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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
Helm과 Argo의 개념과 통합 활용법?!
강예원
2024.03.08
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지속적인 성과를 내기 위한 첫걸음, '이것'부터 관리 하라?!
애플리케이션을 클라우드 네이티브 환경에서 효율적으로 관리하고 운영할 수 있는 플랫폼인 쿠버네티스(kubernetes)를 활용하는 기업들이 점점 더 늘어나고 있습니다.
이에 따라 효율적인 애플리케이션 관리를 통해 패키징 배포, 관리를 자동화하고 일관된 상태를 유지하는 것이 중요해지고 있습니다. 이번 글을 통해서는 애플리케이션 개발 및 도구 중 최근 많이 사용되는
Helm과 Argo
에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
ㅣHelm의 등장
쿠버네티스를 활용한 애플리케이션 배포에 가장 기본이 되는 단위는 yaml 파일로, 주로 쿠버네티스 object(리소스)들을 정의하고 다루는데 활용됩니다.
쿠버네티스를 통해 애플리케이션을 배포하다 보면 비슷한 틀과 내용을 공유하고, 내부 값(configuration)만 일부 변경하는 작업을 하게 되는데요, 이 과정에서 애플리케이션마다 모두 yaml 파일을 만들어야 하나 보니 매우 번거로웠습니다.
위 이미지를 보면, A 애플리케이션은 정적 파일인 yaml을 오브젝트별(Service, Pod, ConfigMap)로 만들어서 생성하고 배포합니다. 그러다가 프로젝트의 확장에 따른 기능 추가로 인해 B와 C 애플리케이션으로 쪼개어 각각의 yaml 파일을 복사해서 사용합니다.
하지만, 팀 단위로 인프라가 확장될 경우는 어떻게 할까요? 개별 오브젝트에 대한 yaml 개별적으로 관리할 수 있을까요? 만약, 개별적으로 관리한다면 파일의 갯수와 코드량의 증가로 인해 개발자들은 매우 혼잡하게 될 것입니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 쿠버네티스에서 애플리케이션을 배포하기 위해 사용되는 대표적인 패키징 툴인 Helm이 등장하게 됐습니다.
Helm을 활용하면 컨테이너 배포뿐 아니라 애플리케이션을 배포하기 위해 필요한 쿠버네티스 리소스를Node의 npm, Ubuntu의 APT, Mac의 Homebrew처럼 모두 패키지 형태로 배포할 수 있습니다.
ㅣHelm의 역사
Helm은 v1부터 v3에 이르기까지 아래와 같은 변화의 과정을 거쳐왔습니다.
Helm v1
◾ [2015년 11월] DEIS의 내부 프로젝트로 시작되어 KubeCon에서 발표
◾
[
2017년 04월] MS에서 DEIS를 인수
Helm v2
◾ [2016년 01월] Google 프로젝트에 합류
◾ [2016년 ~ 2018년] Helm v2 고도화, 2.15.0 릴리스 발표에서 v2 향후 계획 세부사항 공유
Helm v3
◾
[
2018년 06월] CNCF 프로젝트에 합류, MS, 삼성 SDS, IBM 및 Blood Orange의 구성원 등이 참여
◾
[
2019년 11월] 릴리스 발표
v2에서 v3로 고도화되면서 가장 눈에 띄는 변화는 Tiller(클러스터 내에서 Helm 패키지 및 배포 상태를 관리하는 서버 구성요소)의 제거입니다.
Helm v2에서는 클러스터에 Tiller를 설치하여, API Server와 REST*1 통신을 하고, Client와 gRPC*2 통신을 진행했었는데요, Helm v3부터는 Tiller가 제거되면서 Client에서 바로 REST 통신을 통해 API Server로 요청하는 방식으로 변경되었습니다.
그 외에도 Helm v3으로 업그레이드되면서 보안 취약점이 줄어들었으며, 설치 및 관리 과정이 단순화되었습니다. 또한 사용자에게 보다 더 안전하고 효율적인 배포 및 관리 환경을 제공할 수 있게 되었습니다.
