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데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?!
원종혁
2024.02.14
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잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
2000년 대 후반 IT 분야에서 데브옵스(DevOps)라는 움직임이 시작된 후, 꾸준하게 관심이 이어지고 있습니다. 데브옵스와 관련된 전 세계 시장의 규모는 2023년 기준 약 15조 원으로 추산되며, 올해부터는 연평균 25.5%씩 성장하여 2032년에 118조 원에 이를 것으로 예상됩니다
(*출처: Grand View Research)
.
우리나라의 경우 네이버, 카카오, 우아한 형제들, 토스 등과 같은 국내 대기업부터 스타트업까지 데브옵스 팀을 구축하여 적극적으로 활용하고 있기도 한데요.
이처럼 많은 기업들이 말하는 데브옵스란 과연 무엇일까요? 그리고 어떻게 하면 데브옵스를 성공적으로 도입하고 활용할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps)란 무엇인가?
[그림 1] DevOps 개념 ⓒdevopedia
우선 데브옵스가 무엇인지부터 살펴봅시다. 검색 사이트에서 '데브옵스 혹은 DevOps'라고 검색하면 위 [그림1]과 같은 결과를 찾을 수 있는데요.
[그림 2] DevOps에 대한 필자의 첫인상
하지만 처음 데브옵스라는 단어를 접할 경우 [그림 2]처럼 오버랩되는 건, 필자만 그런 것은 아니라고 생각합니다. 위 그림처럼 "개발자 보러 운영까지 하라는 거야? 아니면 운영자에게 개발까지 하라는 거야?"라는 질문을 던질 수 있겠죠.
데브옵스(DevOps)는 소프트웨어의 개발(Developmnet)과 + 운영(Operations)의 합성어이다. 이는 소프트웨어 개발자와 정보기술 전문가 간의 소통, 협업 및 통합을 강조하는 개발 환경이나 문화를 말한다. 데브옵스는 소프트웨어 개발조직과 운영조직 간의 상호 의존적 대응이며, 조직이 소프트웨어 제품과 서비스를 빠른 시간에 개발 및 배포하는 것을 목적으로 한다.
ⓒ위키백과
위 내용에도 언급되었듯이, 데브옵스라는 것은 결국 단순한 기술이 아닌 환경 또는 사람들 간에 관계라고 할 수 있습니다. 그렇다면 데브옵스는 어떤 이유로 주목받을 수 있었을까요?
│ 데브옵스(DevOps)가 주목받게 된 배경은?
데브옵스가 주목받은 이유는 여러 가지 있을 수 있지만, 주요한 이유 중 몇 가지를 설명하면 다음과 같습니다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전
IT 산업의 발전에 따라 빠른 개발과 빠른 배포, 그리고 고객의 요구에 신속하게 대응하는 능력이 중요해졌습니다. 특히
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술의 발전으로 데브옵스의 필요성이 더 대두
되었는데요.
클라우드 자원의 가상화 기술과 빠른 프로비저닝
*1
을 통해 기존의 개발과 운영 간의 경계가 허물어지며, 서로 간의 협력이 필수적으로 요구되었기 때문입니다. 실제로 데브옵스만으로는 52%, 클라우드 단독 사용으로는 53%의 성능 향상을 얻었지만, 데브옵스와 클라우드가 결합된 환경에서는 평균 81%의 성능을 향상시킬 수 있다는
조사 결과
도 있습니다.
*1 프로비저닝(Provisioning): 사용자가 요청한 IT 자원을 사용할 수 있는 상태로 준비하는 것
MSA의 등장
[그림 4] 모놀리식 구조 예시(왼) [그림 5] MSA 구조 예시(오)
지금까지 운영 중인 시스템 혹은 서비스는, 하나의 큰 덩어리로 구성된 [그림 4]
모놀리식(Monolithic) 구조를 많이 사용
하고 있습니다. 안정성을 확보하고 기능 추가를 편리하게 할 수 있었기 때문이죠. 하지만 한 부분의 변경이 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있어, 유지보수가 어렵다는 한계점이 있습니다. 예를 든다면 특정 기능이 수정이 필요한 경우에도, 전체 시스템을 수정해야 해서 번거롭고 비효율적인 부분이 있습니다.
이러한 모놀리식 구조의 한계점으로 소프트웨어의 구조가 서서히 [그림 5]
MSA(Micro Service Architecture)로 변화
되고 있습니다. MSA는 통합된 하나의 덩어리를 관리하는 것이 아닌, 작은 단위로 쪼개어 관리하는 방식인데요. 관리하기도 효율적이고, 소프트웨어 품질개선과 요구사항 반영이 비교적 편리해졌습니다. 각 서비스가 독립적으로 배포되고 운영되기 때문에, 특정 기능을 수정할 때 전체 기능을 수정하거나 다시 배포할 필요가 없어진 거죠. 하지만 이러한 변화는 기존의 개발 환경과 조직 문화로 대응하기엔 어려움이 있었습니다.
이때
'데브옵스(DevOps)'
가 좋은 솔루션으로 등장한 것이죠!
데브옵스가 지속적인 통합(CI)
1
과 지속적인 배포(CD)
2
를 통해 빠른 개발 주기를 실현하고 배포할 수 있을 뿐만 아니라, 다수의 독립적인 서비스가 상호작용할 수 있도록 원활한 협업과 통합을 가능하게 했기 때문입니다.
*1 지속적인 통합(Continuous Integration, CI)
개발자가 코드를 변경할 때마다 자동으로 통합하고 빌드 하여, 소프트웨어의 품질을 빠르게 확인하는 과정
*2 지속적인 배포(Continuous Delivery, CD)
통합된 코드를 자동으로 테스트하고, 안정적으로 통과한 경우에는 자동으로 프로덕션 환경에 소프트웨어를 배포하는 것. 이에 따라 사용자에게 새로운 기능이나 수정 사항을 신속히 제공하는 과정
│ 데브옵스(DevOps) 도입 성공사례는?
이처럼 데브옵스의 정의와 주목받게 된 배경을 살펴봤는데요. 이번에는 데브옵스를 실제로 기업에 적용해 보고 성공한 사례를 자세히 살펴볼까요?
넷플릭스
넷플릭스(Netflix)는 데브옵스를 성공의 핵심요소로 삼아, 지속적으로 새로운 기능과 업데이트를 제공했습니다.
