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브레인즈컴퍼니, 서비스 확대 및 고객 만족도 향상 위해 원주사무소 오픈
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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머신러닝 기반 메트릭 데이터 이상탐지
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개요 이상탐지(Anomaly Detection)는 시계열 데이터에서 과거 또는 비슷한 시점의 다른 데이터의 보편적인 패턴에서 벗어나거나, 벗어나려는 징후가 있는 드문 패턴이나 사실, 대상 개체를 찾아내는 데이터 분석의 한 분야입니다. 시계열이 아닌 것 중에 이상한 것을 찾는 것은 대부분 아웃라이어 탐지에서 다루고 있으나, 아웃라이어 탐지와 이상탐지를 구분하지 않고 넓은 의미에서 이상탐지로 취급합니다. 기존에는 이상탐지를 위해 통계학 기술을 많이 사용해 왔으나, 최근에는 머신러닝 기술을 이상탐지에 적용하는 사례가 늘어가고 있습니다. 당사의 ITIM 제품인 Zenius EMS는 과거 성능 패턴에 대해서 통계 기반의 상∙하한 동적임계치를 구한 뒤, 임계치를 벗어날 가능성이 있는 성능치에 대한 장애 발생가능성을 선제적으로 통보해주는 Proactive(사전장애예측-이상탐지) 기능이 이미 구현돼 있습니다. 필자는 최근에 주목받고 있는 AI 기술을 접목해 단일 성능치가 아닌 메트릭 데이터 셋에 대한 이상탐지 기능을 구현하기 위한 연구를 진행했고 그 결과에 대해 기술하고자 합니다. 이상탐지와 머신러닝 머신러닝으로 이상탐지를 구현하는 학습법은 ▲지도학습 ▲비지도학습 ▲반지도학습으로 구분할 수 있습니다. 지도학습 기반으로 머신러닝을 구현하기 위해서는 기존에 수집된 데이터 중 정상적인 데이터 셋과 이상한 것으로 판별된 데이터 셋을 적절히 섞어서 학습데이터 셋을 만들어야 합니다. 그러나 실제 수집되는 데이터에서 이상 사례로 판별된 학습 데이터를 확보화는 것은 상당히 어렵습니다. 소량의 정답데이터를 이용해서 비슷한 것을 찾아 내거나 학습데이터를 확장시키는 반지도학습을 고려할 수도 있지만, 이 경우도 고객사에 제품을 납품한 이후 일정 시간동안 이상사례에 대한 학습 데이터를 수집해야 하고, 좋은 모델을 만드는데 시간이 너무 오래 소요됩니다. 따라서, 고객사에 제품 납품 후 머신러닝을 빠르게 적용할 수 있도록 비지도학습을 통해 이상탐지를 구현할 수 있는 방법을 중점적으로 고려하게 됐습니다. 비지도학습 이상탐지 ITIM 제품인 Zenius EMS가 수집하는 메트릭 데이터는 대부분 정상 데이터이므로 수집된 데이터 중 일부 비정상 데이터(감시설정에 의해 이벤트가 발생된 데이터)를 자동으로 제거해서 비지도학습을 수행했습니다. 학습에 사용되는 데이터는 모두 정상 데이터이므로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용해 차원을 축소하고 복원하는 과정을 통해 비정상 데이터를 검출할 수도 있으나 이번 연구에서는 Neural Network의 Autoencoder 기반의 머신러닝 기법을 사용했습니다. Autoencoder는 입력을 Latent Variable로 압축하는 Encoding과, 이를 다시 원본에 가깝게 복원해내는 Decoding 과정으로 진행되며 이를 통해 데이터의 중요한 정보들만 압축적으로 학습할 수 있습니다. <그림 설명: Autoencoder 개요> 위 그림은 Autoencoder의 기본적인 원리를 나타내고 있습니다. 정상 데이터셋을 통해 학습된 Autoencoder에 정상 샘플을 입력하게 되면 Decoder를 통해 나온 출력이 정상 샘플과 유사하게 잘 복원되지만 비정상적인 샘플을 입력하게 되면, 입력과 출력 값의 차이가 도드라지게 발생하게 되므로 비정상 샘플을 검출할 수 있습니다. 다만, Autoencoder의 Code Size(Latent Variable의 Dimension) 같은 Hyper-Parameter에 따라 전반적인 복원 성능이 좌우되기 때문에 판정 정확도가 지도학습에 비해 다소 불안정하다는 단점이 존재합니다. 