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기술이야기 옵저버빌리티(Observability) vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은?! 기술이야기 옵저버빌리티(Observability) vs APM, 우리 기업에 맞는 솔루션은?! 지난 글을 통해 웹 애플리케이션을 전반적으로 모니터링하고 관리하기 위한 좋은 도구인, APM의 핵심요소와 기능에 대해서 알아봤습니다(지난 글 보기). APM은 분명 좋은 도구이지만 문제 원인이 애플리케이션, 웹, WAS, DB가 아닌 특정한 시스템 오류이거나 클라우드 네이티브 환경에서의 장애일 경우 문제 발생 원인을 명확히 밝히기 어려울 수 있습니다. 따라서 이번 시간에는 APM의 한계성은 무엇이고, 이를 보완하기 위한 방법은 무엇인지 자세히 살펴보겠습니다. │APM 한계성 불과 얼마 전까지만 해도 예상치 못한 장애를 탐지하고 분석하는 것은, 기존 APM만으로 충분했었습니다. 기존에는 모놀리식 구조로 되어있어 애플리케이션이 적은 수로 구성되어 있었고, Web-WAS-DB가 모두 단일 구조로 구성되어 있었기 때문입니다. 하지만 현재 대다수 기업들은 MSA 환경에서 서비스를 구축하고, DevOps 구조로 업무를 진행하는 경우가 많습니다. 즉 클라우드 네이티브 환경에서는 기존 모놀리식 구조의 APM의 한계가 하나둘씩 보이기 시작한 것이죠. 이러한 이유로 클라우드 네이티브 방식에는 서비스 장애 원인을 분석하기 위한 새로운 모니터링 툴이 필요했습니다. 이때 등장하는 것이 바로 옵저버빌리티(Observability)입니다. │Observability란? 그렇다면 Observability란 무엇일까요? 옵저버빌리티는 IT 인프라에 대한 근본적인 장애 원인을 분석하기 위한 방법론입니다. 관찰 가능성이라고 표현되기도 하죠. Obsevability는 비교적 최근에 사용한 용어이지만, 옵저버빌리티를 위한 고민은 오래전부터 지속되어왔습니다. 시스템이 내가 의도한 대로 작동하고 있을까? 예상치 못한 장애 탐지와 장애 근본 원인은 어떻게 분석할 수 있을까? IT 인프라 운영 환경에 문제가 발생했을 때, 문제 식별을 위해 필요한 객관적인 지표는 어떻게 도출할 수 있을까? 하지만 소프트웨어 애플리케이션에서 Observability는, 위와 같은 고민이 발생하거나 겪어보지 못했던 현상이 생길 때 이를 이해하고 설명할 수 있는 지표를 분석해 줍니다. │Obsevability의 등장배경 및 필요성 앞에서 옵저버빌리티가 무엇인지 살펴봤는데요. 이어서 Observability가 등장하게 된 이유와 필요성에 대해 자세히 살펴보겠습니다. MSA 전환에 따른 복잡성 증가 옵저버빌리티가 등장하게 된 첫 번째 이유는, 모놀리식 아키텍처에서 MSA 환경으로 전환함에 따라 복잡성이 증가했기 때문입니다. 우선 그림을 통해 자세히 살펴보겠습니다. [그림(왼)]은 모놀리식 아키텍처를 나타내는데요. 애플리케이션의 모든 구성 요소가 하나의 인프라로 통합되어 있는 형태입니다. 배포가 간단하며, 확장성이 쉽고, E2E 테스트가 용이하다는 장점이 있습니다. 하지만 조그마한 수정 사항이 있으면, 다시 구성 환경을 빌드하고 배포해야 한다는 단점이 있습니다. 또한 일부 오류가 전체 아키텍처에 영향을 미친다는 치명적인 단점도 존재하죠. 반면 [그림(오)]에 해당하는 MSA(Micro Service Architecture)는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 애플리케이션으로 쪼개어, 변경과 조합이 가능합니다. 작은 서비스의 독립적 배포라는 강력한 장점을 앞세워 Netflix, PAYCO와 같은 다양한 기업들이 앞다투어 MSA를 받아들였습니다. 여기서 문제는 MSA로 변화함에 따라 통합 테스트나 E2E 테스트 검증이 필요해졌는데요. 이처럼 여러 서비스의 API를 검증해야 하므로, 복잡성이 증가하고 많은 시간과 비용이 소모되었습니다. 무엇보다 각 서비스 별로 자체적인 데이터베이스가 있어, 트랜잭션에 대한 파악이 어려워지기도 했죠. 따라서 기존 APM이 담당하는 트랜잭션 모니터링의 복잡성은 더욱 증가했고, Observability의 필요성이 대두되었습니다. DevOps와 클라우드 네이티브 환경으로서의 전환 옵저버빌리티가 등장하게 된 두 번째 이유는, DevOps와 클라우드 네이티브 환경으로 전환하기 위해 필요한 도구이기 때문입니다. DevOps의 핵심은 소프트웨어의 개발(Deployment)과 운영(Operation)을 분리하는 것이 아닌, 하나로 통합된 업무 처리 방식으로 진행됩니다. 이때 관리하는 서비스 전반에 대한 가시성이 충분히 확보되지 않으면, DevOps 조직은 근본적인 원인을 찾는 데 어려움을 겪게 됩니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 서비스를 구성하는 아키텍처부터 트랜잭션까지 가시성이 확보되어야 합니다. 이를 통해 DevOps의 목표인 지속적인 개발과 운영의 통합을 만들어낼 수 있죠. 또한 Observability는 클라우드 네이티브 환경으로 전환하기 위한 필수 조건입니다. 기업에서 운영 중인 서비스/IT 인프라가 클라우드 네이티브 환경으로 전환되면서, 이전에 발생하지 않았던 모든 장애 가능성에 대한 인지를 위해 Observability가 선행되어야 합니다. │Observability와 Monitoring 차이점 그렇다면 기존의 모니터링(Monitoring)과 옵저버벌리티(Observability)의 차이점은 무엇일까요? 기존의 모니터링 역할은 IT 인프라의 '정상 작동 확인'을 위한 도구 역할에 초점이 맞춰져 있었습니다. 모니터링 구성 요소인 대시보드와 사용자 알람을 통해 가시성을 확보하고, 장애를 쉽게 감지할 수 있었죠. 즉 모니터링은 인프라 성능 지표, 구성 관리, 사용자 알람에 주 목적을 둔 IT 운영 담당자에 포커스를 맞춘 도구입니다. Observability는 기존 모니터링이 맡는 알람(Alerting), 메트릭(Metric) 외에도 로그(시스템, 애플리케이션), 트레이스, 디버깅과 같은 작업이 가능합니다. 이를 통해 앞으로 발생할 수 있는 장애를 미리 예측하고, 발생한 장애에 대한 근본적인 원인을 찾아내는 데 초점이 맞춰져 있습니다. │Observability 확보를 위한 핵심 구성 요소 옵저버빌리티는 앞서 언급했듯이 메트릭(Metric), 로깅(Logging), 트레이싱(Tracing) 등 작업이 가능한데요. 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. Metric 모니터링 분야에서 Metric(메트릭)이란, 인프라 혹은 서비스 성능과 상태를 나타내는 지표입니다. 여기서 중요한 점은 단순히 현재 상태를 보기 쉽게 표현하는 것에서 더 나아가 '시계열 데이터' 형태로 변화하는 데이터를 보여줘야 합니다. 예를 들어 CPU 사용률, 메모리 사용률, 스레드 사용률과 같이 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지 효율적으로 보여줄 수 있어야 하죠. 또한 메트릭은 여러 AI 분석툴과 오픈소스와 결합하여, 직관적인 파라미터를 통해 시계열 데이터의 다양한 패턴을 자동 감지할 수 있어야 합니다. 운영자와 개발자에게 필요한 리소스를 선택할 수 있도록 성능 예측하는 지표도 필요합니다. Logging Logging(로깅)은 운영 중인 시스템과 애플리케이션에서 발생하는 다양한 이벤트와 에러 등을 기록하는 과정입니다. Observability는 여기서 더 나아가 클라우드 시스템의 모든 로그를 수집하여, 해당 로그를 통해 문제 원인을 식별할 수 있어야 합니다. 물론 각 로그 스트림은 단일 인스턴스에 대한 이벤트를 알려주기 때문에, 마이크로 서비스 환경에서 전체적인 문제 원인을 파악하기 어려울 수 있습니다. 하지만 중앙 집중식 로깅을 사용하면, 애플리케이션 로그를 한곳에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 여러 서비스로 구성된 MSA 환경에서 로그를 효과적으로 검색하고 모니터링할 수 있죠. 이러한 작업을 하기 위해서 ELK Stack1 과 같은 로그 수집 활용 도구가 필요한데요. 이 도구는 로그 관리를 단순화화여, 전체 시스템 문제를 더 쉽게 분석할 수 있도록 도와줍니다. *ELK Stack1: Elastic Search. Logstash, Kibana의 약자로 데이터를 수집하고 분석하는 도구 모음 Tracing 트레이싱은 애플리케이션 실행 정보를 기록하는 '특별한 로깅' 방식을 의미합니다. 