자동화된 유연한 인프라
로 사용자 경험을 향상시켰죠. 이를 통해 빠르게 변화하는 스트리밍 산업에서 앞서 나갈 수 있게 되었고, 많은 비즈니스 이점을 얻게 되었습니다. 사실 넷플릭스는 2008년 큰 장애를 겪은 후, 클라우드로 이전되면서 인프라를 혁신적으로 개편했습니다. 이로써 기존의 수직적 단일 장애 지점에서 벗어나, 수평적으로 확장 가능한 분산 시스템을 구축할 수 있었습니다.
아마존
아마존(Amazon)은 데브옵스 원칙을 초기에 채택하여, 개발과 운영팀 간의 협력을 강화했습니다.
자동화와 지속적인 통합을 강조
함에 따라, 빠른 배포 주기와 개선된 확장성을 달성할 수 있었죠. 이러한 아마존의 데브옵스 접근 방식은, 시장에서 경쟁 우위를 유지하는데 중요한 역할을 했습니다. 아마존 창립자인 제프 베이조스는 아마존의 데브옵스에 대해 '고객에게 집중하고, 혁신을 포용하며, 실험할 용기'를 강조했습니다. 베이조스는 혁신을 위해, 오해를 받고 비판받을 의향이 있어야 한다고 말했던 것이죠.
페이스북
페이스북(Facebook)은 "빠르게 움직이고 물건을 부수라"는 문화에 뿌리를 둔 데브옵스 관행을 택했습니다. 실험, 민첩성, 위험 감수를 중시하는 접근 방식을 포함해서 말이죠. 이처럼 페이스북은
지속적인 통합과 배포, 자동화된 테스팅, 모니터링
을 사용하여 사용자에게 더 빠르고 높은 품질의 새로운 기능과 업데이트를 제공하고 있습니다.
월마트
2011년부터 데브옵스를 도입한 월마트(Walmart)는
자동화와 협업 그리고 지속적인 배포
에 중점을 두었습니다. 애자일(Agile) 방법론과 클라우드 기반의 인프라 및 데브옵스 툴체인을 활용하여, 하루에 최대 100번까지 코드를 배포할 수 있게 된 것이죠. 이를 통해 디지털 변환을 가속화하고, 전자상거래 플랫폼을 개선하며, 고객 경험을 향상시킬 수 있었습니다.
위 기업들은 데브옵스라는 도구를 효과적으로 활용하여 비즈니스 성과를 창출하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있었습니다. 그렇다면 데브옵스를 도입하기만 하면 무조건 성공할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps)의 오해와 한계
앞선 질문에 대한 대답은 아쉽게도 NO입니다. 데브옵스는 개발 환경과 문화를 전부 해결해 줄 수 있는 '만능책'은 아니라는 것이죠. 데브옵스가 도입된 이후 새로운 한계점이 발견되었고, 실패할 사례들도 적지 않게 나왔습니다.
이러한 결과는 아래와 같은 오해들에서 비롯될 확률이 높은데요. 대표적으로 3가지만 살펴봅시다.
[그림 6] DevOps 구현을 위한 도구 ⓒMedium_Ajesh Martin
오해 1. 데브옵스는 일종의 단순한 도구일 뿐이다?
데브옵스를 '일종의 도구'로만 보는 것은 잘못된 판단입니다. 물론 여러 팀에서 보다 더 나은 환경과 문화를 위해 슬랙(Slack), 젠킨즈(Jenkins), 도커(Docker) 등 여러 도구를 사용하는 것은 좋습니다.
하지만 데브옵스는 이보다 더 광범위한 접근 방식을 담고 있습니다. 즉 개발과 운영팀 간의 협력과 더 빠른 소프트웨어 개발과 배포를 가능하게 하는 방법론을 포함한다는 것이죠. 다시 말해 데브옵스라는 '도구'를 이용하기 이전에, 문화적 그리고 기술적 접근 방식이 바탕이 되어야 데브옵스라는 툴이 도움 될 수 있습니다.
오해 2. 데브옵스는 모든 조직에 적합하다?
만약 '다른 회사에 데브옵스라는 팀이 있으니, 우리도 데브옵스 팀을 만들자'라는 식으로 접근한다면, [그림 2]와 같은 모습이 될 것으로 예상됩니다. 즉 데브옵스의 조직 체계를 구성한다고 해서 데브옵스가 실현될 순 없습니다. 서로 다른 입장과 상황이 있는 개발자-팀-회사, 운영자-팀-회사 간에 상당한 노력을 통해 만들어 내는 것이 더 중요한 것이죠.
이와 비슷한 사례로 애자일(Agile) 문화가 있습니다. 2000년대 초반 '애자일 소프트웨어 선언문'으로 다양한 애자일 방법론이 주목을 받았었죠. 개발에서 빠르고 유연한 방법을 강조하며, 이후 많은 기업들이 애자일 방법론을 도입하게 되며 유행처럼 번져갔습니다.
[그림 7] Agile 프로세스
여기서 애자일 문화를 도입한 많은 기업들이 간과했던 사실은, 애자일 문화 도입 자체가 '해결책'이라고 생각했다는 점입니다. 이보다 기존의 조직 문화에서 애자일 문화를 도입하는 것이 적합한 상황인지, 기존의 프로세스보다 효과를 발휘할 수 있는지, 팀 구성원들이 충분히 적응할 수 있는 문화인지 등을 우선적으로 고려하는 것이 더 중요합니다.
데브옵스 역시 마찬가지로 기존의 조직 규모, 문화, 프로젝트의 특성에 대한 명확한 이해가 먼저 선행되어야 합니다. 데브옵스 도입 전에 조직의 현재 상황과 목표를 면밀히 평가한 후, 점진적으로 도입하는 것이 중요하죠. 대기업이나 캐시카우가 있는 기업들이 데브옵스를 실행했다고 해서, 또는 단지 트렌드라는 이유만으로 도입하는 것은 위험할 수 있습니다.
오해 3. 데브옵스는 빠른 소프트웨어 배포만을 목표로 한다?
데브옵스는 속도만 중시하고 품질이나 안정성을 소홀히 한다는 인식이 있습니다. 하지만 데브옵스는 소프트웨어의 빠른 배포뿐만 아니라, 품질과 안정성 그리고 보안을 동시에 추구해야 합니다. 이에 따라 지속적인 통합과 배포(CI/CD), 자동화된 테스트, 모니터링 등을 통해 이러한 목표를 달성하려고 노력해야 하죠.
이처럼 데브옵스라는 도구를 도입하고 데브옵스 팀을 구성했다고 해서, 데브옵스가 즉각적으로 실현되는 것은 아닙니다.
│ 데브옵스(DevOps) 보다 선행되어야 하는 '이것'
진정한 데브옵스를 실현하기 위한 방법을 한 문장으로 표현한다면 다음과 같습니다.
