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제니우스(Zenius), 웰메이드 드라마와 언론사에서도 주목하다
클라우드 전환과 하이브리드 클라우드가 성공하려면?
오다인
2024.01.18
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가트너부터 딜로이트까지, 2024 IT트렌드 총정리
정부와 공공기관, 그리고 금융권과 대기업 등 모든 분야에서 클라우드 전환이 가속화되고 있습니다. 이에 따라서 가트너(Gartner)는 2018년 약 2.1조 원이었던 국내 클라우드 시장 규모가 2024년에는 약 '6조 원'에 이를 것으로 내다봤습니다.
。。。。。。。。。。。。
1. 클라우드 전환 단계
▪
초창기:
소규모 Workload가 시범적으로 전환되는 시기
▪
과도기:
인프라, 네이티브 앱 등 주요 Workload가 전환되는 시기
▪
정착기:
모든 Workload가 클라우드에서 개발/구축되는 시기
클라우드 전환은 크게 세 단계로 나누어서 진행됩니다. 대부분의 기업과 기관이 현재 '클라우드 전환 과도기'에 접어든 가운데, 몇 가지 작지 않은 이슈로 인한 어려움을 겪고 있습니다.
2. 클라우드 송환? 클라우드에서 On-Premise로 복귀?!
IDC는 최근, "향후 2년 내 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 또는 비 클라우드 환경으로의 이전을 계획하고 있는 기업의 비중이 70%가 넘는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 더욱 심화될 전망이다"라고 발표했습니다.
'클라우드 송환(Cloud Repatriation)'이라고도 부를 수 있는 이 같은 현상은, 주로 클라우드의 높은 비용·성능 문제·보안 및 규제·공급자 Lock-in 등이 주요 원인으로 지적되고 있습니다.
이와 같은 클라우드 전환 과도기에서의 어려움을 극복하고 효율성을 높이기 위해, '하이브리드 클라우드'로의 전환이 새로운 트렌드로 자리 잡았습니다.
3. 유연하게 활용한다! ‘하이브리드 클라우드’로의 전환 트렌드
하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)는 퍼블릭·프라이빗 클라우드와 대형 IDC 센터와 같은, 온프레미스(On-Premise) 환경을 조합하여 사용하는 것을 말합니다.
ⓒ디지털 서비스 이용 지원 시스템
현재 87% 이상의 기업이 2가지 이상의 멀티 클라우드를 사용하며, 72% 이상은 하이브리드 클라우드를 사용하는 것으로 나타났습니다.
하이브리드 클라우드의 장점
▪
다양한 환경을 조합하여 유연하게 리소스를 확장하거나 축소 가능
▪
민감정보를 프라이빗 클라우드에 유지하여 보안성 강화
▪
서로 다른 클라우드 환경의 장점의 조합 및 활용 가능
하이브리드 클라우드는 위와 같은 분명한 장점이 있기에, 계속해서 많은 기업과 기관이 사용할 것으로 예상됩니다. 하지만 하이브리드 클라우드도 반드시 극복해야 할 한계와 문제점이 있습니다. 하이브리드 클라우드의 한계는 크게 세 가지로 나눠볼 수 있는데요.
4. 하이브리드 클라우드의 세 가지 한계, 그리고 극복 방안
관리의 복잡성
Complexity
On-Premise, 하이브리드 클라우드, 퍼블릭 클라우드 등은 모두 서로 다른 인프라 구성과 특성을 보유하고 있습니다. 따라서 다양한 CSP와 Legacy 시스템 등을 종합적으로 관제하기 위한 모니터링 기술이 필요합니다.
정책의 분산화
Decentralization
각 CSP의 독자적인 기술과 운영환경에 따라, 기업의 IT 인프라 관리 정책이 분산화될 우려가 있습니다. 따라서 서로 다른 API 환경에 대응할 수 있는 중립적인 모니터링 접근 방식이 필요합니다.
서비스 품질 이슈
Quality
이기종 환경에서의 실시간 성능 모니터링 부재로, 서비스 품질 및 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 실시간 상태 및 성능 지표 모니터링을 통한 최적의 프로비저닝 역량 확보가 중요합니다.
결국 하이브리드 클라우드의 세 가지 한계를 극복할 수 있는 '성공적인 모니터링 전략'이 필요합니다.
5. 하이브리드 클라우드 환경에서의 성공적인 모니터링 전략
앞서 살펴본 것처럼 하이브리드 클라우드의 효율을 높이고 한계를 극복하기 위해선,
성공적인 클라우드 & On-Premise 통합 모니터링
이 필요합니다.
