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잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
이화정
2024.02.22
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네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog)
Gartner에서 진행한 연구에 따르면 기업에서 서버의 다운타임이 발생할 경우, 시간당 약 748억 ~ 1,202억의 손실 비용이 발생한다고 합니다.
또한 서버 다운타임등 서버를 제대로 관리하지 못했을 경우에는, 금전적인 손실뿐 아니라 고객이탈이나 브랜드이미지 하락 등의 치명적인 손실도 입게 되죠.
따라서 올바른 서버 관리를 통해 문제를 미리 예방하고, 혹여나 문제가 발생할 경우에는 빠르게 대응할 수 있어야 합니다. 그렇다면
'올바른 서버 관리'란 정확히 무엇을 의미하는 걸까요?
ㅣ올바른 서버 관리를 위한 첫 걸음
ⓒoutsource2india
올바른 서버 관리를 위한 첫걸음은 바로 '통합 서버 관리' 도구의 도입입니다. 가장 많이 활용하는 도구가 바로 SMS(Server Management System)죠.
SMS는 복잡한 IT 인프라를 효과적으로 관리하고, 모니터링할 수 있는 해결책을 제공하여, 서버 사태를 쉽게 파악하고, 필요한 조치를 신속하게 처리할 수 있도록 도와줍니다.
SMS는 기업의 서비스 안정성과 비즈니스 연속성을 보장하는 데 필수적인 도구인 셈이죠. 최근에는 관리하는 서버의 규모와 상관없이 대부분 SMS을 사용하고 있습니다.
하지만 SMS를 도입하고 구축만 한다고 해서, 모든 과제를 해결할 수 있을까요?
ㅣSMS를 제대로 활용하는 방법
SMS를 '제대로' 활용하기 위해서는 단순한 모니터링을 넘어, 문제 발생 시 알림을 받고 이를 통해 신속하게 문제를 해결할 수 있는 적극적인 조치가 필요합니다.
적극적인 조치 중의 대표적인 예이자 서버 관리의 핵심은 바로 '감시 설정'입니다. 그렇다면 구체적으로 '감시 설정'을 통해 어떻게 서버를 관리해야 하는지, 이를 위한 SMS의 조건은 무엇인지 살펴보겠습니다.
최적화된 감시 설정 값을 간편하게 설정할 수 있어야 한다
SMS의 감시항목설정은 사용자가 기본적인 모니터링 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 간편하게 설정할 수 있어야 합니다. 통합 서버 관리에 대한 경험이 부족한 사용자더라도, 제품을 쉽게 설정하고 사용할 수 있도록
최적화된 감시 설정 값을 제공
해야 하죠. 예를 들면 CPU 사용률이 몇% 였을 때 심각하고 위험한지를 각 항목별로 제공해야 합니다.
Zenius SMS의 경우 사용자의 OS에 따라 감시 설정 항목(CPU 사용률, MEM 사용률 등)의 심각도와 임계치 조건은 어떻게 해야 하는지 기본적인 디폴트 값을 제공합니다.
더불어서 제니우스만의 최적의 감시 설정 가이드라인을 제공하여, 복잡한 설정 과정을 거치지 않더라도 모니터링할 수 있도록 도와주죠. 물론 기업과 조직의 환경에 맞춰 감시 설정을 조정할 수 있습니다.
필수적인 감시 설정 기능을 갖추고 있어야 한다
또한 SMS의 감시 항목을 설정할 때는
필요한 주요 기능으로 구성
되어야 합니다. 사용자는 복잡한 설정 절차 없이 필요한 감시 항목을 설정해야 하고, 서버 관리에 소요되는 시간을 줄일 수 있어야 하기 때문이죠.
예를 들어 시스템의 중요한 지표(예: CPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 I/O 사용률)를 확인할 수 있는 감시 항목 설정이 있는지, 각 감시 항목에 대해 심각도 수준과 임계치를 설정할 수 있는지, 다양한 방식의 알림 방식 기능을 제공하는지 등을 직관적으로 확인할 수 있어야 합니다.
Zenius SMS의 경우 사용자에게 꼭 필요한 기능(감시 항목, 서버, 심각도, 임계치, 알림 설정, 복구 스크립트 등)만 집중할 수 있도록 구성되어 있습니다.
감시 항목에서는 사용 중인 OS를 설정하고, 원하는 감시 항목을 선택하여, 원하는 서버를 감시 설정 할 수도 있죠. 또한 심각도와 임계치 설정에서는 무해-주의-위험-긴급-치명 각 값에 맞게 임계치 값을 설정할 수 있습니다.
예를 들어 '긴급'이라는 항목에 80%라고 설정했는데 임계치 값이 80%를 넘어설 경우, 사용자에게 즉각적으로 알려줍니다. 또한 지속시간을 1분 발생 횟수를 1이라고 설정할 경우, 1분을 넘길 때 사용자에게 알림을 통보해 주죠.
알림 통보 서비스가 잘 갖춰져 있어야 한다
감시 항목 설정 중
알림 통보는 서버를 관리하는 데 있어 매우 중요한 기능
입니다. 서버에 문제점이 발생할 경우, 사용자에게 즉각적으로 알려줄 수 있는 장치이기 때문이죠. 또한 문제가 더 심각해지기 전에 신속하게 조치를 취할 수 있게 해주며, 시스템의 다운타임을 최소화하는 데 결정적인 역할을 합니다.
이 밖에도 알림 통보 기능에서는 사용자의 업무 환경과 선호도에 따라, 알림의 유형이나 수신자를 유연하게 선택할 수 있어야 합니다.
Zenius SMS를 예를 들어 살펴보면 감시 설정에 임계값을 초과하거나, 예상치 못한 이벤트가 발생했을 때 다양한 형태로 알림 서비스를 제공하고 있습니다. 이메일, 문자 Push App은 물론 외부 연동을 통해 슬랙이나, 카카오톡으로도 편리하게 알람을 받아볼 수 있죠.
이 밖에도 알림의 임계값과 조건, 적용 시간이나 요일, 알림을 받을 사용자도 별도로 지정할 수 있습니다.
자동화 복구스크립트 기능을 제공해야 한다
서버에 문제가 감지되었을 때는 알림 통보 기능뿐만 아니라,
사전에 정의된 스크립트를 자동으로 실행하여 문제를 신속하게 해결
할 수 있어야 합니다. 예를 들어 데이터베이스 서버의 응답 지연이 감지될 때 '캐시를 클리어하고 서비스를 재시작해 줘!'라는 스크립트 실행을 통해 즉각적으로 문제를 해결할 수 있어야 하죠.
