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메모리 누수 위험있는 FinalReference 참조 분석하기
김진광
2023.10.12
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[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!
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©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
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#제니우스 APM
김진광
APM팀(개발3그룹)
개발3그룹 APM팀에서 제품 개발과 기술 지원을 담당하고 있습니다.
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클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
오늘날 IT 인프라 운영환경은 매우 복잡해졌어요. 갑작스러운 환경 변화에 따라 신속한 대응도 필요한 시점이죠. 이러한 현상으로 많은 기업들이 온프레미스(On-premise) 환경에서 클라우드(Cloud) 환경으로 전환하는 추세이기도 해요. 클라우드 컴퓨팅 서비스 중에는 여러 벤더가 있는데요. 대표적으론 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)가 있어요. 그중 ‘AWS’는 국내 클라우드 시장에서 3년 간 70% 내외의 시장점유율로, 1위를 차지했는데요(*클라우드 서비스 분야 실태조사(2022), 공정거래위원회) 이처럼 높은 점유율을 가진 1) AWS의 주요 서비스를 살펴보고 2) 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유는 무엇인지 3) AWS의 각종 서비스를 모니터링할 수 있는 제니우스(Zenius)도 함께 소개해 드릴게요! AWS(Amazon Web Services)란? AWS는 ‘Amazon Web Services’의 약어로, 아마존 닷컴이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 서비스의 집합이에요. AWS에서 제공하는 여러 가지 서비스를 이용하면, 기업 및 개인이 필요한 컴퓨팅 리소스를 유연하게 확장하고 관리할 수 있죠. AWS 주요 서비스는 다음과 같아요! AWS 주요 서비스 ▪Amazon VPC(Amazon Virtual Private Cloud) 격리된 네트워크 환경을 구성하게 해주는 서비스예요. AWS의 동일 계정이나, 서로 다른 계정 간에 격리된 네트워크를 연결할 수 있도록 다양한 옵션들을 제공해 줘요. ▪Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) AWS에서 가장 많이 사용되는 컴퓨팅 서비스예요. 가상 서버를 호스팅 할 때 사용하죠. 리눅스나 윈도우 환경 등 다양한 인스턴스 유형을 지원하고, 필요에 따라 성능을 조정할 수 있어요. 생성 가능한 인스턴스 타입은 리전 별 차이가 있으나, 100개~300개에 이를 정도로 방대하답니다. ▪AWS Lambda AWS에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼이에요. 여기서 ‘서버리스’란 개발자가 서버의 존재를 신경 쓸 필요가 없다는 뜻이에요. AWS에서는 서버 인프라에 대한 프로비저닝, 유지관리 등을 대신 처리해 주죠. 이처럼 개발자가 비즈니스 로직에 집중하여 코드를 실행하게 해줘요. ▪Amazon S3 AWS에서 제공하는 스토리지 서비스예요. S3는 파일시스템이 아닌 오브젝트 스토리지 서비스로, 모든 파일에 API를 통해 접근 가능해요. 무제한적인 확장성, 높은 가용성과 내구성을 제공하며 단일 파일을 최대 5TB까지 업로드할 수 있어요. ▪Amazon EBS(Amazon Elastic Block Store) EC2 인스턴스에 장착하여 사용할 수 있는 가상 저장 장치에요. EBS를 연결하여 파일을 저장하면, EC2 인스턴스와 관계없이 데이터를 영구적으로 보관 가능해요. 이 밖에도 AWS에서 제공하는 서비스는 매우 방대한대요. 아래 URL로 접속 시, 필요한 서비스 목록 확인이 가능하답니다! ? 더 많은 AWS 서비스가 궁금하다면? 온프레미스와 AWS의 차이 온프레미스 방식은, 클라우드 컴퓨팅 서비스가 나오기 전까지 기업에서 전통적으로 사용한 ‘일반적인 인프라 구축 방식’이에요. 온프레미스 환경에서 서버를 운영하면, 호스팅 서비스를 이용하거나 서버를 직접 구매 또는 임대하죠. 그다음 데이터 센터(IDC, Internet Data Center) 또는 기업 전산실에 설치하여 운영해요. 하지만 물리적인 서버를 직접 설치할 경우, 많은 시간과 비용이 소모되어 이를 위한 운영 공간과 인력이 필요할 수 있어요. 예시를 들어 볼게요. 대형 콘서트 예매, 대학교 수강신청, 입시 원서 접수 등 단기간에 트래픽이 급증했다가 감소되는 경우를 생각해 볼까요? 