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기술이야기 카프카를 통한 로그 관리 방법 기술이야기 카프카를 통한 로그 관리 방법 안녕하세요! 저는 개발4그룹에서 제니우스(Zenius) SIEM의 로그 관리 기능 개발을 담당하고 있는 김채욱 입니다. 제가 하고 있는 일은 실시간으로 대용량 로그 데이터를 수집하여 분석 후, 사용자에게 가치 있는 정보를 시각화하여 보여주는 일입니다. 이번 글에서 다룰 내용은 1) 그동안 로그(Log)에 대해 조사한 것과 2) 최근에 CCDAK 카프카 자격증을 딴 기념으로, 카프카(Kafka)를 이용하여 어떻게 로그 관리를 하는지에 대해 이야기해 보겠습니다. PART1. 로그 1. 로그의 표면적 형태 로그(Log)는 기본적으로 시스템의 일련된 동작이나 사건의 기록입니다. 시스템의 일기장과도 같죠. 로그를 통해 특정 시간에 시스템에서 ‘어떤 일’이 일어났는지 파악할 수도 있습니다. 이렇게 로그는 시간에 따른 시스템의 동작을 기록하고, 정보는 순차적으로 저장됩니다. 이처럼 로그의 핵심 개념은 ‘시간’입니다. 순차적으로 발생된 로그를 통해 시스템의 동작을 이해하며, 일종의 생활기록부 역할을 하죠. 시스템 내에서 어떤 행동이 발생하였고, 어떤 문제가 일어났으며, 유저와의 어떤 교류가 일어났는지 모두 알 수 있습니다. 만약 시간의 개념이 없다면 어떻게 될까요? 발생한 모든 일들이 뒤섞이며, 로그 해석을 하는데 어려움이 생기겠죠. 이처럼 로그를 통해 시스템은 과거의 변화를 추적합니다. 똑같은 상황이 주어지면 항상 같은 결과를 내놓는 ‘결정론적’인 동작을 보장할 수 있죠. 로그의 중요성, 이제 조금 이해가 되실까요? 2. 로그와 카프카의 관계 자, 그렇다면! 로그(Log)와 카프카(Kafka)는 어떤 관계일까요? 우선 카프카는 분산 스트리밍 플랫폼으로서, 실시간으로 대용량의 데이터를 처리하고 전송하는데 탁월한 성능을 자랑합니다. 그 중심에는 바로 ‘로그’라는 개념이 있는데요. 좀 더 자세히 짚고 넘어가 보겠습니다. 3. 카프카에서의 로그 시스템 카프카에서의 로그 시스템은, 단순히 시스템의 에러나 이벤트를 기록하는 것만이 아닙니다. 연속된 데이터 레코드들의 스트림을 의미하며, 이를 ‘토픽(Topic)’이라는 카테고리로 구분하죠. 각 토픽은 다시 *파티션(Partition)으로 나누어, 단일 혹은 여러 서버에 분산 저장됩니다. 이렇게 분산 저장되는 로그 데이터는, 높은 내구성과 가용성을 보장합니다. *파티션(Partition): 하드디스크를 논리적으로 나눈 구역 4. 카프카가 로그를 사용하는 이유 로그의 순차적인 특성은 카프카의 ‘핵심 아키텍처’와 깊게 연결되어 있습니다. 로그를 사용하면, 데이터의 순서를 보장할 수 있어 대용량의 데이터 스트림을 효율적으로 처리할 수 있기 때문이죠. 데이터를 ‘영구적’으로 저장할 수 있어, 데이터 손실 위험 또한 크게 줄어듭니다. 로그를 사용하는 또 다른 이유는 ‘장애 복구’입니다. 서버가 장애로 인해 중단되었다가 다시 시작되면, 저장된 로그를 이용하여 이전 상태로 복구할 수 있게 되죠. 이는 ‘카프카가 높은 가용성’을 보장하는 데 중요한 요소입니다. ∴ 로그 요약 로그는 단순한 시스템 메시지를 넘어 ‘데이터 스트림’의 핵심 요소로 활용됩니다. 카프카와 같은 현대의 데이터 처리 시스템은 로그의 이러한 특성을 극대화하여, 대용량의 실시간 데이터 스트림을 효율적으로 처리할 수 있는 거죠. 로그의 중요성을 다시 한번 깨닫게 되는 순간이네요! PART2. 카프카 로그에 이어 에 대해 설명하겠습니다. 들어가기에 앞서 가볍게 ‘구조’부터 알아가 볼까요? 1. 카프카 구조 · 브로커(Broker) 브로커는 *클러스터(Cluster) 안에 구성된 여러 서버 중 각 서버를 의미합니다. 이러한 브로커들은, 레코드 형태인 메시지 데이터의 저장과 검색 및 컨슈머에게 전달하고 관리합니다. *클러스터(Cluster): 여러 대의 컴퓨터들이 연결되어 하나의 시스템처럼 동작하는 컴퓨터들의 집합 데이터 분배와 중복성도 촉진합니다. 브로커에 문제가 발생하면, 데이터가 여러 브로커에 데이터가 복제되어 데이터 손실이 되지 않죠. · 프로듀서(Producer) 프로듀서는 토픽에 레코드를 전송 또는 생성하는 *엔터티(Entity)입니다. 카프카 생태계에서 ‘데이터의 진입점’ 역할도 함께 하고 있죠. 레코드가 전송될 토픽 및 파티션도 결정할 수 있습니다. *엔터티(Entity): 업무에 필요한 정보를 저장하고 관리하는 집합적인 것 · 컨슈머(Consumer) 컨슈머는 토픽에서 레코드를 읽습니다. 하나 이상의 토픽을 구독하고, 브로커로부터 레코드를 소비합니다. 데이터의 출구점을 나타내기도 하며, 프로듀서에 의해 전송된 메시지를 최종적으로 읽히고 처리되도록 합니다. · 토픽(Topic) 토픽은 프로듀서로부터 전송된 레코드 카테고리입니다. 각 토픽은 파티션으로 나뉘며, 이 파티션은 브로커 간에 복제됩니다. 카프카로 들어오는 데이터를 조직화하고, 분류하는 방법을 제공하기도 합니다. 파티션으로 나눔으로써 카프카는 ‘수평 확장성과 장애 허용성’을 보장합니다. · 주키퍼(ZooKeeper) 주키퍼는 브로커를 관리하고 조정하는 데 도움을 주는 ‘중앙 관리소’입니다. 클러스터 노드의 상태, 토픽 *메타데이터(Metadata) 등의 상태를 추적합니다. *메타데이터(Metadata): 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해 주는 데이터 카프카는 분산 조정을 위해 주키퍼에 의존합니다. 주키퍼는 브로커에 문제가 발생하면, 다른 브로커에 알리고 클러스터 전체에 일관된 데이터를 보장하죠. ∴ 카프카 구조 요약 요약한다면 카프카는 1) 복잡하지만 견고한 아키텍처 2) 대규모 스트림 데이터를 실시간으로 처리하는 데 있어 안정적이고 장애 허용성이 있음 3) 고도로 확장 가능한 플랫폼을 제공으로 정리할 수 있습니다. 이처럼 카프카가 큰 데이터 환경에서 ‘어떻게’ 정보 흐름을 관리하고 최적화하는지 5가지의 구조를 통해 살펴보았습니다. 이제 카프카에 대해 조금 더 명확한 그림이 그려지지 않나요? 2. 컨슈머 그룹과 성능을 위한 탐색 카프카의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 ‘컨슈머 그룹의 구현’입니다. 이는 카프카의 확장성과 성능 잠재력을 이해하는 데 중심적인 개념이죠. 컨슈머 그룹 이해하기 카프카의 핵심은 ‘메시지를 생산하고 소비’ 하는 것입니다. 그런데 수백만, 심지어 수십억의 메시지가 흐르고 있을 때 어떻게 효율적으로 소비될까요? 여기서 컨슈머 그룹(Consumer Group)이 등장합니다. 컨슈머 그룹은, 하나 또는 그 이상의 컨슈머로 구성되어 하나 또는 여러 토픽에서 메시지를 소비하는데 협력합니다. 