결 장비의 트래픽 정보 자동 확인하기 스위치 장비는 여러 개의 인터페이스를 통해 다양한 장비와 트래픽을 주고받습니다. 이러한 환경에서 각 인터페이스가 어떤 장비와 연결되어 있는지, 어떤 구간에 트래픽이 집중되고 있는지를 수작업으로 확인하는 것은 현실적으로 매우 어렵습니다. 특히 별도의 분석 도구나 관리 시스템이 없을 경우, 문제 발생 시 신속한 대응이 더욱 어려워집니다. Zenius LLDP 오토맵은 이러한 연결 정보를 자동으로 시각화할 뿐 아니라, 각 연결 구간의 인터페이스 트래픽 정보도 함께 표시합니다. 이를 통해 운영자는 트래픽이 집중되는 구간, 병목 현상이 발생할 수 있는 지점을 빠르게 확인하고 사전에 대응할 수 있습니다. [오토맵을 통한 연결 장비 트래픽 확인 사례] 구체적인 활용 가이드 ③ 인터페이스 장애 영향도 분석하기 오토맵을 통해 트래픽이 몰리는 특정 연결 구간을 식별한 이후에는, 해당 구간에 연결된 인터페이스의 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 연결된 포트의 상태, 전송 속도(BPS/PPS), 최대 속도(Max Speed) 등 다양한 지표를 기반으로 문제의 원인을 보다 구체적으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, MainSwitch와 Switch755fa 간의 연결을 조회하면 MainSwitch의 gi4 포트를 통해 연결되어 있다는 점을 확인할 수 있고, 해당 포트의 트래픽 수치까지 함께 확인 가능합니다. 이를 통해 인터페이스 장애가 전체 네트워크에 미치는 영향도 보다 정확하게 판단할 수 있습니다. 구체적인 활용 가이드 ④ CDP, LLDP 연결정보 확인 하기 이뿐만 아니라, Zenius NMS는 Cisco 장비에서 제공하는 CDP(Cisco Discovery Protocol)와 LLDP 정보를 모두 지원합니다. 이를 통해 오토맵 구성 외에도 정적인 장비 연결 정보 점검이 가능하며, 다양한 환경에서 유연한 연결 정보 수집이 가능합니다. 운영자는 NMS > 모니터링 > 장비 > 대상 클릭 > 부가정보 메뉴를 통해 각 장비에 대한 CDP 및 LLDP 연결 정보를 확인할 수 있으며, 이를 통해 오토맵 구성 외에도 정적인 장비 연결 정보 확인 및 점검이 가능합니다. [NMS > 모니터링 > 장비 > 대상 클릭 > 부가정보 ] CDP, LLDP 정보 Zenius LLDP 오토맵 기능은 실제 운영 환경에서도 효과적으로 활용되고 있습니다. 예를 들어, B제약사는 주요 스위치를 제외한 장비의 연결 상태를 명확히 파악하기 어려운 상황에서 LLDP 기반 오토맵 도입을 요청한 고객사입니다. 특히 대부분의 장비가 Cisco가 아닌 타 벤더 장비로 구성되어 있어, 기존의 CDP 기반 구성으로는 한계가 있었습니다. 이에 따라 Zenius를 통해 LLDP 기반 웹 오토맵 기능이 POC 형태로 제공되어 실제 환경에 적용되었습니다. 도입 이후에는 기존에 파악되지 않았던 스위치 간 연결 관계와 인터페이스 수준의 상태까지 시각적으로 확인할 수 있게 되었고, 관리의 사각지대였던 영역도 체계적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 B제약사는 운영 효율성과 문제 대응 속도를 동시에 개선할 수 있었습니다. LLDP 기반 오토맵은 단순히 장비 간 연결 상태를 보여주는 도구에 그치지 않습니다. 실제 환경에 적용해보면, 운영자가 놓치기 쉬운 연결 구조를 시각적으로 재구성하고, 네트워크 상의 다양한 상호작용을 보다 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다. 특히 장애나 트래픽 변화처럼 빠른 대응이 필요한 순간에는, 자동화된 시각 정보가 판단과 조치의 속도를 좌우할 수 있습니다. 인터페이스 수준의 상세 정보까지 함께 제공되기 때문에, 문제가 발생한 구간의 영향도를 실시간으로 파악하고, 사전에 우선 대응할 수 있는 근거도 마련됩니다. 도입 사례를 통해 확인할 수 있었듯이, 기존 관리 체계만으로는 파악하기 어려웠던 장비 간 연결이나 관리 사각지대 역시 오토맵을 통해 자연스럽게 드러나며, 운영 체계 전반의 신뢰성을 높이는 계기가 됩니다. 정적인 문서나 수작업 기반의 관리에서 벗어나, 실시간 연결 정보를 바탕으로 네트워크를 보다 직관적으로 운영하고자 한다면, LLDP를 기반으로 한 Zenius의 오토맵 기능을 통해 보다 효율적이고 안정적인 네트워크 운영 환경을 구축할 수 있습니다. 2025.06.04
회사이야기 [2025년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기 회사이야기 [2025년 상반기 Zenius 활용 세미나] 후기 브레인즈컴퍼니는 지난 5월 28일, 주요 고객사와 협력사를 대상으로 [2025년 상반기 Zenius 활용 세미나]를 개최했습니다. 이번 세미나는 Zenius의 최신 기능과 실제 활용 사례를 중심으로, IT인프라 운영 효율성 향상을 위한 전략과 인사이트를 공유하는 자리였습니다. 공공기관, 교육기관, 대기업, 금융기관 등 다양한 산업군의 고객이 참석한 이번 세미나는 브레인즈컴퍼니 및 Zenius 전체에 대한 소개로 시작됐습니다. │브레인즈컴퍼니 및 Zenius 소개 프리세일즈팀의 신지연 님이 브레인즈컴퍼니와 Zenius에 대한 전반적인 소개를 진행했습니다. 지연님 은 "브레인즈컴퍼니는 복잡한 IT 환경에서도 안정적인 통합 모니터링을 구현할 수 있는 기술력과 안정적인 운영 경험이 강점이다. 고객사의 만족도를 높이고 기술력을 유지하기 위해 지속적인 제품 고도화와 기술 지원 체계를 강화하고 있다"고 강조했습니다. 브레인즈컴퍼니 소개에 이어서 지능형 IT 인프라 통합관리 솔루션 제니우스(Zenius) 기능 전체에 대한 전반적인 소개가 진행됐습니다. 이 시간을 통해 참석자들은 Zenius의 다양한 통합 모니터링 기능과 클라우드·온프레미스 환경을 아우르는 유연한 확장성 등 등 Zenius의 특장점을 확인할 수 있었습니다. │통합 로그 관리 솔루션, Zenius SIEM 소개 이어서 연구개발본부의 장범진 님이 통합 보안 로그 관리 솔루션인 Zenius SIEM에 대한 발표를 진행했습니다. Zenius SIEM은 대용량 로그의 수집, 분석, 시각화를 하나의 플랫폼에서 통합적으로 수행할 수 있는 솔루션으로, 다양한 산업 분야에서의 적용 가능성과 기술적 완성도를 바탕으로 주목받고 있습니다. 