반복영역 건너뛰기
주메뉴 바로가기
본문 바로가기
제품/서비스
EMS Solution
Features
클라우드 관리
서버관리
데이터베이스 관리
네트워크 관리
트래픽 관리
설비 IoT 관리
무선 AP 관리
교환기 관리
운영자동화
실시간 관리
백업 관리
스토리지 관리
예방 점검
APM Solution
애플리케이션 관리
URL 관리
브라우저 관리
ITSM Solution
서비스데스크
IT 서비스 관리
Big Data Solution
SIEM
AI 인공지능
Dashboard
대시보드
Consulting Service
컨설팅 서비스
고객
레퍼런스
고객FAQ
문의하기
가격
자료실
카탈로그
사용자매뉴얼
회사소개
비전·미션
연혁
2016~현재
2000~2015
인증서·수상
투자정보
재무정보
전자공고
IR자료
새소식
공고
보도자료
오시는 길
채용
피플
컬처
공고
FAQ
블로그
열기
메인 페이지로 이동
블로그
기술이야기
블로그
최신이야기
사람이야기
회사이야기
기술이야기
다양한이야기
카프카를 통한 로그 관리 방법
메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
페이스북 공유하기
트위터 공유하기
링크드인 공유하기
블로그 공유하기
[행사] 브레인즈컴퍼니 ‘가을문화행사 2023’
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 사례
로 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 유발
하게 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 확인
할 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
------------------------------------------------------------
#APM
#Finalize
#제니우스
#메모리 누수
#Zenius
#FinalReference
#제니우스 APM
김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
필진 글 더보기
목록으로
추천 콘텐츠
이전 슬라이드 보기
eBPF로 구현하는 TCP 상태 추적 기반 네트워크 모니터링
eBPF로 구현하는 TCP 상태 추적 기반 네트워크 모니터링
예전에는 네트워크 성능을 모니터링할 때 tcpdump로 패킷을 캡처하거나, netstat으로 연결 상태를 확인하거나, NetFlow/sFlow 기반 분석을 많이 사용했습니다. 하지만 네트워크 환경이 복잡해지고 암호화 트래픽이 늘어나면서, 그리고 컨테이너·MSA 환경으로 서비스가 쪼개지면서 기존 방식의 패킷 기반 모니터링은 점점 한계를 드러냈습니다. 성능 부하는 커지고, 세부 가시성은 부족했습니다. 이 문제를 해결해 준 게 바로 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)입니다. eBPF는 커널 내부 함수에 직접 훅(Hook)을 걸어서 데이터를 가져올 수 있기 때문에, 서비스에 큰 영향을 주지 않고도 운영 환경에서 실시간 성능 분석이 가능합니다. 쉽게 말해, 예전에는 netstat으로 “포트가 지금 어떤 상태인지”만 볼 수 있었다면, eBPF를 쓰면 “그 포트의 상태가 어떻게 변하고 있는지”까지 관찰할 수 있습니다. 그래서 최근 클라우드 네이티브 환경이나 초저지연 서비스 운영에서는 eBPF가 차세대 네트워크 모니터링 기술로 주목받고 있습니다. eBPF란? eBPF는 커널 안에서 안전하게 실행되는 작은 프로그램으로, 네트워크·시스템 동작을 실시간으로 추적하는 데 강점을 가집니다. 네트워크 모니터링 관점에서 자주 쓰이는 기능은 다음과 같습니다. • kprobe/kretprobe: 커널 함수 진입·종료 시점 후킹 • tracepoint: 커널 이벤트 발생 시점 후킹 • BPF Map: 커널과 사용자 공간 간 데이터 공유 • BPF Helper 함수: 커널 리소스 접근 API eBPF는 Verifier(검증기)가 프로그램의 안전성을 보장하지 못하면 로드를 거부합니다. 과거에는 Verifier가 루프의 종료를 판별하지 못해 루프 사용이 전혀 허용되지 않았지만, 최근에는 단순 반복문은 사용할 수 있게 되었습니다. 