그렇다면 왜 효율적인지 알아보겠습니다. · 로드 밸런싱: 하나의 컨슈머가 모든 메시지를 처리하는 대신, 그룹이 부하를 분산할 수 있습니다. 토픽의 각 파티션은 그룹 내에서 정확히 하나의 컨슈머에 의해 소비됩니다. 이는 메시지가 더 빠르고 효율적으로 처리된다는 것을 보장합니다. · 장애 허용성: 컨슈머에 문제가 발생하면, 그룹 내의 다른 컨슈머가 그 파티션을 인수하여 메시지 처리에 차질이 없도록 합니다. · 유연성: 데이터 흐름이 변함에 따라 그룹에서 컨슈머를 쉽게 추가하거나 제거합니다. 이에 따라 증가하거나 감소하는 부하를 처리할 수 있습니다. 여기까지는 최적의 성능을 위한 ‘카프카 튜닝 컨슈머 그룹의 기본 사항’을 다루었으니, 이와 관련된 ‘성능 튜닝 전략’에 대해 알아볼까요? 성능 튜닝 전략 · 파티션 전략: 토픽의 파티션 수는, 얼마나 많은 컨슈머가 활성화되어 메시지를 소비할 수 있는지 영향을 줍니다. 더 많은 파티션은 더 많은 컨슈머가 병렬로 작동할 수 있음을 의미하는 거죠. 그러나 너무 많은 파티션은 *오버헤드를 야기할 수 있습니다. *오버헤드: 어떤 처리를 하기 위해 간접적인 처리 시간 · 컨슈머 구성: *fetch.min.bytes 및 *fetch.max.wait.ms와 같은 매개변수를 조정합니다. 그다음 한 번에 얼마나 많은 데이터를 컨슈머가 가져오는지 제어합니다. 이러한 최적화를 통해 브로커에게 요청하는 횟수를 줄이고, 처리량을 높입니다. *fetch.min.bytes: 한 번에 가져올 수 있는 최소 데이터 사이즈 *fetch.max.wait.ms: 데이터가 최소 크기가 될 때까지 기다릴 시간 · 메시지 배치: 프로듀서는 메시지를 함께 배치하여 처리량을 높일 수 있게 구성됩니다. *batch.size 및 *linger.ms와 같은 매개변수를 조정하여, 대기 시간과 처리량 사이의 균형을 찾을 수 있게 되죠. *batch.size: 한 번에 모델이 학습하는 데이터 샘플의 개수 *linger.ms: 전송 대기 시간 · 압축: 카프카는 메시지 압축을 지원하여 전송 및 저장되는 데이터의 양을 줄입니다. 이로 인해 전송 속도가 빨라지고 전체 성능이 향상될 수 있습니다. · 로그 정리 정책: 카프카 토픽은, 설정된 기간 또는 크기 동안 메시지를 유지할 수 있습니다. 보존 정책을 조정하면, 브로커가 저장 공간이 부족해지는 점과 성능이 저하되는 점을 방지할 수 있습니다. 3. 컨슈머 그룹과 성능을 위한 실제 코드 예시 다음 그림과 같은 코드를 보며 조금 더 자세히 살펴보겠습니다. NodeJS 코드 중 일부를 발췌했습니다. 카프카 설치 시에 사용되는 설정 파일 *server.properties에서 파티션의 개수를 CPU 코어 수와 같게 설정하는 코드입니다. 이에 대한 장점들을 쭉 살펴볼까요? *server.properties: 마인크래프트 서버 옵션을 설정할 수 있는 파일 CPU 코어 수에 파티션 수를 맞추었을 때의 장점 · 최적화된 리소스 활용: 카프카에서는 각 파티션이 읽기와 쓰기를 위한 자체 *I/O(입출력) 스레드를 종종 운영합니다. 사용 가능한 CPU 코어 수와 파티션 수를 일치시키면, 각 코어가 특정 파티션의 I/O 작업을 처리합니다. 이 동시성은 리소스에서 최대의 성능을 추출하는 데 도움 됩니다. · 최대 병렬 처리: 카프카의 설계 철학은 ‘병렬 데이터 처리’를 중심으로 합니다. 코어 수와 파티션 수 사이의 일치는, 동시에 처리되어 처리량을 높일 수 있습니다. · 간소화된 용량 계획: 이 접근 방식은, 리소스 계획에 대한 명확한 기준을 제공합니다. 성능 병목이 발생하면 CPU에 *바인딩(Binding)되어 있는지 명확하게 알 수 있습니다. 인프라를 정확하게 조정할 수도 있게 되죠. *바인딩(Binding): 두 프로그래밍 언어를 이어주는 래퍼 라이브러리 · 오버헤드 감소: 병렬 처리와 오버헤드 사이의 균형은 미묘합니다. 파티션 증가는 병렬 처리를 촉진할 수 있습니다. 하지만 더 많은 주키퍼 부하, 브로커 시작 시간 연장, 리더 선거 빈도 증가와 같은 오버헤드도 가져올 수도 있습니다. 파티션을 CPU 코어에 맞추는 것은 균형을 이룰 수 있게 합니다. 다음은 프로세스 수를 CPU 코어 수만큼 생성하여, 토픽의 파티션 개수와 일치시킨 코드에 대한 장점입니다. 파티션 수와 컨슈머 프로세스 수 일치의 장점 · 최적의 병렬 처리: 카프카 파티션의 각각은 동시에 처리될 수 있습니다. 컨슈머 수가 파티션 수와 일치하면, 각 컨슈머는 특정 파티션에서 메시지를 독립적으로 소비할 수 있게 되죠. 따라서 병렬 처리가 향상됩니다. · 리소스 효율성: 파티션 수와 컨슈머 수가 일치하면, 각 컨슈머가 처리하는 데이터의 양이 균등하게 분배됩니다. 이로 인해 전체 시스템의 리소스 사용이 균형을 이루게 되죠. · 탄력성과 확장성: 트래픽이 증가하면, 추가적인 컨슈머를 컨슈머 그룹에 추가하여 처리 능력을 증가시킵니다. 동일한 방식으로 트래픽이 감소하면 컨슈머를 줄여 리소스를 절약할 수 있습니다. · 고가용성과 오류 회복: 컨슈머 중 하나가 실패하면, 해당 컨슈머가 처리하던 파티션은 다른 컨슈머에게 자동 재분배됩니다. 이를 통해 시스템 내의 다른 컨슈머가 실패한 컨슈머의 작업을 빠르게 인수하여, 메시지 처리가 중단되지 않습니다. 마지막으로 각 프로세스별 컨슈머를 생성해서 토픽에 구독 후, 소비하는 과정을 나타낸 소스코드입니다. ∴ 컨슈머 그룹 요약 컨슈머 그룹은 높은 처리량과 장애 허용성 있는 메시지 소비를 제공하는 능력이 핵심입니다. 카프카가 어떤 식으로 운영되는지에 대한 상세한 부분을 이해하고 다양한 매개변수를 신중하게 조정한다면, 어떠한 상황에서도 카프카의 최대 성능을 이끌어낼 수 있습니다! ------------------------------------------------------------ ©참고 자료 · Jay Kreps, “I Hearts Logs”, Confluent · 위키피디아, “Logging(computing)” · Confluent, “https://docs.confluent.io/kafka/overview.html” · Neha Narkhede, Gwen Shapira, Todd Palino, “Kafka: The Definitive Guide” ------------------------------------------------------------ 2023.09.19