범진 님은 발표에서 “Zenius SIEM은 대규모 로그 환경에서도 탁월한 검색 성능을 제공하며, 복합 이벤트 기반의 분석 기능을 통해 잠재적 위협을 조기에 식별할 수 있는 점이 큰 강점”이라고 설명했습니다. 또한 “이러한 기능을 기반으로 보안 위협에 대한 실시간 대응과 함께, 규제 기관의 로그 보존 및 감사 요건을 안정적으로 충족할 수 있다”고 덧붙였습니다. 이후 실제 화면 시연을 통해, 다양한 로그 유형의 수집 현황, 이벤트 기반 경보 설정, SQL 기반 검색, 대시보드 시각화 구성 등 핵심 기능을 참석자들이 직접 확인할 수 있도록 상세히 소개했습니다. │Zenius의 주요 신규 기능 소개 Zenius SIEM 소개에 이어서 기술지원팀의 정채린 님이 Zenius의 주요 신규 기능과 모듈을 소개했습니다. 채린 님은, 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경에서 분산된 서비스들을 통합적으로 모니터링 할 수 있는 클라우드 통합 모니터링 솔루션 Zenius CMS, 쿠버네티스 환경의 클러스터, 노드, 파드, 컨테이너를 포함한 전 계층의 리소스의 모니터링을 제공하는 쿠버네티스 전용 모니터링 솔루션 Zenius K8s 그리고 커널 레벨에서 네트워크 트래픽을 수집·분석해 복잡한 MSA 환경에서도 병목 지점과 장애 구간을 명확히 식별할 수 있도록 돕는 Zenius NPM에 대한 상세한 소개를 진행했습니다. 또한 Zenius EMS의 주요 업데이트 및 최신기능에 대한 소개도 함께 진행했습니다. 채린 님은, "복잡하게 변화하는 IT 인프라 환경에서도 안정적이고 일관된 운영을 가능하게 하기 위해 기능을 지속적으로 Zenius를 고도화하고 있다. 앞으로도 고객이 실질적으로 체감할 수 있는 확장성과 편의성 중심으로 완성도를 높여갈 예정이다"고 강조하며 소개를 마무리했습니다. 이어서 기술지원팀 이승현 님이 Zenius EMS의 핵심 기능에 대한 상세한 소개와 함께 실시간 데모 시연을 진행했습니다. 승현 님은 Zenius EMS의 주요 기능 중, 운영 실무자가 실제 환경에서 가장 자주 활용하는 항목들을 중심으로 상세한 시연을 진행했습니다. 관리 대상의 체계적인 등록 절차부터 시작해, 감시 항목별로 세분화된 임계값 설정, 알람 정책 구성, 그리고 오버뷰 대시보드 및 토폴로지 맵을 직접 구성하고 편집하는 과정을 실제 화면을 통해 단계별로 소개했습니다. 이후 질의응답 시간이 이어졌습니다. 참석자들은 이 시간을 통해 각 솔루션의 기술적 차별점과 실제 운영 환경에서의 적용 방안에 대해 보다 구체적으로 확인할 수 있었습니다. │세미나를 마무리하며... 이번 [Zenius 활용 세미나]에 참석한 한 고객사 관계자는 “단순한 제품 설명에 그치지 않고, 실제 운영 현장에서 어떤 효과를 낼 수 있을지를 구체적으로 확인할 수 있어 매우 유익한 시간이었다”고 소감을 전했습니다. 또 다른 참석자는 “현재 클라우드 네이티브 전환을 준비 중인 상황에서, 오늘 소개된 CMS와 K8s가 특히 인상 깊었다. 운영에 필요한 기능을 고루 갖추고 있을 뿐 아니라, 기존에 사용 중인 Zenius와도 원활하게 연동된다는 점이 큰 강점으로 느껴졌다”고 전했습니다. 앞으로도 브레인즈컴퍼니는 빠르게 변화하는 IT 인프라 환경 속에서 고객이 직면하는 다양한 운영 과제를 함께 해결하고, Zenius의 실질적 가치와 활용 가능성을 더 많은 고객에게 전달하기 위해 활용 세미나를 비롯한 다양한 활동을 지속해 나갈 예정입니다. 2025.05.30
기술이야기 효과적인 네트워크 성능 모니터링을 위한 4가지 핵심 지표 기술이야기 효과적인 네트워크 성능 모니터링을 위한 4가지 핵심 지표 현대 IT 인프라에서 네트워크는 모든 데이터의 흐름을 책임지는 중추적인 역할을 담당합니다. 네트워크 장비가 제대로 작동하지 않는다면, 서비스의 중단이나 성능 저하 문제로 이어질 수 있어 비즈니스의 연속성에 큰 영향을 미치는 요인이 되는데요. 이러한 문제를 예방하기 위해서는 네트워크 장비의 상태를 면밀히 모니터링하고, 이상 징후를 신속히 파악하는 것이 중요합니다. 그렇다면 어떤 네트워크 성능 지표를 확인해야 잠재적인 문제를 예측할 수 있을까요? │bps, pps : 데이터 속도와 트래픽 측정 단위 먼저 네트워크 성능 모니터링에서 기본적으로 활용되는 지표로는 bps와 pps가 있습니다. BPS와 bps는 초당 처리된 트래픽의 Byte와 bit입니다. BPS는 Byte per second의 약자로 초당 처리된 Byte를 말하며, 소문자로 표기된 bps는 bit per second의 약자로 초당 처리된 bit를 말합니다. Byte와 bit 중 더 큰 단위인 Byte를 사용하는 Byte per second가 주로 대문자로 표기됩니다. pps는 packet per second의 약자로 초당 처리된 패킷의 수입니다. 패킷의 크기는 최소 64 Byte에서 1,500 Byte까지도 될 수 있는데요. 그 이유는 하나의 패킷 내에 얼마나 큰 용량의 데이터가 담겨있느냐에 따라 1 패킷의 크기는 달라지기 때문입니다. bps와 pps는 데이터 전송량을 측정하는 지표로 네트워크 병목 현상이나 성능 저하가 발생했을 때 기본적인 원인 분석에 활용됩니다. 예를 들어 bps가 높다면 대역폭 문제를, pps가 높으면 네트워크 장비의 패킷 처리 능력을 의심해 볼 수 있습니다. 또한 두 지표의 트래픽 패턴을 분석하여 보안 위협을 조기에 발견할 수 있어, 네트워크 모니터링의 기본 지표로 활용됩니다. │Discard, Error : 네트워크 장비 장애인지와 밀접한 지표 다음으로 Discard와 Error는 네트워크에서 발생하는 장애를 분석하는 데 중요한 지표입니다. Discard는 네트워크 장비가 자원 관리와 트래픽 조절을 위해 의도적으로 발생시키는 값입니다. 즉 네트워크 장비의 트래픽 과부하, 큐 오버플로우, QoS 정책 등으로 인해 일부 패킷이 우선순위에 따라 의도적으로 버려지는 경우입니다. 이렇게 패킷을 의도적으로 버리는 이유는 버퍼와 같이 장비에 한정된 자원을 보호하기 위한 조치입니다. Error는 패킷이 손상되거나 잘못된 데이터로 인해 발생하는 오류입니다. 