사실 로깅과 트레이싱을 구분하는 것에 큰 의미는 없습니다. 하지만 Observability 관점에서 트레이싱은, 전체 로그 중 문제를 일으키는 특정 로그들을 시각화하고 이를 선택적으로 관찰하는데 의미가 있습니다. Debugging Observability에서 말하는 디버깅은, 시스템과 서비스 성능을 확인하고 검사할 수 있는 다양한 도구입니다. 장애 원인을 찾을 경우 그 장애 원인뿐만 아니라, 연관관계를 가진 여러 인프라와 애플리케이션을 함께 보여줄 수 있어야 하죠. RUM RUM은 Real User Monitoring 약자로, 사용자의 인터랙션을 추적하여 웹사이트나 애플리케이션 성능을 실시간으로 모니터링하는 기술입니다. 옵저버빌리티는 앞서 언급했듯, 더 이상 IT 인프라 운영자를 위한 도구가 아닙니다. DevOps를 위한 통합적인 가시성을 제공하는 도구이죠. 따라서 운영자와 개발자를 위한 '실제 사용자 관점'에서 모니터링을 제공해야 합니다. 이처럼 옵저버빌리티 시스템은 애플리케이션의 전체적인 상태를 깊이 있게 파악하고, 문제 원인을 분석하는 데 중점을 두는 접근 방식입니다. 그렇다면 애플리케이션 성능 관리 시스템인 APM 도구와는 어떤 차이점이 있을까요? │APM과 Observability 차이점 어떻게 보면 APM과 Observability는 비슷해 보이지만, 문제 원인과 인프라를 분석하는 시각에 따라서 다양한 차이점을 지니고 있습니다. 우선 첫 번째 차이점으로는 모니터링 목적 대상에 따른 차이가 있습니다. APM은 E2E(End-to-End) 성능 구간에 주목합니다. WEB-WAS-DB에 걸친 이 과정을 실제 서비스 사용자의 *액티브 서비스2에 초점을 맞춰, 애플리케이션 성능을 분석하고 모니터링하죠. *액티브 서비스: 현재 시점에서 사용자에게 제공되고 있는 상태 Observability는 APM에서 주목하는 E2E보다, 더 많은 범위를 모니터링합니다. 시스템 인프라, WAS, DB에 대한 정밀 성능 분석과 장애 감지는 물론. 운영 중인 인프라와 서비스를 통합하여 문제 원인을 찾는 데 집중합니다. [그림] Zenius-APM 사용자 정의 실시간 모니터링 상황판 따라서 두 번째 차이점으로는, 측정하는 지표에도 많은 차이가 있는데요. APM은 사용자 요청에 따른 응답 시간과 응답 분포, 액티브 서비스 상태, 트랜잭션 처리율, 이슈 중심으로 '사용자 요청' 관점에 따라 주요 지표를 확인할 수 있습니다. Observability는 사용자의 요청 관점이 아닌, 발생할 수 있는 '모든 이벤트 지표'에 주목합니다. 보다 더 전방위적인 모니터링이 가능하죠. 또한 옵저버빌리티는 기존 APM에서 발생하는 주요 장애 원인뿐 아니라, 예측하지 못한 장애를 객관적인 지표로 보여줍니다. 정리한다면 인프라와 서비스를 분석하고 장애를 탐지한다는 점에서 APM과 Observability는 동일한 역할을 갖지만, 결국 사용자가 무엇을 더 초점에 맞추느냐에 따라 사용 목적은 아래와 같이 달라질 수 있습니다. 우리 기업은 Observability가 맞을까, APM가 맞을까? APM Type Observability Type 애플리케이션 성능 최적화가 필요한 경우 애플리케이션 코드 내의 문제를 식별하고 해결하는 데 중점을 둘 경우 MSA 환경이 아닌 모놀리식 아키텍처에서 서비스를 구성하고 있는 경우 MSA 환경에서의 분산 시스템을 통해 서비스를 구성하는 경우 단순한 애플리케이션 성능을 넘어 전체 IT 인프라 환경에 대한 통찰력 확보가 필요한 경우 인프라 운영자, 개발자, 보안담당자 모두가 통합 모니터링 환경이 필요한 경우 이번 글에서는 옵저버빌리티의 중요성과 APM의 차이점을 자세히 살펴보았습니다. 결론적으로 옵저버빌리티와 APM 중 어느 하나를 더 좋다고 할 수 없으며, 각 조직의 요구사항과 사용 편의성에 맞춰 선택해야 합니다. 그러나 점점 복잡해지는 IT 환경을 고려한다면, 옵저버빌리티를 기반으로 한 Zenius-APM과 같은 도구를 활용하여 좀 더 효율적으로 웹 애플리케이션을 관리해 보는 것은 어떨까요? ?더보기 Zenius APM 더 자세히 보기 ?함께 읽으면 더 좋아요 • APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는?! • APM의 핵심요소와 주요기능은?! 2024.07.24
기술이야기 APM의 핵심요소와 주요기능은?! 기술이야기 APM의 핵심요소와 주요기능은?! 지난 글을 통해서 APM의 필요성과 '트랜잭션' 현황 파악의 중요성에 대해서 알아봤습니다. 이번 시간에는 트랜잭션을 어떤 방식으로 추적하는지 APM 동작 과정을 통해 살펴보고, APM 시스템을 최적화하는 핵심 요소와 기능은 무엇인지 자세히 알아보겠습니다. │APM 동작 과정 APM은 Client-Web Application-DBMS와 같은 구성요소 사이에 트랜잭션1을 추적할 수 있어야 합니다. 이를 통해 웹 서비스 전반적인 성능을 모니터링하고, 문제가 발생했을 때 원인을 신속하게 진단할 수 있기 때문인데요. 그렇다면 각 단계별로 APM가 어떻게 트랜잭션1을 추적하는지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. *트랜잭션1: 쉽게 말해 데이터베이스에 실행되는 작업 단위를 의미합니다. 트랜잭션은 작은 여러 작업들을 하나의 그룹으로 묶어 처리하기 때문에, A라는 작업에서 일부가 성공했다고 하더라도 하나의 트랜잭션 처리가 비정상적으로 종료되면 모두 실패한 것이죠. 클라이언트(Client) 웹 서비스 사용자가 이용하는 디바이스 또는 브라우저입니다. 클라이언트에서 발생하는 요청과 응답을 추적하여 페이지 로딩 시간, 사용자 활동, 에러 발생 등을 파악할 수 있습니다. 이 정보들을 통해 사용자 경험을 분석하고 개선하는데 기초 자료로 사용되죠. 웹서버(Web Server) 클라이언트 요청을 받아, 적절한 답을 생성하여 보내는 서버입니다. 이 단계에서 APM은 서버(예: Apache, Nginx) 로그와 성능 지표를 분석하여 요청 처리 시간, 데이터 전송량, 서버 오류 등 정보를 모니터링하고 기록합니다. 웹 애플리케이션 서버(WAS) WAS는 Web Application Server의 약자로, 애플리케이션에서 사용하는 데이터를 저장하고 관리하는 시스템입니다. 이 단계에서 APM은 데이터베이스 성능을 모니터링하여 DB 쿼리 실행시간과 DB 서버 부하 등을 측정하고, 성능 문제를 파악하는 데 도움을 줍니다. WAS 종류로는 WebLogic, Websphere, JEUS, Tomcat 등이 있습니다. 데이터베이스(DBMS) DBMS(Database Management System)는 기업에서 발생하는 모든 데이터를 저장하고 관리하는 소프트웨어입니다. 이 단계에서는 DB 성능 관리 솔루션을 통해, 애플리케이션 개발자가 작성한 SQL 튜닝과 DBMS 소프트웨어 병목 현상 등을 모니터링할 수 있습니다. 특히 데이터베이스는 IT 인프라에서 필수 요소입니다. 기업 서비스 대부분이 데이터베이스에 접근하여, 데이터를 조회하고 수정해야 하기 때문에 DB 관리는 매우 중요하다 할 수 있죠. 이처럼 APM은 Client-Web Server-Was-DB 각 구성요소 사이에 있는 트랜잭션을 추적하여 웹 서비스 성능을 평가할 수 있습니다. 그다음으로는 APM 시스템 전체적인 성능을 평가하고 최적화하는 핵심 요소는 무엇인지 살펴보겠습니다. │APM 성능을 최적화하는 핵심요소 APM 시스템은 크게 5가지 요소를 통해, 전체적인 성능을 최적화할 수 있습니다. 우선 Resource는 시스템 성능과 안정성을 평가하는데 중요한 역할을 하며, DataBase는 SQL 쿼리의 실행 계획이나 DB 연결 상태와 같은 세부 정보를 분석하여 데이터베이스 성능을 최적화합니다. Alert는 모니터링된 데이터에서 문제를 식별하고 사용자나 운영자에게 경고를 보내며, User 경험과 행동을 추적하여 서비스 품질을 평가합니다. WAS는 서버 내부에서 발생하는 이벤트를 모니터링하고, 서버 성능을 평가하는 역할을 합니다. Resource-Database-Alert-User-WAS 이 5가지 요소는 APM 아키텍처를 구성하는 핵심 요소이기도 한데요. 다음 내용을 통해 APM 아키텍처를 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. │APM 아키텍처 APM 아키텍처는 Agent를 통해 WAS(관리대상) 실시간 데이터를 수집하고 → Manager에서 데이터를 수집/분석/가공 한 뒤 → 다양한 UI로 시각화합니다. 