통합 모니터링을 통해서 다양한 관리 Point를 단일화하고, 일관된 IT 정책을 적용하며, 다양한 관점별 View를 통한 데이터 가시성을 확보할 수 있습니다.
또한 각 환경에 대한 실시간 성능 지표 모니터링과 신속한 장애 감지 및 원인 분석을 통해, 높은 서비스 품질을 유지할 수 있습니다. 주요 Point에 대해서 자세히 살펴본다면 다음과 같습니다.
l 단일 Framework 기반의 통합 모니터링 환경 구성
성공적인 모니터링을 위해서는 Public/Private 클라우드와 On-Premise를 아우르는 단일 Framework 기반의 통합 모니터링 환경을 구성해야 합니다. 다양한 환경에 대한 통합 모니터링 시스템을 구축하여, 대시보드와 토폴로지 맵 등을 통해 분산된 IT 리소스와 서비스 정보를 한눈에 볼 수 있어야 하는 것이죠.
l 퍼블릭 클라우드 모니터링: 통합 관리 및 운영 가시성 확보
제니우스(Zenius)의 클라우드 서비스 맵
이용 중인 클라우드 서비스 전체 및 개별 단위의 주요 지표 상세 모니터링으로, 가시성을 확보해야 합니다. 이를 통해서 다양한 서비스의 주요 지표를 관리, 이용 서비스 간의 연관관계 관리, 과금(Billing) 관리, 즉각적인 장애 관리를 할 수 있습니다.
l 프라이빗 클라우드 모니터링: 개별적인 구성 환경을 고려한 모니터링
각 기업과 공공기관 개별적인 클라우드 구성 환경을 고려하여, 클라우드 인프라 자원을 관리하고 활용도를 높이기 위한 모니터링 전략도 필요합니다. 위의 설명처럼 쿠버네티스(Kubernetes), 컨테이너(Container), SDN 등 프라이빗 클라우드 환경을 구성하는 요소를 다각적으로 관리하여 IT 인프라 자원의 활용도를 향상시켜야 합니다.
l MSA 기반 애플리케이션 모니터링
IDC에 따르면 2025년에 출시되는 앱의 90% 이상이 '클라우드 네이티브'로 구현될 전망이라고 합니다.
클라우드 네이티브의 핵심은 'MSA(Micro Service Architecture)' 방법론으로의 전환입니다. 애플리케이션을 효과적으로 실행·배포·활용하기 위한 핵심요소는 'Container'이죠.
따라서 MSA 환경에서의 성공적인 애플리케이션 관리를 위해서는 실시간 모니터링, 분산 시스템 관제, 서비스 수요 변화 대응 이 세 가지가 가장 중요합니다.
위 도표에 정리된 것처럼 컨테이너 기반의 마이크로 서비스 모니터링, 복잡화된 시스템 간 트랜잭션 분석 및 가시화, 오토스케일링 자동 대응을 통한 관제 연속성 확보 전략을 구축한다면 성공적으로 MSA 기반의 애플리케이션 모니터링을 할 수 있습니다.
l 레거시 환경 모니터링
마지막으로 On-premise로 자체 보유하고 있는 레거시 장비와 프라이빗 클라우드 장비가 있는 전산실의 성공적인 모니터링을 위해서는, 먼저 On-premise 환경을 고려한 최적의 포인트 솔루션과 통합 플랫폼 기반 모니터링이 확보되어야 합니다.
또한 안정적인 On-Premise 환경 운영을 위해 전산실 부대설비(UPS, 항온 항습기 등), 환경감시(온/습도, 누수 등)에 대한 레거시 환경 맞춤형 관리가 가능해야 합니다. 물리/가상 자원 간의 그룹화 관리 기능, 다양한 자원 간의 이벤트 연관 설정 및 분석 기능도 성공적인 레거시 환경 모니터링을 위한 필수조건입니다.
6. 성공적인 모니터링 솔루션 선택 기준은?
클라우드 전환기, 하이브리드 클라우드 환경에서 성공적인 모니터링을 위한 루션 선택 기준은
1) 기술력이 있는지 2) 검증된 솔루션인지 3) 믿을 수 있는 기업인지
이렇게 세 가지로 정리할 수 있습니다.
하나, 기술력이 있는 솔루션인가?
클라우드와 레거시 통합을 위한 프레임워크 기반의 솔루션
인지, 그리고
여러 환경에 존재하는 IT 자원을 통합적으로 가시화
할 수 있는지,
변화에 쉽게 대응할 수 있는 사용자 맞춤 설계형 대시보드를 제공
하는지를 꼭 살펴봐야 합니다.