주로 물리적 연결 문제, 신호 간섭 CRC 오류 등 하드웨어 결함으로 인해 나타납니다. Error는 네트워크 안정성에 치명적일 수 있기 때문에, 발생 원인을 신속히 파악하고 물리적 문제를 해결하는 것이 중요합니다. │네트워크 핵심 지표를 효과적으로 확인하는 방법 앞서 설명한 BPS, bps, pps, Discard, Error와 같은 성능 지표를 통해 네트워크 관리자들은 문제 상황을 감지할 수 있습니다. 그러나 어느 지표에서 이상이 발생했는지, 그리고 여러 네트워크 장비 중 어떤 장비에 장애가 발생했는지를 신속하게 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 이러한 이유로 많은 기업이 네트워크의 성능과 전체 상태를 직관적으로 파악할 수 있는 NMS(Network Management System) 도입을 검토하고 있는데요. NMS는 BPS, bps, pps, Discard, Error 등 주요 성능 지표는 물론, 네트워크 장비의 운영 현황을 다양한 뷰(View)를 통해 직관적으로 제공합니다. 또한 임계치 기반의 장애 감시 정책 설정과 다양한 분석 기능을 통해 장애 상황을 신속하게 감지하고 조치를 취할 수 있습니다. [그림1] Zenius NMS 전체 요약 View [그림2] 인터페이스 In/Out bps Top5 대표적인 예시로 Zenius NMS를 통해 살펴본다면, 전체 요약 View에서는 가장 높은 트래픽을 유발하는 인터페이스 및 장비별 In/Out BPS Top5를 제공해 네트워크 관리자들이 해당 장비와 인터페이스를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이 외에도 자원 사용 현황, 점검 필요 여부, 이벤트 현황 등 네트워크 자원의 운영 상황을 한 화면에서 모니터링할 수 있어 관제의 효율성을 높일 수 있습니다. [그림3] 개별장비별 상세 요약 View 각 장비별 상세 요약 View에서는 인터페이스별 Up/Down 상태를 포트 색상과 점멸 효과로 직관적으로 확인할 수 있는데요. 트래픽이 몰리는 양에 따라 점멸이 빠르게 일어나 인터페이스가 원활하게 운영되는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 각 인터페이스의 성능 현황을 리스트 형식으로 확인할 수 있습니다. 성능 항목명을 클릭해 Top/Bottom 순으로 정렬할 수 있어 사용자 필요에 따라 유연하게 활용할 수 있습니다. [그림4] 감시 정책 설정 및 Zenius 스마트 진단 Zenius NMS는 감시 정책 설정을 통해 효과적인 장애 감지 기능을 제공하는데요. 이벤트를 감시할 시간, 요일, 심각도, 임계치 설정하여 정의된 항목에 따라 이벤트를 감시할 수 있습니다. 송수신 bps·pps, CPU·Mem 사용률, Discard, Error 같은 항목 이외에도 다양한 성능 항목을 감시할 수 있습니다. 특히 Discard와 Error 같은 주요 항목은 장비에 관련 감시설정이 등록되어 있지 않다면, 스마트 진단 기능을 통해 별도 설정 없이도 자동으로 감지 및 통보됩니다. 이러한 효과적인 장애 감지 기능은 네트워크 운영의 안정성을 크게 높여줍니다. [그림5] Topology Map 마지막으로 토폴로지 맵(Topology Map)에서는 네트워크 트래픽을 기반으로 IT 자원 간의 연결 상태와 운영 현황을 시각화합니다. 색상과 점멸 효과로 이벤트 발생 장비를 즉시 파악할 수 있으며, 트래픽 흐름을 통해 병목 구간을 효과적으로 모니터링할 수 있습니다. 이번 시간에는 네트워크 안정성을 위해 확인해야 하는 주요 성능 지표와 NMS 솔루션을 활용한 효과적인 모니터링 방법을 알아보았습니다. 빠른 장애 감지와 안정성 강화를 지원하는 Zenius NMS와 같은 네트워크 관리 솔루션을 통해 네트워크를 안정적으로 관리하시기 바랍니다! 2024.11.15
기술이야기 네트워크 모니터링의 4가지 최신 트렌드 기술이야기 네트워크 모니터링의 4가지 최신 트렌드 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 확산, 동영상/음악/게임 분야의 스트리밍 서비스의 성장 등으로 인해 네트워크 인프라는 점점 더 복잡해지고 있으며, 데이터 트래픽 또한 폭발적으로 증가하고 있습니다. 또한 DDoS(Distributed Denial of Service)나 스니핑(Sniffing) 공격과 같은 보안 위협도 확산되고 있습니다. 따라서 네트워크 성능을 안정적으로 유지하고 잠재적인 위협에 빠르게 대응하기 위한 네트워크 모니터링의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 한 조사에 따르면 네트워크 모니터링 시장 규모가 올해 29억 1천만 달러에 이른 후, 4년간 연평균 성장률(CARG) 9.7%를 기록하며 2028년에는 42억 1천만 달러까지 확대될 전망입니다. IT 기술과 서비스의 발전에 따라서 네트워크 모니터링은 구체적으로 어떻게 변화하고 있는지 네 가지로 나눠서 살펴보겠습니다. [1] 멀티 클라우드 환경에서의 네트워크 모니터링 벤더 종속성을 피하고 비용을 줄이며, 서비스의 성능을 높이기 위해 멀티 클라우드 전략이 많이 채택되고 있습니다. 하지만 멀티 클라우드를 구성하는 각 클라우드 서비스마다 네트워크 아키텍처와 성능이 다르기 때문에 안정적으로 네트워크를 관리하는 데에는 많은 어려움이 따르는 것도 사실입니다. 이러한 어려움을 극복하고, 멀티 클라우드의 운영 효율을 최대한 높이기 위한 네트워크 모니터링의 최근의 추세를 살펴보겠습니다. 가시성 높은 통합 대시보드를 통한 관리 복잡한 멀티 클라우드 환경에서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 가시성 높은 통합 대시보드의 활용이 증가하고 있습니다. 통합 대시보드는 여러 클라우드에 걸쳐 발생하는 트래픽 흐름, 대역폭 사용량, 그리고 네트워크 성능 지표를 한 눈에 보기 쉽게 제공합니다. 이를 통해 관리자가 각 클라우드 서비스 간의 네트워크 상태를 실시간으로 쉽게 파악하고 문제에 빠르게 대응할 수 있게 돕고 있습니다. 특히, 통합 대시보드는 네트워크 토폴로지 맵과 성능 히트맵과 같은 세부적인 기능을 통해, 복잡하게 얽힌 클라우드 간의 트래픽 흐름을 직관적으로 분석할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이를 통해 멀티 클라우드의 각 경로에서 발생할 수 있는 트래픽 불균형이나 병목 현상을 신속하게 감지하고 조정할 수 있습니다. 