이러한 자동화 복구스크립트 기능은 사용자가 알림을 받고 대응하기까지의 시간을 대폭 줄여줄 수 있고, 이에 따라 시스템 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 또한 반복적이거나 단순한 문제 해결 과정을 자동화함으로써, 더 중요한 작업에 집중할 수 있겠죠.
위에 언급한 내용을 Zenius SMS를 통해 살펴보면, 장비에 장애가 발생할 경우 즉시 복구스크립트가 구동되어 문제를 자동적으로 해결할 수 있게 합니다.
예를 들어 A 서버에 임계치를 80%로 설정한 후, 복구스크립트를 통해 'C라는 방법으로 조치를 취해줘!'라고 미리 설정할 경우 자동적으로 문제를 해결할 수 있죠. 이러한 자동화 복구스크립트 기능은 수백 혹은 수천 대의 서버와 장비를 효율적으로 관리할 수 있어, 관리 부담을 줄이는 데 매우 효과적입니다.
또한 '정상 복구 시 통보' 옵션을 설정하면, 복구 스크립트가 완료됨에 따라 알림 통보를 사용자에게 재차 알려줍니다. 이 과정을 통해 사용자는 만족도와 제품에 대한 신뢰도를 높일 수 있겠죠.
감시 항목들을 한눈에 관리할 수 있어야 한다
이젠 앞에서 감시 설정하고 등록했던 감시 항목들을 모니터링할 수 있어야 하겠죠? 이때 중요한 점은
필수적인 감시 항목은 보여주되, UI는 단순화
해야 한다는 점입니다. 이는 주요 감시 항목의 상태를 신속하게 파악하고, 문제가 발생했을 때 즉각적으로 대응하기 위해서죠.
또한 감시 항목 상태를 색상 코드(예: 녹색은 정상, 노란색은 경고, 빨간색은 심각)와 아이콘으로 구분하여, 사용자가 감시 항목의 상황을 즉각적으로 인식할 수 있도록 해야 합니다.
Zenius SMS의 경우 주요 감시 항목들의 현황을 통합적으로 모니터링할 수 있습니다. 불필요한 항목들을 줄이고 핵심적인 항목들만 선별하여, 서버의 감시 항목을 신속하게 모니터링할 수 있죠.
감시 현황은 직관적인 UI가 중요한 만큼, 심각도 현황(정상-무해-주의-위험-긴급-치명)을 색상으로 구분하여 문제가 생겼을 때 신속하게 대응할 수 있도록 구성하였습니다. 또한 사용자의 환경에 맞춰 필수적인 감시 항목을 쉽게 선택하여 모니터링할 수 있습니다.
이 밖에도 많은 서버의 감시 항목을 관리하다 보면, 중요한 감시 항목을 추가하지 못한 상황이 발생할 수 있는데요. 최악의 경우에는 막대한 손실 비용 발생 등의 심각한 결과를 초래할 수 있겠죠.
이에 따라 감시 현황은 더더욱 직관적으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 주요한 감시 항목을 실수로 설정하지 않더라도, 신속하게 파악하고 등록하여 대처할 수 있기 때문이죠. Zenius SMS는 감시 설정해 둔 항목 수가 예상과 다를 경우(예: 만약 관리하는 서버에 감시 항목이 2건이어야 하는데 → 1건으로 표기된 경우) 미등록 건 감시 항목을 조회하여 등록할 수 있습니다.
주요 감시 항목을 설정하고 동작여부에 '미등록' 항목으로 검색하면, 감시 설정하지 않은 항목을 조회할 수 있죠. 이처럼 Zenius SMS은 자칫 놓칠 수 있는 주요 감시 항목도 신속하게 찾아 등록할 수 있습니다.
。。。。。。。。。。。。
지금까지 살펴본 것처럼 Zenius와 같은 SMS를 통해서
서버를 한눈에 모니터링하고, 감시 설정 기능을 통해 체계적으로 관리하며, 문제 발생 시 다양한 알림과 자동화된 복구스크립트로 문제점을 신속히 해결
해야 합니다. Zenius SMS 대규모 서버자원을 관리하고 있는 한 고객사 관계자의 말씀으로 이 글을 마무리하려고 합니다.
"이 많은 서버의 감시 항목들을 휴일 없이 24시간 동안 지켜볼 수는 없잖아요. 그래서 서버를 통합 관리할 수 있는 Zenius SMS을 도입했죠. 이용하면서 좋았던 점은 감시 현황 페이지를 통해 한눈에 감시 항목을 관리할 수 있어 편리하다는 점이에요.
감시 설정을 걸어둔 항목들이 많아 종종 등록을 못한 경우가 발생해도, 직관적으로 확인하고 감시 항목을 추가할 수 있어요. 특히 복구 스크립트 기능을 애용하는 편인데요. 서버에 장애가 발생했을 때 복구 스크립트를 미리 걸어두면, 장비에 장애가 발생해도 신속하게 문제 해결을 할 수 있어 매우 만족스럽습니다!"
#SMS
#서버
#서버관리
#서버모니터링
#Zenius
#ZeniusSMS
#통합서버관리
이화정
프리세일즈팀
프리세일즈팀에서 마케팅, 내외부 홍보, 콘텐츠 제작을 담당하고 있어요.