특히 꼭 기억해야 할 APM 아키텍처 핵심 3가지는 에이전트, 데이터베이스, 통신방식인데요. 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 에이전트 APM 관리대상(예시: WebSphere, WebLogic, JBoss, JEUS, Tomcat 등)에 Agent라고 불리는 소프트웨어를 설치합니다. 그다음 모니터링 대상 시스템(WAS)에서 데이터를 수집하죠. 에이전트는 애플리케이션 내부 동작을 모니터링하고, 성능 데이터를 수집하는 역할을 합니다. 이러한 데이터를 활용하여 에이전트는 서비스 구간별 현황과 초당 처리 건수, 서비스 응답시간, 동시 접속자 수, 트랜잭션 거래량, 에러 등 상세한 지표를 제공해 주죠. 데이터베이스 수집된 데이터를 보관하고 분석하기 위해서는, 데이터베이스(DataBase)를 사용합니다. 이 데이터베이스는 대규모 데이터를 저장하고 관리하는 구조여야 하며, 분석하고 보고서를 생성하는데 필요한 데이터를 효율적으로 쿼리 할 수 있어야 합니다. 통신방식 APM 시스템은 보통 다양한 통신 프로토콜(Communication Protocol)을 사용하여, 데이터를 수집하고 전송합니다. 예를 들어 웹 소켓(WebSocket)을 통해 실시간 데이터를 전송하거나 http(s)를 사용하여 주기적으로 데이터를 전송하는 방식이 일반적입니다. 그다음으로는 APM은 어떤 주요 기능을 제공하는지 알아보도록 하겠습니다. │APM 주요기능 APM은 대표적으로 웹사이트와 소프트웨어 애플리케이션 및 서비스에서, 성능을 모니터링하고 분석하는 기능이 있는데요. 좀 더 자세한 APM 기능을 살펴보겠습니다. 실시간 성능 통합 모니터링 [그림] Zenius-APM 토폴로지 맵 APM은 Tomcat, Jboss, WebLogic, JEUS 등 다양한 애플리케이션 서버(WAS) 환경에서 실행되는 애플리케이션 통합 모니터링을 제공합니다. 시스템 간의 처리 성능과 현황 정보는 토폴로지 뷰를 통해 시각적으로 파악할 수 있죠. [그림] Zenius-APM 모니터링 상황판 또한 각 서버의 트랜잭션 처리량, 처리 속도, 자원 사용량을 실시간으로 분석하여 시스템 성능을 관리합니다. 특정 트랜잭션 실행 경로를 추적하고 분석하여, 성능 병목 현상도 식별할 수 있습니다. [그림] Zenius-APM 모니터링 서비스 응답분포 APM은 서비스 응답 분포도를 제공하여, 비정상적인 트랜잭션을 집중적으로 조회하고 분석할 수 있습니다. 장애관리 APM은 메모리 누수, 서비스 응답 지연과 같은 장애 원인을 실시간으로 추적하고 분석하는 기능을 제공합니다. Rawdata를 기반으로 장애 발생 시점을 재현하여, 문제의 근본 원인을 파악하는 데 도움을 주죠. 또한 자동 이벤트 처리는 장애 관리 규칙(Rule)에 따라 이루어지며, 문제 발생 시에는 사용자에게 즉각적인 알림을 제공합니다. 성능 분석과 통계 APM은 애플리케이션 성능을 다양한 지표(예: 성능비교, 기간비교, 증설 필요성, 시간대별 등)를 통해 분석하고, 여러 파일 형식의 보고서로 제공합니다. 또한 애플리케이션 성능 문제와 SQL 쿼리 간의 연관성을 분석하여 성능 개선 방안을 제안합니다. 다양한 환경 지원 레거시 시스템에서 클라우드 인프라에 이르기까지, APM은 다양한 IT 환경을 효과적으로 지원합니다. 또한 WAS 중심 성능 관리와 MSA(마이크로 서비스 아키텍처) 환경 모니터링을 가능하게 하는 기술을 제공하죠. 이번 시간에 알아본 내용처럼 APM은 다양한 애플리케이션 서버(WAS) 환경에서 실행되며, 트랜잭션 성능을 관리하는 통합 모니터링 제품입니다. Zenius-APM와 같이 다양한 WAS 환경에서의 통합 모니터링과 트랜잭션 처리 현황을 체계적으로 파악할 수 있는 APM을 통해, 효과적으로 웹 애플리케이션을 관리해 보세요! 2024.07.19
기술이야기 APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는? 기술이야기 APM에서 꼭 관리해야 할 주요 지표는? 웹 애플리케이션, 모바일 애플리케이션, 데스크탑 소프트웨어, 그리고 클라우드 기반 서비스까지 애플리케이션 서비스의 범위는 점점 더 광범위해지고 있습니다. 온라인 쇼핑, OTT, 게임, 금융, SNS, 기업 ERP 서비스 등 거의 모든 산업 분야에서 애플리케이션을 활용하는 가운데 애플리케이션 서비스가 원활하게 제공되지 않으면 기업은 고객의 신뢰를 잃고, 브랜드 이미지와 매출에도 큰 타격을 입게 됩니다. 이에 따라서 애플리케이션의 성능을 지속적으로 모니터링하고 문제를 신속하게 감지하고 해결하게 해주는 APM(Application Performance Monitoring)의 중요성이 빠르게 커지고 있습니다. 그렇다면 구체적으로 APM이 왜 필요한지와 APM을 통해 꼭 살펴봐야 하는 지표들에 대해서 자세히 알아보겠습니다. │APM(Application Performance Monitoring)의 필요성 앞서 언급한 것처럼 APM은 애플리케이션의 성능을 추적하여, 사용자 만족도를 높이기 위한 필수적인 도구입니다. APM이 왜 점점 더 중요해졌는지 좀 더 구체적으로 살펴볼게요. 시스템 복잡성 관리 현대 IT 환경은 마이크로서비스(MSA), 클라우드, 서버리스 컴퓨팅 등 다양한 기술을 복합적으로 사용합니다. 이로 인해 시스템은 점점 더 복잡해지고, 전통적인 모니터링 도구로는 파악하기 어려운 문제가 발생할 수 있는데요. APM은 이러한 복잡한 시스템에서 발생하는 성능 저하나 오류를 정확히 파악하고, 문제의 근원지를 신속하게 찾아내는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 대형 은행이 APM을 통해 실시간 거래 처리 시스템의 성능 저하를 조기에 발견하고 해결하여, 고객 불편을 최소화한 사례가 있습니다. 비즈니스 효율성 및 비용절감 오늘날 기업들은 웹사이트, 모바일 앱, 클라우드 서비스 등 다양한 디지털 플랫폼을 원활하게 운영하기를 원합니다. 동시에 어떻게 하면 이 많은 플랫폼들을 효율적으로 운영하면서, 비용을 절감할지 고민하는데요. APM은 이러한 고민을 해결해 줍니다. 예를 든다면 APM은 클라우드 환경에서 비효율적으로 사용되는 리소스를 식별하고, 필요한 경우에만 리소스를 확장하거나 축소할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 클라우드 비용을 절감하면서도, 시스템 성능을 유지할 수 있게 도와주죠. 고객 경험 개선 다양한 웹/모바일 서비스들이 생겨나면서 소비자들은 점점 더 빠르고, 안정적이며, 개인에게 특화된 맞춤형 서비스를 원하고 있습니다. 애플리케이션의 성능을 개선할수록 사용자 만족도 역시 높아지죠. 만약 소비자 입장에서 필요한 물건을 구매하려고 할 때 버그가 발생하여 구매페이지가 넘어가지 않거나, 결제 과정에 문제가 생긴다면, 고객은 구매를 포기할 수도 있습니다. 이러한 상황에서 APM은 웹 애플리케이션의 성능을 실시간으로 감시하고 문제를 빠르게 해결해 줍니다. 이를 통해 사용자 만족도를 높이고 기업의 잠재적인 매출을 방지할 수 있습니다. 이번엔 개발자/운영자의 관점으로 보는 APM의 필요성을 살펴보겠습니다. 개발자: 개발자는 APM을 통해 애플리케이션의 성능 저하를 유발하는 코드 문제점을 상세히 파악합니다. 예를 들어 느린 데이터베이스 쿼리라던지, 비효율적인 로직, 예기치 않은 오류나 버그 등을 실시간으로 개선합니다. 운영자: 웹/모바일 서비스에 성능 저하나 장애가 발생할 경우 운영자는 APM을 사용하면 어떤 부분이 원인인지 신속하게 진단하고, 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어 시스템의 디스크, 네트워크, 애플리케이션 등 어느 부분이 문제인지 빠르게 파악할 수 있죠. 또한 시스템의 리소스 사용률을 분석하여, 비효율적으로 사용되는 리소스를 조정합니다. 이처럼 APM을 적극적으로 활용하는 기업은, 웹 애플리케이션 성능을 효과적으로 관리할 수 있어 고객 만족을 높일 수 있습니다. 그렇다면 APM을 통해 웹 애플리케이션을 효율적으로 관리하기 위해서는 어떤 지표를 구체적으로 확인하고 관리해야 할까요? │APM에서 꼭 확인해야 할 주요 지표들 APM으로 웹 애플리케이션을 효과적으로 관리하기 위해서는, 먼저 트랜잭션(Transaction) 처리 현황을 확인하는 것이 중요합니다. APM을 통해 사용자가 웹페이지를 조회하거나, API 호출을 통해 특정 작업을 요청할 때, 이 요청이 정상적으로 활성화되고 완료되기까지 전 과정을 살펴볼 수 있어야 하죠. 