이와 더불어서 관리자가 자신이 중점적으로 모니터링해야 하는 지표들을 쉽게 확인할 수 있도록, 통합 대시보드의 관리자별 맞춤 설정 기능도 강화되고 있습니다. 이를 통해 관리자는 복잡한 멀티 클라우드 환경에서도 하나의 화면에서 리전별 트래픽, 네트워크 지연시간, 패킷 손실율 등 본인이 원하는 부분에 초점을 맞춰서 효율적으로 네트워크를 모니터링 할 수 있습니다. AI와 머신러닝을 통한 자동화된 분석 및 대응 AI와 머신러닝 기술이 적용된 네트워크 모니터링 시스템도 멀티 클라우드 운영 효율을 높이는데 크게 기여하고 있습니다. 우선 멀티 클라우드 환경의 네트워크는 멀티 클라우드 환경은 다양한 변수로 인해 네트워크 문제가 예측 불가능한 경우가 많습니다. 따라서 AI와 머신러닝 기술은 클라우드 간의 네트워크 상관관계, 트래픽 패턴, 대역폭 사용량, 성능 지표를 등을 학습하여 성능 저하나 장애의 잠재적 원인을 탐지하고 빠르게 알리고 있습니다. 또한 AI를 통해 실시간 트래픽 경로 분석하여 병목 현상이 발생하거나 리소스가 과도하게 사용될 경우 동적으로 VLAN 설정을 변경하거나, 트래픽을 다른 클라우드 인스턴스로 우회시키는 등의 자동화된 대응도 강화되고 있습니다. 이와 함께 네트워크 트래픽의 실시간 변화에 맞춰 QoS(서비스 품질) 정책을 자동으로 조정하여 중요한 애플리케이션에 우선순위를 부여하고, 비정상적인 트래픽을 즉시 차단하거나 제한하는 등의 대응도 자동으로 수행할 수 있습니다. 이 같은 자동화된 조치는 네트워크의 가용성을 높이고, 관리자의 개입 없이도 실시간으로 문제를 해결할 수 있어, 멀티 클라우드 환경에서의 네트워크 성능과 안정성을 높이고 있습니다. 시스템의 확장성 및 유연성 강화 멀티 클라우드 환경에서는 클라우드 리소스가 추가되거나 기존 리소스가 제거되면서, 네트워크의 구성과 요구사항이 빠르게 변동됩니다. 따라서 높은 유연성을 바탕으로 빠르게 변화하는 네트워크 환경에 신속하게 대응하는 것이 네트워크 모니터링 시스템의 중요한 요소로 자리잡았습니다. 구체적으로, 네트워크 모니터링 시스템을 통해 멀티 클라우드 인프라 내에서 새롭게 배포되는 서버나 애플리케이션을 자동으로 감지하고 이를 실시간으로 모니터링할 수 있는 것이 중요해지고 있습니다. 또한, 동적인 멀티 클라우드 환경에서 관리자가 특정 클라우드 서비스나 리소스에 맞춤형 모니터링 설정을 유연하게 적용할 수 있는 기능이 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 새로운 클라우드 환경의 네트워크를 모니터링할 때, 해당 환경에 맞춘 모니터링 템플릿을 유연하게 구성하고 배포할 수 있는 기능이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 유연한 모니터링 시스템은 멀티 클라우드 인프라의 복잡성을 효과적으로 관리하고 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 규정 준수 및 거버넌스 모니터링 멀티 클라우드 환경에서는 다양한 국가와 지역의 규제를 준수해야 합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 네트워크 트래픽, 접근 로그, 보안 이벤트 등을 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 규정 위반을 탐지하고 사전에 인지할 수 있도록 지원하고 있습니다. 특히 규정 준수(Compliance) 모니터링은 멀티 클라우드 환경에서 필수적입니다. 예를 들어, 한 클라우드가 유럽에 위치하고 있어 GDPR(유럽 일반 데이터 보호 규정)을 준수해야 하고, 다른 클라우드는 미국의 규제에 따라야 할 때, 네트워크 모니터링 시스템을 통해 각 클라우드에서 발생하는 네트워크 트래픽, 보안 이벤트와 접근 로그를 추적하고, 잠재적인 규정 위반을 사전에 탐지할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한, 거버넌스 모니터링 측면에서는 클라우드 간의 데이터 관리와 접근 통제 정책이 일관되게 적용되도록 지원합니다. 멀티 클라우드 환경에서는 다양한 클라우드 제공자 간에 민감한 데이터가 이동할 수 있기 때문에, 데이터 접근 권한을 관리하고 비인가된 접근 시도를 실시간으로 감시하는 기능이 필수적입니다. 이를 통해 기업은 데이터 유출 위험을 줄이고, 여러 규제와 거버넌스 요구 사항을 준수할 수 있습니다. [2] SDN(소프트웨어 정의 네트워킹) 모니터링 SDN(Software-Defined Networking)은 네트워크를 더 쉽게 관리할 수 있도록 설계된 기술입니다. 전통적인 네트워크는 스위치나 라우터 같은 네트워크 하드웨어 장치가 데이터의 전달 경로와 방식을 스스로 결정했습니다. 하지만 각 장비가 독립적으로 작동하다 보니 네트워크 설정을 변경하는 데 시간이 많이 걸렸고, 특히 대규모 네트워크를 통합적으로 관리하는 데 어려움이 있었습니다. 반면, SDN에서는 소프트웨어 기반의 중앙 컨트롤러(제어 평면, Control Plane)가 데이터의 전달 경로와 방식을 통합하여 결정하고 하드웨어 장치들은 이 결정에 따라 데이터를 전송하는 역할만 수행합니다. 따라서 네트워크 구성을 변경하거나 최적화하기가 쉽고, 대규모 네트워크도 효율적으로 관리할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 동시에 중앙 컨트롤러에 장애가 발생하거나 해킹을 당할 경우 네트워크 전체가 마비될 수 있는 위험이 있으며, 실시간으로 네트워크 상태를 모니터링하고 분석하는 것이 어려운 단점도 존재합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 SDN의 단점을 보완하고 장점을 강화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 실시간 데이터 수집 및 분석 실시간 데이터 분석은 네트워크 환경이 계속해서 변화하는 SDN의 특성상 매우 중요합니다. 