이때 ‘온프레미스 방식’으로 시스템을 구축한다면, 매우 많은 비용 낭비가 발생하게 될 거예요. 반면 AWS의 경우는 어떨까요? 인터넷이 연결된 어디에서든 쉽게 인프라를 구축하고, 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있어요. 큰 이벤트를 처리한 후 생성된 리소스를 간편하게 삭제할 수 있죠. 이처럼 온프레미스 방식과 대비한다면, 남는 자원에 대한 비용 고민이 없어지겠죠? 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유 이처럼 AWS는 매우 유연하고 확장성 있는 클라우드 서비스예요. 하지만 모든 서비스를 AWS를 이용해서 서비스하는 것은 한계가 있는데요. 이유는 다음과 같아요. ▪보안 및 규정 준수 민감한 데이터나 규정 준수가 필요한 업무의 경우, 사설 클라우드나 온프레미스 환경의 자체 데이터 센터를 통해 운영하려는 경향이 있어요. ▪비용 효율 AWS는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에, 예측할 수 없는 트래픽 증가 등에 대응하기에 좋아요. 하지만 서비스에 따라 온프레미스 환경에서 운영하는 것이 비용 측면에서 더 효율적인 경우가 있죠. 이처럼 많은 기업이 AWS를 이용한 클라우드 서비스로 전환하는 추세지만, 당분간 온프레미스 방식과 결합한 하이브리드 클라우드 운영환경이 많은 편이에요. 그렇다면 이러한 하이브리드 클라우드 운영 환경을 모니터링할 수 있는 방법이 없을까요? 바로 ‘제니우스’를 활용한다면 가능해요! 제니우스를 이용한 하이브리드 클라우드 모니터링 구성도 제니우스 하이브리드 클라우드 모니터링 프로세스를 간략히 소개할게요! 우선 클라우드 환경 단계에서는 AWS 서비스를 이용하여 구축된 클라우드 환경 정보를 RestAPI 방식으로 수집해요. CMS Manager는 AWS 클라우드 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 주죠. EMS Manager는 온프레미스 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 줘요. Web UI에서는 스토리지에 저장된 데이터를 이용하여, 사용자에게 모니터링 정보를 제공한답니다! 제니우스에서 AWS 모니터링하기 제니우스를 이용한 ‘하이브리드 클라우드 모니터링 구성’을 좀 더 자세히 살펴볼까요? ▪CMS > 모니터링 > 요약 : 위 그림은 AWS 통합 요약 페이지인데요. EC2, RDS, VPC 등 과금 현황까지 통합 모니터링할 수 있어요. ▪EMS > 토폴로지 > 클라우드 맵 : 리전 별 자동 구성형 클라우드 맵 페이지에서는, AWS 리전 별 이용하는 서비스와 연관관계를 클라우드 맵이 자동으로 구성해 줘요. ▪CMS > 클라우드서비스 > EC2 > 주요 성능 지표 : 주요 성능지표 모니터링 페이지에서는 AWS 콘솔에 접속하지 않고, AWS 주요 성능 지표에 대한 모니터링 추이를 확인할 수 있어요. ▪EMS > 오버뷰 : 오버뷰를 통한 온프레미스 + AWS 통합 모니터링 페이지에서는, AWS 모니터링 항목과 온프레미스 환경 모니터링 항목의 통합 현황판을 확인할 수 있어요. 이처럼 AWS와 온프레미스 환경은 물론, 더 다양한 환경의 인프라 모니터링을 위해 제니우스를 사용을 해보는 건 어떨까요?
2023.11.16
네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS에서 Private OID로 기능 확장하기
네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS에서 Private OID로 기능 확장하기
통상적인 NMS는 기본적으로 Public OID(표준 MIB) 기반으로 네트워크 장비를 관리하지만, 실제 운영 환경에서는 표준 MIB로 수집할 수 없는 장비 고유 성능 정보가 많습니다. 이를 반영하기 위해 네트워크 모니터링 툴 Zenius는 Private OID를 직접 등록하여 모니터링 범위를 확장할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능을 통해 조직 특화 정보나 특정 벤더의 내부 성능 정보를 Zenius 모니터링 체계에 그대로 반영할 수 있으며, 등록된 Private OID는 성능 그래프·추이 분석·감시 정책 등 모든 기능과 완전히 통합되어 사용됩니다. 네트워크 모니터링 툴, Zenius NMS 기능 구성/확인 절차 이제 Private OID를 실제로 어떻게 등록하고 모니터링하며 감시 정책으로 연결하는지, 전체 흐름을 단계별로 살펴보겠습니다. Step 1. OID 등록 [NMS > 설정 > 장비 > OID > 등록] 먼저 Private OID를 추가하기 위해 OID 등록 화면으로 이동합니다. 이 단계에서는 새로 등록할 OID가 어떤 장비에서 사용될지 지정하는 절차를 진행합니다. 필요에 따라 여러 장비에 동일한 설정을 적용할 수 있어, 다양한 장비 환경에서도 손쉽게 관리할 수 있습니다. Step 2. 장비의 Private OID 등록 [NMS장비 선택(체크박스) > OID, OID명 등 필수정보 입력] 장비를 선택한 뒤, 모니터링할 Private OID 정보를 입력합니다. 