"싸우지 말고 함께
소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어봐요"
힘 빠지는 결론일 수도 있습니다. 하지만 데브옵스를 도입하기 이전에 더 선행되어야 할 것은 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로를 이해하고, 협력하며, 보다 안정적인 시스템과 서비스를 제공하는 '문화'를 만드는 것이 더 현실적인 행동이라고 생각합니다.
물론 데브(Dev)와 옵스(Ops)는 우선순위가 동일하지 않고, 동일한 언어를 사용하지 않을 수 있으며, 매우 다른 관점에서 문제 해결될 가능성이 높습니다. 이처럼 팀을 하나로 모으기 위해서는 상당한 시간과 지속적인 노력이 필요한 것이죠.
그렇다면 어떤 방식으로 팀 협업 문화를 만들어야, 데브옵스를 보다 성공적으로 도입할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps) 성공을 위한 첫걸음
먼저 조직 내의 문화를 이해한 다음, 조직 내 교육과 커뮤니케이션을 강화하는 것이 중요한데요. 구체적인 방안을 제안한다면 다음과 같습니다.
로테이션 프로그램 도입
진정한 데브옵스를 실현하려면, 무엇보다 각 부서의 업무적인 이해가 중요합니다. 가장 직관적인 방법으로는 다른 부서의 업무를 '직접 체험'해 보는 것입니다. 예를 든다면 개발자가 운영팀의 업무를 수행하거나, 보안 팀이 개발 업무에 참여하는 등, 다양한 부서 간의 경험을 쌓아 보는 것이죠. 이를 통해 서로의 업무 환경과 각 부서 간의 역할을 이해하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다.
지식 공유 플랫폼 구축
내부 플랫폼이나 문서화된 지식 공유 시스템을 구축하는 방법도 있습니다. 각 부서의 업무와 프로세스에 대한 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이죠. 예를 들면 데브옵스 문화나 기술적인 도구, 프로세스 등을 포함하여 다양한 지식을 공유합니다. 이를 통해 각 부서의 업무 특성을 명확히 이해할 수 있고, 협업을 원활하게 진행할 수 있겠죠.
정기적인 교육 세션
빠르게 변화하는 기술에 대응하기 위해, 팀원들이 지속적으로 학습하고 발전해야 합니다. 정기적인 교육은 이러한 학습을 지원하는 데 중요한 역할을 하는데요. 예를 든다면 새로 도입된 CI/CD 도구에 대한 워크숍을 개최하여, 팀원들이 해당 도구의 사용법과 이점을 학습할 수 있도록 합니다. 또한 현재 사용 중인 프로세스 개선점에 대한 세션을 주기적으로 열어, 팀원들이 학습한 내용을 바탕으로 업무에 효율적으로 적용할 수 있습니다. 만약 특정 분야에 강점을 가진 팀원이 있어 주기적으로 자신의 경험과 성과를 공유한다면, 팀 전체에게 영감을 주고 학습 기회를 제공할 수도 있겠죠.
스탠드 업 미팅 활성화
매일 정해진 시간에 각 팀원이 자신의 진행 상황이나 이슈, 계획을 간결하게 공유합니다. 정해진 시간을 지키고 효율적인 미팅 진행을 위해, 공유하는 팀원들의 말에 집중하되 '총 15분'을 초과하지 않도록 노력하는 것이 중요합니다. 이를 통해 짧은 시간 동안 팀 전체가 빠르게 현재 상황을 파악하고, 실시간으로 정보를 공유하며, 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다.
이처럼 위와 같은 방법들을 통해 구성원들이 효과적으로 협력할 수 있는 환경을 조성하는 노력들이 필요합니다.
。。。。。。。。。。。。
많은 기업들이 경쟁에서 지지 않기 위해 도입하고 있는 데브옵스(DevOps).
하지만 진정한 데브옵스를 실현하기 위해서는
"싸우지 말고 소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어 봐요"
라는 문장처럼 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로 이해하고, 협력하는 문화가 선행되는 것이 매우 중요합니다.
즉 너희 팀 vs 우리 팀 업무를 구분하지 않고 함께 협력하여, 아이디어를 생산하고, 가치를 창출해야 하는 것이죠. 혹시 아직 데브옵스를 도입하기 전이거나, 도입 이후에 올바르게 활용되고 있는지 궁금하시다면, 오늘 이 글을 통해 심도 있게 생각해 보시는 건 어떨까요?
#데브옵스
#DevOps
#MSA
#클라우드컴퓨팅
원종혁
솔루션사업팀
최일선에서 일하는 솔루션사업팀에서 근무 중입니다.
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DB 관리 툴, Zenius DBMS의 주요기능과 특장점
DB 관리 툴, Zenius DBMS의 주요기능과 특장점
대다수의 기업들이 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 효과적으로 처리하기 위해 RDBMS(Relational Database Management System, 관계형 데이트베이스 관리 시스템)와 NoSQL(Not Only SQL, 비관계형 데이터베이스)을 함께 활용하는 경우가 많아지고 있습니다. 하지만 두 시스템 간의 구조적 차이로 인해 데이터 동기화, 쿼리 최적화, 리소스 과다 사용 같은 문제가 발생하기 쉽습니다. 특히, 실시간으로 상태를 모니터링하고 장애를 예측하는 작업은 생각보다 까다롭고 많은 시간과 노력을 요구합니다. 이런 복잡한 문제를 해결하려면 다양한 DBMS를 통합적으로 관리하면서 잠재적인 문제를 사전에 식별할 수 있는 체계적인 DBMS 모니터링 솔루션이 필요합니다. Zenius DBMS는 RDBMS와 NoSQL을 포함한 여러 이기종 데이터베이스를 한 플랫폼에서 관리할 수 있도록 돕는 솔루션으로, 성능 저하나 장애 발생 시 원인을 빠르게 파악하고 대응할 수 있게 해줍니다. DB 관리 툴, Zenius DBMS가 구체적으로 어떤 기능과 장점을 가지고 있는지 자세히 살펴보겠습니다. DB 관리 툴, Zenius DBMS 주요 기능 세 가지 1. 이기종 DBMS 통합 모니터링 다양한 DBMS(Oracle, MySQL, MongoDB 등)를 사용하는 기업 환경에서 각 데이터베이스를 개별적으로 관리하는 것은, 많은 시간과 자원을 소모하게 만듭니다. 