특히 SDN에서는 스위치, 라우터, 케이블 등 네트워크 하드웨어 장치들이 정상적으로 작동하고 연결된 상태를 나타내는 '물리적 상태'와, 중앙 컨트롤러가 설정한 네트워크 경로와 적용된 정책을 의미하는 '논리적 상태'를 모두 실시간으로 정확하게 모니터링해야 합니다. 네트워크 모니터링 시스템은 이러한 물리적 상태와 논리적 상태를 추적하기 위해, 네트워크 지연 시간, 트래픽 흐름, 패킷 손실, 대역폭 사용량, 링크 상태와 같은 다양한 성능 지표를 실시간으로 수집하고 분석하는 기능을 강화하고 있습니다. 이러한 분석을 통해 네트워크 관리자가 잠재적인 문제나 성능 저하를 조기에 감지하여, 심각한 문제가 발생하기 전에 조치할 수 있도록 돕고 있습니다. 빠르고 자동화된 대응 지원 네트워크 모니터링 시스템은 네트워크 주요 데이터에 대한 수집과 분석에서 그치지 않고, SDN의 컨트롤러와 연계하여 빠르고 자동화된 대응을 지원하고 있습니다. 예를 들어, 특정 시간대에 트래픽이 과도하게 증가하면, 모니터링 시스템이 이를 실시간으로 탐지하고 SDN 컨트롤러를 통해 특정 트래픽을 다른 경로로 자동 분산시킵니다. 링크 장애가 발생하면 모니터링 시스템은 즉시 대체 경로를 설정하여 트래픽이 끊기지 않도록 조치하며, 문제가 해결되면 다시 원래의 경로로 트래픽을 재배치하는 자동 복구 기능을 수행합니다. 이처럼 네트워크 모니터링 시스템과 SDN 컨트롤러와의 연계를 통해 네트워크 운영자의 개입 없이도 스스로 문제를 해결하는 능력이 더욱 진화할 것으로 기대되고 있습니다. 보안이 강화된 모니터링 앞서 살펴본대로 SDN은 네트워크 제어를 중앙집중식으로 처리하는 구조적 특성을 가지고 있기 때문에, 중앙 컨트롤러의 보안이 매우 중요합니다. 따라서 SDN 환경에서 네트워크 모니터링 시스템은 다양한 잠재적인 보안 위협을 사전에 감지하고, 신속하게 대응할 수 있는 강화된 보안 기능을 필수적으로 갖춰가고 있습니다. 예를 들어 네트워크 상에서 발생하는 다양한 이벤트를 실시간으로 감시하고 분석하여, 비정상적인 트래픽 흐름, 의심스러운 로그인 시도, 네트워크 장치 간의 비정상적인 통신 행위 등에 대한 탐지가 가능합니다. 또한 보안을 강화하기 위해서 네트워크 모니터링 시스템과 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리 시스템), IPS(침입 방지 시스템), IDS(침입 탐지 시스템)의 통합이나 연계도 활발하게 이루어지고 있습니다. 분산형 SDN 컨트롤러 모니터링 SDN 환경에서 중앙 컨트롤러 하나에 의존하는 방식의 리스크를 줄이기 위해, 많은 네트워크 운영자들이 분산형 SDN 컨트롤러 아키텍처를 채택하고 있습니다. 분산형 컨트롤러는 각기 독립적으로 운영되면서도 상호 간에 정보와 상태를 동기화하여 안정적인 네트워크 운영이 가능합니다. 따라서 최근 네트워크 모니터링 시스템은 각 컨트롤러의 상태와 성능을 실시간으로 추적하고, 컨트롤러 간 협력 상태를 감시하여 과부하나 장애 발생 시 즉시 다른 컨트롤러로 트래픽을 자동 분산하거나 대체 컨트롤러를 할당하는 기능을 지원하고 있습니다. 또한, 분산된 컨트롤러 간의 상태 동기화 여부를 실시간으로 확인하여, 동기화 문제로 인한 비효율적인 경로 설정이나 보안 취약점을 방지하고, 문제 발생 시 즉각적인 경고 및 자동 수정 기능을 제공합니다. 장애 복구와 복원 기능 또한 필수적으로 강화되어, 장애 발생 시 대체 컨트롤러가 즉각적으로 운영을 이어받고, 문제가 해결된 후에는 트래픽을 원래 컨트롤러로 복원하는 기능도 제공하고 있습니다. [3] 엣지컴퓨팅 환경의 네트워크 모니터링 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 중앙의 대형 데이터센터나 클라우드 서버에서 처리하는 기존 방식과 달리, 데이터를 생성하는 디바이스나 그와 가까운 위치에서 처리하는 기술입니다. 예를 들어 스마트폰, IoT 기기, 자율주행차, 또는 공장 내의 다양한 장비들이 데이터를 스스로 처리하고, 필요한 경우에만 중앙 서버나 클라우드로 데이터를 전송하는 방식입니다. 네트워크 대역폭을 절약할 수 있고, 빠른 서비스 제공이 가능해서 다양한 분야에서 활용이 증가하고 있습니다. 엣지 디바이스들이 데이터를 처리하는 위치가 분산되어 있고, 시스템이 유연하게 확장될 수 있기 때문에, 이러한 환경에 맞춰 각 디바이스와 네트워크의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 엣지컴퓨팅 맞춤형 네트워크 모니터링이 필요합니다. 엣지 노드별 모니터링 엣지 컴퓨팅 환경에서는 엣지 노드에서 발생하는 데이터를 실시간으로 정확하게 감지하고 관리해야 합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 각 엣지 노드에 경량화된 에이전트를 배치하거나 에이전트리스 모니터링 방식 등을 활용하여 모니터링을 진행합니다. 이를 통해 엣지 노드의 주요 상태(네트워크 대역폭 소비, 지연 시간 등)를 정확히 분석하고, 비정상적인 상태를 감지하면 중앙 서버에 즉시 알림을 보내고 있습니다. 이때 엣지 노드에서 생성되는 모든 데이터를 중앙 서버로 전송하는 것은 네트워크 대역폭에 큰 부담을 줄 수 있습니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 데이터 샘플링을 통해 필수적인 데이터를 효율적으로 선택하고, 데이터 필터링을 통해 불필요한 데이터를 제거하고 전체 네트워크의 부하를 줄이면서 성능을 최적화할 수 있도록 돕고 있습니다. AI/ML 기반의 자동화된 대응 엣지 컴퓨팅의 특성상 문제 발생 시 네트워크 운영자가 모든 노드에 직접 접근해 수동으로 대응하는 것이 현실적으로 어렵습니다. 따라서 운영자의 개입 없이도 엣지 디바이스가 문제를 자율적으로 감지하고 해결할 수 있는 자동화된 대응 시스템이 중요합니다. 네트워크 모니터링 시스템에도 자동화된 대응 기능이 강화되고 있습니다. 자동화된 대응 시스템은 네트워크 모니터링과 관리의 자동화를 통해 분산된 엣지 노드에서 발생하는 문제를 실시간으로 감지하고, 즉각적인 대응을 가능하게 합니다. 특히 AI 및 ML 기술이 이러한 자동화된 대응 시스템의 핵심 기술로 작용하고 있습니다. 예를 들어 정상적인 트래픽 흐름과 비정상적인 트래픽 흐름을 구분하기 위해 각 노드의 트래픽 데이터를 분석하여, 평상시 패턴과 다른 변화를 신속히 감지하고, 이때 이상 징후가 발견되면 트래픽 차단, 리소스 재분배, 또는 네트워크 경로 변경 등의 대응 조치를 자동으로 실행함으로써 네트워크 전체의 안정성을 높이고 있습니다. 