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이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요기능과 특장점
이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요기능과 특장점
IT 인프라의 복잡성과 운영 환경이 점점 더 고도화됨에 따라, 시스템 장애를 사전에 탐지하고 선제적으로 대응하는 기술의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 기존의 장애 관리 방식은 주로 장애 발생 이후에 원인을 분석하고 복구 조치를 취하는 사후 대응(Post-Mortem Response) 중심이었습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 서비스 다운타임 증가, 운영 비용 상승, 장애의 반복 발생과 같은 문제를 야기하며, 기업의 디지털 운영 안정성을 위협합니다. Zenius AI는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반의 이상징후 탐지 및 장애 예측 기능을 제공하는 이상 징후 탐지 솔루션입니다. 대규모 IT 인프라 환경에서 수집되는 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 실시간으로 분석하여 정상 패턴에서 벗어나는 이상 징후를 조기에 감지하고, 잠재적인 장애를 사전에 예측할 수 있도록 지원하는 Zenius AI의 주요기능과 특장점을 자세히 알아보겠습니다. 이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 주요 기능 Zenius AI는 IT 운영 환경에서 이상징후를 실시간으로 감지하고 대응할 수 있도록 설계된 AI 기반의 모니터링 솔루션입니다. 이 솔루션은 데이터 수집 및 관리, AI 모델 학습 및 예측, 이상징후 감지 및 대응, 대시보드 시각화 및 운영관리의 네 가지 핵심 기능을 제공합니다. 1) 데이터 수집 및 관리 Zenius AI는 Kafka 기반의 고성능 메시징 시스템과 OpenSearch 기반의 스토리지 및 검색 엔진을 통해, 대규모 로그 및 메트릭 데이터를 실시간으로 안정적이고 유실 없이 수집할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 시스템 전반에서 발생하는 다양한 이벤트 및 상태 정보를 정밀하게 추적하고, 이상징후 탐지에 최적화된 정제된 학습용 데이터셋을 구축할 수 있습니다. 특히 Zenius EMS(Enterprise Monitoring System)와의 직접적인 연동 기능을 제공함으로써, 서버, 네트워크, 애플리케이션 등 다양한 IT 인프라에서 생성되는 실시간 성능 데이터를 효과적으로 수집할 수 있습니다. 이를 통해 기존 IT 운영 환경과 유기적으로 연결된 데이터 수집·분석 체계를 구현할 수 있으며, 수집된 데이터를 기반으로 한 AI 기반 이상징후 탐지 및 선제적 대응 체계 구축이 가능해집니다. 또한, 데이터 수집 단계에서부터 AI 학습 및 예측 모델 구축에 이르기까지 전체 파이프라인이 긴밀하게 통합되어 있어, 운영 효율성과 데이터 신뢰성을 동시에 확보할 수 있는 것이 Zenius AI의 큰 강점입니다. 2) AI 모델 학습 및 예측 Zenius AI는 시계열 데이터 기반의 정밀한 이상징후 탐지를 위해 Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 DeepAR 시계열 예측 모델을 활용합니다. DeepAR은 다수의 시계열 데이터를 동시에 처리하고, 시간 축을 따라 변화하는 패턴을 학습하여 정상 범위를 벗어나는 이상 징후를 사전에 감지할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 단순 임계값 기반 감지를 넘어선 지능형 예측 분석이 가능해집니다. 또한, Zenius AI는 AutoGluon 기반의 AutoML 기능을 통합하여 모델 개발 전반을 자동화합니다. 하이퍼파라미터 최적화, 특성 선택, 다양한 알고리즘 기반 학습 등을 자동으로 수행하고, 정확도 기준에 따라 최적의 모델을 자동으로 선택함으로써 분석 정확도와 효율성을 동시에 향상시킵니다. 데이터의 특성과 계절성이 반영된 학습 모델은, 각 서비스에 맞는 맞춤형 예측 알고리즘으로 적용되며, 모델 자동 배포, 버전 관리, 스케줄 기반 재학습 기능을 통해 지속적으로 개선되고 고도화됩니다. 3) 이상 징후 감지 및 대응 Zenius AI는 머신러닝 기반의 시계열 예측 모델을 활용하여, 시간에 따라 변화하는 메트릭 데이터의 정상적인 흐름을 학습하고, 예측값과 실제 관측값 간의 오차를 분석함으로써 예상 범위를 벗어나는 이상징후를 조기에 감지합니다. 이 방식은 단순한 임계치 설정을 넘어서, 모델이 정상 상태를 스스로 학습하고 예외 상황을 자동으로 판별함으로써, 더 높은 민감도와 신뢰성을 갖춘 예측 기반 감지 체계를 구현합니다. 또한, 감지된 이상징후에 대해 이벤트의 심각도를 자동 분류하고, 사전에 정의된 조건에 따라 이메일, 문자, 사운드 등 다양한 채널을 통한 실시간 알림을 제공함으로써, 운영자가 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 뿐만 아니라, Zenius AI는 메트릭 기반 탐지 외에도 로그 기반 이상징후 감지 기능을 제공합니다. 특히, 로그가 정상적으로 수집되지 않거나 누락될 경우를 실시간으로 탐지하는 로그 미수집 감지 기능을 통해, 분석에 필요한 데이터의 공백을 사전에 차단하고 이상 탐지 누락을 방지할 수 있습니다. 이 기능은 장애의 근본 원인을 조기에 식별하는 데 중요한 역할을 하며, 호스트 단위의 로그 수집 현황을 시각화하여 운영자가 이상 상황을 한눈에 파악하고 조치할 수 있도록 지원합니다. 