관리자는 각 DBMS의 상태를 따로 점검하고 문제 발생 시 여러 시스템을 오가며 원인을 찾아야 하기 때문에 장애 대응 속도 또한 느려질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Zenius DBMS는 Oracle, MongoDB, Tibero 등 국내외 주요 벤더사의 주요 DBMS를 포함해 다양한 데이터베이스를 단일 플랫폼에서 통합적으로 모니터링할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 통합 기능을 통해 데이터베이스 상태를 한눈에 파악할 수 있고, 장애 대응 시간도 크게 단축할 수 있습니다. 2. DBMS 별 상세 성능 모니터링과 특화 View DB관리 툴, Zenius DBMS는 RDBMS와 NoSQL 환경 모두에서 성능, 세션, 저장장치 상태를 깊이 분석할 수 있는 상세 정보를 제공합니다. 그러나 관리 화면이 각 DBMS의 고유 특성을 반영하지 못할 경우, 중요한 정보를 놓치거나 문제 상황에서 빠르게 대처하기 어려워질 수 있습니다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해 Zenius DBMS는 DBMS별로 최적화된 상세 정보 UI를 지원하여 직관적이고 효과적인 관리 환경을 제공합니다. 예를 들어 Oracle 환경에서는 테이블스페이스 사용량과 글로벌 캐시(Global Cache) 상태를, MySQL은 세션과 메모리 사용량을, MongoDB와 Redis는 데이터베이스 상태와 세션 정보를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이처럼 Zenius DBMS는 데이터베이스별 특성을 반영한 화면 구성을 통해 관리자는 각 데이터베이스의 주요 지표를 빠르게 파악하고, 데이터 처리 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 감지하여 신속히 대응할 수 있습니다. 특히 Oracle RAC(Real Application Cluster) 환경은 다수의 서버가 하나의 데이터베이스를 공유하며 작업을 분산 처리하는 특성상 데이터 동기화와 자원 관리의 복잡성이 매우 높습니다. 이러한 복잡성이 높은 환경을 효율적으로 관리하기 위해 Zenius DBMS는 글로벌 캐시(Global Cache), I/O, 잠금(Lock) 상태를 실시간으로 추적하고, 클러스터 인스턴스를 체계적으로 매핑하여 잠재적인 문제를 조기에 발견하고 신속히 대응할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능은 클러스터 환경에서 발생할 수 있는 병목 현상이나 동기화 문제를 조치할 수 있게 하며, 장애로 인한 데이터 손실 위험을 줄이고, 운영 안정성을 높이는 데 도움을 줍니다. 3. 장애 관리 및 감시 설정 장애 관리는 데이터베이스 관리자에게 가장 큰 부담 중 하나입니다. 느린 쿼리나 세션 과부하로 인해 발생한 성능 저하가 즉시 해결되지 않으면, 서비스 중단이나 데이터 손실로 이어질 위험이 커질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Zenius DBMS는 데이터베이스 운영 중 발생할 수 있는 느린 쿼리, 세션 과부하, Lock 문제와 같은 주요 장애를 설정된 임계 값에 따라 자동으로 감지하며, 관리자에게 알림을 제공하여 신속하게 조치할 수 있게 도움을 줍니다. 또한 데이터베이스의 저장공간이 부족하면 새로운 데이터를 추가하지 못하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 Zenius DBMS는 테이블스페이스 사용량을 지속적으로 모니터링하여, 저장공간 부족으로 인한 문제를 미리 예방합니다. DB 관리 툴, Zenius DBMS가 가진 특별한 장점은?! IT 인프라를 구성하는 네트워크, 서버, 애플리케이션, 데이터베이스는 데이터 전달, 자원 관리, 성능, 안정성, 보안 등 여러 측면에서 상호 유기적으로 연동되어 작동합니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 과부하로 서버 응답 시간이 지연되면 데이터베이스의 처리 속도가 감소할 수 있고, 반대로 데이터베이스의 과도한 쿼리는 네트워크와 서버 자원을 과도하게 소모하여 전체 시스템 성능에 병목 현상을 초래할 수 있습니다. 이러한 상황에서 클라우드 도입이 가속화되고, 가상머신(VM)과 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 활용이 증가하면서 IT 인프라 구성 요소 간의 상호 의존성과 복잡성은 점점 더 높아지고 있습니다. 따라서 DBMS 관리에만 초점을 맞출 경우, 네트워크와 서버에서 발생하는 문제나 데이터베이스 간 상호작용을 효과적으로 파악하기 어려워 근본적인 장애 원인 분석과 대응에 한계가 생길 수 있습니다. 이는 운영 효율성을 저하시킬 뿐만 아니라, 장애 대응 시간 증가로 인해 비즈니스 연속성에도 큰 영향을 미칠 위험이 있습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있도록 Zenius DBMS는 Framework 구조로 구성되어 있습니다. 이를 통해 데이터베이스와 연관된 서버, 네트워크, 애플리케이션 등의 모든 IT 인프라를 단일 플랫폼에서 통합해서 모니터링 할 수 있습니다. 따라서 운영자는 Zenius DBMS를 통해 데이터베이스 성능 병목 현상을 신속히 식별하고, 장애 발생 시 근본 원인을 정확히 분석하며, 서버와 네트워크를 포함한 IT 인프라 전체의 성능을 한눈에 파악할 수 있습니다. 이번 시간에 살펴본 것처럼 RDBMS와 NoSQL을 혼합해 사용하는 기업 환경이 증가하면서, 다양한 DBMS 상태를 통합적으로 관리할 수 있는 모니터링 솔루션의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 요구에 맞춰 Zenius DBMS는 이기종 DBMS를 한 화면에서 통합해서 모니터링 할 수 있을 뿐 아니라 각 데이터베이스의 특성을 반영한 최적화된 뷰를 통해 주요 성능 데이터를 실시간으로 파악할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 특히 타 솔루션과 비교하여 Zenius DBMS의 큰 장점 중 하나는 IT 인프라 전반을 통합해서 관리할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 네트워크, 서버, 데이터베이스 간의 상호작용을 효과적으로 관리할 수 있어, 복합적인 장애의 원인을 신속히 분석하고 문제에 빠르게 대응할 수 있습니다. 이제 Zenius DBMS를 활용해 복잡한 데이터베이스 환경에서도 안정적이고 효율적인 관리를 경험해 보시길 바랍니다!
2024.12.31
브레인즈컴퍼니 신년회, 힘차게 2025년을 시작하다.
브레인즈컴퍼니 신년회, 힘차게 2025년을 시작하다.