이밖에도 확인해야 할 주요 지표들이 있는데요. 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 트랜잭션 처리량 [그림] Zenius-APM 서비스 처리 현황 이 차트는 시스템이 일정 시간동안 처리할 수 있는 트랜잭션의 수를 말합니다. 쉽게 말해 웹 애플리케이션이 얼마나 많은 일을 할 수 있는지를 보여주는 지표이죠. 예를 든다면 온라인 쇼핑몰에는 초당 몇 건의 주문을 처리할 수 있는지를 나타냅니다. 여기서 트랜잭션 처리량이 높다는 것은 그만큼 많은 작업을 빠르게 처리할 수 있다는 것을 의미합니다. 정리한다면 시스템 부하가 증가할 경우 처리량이 어떻게 변화하는지 파악하여, 시스템이 사용자 요구와 피크 타임에 충분한 성능을 발휘할 수 있는지 확인하는데 유용합니다. 트랜잭션 상세 성능 : CPU, 힙메모리 등 [그림] Zenius-APM CPU, 힙 메모리 사용률 APM은 트랜잭션의 상세 성능인 CPU 사용률, 힙 메모리 사용률 등 같은 중요한 지표들을 측정합니다. 'CPU 사용률'은 애플리케이션이 얼마나 많은 리소스를 사용하는지를 보여줍니다. '힙 메모리 사용률'은 애플리케이션의 메모리 관리 효율성을 진단하는 지표인데요. 높은 사용률은 메모리 누수를, 낮은 사용률은 리소스 부족과 성능 저하를 나타낼 수 있죠. 이 지표를 모니터링함으로써 개발자는 메모리 관리를 최적화할 수 있습니다. 트랜잭션 응답 분포 : 응답시간 [그림] Zenius-APM 서비스 응답분포 트랜잭션 응답 분포는 사용자의 요청에 대한 시스템의 응답 시간을 말합니다. 사용자가 웹 애플리케이션에 어떤 요청을 했을 때, 시스템이 얼마나 빨리 응답하는지를 나타내주죠. 예를 들어 웹사이트에서 페이지를 클릭했을 때, 그 페이지가 얼마나 빨리 응답하는지에 대한 시간을 말합니다. 응답 시간이 짧으면 사용자는 웹사이트에 더 오래 머무르고, 더 많은 페이지를 탐색하게 해, 사용자의 이탈률을 줄일 수 있겠죠. 사용자 수 모니터링 지표 제공 : 동시 접속 사용자 수, 시간당 방문자 수, 액티브 사용자 수 [그림] Zenius-APM 동시 사용자수, 시간대별 방문자 수 등 이 지표는 웹 애플리케이션을 이용하는 사용자 활동을 측정합니다. 여기서 꼭 확인해야 하는 세 가지 지표가 있는데요. '동시 접속 사용자 수'는 특정 시점에 애플리케이션을 이용하는 사용자 수를 나타내며, 시스템의 부하를 파악하는 데 중요한 지표입니다. '시간당 방문자 수'는 한 시간 동안 애플리케이션 트래픽 패턴을 이해하는 데 도움을 주며 '액티브 사용자 수'는 일정 기간 동안 활동적으로 애플리케이션을 이용하는 사용자 수를 의미하죠. 예를 든다면 온라인 게임 서버에 동시 접속 사용자 수가 급격히 증가하는 시간대를 파악하여, 그 시간대에 서버 리소스를 늘리거나 최적화하여 끊김 없는 게임을 경험할 수 있게 하죠. 이처럼 APM은 트랜잭션을 모니터링하여, 애플리케이션의 성능을 측정하고 분석할 수 있어야 합니다. 이를 통해 웹 애플리케이션에 문제가 발생했을 때 어디서부터 해결해야 할지에 대한 방향을 잡을 수 있죠. │APM, 효과적으로 활용하고 있으신가요? 이번 시간에는 APM이 왜 점차 중요해지고, 웹 애플리케이션을 효과적으로 관리하기 위해 어떤 APM 핵심 지표를 살펴봐야 하는지 알아보았습니다. 다양한 분야에서 애플리케이션 활용이 필수가 되고 있고 AI와 클라우드 컴퓨팅 기술 채택으로 인한 복잡성이 증가하고 있습니다. 이에 따라서 Mordor Intelligence는 APM 시장의 가치가 2024년에 약 94억 달러에 이른 후 2029년까지 연평균 성장률(CAGR) 31%로 급성장할 것으로 예측했습니다. 이처럼 급격하게 중요성과 활용도가 커지는 APM. 혹시 아직 도입하지 않으셨다면 Zenius-APM과 같은 효율적인 솔루션을 통해 애플리케이션 성능을 최적화 하시기 바랍니다. 2024.07.12
회사이야기 [전시회] 브레인즈컴퍼니가 소프트웨이브2023에서 주목받은 이유 회사이야기 [전시회] 브레인즈컴퍼니가 소프트웨이브2023에서 주목받은 이유 지난번 시간에는 「소프트웨이브2023」 전시회에 브레인즈컴퍼니가 참가하여, 전반적인 현장 스케치를 담았었는데요. 두 번째 이야기에서는 1) 브레인즈컴퍼니와 제니우스(Zenius)를 구체적으로 어떻게 알렸는지 2) 참관객분들의 반응은 어땠는지를 자세하게 살펴보려고 합니다. 브레인즈컴퍼니가 참가하여 대성황을 이루었던 소프트웨이브2023. 그날의 생생한 사진과 리얼한 후기도 있으니 주목해 주세요! 。。。。。。。。。。。。 선근님 인터뷰 국내 바이어 VIP 그룹 투어 전시회 첫날이었던 29일(수), 과기부 장관·국회의원·주요기업 임원진 등 주요 VIP 대상으로 브레인즈컴퍼니를 소개하는 시간이 있었습니다. 소개는 브레인즈 그룹 대표인 선근님께서 진행해 주셨어요! 선근님께서는 브레인즈컴퍼니·에이프리카 회사와 제품 소개를 시작으로, “앞으로 인공지능(AI)와 클라우드 분야를 선두하는 기업으로 거듭나겠다."라는 멋진 포부도 밝혀주셨습니다. 이번 소프트웨이브2023에서 브레인즈컴퍼니는, 다양한 콘텐츠로 참관객분들께 다가가려고 노력했는데요. 특히 프론트월, 백월 공간으로 나누어 설명한 부분이 좋은 반응을 얻었습니다. 참관객분들의 이목을 사로잡은 대시보드 제품별 브로슈어, 대시보드, 구축사례 안내 “대시보드가 너무 예뻐요” 프론트월에서 가장 많이 언급된 Best 답변 1위랍니다! 많은 참관객분들께서 제니우스의 통합 대시보드와 서비스 종합상황판 대시보드 등을 요리조리 살펴보셨는데요. “통합관제는 가시성이 무엇보다 중요하다고 생각해요. 그런 의미에서 제니우스의 대시보드는 가시성도 뛰어나고, 고객사 성격에 맞는 커스터마이징도 가능하며, UI적인 면도 우수하네요. 무엇보다 대시보드가 너무 눈에 띄어서 홀린 듯 부스에 들어올 수밖에 없었어요(웃음)” 라며 브레인즈컴퍼니와 제니우스 제품에 칭찬을 아낌없이 해주셨습니다! 이처럼 제니우스의 대시보드는 고객사 IT 업무 및 서비스 운영 현황을 한눈에 파악할 수 있도록 구성하고 시각화했으며, 고객사별 최적의 관제 화면을 구현해 드리고 있어요. 공공기관·대기업·금융권 등 1,000여 개의 성공적인 구축사례 안내를 통해 제니우스 제품에 신뢰성을 더했답니다! 제니우스 핵심제품을 한눈에 제니우스 제품별 소개, 시연 안내 백월 공간에서는 브레인즈컴퍼니의 4가지 핵심 제품을 직관적으로 확인할 수 있었는데요. 제니우스 EMS, APM, ITSM, SIEM을 파트별 담당자 엔지니어분들께서 제품 안내를 도와드렸습니다. 제니우스 EMS 제품을 통해 참관객분들께 통합관리 관제의 중요성, 실제 사례, 각 인프라별 관제의 중요성 등을 전달드렸었는데요. “실제 사례를 직접 눈으로 확인해 보니, 우리 회사에 도입하면 장애 예측이나 장애 시 대응에 편리할 것 같아요.”와 같은 반응이 대부분 차지했을 정도로 호응도가 좋았습니다. 제니우스 APM 또한, 사용자 관점에서 응답 시간관리가 점점 중요해지고 있음에 따라 EMS와 연계해서 사용할 수 있다는 ‘접근성’ 면에서 좋은 반응을 보여주셨는데요. “여러 제품을 쓰지 않아도, 제니우스 하나면 모든 관제가 가능하네요! APM을 도입해서 사용하면 한눈에 관리가 편할 것 같아요.”와 같은 뿌듯한 피드백을 주셨답니다. 。。。。。。。。。。。。 3일 동안 소프트웨이브2023 전시회를 통해 많은 참관객·고객 사분들과 마주하고 소통하며, 브레인즈컴퍼니와 자사 제품을 더 널리 알릴 수 있던 기회였습니다. 특히 브레인즈컴퍼니와 제니우스 제품에 대해 이미 관심을 갖고 방문해 주신 참관객분들이 많다는 점에서 뿌듯하기도 했답니다. 다시 한번 브레인즈컴퍼니와 제니우스 제품에 뜨거운 관심 주셔서 감사드립니다?‍♀️ 앞으로도 브레인즈컴퍼니는 고객분들께 좀 더 적극적으로 다가가기 위한 행사, 콘텐츠 등을 보여드릴게요. 여러분들의 많은 기대와 성원 부탁드리겠습니다! ?더보기 소프트웨이브2023 1탄도 있어요 2023.12.14