기술이야기 [Zenius Case#2] 서버관리, 서버가 왜 이렇게 느리지? 기술이야기 [Zenius Case#2] 서버관리, 서버가 왜 이렇게 느리지? 평온한 오후 퇴근 준비가 한창인데 불길한 전화가 걸려 옵니다. “서비스가 먹통이어서 확인 좀 해야 하는데 서버가 엄청 버벅거리고 반응이 느려요!! 이거 왜 이러죠??” 왜!! 도대체 왜!! 한 번쯤은 겪어보았을 급작스러운 Linux 서버의 상태 이슈! 불행하게도 무척이나 다양한 원인으로 인해 발생하게 됩니다. 우리의 목표는 이 다양한 원인 중 실제 발생 원인을 빠르게 특정하는 것! 기본적인 항목들의 체크리스트를 통해 빠르게 원인을 파악 해 봅시다. Linux 서버 상태 이슈 체크리스트 1. 서버의 CPU 부하 확인하기 2. BUFFER, CACHE, SWAP 상태 확인하기 3. 디스크 상태 확인하기 Zenius를 통한 데이터 추이 분석!! 장애의 발생은 순식간에 일어나지만, 장애 발생 시점의 데이터만을 확인해서는 원인을 파악하기가 쉽지 않은 경우가 많습니다. Zenius를 활용하여 앞서 정한 체크리스트를 빠르게 확인해 봅시다. 1. 서버의 CPU 부하 확인하기 - CPU 부하 확인의 Point는 Load Average Load Average는 CPU 사용 대기 중인 프로세스와 I/O 완료를 대기하고 있는 프로세스의 수를 의미합니다. 따라서, Load Average가 높다는 것은 CPU가 바쁘며 시스템에 걸리는 부하가 있다는 뜻입니다. 화면과 같이 1분, 5분, 15분의 로드 평균을 확인 해 보도록 합시다. 1분 로드 평균은 순간적으로 증가하는 경우가 있지만, 5분 15분 데이터상에도 이전과 비교하였을 때 높은 수치를 보인다면, CPU의 부하가 의심스러운 상황입니다. 그렇다면 CPU의 사용률과 I/O 대기율은 어떨까요? user가 사용한 CPU 사용률은 일정하지만, Iowait 수치가 올라간 것을 볼 수 있습니다. 이 경우 CPU의 리소스 부족이기보다는 I/O로 인한 부하로 판단할 수 있고, 자세히는 메모리나 프로세스의 현황 확인이 필요한 경우입니다. 반대로 user 수치가 높은 경우에는 물리적인 CPU 자체의 리소스 부족이라 볼 수 있습니다. 2. BUFFER, CACHE, SWAP 상태 확인하기 - 메모리 사용률과 Swap, Buffer, Cache 메모리 사용률이 높다 = 서버에 부하가 있다?? 답은 No !! Linux 서버의 메모리 사용률은 Buffer/Cache의 사용량이 포함되어 표현되게 됩니다. 따라서, 우리는 그 추이를 통하여 이슈를 확인하는 것이 중요합니다. 위의 검은 바탕의 그래프는 메모리 사용률이 높지만, 일정한 수치를 유지하고 있습니다. 이런 경우 서버의 메모리 사용은 안정적인 영역에서 이루어진다고 판단이 가능합니다. 그 이유는 실제 메모리 사용량과 Buffer/Cache에 할당량의 수치가 할당 가능한 수치 내에서 이루어지기 때문에 사용률이 유지된다고 볼 수 있기 때문입니다. 반면 흰 바탕의 그래프는 메모리 사용률이 점차 증가하며 결국 100%까지 도달한 것을 확인할 수 있는데요, 이경우에는 프로세스가 연산에 필요한 공간을 할당받지 못하여 프로세스 행이 발생하게 됩니다. 그렇다면 Buffer Cache Swap은 어떨까요? 먼저 Buffer Cache에 관해 확인 해 보도록 하겠습니다. *Buffer – 메타데이터를 메모리에 저장. *Cache – Page Cache, Slab을 메모리에 저장. 쉽게 말해, 둘 다 용도에 맞는 정보를 저장하여 수행 속도에 도움을 주는 영역입니다. 메모리 사용량이 늘어나면 이 Buffer, Cache 영역이 줄어들게 되고, 저장 영역이 줄어든다는 것은 속도가 떨어져 성능 저하로 이어지게 됩니다. 아래 그래프는 메모리 사용률이 올라가고 있는 상태의 서버 데이터입니다. 다음으로 이 시점의 Buffer, Cache의 영역을 확인해 보겠습니다. 추이 그래프를 통해 메모리 사용률이 올라갈수록 Buffer, Cache 영역이 줄어드는 것을 확인할 수 있습니다. 그렇다면 이 시점의 I/O는 어떨까요? 보시는 바와 같이 Iowait 수치가 급격히 올라갔음을 확인 할 수 있으므로, “메모리 사용률의 상승은 Buffer, Cache 영역을 줄어들게 하여 속도 저하를 발생시킨다.” 라는 결론을 도출할 수 있습니다. 또한, 메모리 사용률의 상승은 Swap에도 영향을 끼치게 됩니다. *Swap – 디스크 공간에 할당하여 메모리 역할로 사용하는 공간. 따라서, Swap 영역의 사용은 실제 메모리가 아닌 디스크를 사용하기 때문에 속도 저하가 발생 됩니다. 위 그래프는 Swap 사용률이 증가하고 있는 서버의 데이터입니다. 이 시점의 디스크의 상태를 보면 Read와 Write가 점차 Swap과 동일하게 상승하는 것을 볼 수 있습니다. 이렇게 메모리 대신 디스크 영역을 사용하면서 속도가 저하하게 되는 것입니다. 3. 디스크, 확인하기 - Mount Point 별 디스크 사용량, 작업량 추이 확인 디스크의 여유 공간이 없으면 시스템이 파일 생성을 못 하게 되고 결국엔 서버의 운영에 영향을 끼치게 됩니다. 각각의 마운트 지점의 사용률을 체크하여 여유 공간을 확보하는 것이 필요합니다. 디스크의 사용량이 급작스럽게 늘어난 경우는 신규 파일이 업로드되었다거나, 로그파일이 급작스럽게 많이 쌓이는 경우가 있습니다. 그렇기에 각 Mount Point의 사용률을 확인하고 해당 지점의 이슈 사항을 파악하는 것이 가장 좋습니다. 위 그래프와 같이 1시간 이내에 /data 지점의 사용률이 급등하였다면, 해당 지점에 쌓이는 데이터나 로그파일이 급격하게 증가한 것이므로 확인이 필요합니다. 다음으로는 디스크 사용 추이를 확인 해 보도록 하겠습니다. 서버에서 사용하는 물리 디스크는 각각의 성능의 한계가 있습니다. 이 한계를 직관적으로 확인할 수 있는 데이터로는 Disk Busy Rate(작업률)와 Disk Wait Rate(대기율)이 있는데요, Read 및 Write의 양이 한계치까지 치솟게 된다면 Busy Rate 값이 증가하게 되고, 이에 따른 Wait Rate 가 늘어나면서 서버의 성능 저하를 불러오게 됩니다. 어떻게 관리해야 할까? 앞서 확인한 서버의 상태 이슈들, 물론 급작스럽게 발생하는 경우는 어쩔 수 없지만 미리 대비가 가능한 것들은 Zenius-EMS를 이용하여 임계치 기반의 사전 모니터링과, 모니터링 페이지를 통한 직관적인 관리가 가능합니다. 각각의 항목들에 세부적으로 단계별 임계치를 걸어서 서버의 상태 이슈를 사전에 인지하고, 요약 페이지를 통해 빠르게 상태를 파악하여 우리의 퇴근 시간을 사수해 보는 건 어떨까요? 2023.08.08
회사이야기 [행사] Picnic with BRAINZER 회사이야기 [행사] Picnic with BRAINZER 5월의 마지막 날에 BB데이가 열렸습니다! 이번 BB데이는 '피크닉'을 콘셉트로 진행됐습니다. 한강에서 볼법한 텐트, 웨건, 피크닉 바구니, 테이블 등이 브레인즈에 채워졌는데요. 음식 역시 피크닉에 맞춰 바베큐와 과일, 치즈, 와인 등으로 준비했습니다. 8층 라운지에 일찍 올라온 브레인저들이 역대급이라는 입소문을 내며...... 많은 브레인저들이 함께했습니다! 이번에도 빠짐없이 신규 입사자들이 참석해, 타 부서 브레인저들과 교류하며 뜻깊은 시간을 보냈습니다. 브레인저들의 소통 창구로 자리잡은 BB데이! 다음 달에 또 새로운 모습으로 찾아오겠습니다. 2023.06.02