*1 REST (Representational State Transfer) : 웹 기반 애플리케이션에서 자원을 관리하기 위한 아키텍처 스타일, 데이터를 고유한 URL로 표현하고 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 사용하여 해당 자원에 대한 행위를 정의함
*2 gRPC (google Remote Procedure Call) : 구글에서 개발한 오픈소스 프레임워크, 원격지에 있는 다른 시스템 또는 서버에 있는 함수를 호출하는 방식
ㅣHelm의 주요 개념
Helm은 애플리케이션을 배포해 주는 툴이라고 앞서 살펴봤는데요, Helm과 같이 사용되는 주요 개념들을 살펴보겠습니다.
◾
Helm Chart:
쿠버네티스 리소스를 하나로 묶은 패키지입니다. 이는 yaml 파일의 묶음(패키지)으로, 이 묶음 public 혹은 private registry에 push 해두고, helm 명령어를 통해 Helm Chart를 설치하여 쿠버네티스 리소스를 배포하는 역할을 합니다.
◾
Repository:
Helm Chart 들의 저장소
◾
Release:
kubernetes Cluster에서 구동되는 차트 인스턴스이며, Chart는 여러 번 설치되고 새로운 인스턴스는 Release로 관리됩니다.
ㅣHelm의 주요 기능
Helm의 두 가지 주요 기능을 살펴보겠습니다.
[1] Helm Chart를 통한 손쉬운 배포
Helm을 사용하면 어떻게 되는지 그림으로 살펴보겠습니다.
개발 클러스터가 있고 앱 2개를 배포한다고 가정했을 때, Helm Chart Template을 만들면 변수 처리를 통해 yaml 파일을 하나하나 수정할 필요 없습니다. kubectl 명령어를 통해 yaml 파일의 동적 값을 치환하여 템플릿 형태로 편리하게 배포할 수 있다는 장점이 있습니다.
[2] Helm Package를 이용한 오픈소스 설치 및 배포
Helm을 통해서 쿠버네티스에서 가동할 수 있는 아래와 같은 다양한 오픈소스들의 제품들을 쉽게 설치/배포할 수 있습니다.
위제품들 외에도 Helm Chart는 총 14,376개의 패키지와 281,373개의 릴리스를 오픈소스로 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 자신의 요구에 맞는 가장 적합한 솔루션을 선택하여 개발할 수 있습니다. 또한 많은 사용자들이 검증하고 사용함에 따라 안정성 있는 운영도 가능하죠.
다양한 Helm Chart 패키지는 커스터마이징이 가능한 경우가 많은데요, 사용자는 필요에 따라 구성을 조정하고 수정해서 사용할 수 있는 장점이 있습니다.
다음으로는 Helm 못지않게 많이 활용되는 ArgoCD에 대해서 살펴보겠습니다.
ㅣ ArgoCD란?!
기존의 kubernetes 애플리케이션을 배포하고 관리하는 방식은 수동적이었습니다. yaml 파일을 직접 편집하고, kubectl로 변경사항을 클러스터에 적용하는 수동 배포 방식은 실수를 많이 유발했죠.
또한 여러 개발자나 팀이 각자의 방식대로 배포 및 관리를 수행하는 경우, 클러스터 상태의 일관성이 저하되었는데요. 이로 인해 개발 및 운영팀 간의 협업이 어렵고 생산성이 감소되는 문제가 발생하기도 했습니다.
이러한 기존 접근 방식에 대한 대안으로 GitOps가 탄생했는데요, GitOps는 Git 저장소를 사용하는 소프트웨어 배포 접근 방식입니다. GitOps는 인프라와 소프트웨어를 함께 관리함으로써, Git 버전 관리 시스템과 운영환경 간의 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.
ArgoCD는 GitOps를 구현하기 위한 도구 중 하나로 kubernetes 애플리케이션의 자동 배포를 위한 오픈소스 도구입니다. kubernetes 클러스터에 배포된 애플리케이션의 CI/CD 파이프라인에서 CD 부분을 담당하며, Git 저장소에서 변경사항을 감지하여 자동으로 kubernetes 클러스터에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
kubernetes 애플리케이션 배포 과정을 살펴보겠습니다.
① 사용자가 개발한 내용을 Git 저장소에 Push(이때, kubernetes 배포 방식인 Helm 배포 방식의 구조로 Git 저장소에 Push 할 수 있습니다.)