또한 BTF(BPF Type Format)와 CO-RE(Compile Once – Run Everywhere) 기술 덕분에, 커널 버전이 달라져도 동일한 eBPF 프로그램을 별도 빌드 과정 없이 그대로 운용할 수 있습니다. eBPF 사용 방법 제가 공부하면서 가장 흥미로웠던 예제는 BCC 툴셋에 포함된 **tcpstates**입니다. TCP 연결 상태 변화를 추적하는 예제인데, 구조를 간단히 정리하면 다음과 같습니다. • bpf.c: 커널에서 실행되는 함수 중 “어떤 걸 관찰할지”와 “관찰 시 어떤 데이터를 수집할지” 정의 • .h: 커널과 유저 공간이 공유하는 데이터 구조체 정의 • .c: 수집된 데이터를 가공해서 사용자에게 출력 예를 들어, tcpstates.bpf.c에서는 커널 tracepoint inet_sock_set_state를 후킹해서 TCP 상태 변화를 잡아냅니다. 아래 코드를 보면 이해가 쉬우실 겁니다. int handle_set_state(struct trace_event_raw_inet_sock_set_state *ctx) { struct sock *sk = (struct sock *)ctx->skaddr; __u16 family = ctx->family; __u16 sport = ctx->sport; __u16 dport = ctx->dport; __u64 *tsp, delta_us, ts; struct tcpstates_t tcpstates = {}; if (ctx->protocol != IPPROTO_TCP) return 0; ts = bpf_ktime_get_ns(); tcpstates.skaddr = (__u64)sk; tcpstates.ts_us = ts / 1000; tcpstates.pid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32; tcpstates.oldstate = ctx->oldstate; tcpstates.newstate = ctx->newstate; tcpstates.family = family; tcpstates.sport = sport; tcpstates.dport = dport; bpf_get_current_comm(&tcpstates.task, sizeof(tcpstates.task)); if (family == AF_INET) { bpf_probe_read_kernel(&tcpstates.saddr, sizeof(tcpstates.saddr), &sk->__sk_common.skc_rcv_saddr); bpf_probe_read_kernel(&tcpstates.daddr, sizeof(tcpstates.daddr), &sk->__sk_common.skc_daddr); } else { /* family == AF_INET6 */ bpf_probe_read_kernel(&tcpstates.saddr, sizeof(tcpstates.saddr), &sk->__sk_common.skc_v6_rcv_saddr.in6_u.u6_addr32); bpf_probe_read_kernel(&tcpstates.daddr, sizeof(tcpstates.daddr), &sk->__sk_common.skc_v6_daddr.in6_u.u6_addr32); } // 상태가 변경되면 유저 공간에 알리는 부분 bpf_perf_event_output(ctx, &events, BPF_F_CURRENT_CPU, &tcpstates, sizeof(tcpstates)); return 0; } 핵심 로직은 단순합니다. 커널에서 inet_sock_set_state가 호출되면 handle_set_state 함수가 실행되고, 이때 변경된 TCP 상태를 잡아내 사용자 공간으로 전달합니다. 언뜻 보면 복잡해 보일 수 있지만, 사실 bpf.c의 역할은 데이터를 가공하는 것이 아니라 수집하는 것입니다. 결국 중요한 것은 “내가 원하는 값이 구조체의 어디에 들어 있는지”를 정확히 찾아내는 일입니다. 그 값을 Map에 담아 사용자 공간으로 넘기면 됩니다. netstat으로 보이는 출력은 아래와 같죠. Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State PID/Program name tcp 0 0 192.168.0.10:22 192.168.0.55:54321 ESTABLISHED 2048/sshd: user@pts/0 netstat은 사용자가 명령어를 실행한 시점의 상태만 스냅샷 형태로 보여줍니다. 그래서 LISTEN, ESTABLISHED, CLOSE_WAIT처럼 비교적 오래 유지되는 상태만 주로 확인할 수 있습니다. 반면 tcpstates를 활용하면 커널 내부에서 발생하는 모든 TCP 상태 변화를 이벤트 단위로 추적할 수 있습니다. 덕분에 기존 툴로는 관찰하기 어려웠던 3-way handshake와 4-way handshake 과정까지 실제로 확인할 수 있다는 점이 흥미로웠습니다. 조금 더 실무적으로 활용하자면, CLOSE_WAIT이 비정상적으로 쌓이는 경우 커넥션 누수를 빠르게 탐지할 수 있고, TIME_WAIT이나 FIN_WAIT2 패턴을 분석하면 리소스 사용량 문제를 조기에 파악할 수 있습니다. 관측용 예제지만, 확장하면 운영 환경에서도 충분히 유용한 진단 도구가 될 수 있습니다 다음으로 유저 공간의 tcpstates.c는 커널 eBPF 프로그램이 보낸 이벤트를 받아서 보기 좋게 출력하는 역할을 합니다. 흐름은 단순합니다. ①eBPF 오브젝트 열기 (tcpstates_bpf__open()) ②프로그램 커널 로드 (tcpstates_bpf__load()) ③훅 부착 (tcpstates_bpf__attach()) ④필요 시 cgroup 필터 등록 (open(), bpf_map_update_elem()) ⑤주기적으로 Map을 읽거나 이벤트를 받아 상태 출력 현재는 TCP 상태 변경 이벤트가 발생할 때마다 화면에 출력하는 방식으로 동작하지만, 필요하다면 일정 주기마다 netstat을 호출하듯이 현재 상태를 스냅샷 형태로 출력하도록 구현할 수도 있습니다. 마무리하며 이처럼 간단한 코드만으로도 tcpdump나 netstat보다 훨씬 세밀하게 네트워크 흐름을 분석하는 프로그램을 만들 수 있습니다. tcpstates 같은 예제는 단순하지만, eBPF의 장점을 잘 보여줍니다. • 저부하 eBPF는 패킷 전체를 캡처하지 않고, 연결 상태나 세션 정보 같은 핵심 메타데이터만 선택적으로 수집합니다. 이로 인해 CPU와 메모리 사용 부담이 최소화되며, 운영 중인 서비스에 성능 저하를 거의 일으키지 않습니다. 즉, 실서비스 환경에서도 안정적으로 적용 가능한 경량 모니터링 방식입니다. • 높은 가시성 단순히 IP와 포트 수준의 정보만 보여주는 데 그치지 않고, 프로세스명·PID·서비스 단위까지 트래픽을 구분할 수 있습니다. 이를 통해 “어떤 서비스가 얼마만큼의 네트워크 자원을 소비하는지”를 즉시 파악할 수 있으며, 서비스별 자원 사용 현황을 보다 세밀하게 모니터링할 수 있습니다. • 확장성 기본적인 송·수신량 분석을 넘어, RTT(왕복 지연시간), 재전송률, 패킷 드롭률 등 다양한 지표를 손쉽게 확장할 수 있습니다. 필요한 메트릭을 커널 훅(Hook)에 연결해 Map에 저장하기만 하면, 곧바로 시각화와 분석에 활용할 수 있습니다. 이 덕분에 환경 변화나 분석 요구에도 유연하게 대응 가능한 구조를 제공합니다. 브레인즈컴퍼니 역시 이 기술을 Zenius NPM(Network Performance Monitoring)에 적용하면서 기존 방식으로는 확인하기 어려웠던 세밀한 성능 데이터를 확보할 수 있었습니다. 이를 통해 단순한 모니터링을 넘어 서비스 간 통신 병목을 실시간으로 파악하고, 장애 분석 시간을 크게 줄일 수 있는 솔루션을 완성할 수 있었던 점이 큰 성과였습니다. 앞으로도 이러한 경험을 바탕으로 eBPF 활용을 더 넓혀가고자 합니다.
2025.09.18
복잡한 네트워크 트래픽, Zenius NMS·TMS·NPM으로 정확하게 분석하기
복잡한 네트워크 트래픽, Zenius NMS·TMS·NPM으로 정확하게 분석하기