여기에서 입력한 값들이 실제 성능 항목으로 등록됩니다. - OID: 모니터링할 Private OID를 입력합니다. Zenius는 사칙연산을 지원하므로 여러 OID 값을 조합하여 계산식 기반 지표를 만들 수도 있습니다. (사칙연산 입력 예시) ((.1.3.6.1.4.1.2021.4.5.0-(.1.3.6.1.4.1.2021.4.6.0+.1.3.6.1.4.1.2021.4.14.0+.1.3.6.1.4.1.2021.4.15.0))/.1.3.6.1.4.1.2021.4.5.0)*100 - OID명: 해당 OID를 식별하기 위한 이름을 입력합니다. - 데이터종류: OID가 제공하는 데이터 유형을 선택합니다. - 수집주기: 기본 5분이며, 필요에 따라 최소 1분까지 조정 가능합니다. Step 3. [NMS > 모니터링 > OID] : 등록한 Private OID 모니터링 OID 등록이 완료되면, 모니터링 메뉴에서 해당 Private OID 값을 실시간으로 확인할 수 있습니다. 성능 값은 시간 흐름에 맞춰 그래프로 표시되며, Public OID 기반 항목과 동일한 방식으로 조회할 수 있어 사용 방식이 익숙합니다. 특히 세션 수나 메모리 사용률처럼 빠르게 변동하는 값은 짧은 간격으로 확인할수록 운영 상황을 더 정확하게 파악할 수 있습니다. <Memory사용률의 Private OID 모니터링 화면> Step 4. [NMS > 모니터링 > OID > OID명(클릭)] : 등록한 Private OID 의 추이 모니터링 OID명을 클릭하면 특정 Private OID의 기간별 성능 변화를 자세하게 확인할 수 있습니다. 이 화면에서는 증가·감소 패턴이나 특정 시간대의 급격한 변동을 쉽게 파악할 수 있어, 이상 징후 탐지나 장비 상태 변화 분석에 활용하기 좋습니다. <Memory사용률의 Private OID 기간 별 성능 추이 모니터링 화면> Step 5. [NMS > 설정 > 감시설정 > OID > OID명(체크) > 등록] : 등록한 Private OID 의 감시정책 설정 등록한 Private OID를 감시정책에 적용하는 단계입니다. 이 화면에서 해당 OID가 어떤 조건일 때 이벤트를 발생시킬지 세부 기준을 설정할 수 있으며, 설정된 정책은 실시간 알림과 연동됩니다. - 감시항목: OID 데이터 → 등록된 Private OID 값을 기준으로 상태를 감시합니다. - 심각도/임계치 → 해당 OID의 특성에 맞는 심각도와 임계치를 입력하여, 기준을 초과하거나 벗어날 경우 이벤트가 발생하도록 설정합니다. 이렇게 설정된 감시정책은 일반 Public OID 항목과 동일하게 이벤트·SMS·메일·Push 알림으로 전달되며 Zenius NMS 장비 상세 모니터링을 통해 Private OID 항목 데이터 확인 하기 Zenius NMS는 기본적으로 등록된 장비의 성능 정보를 Public OID 기준으로 정리해 요약 화면에 표시합니다. - [ NMS > 모니터링 > 장비 > 상세 ] Public OID 기반의 요약정보 하지만 위 단계에서 살펴본 것처럼 특정 Private OID를 등록한 경우에는, 해당 장비의 상세 화면에서 Public OID 정보와 함께 Private OID 값도 즉시 확인할 수 있습니다. 이 기능을 통해 운영자는 장비의 표준 성능 지표와 고유 확장 지표를 한 화면에서 함께 조회할 수 있어, 보다 정확한 분석과 진단이 가능합니다. - [ NMS > 모니터링 > 장비 > 상세 > 성능 > OID ] Private OID 항목 데이터 확인 방화벽, 스위치, 라우터와 같은 네트워크 장비는 기본적으로 표준 MIB를 통해 주요 트래픽 정보를 제공하지만, 실제 운영환경에서는 표준 MIB로는 확인할 수 없는 장비 고유의 트래픽 지표를 추가적으로 제공하는 경우가 많습니다. 이때 각 장비가 자체적으로 정의한 Private OID를 NMS에 등록하면, 기존 모니터링 범위로는 파악하기 어려웠던 세부 트래픽 양상이나 특정 기능의 동작 상태까지 함께 관찰할 수 있습니다. 예를 들어 방화벽의 경우 특정 규칙이나 정책 단위의 트래픽 변화가 Private OID 형태로 제공되기도 하며, 스위치나 라우터는 특정 포트나 인터페이스의 세부 트래픽 카운터처럼 표준 MIB에서는 제공되지 않는 값을 별도로 노출하기도 합니다. 이렇게 추가된 정보는 Zenius NMS에서 다른 성능 지표와 동일한 방식으로 확인할 수 있어, 트래픽 흐름을 더 정확하게 분석하고 이상 상황을 빠르게 식별하는 데 도움이 됩니다. 정리하자면, Private OID 기능은 네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS의 모니터링 가능 범위를 운영 환경에 맞게 자유롭게 확장할 수 있는 강력한 도구입니다. 표준 MIB만으로는 확인할 수 없는 장비 고유 성능을 직접 추가하여 분석·감시·알림까지 통합함으로써, 운영자는 더욱 정확한 인사이트를 얻고 장애 대응과 자원 최적화에 한층 능동적으로 대응할 수 있습니다.
2025.12.05
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