또, Autoencoder의 입력과 출력의 차이를 어떻게 정의할 것인지, 어떤 Loss Function을 사용해서 Autoencoder를 학습시킬지 등 여러가지 요인에 따라 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 ICLE 2018 Conference에서 발표된 Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model for Unsupervised Anomaly Detection을 이용했습니다. (https://iclr.cc/Conferences/2018/Schedule?showEvent=126) DAGMM DAGMM은 축소된 차원과 복원 오차에 대한 특성을 유지하여 입력 값의 중요 정보를 저차원상에서도 보존합니다. DAGMM에서는 차원 축소를 위한 Compression Network에 Autoencoder를 사용해 저차원상의 자료와 축소된 저차원상에서 original data 공간으로의 복원 에러에 대한 특성 정보를 계산할 수 있습니다. DAGMM은 학습된 저차원 공간에서 GMM(Gaussian Mixture Model)을 활용해 복잡한 구조를 가진 입력 자료에 대한 밀도 함수 추정을 수행합니다. 차원 축소와 밀도 함수 추정을 동시에 최적화하기 위해, DAGMM은 저차원 입력을 계산한 뒤, 혼합 밀도 함수를 추정하는 Estimation Network를 사용하고, 입력 자료를 저차원으로 축소시킨 뒤 에너지/가능도 평가 가능하게 해 GMM의 모수를 직접 추정합니다. <그림 설명: DAGMM 개요> DAGMM은 위 그림과 같이 두개의 주요 요소인 Compression Network와 Estimation Network로 구성돼 있습니다. Compression Network는 Deep Autoencoder를 사용해 입력 자료의 차원을 축소하고, Estimation Network는 차원이 축소된 자료를 입력 값으로 해, GMM의 가능도/에너지를 예측합니다. DAGMM에 대한 자세한 내용을 원하시는 경우, ICLR 2018 Conference 홈페이지의 논문 및 자료를 참조해 주십시오. DAGMM 기반 이상탐지 ITIM 제품인 Zenius EMS의 이상탐지를 위해 입력 데이터 셋은 메트릭 데이터로 구성합니다. 연관관계가 있다고 판단되는 메트릭 데이터 중 CPU Usage, Memory Usage, Disk Busy Rate, Network In bps 값을 4차원 데이터셋으로 구성한 후, DAGMM의 Compression Network를 통해 차원 축소를 진행하고 Estimation Network를 통해 가능도 및 에너지 예측을 진행했습니다. 입력 데이터셋은 실제 장비의 메트릭 데이터 중 최근 1000개의 데이터를 사용해 구성했으며, 모델의 정확성을 확인하기 위해 2개의 이상치 데이터를 혼합했습니다. 입력 데이터셋으로 사용된 4차원 데이터를 도식화하기 위해 3차원 Scatter 차트를 사용해서 데이터를 출력하면 아래와 같습니다. <그림 설명: 입력 데이터셋(1)> 위의 그림으로 CPU Usage, Memory Usage, Disk Busy Rate의 관계를 확인할 수 있으며, 이상치 데이터는 붉은 점으로 표시됐습니다. <그림 설명: 입력 데이터셋(2)> 위의 그림으로 CPU Usage, Memory Usage, Network Input bps의 관계를 확인할 수 있으며, 이상치 데이터는 역시 붉은 점으로 표시됐습니다. 입력 데이터셋에 대해 DAGMM epoch 횟수를 1000번으로 학습하여 모델을 생성할 경우 아래와 같은 Energy 밀도와 값을 얻을 수 있습니다. <그림 설명: DAGMM Energy 밀도(1)> <그림 설명: DAGMM Energy 밀도(2)> 생성될 모델에 대해 Energy 값의 99%를 초과할 경우를 이상치 데이터 셋으로 정의할 경우 아래와 같이 입력 데이터셋에서 이상치 데이터로 입력한 값들에 대해 정확하게 이상 징후를 탐지합니다. 이상과 같이 ITIM 제품인 Zenius EMS의 메트릭 데이터에 대한 이상 징후 탐지를 수행하는 방법에 대한 개괄적인 내용을 설명했으며, 이 모델은 당사의 Zenius EMS 시스템의 실시간 이상징후 탐지에 적용할 예정입니다.
2022.08.04
6개월&20년 차 개발자들이 바라보는 브레인즈컴퍼니
6개월&20년 차 개발자들이 바라보는 브레인즈컴퍼니
브레인즈컴퍼니는 전체 인력의 약 2/3가 개발자로 구성돼 있습니다. IT기업인만큼 개발자의 역할이 특히 중요한데요. 그래서 ‘브이(브레인저 이야기)’의 첫 번째 편은 개발자 두 분을 모시고 진행해 봤습니다. 입사 6개월 차의 주니어 개발자 이재용님과 입사 20년 차를 내다보고 있는 시니어 개발자 김기상님을 만나봤는데요. 20년의 경력 차이 만큼 브레인즈컴퍼니를 바라보는 시각에 어떤 차이가 있을지, 또 개발자로서 철학은 어떻게 다른지에 대해 이야기를 들어보겠습니다. ------------------------------------------------------------------ Q. 반갑습니다, 자기소개 부탁드려요. 기상님: 안녕하세요. 저는 개발 1그룹 인프라코어팀 부장으로 일하고 있는 김기상입니다. 2004년도에 입사했으니, 올해로 벌써 19년 차가 됐네요. 재용님: 안녕하세요. 저는 개발 2그룹 ITSM팀 사원으로 일하고 있는 이재용입니다. 