회사이야기 [전시회] 브레인즈컴퍼니 ‘소프트웨이브 2023’에서 새로운 비전 제시 회사이야기 [전시회] 브레인즈컴퍼니 ‘소프트웨이브 2023’에서 새로운 비전 제시 브레인즈컴퍼니가 11월 29일(수)부터 12월 1일(금)까지 삼성동 코엑스에서 국내 최대 소프트웨어(SW) 전시회인 「소프트웨이브 2023(소프트웨어 대전)」에 참가했어요. 자회사인 AI 전문기업 ‘에이프리카’와 함께 “AI, 클라우드 네이티브의 창을 열다. 디지털 플랫폼을 위한 Brainz Group”이라는 슬로건 아래 IT 분야의 새로운 비전을 제시하기 위해 참가한 것인데요. 「소프트웨이브 2023」 전시회는 참관객 3만 명, 국내외를 대표하는 320개 사, 557개 홍보 부스가 참가할 정도로 뜨거운 관심 아래 진행되었어요. 브레인즈컴퍼니와 에이프리카는 참관객분들께 자사 핵심 제품을 다채롭고 직관적으로 보여드리기 위해 세미나, 이벤트, 이 밖에도 다양한 콘텐츠를 마련했답니다. 3일 동안 많은 참관객분들과 마주하는 자리여서 더더욱 설레었던 소프트웨이브 2023 전시회. 그 현장감을 담은 후기 바로 시작할게요! 。。。。。。。。。。。。 브레인즈컴퍼니 부스 탐험 브레인즈컴퍼니와 에이프리카의 부스는 멀리서 봐도 한눈에 띨 정도로 웅장했는데요! 부스 곳곳에 브레인즈컴퍼니와 에이프리카의 제품을 다양한 형태로 구성해 보았어요. 참관객분들과 가장 처음 마주하는 안내데스크, 핵심 제품인 데모 영상과 대시보드 영상, 세미나 공간까지! 무엇보다 브레인저가 여러분들을 기다리고 있었답니다? 특히 데모 영상과 대시보드 영상을 통해 제니우스(Zenius)의 핵심제품인 EMS·APM·ITSM·SIEM을 직관적으로 소개해 드릴 수 있었는데요. 제품별 담당 엔지니어가 제니우스를 데모화면과 함께 직접 설명해 드리고 시연해 드리는 자리를 마련해서, 참관객 분들께 좋은 반응을 얻었어요! 브레인즈컴퍼니 x 에이프리카 세미나 Brainz Group Tech Talk 2023 브레인즈컴퍼니는 에이프리카와 함께 「Brainz Group Tech Talk 2023」 이름으로 세미나를 진행하기도 했는데요. ‘인공지능(AI) & 클라우드(Cloud)’를 성공적으로 디지털 전환하기 위한 네 가지 주제를 선보여드렸습니다. ▲광주과학기술원 사례로 본 대규모 AI 플랫폼 구축방안 ▲MLOps와 DevOps를 활용한 프라이빗 LLM 구축방안 ▲클라우드 전환기의 성공적인 IT 인프라 모니터링 방안 ▲디지털 플랫폼 정부의 클라우드 네이티브 구현 사례를 참관객분들께 보여드리는 자리를 가졌답니다. 이 밖에도 QR코드를 통해 온라인 설문 참여를 해주신 참관객분들에 한해, 스타벅스 커피 쿠폰 이벤트도 진행했어요. 이처럼 다양한 콘텐츠로 채워진 브레인즈컴퍼니 부스에 많은 참관객들이 몰리며 대 성황을 이루었습니다! 。。。。。。。。。。。。 소프트웨이브 2023 전시회를 통해 많은 고객분들과 마주하고, 저희 제품을 다양한 각도에서 알릴 수 있어 뿌듯하고 행복했던 시간이었어요. 자회사인 에이프리카와 함께해서 더더욱 뜻깊었답니다. 3일 동안 브레인즈컴퍼니와 에이프리카 큰 관심 보내주셔서 감사드리며, 앞으로도 IT 인프라 통합모니터링 분야뿐만 아니라 인공지능(AI) & 클라우드(Cloud) 분야에서 지속적으로 차별화된 서비스를 보여드릴게요! PS. 3일 동안 진행한 소프트웨이브 2023 전시회인 만큼 아직도 못다 한 얘기가 아직도 많아요. 다음에는 소프트웨이브 2023 못다 한 이야기 시즌2 콘텐츠로 돌아올게요-! To be continued… 2023.12.06
회사이야기 [전시회] ‘CDA 컨퍼런스’를 통해 해법을 제시한 브레인즈컴퍼니 회사이야기 [전시회] ‘CDA 컨퍼런스’를 통해 해법을 제시한 브레인즈컴퍼니 지난 11월 29일, 브레인즈컴퍼니가 잠실 롯데호텔에서 열린 「CDA컨퍼런스」에 참가했어요. 브레인즈컴퍼니는 이번 컨퍼런스를 통해 성공적인 클라우드 전환을 위한 비전과 해법을 제시했는데요. 자세한 후기를 바로 들려드릴게요! CDA컨퍼런스는 「클라우드 데이터센터 협의회(이하 CDA)」에서 주관한 이번 컨퍼런스는, '클라우드 네이티브 및 SaaS 전환을 위한 클라우드 데이터 센터의 첫걸음'이라는 주제로 클라우드 분야별(SaaS, Cloud, Infra) 전문기업 30개사가 참여했는데요. ▲CDA 컨퍼런스 2023 개회식 ▲CDA 컨퍼런스 2023 기조강연 이번 컨퍼런스는 기업·공공·의료·교육 등 다양한 영역에서 디지털 서비스/솔루션/인프라를 제공하는 많은 회원사들이 참가하여, 클라우드에 대한 비전과 서비스의 우수성을 소개했어요. 총 천명 이상이 참가한 이번 컨퍼런스는 크게 기조강연·주제별강연·전시부스로 나누어 진행됐어요. 성공적인 클라우드 전환을 위한 모니터링 방안 강연 브레인즈컴퍼니는 강연과 부스 운영을 통해, 클라우드 전환기의 성공적인 모니터링에 대한 비전을 제시했는데요. 먼저 '성공적인 클라우드 전환을 위한 효율적인 모니터링 방안'이라는 주제로 강연을 진행했어요. 브레인즈컴퍼니의 오다인 님께서 과도기에 봉착한 클라우드 전환 현황, 클라우드 전환 과도기 하이브리드 환경에서의 모니터링 전략, 성공적인 모니터링 솔루션 선택 기준 이렇게 세 가지 이슈를 중심으로 구성하여 강연을 진행하셨어요. 이날 강연을 통해 브레인즈컴퍼니는, 과도기에 봉착한 클라우드 전환기에서 성공적으로 모니터링할 수 있는 명확한 해법을 제시해 드렸어요. 총 이백여 명 이상의 참관객들이 브레인즈컴퍼니의 강연을 경청해 주셨는데요. 강연의 뜨거운 열기는 브레인즈컴퍼니의 부스에 대한 관심으로 이어졌어요. 열띤 관심이 이어진 브레인즈컴퍼니의 부스 브레인즈컴퍼니 부스에선, 브로슈어와 제품데모(Demo) 시연을 통해 제니우스(Zenius)에 대해 자세히 알리는 시간을 가졌는데요. ▲큰 관심을 끌었던 브레인즈컴퍼니의 부스 부스에 방문한 참관객분들은 클라우드뿐 아니라, 온프레미스 환경도 모니터링이 가능한 점과 EMS·APM·SIEM·ITSM 등 핵심제품들의 기능을 모듈화하여 사용할 수 있는 부분에도 큰 관심을 보여주셨어요. 브레인즈컴퍼니의 심재걸, 김선효, 오다인, 최승훈 님께서 Zenius 제품에 대한 구체적인 설명을 진행해 주셨는데요. 기본적인 설명 이후에 참관객분들의 상황별로 다양한 문의가 이어졌어요. 이에 대해 막힘없이 답변을 해드리며 열띤 분위기를 이어갔답니다! 부스에 방문하신 한 참관객분은 "지금 회사가 클라우드로의 전환기에 있어, 모니터링 서비스가 필요했었어요. 오늘 설명을 들어보니 Zenius가 적합하다고 판단되어 도입에 대해 긍정적으로 검토할 계획이에요"라며 만족감을 나타내셨어요. 브레인즈컴퍼니는 이번 CDA 컨퍼런스를 통해, 새로운 비전을 제시하고 많은 분들께 Zenius를 알릴 수 있었어요. 앞으로 CDA 컨퍼런스뿐만 아니라 다양한 온·오프라인을 통해 IT 인프라 모니터링의 새로운 비전을 제시하고, Zenius의 우수성을 알릴 예정인데요. 여러분들의 많은 관심과 응원 부탁드릴게요? 2023.12.05
회사이야기 브레인즈컴퍼니 ‘2023 소프트웨어대전’ 참가 회사이야기 브레인즈컴퍼니 ‘2023 소프트웨어대전’ 참가 브레인즈컴퍼니가 「2023 대한민국 소프트웨어대전」에 참가하여 IT 인프라 통합관리의 새로운 비전을 제시할 예정이에요. 자세한 내용은 다음과 같아요! 2023 대한민국 소프트웨어대전은요 2023 대한민국 소프트웨어대전은 2016년에 첫 개최된 대표적인 소프트웨어 ICT 비즈니스 박람회인데요. 올해는 총 330개사가 패키지SW·IT서비스·융합SW·인터넷SW·게임콘텐츠SW의 큰 분류에 맞춰 참가할 예정이에요(*총 570개 부스 규모) [2023 대한민국 소프트웨어대전] ▪일시: 2023년 11월 29일(수) ~ 12월 1일(금), 10:00~17:00 ▪장소: 삼성동 코엑스 A홀(*브레인즈컴퍼니 부스 C32번) ▪후원: 과학기술정보통신부, 교육부, 행정안전부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부, 서울특별시 ▪홈페이지: 바로가기 --------------------------------------------------------------- 2023 소프트웨어대전에서 브레인즈컴퍼니는요 브레인즈컴퍼니는 이번 2023 소프트웨어대전에서 “AI, 클라우드 네이티브의 창을 열다. 디지털 플랫폼을 위한 Brainz Group”이라는 슬로건으로, 자회사인 AI전문기업 '에이프리카'와 함께 참가해요. 온프레미스, 클라우드 그 어떤 IT 환경도 완벽하게 통합관리할 수 있는 ‘제니우스(Zenius)’ 또한 선보일 예정인데요. 제니우스의 핵심 제품인 EMS·APM·ITSM·SIEM의 세부적인 특장점을 다양한 콘텐츠를 통해 직접 경험하실 수 있어요! [Brainz Group Tech Talk 2023] ▪장소: 삼성동 코엑스 A홀(*브레인즈컴퍼니 부스 C32번) ▪주제(세부내용 변동 가능) > 클라우드 네이티브 정보시스템 구축 방안 > Private LLM 모델 구축 방안 > 클라우드 네이티브 애플리케이션 구축 방안 > 성공적인 IT 인프라 모니터링 방안 --------------------------------------------------------------- 에이프리카와 함께 성공적인 AI&Cloud, 디지털 전환을 위한 'Brainz Group Tech Talk 2023' 세미나 또한 진행할 예정이에요. 2023 소프트웨어대전 참관 방법은 아래와 같아요. 2023 소프트웨어대전 참관 방법 하단 링크를 통해 [사전등록] 하시면 ‘무료’로 참관하실 수 있어요. 2023 소프트웨어대전 브레인즈컴퍼니 x 에이프리카 부스에 방문하셔서 IT 기술의 현재와 미래를 만나 보세요? ?2023소프트웨어대전 무료로 참가하기 2023.11.15