오늘날 기업의 IT 인프라는 클라우드, 가상화, 마이크로서비스(Kubernetes)로 빠르게 전환되고 있습니다. 서비스는 점점 더 세분화되고 연결 구조는 복잡해지면서, 단일 지점에서 발생한 문제라도 전체 서비스 품질에 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 기존의 네트워크 모니터링 방식은 주로 장비 단위에 국한되어 있어, 트래픽 증가나 지연 같은 현상이 발생했을 때 원인을 신속하고 정확하게 파악하기가 쉽지 않습니다. 이러한 환경에서는 단순한 장비 레벨 모니터링을 넘어, 인터페이스 → 트래픽 흐름 → 프로세스 단위까지 네트워크를 다각도로 관찰하는 체계가 필요합니다. Zenius의 NMS, TMS, NPM은 각각의 레벨에서 데이터를 수집·분석함으로써, 네트워크 전반을 단계적으로 추적하고 문제 지점을 빠르게 규명할 수 있도록 돕습니다. 이번 글에서는 세 가지 솔루션을 연계하여 실제 운영 환경에서 어떻게 트래픽 원인을 분석할 수 있는지를 구체적으로 살펴보겠습니다. Zenius NMS·TMS·NPM: 각 솔루션의 특징과 차이점 Zenius NMS, TMS, NPM의 정의와 역할을 먼저 정리해보겠습니다. 각각의 솔루션은 모두 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석하는 기능을 제공하지만, 적용되는 관점과 수집 방식, 그리고 활용 목적에서 분명한 차이가 있습니다. Zenius NMS(Network Management System)는 SNMP를 기반으로 라우터, 스위치 등 네트워크 장비의 물리 인터페이스 관점에서 트래픽을 모니터링합니다. 이를 통해 장비별 포트 사용량, bps/pps, 에러 발생 여부 등을 실시간으로 확인할 수 있으며, 네트워크 전반의 기본적인 상태를 빠르게 파악하는 데 유용합니다. 반면 Zenius TMS(Traffic Management System)는 NetFlow, sFlow, IPFIX와 같은 Flow 데이터를 활용하여, 네트워크를 경유하는 IP·Port 단위 트래픽 흐름을 분석합니다. 스위치를 경유하는 트래픽에 대해 bps/pps와 같은 기본 지표를 확인할 수 있을 뿐 아니라, 애플리케이션별·서비스별·포트별로 트래픽을 분류하고 TopN 분석을 제공하기 때문에, 백본이나 라우터 구간에서 어떤 서비스가 대역폭을 가장 많이 사용하는지 직관적으로 파악할 수 있습니다. 마지막으로 Zenius NPM(Network Performance Monitoring)은 eBPF 기술을 기반으로 서버 및 컨테이너 환경의 커널 레벨 통신을 모니터링합니다. 단순 트래픽량뿐만 아니라 Latency, RTT, Jitter, Retransmit 등 정밀한 성능 지표까지 수집할 수 있어, Kubernetes나 MSA 기반 서비스처럼 복잡한 구조에서 세밀한 원인 분석이 가능합니다. 정리하자면, NMS는 장비·인터페이스 레벨, TMS는 네트워크 경로·서비스 레벨, NPM은 서버·프로세스 레벨에서 각각 네트워크를 해석합니다. 이 세 가지를 유기적으로 결합하면, 물리적 인터페이스 → 네트워크 경로 → 커널 기반 통신까지 다층적으로 추적할 수 있어, 복잡한 네트워크 환경에서 발생하는 트래픽 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 이제 각 솔루션이 실제로 어떻게 연계되어 활용되는지, 구체적인 기능 구성 및 분석 절차를 하나씩 살펴보겠습니다. NMS·TMS·NPM 기반 트래픽 분석 기능 구성 및 확인 절차 본격적으로 NMS·TMS·NPM 기반 트래픽 분석 절차를 살펴보겠습니다. 이번 사례는 쿠버네티스(K8s) 기반 WAS 서비스의 트래픽 흐름을 추적하며, 각 구간을 어떤 방식으로 점검할 수 있는지를 단계별로 살펴보겠습니다. [Step 1] 운영환경과 트래픽 흐름 구간 확인 먼저 운영환경의 기본 구성도를 확인하고 분석 대상이 되는 구간을 정리합니다. 본 사례에서는 DB POD → WAS POD → Worker Node → 내부 L3 → 백본 → 방화벽으로 이어지는 흐름을 점검 대상으로 삼습니다. 이러한 흐름을 명확히 정의해두면 이후 어떤 도구와 지표를 중점적으로 확인해야 할지 쉽게 구분할 수 있습니다. [Step 2] 구간별 모니터링 체계 구성 다음으로 각 구간을 어떤 방식으로 수용하고 분석할지 체계를 구성합니다. - 내부 L3, 백본, 방화벽은 SNMP를 통해 NMS에 연계하여 인터페이스 단위 트래픽을 수집합니다. - 백본은 NetFlow, sFlow 등의 Flow 데이터를 TMS에 수용해 애플리케이션 및 서비스 흐름을 분석합니다. - Worker Node는 Agent 기반으로 NPM에 연결해 POD 간 세밀한 통신 현황을 추적합니다. 