저는 입사한 지 막 6개월 차 정도 된 갓 신입이네요. (웃음) Q. 두 분의 업무를 구체적으로 소개해주세요. 기상님: ZENIUS EMS의 매니저 에이전트를 담당하고 있습니다. ZENIUS EMS는 브레인즈컴퍼니의 메인 브랜드로, 서버, 네트워크, DBMS, 부대설비와 같은 다양한 IT 인프라를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하는 소프트웨어인데요. 인프라코어팀에서는 서버에 들어가는 프로그램을 개발 및 관리하는 일을 하고 있습니다. 통일된 라이브러리를 제공해 개발자들이 좀 더 편하게 일하고 생산성을 높일 수 있도록 하고 있습니다. 재용님: ITSM팀에서 백엔드 업무를 담당하고 있는데요. ZENIUS나 대시보드와 같은 회사 주 제품을 보조하기 위한 프로그램을 개발하는 작업을 하고 있습니다. Q. 브레인즈컴퍼니에 입사하게 된 계기가 어떻게 되시나요? 기상님: 2003년도 초에 전문연구요원으로 일하기 위해 회사를 알아보고 있었어요. 그때 마침 브레인즈컴퍼니가 연구 병역 특례 업체로 지정돼 있었기 때문에 연구소장님의 소개로 입사하게 됐습니다. 재용님: 저는 정말 운 좋게 입사하게 된 케이스인 것 같아요. 개발자라는 직군에 관심이 있어 학원을 다니고 있다가 면접 경험을 쌓기 위해 지원했는데 합격했습니다. Q. 그동안 브레인즈컴퍼니에서 개발자로 일해오면서 가장 기억에 남는 업무 성과가 무엇인가요? 기상님: ZENIUS EMS를 만든 것. 초창기 ZENIUS 3.0을 사용할 땐 여러 개의 모듈을 각기 다른 프로그램으로 관리하고 있었어요. 그걸 보완하기 위해 라이브러리를 만들어 여러 개의 모듈을 한 프로그램으로 관리할 수 있게 구현해냈어요. 창립 초기에 제가 그 스타트를 끊었다는 것이 뿌듯했고, 큰 성취감이 들었어요. 재용님: 저는 ITSM에 로그인했을 때 그래프를 화면에 띄우는 일을 하고 있어요. 프론트 단에 데이터를 보내주는 작업인데, 재미있게 일하고 있습니다. Q. 반대로 업무를 하면서 가장 힘들었던 점은요? 기상님: 버그 처리가 가장 힘들어요. 이용자들의 버그 문의가 오면 기술을 지원해야 하는데, 문제가 있는 버그를 빨리 알아채지 못할 때 스트레스를 받아요. 재용님: 놓치는 게 있을 때요. 제가 꼼꼼한 성격은 아닌 탓에 실수를 하는 것 같아요. 동료들은 오히려 괜찮다고 위로하고 격려해주는데, 그럴 때면 미안한 감정과 함께 더 잘해야겠다는 생각이 들어요. Q. 분위기를 바꿔서 이번에는 일 이야기가 아닌 편한 이야기를 나눠볼게요. 브레인즈컴퍼니에는 다양한 복지제도가 있는데요. 기상님은 어떤 것이 가장 기억에 남으세요? 기상님: 해외 연수 제도요. 저는 첫 해외 연수로 세부에 갔었어요. 마음 맞는 동료와 함께 바다를 거닐 수 있다는 것 자체가 너무 행복했습니다. ‘미국 연수’도 기억에 남아요. 2014년에 갔던 미국 연수에서는 구글과 드롭박스, 코트라 등을 견학하기도 했어요. 코로나 터지기 직전에는 영국 연수도 갔었어요. 세계 최대 보안 전시 중 하나인 Infosec에 저희 회사가 참여했었죠. 해외 연수 외에 ‘패밀리 데이’라는 행사도 브레인저들에게 인기가 많습니다. 패밀리 데이는 직원 가족들이 함께 모여 진행하는 행사예요. 아이들을 위해서 행운권 추첨을 통해 선물을 주기도 하고, 함께 운동회도 하며 시간을 보냈던 게 생각 나네요. 이렇게 돌아보니, 브레인즈컴퍼니는 참 많은 혜택을 주는 회사네요. (웃음) Q. 요즘은 코로나로 연수 제도를 중단하고 있죠. 재용님 많이 아쉬워하시는 것 같은데요? (웃음) 대신 브레인즈컴퍼니, 이것만은 자랑하고 싶다! 하는 것이 있나요? 재용님: 연봉 인상과 좋은 동료. 이번에 전체적으로 연봉이 천만원씩 올라서 너무 좋았습니다. (웃음) 또 사내에 다양한 음료가 비치 돼있고, 아침을 제공해주는 것도 좋아요. 무엇보다 자랑거리는 좋은 동료 분들과 마음이 잘 맞아서 기분 좋게 출근한다는 것을 꼽을 수 있겠네요. Q. 동료분들 얘기가 나왔는데, 팀 내 분위기는 어떤가요? 기상님: "할 때는 하고, 놀 때는 놀자." 집중력을 요하는 일이다 보니 업무 중에는 독서실처럼 조용해요. 대신 점심시간이나 휴식시간에는 서로 편하게 이야기를 나누며 시끌벅적한 분위기를 만들어냅니다. 코로나 이전에는 라운지에서 게임도 즐기고 회식도 했었어요. 요즘은 한 달에 한 번씩(셋째 주 수요일) 저녁 시간에 같이 밥을 먹으면서 소통의 시간을 갖고 있습니다. 재용님: 분위기는 자유롭고 무엇보다 동료들이 인간적이에요. 일할 때 각자 자유롭게 노래를 듣는데 처음에는 신기했어요. 적응하고 보니, 개인만의 공간에서 자유롭게 일할 수 있는 환경이라 좋습니다. 팀 분위기는 타부서에 자랑하고 싶을 정도로 매우 좋아요. 업무 중 실수를 하면 미안한 감정부터 들 정도로, 팀원들 자체가 너무 착하고 좋은 분들이 많습니다. Q. 