4) 대시보드 및 시각화 기능 Zenius AI는 실시간 이상징후 감지 결과를 직관적으로 파악할 수 있도록, 고도화된 대시보드 및 시각화 기능을 제공합니다. 서비스 그룹, 호스트, 모델별로 논리적으로 구성된 시각화 컴포넌트를 통해, 운영자는 전체 IT 인프라의 상태와 이상징후 발생 현황을 한눈에 파악할 수 있으며, 각종 지표에 대한 심층 분석도 즉각적으로 수행할 수 있습니다. 또한, WYSIWYG(What You See Is What You Get) 기반의 시각 보고서 생성 기능을 통해, 이상징후 탐지 결과와 예측 데이터를 시각적으로 정리하고, 이를 분기별 보고서, 사용자 정의 통계 리포트 등 다양한 형식으로 출력할 수 있어 IT 운영팀 및 경영진과의 효율적인 커뮤니케이션과 의사결정을 지원합니다. 운영관리 측면에서는 사용자 권한 및 알림 통보 설정 기능이 포함되어 있어, 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 통해 사용자별 접근 권한을 세밀하게 관리할 수 있습니다. 장애 또는 이상 이벤트 발생 시에는 이메일, 문자, 사운드 알람 등 다양한 매체를 통해 실시간 경보를 전송하고, 알림의 심각도, 전송 시간대, 수신자 그룹 등을 세분화하여 설정할 수 있어 운영의 유연성과 대응 속도를 크게 향상시킵니다. 이상 징후 탐지 솔루션, Zenius AI의 특장점 Zenius AI는 실시간 데이터 분석 역량과 AI 기반 모델 최적화 기능을 결합한 차세대 이상징후 탐지 솔루션으로, 기존 시스템 대비 한층 정교하고 신속한 대응 체계를 제공합니다. 이를 통해 IT 운영 환경에서 보다 신뢰도 높은 장애 예측과 효율적인 운영 관리가 가능해집니다. 첫째, Zenius AI는 초고속 인덱싱 및 검색 성능을 통해 대규모 로그 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 최대 162만 EPS(Events Per Second)의 로그 인덱싱 처리 속도를 제공하며, 1TB 규모의 로그도 단 0.02초 내에 검색할 수 있어, 장애 발생 시 즉각적인 원인 진단과 대응이 가능합니다. 또한, 대용량 환경에서도 로그 유실 없이 안정적인 저장 및 분석이 가능하여, 운영 신뢰성과 가용성을 크게 향상시킵니다. 둘째, Zenius AI는 AI 기반의 자동화된 모델 관리 기능을 갖추고 있어, 모델의 학습, 최적화, 배포를 전 과정 자동화할 수 있습니다. 수작업 없이도 성능을 지속적으로 개선할 수 있으며, 스케줄 기반 학습 관리를 통해 최신 데이터를 반영한 정기적 모델 업데이트가 가능합니다. 또한, Zenius EMS(Enterprise Monitoring System) 및 다양한 3rd Party 시스템과의 연동 기능을 통해 기존 IT 인프라와 유기적으로 통합된 분석 환경을 구현할 수 있습니다. 셋째, 머신러닝 기반의 이상징후 조기 탐지 및 대응 체계를 통해 서비스 장애를 사전에 감지하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 예측값과 실제값의 오차 기반 분석을 통해 정밀한 이상징후를 탐지하며, 장애 패턴 분석 기능을 통해 유사 장애의 반복 가능성을 최소화합니다. 이를 통해 운영자는 보다 체계적이고 선제적인 장애 대응이 가능하며, 전체 IT 서비스의 안정성과 연속성을 효과적으로 유지할 수 있습니다. Zenius AI는 AI 기반의 이상징후 탐지를 통해 IT 운영의 효율성을 높이고, 장애를 사전에 방지할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝 기반의 학습과 장애 패턴 분석을 통해 장애 재발 가능성을 최소화하고, 선제적인 예방 및 대응 체계를 구축함으로써 장애 원인을 조기에 차단할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 다운타임을 최소화하고, 안정적인 운영 환경을 유지하여 서비스품질과 신뢰도를 향상시킵니다. 또한, Zenius AI는 운영 비용 절감과 IT 생산성 향상에도 기여합니다. 장애 처리에 소요되는 인력과 시간을 절감해 운영팀이 핵심 업무에 집중할 수 있도록 돕고, 자동화된 감지 및 대응 시스템을 통해 전반적인 운영 부담을 효과적으로 완화합니다. 이상 징후 탐지 솔루션 Zenius AI도입을 통해 IT 운영의 안정성과 효율성을 강화하고, 보다 신뢰도 높은 서비스 환경을 구축하시기 바랍니다.
2025.04.03
업계 1위 회사에서 개발 경험을 쌓고 싶다면?
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브레인즈컴퍼니는 IT 인프라 통합관리 소프트웨어 업계에서 20년 넘게 선두 자리를 지켜오고 있습니다. 20년 역사 중 절반인 10년 가량을 브레인즈에서 함께 성장해 온 개발자들이 있는데요. 업계 1위 제품을 개발하고 있다는 자부심으로 근무 중인 백엔드 개발자, 신호진님&프런트엔드 개발자 김범호님의 이야기를 들어보겠습니다. ----------------------------------------------------------------- Q. 안녕하세요, 자기소개 부탁드릴게요. 호진님: 안녕하세요. 2014년에 입사해 개발1그룹 인프라코어팀에서 근무 중인 신호진입니다. 첫 직장이 브레인즈컴퍼니라, 이제 8년차에 접어든 백엔드 개발자입니다. 범호님: 저는 2012년에 입사해서 10년이 흘렀네요. 개발2그룹 인프라웹팀에서 근무 중인 프런트엔드 개발자 김범호입니다. Q. 각자 맡고 있는 업무에 대해 설명해 주세요. 호진님: 브레인즈컴퍼니의 지능형 IT 인프라 통합관리 소프트웨어인 ZENIUS EMS(제니우스 이엠에스)의 통보 매니저, MRTG 매니저, 서버 Agent를 담당하고 있어요. 