브레인즈컴퍼니의 모든 구성원이 모여 2024년을 돌아보고, 2025년의 새로운 도약을 다짐하는 신년회가 지난 2일 진행됐습니다. 각 본부별 회고 및 계획 발표, CEO의 총평, 장기근속자 및 우수 구성원 시상과 승진자 발표 순으로 진행된 '2025년 신년회'를 지금부터 자세히 돌아보겠습니다. 각 본부별 발표의 시간 전략사업본부 서은숙 님의 발표로 2025년 신년회가 본격적으로 시작됐습니다. 은숙 님은 2024년을 돌아보며 "지난해는 Zenius EMS가 가지고 있는 기본적인 경쟁력에 Zenius K8s, AI가 더해지면서 의미 있는 성과를 거둘 수 있었다. 특히 신규 고객사가 꾸준히 늘어남과 동시에 기존 고객의 증설도 증가하고 있는 점, 그리고 SIEM과 ITSM의 매출도 꾸준히 오름세를 보이고 있다는 점도 고무적인 부분"이라고 말했습니다. 은숙 님은 이어서 "클라우드 네이티브 전환이 더욱 가속화되고, 공공 부문에서 안정적인 인프라 관리에 대한 수요가 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 시장의 요구에 신속히 대응하고 있는 Zenius의 우수한 역량을 더욱 적극적으로 알리며 또 다른 성과를 만들수 있도록 멈추지 않고 노력하겠다"면서 올해의 다짐을 전했습니다. 이어서 마케팅/홍보을 담당하고 있는 차정환 님의 발표가 진행됐습니다. 정환 님은 "지난해에 K-ICT Week와 같은 전시회에서 Zenius에 대한 시장에서의 높은 관심을 확인할 수 있었다. 올해도 브레인즈컴퍼니와 Zenius의 가치를 더욱 효과적으로 전달하기 위한 다양한 온/오프라인 활동이 진행될 계획이다. 이를 통해 브랜드 인지도를 높이고, 고객과의 접점을 확대하겠다."이라고 전했습니다. 이어진 발표에서 품질증팀의 장규은 님은, "지난해 성능 테스트를 수행하면서 점점 더 Zenius의 성능이 안정화되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 올해는 신규 모듈 점검에 중점을 두고, 대외 공신력을 강화하기 위한 다양한 인증 획득 활동을 적극 추진할 계획이다. 또한, 주요 프로젝트의 성공적인 수행을 위한 지원도 활발히 진행할 예정"이라고 말했습니다. 전략사업본부 발표에 이어서 연구개발본부의 김자환 님의 발표가 진행됐습니다. 자환 님은, "2024년에는 클라우드, K8s, NPM 등의 모듈 및 Zenius APM 기능 고도화를 중심으로 연구 개발이 진행됐다. Zenius가 지속해서 시장에서의 우위를 유지하고 경력을 더 높일 수 있도록 인적 투자를 확대하고 새로운 버전의 Zenius 개발을 빠르게 추진할 계획"이라고 밝혔습니다. 이후 개발2그룹 김상래 님의 발표가 이어졌습니다. 상래 님은, "24년에는 Zenius AI 개발과 Zenius SIEM의 UI개선 및 사용자 대시보드를 중심으로 프로젝트가 진행됐다. 올해에도 Zenius SIEM과 Zenius AI의 기능을 안정화하고 고도화하여 고객들에게 더욱 향상된 경험을 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔습니다. 마지막 순서의 발표를 맡은 경영지원실 심현보 님은, "2024년에는 패밀리데이, 가을 문화 행사, 해외연수단 파견 등 의미 있고 다채로운 행사들도 진행됐다. 올해에도 안정적이고 효율적인 회사 운영을 위한 노력을 이어나갈 예정이다. 특별히 이번 창립기념일에는 모든 구성원이 크게 만족할 수 있는 특별한 이벤트도 준비되어 있다"고 발표하며 기대를 높였습니다. 총평의 시간 각 본부별 발표 후 브레인즈컴퍼니의 운영을 총괄하고 있는 심재걸 님의 총평이 진행됐습니다. 재걸 님은 우선 2024년을 돌아보며, "모든 구성원의 노력이 더해져서 연초에 세웠던 목표를 달성할 수 있었다. 특히 교육행정데이터통합사업 등 대규모 사업에 Zenius가 활용되고, Zenius AI, NPM, K8s, CMS를 통해 Zenius의 경쟁력이 강화된 것이 긍정적인 부분이다. 또한 SIEM과 ITSM도 시장에서 꾸준히 좋은 반응을 얻고 있고 원주사무소 개설을 통해 더 원활하게 고객지원을 할 수 있게 된 부분도 기쁘게 생각한다"고 말했습니다. 또한 재걸 님은 2025년을 전망하면서, "공공 분야를 중심으로 AI와 클라우드에 대한 수요는 지속적으로 증가할 예정이다. 이제 발 맞춰 Zenius의 기능을 더욱 강화하고 적극적으로 알리면 올해에도 의미 있는 성과를만들 수 있을 것이라고 확신한다. 다함께 계속해서 한 방향을 바라보면서 힘을 합치자"며 총평을 마무리했습니다. 장기근속자 및 우수직원 시상, 승진자 발표의 시간 재걸 님의 총평에 이어서 장기근속자 및 우수직원 시상 및 승진자 발표가 진행됐습니다. 먼저 오랜 기간 동안 꾸준히 브레인즈컴퍼니에서 최선을 다해주신 장기 근속자에 대한 시상이 진행됐습니다. 올해는 20년 근속 포상, 15년 근속 포상, 10년 근속 포상, 5년 근속 포상이 수여됐습니다. 20년 근속 포상을 받은 연구개발본부 김기상 님은, "그 동안의 일들을 돌아보니 좋았던 일들이 참 많았던 것 같다. 무엇보다 좋은 동료들과 함꼐하고 있는 점이 가장 감사하다. 이번 신년회를 계기로 새로운 목표를 세우고 더 열심히 노력하겠다"고 소감을 전했습니다. 또한 지난해 가장 뛰어난 활약을 보여준 최우수부서와 우수직원, 그리고 협력 과정에서 돋보이는 공헌을 한 직원에 대한 시상이 이어졌습니다. 우수 부서로 선정된 개발2그룹에는 100만원의 포상이, 우수 직원으로 선정된 전략사업본부 이승현 님에게는 50만원의 포상이 수여됐습니다. 이어서 협력 우수직원에게는 각 30만원의 포상이 수여됐습니다. 우수 직원과 협력 우수직원 모두에 선정된 전략사업본부 이승현 님은, "연초부터 큰 상을 받게 되어서 기쁘고 감사하게 생각한다. 다른 구성원분들이 잘 도와주셨기에 이 상을 받을 수 있었다고 생각한다. 이 상의 더욱 큰 의미 있는 결과로 이어질 수 있도록 올해도 최선을 다하겠다"고 소감을 남겼습니다. 마지막으로 승진자 발표가 이어졌습니다. 올해 진급하신 모든 구성원 분들께 다시 한번 축하의 말을 전합니다. 이어서 단체사진 촬영을 통해 한 해의 시작을 기념한 뒤, 저녁 식사를 나누며 신년회를 마무리 했습니다. 브레인즈컴퍼니는 모든 구성원이 협력하여 보다 나은 기술과 서비스를 제공할 수 있도록 2025년에도 최선을 다하겠습니다.