모두 즐겁게 일하고 계시네요. 앞으로 새로운 동료들이 팀에 합류하게 된다면 어떤 동료를 원하시나요? 기상님: 솔직하고 소통을 잘하며, 끊임없이 고민하는 개발자. 편견일 수 있지만, 개발자는 ‘은둔형’의 이미지를 갖고 있어요(물론 실제로는 그렇지 않은 사람도 많겠죠). 그런 성향을 가진 건 상관이 없지만, 의사소통에 문제가 되는 건 안돼요. 예를 들면, 코드에 문제가 있어도 성격 상 잘 말하지 않는 경우에 시간이 지나면 결국 잘못된 부분이 극명하게 드러나게 돼있거든요. 그래서 소통이 중요해요. 그런 상황에서는 솔직하게 말해줬으면 해요. 또 개발 공부를 할 때 좀 더 읽기 편한 코드나 예외 요소를 여러 각도에서 고려해 보는 자세가 필요하다고 생각해요. 재용님: 꼼꼼한 개발자요. 언어 하나를 빠뜨리면 프로그램 자체에 문제가 생기기 때문에 완전히 집중해서 노력하는 자세가 중요해요. Q. 최근 개발자 직군이 사회적으로 인기가 많은데요. 두 분은 개발자로 진로를 선택하게 된 이유가 있으신가요? 기상님: 적성에 잘 맞고 재미있어서요. 제 전공은 기계공학이었습니다. 당시 기계공학과에 ‘프로그램 개발’이라는 과 소모임이 있었는데요. 소모임에서 프로그램을 잘 다루시는 선배님들이 방학 기간에 멘토-멘티 형식으로 후배들을 가르쳐줬어요. 그 때 C언어, C++ 등을 배우다가 학부 연구소에 발탁이 됐어요. 로봇, 자동차와 같은 시뮬레이터를 만드는 ‘자동화 연구실’에서 일했고, 너무 재미있어서 자연스럽게 대학원까지 가게 됐습니다. 재용님: 개발은 흥미롭고 매력적인 직군이라고 생각해요. 저도 개발 관련 전공은 아니었어요. IoT 쪽이었는데, 코딩 수업을 들은 적이 있었어요. 그 때 코딩에 흥미를 느껴 학원까지 등록해서 다니다 보니 개발자가 됐습니다. Q. 기상님이 입사할 당시의 ‘개발’은 현재와 비교해 봤을 때 어떤 차이가 있나요? 기상님: 제가 입사할 당시의 개발은 ‘수동적인 업무’였습니다. 그 때는 SI성 사업이 주였어요. 하청업체의 위치에 있었다고 볼 수 있죠. 전산시스템을 필요로 하는 곳으로부터 하청을 받아, 시스템의 기획, 개발, 유지보수, 운영 등을 처음부터 끝까지 요구하는 대로 해야 해서 1~2년씩 파견을 나가기도 했어요. 그러다 보니 야근과 특근이 많았죠. 반면에, 현재는 능동적인 스타일로 바뀐 것 같아요. 이제는 개발자들에게 본인이 원하는 대로 다 맞춰 달라고 요구하지 않아요. 오히려 개발자들이 만들고 싶은 제품을 개발하고 업체에게 구입을 요구해요. 그러다 보니 자율적으로 일하는 분위기로 바뀌었고, 이전보다 훨씬 개발 환경도 좋아졌다고 생각해요. Q. 재용님, 요즘 젊은 세대 사이에서는 개발자에 대한 인식이 어떤가요? 재용님: MZ세대는 개발자를 이공계열 중에서도 가장 매력적이고 창조적인 직업이라고 생각하는 것 같아요. 기상님의 말을 들으니 개발 환경이 이전보다 능동적으로 바뀌어서 그런 것 같네요. 무에서 유를 창조해내고, 자신이 만든 웹사이트가 가시적으로 드러난 것을 사람들이 볼 때 성취감을 느껴서 개발자를 선택하는 20대 분들이 많더라고요. Q. 그럼 재용님, 브레인즈컴퍼니에 입사를 원하는 개발자를 위해 입사 과정과 함께 합격 꿀팁 부탁해요! 재용님: 서류 전형에서는 ‘객관성’, 면접은 ‘힘빼기’라고 생각해요. 저는 브레인즈컴퍼니에 총 두 번 지원했고, 처음에는 서류에서 탈락했어요. 개발자 분들이 자기소개서나 이력서를 쓸 때 자신만 이해할 수 있는 내용으로 서류를 작성하는 경우가 많아요. 개발에 대해 잘 모르시는 분들도 이해할 수 있게 객관적이고 구체적으로 쓰는 것이 중요하다고 생각합니다. 실제 상황이나 예시를 들면 더욱 좋고요. 면접은 모범적인 답이지만, 긴장하지 않고 말하는 것이 중요하다고 생각합니다. 브레인즈컴퍼니 면접 당시, 긴장을 많이 했더니 알고 있는 용어나 언어도 기억이 나지 않아 당황스러웠어요. 그 이후에 힘이 풀려 오히려 편하게 답변했더니, 유연하게 대처할 수 있었어요. 개발자 면접은 즉흥적인 문제 해결 능력을 요구하기 때문에 유연성이 필요합니다. 긴장하지 않고 힘을 빼고 임하시는 걸 추천 드립니다. Q. 마지막 질문 드릴게요. 두 분의 앞으로 목표와 계획이 궁금합니다. 기상님: 끊임없이 새로운 개발에 도전할 계획입니다. 개발 자체가 일로 다가오지 않게 하기 위해서는 계속해서 새로운 것에 관심을 가져야 한다고 생각해요. 가령, 제품 개발을 하다 보면 그 제품에만 집중해서 다른 보조 기술 개발은 못 보게 되는 경우가 생기는데요. 그럴 때마다 새로운 기술에 대한 호기심을 잃지 않고 도전해 나가는 것이 제 목표입니다. 재용님: 저는 아직 신입이니 개발 능력을 키우는 것이 목표이지 않을까요? 5년 후에는 특히 Back-end 쪽에서 자유자재로 프로그램을 만들어낼 수 있는 개발자로 성장해 있었으면 좋겠네요.