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 서버 모니터링의 두 가지 방식 기술이야기 서버 모니터링의 두 가지 방식 이번 블로그에서는 일반적으로 서버 모니터링 소프트웨어들이 널리 쓰고 있는 서버 모니터링의 두 가지 방식에 대해서 논의하고 그 차이점을 알아보겠습니다. 지난 블로그에서 언급했듯이, 서버 모니터링은 컴퓨터 서버의 성능을 관찰하고 분석해 최적의 상태로 실행되고 있는지 확인하는 작업입니다. 이 프로세스에는 일반적으로 CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 I/O, 네트워크 트래픽 및 응용 프로그램 성능과 같은 다양한 메트릭에 대한 데이터를 수집하는 소프트웨어 도구의 사용이 포함됩니다. 서버 모니터링 소프트웨어는 데이터 수집 후 추세, 패턴 및 이상 현상을 식별하기 위해 데이터를 분석합니다. 분석을 통해 잠재적인 문제가 심각해지기 전에 식별하고 서버 관리자가 시정 조치를 취할 수 있도록 합니다. 예를 들어, CPU 사용률이 지속적으로 높은 경우 서버의 성능이 부족해 더 많은 리소스를 할당해야 할 수 있음을 나타낼 수 있습니다. 또는 디스크 I/O가 느린 경우 서버의 저장소가 과부하됐거나 최적화가 필요함을 나타낼 수 있습니다. 서버 모니터링 소프트웨어에는 관리자가 서버 성능을 파악하는데 도움이 되는 대시보드, 경고 및 보고 기능이 포함되는 경우가 많습니다. 대시보드는 핵심 성과 지표의 실시간 보기를 제공하는 동시에 특정 임계값을 초과하거나 문제가 감지되면 관리자에게 알림을 보냅니다. 서버 관리자는 보고 기능을 통해 시간 경과에 따른 성능 추세 및 문제에 대한 보고서를 생성할 수 있으며, 이를 통해 용량 계획 및 리소스 할당 결정을 알리는데 사용할 수 있습니다. 서버 모니터링은 일반적으로 에이전트 없는 서버 모니터링과 에이전트 기반 서버 모니터링, 이 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 두 가지 모두 장단점이 있으며 어떤 것을 선택하느냐는 특정 요구 사항과 선호도에 따라 달라집니다. 에이전트 기반 서버 모니터링 에이전트 기반 서버 모니터링에는 모니터링하려는 각 서버에 ‘에이전트’라고 하는 별도의 서버용 모니터링 소프트웨어를 설치해 데이터를 수집하는 방식을 말합니다. 에이전트는 서버에서 다양한 성능 메트릭에 대한 데이터를 수집해 모니터링 시스템으로 다시 보냅니다. 이 접근 방식은 에이전트 없는 모니터링보다 더 상세하고 세분화된 데이터와 기능을 제공합니다. 또, 데이터를 암호화하고 보안 채널을 사용해 데이터를 전송하므로 일반적으로 에이전트 없는 모니터링보다 더 안전합니다. 에이전트 기반 서버 모니터링의 주요 기능은 다음과 같습니다. ∙ 성능 모니터링: 에이전트는 CPU, 메모리, 디스크 사용률, 네트워크 트래픽 등의 정보를 수집할 수 있습니다. 이를 이용해 서버의 성능을 모니터링하고, 부하가 높아지면 적시에 대처할 수 있습니다. ∙ 로그 모니터링: 에이전트는 서버에서 발생하는 로그를 수집할 수 있습니다. 이를 이용해 서버에서 발생한 이벤트의 원인 파악에 도움을 줄 수 있습니다. ∙ 보안 모니터링: 에이전트는 서버 내부의 보안 상태를 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 악성 코드 감지, 사용자 로그인 상태, 파일 권한 등을 체크해 보안 위협을 조기에 감지할 수 있습니다. ∙ 애플리케이션 모니터링: 에이전트는 서버에 설치된 애플리케이션의 상태를 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 서버에서는 HTTP 요청, 응답 코드, 응답 속도 등을 모니터링해 애플리케이션의 상태를 파악할 수 있습니다. ∙ 자동화된 조치: 에이전트는 모니터링 데이터를 기반으로 자동화된 조치를 수행할 수 있습니다. 예를 들면, CPU 부하가 높아지면 자동으로 스케일 업 또는 스케일 아웃을 수행할 수 있습니다. 에이전트 리스 서버 모니터링 에이전트가 없는 서버 모니터링은 서버 자체에 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 대신 모니터링 소프트웨어가 별도의 서버나 워크스테이션에 설치되고, SNMP 또는 WMI와 같은 네트워크 프로토콜을 사용해 대상 서버에서 데이터를 원격으로 수집합니다. 이 접근 방식은 각 서버에 소프트웨어 에이전트를 설치하고 관리할 필요가 없어 일반적으로 설정 및 유지 관리가 더 쉽고 빠릅니다. 또, 에이전트 기반보다 같은 자원을 이용해서 더 많은 수의 서버를 모니터링할 수 있어 경제적입니다. 대신 기능이 제한적이고 프로토콜이 의존해 데이터를 수집하기 때문에 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 에이전트 리스 서버 모니터링의 주요 기능은 다음과 같습니다. ∙ 원격 모니터링: 에이전트 없는 모니터링 도구는 원격 데이터 센터, 지사 또는 클라우드 환경에 있는 서버를 포함해 모든 곳에 있는 서버를 원격으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 조직의 전체 서버 인프라를 중앙집중식으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다. ∙ 확장성: 에이전트 없는 모니터링은 서버 인프라 또는 워크로드 요구사항의 변화를 수용하기 위해 쉽게 확장 또는 축소할 수 있습니다. 추가 에이전트 소프트웨어 설치 또는 구성 없이 모니터링 시스템에 추가 서버를 추가할 수 있습니다. ∙ 포괄적인 모니터링: 에이전트 없는 모니터링은 서버 성능 메트릭을 추적하고 문제를 식별하며, 실시간 경고를 제공함으로써 관리자가 서버 인프라의 상태를 유지하고 중요한 애플리케이션과 서비스가 원활하게 실행되도록 합니다. ∙ 손쉬운 유지 관리 및 업데이트: 에이전트 없는 모니터링을 사용하면 모니터링 되는 각 시스템에서 에이전트 소프트웨어를 관리하고 업데이트할 필요가 없습니다. 이는 유지보수를 단순화하고 모니터링 시스템을 항상 최신 상태로 유지합니다. Zenius(제니우스)의 서버 모니터링 브레인즈컴퍼니의 지능형 IT 인프라 통합관리 소프트웨어 ‘Zenius(제니우스)’는 고객의 시스템 상황에 따라 에이전트 기반 및 리스 방식 모두 가능합니다. 에이전트 기반의 통합 모니터링 소프트웨어 ‘Zenius SMS’는 HTML5 기반 Web UI와 토폴로지 맵을 통해 서버 성능과 상태 및 서버 간 연관관계를 직관적으로 파악합니다. 특히, Zenius SMS는 애플리케이션 단위에 성능이나 로그를 세밀하게 모니터링 및 분석이 가능합니다. Zenius SMS의 주요 기능은 아래와 같습니다. Zenius SMS의 주요 서버 모니터링 기능 1. 