통보 매니저는 장애 발생 시 메일, 문자, App 등으로 통보해 사용자가 인지할 수 있도록 하고요. MRTG매니저는 다양한 IT 인프라에 대해 모니터링 분석 데이터를 제공해요. 서버 Agent는 장애 감시, OS 별 성능항목 초 단위 모니터링, 프로세스 모니터링을 제공합니다. 범호님: 호진님 팀에서 실시간 모니터링 작업을 통해 데이터를 수집하면, 그 수집된 데이터를 보고서나 차트, 오버뷰 등으로 사용자가 한눈에 볼 수 있도록 기획/설계/개발하는 업무를 하고 있습니다. Q. 이번 기회를 빌려 Zenius(제니우스)에 대해 홍보해 보자면? 범호님: 긴 말이 필요 없을 것 같아요. 관제 시스템으로서 갖출 수 있는 건 다 갖추고 있어요. 그러니까 업계 1위겠죠? 호진님: Zenius(제니우스)는 다양한 IT 인프라를 관리하는 제품이지만, 복잡하지 않고 사용자가 이용하기 쉽게 직관적으로 잘 만들어진 제품이에요. 국내에서 가장 인기있는 통합관제 솔루션입니다. Q. Zenius(제니우스) 제품을 개발할 때 주로 어떠한 언어를 사용하고 계시나요? 호진님: 주로 C, C++ 언어를 사용하고 있습니다. 범호님: 저는 주로 Java를 사용해요. 현재 팀 이전에는 ITSM팀에서 근무했는데, 그때는 Kotlin을 사용했어요. Q. 두 분은 프런트엔드/백엔드 커리어를 선택한 계기가 있나요? 호진님: 저는 컴퓨터공학을 전공했고, 프로젝트 때마다 담당하던 부분이 백엔드였어요. 그러다 보니 자연스럽게 백엔드 개발자가 됐어요. 그리고 C, C++ 언어를 배우면서 이 분야가 전망이 좋다는 점도 직무를 선택하는데 영향을 미친 것 같아요. 범호님: 저도 호진님과 비슷해요. 전공이기도 했고, 개발 업무가 성격에 잘 맞았어요. Q. 두 분 모두 개발 일을 하신 지 10년 정도가 흘렀네요. 개발 환경이 10년 전과 비교했을 땐 어떻게 달라졌나요? 호진님: 예전에는 개발자라 하면 야근도 많았고 연봉도 그렇게 높지 않았죠. 지금은 개발자 품귀 현상이 나타날 정도로 인기있는 직종이 되다 보니, 연봉도 높아지고 야근도 없는 편이에요. 얼마 전에 연봉이 천만원 인상되면서 매우 만족하며 다니고 있습니다. (웃음) 범호님: 10년 전만 해도 개발자는 3D 업종이라는 말이 있을 만큼 힘든 직업이었던 것 같아요. 예전에는 “적성에 맞는 일을 꼭 해야겠다”라는 인식이 있었다면, 요즘은 개발자가 좋은 이미지로 비치다 보니 사람들이 쉽게 접할 수 있게 되면서 적성보다는 “개발 일을 한 번 해 봐도 괜찮지 않을까”라는 인식으로 바뀐 것 같아요. Q. 이제 팀에 대해 이야기 나눠볼게요. 각자 팀 분위기는 어떤가요? 범호님: 저희는 자유로운 분위기인 것 같아요. 혼자 밥 먹고 싶으면 혼자만의 시간을 갖기도 하고, 다른 사람과 어울리고 싶으면 함께하기도 하고요. 각자 취향을 존중해 주고 있습니다. 호진님: 인프라코어팀은 그 어떤 팀보다 밝은 팀이에요. 저희 팀은 10명 가량으로 구성돼 있는데, 그중 절반 이상이 10~15년 이상의 근속자분들이자 베테랑 개발자예요. 모두 겸손하고 유머러스해서 입사 초부터 잘 해주시다 보니 적응하기도 쉬웠어요. 평소 서로 인사도 잘 하고 이야기도 자주 나누고요. 다른 팀들이 저희 팀을 무서워(?) 하는 것 같은데, 실상은 전혀 그렇지 않거든요. 특히 그룹장인 상호님은 겉으로는 차가워 보이지만, 속은 누구보다 따뜻해서 이야기 나눠보면 그 매력을 느낄 수 있을 거예요. (웃음) Q. 장기 근속자가 많다는 것이 배울 점이 많아 좋기도 하지만, 세대 차이가 발생할 수도 있을 것 같은데요. 그 간극을 좁히기 위해 어떤 노력을 하시나요? 호진님: 시니어 개발자들과 주니어 개발자들이 서로의 차이를 극복하기 위해 대화를 정말 많이 합니다. 그러다 보면, 서로 생각하지 못한 부분을 채워줄 수 있더라고요. 그리고 저희 팀은 함께 밥도 자주 먹고 강제성 없이 원하는 사람들끼리 술도 마시면서 동료애를 쌓아가고 있어요. 범호님: 코드 리뷰를 통해 서로 피드백을 주고받고 있어요. 연차가 낮은 동료가 먼저 신기술을 접하고 오면 제가 배우려고 할 때도 있고요. 또, 저희 팀도 대화를 많이 해요. 설득하는 과정이 필요할 때마다 대화를 통해 의사소통을 해 나가요. 서로 존중해주는 과정이라고 생각해요. 내 의견이 맞다고 생각하다가도 상대 의견이 타당한 내용이라면 믿어주고 서로 응원하면서 일하고 있습니다. Q. 동료들은 본인들을 어떤 사람이라고 이야기할 것 같은가요? 호진님: 아주 쑥스러운 질문이네요. (웃음) 음... 괜찮은 사람이라고 할 것 같습니다. (웃음) 앞으로 “같이 일하면 즐겁고, 어떤 일이든 믿고 맡길 수 있는 사람!”이라는 평가를 들을 수 있도록 더 노력해야죠. 범호님: 믿을 수 있는 사람. 그래서 의지할 수 있고 항상 같이 일하기 좋은 사람이고 싶습니다. (웃음) Q. 그럼 반대로 어떤 동료와 함께 일하고 싶은가요? 호진님: 예의 있고 끈기 있는 동료요. 예의는 직장 생활의 기본이라고 생각해요. 업무 관련해서는 개발과정에서 막히는 부분이 있을 때 오래 앉아있으면 해결책이 나오기 때문에 끈기가 정말 중요해요. 여기에 하나 더 덧붙이자면, 책임감 있는 동료들과 일하고 싶어요. 데드라인은 정말 중요하니까요. 범호님: 바보 같은 질문을 스스럼없이 하는 동료. 터무니없는 질문을 시작으로 되게 괜찮은 아이디어가 나오기도 하거든요. 그래서 때와 장소에 따라 질문을 하는 용기가 필요해요. 상대 이야기를 듣다가 모르는 부분에 대해서는 질문을 해야 업무를 하는데 문제가 없거든요. 보통 질문을 하지 않는 사람들은 이해를 하지 못했는데도 불구하고, 마치 다 알고 있는 것처럼 근엄하게 있다가 넘어가는 경우들이 많아요. 그렇다 보면 업무를 진행하는데 문제가 발생하죠. 그래서 아무 말없이 듣기만 하기보다는 질문할 수 있는 용기를 가진 동료가 좋습니다. Q. 차후에 합류하게 될 개발자들에게 브레인즈에 대해 꼭 알려주고 싶은 것은? 범호님: 저는 장기근속자다 보니, 그동안 회사가 바뀌는 과정을 봐왔는데요. 