2022.08.04
리눅스와 윈도우의 시스템 로그를 효과적으로 모니터링하는 법
리눅스와 윈도우의 시스템 로그를 효과적으로 모니터링하는 법
대부분의 운영체제(OS)와 프로그램은 시스템 상태를 기록하기 위해 다양한 로그를 생성합니다. 이 로그들은 시스템의 장애를 감지하고, 예측하며, 침입을 탐지하고, 서비스가 정상적으로 작동하는지를 확인할 수 있습니다. 그렇다면 모든 운영체제가 동일한 방식으로 로그를 남길까요? 정답은 NO!입니다. 우리가 주로 사용하는 리눅스(Linux)와 윈도우(Window) 운영체제는 로그 관리 방식이 서로 다릅니다. 리눅스는 여러 위치에 로그를 분산해 저장하는 반면, 윈도우는 이벤트 로그라는 중앙 집중화된 방식으로 관리합니다. 따라서 이번 글에서는 각 운영체제의 로그 체계가 어떻게 구성되어 있는지, 이러한 로그들이 왜 중요하고, 효과적으로 모니터링하는 방법은 무엇인지 살펴보도록 하겠습니다. 1. 리눅스 로그 종류 리눅스의 주요 로그는 /var/log 디렉토리에 저장되며, 파일 형태 또는 바이너리(이진법) 형태로 기록됩니다. 이 로그 파일들은 특정 상황을 기록하고, 장애 발생 시 필요한 정보를 제공합니다. 리눅스 로그는 크게 시스템 로그, 부팅 로그, 보안 로그로 분류하여 관리합니다. 시스템 로그는 syslog나 rsyslog에 의해 관리되며, 설정에 따라 특정 항목을 제외한 대부분의 시스템 이벤트가 기록됩니다. 시스템 로그에는 메모리 부족으로 인한 성능 저하나 애플리케이션 종료와 같은 자원 문제뿐 아니라, 네트워크 연결 오류로 인해 네트워크 인터페이스 카드(NIC)에서 발생한 문제, 프로그램이 시스템 내 잘못된 경로나 리소스에 접근하려 할 때의 오류가 포함됩니다. 문제가 발생했을 때 가장 먼저 확인하는 로그 파일로, 문제 원인 분석과 해결에 중요한 역할을 합니다. 서버에는 운영 체제(OS) 외에도 데이터베이스(DB), 웹 애플리케이션 서버(WAS) 등 다양한 애플리케이션이 실행됩니다. 이때 시스템 자원 문제는 애플리케이션 성능을 저하시킬 수 있고, 반대로 애플리케이션 오류가 시스템에 영향을 주기도 합니다. 시스템 로그는 이러한 상호작용을 파악하고 장애를 조기에 진단하는 데 필요한 데이터를 제공합니다. 부팅 로그는 서버가 시작될 때 발생하는 주요 이벤트를 기록하여 시스템이 정상적으로 초기화되었는지 확인하는 데 사용됩니다. 이 로그는 커널 업데이트나 BIOS 펌웨어 변경으로 서버를 재부팅하거나 설정이 변경될 때 유용한 자료가 됩니다. 부팅 로그는 주로 두 파일로 구성되는데요. boot.log는 각 서비스가 정상적으로 시작되었는지 기록하고, dmesg는 커널이 기록한 하드웨어 상태와 초기 설정 정보를 포함합니다. 이를 통해 서버가 정상적으로 부팅되지 않거나 서비스가 제대로 작동하지 않을 때 문제의 원인을 파악할 수 있습니다. 보안 로그는 서버에 접근한 기록과 인증 정보를 담고 있습니다. 예를 들어 telnet, SSH, FTP 등을 통해 서버에 로그인할 때마다 어떤 방식을 접속했는지 secure 로그 파일에 기록됩니다. 보안 로그는 특히 해킹 시도나 비정상적인 접근이 발생했을 때 중요한 자료가 되며, 반복적인 로그인 실패와 같은 의심스러운 활동을 추적하는 데 사용됩니다. 시스템 로그와 보안 로그는 로그 레벨에 따라 로깅의 내용이 달라집니다. 로그 레벨이 높아지면 더 많은 정보가 기록되지만, 그만큼 불필요한 내용까지 출력되기 때문에 상황에 맞게 조절해야 합니다. 특히 ERR 등급 이하의 로그는 시스템이나 프로그램의 정상 작동에 영향을 줄 수 있는 항목이기 때문에, 이러한 이벤트가 발생하면 빠르게 대응하는 것이 필요합니다. 2. 윈도우 로그 종류 윈도우 로그는 이벤트 로그 형식으로 중앙 집중화되어 관리됩니다. 시스템 로그가 한 곳에서 관리되기 때문에 문제가 발생했을 때 접근이 용이합니다. 이벤트 로그는 [시작] → [제어] → [관리 도구] → [이벤트 뷰어] 또는 eventvwr 명령어로 쉽게 확인할 수 있습니다. 윈도우의 이벤트 로그는 시스템, 보안, 애플리케이션, 설치 이렇게 네 가지 카테고리로 통합되어 관리됩니다. 각 이벤트에는 고유한 ID가 부여되어 있어, 문제 발생 시 검색 기능을 통해 빠르게 조회할 수 있습니다. 프로그램이 충돌하여 종료되거나 하드웨어 장애 같은 시스템 문제가 발생하면 이벤트 로그에 오류로 기록되며, 이러한 오류 이벤트가 발생하면 신속한 대응이 필요합니다. 3. 효율적으로 시스템 로그 모니터링하는 법 리눅스와 윈도우가 서로 다른 방식으로 시스템 로그를 관리함에 따라, 각각의 로그 시스템의 상태를 실시간으로 파악하고 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있어야 합니다. 하지만 서버의 개수가 많아질수록 이러한 로그들을 24시간 내내 모니터링 하기란 쉽지 않습니다. 특히 예상치 못한 상황에서 빠르게 대응하려면 효율적인 모니터링 솔루션이 필수입니다. 로그 모니터링이 가능한 Zenius SMS은 시스템 로그의 잠재적인 문제를 사전에 감지하고, 문제가 발생했을 때 즉각적인 알림을 통해 서비스가 안정적으로 운영될 수 있도록 지원합니다. 모니터링이 필요한 로그 파일 경로와 특정 장애 문자열을 설정하면, 커널로그뿐만 아니라 운영 중인 다양한 서비스 로그까지 모니터링할 수 있습니다. 다음 내용을 통해 좀 더 자세한 기능을 살펴보겠습니다. 3-1. 로그 감시 (일반 정규식) Zenius SMS는 기본적으로 일반 정규식을 사용하여 특정 장애 문자열이 포함된 로그 항목을 간단히 감지할 수 있습니다. 