프로세스: 프로세스 상태(Up/Down) 및 성능 모니터링(CPU/MEM) 2. 로그: 프로세스나 시스템 로그와 같은 각종 로그 모니터링 3. GPU: GPU의 상태 및 성능 모니터링 4. 보안: 서버의 보안 취약점 점검 5. 자동화: 모니터링 데이터를 기반으로 자동화된 조치 수행 6. 기타: 코어별 온도 모니터링, 서비스 포트별 네트워크 상태, S/W 목록, 환경변수, 계정, 그룹, 스케쥴링, 공유폴더 현황 등 ‘Zenius SMS’ 도입을 통해 체계화된 서버 통합관리를 할 수 있습니다. 반복적이고 수동적인 업무는 자동화돼 업무 효율성을 향상시키며, 객관적인 데이터를 기반으로 정확한 성능 현황 및 비교분석이 가능합니다. 이는 곧 서비스 연속성 확보로 이어지며, 향후 고객 만족도 향상을 기대할 수 있습니다. 반면, 고객 서버에 에이전트 탑재가 불가능한 경우에는 에이전트 리스 방식으로도 사용 가능합니다. 브레인즈컴퍼니의 에이전트 리스 제품으로는 ‘Zenius VMS’가 있습니다. ‘Zenius VMS’는 VMware, Citrix Xen Server, Hyper-V와 같은 서버 가상화 환경에서 호스트 서버와 게스트 서버의 리소스 할당 및 사용 현황, 관계 등을 통합적으로 관제합니다. ‘Zenius VMS’는 프라이빗 클라우드 환경을 모니터링하는데 효과적입니다. Open API로 프라이빗 클라우드 인프라와 통신해, 가상머신의 상태 및 성능, 스토리지 활용도 및 네트워크 트래픽과 같은 환경의 다양한 측면에 대한 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터를 분석해 잠재적 문제를 나타낼 수 있는 경향, 패턴 및 이상 현상을 식별하고, 크게 CPU, 메모리, 디스크, MIB 이 4가지 정보를 기본적으로 제공합니다. ‘Zenius VMS’는 VM 상세 관리를 위해 SMS 추가 확장이 용이한 제품입니다. VMS를 통해 호스트-게스트 간 연관관계 기반의 모니터링을 시행하고, 별도로 가상화 서버에 SMS 모듈을 추가해 보다 다양한 모니터링 항목으로 정밀하게 관리함으로써 효과적인 통합관리 환경을 조성할 수 있습니다. 2023.05.09
사람이야기 신입 개발자의 브레인즈컴퍼니 합류 여정 사람이야기 신입 개발자의 브레인즈컴퍼니 합류 여정 안녕하세요. 저는 개발 2그룹 인프라웹팀의 신입 개발자 홍유석입니다. 2023년 1월 30일에 합류해 벌써 3달이 훌쩍 지났네요. 제가 브레인즈에 지원 후 서류 합격을 하고, 코딩 테스트와 인터뷰를 준비해야 했을 때, 관련 정보나 후기가 거의 없어 어떻게 준비해야 할지 많이 고민했던 기억이 납니다. 그래서 이 글이 브레인저를 꿈꾸시는 분들에게 조금이나마 도움이 됐으면 하는 마음으로, 브레인즈컴퍼니 지원부터 합격 후 입사 준비 과정까지의 제 경험을 이야기해 드리려 합니다. ----------------------------------------------------- 합류 과정 브레인즈컴퍼니 합류 과정은 지원서를 제출하는 ‘서류 지원’, 기본적인 코딩 능력을 갖추고 있는지 확인하기 위한 ‘코딩 테스트’, 기술 역량을 확인하기 위한 ‘인터뷰’, 그리고 앞에 모든 과정을 통과한 후 입사에 필요한 서류를 준비하고 제출하는 ‘프리 보딩’ 순으로 진행됐습니다. 지금부터 각각의 과정이 어떻게 진행됐고, 무엇을 준비하면 좋을지 좀 더 자세히 전달해 드리도록 하겠습니다. 서류 지원 저는 채용 사이트를 통해서 브레인즈컴퍼니의 공고를 확인하고 지원하게 됐습니다. 지원 서류에 크게 정해진 형식이 없었기 때문에 이력서 겸 포트폴리오를 작성해 제출했습니다. 이때 지원 서류를 작성하며 가장 신경 썼던 부분이 적정한 분량으로 저의 역량을 잘 드러나게 하는 것이었습니다. 지금까지 개발자를 준비하며 많은 것들을 경험하고 공부했지만 이러한 내용들을 모두 담으면 지원 서류가 너무 길어지게 됐습니다. 또, 이러한 점은 여러 지원자들의 서류를 검토하는 분들에게 읽기 힘든 지원 서류가 될 수 있다고 생각해 제 역량을 잘 드러낼 수 있는 프로젝트를 선택해 내용을 구성했습니다. 프로젝트에 대한 내용을 담을 때도 모든 내용을 담지 않고 제가 맡은 부분에서 문제를 어떻게 해결했는지를 중심으로 작성했습니다. 코딩 테스트 코딩 테스트 안내는 굉장히 빠르게 이뤄졌습니다. 서류 지원 이틀 후에 채용 담당자분이 전화와 메일로 테스트 방법과 시간에 대해 자세한 안내를 해 주셨습니다. 코딩 테스트는 온라인 플랫폼에 원하는 시간에 접속해 정해진 시간 동안 문제를 푸는 방식으로 진행됐습니다. 총 50분의 시간이 주어졌으며 SQL, Java, Javascript, HTML, JQuery 등으로 이뤄진 10문제를 해결해야 했습니다. 50분에 10문제를 풀어야 하는 만큼 오래 고민해야 하는 문제가 아닌 기본적인 개념을 잘 이해하고 있는지 확인하는 문제들이었습니다. 따라서 평소에 기본기를 잘 다져 놓으시거나 짧게라도 코딩 테스트를 준비해 보셨다면 큰 어려움 없이 문제를 해결하실 수 있을 것으로 생각됩니다. 추가로 브레인즈컴퍼니의 코딩테스트를 푸는 방법에 대한 팁을 좀 더 드리자면, 시간이 짧기 때문에 자신있는 문제들을 먼저 풀어 점수를 확보하고, 잘 모르는 문제들은 나중에 도전해 보면서 부분 점수를 확보하는 방법을 추천해 드립니다. 면접 면접에 대한 안내 역시 빠르게 이뤄졌습니다. 코딩 테스트 후 바로 다음 날 채용 담당자분이 연락을 주셨고 면접 날짜와 시간을 조율해 3일 후 면접을 보게 됐습니다. 면접까지 남은 시간 동안에는 지금까지 공부했던 내용들을 다시 정리하고, 회사 사이트에 들어가 회사가 무슨 일을 하고 어떠한 가치관을 중요하게 여기는지 파악하며 면접을 준비했습니다. 면접은 회사에서 오프라인으로 1시간 30분 동안 이뤄졌으며, 인사 면접과 기술 면접을 담당하시는 두 분이 면접관으로 들어오셨습니다. 기억나는 질문을 정리해 보자면, ∙ 자기소개 ∙ 앞서 본 코딩 테스트에 대한 질문 ∙ 지원서 기반의 질문 ∙ 기본 CS 지식에 대한 질문 ∙ 인성 및 회사 문화에 관련된 질문이 주어졌습니다. 질문 대부분이 실제로 겪은 문제, 또는 특정 상황에서 주어진 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 물어보고 있었기 때문에 문제 해결 방법과 이유를 잘 전달하기 위해 노력했습니다. 물론 모든 질문들에 대답할 수 있었던 것은 아니었습니다. 모르는 질문 또한 있었으며 이러한 경우 아는 만큼 대답하되 모르는 것을 아는 척하지 않으려 노력했습니다. 면접이 끝난 후 들었던 생각은 “면접관분들의 배려로 편안한 분위기에서 면접이 진행돼, 준비한 내용들을 잘 전달할 수 있었다”라는 것입니다. 