이렇게 구성하면 서버, 네트워크 장비, 서비스 경로까지 계층별로 입체적인 모니터링이 가능합니다. [Step 3] 구간별 상세 분석 ① POD ↔ WAS POD DB POD와 WAS POD 사이의 통신은 [NPM > 모니터링 > 트래픽 > View, 필터 조건 검색] 경로를 통해 확인합니다. 여기서 IP와 Port를 기준으로 필터링하면, 해당 세션의 트래픽량뿐 아니라 Latency, RTT, Jitter, Retransmit 같은 세밀한 성능 지표를 함께 살펴볼 수 있습니다. 또한, [NPM > 모니터링 > 트래픽현황 > View, 필터 조건 검색] 메뉴를 이용하면 DB POD Port를 기준으로 실제 트래픽 흐름이 어떻게 연결되는지를 시각적으로 파악할 수 있습니다. ② WAS POD ↔ Worker Node ↔ 내부 L3 그다음에는 [NPM > 모니터링 > 트래픽현황] 화면에서 Worker Node 전체 기준으로 트래픽을 점검합니다. 이 과정에서는 상위 트래픽 발생 호스트, 송수신 바이트, Latency, Jitter 추이를 시간대별로 확인할 수 있어, 특정 시점에서 발생한 지연 현상을 이벤트와 연관 지어 분석하기에 적합합니다. ③ Worker Node ↔ 내부 L3 내부 L3 구간은 [NMS > 모니터링 > 장비 > 인터페이스] 메뉴에서 확인합니다. bps, pps, 에러 발생 여부 같은 항목을 중심으로 살펴보면 링크의 안정성과 과부하 여부를 빠르게 점검할 수 있습니다. 또한, [NMS > 모니터링 > 성능 > 인터페이스] 메뉴를 활용하면 시간대별 bps/pps 그래프를 통해 트래픽 패턴 변화를 확인할 수 있으며, 이는 NPM에서 관측한 Latency나 Jitter 지표와 교차 검증하는 데 도움이 됩니다. ④ 내부 L3 ↔ 백본 ↔ 방화벽 마지막으로 백본 구간은 TMS를 통해 흐름을 분석합니다. [TMS > TopN > 어플리케이션] 메뉴에서 HTTPS, PostgreSQL 등 주요 애플리케이션별 트래픽 분포를 확인할 수 있으며, [TMS > TopN > 트래픽, Port] 화면에서는 IP와 Port를 기준으로 어떤 서비스가 대역폭을 점유하고 있는지 빠르게 파악할 수 있습니다. [ TMS > TopN > 트래픽, Port ] IP, Port 등 다양한 기준의 백본 경유 트래픽 분석 결국, NPM은 POD·서버 간 세밀한 지연과 통신 성능을, NMS는 네트워크 장비 인터페이스 단위 안정성을, TMS는 서비스 및 애플리케이션 흐름을 각각 보여줍니다. 이렇게 다층적인 분석을 통해, 단일 구간이 아닌 전체 서비스 경로를 종합적으로 추적할 수 있으며, 이는 재현이 어려운 네트워크 장애 원인 파악에 큰 도움이 됩니다. 활용 예시 “특정 Worker Node 트래픽 급증” 원인 추적하기 쿠버네티스(K8s) 환경의 서비스는 일반적으로 다수의 POD가 상호 연결되어 하나의 서비스를 제공합니다. 이러한 구조에서는 특정 Worker Node의 트래픽이 급격히 증가했을 때, 기존의 일반 모니터링 도구(SMS) 만으로는 증가 원인을 정확히 분석하기 어렵습니다. SMS는 대개 NIC 단위 트래픽 수준까지만 보여주기 때문입니다. 따라서 Zenius NPM을 활용해 OS(커널) 관점에서 IP·Port 기준의 세밀 분석을 수행해야만, 어떤 POD·세션·포트가 원인인지 구체적으로 밝혀낼 수 있습니다. 1) NPM으로 포트/세션 단서 포착 먼저 [NPM > 모니터링 > 트래픽 > View, 필터 조건 검색]에서 문제의 Worker Node를 기준으로 플로우 목록을 정렬합니다. 다수의 POD에서 동일 포트(예: 8081) 로 통신하는 패턴이 확인되면, 수집 트래픽 증가 가능성이 높습니다. → 8081은 Zenius APM 데이터 수집 포트이므로, APM 수집량 증가에 따른 네트워크 사용량 상승을 1차 가설로 설정합니다. 2) NPM 트래픽 맵으로 대상·방향 확정 다음으로 [NPM > 모니터링 > 트래픽현황 > View, 필터 조건 검색]에서 RemotePort = 8081로 필터링합니다. 트래픽 맵을 통해 어떤 POD들이 8081 수집 지점으로 트래픽을 보내는지와 연결 방향을 직관적으로 확인할 수 있습니다. 