예를 들어 'error'와 같은 특정 단어를 설정해두면, 해당 단어가 포함된 로그가 발생할 때마다 자동으로 탐지하여 관련 이벤트로 기록됩니다. 이러한 기능은 간단한 오류 모니터링에 적합하며, 빠르게 문제 상황을 파악할 때 유용합니다. 3-2. 로그 감시 (확장 정규식) Zenius SMS는 보다 정교한 모니터링이 필요한 상황을 위해 확장 정규식 기능도 지원합니다. 특정 패턴이나 조건을 설정하여 로그 이벤트를 세밀하게 감지할 수 있습니다. 예를 들어 변수 문자열을 활용하거나 특정 컨테이너가 'running' 상태가 아닐 때만 탐지하거나, 특정 서비스 이름과 오류 메시지가 함께 포함된 경우만 감지하는 등의 설정이 가능합니다. 이러한 기능은 복잡한 시스템 환경에서 더욱 세부적인 조건을 감지하고 대응하는 데 유리합니다. 윈도우의 이벤트 로그의 중요도에 따라 서버에 직접 접속하지 않고도 실시간으로 확인할 수 있습니다. 또한 '내보내기' 기능을 통해 특정 로그 이벤트의 이력을 별도로 저장하고 관리할 수 있습니다. 3-3. 윈도우 이벤트 로그 감시 Zenius SMS는 윈도우 이벤트 로그에서 특정 내용이나 이벤트 ID를 지정하여 선택적인 모니터링이 가능합니다. 발생 횟수, 유효 기간, 구분(예:시스템), 종류(예:정보) 등의 다양한 조건과 이벤트 ID를 설정하여, 설정된 조건에 맞는 이벤트만 필터링할 수 있습니다. 이를 통해 중요한 이벤트에 집중하여 효율적으로 로그를 관리할 수 있습니다. 3-4. 로그 파일 모니터링 로그 파일은 단순히 장애 문자열을 감지하는 용도뿐만 아니라, 파일 내 특정 값을 추출해 수치 데이터로 관리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. Zenius SMS 모니터링 솔루션은 이러한 로그 파일에서 추출한 데이터를 차트 형태로 시각화하여 실시간 모니터링이 가능합니다. 로그 감시 설정에서 특정 값에 변수를 지정하면, 로그 파일에서 추출한 count 값이나 현재 상태를 실시간으로 추적할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 서버 상태뿐 아니라, 데이터베이스(DB) 결과 값이나 웹 애플리케이션 서버(WAS) 상태 등도 한눈에 파악할 수 있습니다. 서버 환경이 점차 복잡해질수록 시스템 로그 모니터링의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 특히 리눅스(Linux)와 윈도우(Window) 등 운영체제에서 발생하는 로그 파일을 실시간으로 모니터링하고, 문제가 발생하면 즉각 대응할 수 있는 체계는 안정적인 서비스 운영에 필수입니다. Zenius SMS와 같은 솔루션은 정규식 기반의 로그 감지, 실시간 알림, 데이터 시각화 기능을 통해 잠재적인 문제를 신속하게 파악할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능을 갖춘 솔루션을 통해 서버 상태를 명확히 파악하고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 서비스를 운영해 보시길 바랍니다!
2024.11.05
쿠버네티스 모니터링 솔루션, Zenius K8s의 주요기능과 특장점
쿠버네티스 모니터링 솔루션, Zenius K8s의 주요기능과 특장점
많은 기업이 Kubernetes(K8s)를 통해 애플리케이션을 대규모로 배포하고 관리하면서, 이에 맞는 모니터링 솔루션의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 멀티 클러스터 환경이 확산되고 애플리케이션과 인프라 요소가 긴밀히 연결된 IT 인프라에서는, 리소스 상태를 실시간으로 파악하고 신속하게 대응할 수 있는 모니터링이 필요하기 때문입니다. 이러한 상황에서 Zenius K8s는 멀티 클러스터 통합 관리, 애플리케이션 성능 분석, 연관 장비 모니터링 등 다양한 기능을 제공합니다. Kubernetes 환경을 더욱 효과적으로 관리하게 해주는 Zenius K8s의 주요기능과 특장점을 알아보겠습니다. Zenius K8s의 주요기능 [1] 멀티 클러스터 통합 모니터링 쿠버네티스 환경에서는 여러 클러스터를 동시에 관리해야 할 상황이 빈번하게 발생합니다. Zenius K8s는 멀티 클러스터 환경을 단일 화면에서 통합해서 관리할 수 있는 기능을 제공하여, 운영자가 각 클러스터의 상태를 손쉽게 모니터링할 수 있도록 지원합니다. 특히, 자동 생성되는 Topology Map은 클러스터 내부 구성 요소(Node, Pod, Container) 간의 관계를 직관적으로 시각화합니다. 이를 통해 운영자는 각 구성 요소의 연관성과 의존성을 명확히 이해할 수 있으며, 잠재적인 문제를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이러한 시각적 도구는 운영자가 복잡한 구조를 보다 체계적으로 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. [전체 클러스터 운영 요약 화면 예시] Zenius K8s는 또한, 클러스터별 주요 성능 지표를 요약한 화면과 세부 데이터를 확인할 수 있는 상세 데이터 화면을 제공합니다. 