브레인즈컴퍼니는 지난 10년간 꾸준히 성장해오고 있어요. 그래서 새로운 개발자들이 합류한다면, 10년 후에는 더 큰 회사로 성장해 있을 것이라고 확신해요. 특히 브레인즈컴퍼니는 인재에 많이 투자를 하고 있습니다. 웬만한 교육은 지원을 해주고 있기 때문에, 이렇게 노력을 들이는 회사에서 본인 스스로 노력하고 발전하고자 하는 의지만 있다면 좋은 방향으로 성장할 수 있습니다. 호진님: 브레인즈컴퍼니는 직원을 많이 생각하는 회사예요. 복지가 좋고, 사람들도 좋아요. 이렇게 말하면 잘 와 닿지 않을 것 같은데, 입사하셔서 직접 느껴 보시기 바랍니다! Q. 마지막 질문입니다. 나에게 브레인즈컴퍼니란? 범호님: 동반자. 저는 그동안 운이 좋은 케이스였던 것 같아요. 프로젝트를 하기 위해 외부로 나갔다가 다시 돌아오기도 했고, 팀도 옮겨 봤고요. 그 와중에 회사가 리모델링도 하고 인력이 충원되면서 커졌고요. 또, 기존 제품을 아예 새로 만들어 보기도 했죠. 안주할 새도 없이 여러 변화를 겪으며 회사와 함께 성장해왔기 때문에 동반자 같은 존재가 됐습니다. 호진님: 성장할 수 있는 기회를 주는 곳. 또, 밥 굶지 않고 살아갈 수 있도록 아낌없이 지원해주는 곳이기도 하고요. (웃음)
2022.11.22
WAS 모니터링의 4가지 핵심요소
WAS 모니터링의 4가지 핵심요소
WAS(Web Application Server)는 웹 서비스에서 사용자 요청을 받아 비즈니스 로직을 처리하고, 외부 시스템이나 데이터베이스와 데이터를 주고받는 중간 역할을 합니다. 대부분의 트랜잭션이 이 계층을 거쳐 처리되기 떄문에, WAS의 성능과 안정성은 곧 던체 서비스 품질에 직결됩니다. 최근의 운영 환경은 예전보다 훨씬 복잡하고 역동적입니다. 마이크로서비스 기반의 분산 아키텍처, 빈번한 서비스 업데이트, 불규칙한 트래픽 변화 등이 결합되면서, 기존처럼 CPU 사용률이나 메모리 사용량 같은 단편적인 지표만으로는 문제를 제대로 진단하기 어렵습니다. 이제는 단순한 자원 상태 확인을 넘어, 트랜잭션 흐름을 세분화하여 병목을 찾고, 사용자 체감 성능을 다각도로 해석하며, 이상 징후를 실시간으로 감지하고, 장애 발생 시 그 원인을 정밀하게 복원할 수 있는 통합적인 관제 체계가 필요합니다. 그렇다면 복잡한 WAS 환경에서도 예측 가능하고 안정적인 운영을 위해, 모니터링 시 반드시 확인해야 할 네 가지 핵심 요소는 무엇일까요? 지금부터 하나씩 살펴보겠습니다. WAS 모니터링의 4가지 핵심요소 1) 트랜잭션 흐름 기반의 구간별 병목 분석 WAS 모니터링의 가장 핵심적인 출발점은, 트랜잭션 단위의 흐름을 세분화해 구간별 병목을 정확히 식별하는 것입니다. 실제 서비스에서 하나의 요청은 단순한 일회성 처리로 끝나지 않습니다. 트랜잭션은 내부 비즈니스 로직 수행을 비롯해 SQL 실행, 외부 API 호출, 파일 접근, 메시지 큐 처리 등 다양한 컴포넌트를 순차적으로 거칩니다. 이 중 어느 한 구간에서라도 처리 지연이 발생하면 전체 응답시간이 증가하며, 사용자 체감 성능에도 악영향을 미치게 됩니다. 이러한 병목을 효과적으로 파악하려면, 트랜잭션을 계층 구조로 분해하여 각 처리 구간의 응답시간을 독립적으로 측정하고 시각화할 수 있는 능력이 요구됩니다. 여기에 더해, 스택트레이스 분석을 통해 호출 메소드의 흐름을 역추적할 수 있어야 지연의 근본적인 위치를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 SQL이 과도하게 느리게 실행되고 있다면, 그것이 트랜잭션 내 어느 단계에서 호출되었는지, 어떤 애플리케이션 계층에서 발생했는지를 함께 파악해야 DB 병목인지 애플리케이션 병목인지 구분할 수 있습니다. 이와 같은 구간별 트랜잭션 분석 구조는 TPS나 오류율 같은 단편적인 수치 지표보다 훨씬 높은 정밀도로 문제를 진단할 수 있습니다. 운영자는 단지 “느리다”는 현상을 인지하는 데 그치지 않고, “어디서”, “왜” 느린지를 실시간으로 식별하고, 선제적인 대응까지 이어갈 수 있는 기반을 확보하게 됩니다. 트랜잭션 흐름 기반 분석 화면 예시(Zenius APM) 2) 사용자 체감 성능 기반의 다차원 모니터링 WAS 성능을 평가할 때, 시스템 자원이 정상적으로 동작하고 있다고 해서 서비스가 ‘정상’이라고 판단하는 것은 위험한 접근입니다. 운영자가 바라보는 CPU, 메모리 사용률, 네트워크 트래픽 등의 리소스 지표는 시스템의 상태일 뿐이며, 실제 사용자에게 전달되는 응답 품질과는 직접적으로 일치하지 않을 수 있습니다. 결국 WAS 모니터링은 사용자 관점에서 체감되는 서비스 성능을 다차원적으로 평가할 수 있는 구조로 확장돼야 합니다. 대표적인 예로, 사용자 수가 급증하는 시간대에 트랜잭션 응답시간이 점진적으로 증가하거나, 특정 구간에서만 간헐적으로 지연이 발생하는 경우가 있습니다. 이런 상황에서는 단일 자원 지표만으로는 문제 원인을 식별하기 어렵고, 사용자 수 변화, GC(Garbage Collection) 활동, Heap 메모리 사용률, 세션 유지 시간 등의 복합 지표를 함께 분석해야 실질적인 병목 구조를 이해할 수 있습니다. 특히, JDBC 커넥션 풀의 포화 상태나 큐잉 현상은 WAS 내부 병목과 사용자 체감 성능 저하 사이에서 자주 발생하는 원인 중 하나입니다. 이때 중요한 것은 리소스 지표와 트랜잭션 지표가 연계되어 있어야 하며, 시간대별, 사용자 그룹별로 응답시간의 변화 패턴을 시각적으로 추적할 수 있어야 한다는 점입니다. 이를 효과적으로 지원하려면, 업무 목적이나 서비스 구조에 따라 유연하게 커스터마이징 가능한 대시보드 구성, 그리고 다양한 지표 간 상관관계를 직관적으로 분석할 수 있는 시각화 기능이 필수입니다. 이러한 다차원적인 사용자 중심 모니터링 환경은 운영자가 단순 수치에 의존하지 않고, 실제 서비스 품질을 직관적으로 판단하고 최적화할 수 있는 기반이 됩니다. 