② ArgoCD가 Git 저장소의 변경 상태를 감지
③ Git 저장소의 변경된 내용을 kubernetes에 배포하여 반영
ㅣ ArgoCD의 주요 기능
◾ 애플리케이션을 지정된 환경에 자동으로 배포
◾
멀티 클러스터 관리기능 제공
◾
OCI, OAuth2, LDAP 등 SSO 연동
◾
멀티 테넌시와 자체적인 RBAC 정책 제공
◾
애플리케이션 리소스 상태 분석
◾
애플리케이션 자동 및 수동 동기화 기능 제공
◾
Argo가 관리하고 있는 쿠버네티스 리소스 시각화 UI 제공
◾
자동화 및 CI 통합을 위한 CLI 제공
위 내용은 ArgoCD가 제공하는 주요 기능을 나열한 것인데요, 이 중에서도 대표적인 다섯 가지 기능에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.
① 쿠버네티스 모니터링
ArgoCD는 쿠버네티스를 항상 추적하고 있다가 저장소의 변경사항이 감지되면, 자동으로 클러스터의 상태를 저장소의 상태와 동기화합니다. 또한 문제가 생기면 이전 상태로 롤백 할 수 있으며, 이를 통해 시스템 복구 및 문제 해결을 용이하게 합니다.
② 멀티 클러스터 관리
다중 클러스터 환경에서도 배포를 관리할 수 있어 복잡한 인프라 환경에서의 효율적인 작업을 가능하게 합니다.
③ ArgoCD 대시보드
Argo에서는 클러스터 상태를 효과적으로 관리하고 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
ArgoCD 대시보드를 통해 애플리케이션의 실시간 상태와 동기화 상태와 같은 전체적인 배포 파이프라인을 자동화하여 시각적으로 확인할 수 있고, 롤백 및 이력 추적 기능도 동시에 제공하고 있습니다.
④ 안전한 인증 및 권한 관리
역할 기반 액세스 제어(RBAC) 및 권한 제어기능을 통해 민감한 정보에 대한 접근을 제어할 수 있습니다.
⑤ GitOps 지원
ArgoCD는 GitOps 방법론을 따르므로 애플리케이션의 배포를 Git Repository와 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 코드와 인프라의 일관성을 유지하고 변경사항을 추적할 수 있습니다.
ㅣ Helm과 ArgoCD의 통합 활용 프로세스
Helm과 Argo를 함께 사용하면 개발, 테스트, 배포 프로세스를 효과적으로 관리할 수 있습니다. Helm으로 애플리케이션을 패키징하고 버전을 관리하며, Argo를 활용하여 GitOps 워크플로우를 통해 지속적인 통합 및 배포를 자동화할 수 있습니다.
① develop:
Helm을 사용하여 애플리케이션을 Helm Chart로 패키징 합니다. 이후 개발된 Helm Chart를 저장하기 위한 Git 저장소를 설정합니다. ArgoCD에서 저장한 저장소를 특정 배포 대상 Kubernetes 클러스터와 연결하여, Git 저장소의 변경사항을 감지하고 새로운 배포를 시작하여 클러스터에 적용합니다.
② git push:
개발자가 로컬 저장소 내용을 원격 저장소에 배포합니다.
③ Observe(GitOps):
ArgoCD는 Git 저장소의 변경 사항을 감지하여, 변경사항이 발생하면 새로운 버전의 애플리케이션을 배포하여 자동화 및 일관성을 유지합니다.
④ 운영/테스트/개발
ㅣ마무리
오늘 함께 살펴본 Helm과 ArgoCD 두 가지 강력한 도구를 함께 이용한다면 CI/CD 통합, 버전 관리, 자동화 등의 이점을 활용해서 kubernetes 환경에서 애플리케이션을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.
한편 애플리케이션을 효과적으로 개발하는 것도 중요하지만, kubernetes 환경의 프로세스를 실시간 모니터링하고 추적하여 관리하는 것도 매우 중요합니다.
브레인즈컴퍼니의 kubernetes 모니터링 솔루션 Zenius-K8s는 다양한 CI/CD 도구를 이용하여 개발한 kubernetes 애플리케이션의 전체 클러스터 및 구성요소에 대한 상세 성능 정보를 모니터링하고, 리소스를 추적함으로써 시스템의 안정성과 성능을 높여주고 있습니다.
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강예원
프리세일즈팀
고객에게 특화된 Zenius를 제공하기 위해, 비즈니스 요구에 알맞은 전략적 컨설팅을 제안합니다.