요약 화면에서는 클러스터 간의 성능 차이를 비교 분석할 수 있으며, 세부 데이터 화면에서는 개별 클러스터 내 특정 구성 요소의 성능 문제를 심층적으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 클러스터에서 리소스 사용량이 급증하는 현상을 요약 화면에서 확인한 후, 상세 데이터 화면으로 전환해 어떤 Pod나 노드가 문제의 원인인지 정확히 파악할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반의 접근 방식은 운영자가 적절한 대응 조치를 빠르게 취할 수 있도록 합니다. [2] 지능형 장애 탐지 및 신속한 대응 지원 Zenius K8s는 쿠버네티스의 기본 이벤트 관리 기능을 확장하여, Kubernetes 자체 이벤트와 Zenius 전용 이벤트를 구분해 보다 세부적으로 체계화된 장애 관리 기능을 제공합니다. 각 이벤트에 대해 임계값과 심각도를 운영자 정의할 수 있어, 운영자는 환경에 적합한 기준으로 장애를 감지하고 우선순위를 설정할 수 있습니다. Zenius K8s의 다채널 알림 시스템은 푸시 앱, 이메일, 문자 등 다양한 방식으로 장애 정보를 즉시 전달하여 운영자가 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 단순히 알림을 보내는 것에 그치지 않고, 장애 발생 시점부터 종료 시점까지의 전체 상황을 기록하고 분석할 수 있어, 운영자는 문제 해결뿐만 아니라 유사 상황에 대한 재발 방지 대책을 수립할 수 있습니다. 또한, Zenius K8s는 발생한 장애 이벤트에 대한 상세 로그와 이력 데이터를 제공하여, 운영자가 근본 원인을 신속히 파악할 수 있도록 지원합니다. 이를 기반으로 장애 발생 원인과 영향을 체계적으로 분석하고, 동일한 문제가 재발하지 않도록 최적의 운영 환경을 설계할 수 있습니다. [이벤트 현황관리 화면 예시] [3] 실시간 로그 모니터링 및 분석 운영 환경에서 발생하는 로그는 문제의 원인을 파악하고 성능을 최적화하는 데 중요한 데이터를 제공합니다. Zenius K8s는 컨테이너 기반 애플리케이션의 동작, 오류, 디버깅 로그는 물론, Kubernetes 이벤트 로그(Kubelet, API Server 등)까지 실시간으로 수집하고 분석할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능은 운영자가 시스템의 전반적인 상태를 심층적으로 모니터링하고, 잠재적 문제를 사전에 발견할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s의 실시간 로그 모니터링은 시점별 데이터 분석 기능을 통해 특정 기간 동안 발생한 로그 데이터를 확인하고, 문제 발생 시점과 원인을 빠르게 추적할 수 있도록 돕습니다. 운영자는 실시간으로 발생하는 로그를 모니터링하며, 필요할 경우 보고서 형태로 데이터를 내보내어 팀 내 공유나 추가 분석에 활용할 수 있습니다. 이 기능은 장애 대응 시간을 단축시키는 동시에, 문제 해결을 위한 협업을 효율적으로 지원합니다. 또한, Zenius K8s의 실시간 로그 분석 기능을 통해 운영자는 현재 발생하고 있는 로그를 실시간으로 확인하여 상황에 따라 빠르게 조치를 취할 수 있습니다. 이 기능은 운영 환경에서 투명성을 강화하고, 예기치 않은 장애로 인한 서비스 중단을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. [4] 효율적인 리소스 활용 지원 Zenius K8s는 클러스터와 주요 구성 요소(Node, Pod, Container)의 CPU, 메모리, 네트워크 사용량을 실시간으로 추적하여, 자원이 비효율적으로 사용되거나 과부하가 발생할 가능성을 사전에 감지할 수 있는 모니터링 기능을 제공합니다. 운영자는 이를 통해 특정 구성 요소가 리소스를 과도하게 소모하고 있는지 빠르게 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 Pod가 비정상적인 메모리 사용량을 보일 경우, Zenius K8s는 이를 즉각 감지하여 경고를 제공하고, 운영자가 문제를 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 기능은 리소스의 낭비를 줄이고, 시스템의 안정성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 쿠버네티스의 자동 확장 기능에 따라 생성되는 파드(Pod)에 대해 Zenius K8s는 자동으로 모니터링을 수행합니다. 이를 통해 새로 생성된 파드의 상태와 리소스 사용량을 실시간으로 추적하여 운영자는 추가적인 설정 없이도 전체 시스템의 상태를 효율적으로 관리할 수 있습니다. Zenius K8s의 특장점 Zenius는 K8s는 위에 살펴본 주요기능에 더해서, 복잡한 쿠버네티스 환경을 더욱 효과적으로 운영하고 관리할 수 있도록 지원할 수 있는 세 가지 특장점을 가지고 있습니다. [1] 확장성 있는 구조를 바탕으로 한 연관 장비 통합 모니터링 Zenius는 K8s 모니터링을 포함하여 SMS, NMS, APM, DBMS등 총 23개의 포인트 솔루션을 연계할 수 있는 Framework으로 구성되어 있습니다. 따라서 운영자는 Kubernetes 클러스터는 물론 컨테이너 오케스트레이션, 서비스 모니터링, 네트워크 관리, 애플리케이션 성능 분석까지 한 시스템에서 일괄적으로 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 이러한 확장성은 운영자가 새로운 모니터링 대상을 손쉽게 추가하고, 기존 인프라와 새로운 인프라를 유기적으로 통합하여 대규모 환경에서도 일관된 관리 체계를 유지할 수 있도록 합니다. 