브레인즈컴퍼니 제니우스(Zenius)의 퍼블릭 클라우드 서비스 관제 예시
또한 AI 기술을 통해 장애를 사전에 예방하는 제니우스(Zenius) 처럼,
서비스 장애로 인한 손실을 방지하기 위한 사전 장애 감지 및 대응도 지원
하는지 꼭 살펴봐야 합니다. 업무 효율과 편의성을 높이기 위한
오토스케일링 자동 대응, 장애/이벤트 오토리커버리 등 운영 자동화 기능
도 필수 요소입니다.
둘, 검증된 솔루션인가?
클라우드 서비스 보안인증(CSAP), 마켓플레이스 등록 등 클라우드 환경에서의 성능 검증 절차 등 거친 솔루션
인지도 중요하게 살펴봐야 합니다. 또한 다수의 공공기관 및 다양한 산업군에서 사용되고 있는지도 중요한 판단 기준입니다.
셋, 믿을 수 있는 기업의 솔루션인가?
마지막으로
모니터링 서비스를 개발 및 운영한 업력, 재무 상태 안정성, 전문 인력 보유 등으로 지속적인 지원
이 가능한 기업의 솔루션인지를 검토해 봐야 합니다.
。。。。。。。。。。。。
브레인즈컴퍼니는 전통적인 IT 인프라 모니터링 시장에서의 경험을 바탕으로, 하이브리드 환경에서의 성공적인 모니터링을 수행하고 있습니다. 이제 필수가 된 클라우드 전환, 제대로 된 솔루션 선택을 통해 성공적으로 진행하시기 바랍니다!
#클라우드
#하이브리드클라우드
#프라이빗클라우드
#Cloud
오다인
프리세일즈팀
프리세일즈팀에서 사업 수주를 위한 업무를 수행하며 Zenius의 위닝 포인트를 만들어 갑니다.
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브라우저 모니터링 시스템(Zenius BRMS) 개발기
브라우저 모니터링 시스템(Zenius BRMS) 개발기
IT 시스템은 날이 갈수록 복잡해지고 있습니다. 모놀리식 아키텍처는 유연한 마이크로서비스(MSA)로 분화되었고, 정적인 서버 환경은 컨테이너와 서버리스 기반의 클라우드 네이티브로 빠르게 전환되었습니다.이러한 변화 속에서 DevOps 문화의 확산과 함께 시스템 전체의 상태를 파악하는 '옵저버빌리티(Observability)'의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 이러한 배경에서 브레인즈컴퍼니는 고객들이 사용자 경험의 최접점인 웹 브라우저 구간까지 모니터링 범위를 확장하여 서비스 전반의 가시성을 확보할 수 있도록, 브라우저 모니터링 시스템인 'Zenius BRMS(Browser Monitoring System)'를 개발하게 되었습니다. 사용자 행동 추적과 정밀한 체감 성능 분석이 강점인 Zenius BRMS의 핵심 엔진을 구현하기 위한 내용을 정리했습니다. 우리만의 아키텍처: 중계 에이전트가 없는 통합 파이프라인 Zenius BRMS는 브라우저 데이터 수집의 핵심 도구로 표준 오픈소스 프레임워크를 채택했습니다. 이는 특정 벤더에 종속되지 않으면서 MSA 및 클라우드 네이티브 환경의 사실상 표준(De Facto Standard)으로 자리 잡은 기술이기 때문입니다. 단순히 데이터를 수집하는 기능을 넘어, 데이터의 생성부터 전송까지 수집 라이프사이클 전체를 아우르는 포괄적인 규격을 갖추었다는 점이 결정적인 도입 배경이 되었습니다. 다만, 표준 아키텍처를 그대로 따르기보다는 운영 환경에 최적화된 구조를 설계하는 데 집중했습니다. 이미 백엔드 데이터 처리의 중추 역할을 하는 자사 매니저가 존재하므로, 이를 최대한 활용하여 전체 구조를 단순화하기로 한 것입니다. 결과적으로 운영 복잡도를 높이는 별도의 오픈소스 수집 에이전트를 중간에 두는 대신, 브라우저에서 수집한 데이터를 자사 매니저로 직접 전송하는 효율적인 통합 파이프라인을 구축했습니다. “애플리케이션 -> 매니저 -> 저장소” 구조로 배치 프로세서를 사용하여 데이터를 수집한 후 매니저로 전송합니다. 이를 통해 외부 프레임워크 관리 포인트를 줄이면서도 자사 솔루션의 강력한 데이터 처리 기능을 활용하여 프로세스를 일원화할 수 있었습니다. NodeJS나 모바일 앱 환경이라도 엔드포인트만 매니저로 지정하면 즉시 연동이 가능한 구조입니다. 