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시스템 장애, Zenius EMS 솔루션으로 정확하고 효과적으로 관리하는 법
시스템 장애, Zenius EMS 솔루션으로 정확하고 효과적으로 관리하는 법
IT 시스템은 서버, 네트워크, 애플리케이션이 밀접하게 상호작용하는 다계층 구조로 운영됩니다. 이런 환경에서 발생하는 장애는 더 이상 단일 장비의 문제가 아니라, 여러 구성 요소가 연쇄적으로 영향을 주고받으며 서비스 품질에 직결됩니다. 예를 들어 한 서버의 경고는 단순한 일시적 리소스 부하에 불과할 수 있지만, 동시에 다른 계층에서 오류가 발생하면 곧바로 서비스 중단으로 이어질 수 있습니다. 반대로 특정 장비에서 치명적인 이벤트가 발생하더라도, 전체 서비스 아키텍처 차원에서는 영향도가 제한적인 경우도 흔히 발생합니다. 하지만 실제 운영 현장에서는 이런 복잡한 상황이 그대로 고려되지 못하는 경우가 많습니다. 많은 관제 환경이 여전히 장비 단위의 심각도에만 의존하기 때문에, 실제 서비스 영향과 상관없이 불필요한 알람이 쏟아지거나 반대로 중요한 장애 신호를 놓치는 일이 반복되곤 합니다. 그 결과 운영자는 수많은 이벤트 속에서 우선순위를 정하기 어렵고, 대응 속도 역시 느려질 수밖에 없습니다. Zenius EMS 솔루션의 핵심 모듈인 ERMS(Event Relation Management System)는 이러한 한계를 보완합니다. 개별 이벤트를 단순히 나열하는 대신, 규칙(Rule)으로 연계해 서비스 단위의 장애 여부를 판단하고 운영자가 즉시 상황을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 덕분에 단순히 “어느 장비에서 문제가 발생했는가”를 넘어, “서비스 전체가 지금 어떤 상태인가”라는 더 중요한 질문에 답할 수 있습니다. 이번 글에서는 구체적인 구성 방법, 그리고 실제 운영 환경에서의 활용 사례를 통해, IT 시스템 장애를 어떻게 더 정확하고 효과적으로 관리할 수 있는지 살펴보겠습니다. Zenius EMS 솔루션의 ERMS 기능은?! 먼저 장비 관점에서의 이벤트 모니터링과 ERMS가 이벤트를 처리하는 방식이 어떻게 다른지 살펴보겠습니다. - 장비 관점에서의 이벤트 모니터링 CPU 사용률 경고, 프로세스 다운, 네트워크 지연 등 각 장비에서 발생하는 이벤트를 개별적으로 수집하고 표시하는 방식입니다. 특정 장비의 상태를 빠르게 확인할 수 있다는 장점이 있지만, 서비스 전체의 영향도를 파악하기에는 한계가 있습니다. - ERMS 이벤트 발생 로직 : 장비에서 발생한 이벤트들에 대한 Rule 설정으로 , 서비스 관점에서의 장애 모니터링 ERMS는 장비에서 발생한 여러 이벤트를 단순 나열하지 않고, 규칙(Rule)으로 연계해 종합적으로 해석하는 방식입니다. 여러 이벤트의 조합을 통해 서비스 단위의 장애 여부를 표현하기 때문에, 운영자는 불필요한 알람에 휘둘리지 않고 실제로 중요한 신호에 집중할 수 있습니다. Zenius EMS 솔루션의 ERMS 기능구성 및 확인절차 ERMS를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 서비스 등록과 모니터링 확인 절차를 거쳐야 합니다 Step 1. [ ERMS > 설정 > 등록 ] : 신규 서비스를 등록 합니다. ① 서비스명 : 모니터링 페이지에 보여질 서비스명 입력 ② 연산 조건 : 연산 조건을 선택/입력하여 이벤트를 발생 시킬 조건 설정 - OR : 하위 서비스 또는 대상들의 상태가 하나라도 발생하면 설정한 심각도로 상태 표현 - AND : 하위 서비스 또는 대상들의 상태가 전부 발생하면 설정한 심각도록 상태 표현 - 사용자정의 : 하위 서비스 