2025.01.06
쿠버네티스(K8s)에서 멀티클러스터 운영 시 고려사항 세 가지
쿠버네티스(K8s)에서 멀티클러스터 운영 시 고려사항 세 가지
서비스의 안정성과 확장성을 높이고 성능을 최적화하기 위해 쿠버네티스(K8s) 환경에서 멀티 클러스터를 운영하는 사례가 점점 증가하고 있습니다. 멀티 클러스터는 여러 이점을 제공하지만, 안정적으로 관리하기 위해 반드시 해결해야 할 과제들이 있습니다. 멀티 클러스터의 구조적 특성에서 비롯된 문제들을 해결하고 이를 안정적으로 운영하기 위해 고려해야 할 사항을 크게 세 가지로 나눠서 살펴보겠습니다. 첫 번째, 구성 관리의 일관성 확보 멀티 클러스터 환경에서는 역할 기반 접근 제어(Role-Based Access Control, RBAC), 리소스 할당(Resource Quota)과 같은 설정이나 네트워크 정책이 클러스터마다 다르게 적용되는 구성 불일치 문제가 자주 발생합니다. 이러한 문제는 운영 효율성을 떨어뜨리고, 보안 취약점을 만들어 전체 시스템의 안정성을 위협할 수 있습니다. 예를 들어, 한 클러스터에서는 네트워크 정책이 제대로 적용되었지만, 다른 클러스터에서는 동일한 설정이 누락된다면 해당 클러스터는 외부 공격에 쉽게 노출될 수 있습니다. 더불어, 설정 변경이 필요한 경우 이를 모든 클러스터에 수작업으로 적용해야 한다면 작업 시간이 과도하게 소요되고, 실수로 인한 오류가 발생할 가능성도 높아집니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 구성 관리를 중앙에서 관리하며, 모든 클러스터에 동일한 설정을 적용할 수 있는 체계를 마련해야 합니다. 이를 위한 대표적인 방법으로는 FluxCD와 ArgoCD와 같은 GitOps 기반 도구의 활용이 있습니다. 이 도구들은 선언적 구성 파일을 중앙에서 관리하고, 이를 기반으로 변경 사항을 각 클러스터에 자동으로 배포합니다. 특히, 변경된 설정은 코드 리뷰와 테스트 과정을 통해 사전에 검증되기 때문에 안정성과 신뢰성을 동시에 확보할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 수작업으로 설정을 적용할 때 발생하는 오류를 줄이고, 운영 과정에서 일관된 구성을 유지할 수 있습니다. 구성 관리의 일관성을 확보하면 클러스터 간 정책 차이를 사전에 방지할 수 있습니다. 또한, 새로운 클러스터를 추가할 경우에도 기존 설정을 신속하고 정확하게 적용할 수 있어 환경 확장에 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 이러한 자동화된 구성 관리는 운영자의 시간과 노력을 절감함과 동시에 멀티 클러스터 환경에서 요구되는 안정적인 관리와 높은 보안 수준을 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 두 번째, 클러스터 간 연결성 확보 쿠버네티스(K8s) 멀티 클러스터 환경에서는 클러스터 간 트래픽이 안정적게 흐르도록 네트워크를 설계해야 합니다. 특히, 클러스터가 서로 멀리 떨어져 있는 경우 네트워크 지연(latency), 패킷 손실, 연결 불안정과 같은 문제가 발생할 가능성이 높습니다. 이러한 문제는 서비스 응답 시간을 지연시키고, 요청 실패율을 증가시켜 사용자 경험에 심각한 부정적 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 클러스터 간 데이터 전송이 암호화되지 않거나 인증되지 않은 상태라면, 민감한 데이터가 외부 공격에 노출될 위험이 있습니다. 이는 데이터 유출, 서비스 중단, 법적 문제와 같은 심각한 보안 위협으로 이어질 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 Istio와 Linkerd 같은 서비스 메시(Service Mesh) 도구를 활용하는 것이 효과적입니다. 이러한 도구는 클러스터 간 네트워크 트래픽을 암호화하고, 인증된 서비스 간 통신만 허용하며, 장애 발생 시 자동으로 대체 경로를 설정해 서비스가 정상적으로 제공되도록 합니다. 예를 들어, Istio는 VirtualService 리소스를 통해 특정 트래픽을 지정된 클러스터로 라우팅할 수 있도록 설정하며, 네트워크 장애가 발생하면 즉각 대체 경로를 제공해 트래픽 흐름이 중단되지 않도록 합니다. 이러한 기능은 클러스터 간 네트워크 연결성을 강화하고 데이터 전송의 보안을 보장합니다. 이처럼 서비스 메시를 도입하면 트래픽 관리와 로드 밸런싱 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 운영자의 업무 부담을 줄이고, 관리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 세 번째, 모니터링 체계 구축 멀티 클러스터 환경에서는 각 클러스터의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있는 체계가 반드시 필요합니다. 클러스터, 노드, 파드, 컨테이너 등 다양한 구성 요소에서 생성되는 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하지 못하면 장애를 신속히 감지하거나 문제의 근본 원인을 진단하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 특히, 리소스 사용량을 정확히 파악하지 못하면 불필요한 비용이 발생하거나 성능 저하로 인해 서비스 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 Zenius K8s와 같이 쿠버네티스(K8s)에 특화된 모니터링 도구를 활용하는 것이 효과적입니다. 이러한 도구는 클러스터, 노드, 파드, 컨테이너 등 각 계층에서 생성되는 데이터를 실시간으로 수집하고, 주요 성능 지표를 시각화하여 운영자가 전체 클러스터 상태를 직관적으로 파악할 수 있도록 지원합니다. 또한, 장애 발생 시 즉각적인 알림을 제공하여 문제를 빠르게 인지하고 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 클러스터에서 CPU 사용량이 급증하거나 네트워크 트래픽이 비정상적으로 증가하는 상황을 탐지해 원인을 분석하고, 신속히 조치할 수 있도록 돕습니다. 효율적인 모니터링 체계를 구축하면 클러스터 상태를 실시간으로 확인할 수 있어 장애를 사전에 예방하거나, 발생 즉시 대응할 수 있습니다. 이를 통해 리소스 사용량을 최적화하여 운영 비용을 절감하고, 서비스의 안정성과 신뢰성을 유지할 수 있습니다. 나아가, 모니터링 체계는 단순히 문제를 해결하는 데 그치지 않고, 전체 시스템의 안정성과 성능을 지속적으로 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 모니터링 데이터를 기반으로 리소스 할당을 세밀하게 조정하거나, 장기적인 운영 패턴을 분석해 향후 발생할 수 있는 문제를 예측하는 데 활용할 수 있습니다. 멀티 클러스터 운영은 안정성과 운영 효율성을 동시에 달성해야 하는 복합적인 과제입니다. 클러스터 간 구성 불일치로 발생할 수 있는 오류를 예방하고, 서비스 메시를 통해 네트워크 트래픽을 최적화하며, 실시간 모니터링으로 리소스 활용을 극대화하는 것은 안정적인 시스템 운영의 핵심입니다. 이러한 전략은 운영 비용 절감뿐만 아니라, 성능 관리의 예측 가능성을 높이고 데이터 보안을 강화하여 안정적이고 신뢰할 수 있는 IT 환경을 구축하는 데 기여합니다.