기술이야기 메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기 기술이야기 메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기 Java에서 가장 많이 접하는 문제는 무엇이라 생각하시나요? 바로 리소스 부족 특히 ‘JVM(Java Virtual Machine) 메모리 부족 오류’가 아닐까 생각해요. 메모리 부족 원인에는 우리가 일반적으로 자주 접하는 누수, 긴 생명주기, 다량의 데이터 처리 등 몇 가지 패턴들이 있는데요. 오늘은 좀 일반적이지 않은(?) 유형에 대해 이야기해 볼게요! Java 객체 참조 시스템은 강력한 참조 외에도 4가지 참조를 구현해요. 바로 성능과 확장성 기타 고려사항에 대한 SoftReference, WeakReference, PhantomReference, FinalReference이죠. 이번 포스팅은 FinalReference를 대표적인 사례로 다루어 볼게요. PART1. 분석툴을 활용해 메모리 누수 발생 원인 파악하기 메모리 분석 도구를 통해 힙 덤프(Heap Dump)를 분석할 때, java.lang.ref.Finalizer 객체가 많은 메모리를 점유하는 경우가 있어요. 이 클래스는 FinalReference와 불가분의 관계에요. 나눌 수 없는 관계라는 의미죠. 아래 그림 사례는 힙 메모리(Heap Memory)의 지속적인 증가 후 최대 Heap에 근접 도달 시, 서비스 무응답 현상에 빠지는 분석 사례인데요. 이를 통해 FinalReference 참조가 메모리 누수를 발생시킬 수 있는 조건을 살펴볼게요! Heap Analyzer 분석툴을 활용하여, 힙 덤프 전체 메모리 요약 현황을 볼게요. java.lang.ref.Finalizer의 점유율이 메모리의 대부분을 점유하고 있죠. 여기서 Finalizer는, 앞에서 언급된 FinalReference를 확장하여 구현한 클래스에요. JVM은 GC(Garbage Collection) 실행 시 해제 대상 객체(Object)를 수집하기 전, Finalize를 처리해야 해요. Java Object 클래스에는 아래 그림과 같이 Finalize 메서드(Method)가 존재하는데요. 모든 객체가 Finalize 대상은 아니에요. JVM은 클래스 로드 시, Finalize 메서드가 재정의(Override)된 객체를 식별해요. 객체 생성 시에는 Finalizer.register() 메서드를 통해, 해당 객체를 참조하는 Finalizer 객체를 생성하죠. 그다음은 Unfinalized 체인(Chain)에 등록해요. 이러한 객체는 GC 발생 시 즉시 Heap에서 수집되진 않아요. Finalizer의 대기 큐(Queue)에 들어가 객체에 재정의된 Finalize 처리를 위해 대기(Pending) 상태에 놓여있죠. 위 그림과 같이 참조 트리(Tree)를 확인해 보면, 많은 Finalizer 객체가 체인처럼 연결되어 있어요. 그럼 Finalizer 객체가 실제 참조하고 있는 객체는 무엇인지 바로 살펴볼까요? 그림에 나온 바와 같이 PostgreSql JDBC Driver의 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement인 점을 확인할 수 있어요. 해당 시스템은 PostgreSql DB를 사용하고 있었네요. 이처럼 Finalizer 참조 객체 대부분은 Jdbc3gPreparedStatement 객체임을 알 수 있어요. 여기서 Statement 객체는, DB에 SQL Query를 실행하기 위한 객체에요. 그렇다면, 아직 Finalize 처리되지 않은 Statement 객체가 증가하는 이유는 무엇일까요? 먼저 해당 Statement 객체는 실제로 어디서 참조하는지 살펴볼게요. 해당 객체는 TimerThread가 참조하는 TaskQueue에 들어가 있어요. 해당 Timer는 Postgresql Driver의 CancelTimer이죠. 해당 Timer의 작업 큐를 확인해 보면 PostgreSql Statement 객체와 관련된 Task 객체도 알 수도 있어요. 그럼 org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement 클래스가 어떻게 동작하는지 자세히 알아볼까요? org.postgresql.jdbc3g.Jdbc3gPreparedStatement는 org.postgresql.jdbc2.AbstractJdbc2Statement의 상속 클래스이며 finalize() 메서드를 재정의한 클래스에요. Finalize 처리를 위해 객체 생성 시, JVM에 의해 Finalizer 체인으로 등록되죠. 위와 같은 코드로 보아 CancelTimer는, Query 실행 후 일정 시간이 지나면 자동으로 TimeOut 취소 처리를 위한 Timer에요. 정해진 시간 내에 정상적으로 Query가 수행되고 객체를 종료(Close) 시, Timer를 취소하도록 되어 있어요. 이때 취소된 Task는 상태 값만 변경되고, 실제로는 Timer의 큐에서 아직 사라지진 않아요. Timer에 등록된 작업은, TimerThread에 의해 순차적으로 처리돼요. Task는 TimerThread에서 처리를 해야 비로소 큐에서 제거되거든요. 이때 가져온 Task는 취소 상태가 아니며, 처리 시간에 아직 도달하지 않은 경우 해당 Task의 실행 예정 시간까지 대기해야 돼요. 여기서 문제점이 발생해요. 이 대기 시간이 길어지면 TimerThread의 처리가 지연되기 때문이죠. 이후 대기 Task들은 상태 여부에 상관없이, 큐에 지속적으로 남아있게 돼요. 만약 오랜 시간 동안 처리가 진행되지 않는다면, 여러 번의 Minor GC 발생 후 참조 객체들은 영구 영역(Old Gen)으로 이동될 수 있어요. 영구 영역으로 이동된 객체는, 메모리에 즉시 제거되지 못하고 오랜 기간 남게 되죠. 이는 Old(Full) GC를 발생시켜 시스템 부하를 유발하게 해요. 실제로 시스템에 설정된 TimeOut 값은 3,000초(50분)에요. Finalizer 참조 객체는 GC 발생 시, 즉시 메모리에서 수집되지 않고 Finalize 처리를 위한 대기 큐에 들어가요. 그다음 FinalizerThread에 의해 Finalize 처리 후 GC 발생 시 비로소 제거되죠. 때문에 리소스의 수집 처리가 지연될 수 있어요. 또한 FinalizerThread 스레드는 우선순위가 낮아요. Finalize 처리 객체가 많은 경우, CPU 리소스가 상대적으로 부족해지면 개체의 Finalize 메서드 실행을 지연하게 만들어요. 처리되지 못한 객체는 누적되게 만들죠. 요약한다면 FinalReference 참조 객체의 잘못된 관리는 1) 객체의 재 참조를 유발 2) 불필요한 객체의 누적을 유발 3) Finalize 처리 지연으로 인한 리소스 누적을 유발하게 해요. PART2. 제니우스 APM을 통해 Finalize 객체를 모니터링하는 방법 Zenius APM에서는 JVM 메모리를 모니터링하고 분석하기 위한, 다양한 데이터를 수집하고 있어요. 상단에서 보았던 FinalReference 참조 객체의 현황에 대한 항목도 확인할 수 있죠. APM 모니터링을 통해 Finalize 처리에 대한 문제 발생 가능성도 ‘사전’에 확인 할 수 있답니다! 위에 있는 그림은 Finalize 처리 대기(Pending)중인 객체의 개수를 확인 가능한 컴포넌트에요. 이외에도 영역별 메모리 현황 정보와 GC 처리 현황에 대해서도 다양한 정보를 확인 할 수 있어요! 이상으로 Finalize 처리 객체에 의한 리소스 문제 발생 가능성을, 사례를 통해 살펴봤어요. 서비스에 리소스 문제가 발생하고 있다면, 꼭 도움이 되었길 바라요! ------------------------------------------------------------ ©참고 자료 ◾ uxys, http://www.uxys.com/html/JavaKfjs/20200117/101590.html ◾ Peter Lawrey, 「is memory leak? why java.lang.ref.Finalizer eat so much memory」, stackoverflow, https://stackoverflow.com/questions/8355064/is-memory-leak-why-java-lang-ref-finalizer-eat-so-much-memory ◾ Florian Weimer, 「Performance issues with Java finalizersenyo」, enyo, https://www.enyo.de/fw/notes/java-gc-finalizers.html ------------------------------------------------------------ 2023.10.12