확장에 대한 원활한 지원 5G 네트워크의 확산과 IoT 디바이스의 확산등으로 엣지 노드의 수가 폭발적으로 증가하면서 각 노드에서 생성되는 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이러한 환경에서 네트워크 모니터링 시스템은 더 많은 노드를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 가져야 하며, 노드 간 상호 연결성을 포함해 분산된 네트워크 전반에 걸쳐 일관된 성능을 유지해야 합니다. 이를 위해 네트워크 모니터링 시스템은 새로운 엣지 노드가 네트워크에 추가될 때마다 별도의 수작업 설정 없이 자동으로 노드를 인식하고, 모니터링을 즉시 시작할 수 있도록 기능이 강화되고 있습니다. 또한 자동 스케일링 기능을 통해 엣지 노드가 증가하면 모니터링 시스템의 리소스를 동적으로 확장하여, 성능 저하 없이 모든 노드를 관리하고 모니터링할 수 있도록 지원하고 있습니다. [4] 네트워크 보안 강화 네트워크 모니터링 분야에서 '보안'은 항상 중요한 주제였지만, 최근 IT 기술의 발전과 빈번한 보안사고 등으로 인해 그 중요성이 더 커지고 있습니다. 네트워크 보안 강화와 관련한 주요 이슈들을 살펴보겠습니다. 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 모델의 확산 "절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라"는 원칙에 기반한 제로 트러스트 보안 모델은 내부와 외부를 구분하지 않고, 모든 사용자와 장치의 접근을 철저히 검증하는 접근법입니다. 클라우드 서비스의 확산으로 인해 기업 네트워크의 경계가 모호해지면서 더욱 중요해지고 있습니다. 제로 트러스트 모델을 올바르게 구현하기 위해서는 네트워크의 모든 트래픽을 실시간으로 모니터링하고 비정상적인 활동을 자동으로 탐지하고 즉각적으로 대응할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이는 기존 보안 시스템이 단순히 알려진 위협을 차단하는 것에 그쳤다면, 제로 트러스트 모델에서는 잠재적인 위협까지도 감지하고 대응할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 이를 위해, 최근 네트워크 모니터링 시스템은 AI 기술을 활용하여 자동으로 이상 징후를 탐지하고, 보안 위협에 신속하게 대응하는 능력을 강화하고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 모니터링 시스템은 평소와 다른 사용자 행동 패턴을 감지하고, 이를 바탕으로 잠재적인 보안 위협을 조기에 차단하고 있습니다. SASE(Secure Access Service Edge)의 부상 SASE는 네트워크와 보안 기능을 통합하여 클라우드 환경에서 제공하는 혁신적인 보안 모델입니다. VPN, 방화벽, 침입 탐지 시스템, 데이터 손실 방지 등을 하나의 통합 솔루션으로 제공하며, 특히 외부에서 중앙 데이터센터로의 안전한 접근을 보장하는 데 최적화되어 있습니다. SASE는 전통적인 네트워크 보안 솔루션이 클라우드 환경에서 가지는 한계를 극복하고, 어디서든 동일한 보안 수준을 유지할 수 있게 하는 장점이 있습니다. SASE의 핵심은 네트워킹과 보안 기능을 통합하여, 기업이 네트워크와 보안을 하나의 솔루션으로 관리할 수 있도록 하는 것입니다. SASE를 도입하면 방화벽, 클라우드 접근 보안 브로커(CASB), 보안 웹 게이트웨이(SWG) 등 다양한 보안 기능을 단일 플랫폼에서 통합 관리할 수 있어, IT 팀이 더 효율적이고 일관된 보안 정책을 실행할 수 있습니다. 또한, SASE는 네트워크 모니터링 시스템을 진화시켜, 다양한 보안 기능(예: 방화벽, CASB, 보안 웹 게이트웨이 등)을 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있게 합니다. 이를 통해 네트워크 가시성을 높이고, 비정상적인 활동에 대한 즉각적인 대응이 가능해지며, 궁극적으로 조직의 보안을 강화하고 있습니다. XDR(Extended Detection and Response) 도입 XDR은 전통적인 EDR(Endpoint Detection and Response)을 확장하여, 네트워크, 엔드포인트, 서버, 클라우드 환경 등에서 발생하는 보안 위협을 통합적으로 탐지하고 대응하는 기술입니다. XDR은 다양한 보안 도구와 데이터를 통합하여 상관관계를 분석함으로써, 보안 운영 팀이 위협을 보다 쉽게 이해하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원하기 때문에 많은 주목을 받고 있습니다. XDR을 활용하려면 상당한 초기 비용이 들고 관리에 어려움이 있기 때문에 많은 기업들이 XDR 전문 관리 솔루션을 도입하고 있습니다. 이에 따라 네트워크 모니터링 시스템도 단순히 네트워크 트래픽을 모니터링하는 것에서 나아가, XDR 전문 관리 솔루션과의 긴밀한 협력을 통해 통합된 보안 운영과 모니터링을 서비스로 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어, 기업은 네트워크 모니터링 시스템을 통해 다양한 보안 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하며, 이를 XDR 솔루션과 통합하여 종합적인 보안 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이로 인해 보안 위협에 대한 대응 속도를 높이고, 더욱 정교한 보안 전략을 구현할 수 있게 됩니다. 멀티 클라우드와 SDN, 엣지 컴퓨팅 환경에서 네트워크 모니터링은 가시성, 유연성, 그리고 자동화된 대응 능력을 갖춘 시스템으로 진화하고 있습니다. 특히 AI와 머신러닝 기술을 활용한 자동화된 분석은 네트워크 성능 저하나 장애를 사전에 예측하고 대응하는 데 중요한 역할을 합니다. 기술의 발전에 맞추어 발전하는 네트워크 모니터링 시스템의 사용을 통해 기업은 더욱 복잡해지는 네트워크 환경에서 잠재적 위협을 신속히 탐지하고 대응할 수 있습니다. 2024.09.23