또는 대상들의 상태가 설정한 수 이상일 경우 설정한 심각도로 상태 표현 - 심각도별 개수 : 하위 서비스 또는 대상들의 심각도별 개수가 설정한 값 이상일 경우 상태 표현 ③ 심각도 : 연산 조건에 따른 이벤트 발생 시 보여지는 심각도 설정 - 인프라/감시설정의 심각도와 별개로 발생시킬 심각도 지정> 하위대상 - 선택한 서비스 대상 중 가장 높은 심각도 등급으로 상태 표시 ④ 서비스 대상 : 연산 조건에 따라 이벤트를 발생 시킬 대상 선택 - 서비스 : ERMS에 등록 된 서비스 선택 - 장비/대상 : 다른 인프라에 등록 된 장비 선택 - 감시설정 : 다른 인프라에 등록 된 감시설정 선택(서비스 대상 설정은 곧 ‘서비스 장애를 어떻게 정의할 것인가’와 직결되므로, 인프라 구조와 서비스 흐름을 고려해 신중히 지정해야 합니다.) ⑤ 이벤트 제목 : 연산 조건에 만족하여 이벤트 발생 시 보여지는 명칭 ⑥ 통보설정 : 이벤트 발생 시 설정된 통보방법 및 수신자에게 통보 되도록 설정 * SMS, 이메일, 메신저 등 다양한 채널과 연동할 수 있으며, 사전에 통보 방법이 반드시 정의되어 있어야 합니다. 운영자, 서비스 담당자, 온콜 팀 등 그룹 단위 지정이 가능해, 장애 대응 체계와 긴밀하게 연결됩니다. Step 2. [ ERMS > 모니터링 ] : 등록 확인 앞서 등록한 서비스와 Rule이 정상적으로 반영되었는지 모니터링 화면에서 확인합니다. 트리 구조로 전체 → 그룹 → 서비스 → Rule → 장비 단위까지 계층적으로 점검할 수 있어, 설정 누락이나 오작동 여부를 쉽게 파악할 수 있습니다. Zenius EMS 솔루션의 ERMS 활용 가이드 ERMS를 실제 환경에서 적용할 수 있는 대표적인 사례를 살펴보겠습니다. Case 1. 연관 서비스 간 이벤트 관리 ERMS를 활용하면 서로 다른 인프라에서 발생한 이벤트를 하나의 논리적 서비스 단위로 묶어 관리할 수 있습니다. 이를 통해 단일 장비 경보가 아니라, 실제 서비스 차원의 장애 인지가 가능해집니다. [Web 서비스와 연관 된 감시설정을 등록한 사례] 웹 서비스와 관련된 CPU 사용률, 프로세스 상태, 네트워크 연결 상태 등 여러 감시설정을 하나의 서비스로 등록합니다. 등록된 서비스는 “N개 이상 이벤트 발생 시”라는 조건으로 Rule을 구성합니다. 조건이 충족되면 서비스 메인 담당자(예: 홍길동)에게 SMS, E-mail 등으로 자동 통보가 이뤄집니다. 이를 통해 운영자는 단순히 경보를 나열하는 대신, 서비스 전체의 관점에서 중요한 신호만 걸러내어 신속히 대응할 수 있습니다. Case 2. 이중화 구성 관리 이중화 서버나 네트워크 장비 환경에서는 한쪽 노드가 장애를 겪더라도 서비스는 계속 유지될 수 있습니다. 하지만 양쪽 노드가 동시에 장애를 겪는 순간 서비스는 치명적인 상황에 빠지게 됩니다. ERMS는 이러한 특성을 Rule로 정의해 긴급 상황을 빠르게 알릴 수 있습니다. [이중화 구성에 대한 관리 사례] (1)신규 서비스 등록 시 이중화 구성 된 서버의 “서버다운” 감시설정 선택 (2)연산 조건, 심각도, 이벤트 제목 등을 설정하여 해당 조건에 대한 이벤트 발생 시 표현 될 정보 설정 - 연산 조건 : 이중화 구성에 대한 Rule 설정임으로 연산 조건은 “AND”로 설정 - 심각도 : 연산 조건 만족 시 발생할 이벤트 등급 - 이벤트 제목 : 해당 이벤트 발생 시 보여지는 명칭 (상황 심각성을 인지 할 수 있는 문구로 작성) (3)수신자/통보방법 설정을 통해 이벤트 발생 시 해당 서버에서 운영중인 서비스와 연관 된 담당자들에게 긴급 상황에 대한 인지가 가능하도록 합니다. 이를 통해 단일 장애에 과잉 반응하지 않으면서도, 실제 서비스 전체에 영향을 주는 상황은 놓치지 않고 빠르게 인지할 수 있습니다 Case 3. 