회사이야기 [브레인즈 소식] ‘원격 서비스 응답 블로킹 대기 상태의 트랜잭션 제어 시스템 및 방법’ 특허 취득 회사이야기 [브레인즈 소식] ‘원격 서비스 응답 블로킹 대기 상태의 트랜잭션 제어 시스템 및 방법’ 특허 취득 브레인즈컴퍼니는 지난 6월 27일, APM(Application Performance Management) 관련 특허를 취득했습니다. 2022년 12월에 출원 신청한 것으로, 명칭은 ‘원격 서비스 응답 블로킹 대기 상태의 트랜잭션 제어 시스템 및 방법’입니다. 이번에 출원한 특허는 기존 Zenius APM에서 트랜잭션을 추적하고, 처리 중인 트랜잭션을 종료시키는 기능을 고도화한 기술인데요. 특히 MSA(Micro Service Architecture) 환경에서 애플리케이션 성능을 모니터링하고 안정적인 서비스 운영 환경을 만들기 위해 개발되었습니다. IT 서비스 구조가 Monolithic에서 MSA 형태로 변화함에 따라, IT 서비스를 구성하는 환경은 점점 복잡해지고 있습니다. 이전에는 단순히 하나의 큰 애플리케이션으로 서비스를 구성하고 있었다면, 현재는 여러 개의 작은 애플리케이션으로 서비스가 나뉘어 있고, 또 각각의 서비스들은 네트워크를 통해 복잡하게 연결되어 있는 형태죠. 이런 구조에서는 서비스 간 연계 구간에서의 지연이 전체 서비스의 장애를 유발할 가능성이 높아집니다. APM에서는 웹 애플리케이션에서 병목을 일으키는 트랜잭션을 모니터링하고 제어할 수 있는 기능을 제공합니다. 하지만 WAS 영역보다 확장된 네트워크 측면에서의 응답 지연이 발생하는 경우에는 해당 트랜잭션을 중지시킬 수 없어 병목을 유발하고 전체 서비스의 성능 저하로 이어질 수 있죠. 이번에 취득한 특허 기술은 이런 이슈에 대한 즉각적인 병목 해소를 통해, 실질적인 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, Micro Service Architecture 시대에 IT 서비스를 영위하는 기업에 더욱 효과적인 모니터링 환경을 제공하게 됩니다. Zenius APM은 이번에 취득한 특허 기술을 통해 MSA 구조의 분산된 환경에서 최적화되어, 애플리케이션 품질을 향상시키고 IT 서비스 연속성을 확보해 고객 만족도가 높아질 것으로 기대됩니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 지속적인 기술 개발을 통해 레거시는 물론, 클라우드 네이티브 환경에서의 모니터링 툴 활용도를 극대화하고, IT 인프라 관리자의 고민을 덜 수 있는 서비스를 만들기 위해 끊임없이 노력하겠습니다. 2023.07.19
회사이야기 강선근 대표이사, ‘중소기업인 대회’ 산업포장 수상 회사이야기 강선근 대표이사, ‘중소기업인 대회’ 산업포장 수상 강선근 브레인즈컴퍼니 대표이사가 20일 중소기업DMC타워에서 열린 ‘중소기업인 대회’에서 산업포장을 수상했습니다. 올해 34회째를 맞은 중소기업인 대회는 일자리, 수출, 사회기여 등 한국경제 발전에 공헌한 중소/벤처기업인의 성과를 되짚어 보고, 자긍심을 높이는 중소 기업계 최대 축제입니다. 중소기업인 대회는 기술력 뿐만 아니라 재무적 실적과 사회 공헌에 얼마나 이바지 했는지를 종합적으로 평가하며 일회성 공적이 아닌 얼마나 꾸준한 업적이 쌓았는지를 보고 수상자를 선발합니다. 강선근 대표이사는 IT 인프라 통합관리 솔루션, Zenius(제니우스)의 우수한 기술력으로 관제 분야의 국산화 및 국내 SW산업 수준을 향상시킨 공로를 인정 받았습니다. 또한 교육 기관에 기부금 전달 및 산학 협력 업무협약을 체결해 소프트웨어산업 인재 양성에 힘쓰고 있는 점을 인정받아 산업포장을 수상하게 되었습니다. △기술력: 다양한 이기종 IT 인프라에 대한 통합관리 시스템 Zenius EMS를 기반으로, 웹 애플리케이션 성능 모니터링 Zenius APM, 통합로그관리 Zenius SIEM , IT서비스 관리 Zenius ITSM 등으로 구성된 소프트웨어 발전 기여 △실적: 공공기관, 관제부분 실적 1위 △사회공헌: 산학 협력 등 일자리 창출 이번 행사는 서울지방중소벤처기업청과 중소기업중앙회 서울지역본부가 공동 주최하고 서울시가 후원하였습니다. 2023.06.21
회사이야기 제 6회 브레인즈컴퍼니 패밀리데이 회사이야기 제 6회 브레인즈컴퍼니 패밀리데이 브레인즈컴퍼니는 2015년부터 따뜻한 봄이 오면, '패밀리데이'를 개최하고 있습니다. 패밀리데이는 브레인저들의 가족을 초청해 1박2일 간 함께 연휴를 즐기는 행사입니다. 한 번 참석한 가족들은 다음 패밀리데이를 손꼽아 기다릴 정도로 만족도가 높은 행사인데요. 코로나로 인해 잠시 중단됐던 패밀리데이가 지난 5월 20~21일 양일간 홍천 대명 비발디파크에서 열렸습니다! 가족들이 도착하기 전, 도우미로 나선 브레인저들이 행사장을 세팅했습니다. 헹사장에 도착한 가족들은 간식박스와 음료를 비롯한 웰컴키트를 수령하고, 뽑기를 통해 상품도 함께 받아갔습니다. 또, 차후에 진행될 로또 게임과 행운권 추첨을 위해 사전 등록도 진행했습니다. 브레인즈에서 준비한 웰컴키트와 선물을 한 아름씩 안고 가족사진도 찰칵! 2인 가족부터 3대가 모두 총출동한 가족까지, 약 100여명의 브레인저와 가족들이 참석했습니다. 모두 빠짐없이 추억을 남길 수 있도록 폴라로이드로도 사진을 제공했어요. 본격적인 행사를 시작하기 앞서, 브레인저와 그 가족들이 함께 단체사진을 촬영했습니다. 환한 표정의 참가자들! 기분좋게 행사가 시작됐습니다. 이번 행사는 영업그룹의 막내, 석빈님이 진행했습니다. 행사장 앞 무대에 잔뜩 쌓인 경품들 보이시나요? 첫 번째로, "사회자를 이겨라, 가위바위보!" 게임이 진행됐습니다. 많은 경쟁자를 물리치고 20여명이 무대 앞으로 나와 사회자와 겨뤘고, 최후의 4인이 남았습니다. 그 중 미모를 한껏 뽐내던 꼬마숙녀가 우승해 가족들의 환호를 받으며 상품을 차지했습니다! 다음으로 '청기백기' 게임이 진행됐는데요. 초등학교 입학 전 유아들이 먼저 참여했습니다. 아이들이 참여하다 보니, 마음 약한 사회자는 탈락을 쉽게 외치지 못해 곤혹을 치뤘습니다. 이어, 초등부 게임이 진행됐고 치열한 경쟁 끝에 경품을 차지할 수 있었습니다. 다음으로 중고등부! 이전 게임들에 비해 월등한 실력을 보여줘 우승자를 가리기 어려웠는데요. 결국 최후의 2인이 가위바위보를 통해 상품을 가져갔습니다. 마지막으로 남녀를 나눠 성인부 게임이 진행됐습니다. 한치의 양보도 없이 진행된 게임의 승자는 브레인저들이 차지했습니다. 성인 여성부 게임에서는 브레인저의 가족들이 우승하며 경품을 나눠갔습니다. 다음으로, 가족이 모두 함께 즐길 수 있는 '파스타면&마시멜로우 탑 쌓기' 게임이 진행됐는데요. 5분 간 파스타면과 마시멜로우를 잘 조합해 가장 높이 탑을 쌓은 가족 3팀에게 경품을 증정했습니다. 이어서, OX 퀴즈를 풀었습니다. 어린 아이들 눈높이에 맞춰 다양한 문제가 출제됐고, 패자부활전을 거쳐 최후의 4인이 남았는데요. 승자는 ITSM 팀장인 희찬님이 차지했습니다. 이번에는 가족들의 단합력을 높여줄 다각 달리기! 2, 3, 4인 가족으로 나눠 게임이 진행됐습니다. 1그룹 브레인저들이 모두 승리를 거머쥐었네요. 행사장 입장 때 제출했던 로또를 맞히기 위해, 자녀들이 나와 각 번호의 풍선을 터뜨리는 게임이 진행됐습니다. 브레인저들이 옆에서 원하는 번호를 부르며 코치하고, 아이들이 열심히 다트핀을 던졌습니다. 총 3팀의 가족들이 경품을 가져갔어요. 마지막 게임은 아이들이 가장 기다린 '보물찾기'였는데요. 도우미들이 행사 시작 전 건물 근처에 많은 보물을 숨겨뒀고, 한 명도 빠짐없이 상품을 가져갈 수 있었습니다. 평소 갖고 싶던 선물이 나오자, 활짝 웃음 짓던 아이들! 행사 중 가장 행복한 모습을 보여, 보는 이들도 절로 미소가 나왔네요. 