따라서 면접을 보게 되시는 분들이 기본적인 CS 지식을 열심히 공부하셨고, 자신이 한 프로젝트의 내용을 잘 정리해 준비하셨다면 좋은 결과를 얻으실 수 있을 것으로 생각됩니다. 합격 안내와 프리 보딩 합격 안내까지도 빠르게 이뤄졌습니다. 면접 당일 오후 5시 정도에 전화 연락과 오퍼 레터를 메일로 받았습니다. 이후 저 또한 입사를 결정해 첫 출근 날짜를 정하고 입사 수락 메일을 보냈습니다. 첫 출근까지 9일 정도의 여유 시간이 있었기에 가족들과 시간을 보내는 등 충분한 휴식을 취하면서 입사 준비를 했습니다. 프리 보딩의 경우, 브레인즈의 인사 담당자가 보낸 안내 메일에 따라 첫 출근 전까지 필요한 서류들을 준비하고, 프로필 사진 및 자기소개를 메일로 보내는 형태로 진행됐습니다. 인사 담당자가 안내도 상세히 해 주셨고, 준비해야 할 것들도 간단했기에 큰 어려움 없이 필요한 것들 모두 첫 출근까지 준비할 수 있었습니다. 글을 마치며 이 글을 쓰고 있는 지금 저는 브레인즈컴퍼니에서 근무한지 어느덧 3개월이 지나, 수습 기간을 잘 마무리하고 정직원이 됐습니다. 첫 출근부터 지금까지 과제와 실제 업무를 수행하고 신입 사원 공유 회의에 참여하며, 회사의 서비스와 업무 프로세스를 파악하는 시간을 가졌습니다. 실수도 많고 부족한 점도 많았지만 항상 자신의 일처럼 도와주는 좋은 팀원분들 덕분에 잘 적응하고 성장할 수 있었습니다. 제 글이 브레인즈컴퍼니 입사를 목표로 하는 분들에게 도움이 됐으면 좋겠습니다. 그리고 원하는 결과를 얻어 회사의 좋은 팀원분들과 함께 일하면서 서로의 성장을 도와주게 되길 바라며, 브레인즈컴퍼니의 합류 과정에 대한 글을 마무리하도록 하겠습니다. 시간 내어 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 2023.05.02
회사이야기 [행사] 1주년 맞이한 BB데이 회사이야기 [행사] 1주년 맞이한 BB데이 BB데이가 1주년을 맞이했습니다. (그 동안의 BB데이 보러가기) 지난해 4월 처음 발을 내딛었던 BB데이는 1년 간 빠짐없이 이어져 오며, 매달 브레인저 간 소통의 장을 만들어왔습니다. BB데이에서는 신규 직원을 소개하기도 하고, 다른 층에 근무해 평소 이야기 나눌 기회가 없는 팀과 교류할 기회도 가질 수 있었습니다. 또, 개발자와 일반 직군 사이의 벽도 허물며 지난달 해외 워크숍에서 여행 메이트가 되기도 했고, 업무적으로도 도움을 받을 수 있었습니다. 이번 4월 BB데이에서도 어김없이 신규 직원들이 참석해, 타 부서의 브레인저와 교류하며 함께 1주년을 축하하는 시간을 가졌습니다. BB데이하면 빠질 수 없는 술과 음식! 항상 인기 많은 치킨, 처음 시켜보는 마라샹궈와 궁합이 좋은 고량주, 그리고 1주년을 축하하기 위해 성수 맛집 오복떡집에서 공수해 온 떡까지 알차게 준비해 봤어요. 1년 간 BB데이를 운영해 온 담당자가 촛불을 불고, 브레인저들이 박수로 답례해줬습니다. 이후 1주년 맞이 특별 행운권 뽑기 시간을 가졌습니다. 앞에서 아무도 행운을 가져가지 못하고, 마지막으로 인프라웹팀만이 남은 상태! 인프라웹팀은 뽑기 전 당첨자가 팀에 커피를 쏘기로 해, 행운이 벌칙으로 바뀌는 상황이 벌어졌습니다. 당첨자는 도영님과 예지님이었는데요. 이후에 동료들과 회사 앞 스타벅스에 모여있는 걸 목격했습니다. 이번달에도 서로 웃고 즐기며 한 달을 기분좋게 마무리할 수 있었어요. BB데이는 앞으로도 쭈~~~~~~욱 계속됩니다! 2023.04.27
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
회사이야기 [브행시] 신규 직원 환영&부서 간 소통 회사이야기 [브행시] 신규 직원 환영&부서 간 소통 매달 진행되고 있는 브레인저의 행복한 시간, 브행시! 분기 마지막 주에는 선근님과 신규 직원들이 함께 점심식사를 하는데요. 최근 브레인즈컴퍼니의 다양한 부서에 새로운 얼굴들이 찾아왔습니다. 사원부터 팀장까지, 회의실에 한가득 모여 선근님과 도란도란 이야기를 나누며 서로에 대해 알아가는 시간을 가졌습니다. 부서 간 브행시에서는 여직원들끼리 모여 소통하는 시간을 가졌습니다. 브레인즈컴퍼니는 남직원 비율이 높은 편이지만, 점점 여직원들도 늘어나고 있는데요. 주니어급 직원들끼리 두 차례에 걸쳐 식사를 진행했습니다. 이날은 해외 워크숍을 앞두고 있던터라, 숙소는 누구와 쓰게 될지, 서로의 여행 계획은 어떻게 되는지 등에 대한 이야기를 나눴습니다. 이번 주에 진행된 또 다른 브행시! 같은 층에서 근무하고 있는 인프라코어팀과 인프라웹팀이 한 자리에 모였어요. 이날 모인 브레인저들은 차장급 이상에 장기근속자 분들이 대부분이었는데요. 모두 편하게 대해 주셔서 화기애애한 분위기 속에서 따뜻한 시간을 보낼 수 있었습니다. 이제 브행시를 진행한 지 1년이 됐습니다. 모든 부서가 한 번 이상씩 브행시에 참여하면서 소통해나가고 있는데요. 함께 하지 못해 본 부서들이 서로 밥 한끼 할 때까지, 브행시는 앞으로도 쭈욱~~~~~ 계속됩니다!!!! 2023.04.11
회사이야기 [행사] 2023년 3월 BB데이 회사이야기 [행사] 2023년 3월 BB데이 3월 BB데이가 29일에 열렸습니다! 이번 BB데이에는 역대 가장 많은 인원이 참석했는데요. 벚꽃엔딩을 주제로 한만큼 행사장 입구부터 벚꽃길을 걸을 수 있고, 식기와 먹을거리 등에도 벚꽃과 함께 봄이 내려앉았습니다. 행사 전 설문조사에서 브레인저들이 가장 선호하는 음식인 치킨! 매번 새로운 치킨을 맛보고 있요. 이번에는 맛집이 많은 성수에서 직접 공수해 온 바베큐 치킨을 준비했습니다. 신규 입사자들이 원한 분식과 맥주도 함께! 최근 브레인즈에 신규 입사자들이 많이 발생했는데요. 입사한 첫 달에는 동료들과 인사를 나누기 위해 대부분 BB데이에 참석하고 있고, 재참석률도 높은 편입니다. 같은 직급끼리, 또는 사수나 상사와 함께 참석해 즐거운 시간을 보내고 있습니다! 브레인저가 있는 곳에 빠질 수 없는 선근님 이날도 참석해서 브레인저들과 잠깐 술 한 잔하고, 불편해할까봐 금세 자리를 비우셨어요. 이번 BB데이에는 벚꽃 2행시를 짓는 이벤트를 준비했습니다. 이달에 입사한 개발4그룹의 채욱님이 상품을 받아갔어요. 그리고 행사 콘셉트에 맞춰 준비한 벚꽃잔을 가져 간 브레인저도 있었습니다. 그리고 이날은 특별히, 사내 보드게임 동호회 '하드보드지' 멤버들이 BB데이에 단체로 참석했다가, 행사가 끝난 후 모여서 보드게임을 즐기다 돌아갔습니다. 역대 많은 인원들이 모여, 평소 잘 몰랐던 브레인저들 간 서로 인사를 나누기도 하고 서로 어떤 일을 하는지에 대해서도 이야기 나누며 알찬 시간을 보냈습니다! 다음 달이면, BB데이가 1주년을 맞이합니다. 4월 BB데이도 기대해주세요. 2023.03.30