2025.01.07
서버 모니터링 툴 활용사례 6가지
서버 모니터링 툴 활용사례 6가지
서버 모니터링 환경은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 관리해야 할 서버와 장비가 늘어나고 처리해야 할 데이터와 트래픽도 증가함에 따라서 성능 문제가 발생할 가능성이 높아지고 있습니다. 이런 상황에서 서버 운영 관리자는 다음과 같은 과제들에 직면합니다. - CPU, 메모리, 트래픽 등 주요 성능 지표를 한눈에 확인할 수 있는 방법이 없을까? - 관리 대상 서버가 많을 때, 여러 장비를 동시에 분석할 수는 없을까? - CPU가 여러 개인 장비에서 각 CPU의 사용률을 한 번에 비교할 순 없을까? - 지속적으로 증가하는 파일시스템 용량의 임계점을 미리 파악할 수는 없을까? - 특정 기간 동안의 성능 추이를 비교할 방법은 없을까? - 여러 장비의 성능 항목을 일자별로 상세히 분석할 순 없을까? 이와 같은 고민을 해결하기 위해, Zenius SMS는 서버 상태를 심층적으로 모니터링하고 성능 문제를 사전에 진단할 수 있는 다양한 성능 분석 기능을 제공하는 대표적인 서버 모니터링 툴입니다.이번 글에서는 Zenius SMS의 성능 모니터링 기능을 구체적으로 활용한 6가지 사례를 함께 살펴보도록 하겠습니다. 서버 모니터링 툴, Zenius SMS의 성능 모니터링 기능 살펴보기 활용 사례를 자세히 살펴보기 전에 Zenius SMS의 성능 모니터링 기능에 대해 먼저 알아보겠습니다. Zenius SMS는 서버 운영에서 발생하는 다양한 상황에 맞춰 효과적으로 대응할 수 있도록 여러 성능 분석 기능을 제공합니다. 특히 주요 항목, 대상/항목 비교, 기간비교, 증설필요성, 시간대별 기능은 서버 관리에서 가장 자주 사용되는 기능으로, 실무에서 유용하게 활용됩니다. 이제 이러한 기능들이 실제 서버 관리 환경에서 어떤 문제를 해결하고, 어떻게 적용할 수 있는지 활용 사례를 통해 살펴보겠습니다. 서버 모니터링 툴, Zenius SMS 케이스별 활용사례 6가지 먼저 Zenius 성능 분석 기능이 어떻게 작동하는 지 이해하기 위해, 데이터를 분석하는 기본적인 절차를 살펴보겠습니다. Step 1. EMS > 분석 메뉴로 이동합니다. Step 2. 분석하고자 하는 항목(예: CPU, 메모리 등)을 선택합니다. Step 3. 분석할 장비(대상)를 지정한 뒤 분석 실행을 누릅니다. Step 4. 분석 결과에서 데이터를 확인하고, 전반적인 서버 상태를 점검합니다. 이제 구체적인 활용사례 6가지를 살펴보겠습니다. [활용사례1] CPU, 메모리, 트래픽 등 주요 성능 지표를 한눈에 확인할 수 없을까? 서버의 주요 성능 지표를 개별적으로만 확인하면 장애 대응 속도가 느려지고, 전체 상태를 효율적으로 파악하기 어렵기 때문에 주요 성능 지표를 통합해서 확인할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 서버당 CPU, Memory, SWAP, 로드 값 등 주요 성능 데이터를 한 화면에서 통합적으로 제공하여 특정 서버에 장애가 발생했을 때 전체적인 상태를 빠르게 파악할 수 있습니다. 활용 시점 특정 서버 1대의 일간 분석이 필요할 때, 장애 발생 후 서버의 주요 성능 지표를 확인해 원인을 파악해야 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 주요항목 기능을 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과에서 특정 서버 1대의 CPU(23%), Memory (63%), SWAP(34%), 로드(0.27) 등의 데이터를 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터를 바탕으로 리소스 사용 상태를 한눈에 파악하고, 성능 저하나 장애 원인을 신속히 진단할 수 있습니다. [활용사례2] 관리해야 할 서버가 많은데, 여러 장비를 동시에 분석할 수는 없을까?! 관리하는 대상 서버가 많아질수록, 각 장비의 상태를 개별적으로 분석하는 것은 많은 시간과 노력이 필요합니다. 특히 하나의 장비에 문제가 생기더라도 다른 장비가 대신 처리할 수 있는 이중화나, 여러 장비가 작업을 분산 처리하는 다중화 환경에서는 특정 장비에 과도한 부하가 집중되지 않도록 상태를 지속적으로 점검해야 합니다. 만약 이를 놓칠 경우 전체 시스템 성능에 영향을 줄 수 있기 때문에, 다수의 장비를 일괄적으로 분석하여 성능 데이터를 비교하고 부하 분산 상태를 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 여러 장비의 특정 성능 항목을 한눈에 비교 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 이중화나 다중화된 장비 간의 부하를 효율적으로 비교할 수 있어, 전체적인 서버 상태를 빠르게 점검할 수 있게 합니다. 활용 시점 다수 장비의 특정 성능 항목을 일괄 분석할 때, 이중화 또는 다중화된 장비의 부하 분산 상태를 점검하고자 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 주요 항목 기능을 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과에서 특정 서버(Zenius8)의 Memory 사용률(63%)이 가장 높은 것을 확인할 수 있습니다. 이 과정에서 부하가 집중된 장비를 파악하고, 추가 리소스 확보와 같은 적절한 조치를 계획할 수 있습니다. [활용사례3] CPU가 여러 개인 장비에서 각각의 사용률을 한 번에 비교할 순 없을까? 서버의 CPU가 여러 개인 장비에서 전체 사용률만 확인할 경우, 각 코어의 부하 상태를 명확히 알 수 없어 적절히 대응하기 어렵습니다. 따라서 CPU 코어별 사용률을 비교 분석해 부하 분산 상태를 점검하고, 리소스를 최적화할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 한 장비의 전체 CPU 사용률뿐만 아니라 각 코어별 CPU 사용률을 한눈에 비교 분석할 수 있습니다. 