기술이야기 WAS(웹 애플리케이션 서버) 성능, APM을 통해 최적화하는 법 기술이야기 WAS(웹 애플리케이션 서버) 성능, APM을 통해 최적화하는 법 WAS(Web Application Server)는 현대 기업들이 운영하는 다양한 웹 애플리케이션이 원활하고 안정적으로 작동하도록 돕는 핵심 인프라입니다. 온라인 쇼핑몰, 인터넷 뱅킹, 병원 정보 시스템 등, 일상생활에서 자주 접할 수 있는 부분에서 WAS의 역할이 두드러지게 나타나죠. 대표적으로 온라인 쇼핑몰을 예를 들어 볼까요? 블랙프라이데이와 같은 쇼핑 성수기에는 많은 사람들이 동시에 웹사이트에 접속하기 때문에, 서버에 큰 부담이 생깁니다. 이때 WAS는 부하 분산 기능과 세션 관리를 통해 이런 부담을 효과적으로 나누어 처리하고, 각 사용자의 접속 상태를 잘 관리하여 웹사이트가 원활하게 작동하도록 돕는데요. 만약 WAS가 제대로 작동하지 않으면 웹사이트가 느려지거나 접속이 되지 않아 고객들이 불편을 겪고, 결국 매출 손실로 이어질 수도 있습니다. 이러한 이유들로 인해 WAS를 안정적으로 운영하기 위해서는 APM(Application Performance Management)이 필요합니다. APM은 애플리케이션 성능을 실시간으로 모니터링하고, 최적화하며, 성능 저하나 장애를 사전에 예방할 수 있도록 도와주는 시스템을 의미하는데요. 그렇다면 APM을 통해 어떤 방식으로 WAS를 관리할 수 있을까요? │APM으로 WAS(Web Application Server)를 관리하는 방법 우선 첫 번째로는, WAS에서 실행 중인 애플리케이션을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 즉 WAS에서 실행 중인 애플리케이션이 제대로 작동하는지 실시간으로 확인할 수 있어, 문제가 발생해도 신속하게 해결할 수 있도록 도와주죠. [그림] Zenius APM : 실시간 모니터링 상황판 Zenius APM을 통해 자세히 살펴볼게요. Zenius APM은 한 화면에서 전체 또는 인스턴스 별로 수행되고 있는 트랜잭션의 처리 현황을 종합적으로 파악할 수 있는데요. 서버의 상태와 애플리케이션 성능이 정상적으로 작동하는지 한눈에 확인할 수 있고, 문제가 발생할 경우 빠르게 대응할 수 있습니다. • • • • • • 두 번째로는, 애플리케이션의 서비스가 지연되는 현황을 확인할 수 있습니다. 사용자 웹 페이지가 느려지면, 지연 원인을 빠르게 파악하고 조치해야 하기 때문에 이러한 문제를 직관적으로 파악할 수 있어야 합니다. [그림] Zenius APM : 액티브 서비스 모니터링 Zenius APM을 통해 살펴보면 액티브 서비스 처리 현황을 확인할 수 있습니다. 이 현황을 통해 스피드 메타 차트를 통해 전체 실시간 트랜잭션 유입량과 처리 상태, 그리고 서비스 지연 여부를 확인할 수 있는데요. 사용자의 웹 페이지가 느려질 경우 위 그림처럼 빨간 표기로 지연된 부분을 파악할 수 있습니다. [그림] Zenius APM : 액티브 서비스 현황 모니터링 만약 처리가 지연되고 있다면 인스턴스, 액티브 서비스 현황 차트를 통해 보다 명확하게 확인할 수 있습니다. 위 그림과 같이 이퀄라이저 차트에서 주황색 또는 붉은색으로 표시된 부분을 통해, 인스턴스에서 발생한 잠재적인 문제를 확인할 수 있죠. 이렇게 지연된 서비스가 발견된 인스턴스에서 처리 중인 트랜잭션 목록을 확인할 수 있습니다. 또한 지연된 트랜잭션이 어느 단계에서 멈춰 있는지도 파악할 수 있습니다. [그림] Zenius APM : 서비스 응답 분포 및 트랜잭션 상세 모니터링 처리 완료된 트랜잭션의 지연 구간은 서비스 응답 분포를 통해 확인할 수 있으며, 이슈 정보를 통해 좀 더 상세한 지연 위치를 알 수 있습니다. • • • • • • 세 번째는, 과거 장애 시점에 대한 정밀한 장애 원인을 분석할 수 있습니다. 이 기능은 장애 재발을 막고 시스템의 안정성을 높이기 위해 중요한 부분인데요. [그림] Zenius APM : 스냅샷 분석 예시를 통해 자세히 알아보겠습니다. Zenius APM과 같은 APM 솔루션은 장애 시점에 대한 정보를 스냅샷을 통해 과거 실시간 상황을 동일하게 재현하여, 당시의 시스템 상태와 성능을 정확히 파악할 수 있게 도와줍니다. 또한 모든 세부 정보를 포함한 Raw 데이터를 기반으로 하는데요. 과거 시점에 장애 원인 분석을 보다 정밀하게 파악할 수 있어, 장애 재발을 방지하고 시스템 안정성을 확보할 수 있습니다. • • • • • • 지금까지 APM을 통해 어떻게 WAS를 관리하는지 살펴보았습니다. 하지만 여기서 한 가지 더 알아야 할 것은, 애플리케이션 성능 저하가 WAS만의 문제는 아니라는 점입니다. CPU, 메모리, 디스크 I/O 등 서버 자원의 부족이나 데이터베이스 쿼리 성능 저하 등 다양한 원인에 의해 발생할 수도 있죠. 따라서 이러한 모든 요소들을 종합적으로 모니터링하는 것이 중요한데요. 이러한 요구를 해결하기 위해 Zenius APM은 서버와 데이터베이스를 자동으로 매핑하여 연관 관계를 시각적으로 확인할 수 있는 '토폴로지 맵'을 제공합니다. 이를 통해 애플리케이션 성능 저하가 서버 자원의 부족 때문인지, 데이터베이스 쿼리 성능 저하 때문인지 명확히 파악할 수 있습니다. 이번 시간에는 APM으로 WAS를 어떻게 관리하는지 알아보았습니다. 결론적으로 기업에서 안정적이고 신뢰할 수 있는 웹 애플리케이션 환경을 구축하기 위해서는, APM은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이제 Zenius APM을 통해 WAS 관리를 효과적으로 관리하여, 최적의 웹 애플리케이션 성능을 유지해 보세요! ?더보기 Zenius APM으로 WAS 관리하기 ?함께 읽으면 더 좋아요 • APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는? • APM의 핵심요소와 주요기능은? • 옵저버빌리티 vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은? • 오픈소스 APM만으로 완벽한 웹 애플리케이션 관리, 가능할까? 2024.07.29