서비스맵을 통한 시각화 모니터링 ERMS는 등록된 서비스를 시각화해 한눈에 파악할 수 있는 서비스맵 기능을 제공합니다. Sunburst, Bubble 형태의 차트를 활용하면 전체 서비스 구조와 이벤트 상태를 직관적으로 확인할 수 있습니다. [오버뷰 기능을 통한 시각화 사례] EMS > 설정 > 컴포넌트에서 “ERMS 서비스맵” 컴포넌트를 등록합니다. 이름, 제목, 서비스, 차트 종류(Sunburst/Bubble), 표시 단계 수 등을 설정합니다. 이후 등록된 컴포넌트를 오버뷰 화면에 추가합니다. ERMS 서비스 단위의 이벤트 현황이 시각적으로 표시됩니다. 다른 컴포넌트(성능 지표, 이벤트 이력 등)와 조합하면, 장애 상황과 성능 상태를 통합적으로 모니터링할 수 있습니다. 색상 변화, 계층 구조, 아이콘 조합 등을 통해 복잡한 운영 상황을 직관적으로 해석할 수 있습니다. 이를 통해 운영자는 이벤트 목록이 아닌 서비스 단위의 전체 그림을 기반으로 문제를 인지하고 대응 우선순위를 판단할 수 있습니다. [Sunburst, Bubble 차트종류] (1)오버뷰 구성 시 앞에서 생성한 컴포넌트를 추가하여 ERMS 서비스 단위 기준 이벤트와 다양한 컴포넌트와의 조합을 통해 전체적인 운영상황을 시각화하여 가시적인 모니터링이 가능 합니다. [ERMS 서비스 상태 오버뷰 시각화 구성] Zenius EMS 솔루션의 ERMS 구체적 활용 효과 기존 이벤트 관리 환경에서는 장애 여부를 개별 장비의 심각도만으로 판단했습니다. 이 때문에 중요도가 낮은 장비에서 발생한 이벤트라도 ‘치명’으로 기록되면, 실제 서비스 영향과 무관하게 서비스 전체가 그대로 ‘치명’ 장애로 표시되곤 했습니다. 반대로 여러 장비에서 동시에 문제가 발생해 서비스에 큰 부담을 주는 상황임에도, 단일 이벤트 기준만으로는 이를 제대로 드러내기 어려웠습니다. 결국 서비스 차원에서 실질적인 장애 여부를 구분하기 힘들었고, 운영자는 불필요한 경보와 오판 속에서 효율적인 대응이 어려웠습니다 ERMS를 도입하면 이런 한계를 극복할 수 있습니다. 이벤트 간의 연관 관계를 규칙(Rule)으로 정의하여 단순한 장비 경보가 아니라 서비스 단위의 장애를 판정할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, A 장비에서 ‘치명’ 이벤트가 발생하고 동시에 B 장비에서 ‘주의’ 이벤트가 발생한다면, 이를 묶어서 서비스 전체를 ‘긴급’ 상태로 표현할 수 있습니다. 이처럼 서비스 관점에서 장애를 재정의하면 실제 영향이 큰 상황만 선별적으로 드러나고, 불필요한 알람은 크게 줄어듭니다. 운영자는 개별 이벤트에 매달릴 필요 없이 서비스 전체 상태를 기준으로 명확하게 판단할 수 있으며, 그 결과 대응의 정확성과 속도가 모두 향상됩니다. 서비스 품질 관리 또한 한층 안정적으로 이루어집니다. IT 시스템 장애는 이제 단순히 개별 장비 이벤트만으로는 정확히 판단하기 어렵습니다. Zenius EMS 솔루션의 ERMS 모듈은 이벤트를 서비스 단위의 규칙으로 묶어 해석함으로써, 불필요한 알람을 줄이고 실제로 중요한 장애만 명확히 드러냅니다. 서비스 등록과 Rule 설정, 시각화 기능을 통해 운영자는 장애 발생 시점을 더 빠르게 파악하고 우선순위를 명확히 정할 수 있으며, 결과적으로 서비스 안정성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다. 즉, ERMS는 IT 시스템을 장비 중심의 모니터링에서 서비스 중심의 관리로 전환하게 만드는 핵심 도구라 할 수 있습니다.
2025.09.09
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