기술이야기 서버 모니터링 트렌드 살펴보기 기술이야기 서버 모니터링 트렌드 살펴보기 기업이나 조직의 IT 인프라 모니터링은 서버 모니터링에서 출발합니다. 통상적으로 서버 모니터링부터 네트워크, 데이터베이스, 웹애플리케이션, 전산설비 등으로 모니터링의 범위를 확장해 나가는 것이 일반적입니다. 서버는 초창기 메인 프레임부터 유닉스 서버, 리눅스 서버를 거쳐 최근의 가상화 서버에 이르기까지 물리적 및 논리적으로 그 성격이 변화해 왔습니다. 그에 따라 서버 모니터링의 관점도 많이 변모해 왔습니다. 기껏해야 1~2대 규모로 운영하던 메인 프레임의 시대와 수천, 수만대의 서버팜을 관리해야 하는 시대의 모니터링 개념은 달라야 합니다. 또, 가상화 시대를 맞아 물리적 서버 개념보다는 논리적 서버 개념이 중요해지고, 서버 1~2대의 장애 상황보다는 서버팜이 이루고 있는 서비스의 영속성이 중요해졌습니다. 이처럼 서버라는 인프라가 기술 발전에 따라 변모하고 있고, 그에 대응해 모니터링 콘셉트나 방법도 변화하고 있습니다. 이번 블로그에서는 서버 관련 새로운 인프라 개념 및 기술들이 대두되면서 변화하는 서버 모니터링의 새로운 트렌드에 관해 논의해 보고자 합니다. 1. 클라우드 네이티브 모니터링 더 많은 기업이나 조직이 전통적인 레거시 시스템에서 클라우드로 이동함에 따라 클라우드 모니터링의 필요성이 급격히 증가했습니다. 클라우드 네이티브 모니터링 도구는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)과 같은 클라우드 환경에서 애플리케이션과 클라우드 인프라를 모니터링하도록 설계됐습니다. 또, 클라우드 인프라의 성능, 가용성 및 보안에 대한 실시간 인사이트를 제공해, IT운영부서가 문제를 신속하게 발견하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 일반적인 클라우드 모니터링은 메트릭과 로그를 사용해 클라우드 인프라 및 애플리케이션 성능을 하나의 통합된 화면에 제공합니다. 또한 통합 IT 환경 측면에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 다른 클라우드 환경과 통합해 모니터링할 수도 있습니다. 클라우드 기반 모니터링의 최신 추세는 하이브리드 모니터링입니다. 조직은 하이브리드 모니터링을 통해 클라우드와 온프레미스에서 각각 실행 중인 서버 및 애플리케이션 모두를 단일 플랫폼에서 모니터링할 수 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 서버 모니터링의 또 다른 트렌드는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 사용해 모니터링 과정을 자동화하는 것입니다. AI 및 ML 알고리즘은 모니터링 과정에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별해 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이는 실시간으로 수행될 수 있으므로 운영관리자는 발생하는 모든 문제에 신속하게 대응할 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터를 분석해 트래픽이 가장 많은 시기나 잠재적 장애와 같은 미래 추세를 예측할 수 있습니다. 이를 위해 서버의 성능과 관련된 대규모 데이터 세트에서 ML 알고리즘을 교육해야 합니다. 이 데이터는 서버 로그, 시스템 메트릭, 애플리케이션 로그 및 기타 관련 정보가 해당됩니다. 다음으로 알고리즘을 학습해 다양한 메트릭 간의 패턴과 상관 관계를 식별하고 이상 징후와 잠재적 문제를 감지합니다. 머신 러닝 모델이 훈련되면 서버를 실시간으로 모니터링하도록 배포할 수 있으며, 모델은 지속적으로 서버 메트릭을 분석하고 이를 학습한 패턴과 비교합니다. 편차나 이상을 감지하면 문제를 해결하기 위해 경고 또는 자동화된 작업을 트리거할 수 있습니다. 예를 들어, 트래픽이 갑자기 증가하는 경우 리소스를 자동으로 Scaling 하거나 다운 타임을 방지하기 위해 다른 조치를 취할 수 있습니다. 전반적으로 인공 지능과 머신 러닝을 사용해 서버 모니터링을 자동화하면, 문제해결에 시간을 절약하고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다. 또, 심각한 문제로 번지기 전에 잠재적 문제를 식별해 서버 인프라의 전반적인 안정성과 가용성을 향상할 수 있습니다. 3. 컨테이너 모니터링 컨테이너가 애플리케이션 배포에 점점 더 많이 사용되면서, 컨테이너 모니터링은 서버 모니터링의 중요한 측면이 됐습니다. 컨테이너란 애플리케이션을 모든 인프라에서 실행하는데 필요한 모든 파일 및 라이브러리와 함께 번들로 제공하는 소프트웨어 배포 도구입니다. 컨테이너를 사용하면 모든 유형의 디바이스 및 운영 체제에서 실행되는 단일 소프트웨어 패키지를 만들 수 있습니다. 뿐만 아니라, 단일 시스템에서 한 컨테이너는 다른 컨테이너의 작업을 방해하지 않으므로 확장성이 뛰어나고, 결함이 있는 서비스가 다른 서비스에 영향을 주지 않아 애플리케이션의 복원력과 가용성이 향상되는 장점이 있습니다. 컨테이너 모니터링은 CPU 및 메모리 사용량과 같은 컨테이너 리소스 사용률에 대한 실시간 메트릭을 제공할 수 있습니다. 또, 애플리케이션이 의도한 대로 실행되고 있는지 확인하기 위해 Kubernetes(쿠버네티스)와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼을 모니터링하고, 컨테이너 및 기본 인프라에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 4. 서버리스 모니터링 서버리스 컴퓨팅은 사용량에 따라 백엔드 서비스를 제공하는 방법으로, 개발자가 서버를 관리할 필요없이 애플리케이션을 빌드하고 실행하는 것을 가능하게 합니다. 서버리스 컴퓨팅은 벤더 종속성(Vendor lock-in), 콜드 스타드와 DB백업이나 영상 인코딩 등 단시간에 많은 컴퓨팅 용량이 필요한 경우, 효율적이지 않음에도 불구하고 최근 몇 년 동안 주목을 받아오며 서버리스 모니터링이 서버 모니터링의 새로운 트렌드가 됐습니다. 서버리스 모니터링은 CPU, 메모리, 디스크 사용량 등 리소스 사용률, 애플리케이션 성능, 호출 시간 및 오류율과 같은 기능 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다. 서버리스 모니터링은 데이터베이스 쿼리 성능과 같은 서버리스 함수의 종속성에 대한 인사이트도 제공합니다. 5. 마이크로서비스 모니터링 마이크로서비스는 하나의 큰 애플리케이션을 여러 개의 작은 기능으로 쪼개어 변경과 조합이 가능하도록 만든 아키텍처로, 각 서비스를 다른 서비스와 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 마이크로서비스는 일반적으로 분산된 환경에 배포되므로 성능을 추적하고 문제를 찾아내기가 어렵고, 독립적으로 설계됐으므로 호환성에 어떤 문제가 있는지 감지할 필요가 있어 마이크로서비스 모니터링이 필요합니다. 