게임이 끝난 후, 행운권 추첨이 시작됐습니다. 최연소 참가자인 인프라웹팀 보람님의 쌍둥이 딸도 추첨에 참여해 눈길을 끌었습니다. APM팀의 진광님 가족이 1등 및 여러 상품을 휩쓸어가며 부러움을 샀어요. 행사가 끝난 후, 가족별로 모여 브레인즈에서 제공한 한우 불고기를 먹으며 오붓한 시간을 보냈습니다. 이후 각자 숙소에서 자유시간을 갖고, 다음날 오전 역시 브레인즈 측에서 마련한 조식을 먹은 후 집으로 돌아갔습니다. 이번 행사에 참석한 브레인저들이 마음 따뜻해지는 이야기를 전해왔습니다. "사춘기에 접어든 큰 아이와 서먹했는데, 기분 전환이 됐는지 좀 나아졌네요. 즐거운 시간이었어요." "매년 아주 만족하며 행사에 참석하고 있습니다. 준비해주신 도우미분들께 감사드리고, 좋은 행사 계속 됐으면 해요." "동료들의 가족들을 보니, 무엇인가 알 수 없는 책임감이 더 생기는 것 같아요. 예전에는 나만 잘하면 되지라고 생각했는데 저와 협업하는 분이 누군가의 아버지이고 어머니라는 것을 느끼며, 더 많이 배려해야 겠다는 생각을 했습니다." "코로나로 잠정 중지됐다 오랜만에 다시 열려서 기뻐요. 1박 2일 동안 가족들이 행복해하는 모습을 보며 저도 행복했어요. 맛있는 음식과 깔끔한 숙소 그리고 멋지게 행사 준비한 도우미들이 있어 더욱 즐거운 시간을 보낼 수 있었어요." 2023.05.26
기술이야기 옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들 기술이야기 옵저버빌리티 향상을 위한 제니우스 대표 기능들 이번 블로그에서는 지난 블로그에서 다루었던 옵저버빌리티를 구현하기 위한 오픈 소스들은 어떤 것들이 있는지 간략히 알아보고, 제니우스(Zenius-EMS)에서는 옵저버빌리티 향상을 위해서 어떤 제품들을 제공하고 있는 지 살펴보겠습니다. 옵저버빌리티 구현을 위해 널리 활용되는 대표적인 오픈소스로는 아래 네 가지 정도를 들 수 있습니다. l Prometheus: 메트릭 수집 및 저장을 전문으로 하는 도구입니다. Prometheus는 강력한 쿼리 기능을 가지고 있으며, 다양한 기본 메트릭을 제공하며 데이터 시각화를 위해 Grafana와 같은 도구와 통합될 수 있습니다. 또한 이메일, Slack 및 PagerDuty와 같은 다양한 채널을 통해 알림을 보낼 수 있습니다. l OpenTelemetry: 에이전트 추가 없이 원격으로 클라우드 기반의 애플리케이션이나 인프라에서 측정한 데이터, 트레이스와 로그를 백엔드에 전달하는 기술을 제공합니다. Java, Go, Python 및 .NET을 포함한 다양한 언어를 지원하며 추적 및 로그에 대한 통합 API를 제공합니다. l Jaeger: 분산 서비스 환경에서는 한번의 요청으로 서로 다른 마이크로서비스가 실행될 수 있습니다. Jaeger는 서비스 간 트랜잭션을 추적하는 기능을 가지고 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다. 이 기능을 통해 애플리케이션 속도를 저해하는 병목지점을 찾을 수 있으며 동작에 문제가 있는 애플리케이션에서 문제의 시작점을 찾는데 유용합니다. l Grafana: 시계열 메트릭 데이터를 시각화 하는데 필요한 도구를 제공하는 툴킷입니다. 다양한 DB를 연결하여 데이터를 가져와 시각화 할 수 있으며, 그래프를 그릴 수도 있습니다. 시각화한 그래프에서 특정 수치 이상일 때 알람 기능을 제공하며 다양한 플러그인으로 기능확장이 가능합니다. ------------------------------------------------- 오픈 기술을 이용해 Do It Yourself 방식으로 옵저버빌리티를 구현한다면 어떨까요? 직접 옵저버빌리티를 구현하기 위해서는 먼저 필요한 데이터를 수집해야 합니다. 필요한 데이터가 무엇인지, 어떤 방식으로 수집할지 결정하고 Prometheus, OpenTelemetry 같은 도구들을 이용해 설치 및 설정합니다. 이 단계는 시간이 가장 오래 걸리고, 나중에 잘못된 구성이나 누락이 발견되기도 합니다. 다음 단계는 데이터 저장입니다. 이 단계에서 주의할 점은 예전처럼 여러 소스에서 수집한 데이터를 단순하게 저장하는 것이 아니라, 전체적인 관점에서 어떤 이벤트가 일어나는지를 추적이 가능하도록 데이터 간의 연결과 선후 관계를 설정하는 것입니다. 어려운 점은 새로운 클라우드 기술을 도입하거나 기존의 인프라나 애플리케이션에서 변경이 발생할 때마다 데이터를 계속해서 정리를 해야 하는데, 이를 위해 플랫폼을 지속적으로 수정하고 구성을 추가해야 한다는 것입니다. 마지막으로 부정확한 경고들은 제거해야 합니다. 비즈니스 상황과 데이터는 계속해서 변화하기 때문에 이에 맞게 베이스 라인을 지속적으로 확인하고, 임계치를 조정해서 불필요한 알람이나 노이즈 데이터가 생기는 것을 방지해야 합니다. 결론적으로 직접 옵저버빌리티를 구현하는 것은 처음에는 쉬워 보여도 고급 인력과 많은 시간을 확보해야 하며, 별개로 시간이 지남에 따라서 효율성과 확장성이 떨어진다는 점을 감안하면 대부분의 기업은 감당하기 어렵다고 할 수 있습니다. 그렇다면, Zenius(제니우스) EMS는 옵저버빌리티를 어떻게 확보하고 있을까요? 옵저버빌리티 향상을 위한 가장 기본적인 기능은 토폴로지맵 또는 대시보드입니다. 다양한 인프라의 물리적 논리적 연결구조들을 한 눈에 시각적으로 파악할 수 있도록 해야 합니다. Zenius는 각 인프라별 상황을 한 눈에 볼 수 있는 오버뷰와 시스템 전체를 조망할 수 있는 토폴로지맵, 그리고 서비스 별 상황들을 감시할 수 있는 대시보드 등 크게 세가지의 뷰어(Viewer)를 제공합니다. 인프라의 구성 상황에 따라 다층적으로 구성되어 고객들이 인프라에서 일어나는 상황을 즉각 알 수 있도록 해 줍니다. 이러한 뷰어들은 기존 ‘모니터링’의 개념에서 ‘옵저버빌리티’ 개념으로 진화화면서 좀 더 다층적, 다양화되는 형태로 진화하고 있습니다. 또한, Zenius는 기존의 각 인프라별로 단순히 감시를 설정하는 방식이 아닌 다양한 인프라로부터의 로그와 메트릭 정보를 이용해 어떤 상관관계가 있는지 분석하는 ‘복합감시’라는 서비스가 기본적으로 탑재돼 있습니다. 복합감시를 대표 기능에는 ERMS(Event Relation Management System), 스냅샷 그리고 조치 자동화 등을 들 수 있습니다. l ERMS 기능은 로깅, 메트릭 정보와 장비의 상태를 이용해 새로운 감시 기준을 만들어, 의미있는 이벤트를 생성해 사용자에게 개별 장비 수준이 아닌 서비스 관점에서 정확한 상황 정 보를 제공합니다. l 스냅샷은 서비스 동작에서 이벤트가 발생했을 때, 당시 상황을 Rawdata 기반으로 그대로 재현하는 기능으로 SMS, DBMS, APM, NMS 등 모든 인프라를 동시에 볼 수 있습니다. l 조치 자동화는 ERMS를 자동운영시스템과 연동해, 특정 상황에서 자동으로 스크립트를 실행해 제어하는 기능입니다. 트레이싱 기능은 APM에서 제공하는 기능으로, WAS(Web Application Server)에 인입되고 처리되는 모든 트랜잭션들을 실시간으로 모니터링하고 지연되고 있는 상황을 토폴로지 뷰를 통해 가시적으로 분석할 수 있습니다. 사용자는 토폴로지 뷰를 통해 수행 중인 액티브 트랜잭션의 상세정보와 WAS와 연결된 DB, 네트워크 등 여러 노드들 간의 응답속도 및 시간들을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 제니우스의 또 다른 옵저버빌리티는 인공지능 기반의 미래 예측 기능으로 미래 상황을 시각적으로 보여줍니다. 인프라 종류에 상관없이 인공신경망 등 다양한 알고리즘을 통해 미래 데이터를 생성하고, 장애발생 가능성을 빠르게 파악해 서비스 다운타임이 없도록 도와줍니다. 또한 이상 탐지 기능은 보안 침해 또는 기타 비정상적인 활동을 나타낼 수 있는 시스템 로그, 메트릭 및 네트워크 트래픽의 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다. 이상탐지 알고리즘은 시간이 지남에 따라 시스템 동작의 변화에 적응하고 새로운 유형의 위협을 식별하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이상과 같이 Zenius(제니우스) EMS는 최고의 옵저버빌리티를 제공하기 위해서 연구개발에 매진하고 있습니다. 옵저버빌리티 향상을 위한 다양한 기능/제품들은 고객의 시스템과 조직 상황에 맞게 선별적으로 사용될 수 있습니다. 2023.04.19

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