예를 들어, Kubernetes 클러스터와 네트워크 장비를 연결해 네트워크 병목 현상이 클러스터 및 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 이러한 통합 모니터링은 대규모 환경에서도 일관성을 유지하며, 복잡한 IT 환경에서 발생하는 문제의 근본 원인을 효율적으로 분석할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s는 또한, 서버, 네트워크 장비, 애플리케이션 등 IT 인프라 전반에 대한 성능 데이터를 통합적으로 제공합니다. 이를 통해 특정 장비나 네트워크에서 발생한 성능 저하가 클러스터 및 애플리케이션 운영에 미치는 영향을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 이처럼 전체 IT 인프라를 아우르는 통합 모니터링 기능은 운영자에게 단순히 데이터를 제공하는 것을 넘어, 서비스 안정성과 문제 해결의 정확성을 높이는데 기여합니다. [2] APM 연계를 통한 애플리케이션 심층 분석 쿠버네티스는 애플리케이션을 컨테이너화하여 자동화된 배포, 확장, 관리를 가능하게 함으로써 서비스의 안정성과 효율성을 높이는 데 주로 활용됩니다. 따라서 쿠버네티스 모니터링 솔루션은 APM(Application Performance Management)과의 연계가 중요합니다. Zenius K8s는 APM과의 강력한 연계를 통해 Kubernetes 환경 내에서 운영 중인 애플리케이션의 성능을 세밀하게 분석할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 애플리케이션이 처리하는 트랜잭션 속도와 같은 주요 성능 지표는 물론, 지연 발생 구간, 병목 현상 등을 실시간으로 모니터링하고 분석하여 문제의 근본 원인을 신속히 진단할 수 있도록 합니다. 특히, APM 연계를 통해 애플리케이션의 전체 트랜잭션 흐름을 시각화함으로써 개별 트랜잭션에서 발생하는 성능 저하나 지연이 클러스터 성능에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 트랜잭션에서 비정상적인 지연이 발생할 경우, APM 솔루션은 이를 실시간으로 탐지하여 해당 구간에 대한 세부적인 성능 데이터를 제공합니다. 이를 통해 트랜잭션 지연의 원인을 파악하고, 최적화 작업을 통해 성능을 개선할 수 있습니다. 또한, Zenius K8s는 트랜잭션 병목 현상의 위치와 원인을 명확히 규명할 수 있는 분석 도구를 포함하고 있어, 특히 마이크로서비스 구조의 복잡한 애플리케이션에서 병목 구간을 체계적으로 최적화할 수 있습니다. 이와 같은 심층적인 성능 분석 기능은 단순히 자원 사용 모니터링을 넘어, 애플리케이션 내부에서 발생하는 성능 이슈를 구체적으로 진단하는 데 중점을 둡니다. [3] 메타정보와 변경 이력 관리의 편의성 Zenius K8s는 Kubernetes 오브젝트에 대한 상세한 메타정보를 명령어 입력 없이 직관적으로 조회할 수 있는 고급 메타정보 뷰어를 제공합니다. 운영자는 각 오브젝트의 이름, 라벨(Label), 주석(Annotation) 등 주요 메타정보를 빠르게 확인할 수 있어 오브젝트 상태를 명확히 이해할 수 있습니다. 이 기능은 클러스터의 모든 오브젝트에 대해 체계적인 정보를 제공하며, 특히 동적이고 복잡한 Kubernetes 환경에서 유용하게 활용됩니다. [K8s 구성 요소 별 메타 정보 조회 화면 예시] 또한, Zenius K8s는 구성 변경 이력 관리 기능을 포함하여 이전에 수행된 구성 변경 사항을 시각적으로 한눈에 확인할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 운영자는 특정 시점에서 이루어진 설정 변경이 클러스터 성능에 미친 영향을 파악하거나, 문제 발생 시 원인을 추적하여 신속히 복구할 수 있습니다. 이를 통해 변경 이력 내역을 단계별로 조회할 수 있습니다. Zenius K8s의 메타정보 및 변경 이력 관리 기능은 구성 변경이 빈번하게 발생하는 대규모 Kubernetes 환경에서 특히 중요한 역할을 합니다. 구성 요소가 많고 자주 변경되는 환경에서는 변화에 따른 혼선이 발생하기 쉬운데, 이 기능은 구성 내역의 투명성을 제공하고, 불필요한 문제를 예방하며, 신속한 문제 해결을 가능하게 합니다. 운영자는 변경 이력을 기반으로 각 오브젝트의 최신 상태와 과거 설정 내역을 체계적으로 관리하여 안정적인 운영을 유지할 수 있습니다. [메타 정보 이력 추적 및 변경 사항 조회 화면 예시] Zenius K8s는 멀티 클러스터 관리, 실시간 모니터링, 장애 탐지 및 대응, 자원 활용 최적화 등 Kubernetes 운영에서 필수적인 기능을 제공합니다. 특히, Framework 기반 구조를 통해 SMS, NMS, APM, DBMS와 같은 다양한 포인트 솔루션과 연계가 가능하여, 컨테이너 오케스트레이션부터 네트워크 관리, 애플리케이션 성능 분석까지 포괄적인 모니터링과 관리를 지원합니다. 특히, APM 연계 기능은 애플리케이션의 트랜잭션 속도, 병목 현상, 지연 발생 구간 등 주요 성능 지표를 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있도록 하여, 문제의 근본 원인을 빠르게 진단하고 최적화할 수 있도록 돕습니다. 연관 장비 모니터링 기능은 서버, 네트워크 장비 등 IT 인프라 전반의 상태를 통합적으로 분석하여, 각 요소가 Kubernetes 클러스터와 애플리케이션 성능에 미치는 영향을 정확히 파악할 수 있도록 지원합니다. Zenius K8s는 이러한 기능들을 통해 운영자가 복잡한 IT 환경에서도 안정적이고 효율적인 관리 체계를 구축할 수 있도록 도와주는 유용한 솔루션입니다.
2024.11.21
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