기술이야기 CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법 기술이야기 CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법 오늘날 많은 기업들이 AWS, 구글, 마이크로소프트 등의 클라우드 서비스를 적극 활용하고 있습니다. 클라우드 서비스는 데이터의 안정성과 가용성을 보장하고, 비용을 절감하며, 자원을 최적화하는 등 다양한 이점을 제공하기 때문인데요. 2024년 클라우드 서비스 시장 전망도 매우 밝습니다. 시장조사기관에 따르면 2024년 클라우드 시장 규모는 약 727.9억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2023년과 대비하면 16.2% 증가한 수치이죠. 하지만 클라우드 서비스의 이용률이 증가하고 클라우드 인프라가 복잡해짐에 따라, 체계적이고 효율적인 클라우드 관리가 필요한데요. 클라우드 환경에서는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 자원을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, 실시간으로 이상 징후를 감지하여 보안을 강화할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이러한 관리를 가능하게 해주는 시스템이 바로 CMS(Cloud Service Management System)입니다. 그래서 이번 시간에는 대표적인 CMS 솔루션인 Zenius CMS 사례를 통해, 클라우드 서비스를 관리하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. │CMS를 이용해 클라우드 서비스 관리하는 법 실시간 성능 모니터링 우선 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 첫 번째는, 클라우드 서비스의 세부 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 클라우드 환경에서는 작은 문제가 큰 장애로 이어질 수 있기 때문에, 실시간 모니터링을 통해 이상 징후를 빠르게 감지하고 대응할 수 있어야 하죠. [그림] (왼)AWS EC2 (오)AWS EBS 좀 더 이해하기 쉽게 Zenius CMS를 통해 살펴볼게요. Zenius CMS는 각 서비스에 맞는 주요 지표를 상세히 모니터링할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어 AWS EC2와 EBS에서 제공하는 서비스에 맞춰 각각의 구성과 성능 정보를 수집하여, 실시간 모니터링이 가능하죠. [그림] (왼)Amazon Billing, (오)Amazon VPC 특히 과금 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 AWS Billing을 통해, 지출 현황을 직관적으로 파악하고 관리할 수 있도록 도와줍니다. 클라우드에서 네트워크를 분리하고 안정하게 관리할 수 있는 VPC(Virtual Private Cloud) 서비스에 대한 상세한 정보도 제공해 주죠. 서비스마다 다른 차트와 그래프를 시각화해서 보여주기 때문에, 직관적으로 확인할 수 있습니다. [그림] (왼) 관심 서비스 그룹 모니터링 (오) 서비스 그룹 별 대상/항목 설정 또한 Zenius-CMS는 클라우드와 연관된 서비스와 특성에 맞게 그룹핑하여, 한 화면에서 성능 비교를 분석할 수 있습니다. 서비스 그룹 별 대상이나 항목 설정을 할 때도 유용하죠. 클라우드 인프라 구성 시각화 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 두 번째는, 복잡한 클라우드 환경을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 다양한 클라우드 인프라의 복잡한 구성과 서비스 간의 연결 구조를 시각적으로 보여줘야 하죠. 이는 문제 발생 시 신속하게 원인을 파악할 수 있고 해결할 수 있기 때문이죠. [그림] 클라우드 서비스 맵 Zenius CMS를 통해 다시 한번 살펴볼게요. Zenius CMS는 구성도를 자동으로 생성하여, 클라우드 서비스 맵을 쉽게 확인할 수 있습니다. 현재 사용하고 있는 각 계정에 연결된 클라우드의 구성 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다. 또한 이러한 Map 구성을 직접 편집할 수도 있는데요. 손쉬운 Map 구성 편집을 위한 아이콘, 이미지, 폰트 등 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경의 복잡한 구성을 쉽게 이해하고 관리할 수 있습니다. 중앙 통합 관리 시스템 CMS로 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 세 번째는, 다양한 클라우드 서비스를 중앙에서 통합 관리할 수 있어야 합니다. 각 서비스의 상태의 성능을 한곳에서 모니터링하고 관리할 수 있어, 관리의 편의성과 효율성이 크게 향상되기 때문인데요. [그림] 하이브리드 토폴로지 맵 Zenius CMS는 클라우드와 온프레미스 환경(On-Premise)을 통합하여 모니터링이 가능합니다. 이 시스템은 AWS, Azure, GCP 등 멀티 클라우드 서비스의 구성/성능/장애 정보를 직관적으로 모니터링할 수 있죠. 이를 통해 전체 인프라의 연관 관계와 상태를 직관적으로 파악할 수 있습니다. [그림] 오버뷰 또한 Zenius CMS는 사용자의 관점에 맞게 클라우드 서비스를 한 화면에 구성하여 관리할 수 있습니다. 사용자의 운영 목적이나 환경에 맞춰, 클라우드 서비스 현황/관련 지표/이벤트/토폴로지 등 선택적으로 구성할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경을 보다 효율적으로 운영할 수 있죠. 이번 시간에는 CMS 도구를 활용해, 클라우드 서비스 관리 방법을 알아보았습니다. 앞으로 클라우드 서비스는 기업에서 더욱 필수적이며, 그 수요는 지속적으로 증가할 것입니다. 이제는 클라우드 자원을 효율적으로 운영하고 다양한 클라우드 환경에서도 통합 관리할 수 있는 Zenius CMS를 통해 효과적으로 관리해 보세요! ?더보기 Zenius CMS로 효율적으로 클라우드 관리하기 2024.07.28

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