사용자 정의 실시간 모니터링 화면 예시(Zenius APM) 3) 실시간 이벤트 감지와 다단계 경보 체계 WAS 환경은 사용자 트래픽 변화, 외부 시스템 연동 지연, 내부 리소스 과부하 등 다양한 요인에 의해 예기치 않은 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 모니터링의 핵심은 단순 지표 관찰을 넘어, 이상 징후를 실시간으로 감지하고, 적절한 대응 흐름을 자동화하는 체계를 구축하는 데 있습니다. 이를 위해서는 먼저, 사전에 정의된 임계치 기준에 따라 이벤트를 자동으로 감지할 수 있어야 합니다. TPS 급감, 응답시간 초과, SQL 오류율 상승, JVM 메모리 임계 도달 등 다양한 항목에 대해 위험도 수준별로 탐지 기준을 설정하고, 이를 기반으로 이벤트 발생 여부를 판단합니다. 이후 감지된 이벤트는 즉시 Email, SMS, Push App 등 다양한 채널을 통해 통보되며, 실무자에서 관리자까지의 **단계별 경보 전파 체계(Escalation)**를 갖추는 것이 중요합니다. 나아가 이벤트 발생 시점에 트랜잭션 상태, 자원 점유율, 실행 SQL 등 주요 데이터를 함께 수집하고 기록함으로써, 단순 통보를 넘어서 실질적인 원인 진단과 빠른 대응을 가능하게 해야 합니다. 또한 반복되는 이벤트에 대해서는 조치 이력을 기반으로 대응 패턴을 최적화할 수 있도록 이력 관리 체계를 병행하는 것이 바람직합니다.이러한 구조는 운영자의 개입을 최소화하면서도 자동 감지–신속 전파–정밀 진단–재발 대응까지 유기적으로 연결된 운영 흐름을 실현할 수 있게 합니다. 4) Snapshot 기반의 장애 시점 정밀 분석 장애 발생 직후에는 복구보다 정확한 원인 분석과 구조적 재발 방지가 더 중요합니다. 하지만 운영 현장에서는 실시간 로그만으로 당시의 시스템 상태나 트랜잭션 흐름을 온전히 복원하기 어렵고, 이는 원인 분석의 정확도와 속도를 떨어뜨리는 원인이 됩니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 필요한 것이 바로 Snapshot 기반의 정밀 분석 기능입니다. Snapshot은 장애 발생 시점의 시스템 상태를 정형화된 형태로 저장하고, 이후 시점에 시각적으로 재현할 수 있도록 구성된 기능입니다. 이를 통해 트랜잭션 수행 흐름, Heap 메모리 사용 현황, GC 활동, SQL 실행 내역, 사용자 세션 상태 등을 통합적으로 복원해낼 수 있습니다. 특히 OOM(Out Of Memory), 커넥션 풀 포화, 특정 구간 처리 지연과 같은 장애 원인을 보다 구체적으로 추적할 수 있습니다. 중요한 것은 이 Snapshot이 단순 데이터 저장이 아니라, 시각화 및 연관 분석 기능과 결합되어야 한다는 점입니다. 예를 들어 지연된 트랜잭션이 어떤 SQL을 실행했는지, 어떤 리소스를 점유하고 있었는지, 어떤 스택 경로를 거쳤는지를 통합적으로 보여주는 구조가 필요합니다. 이러한 분석 환경은 운영자가 사후 대응을 넘어서 설계 구조 개선, 코드 리팩토링, 인프라 조정 등 근본적 해결책으로 연결될 수 있는 실질적 기반을 마련해줍니다. 장애가 발생했을 때 단지 현상을 복기하는 수준을 넘어, 재발 가능성을 사전에 차단할 수 있는 데이터 기반의 판단 체계를 확보하는 것이 중요합니다. Snapshot 기반의 장애 시점 정밀 분석 예시(Zenius APM) 오늘날의 WAS 운영 환경은 복잡성과 변화 속도가 점점 더 커지고 있으며, 단순한 모니터링 지표만으로는 성능 저하나 장애의 본질을 파악하기 어려운 시대입니다. 이러한 환경에서 진정한 통찰은 구간별 흐름 분석, 사용자 체감 중심의 다차원 시각, 실시간 이상 감지 체계, 그리고 정밀 복원력을 함께 갖춘 관제 전략에서 시작됩니다. 궁극적으로 WAS 모니터링은 단순한 시스템 상태 확인이 아니라, 서비스 품질을 지속적으로 유지하고 개선할 수 있는 운영 지능의 구현이어야 합니다. 성능 저하를 사전에 감지하고, 장애 원인을 빠르게 파악하며, 사용자 경험을 능동적으로 관리하는 체계적 기반이 마련될 때, 예측 가능하고 안정적인 서비스를 실현할 수 있습니다. 이러한 전략을 현실화하기 위해서는, 다양한 분석과 통합 모니터링 기능이 유기적으로 결합된 플랫폼이 필요합니다. Zenius APM은 WAS 운영에 최적화된 구조를 기반으로, 실시간 트랜잭션 흐름 분석부터 사용자 중심 모니터링, 이벤트 기반 경보 체계, Snapshot 기반 장애 복원 기능까지 통합적으로 제공함으로써, 운영자에게 필요한 모든 관제 요소를 하나의 환경에서 실현할 수 있도록 지원합니다. WAS 환경의 복잡성이 높아지는 상황에서, 운영의 효율성과 안정성을 동시에 확보하고자 한다면, Zenius APM과 같이 다양한 고객사에서 검증된 WAS 모니터링 솔루션을 도입해보는 것도 좋은 방법입니다.
2025.04.22
장기근속자 인터뷰(1)_15주년
장기근속자 인터뷰(1)_15주년
<왼쪽부터 전략사업본부 심재걸 본부장, 강건순 이사, 서은숙 상무, 박종관 부장, 조영수 팀장, 원종혁 부장, 인프라코어팀 문경민 부장> Q1. 입사 초기와 비교해 현재 브레인즈컴퍼니와 본인의 모습이 달라진 점이 있다면 무엇인지? 심재걸: 브레인즈컴퍼니는 좋은 방향으로 매출과 매출이익이 증가했고, 저는 나쁜 방향으로 몸무게와 체지방이 증가했어요. 개선할 수 있다는 신념으로 노력하고 있습니다. 강건순: 브레인즈는 직원이 30여명에서 100여명으로 늘었고 상장을 했습니다. 저는 하고 싶은 영업 일을 하며 성격과 대인관계가 좋아졌어요. 서은숙: 제니우스 버전이 4.0에서 8.0으로 업그레이드 됐고, 매출은 60억에서 170억으로 늘었어요. 30대의 과장이었던 저는 이제 40대의 상무가 됐네요. 문경민: 입사 초 100명 넘는 사람들을 채용하며 확장하고 있었습니다. 그러나 위기가 찾아왔고, 그 위기를 극복해 현재의 브레인즈가 됐습니다. 