본 사례에서는 4개의 POD에서 동일 포트로 집중되는 흐름이 나타났고, 추가 8081 통신 대상은 확인되지 않았습니다. 3) K8s에서 트래픽 발생 POD 상태 교차 검증 이제 [Zenius K8s > 모니터링 > 파드]에서 트래픽 발생 POD(예: 192.168.0.216) 를 선택해 상태와 자원 사용률(CPU/메모리), 네트워크(bps) 를 확인합니다. 본 사례에서는 상태가 정상이고 Limit 대비 사용률도 안정적이어서, 트래픽 증가는 장애가 아닌 정상적인 수집 과정에서 발생한 현상으로 판단할 수 있습니다. 4) APM 지표로 맥락 검증 마지막으로 [Zenius APM > 모니터링] 대시보드에서 요청 건수, 응답 시간, 동시 사용자 등의 애플리케이션 지표를 확인합니다. NPM에서 포착된 8081 증가 시점과 APM 지표가 동조하면, 네트워크 증가는 APM 수집 트래픽 증가(정상 동작)로 판단할 수 있습니다. 반대로 APM 지표가 평온한데 8081만 치솟는다면, 이는 수집 설정이나 라우팅 구성의 이상을 의심해야 합니다. 이 경우, 동일 조건을 재현해 문제를 다시 발생시켜 보고, 원인이 확인되면 수집 주기·라우팅·리소스 할당 등을 조정(튜닝)하여 최적화할 수 있습니다. NPM–NMS–TMS–K8s–APM을 유기적으로 연결해, 특정 Worker Node 트래픽 급증 이슈를 포트/세션 단서 포착 → 흐름 확인 → POD 상태 교차 검증 → 애플리케이션 지표로 맥락 확인의 순서로 좁혀가는 방법을 살펴봤습니다. 핵심은 커널 레벨의 정밀 지표(NPM)로 원인을 가설화하고, 맵/인터페이스/서비스 흐름을 통해 이를 빠르게 검증하는 것입니다. 이 흐름을 표준 운영 절차로 적용하면, 재현이 어려운 상황에서도 원인 구간의 신속한 특정과 실질적인 조치(설정·라우팅·리소스 튜닝)도 가능합니다. 이번 글에서는 Zenius NMS·TMS·NPM을 통해 네트워크 트래픽을 다층적으로 분석하는 방법을 살펴보았습니다. 각 솔루션이 담당하는 관점과 역할은 다르지만, 함께 연계해 활용하면 장애 원인을 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다. 복잡해지는 인프라 환경에서 이런 분석 체계를 마련해 두는 것이 안정적인 서비스 운영의 핵심입니다.
2025.09.23
하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링 시 반드시 고려해야 할 4가지
하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링 시 반드시 고려해야 할 4가지
많은 기업과 기관은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스)를 병행하는 하이브리드 클라우드 환경을 도입하고 있으며, 그 위에서 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)를 활용해 수십 개의 마이크로서비스를 독립적으로 배포하고 확장하는 방식을 채택하고 있습니다. 이러한 구조는 높은 유연성과 확장성을 제공하지만, 동시에 운영 복잡성을 크게 증가시키는 특징이 있습니다. 이에 따라 다양한 모니터링 도구와 대시보드가 활용되고 있지만, 실제로 장애가 발생하면 원인을 파악하기까지 여전히 많은 시간이 소요됩니다. 데이터 자체는 충분히 수집되고 있으나, 사용자 요청에서 애플리케이션과 컨테이너, 네트워크, 클라우드 리소스에 이르는 흐름이 하나의 시간축으로 유기적으로 연결되지 않기 때문입니다. 결국 각 지표가 분절된 조각으로만 보이면서, 문제의 전반적인 맥락을 명확하게 파악하기 어렵게 됩니다. 따라서 이제 모니터링의 목적은 단순한 데이터 수집을 넘어야 합니다. 수집된 데이터를 유기적으로 연결된 관점에서 해석하고, 복잡한 분산 환경의 특성을 반영하며, 탐지 이후에는 신속하게 조치와 대응으로 이어질 수 있는 체계를 마련하는 것이 중요합니다. 그렇다면 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에서 모니터링을 수행할 때, 구체적으로 어떤 부분을 반드시 고려해야 할까요? 지금부터 그 핵심 요소들을 차례로 살펴보겠습니다. 