이를 통해 관리자는 CPU 코어별 리소스 사용 현황을 정확히 파악하고, 특정 코어에 부하가 집중되는 문제를 신속하게 진단할 수 있습니다. 활용 시점 한 장비당 동일 성능 항목(CPU, 파일시스템 등)의 세부 데이터를 상세히 분석해야 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 대상/항목 비교를 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과에서 전체 CPU 사용률과 각 코어별 사용률을 비교해 특정 코어에 부하가 집중된 패턴을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 작업 부하를 균등하게 분산하고 시스템 병목을 해소하기 위한 방안을 마련할 수 있습니다. [활용사례4] 계속 증가하는 파일시스템 용량, 임계점에 언제 도달하는지 미리 파악할 순 없을까? 파일시스템의 용량이 임계점에 도달할 경우, 저장 공간 부족으로 인해 새로운 데이터를 저장하지 못하거나 파일 접근 속도가 저하될 가능성이 있습니다. 특히 예상보다 빠르게 용량이 소진되면 서비스 중단과 같은 심각한 문제로 이어질 수 있기 때문에, 사용량 증가 추이를 사전에 분석하고 증설 시점을 미리 예측하는 것이 중요합니다. 이에 따라 Zenius SMS는 파일시스템의 사용량 추이를 분석하고 임계점 도달 시점을 예측할 수 있는 기능을 제공하여, 장애를 미연에 방지하고 효율적인 리소스 증설 계획을 수립할 수 있게 합니다. 활용 시점 파일시스템의 사용량이 지속적으로 증가해 증설 필요성을 검토해야 할 때 활용 방법 Step 1. EMS > 분석 메뉴 > 증설 필요성 기능을 사용하여 분석합니다. Step 2. 위 그림의 분석 결과를 통해 2025년 1월 20일 오후 7시경에 파일시스템 용량이 90%에 도달할 것으로 예측할 수 있습니다. 이를 기반으로 증설 시점을 정확히 파악하고, 서비스 중단을 예방하기 위한 조치를 준비할 수 있습니다. [활용사례5] 특정 기간 동안의 성능 추이를 비교할 방법은 없을까? 시스템 성능 문제를 정확히 진단하려면 현재 데이터만 확인하는 것만으로는 부족합니다. 성능 저하나 장애는 시간에 따라 리소스 사용량이 누적되거나 특정 시점에 급격한 변화를 보이는 경우가 많습니다. 따라서 이전 기간과 현재 기간의 데이터를 비교 분석하여 성능 변화를 체계적으로 점검하고, 비정상적인 리소스 사용 패턴을 사전에 진단할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 특정 기간 동안의 성능 데이터를 비교 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 과거와 현재 데이터를 비교하여 성능 변화와 이상 징후를 파악해, 장애 발생 가능성을 미리 예측하거나 반복되는 문제를 예방하는 데 도움을 줍니다. 활용 시점 장애 발생 시점과 정상 시점의 성능 변화를 비교하여 문제 발생 가능성을 미리 확인하고자 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 기간비교 기능을 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과를 통해 전주와 금주 데이터를 비교 분석한 결과 로드 값이 소폭 증가하고 있음을 확인할 수 있습니다. 이처럼 기간비교 기능을 활용하면 전주와 금주 데이터를 비교해 성능 변화 추이를 명확히 분석하고, 장애 발생 원인이나 성능 저하의 징후를 사전에 파악하여 적절한 대응을 준비할 수 있습니다. [활용사례6] 여러 장비의 특정 성능 항목을 일자별로 분석할 순 없을까? 장비가 많아질수록 리소스 사용률을 개별적으로 점검하는 것은 비효율적입니다. 특히 이중화된 환경에서는 모든 장비가 균등하게 부하를 나눠야 시스템의 안정성이 유지되지만, 특정 장비에 부하가 집중되면 성능 저하나 장애가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 여러 장비의 성능 데이터를 일자별로 비교 분석해, 부하 분산 상태를 체계적으로 점검할 수 있어야 합니다. Zenius SMS는 여러 장비의 성능 데이터를 일자별로 표 형태로 제공하여 리소스 사용 추이를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이를 통해 부하 분산 상태를 체계적으로 점검하고, 장비 간 리소스 불균형을 사전에 진단하여, 시스템의 안정적인 운영을 유지할 수 있게 합니다. 활용 시점 특정 성능 항목의 일자별 평균 데이터를 확인해야 할 때, 이중화된 장비 간 부하 분산 상태를 점검하고자 할 때 활용 방법 1. EMS > 분석 메뉴 > 시간대별 기능을 사용하여 분석합니다. 2. 분석 결과를 살펴보면 최근 한달 동안 유사한 리소스를 사용률이 유지되어, 시스템이 안정적으로 운영되고 있음을 확인할 수 있습니다. 이처럼 시간대별 기능을 활용하면 날짜별 데이터를 분석해 여러 장비의 리소스 사용 추이를 명확히 파악하고, 부하 분산 상태를 점검해 리소스 불균형을 조기에 진단할 수 있습니다. 이번 시간에 살펴본 것처럼 Zenius SMS는 서버 운영 중 발생할 수 있는 다양한 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 성능 분석 기능을 제공합니다. 주요 데이터를 한 화면에서 통합 분석하거나, 여러 장비의 상태를 비교해 복잡한 운영 환경에서도 서버 상태를 빠르게 파악하고 관리할 수 있습니다. 또한 분석된 데이터를 활용해 보고 자료 작성이나 증설 계획 수립과 같은 업무를 더 간편하고 정확하게 처리할 수 있습니다. 뿐만 아니라 비정상적인 리소스 패턴을 조기에 감지하고, 안정적인 시스템 운영을 지원하는 데도 큰 도움이 됩니다. 이제 Zenius SMS로 서버 관리의 효율성을 높이고, 안정적인 서비스 환경을 구축해 보시길 바랍니다.
2025.01.15
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