마이크로서비스 모니터링은 개별 마이크로서비스 및 전체 애플리케이션의 성능과 상태를 추적하는 프로세스로 로그, 메트릭 및 트레이스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석해 문제를 식별하고 성능을 최적화하는 작업입니다. 마이크로서비스 모니터링은 각 마이크로서비스 별 가용성, 응답 시간, 가동 시간, 지연 시간, 오류율을 포함합니다. CPU, 메모리, 디스크 사용량과 같은 리소스 사용률을 추적해 잠재적인 성능 병목 현상이나 리소스 제약을 식별할 수 있고, 마이크로서비스 간의 데이터 흐름을 추적하고 서비스 간의 종속성 추적을 모니터링합니다. 또, 마이크로서비스 모니터링은 애플리케이션 전체의 전반적인 상태와 성능뿐만 아니라 타사 서비스 및 API의 성능과 상태도 모니터링할 수 있습니다. ----------------------------------- 브레인즈컴퍼니는 꾸준히 연구개발에 매진해 상기와 같은 새로운 트렌드를 반영한 Zenius-EMS를 개발, 출시했습니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. *이미지 출처: Unsplash, flaction 2023.03.29
회사이야기 브레인저가 되면 누릴 수 있는 것들 ㅣ (5) 해외 워크숍 편 회사이야기 브레인저가 되면 누릴 수 있는 것들 ㅣ (5) 해외 워크숍 편 브레인즈컴퍼니의 창립일은 3월 16일입니다. 보통 회사들은 창립일에 하루 쉬어 가거나, 평소대로 출근하는 경우가 다반사인데요. 브레인즈컴퍼니는 격년으로 해외에서 창립일을 기념하며 뜻 깊게 보내고 있습니다. (해외를 가지 않는 해에는 사측에서 제공하는 선물과 함께 하루 휴식을 취하거나, 소규모로 해외 연수를 다녀오기도 해요. 이러든 저러든 좋은 회사, 브레인즈 만세!) 코로나로 인해 한 동안 해외 워크숍이 중단됐다가, 올 해 드디어 다녀왔습니다!!!!!! 지난 3월 16일부터 20일까지 3박 5일 일정으로 전 직원이 베트남 다낭을 여행하고 왔는데요. 다낭 여행기, 함께 즐겨볼까요? -------------------------------------------- D-9_깜짝 선물 출국 9일 전, 브레인저들은 선근님으로터 메일 한 통을 받고 환호성을 질렀습니다. “오랜만에 놀아보자!” 보너스를 지급한다는 내용의 메일이었는데요. (강선근 만세!) 선근님은 항상 브레인저들을 회사의 가장 큰 자산으로 생각하고 있으며, 브레인저 또한 선근님을 믿고 지지하고 있습니다. D-day_다낭으로 출발~ 16일 오후 2시, 브레인저들은 여행사 측에서 준비한 버스를 타고 인천국제공항으로 향했습니다. 선근님의 플렉스로 저비용항공사가 아닌 아시아나항공을 타고 무사히 다낭국제공항에 도착! 숙소로 이동하기 전, 여분의 달러를 또 나눠주는 브레인즈는 정말 사랑입니다. 선근님의 플렉스는 여기서 끝이 아니었습니다…… 숙소가 무려 5성급의 쉐라톤 그랜드 다낭 리조트!!!!!! 실내로 들어서기 전부터 브레인저들을 반겨주고, 들어서자마자 웰컴티와 현지 과일을 전달받았어요. 쉐라톤 그랜드 다낭 리조트는 다낭 최대 규모의 인피니티 풀을 갖춘 곳으로 유명한데요. 어마어마한 길이의 수영장과 바로 앞 해변까지! 함께 구경해 볼까요? 룸 컨디션 또한 최상이었는데요. 개인 풀이 갖춰진 룸도 있었고, 오션뷰를 감상할 수 있는 룸도 있었습니다. 이른 새벽 일출 장면은 환상이었던...... 2일 차_세계 6대 해변&23주년 만찬회 오전에 일어나 리조트에서 조식을 먹었습니다. 쌀국수와 다양한 과일, 베이커리, 현지 음료 등을 맛볼 수 있고, 맛 또한 평균 이상이라 일정 내내 조식을 한 번도 빼먹지 않았어요. 이날은 포브스에서 선정한 세계 6대 해변 중 하나인 미케비치에 들렀습니다. 다낭은 그랩이 잘 갖춰져 있어, 요금도 저렴했고, 이동하기 정말 편리했습니다. 브레인저들과 미케비치 해변을 여유롭게 거닐었고, 근처 맛집에서 점심을 먹었습니다. 6시에 창립기념 만찬회가 있어 다시 숙소로 향했습니다. 만찬회는 부사장인 재걸님의 인사말로 시작됐습니다. 이후 제비뽑기로 선정된 브레인저 2명과 최근 입사자인 막내 브레인저 2명이 나와 함께 케이크를 커팅하는 시간을 가졌어요. 재걸님의 건배사와 함께 "브레인즈 화이팅!"을 외치며 만찬회가 본격적으로 진행됐습니다. 먼저, 리조트 측에서 준비해 준 푸짐한 음식들로 배를 채웠습니다. 이후 여러가지 게임을 진행했는데요. 가위바위보 게임, 펀치게임, 빙고, 숨은 보물 찾기 등 다양한 게임을 하고, 경품을 받아갔습니다. 만찬이 끝난 후 룸에서 삼삼오오 모여 즐거운 시간을 보내며 하루가 마무리됐습니다. 3일 차_고대 도시 호이안&야경 퍼레이드 이날은 대부분 호이안으로 향했습니다. 유네스코 세계문화유산으로 지정된 올드타운이 있는데요. 이곳은 다낭을 방문했다면, 무조건 야경을 보러 가는 장소이기도 합니다. 어둑해지기 시작하면, 마을 전체가 예뻐서 천천히 걸으며 구경하기 좋았습니다. 거리와 가게, 강가 등 곳곳에 연등이 달려있어 야경이 매우 아름다웠어요. 이후 근처 야시장으로 향했는데요. 시장에는 현지 음식과 함께 기념품들을 판매하고 있습니다. 시장을 한 바퀴 돌고, 강이 보이는 근처 카페에 앉아 여유롭게 맥주와 커피를 한 잔하며 휴식을 취했습니다. 숙소로 복귀해 너무너무 피곤했지만, 동료들과의 시간을 또 빼먹을 수 없죠. 졸린 눈을 비벼가며 한참 수다를 떨다 새벽에 잠들었습니다. 4일 차_선근님의 마지막 플렉스! 11시에 체크아웃 후, 단체로 버스를 타고 다시 미케비치 해변으로 향했습니다. 선근님은 브레인저들이 편하게 즐길 수 있도록 이번 여행에 함께 하지 않았는데요. 대신 마음을 전해왔어요. 해변에 도착하자 선근님이 보낸 커피차가 뙇!!!!!!! 유명한 코코넛 커피를 맛볼 수 있었어요. 사측에서 3시에 마사지를 예약해 둬, 각자 자유 시간을 보내다가 마사지를 받고 싶은 브레인저들은 마사지 숍으로 향했습니다. 필자는 동료들과 마사지 대신 근처 한시장을 둘러보고, 해변이 훤히 보이는 카페에서 휴식을 취했어요. 선근님의 마지막 플렉스 타임!!! 저녁 만찬이 또 준비돼 있었어요. 로브스터, 회 등 인당 150 달러나 하는 음식들과 함께 공연을 즐길 수 있었습니다. 이후 공항으로 이동해 또 아시아나항공을 타고 한국에 도착했어요. 다행히 큰 사고없이 모두 무탈하게 일정을 마무리했습니다. 사측에서 브레인저들을 위해 여러 혜택과 배려를 제공해 준 덕분에 편하게 여행을 즐기고, 동료들과 특별한 추억을 쌓을 수 있었어요. 함께 하고 싶은 분들은 아래 합류하기를 클릭해 주세요! 2023.03.24

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