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 모니터링, 반드시 고려해야 할 4가지 1) End-to-End Observability로 장애 원인을 빠르게 찾을 수 있어야 한다 모니터링은 사용자 경험에서 시작해 애플리케이션, 컨테이너와 노드, 네트워크, 그리고 클라우드 리소스까지 하나의 흐름으로 이어져야 합니다. 예를 들어 사용자가 웹 애플리케이션에서 지연을 겪는다면, 해당 요청의 트레이스를 열어 어느 구간에서 지연이 발생했는지 확인하고, 같은 시각의 CPU·메모리·입출력(IO) 사용량과 데이터베이스나 메시지 큐 같은 클라우드 매니지드 서비스의 상태를 함께 살펴야 합니다. 이렇게 해야 단순히 “느리다”라는 현상에서 멈추는 것이 아니라, “어떤 서비스의 어떤 호출이 병목이며, 어떤 인프라 자원이 영향을 주었는가”라는 구체적 결론으로 이어질 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터가 일관된 방식으로 연결되어야 합니다. 트레이스 식별자(Trace ID)와 서비스·환경 태그 같은 공통 메타데이터가 전체 수집 계층에 적용되어야 하며, 로그·메트릭·트레이스는 이 기준을 통해 즉시 상관 분석이 가능해야 합니다. 화면 구성도 마찬가지입니다. 서비스 개요에서 시작해 트랜잭션 세부, 컨테이너와 노드 지표, 네트워크와 클라우드 리소스로 자연스럽게 이어지는 드릴다운 구조가 마련되어야 운영자가 불필요하게 여러 화면을 오가며 시간을 낭비하지 않습니다. 또한 사용자 경험 지표를 백엔드 데이터와 연결하는 과정도 필요합니다. 실제 사용자 모니터링(RUM, Real User Monitoring) 기능 등을 통해 웹 성능의 핵심 지표를 함께 확인해야 합니다. LCP(Largest Contentful Paint·핵심 내용이 화면에 표시되기까지의 시간), INP(Interaction to Next Paint·사용자 입력에 대한 반응성), CLS(Cumulative Layout Shift·레이아웃 안정성)와 같은 지표를 백엔드 트레이스와 매칭하면, 지연의 원인이 서버 처리인지, 네트워크 왕복 시간인지, 외부 리소스 때문인지 명확히 설명할 수 있습니다. 2) 쿠버네티스 주요 이벤트를 실시간 성능 데이터와 함께 볼 수 있어야 한다 쿠버네티스는 끊임없이 변화하는 동적 분산 시스템입니다. Pod는 생성과 종료를 반복하고, 오토스케일러는 순간적인 부하에 따라 리플리카 수를 조정하며, 롤링 업데이트와 롤백은 하루에도 여러 번 발생합니다. 이런 특성 때문에 단순히 CPU와 메모리 사용률 같은 정적 지표만 확인해서는 문제를 제대로 이해하기 어렵습니다. 쿠버네티스 환경에서는 반드시 이벤트와 성능 지표를 같은 시간축에서 함께 해석해야 합니다. 예를 들어 특정 시점에 오류율이 급증했다면, 원인은 단순한 리소스 부족일 수도 있습니다. 그러나 API Server 지연이나 etcd 병목, 혹은 롤링 업데이트 과정에서 트래픽 전환이 매끄럽지 않아 발생한 문제일 가능성도 있습니다. 만약 Pod 재시작이나 CrashLoopBackOff 이벤트가 성능 저하와 같은 시점에 발생했다면, 이는 추측이 아니라 근거 있는 원인 분석으로 이어질 수 있습니다. 또한 서비스 간 통신에서 병목을 찾으려면 서비스 메쉬 지표나 eBPF 기반 네트워크 관측이 효과적입니다. 이들은 동서 트래픽의 RTT, 오류율, 지연 분포를 보여주어 호출 경로상의 문제 지점을 명확히 드러냅니다. 여기에 HPA 동작이나 롤백 시점을 성능 지표와 함께 기록하면, 배포가 실제 성능 저하의 원인이었는지도 빠르게 확인할 수 있습니다. 결국 쿠버네티스 모니터링은 지표와 이벤트를 분리해 보는 것이 아니라, 하나의 시간선에서 연결해 해석해야 합니다. 그래야 단순히 “문제가 있다”라는 수준에 머무르지 않고, “이 시점, 이 이벤트, 이 서비스가 원인이다”라는 실행 가능한 결론으로 이어질 수 있습니다. 3) 클라우드 계정·리전·비용·보안을 하나의 기준으로 관리할 수 있어야 한다 하이브리드 클라우드는 유연성을 제공하지만, 동시에 운영 복잡성과 관리 부담을 크게 높입니다. 사업자마다 지표 체계와 콘솔이 다르고, 계정과 리전이 분산되면 운영자는 조각난 정보를 이어 붙이는 데 많은 시간을 소모하게 됩니다. 이러한 문제를 줄이려면 반드시 메타데이터 규칙을 정의하고 이를 일관되게 적용해야 합니다. 