브레인즈와 함께한 시간에 어느새 행복한 가정을 만들었습니다. 박종관: 6명이었던 저희 TC팀이 20명을 넘어섰고, 고객사 또한 1000여개로 크게 증가했습니다. 저는 입사 때 경력 1년의 사원이었는데 지금은 부장이 됐습니다. 조영수: 입사 초 저는 26세의 혈기왕성하고 고민이 많던 청년이었습니다. 사회 초년생이 그렇듯 “이게 맞나? 괜찮은가?”에 대해 수없이 고민하며, 업무를 숙지하기 위해 노력했습니다. 현재는 한 여인의 남편이자 두 아이의 아빠로, 또 한 팀의 팀장으로서 살아가고 있습니다. 원종혁: 조직적인 측면에서는 예전에 비해 허들이 많아 졌다는 느낌이 있습니다. 개인적으로는 입사하고 ITSM팀을 시작으로 연구소에서 10여년간 설계 및 개발 업무를 하다 현재 솔루션사업팀에서 사업 수행 업무를 하고 있습니다. Q2. 장기근속할 수 있었던 브레인즈컴퍼니의 매력은? 심재걸: 15년 동안 좋은 사람들과 서로를 존중하고 배려하며 좋은 제품을 선보이기 위해 산전수전을 겪어왔습니다. 이를 통해 더욱더 서로를 존중하고 배려하게 됐습니다. 각자의 자리에서 맡은 바 최선을 다하는 훌륭한 브레인저가 많은 것이 매력입니다. 강건순: 회사가 지속적으로 성장함과 동시에, 영업 업무로 새로운 사람과 인맥이 형성돼 함께 성장할 수 있는 기회를 제공받았습니다. 서은숙: 10년 이상 함께 하는 브레인저들. 브레인즈컴퍼니는 '나쁜 사람 못 버티는 선한 조직'입니다. 문경민: 육아 스트레스로 힘들어서 집 가까운 곳으로 이직을 고민할 때 육아 휴직을 보내주셨습니다. 당시 아빠가 육아 휴직한다는 것 자체가 매우 드물었습니다. 또, 해외여행을 가고 싶어 장기간 휴가를 신청했을 때 승인해 주셨던 팀장님과 팀원들, 참 많은 혜택을 주는 회사입니다. 박종관: 사람입니다. 같이 일하는 사람들과 업무적 뿐만 아니라 마음이 맞아야 오래 근속할 수 있다고 생각합니다. 그런 면에서 브레인저들과 마음이 맞아 근속할 수 있었습니다. 조영수: 와이프가 종종 “오빠 회사 좋다”고 했던 얘기가 기억에 남습니다. 돌이켜 보면, 좋은 회사라고 생각하며 오랜 시간을 함께 했고 앞으로도 쭉 브레인즈와 함께 하려 합니다. 원종혁: 주위에 있는 동료들과 동지애 혹은 전우애 같은 것이 생겨 장기근속이 가능했던 것 같습니다. 많이 웃기도, 싸우기도 하면서 지내다 보니 시간이 흘렀네요. Q3. 후배 직원들에게 선배로서 해주고 싶은 말씀이 있다면? 심재걸: 고객 혹은 상대방의 입장에서 생각하는 습관을 가졌으면 합니다. (선배나 팀장이 잘 설명해 주겠지만) “선배나 팀장이 왜 이걸 시키는지?”, “고객이 업무를 하기 위해 나는 언제까지 뭘 해야하는지” 등에 대해 생각하는 습관을 가지면 동료나 후배 직원들이 따를 겁니다. 강건순: 자신의 가치를 높일 수 있도록 현재 주어진 환경에 만족하지 말고 새로운 것에 끊임없이 도전하세요. 서은숙: “노력해서 바꾸든가, 그냥 따르든가, 비키든가.” 꼭 브레인즈가 아니더라도, 어디서든 경쟁력 있는 사람이 되기를, 편하고 싶다면 욕심은 버려야 하는 지혜를, 아니다 싶으면 떠날 수 있는 결단을 갖길 바랍니다. 인생은 짧고, 이번 생은 한 번뿐이니까요. 문경민: 살다가 보면 기회가 오고 그 기회를 잡으면 좋겠지만 놓칠 수도 있습니다. 놓쳤다고 실망하지 않고 다음 기회를 잡을 수 있도록 준비하는 자세와 마음가짐을 가지세요. 후회가 발목을 잡지 않도록 항상 긍정적이고 적극적인 자세를 잊지 않는다면, 기회는 여러분과 함께 할 것입니다. 박종관: 모든 사람은 처음 시작할 때 업무적으로 미숙할 수 있습니다. 하지만 이를 당연한 것으로 여기고 노력하지 않는 사람이 되면 안됩니다. 업무가 미숙한 사람과 서로 도와가며 일한다면, 자신에게 성장의 밑거름이 될 수 있습니다. 이곳에서 오래 근속하라고 하지 않겠습니다. 하지만 브레인즈에서 근무하는 동안은 항상 최선을 다하는 사람이 되길 바랍니다. 조영수: 하루라는 시간은 모두 똑같이 주어지지만, 어떻게 보내느냐에 따라 달라집니다. 본인에게 부끄럽지 않도록 업무든 개인생활에 있어서든 시간을 소중히 생각하세요. 완벽하지 않아도 됩니다. 좌절해도 됩니다. 실패해도 됩니다. 단, 절대 포기하지 마세요! 원종혁: “무조건 건강이 우선입니다”라는 말을 전하고 싶습니다. 자기개발을 위해 좀 더 노력하면 좋겠지만, 저도 아직 부족한 부분이 많은 사람이라 누구를 위해 멋있는 소리를 하기에는 부끄럽네요. Q4. 앞으로의 목표 및 포부는? 심재걸: 2022년 매출과 매출이익 목표 달성. 회사도 성장해야겠지만, 제일 중요한 것은 건강입니다. 강건순: 나이는 숫자에 불과하다는 것을 주변 사람들에게 인정받는 영업인이 되고 싶습니다. 서은숙: 제 마지막 40대에 브레인저들과 함께 포텐을 터트리고, 50대의 스무스한 랜딩 or 아름다운 이별을 준비하고 싶습니다. 문경민: 버킷리스트를 하고 싶습니다. 첫째, 코로나가 끝나면 해외 여행 가기/ 둘째, 2022년에는 1시간 이상 연속 달리기 도전/ 셋째, 미래를 위한 투자 역량 늘리기입니다. 박종관: 2006년에 입사해 브레인즈컴퍼니의 22년 중 16년을 같이 했습니다. 앞으로의 일이 어떻게 될지는 모르겠습니다. 하지만 브레인즈컴퍼니에서 근무하는 동안은 최선을 다하고자 합니다. 조영수: 나와 가족 그 다음으로 팀을 지키기 위해 할 수 있는 모든 것을 해 볼 생각입니다. 정년퇴직할 수 있는 회사를 만들기 위해서도 노력해볼 생각입니다. 2040년의 브레인즈컴퍼니 조영수에게 고생했다고, 또 잘 해왔다고 칭찬받고 싶네요. 원종혁: 현재 수행하고 있는 사업과 수행 예정인 사업에서 별다른 이슈 없이 빨리 끝나도록 노력하는 것입니다. 노력한 만큼 인정도 받으면서 동료애도 더 쌓고 더욱 발전하는 올해가 됐으면 합니다.
2022.11.25
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