이제 이렇게 수집된 데이터를 어떻게 다루고 있는지 살펴보겠습니다. 세션(Session) 정의와 생명주기 수집된 데이터를 분석하기 위해서는 기준이 필요합니다. 우리는 식별 ID를 가진 특정 사용자가 아니라 브라우저에 접근한 행위 자체를 하나의 세션으로 정의했습니다. 따라서 한 명의 사용자라도 상황에 따라 여러 개의 세션을 생성할 수 있습니다. 세션은 무한히 지속될 수 없으므로, 미동작 만료 시간(15분)과 최대 지속 시간(4시간)을 두어 생명주기를 관리합니다. 사용자가 활동을 하면 만료 시간이 갱신되지만 시작 후 15분 이내 동작이 없거나 4시간이 지나면 강제로 만료되는 구조입니다. 세션 정보는 쿠키를 활용하여 데이터 수집시점에 활용합니다. 해시 기반 샘플링 (XOR 연산의 활용) 때에 따라 대량의 데이터를 모두 수집하는 것은 비효율적이므로 샘플링이 필수적입니다. 기존의 샘플링은 단편적인 데이터 손실을 유발했기에 우리는 세션 기준 샘플링을 도입했습니다. 알고리즘 핵심은 균등한 분포(Uniform Distribution)를 만드는 것입니다. 세션 ID(UUID)를 32비트 정수로 변환하여 샘플링에 활용했는데 이 과정에서 AND 연산은 0으로 OR 연산은 최대값으로 수렴하는 경향이 있습니다. 따라서 우리는 비트의 무작위성을 가장 잘 보존하는 XOR 연산을 사용하여 균등한 샘플링 확률을 보장했습니다. 데이터 유실 없는 전송: sendBeacon vs keepalive 조금 더 자세한 가시성 확보를 위해 우리는 세션의 행동이 녹화되는 기능을 추가했습니다. 세션 행동을 녹화하여 전송할 때 가장 큰 문제는 브라우저 닫기 등으로 인한 데이터 유실입니다. 보통 이 시점에 navigator.sendBeacon을 많이 사용하지만 우리는 Fetch API의 keepalive: true 옵션을 선택했습니다. sendBeacon은 헤더 커스터마이징에 제약이 있고 응답 처리가 불가능한 반면 keepalive 옵션은 훨씬 유연한 제어가 가능하기 때문입니다. 64KB 용량 제한 이슈는 전송 주기를 조절하고 자체 용량 체크 로직을 추가하여 해결했습니다. 단순 저장소를 넘어: 다차원 분석을 위한 데이터 아키텍처 전환 Zenius BRMS의 초기 설계에서는 매니저에서 가공된 데이터의 신속한 기록과 실시간 조회를 위해, 입출력 속도가 뛰어난 Key-Value 기반의 인메모리 데이터베이스가 활용되었습니다. 하지만 분석해야 할 데이터 속성이 점차 다차원적으로 고도화되고, 분산된 시스템 간의 정교한 데이터 동기화가 요구되면서 기존 Key-Value 구조를 넘어선 확장성이 필요해졌습니다. 이에 따라 대규모 데이터 검색과 복잡한 집계 연산에 최적화된 검색 엔진 기반 저장소로 아키텍처를 전환했습니다. 특히 데이터 유입 단계의 파이프라인에서 요청-응답 시간(Response Time)과 같은 주요 파생 데이터를 미리 연산하여 저장하는 방식을 도입함으로써, 조회 시점의 연산 부하를 줄이고 데이터 가공 효율을 높였습니다. 단순한 처리 속도를 넘어 데이터의 활용성과 분석의 유연성에 무게를 둔 결과, 보다 심도 있고 다각적인 모니터링이 가능한 분석 환경을 구축할 수 있게 되었습니다. 브라우저에서 실시간으로 수집된 데이터는 자사 매니저를 거쳐 분석 목적에 최적화된 저장소에 안전하게 기록됩니다. 이로써 그간 파악하기 어려웠던 사용자 경험의 최전방인 프론트엔드 구간의 가시성을 확보할 수 있게 되었습니다. 이제 남은 핵심 과제는 "사용자의 클릭 한 번이 백엔드의 구체적인 어떤 쿼리를 유발했는가?"를 단절 없이 연결하는 것입니다. 이러한 전 구간(End-to-End) 추적을 실현하기 위해 서비스 간의 연관 관계를 정의하는 컨텍스트 전파(Context Propagation) 기술을 더욱 고도화할 계획입니다. 나아가 AI 기반의 이상 탐지(AIOps) 기술을 결합하여, 단순한 수치 관찰을 넘어 시스템 스스로 문제를 진단하고 예측하는 진정한 의미의 옵저버빌리티를 완성해 나갈 예정입니다.
2025.12.23
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