클라우드 계정과 리전 인벤토리는 자동으로 동기화되어야 하며, 모든 리소스에는 팀·서비스·환경 정보가 태그로 부여되어야 합니다. 비용, 성능, 가용성 지표는 이 태그를 기준으로 정렬·비교되어야 하며, 이를 통해 특정 서비스나 팀 단위의 문제를 빠르게 좁혀갈 수 있습니다. 비용 관리 또한 단순히 총액 확인을 넘어 예산·예측·이상 비용 감지까지 하나의 화면에서 제공되어야 실제 운영과 의사결정에 도움이 됩니다. 보안 역시 운영과 별도로 다루지 않고 같은 시각에서 관리해야 합니다. 퍼블릭 버킷 노출, 과도한 보안그룹 개방, 장기간 미사용 액세스 키와 같은 항목은 운영 대시보드에 함께 표시되어야 하며, 이를 통해 비용·성능·보안을 종합적으로 고려한 균형 잡힌 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 재해복구 관점에서는 리전 간 지표 정합성과 복구 목표치(RTO, Recovery Time Objective·복구 시간 목표 / RPO, Recovery Point Objective·복구 시점 목표) 달성 여부를 주기적으로 점검해야 합니다. 이러한 데이터가 체계적으로 관리될 때 실제 장애 상황에서도 신속하게 대응할 수 있습니다. 결국 하이브리드 클라우드 모니터링은 각 사업자의 시스템을 따로따로 보는 것이 아니라, 하나의 기준과 규칙으로 통합 관리해야만 진정한 효과를 발휘합니다. 4) 운영 자동화와 알림 체계가 효과적으로 갖춰져 있어야 한다 모니터링의 목적은 데이터를 보여주는 것이 아니라 문제를 신속히 해결하는 데 있습니다. 따라서 알림 체계는 단순히 많은 경고를 쏟아내는 것이 아니라, 운영자가 즉시 판단하고 대응할 수 있을 만큼 충분한 정보를 담아야 합니다. 정적 임계치만으로는 환경 변화를 따라가기 어렵습니다. 시스템은 정상 상태를 스스로 학습해 기준선을 조정할 수 있어야 하며, 유사한 성격의 이벤트는 상관관계 분석을 통해 하나의 사건으로 묶여야 합니다. 이렇게 해야 알림 소음을 줄이고, 운영자가 진짜 중요한 신호에 집중할 수 있습니다. 알림은 단순한 메시지가 아니라 증거를 함께 제공해야 합니다. 예를 들어 “CPU 사용률 초과”라는 경고만으로는 부족합니다. 같은 시점의 로그, 트레이스 링크, 최근 배포 이력, 리소스 스냅샷 등이 함께 제시되어야 운영자가 알림에서 곧바로 확인과 조치로 이어질 수 있습니다. 전달 방식 또한 중요합니다. 메신저 알림이나 모바일 푸시처럼 실제 대응이 이루어지는 채널을 사용해야 하며, 에스컬레이션은 시간과 역할에 따라 명확히 정의되어야 합니다. 교대 근무 체계와 연동된 프로세스까지 갖춰져야 운영 공백을 최소화할 수 있습니다. 궁극적으로는 탐지 → 증거 수집 → 조치 → 복구 확인까지 이어지는 과정이 표준 절차로 자리 잡아야 합니다. 사건 종료 후에는 포스트모템이 자동 기록되어 재발 방지로 이어져야 하며, 이러한 체계가 반복될수록 평균 대응 시간(MTTA)과 평균 복구 시간(MTTR)은 꾸준히 단축됩니다. 운영 자동화와 알림 체계가 제대로 작동할 때, 모니터링은 단순한 관찰을 넘어 실질적인 운영 성과로 연결됩니다. 클라우드와 쿠버네티스 환경은 앞으로도 더 확장되고 다양해질 것입니다. 서비스는 더 많은 리전에 걸쳐 배포되고, 애플리케이션은 더 많은 마이크로서비스로 쪼개지며, 운영자는 더 많은 데이터와 알림에 둘러싸이게 될 것입니다. 이 상황에서 단편적인 모니터링만으로는 대응 속도와 품질을 보장할 수 없습니다. 지금 필요한 것은 데이터를 연결된 시각으로 읽어내고, 이벤트와 지표를 하나의 시간선에서 해석하며, 클라우드 리소스를 일관된 규칙으로 관리하고, 알림을 실제 조치로 이어주는 운영 체계입니다. 이 네 가지는 기술적으로는 별개의 영역처럼 보이지만, 실제 운영에서는 긴밀히 맞물려 작동해야만 효과가 있습니다. 결국 모니터링의 목표는 단순히 상태를 보여주는 것이 아니라, 문제 해결과 서비스 안정성을 보장하는 데 있습니다. 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에서 이 네 가지 관점을 충실히 반영한다면, 복잡성을 줄이고, 장애 대응 시간을 단축하며, 미래의 확장성까지 확보할 수 있습니다.
2025.09.25
다음 슬라이드 보기