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엑기스 | 클라우드 환경에서의 통합 관제

기술이야기/엑.기.스 2019.02.12 10:06




엑셈에서는 클라우드 환경에 대한 모니터링을 지원하기 위해서 클라우드 기반 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 버전을 2019년 상반기에 출시 예정입니다. 그래서 이번 엑기스에서는 클라우드 환경에서의 App 통합 관제 및 모니터링에 대하여 다루도록 하겠습니다.



▶ 클라우드 향 Application의 특징 및 통합 모니터링이 갖추어야 할 요건


(1) Auto Scale In / Out 구조

 클라우드는 IT인프라를 가상으로 임대하여 자유롭게 사용할 수 있는 환경이므로, 더 많은 Computing Power가 필요할 때 Scale Up으로 장비의 컴퓨팅 Power를 키우는 방식이 아니라, Scale Out으로 가상머신을 늘리는 방식으로 Computing Power를 확장합니다.

또한, 사용자 서비스 부하가 줄어들면 자동으로 Scale In이 되어서 모니터링 대상이 사라지게 됩니다.


모니터링 제품에서 이러한 Scale In/Out을 모니터링 하기 위해서는 모니터링 대상(Target)을 자동으로 등록하고, 제거하는 기능이 지원되어야 합니다. 


(2) Microservice Architecture
 클라우드 환경은 1개의 큰 서버에 여러 개의 업무를 대량으로 처리하는 Monolithic 시스템으로 구성되기 보다는, Microservice Architecture기반으로 구성하는 것을 권장합니다. Microservice는 작은 서비스 모듈 단위를 API를 통해 호출하여 서비스를 제공하는 형태로 전체 업무를 구성하고 있습니다.

 따라서 모니터링 시스템 구성 시 모니터링할 대상이 많고, Python, Java 등 통일되지 않은 다양한 기술로 이루어져 있으며, 한 서비스가 다른 서비스를 호출하는 등 서비스 간 복잡하게 연계되어 있는 점을 고려해야 합니다. 개별 기술로 이루어진 Micorservice를 통합하여 중앙집중화된 모니터링을 제공해야 하며, 또한 성능이슈의 추적을 위해서 서비스 간의 End to End 연계 추적을 고려해야 합니다.


그리고 전체 관점의 모니터링 뷰 제공을 위해서 Topology 형태의 대시보드를 제공하여 전체 서비스를 통합된 뷰로 모니터링 할 수 있어야 하며, 전체 관점에서 Node → Container → App으로 내려가는 Drill Down을 통한 상세 모니터링을 지원해야 합니다.


-  다수의 모니터링 대상을 전체 관점에서 모니터링 하기 위한 Topology View( 2D )


- Topology View ( 3D )


(3) 클라우드 환경의 다양한 관리 솔루션 연동 지원
 클라우드 환경을 제공하는 Amazon AWS, Microsoft Azure 같은 Public Cloud 서비스나, 기업 내부에서 Private Cloud를 구축하여 사용할 때 많이 사용하는 OpenStack, Kubernetes, OpenShift 같은 제품들은 다수의 가상머신과 컨테이너를 관리하기 위한 자체 관리도구를 제공하고 있습니다. 이러한 자체 관리도구와 긴밀히 연동하여, 서버명, 컨테이너명, 그룹명 등을 자동으로 인식하여 모니터링을 제공하는 것이 필수적으로 필요합니다.
 예를 들어, AWS의 경우, EC2 인스턴스ID 뿐 아니라, Tag Name을 수집하여 모니터링 대상 식별에 활용하고, 같은 서비스(업무)를 수행하는 장비를 자동으로 Grouping하여 모니터링 대상 식별이 용이해야 합니다. Grouping 방식은 Region이나 AZ 기반으로 물리적인 위치에 따라서 Grouping하거나, Auto Scaling 그룹 기반 또는, 특정 Tag Name을 가진 서버들을 대상으로 Grouping을 수행할 수 있습니다.
 Kubernetes의 경우, Pod명을 인식하여 모니터링 대상을 식별하고, Application 명 또는 Deployment 명을 인식하여 모니터링 그룹에 자동으로 활용하는 기능을 제공해야 합니다.


(4) 가상환경 자체 모니터링(Kubernetes 컨테이너, AWS 서비스 등)
 클라우드 환경에 대한 모니터링은 가상환경이라는 새로운 Layer에 대한 모니터링이 추가로 제공되어야 합니다. Kubernetes환경의 경우, Pod 또는 컨테이너라는 모니터링 대상이 물리적인 서버(Node)와 Application 사이에 존재하기 때문에 이러한 가상 계층에 대한 모니터링을 지원해야 합니다. AWS의 경우, AWS의 자원(AWS 서비스)인 EC2, S3, EBS, RDS 등의 서비스에 대한 통합 모니터링을 지원해야 합니다. 물론 AWS 자체적으로 CloudWatch라는 모니터링 도구를 제공하고 있으나, 전체 서비스를 Infra와 Biz를 통합 관제하기 위해서는 AWS CloudWatch에서 수집하는 정보를 선별하여 “통합 클라우드 서비스 모니터링 제품”에서 함께 모니터링 되어야 문제 발생 시 신속하게 대처가 가능합니다.

- Kubernetes Pod 및 컨테이너 계층에 대한 모니터링 대시보드


- Kubernetes Pod 상세 모니터링




클라우드 통합 관제에 대한 대응 전략

 앞서 언급하였듯이 엑셈에서는 클라우드 환경에 대한 모니터링을 지원하기 위해서 클라우드 기반 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 버전을 2019년 상반기에 출시 예정입니다. InterMax Cloud 버전은 Private Cloud 플랫폼(Kubernetes Pod 및 Docker Container 기반) 환경에서 다양한 계층(Hosts, VM, Pod, Container 등)에 대한 구성(Configuration) 정보에서부터 성능 메트릭(Metric) 정보까지 full stack 모니터링이 가능한 통합 관리 솔루션입니다. 또한 AWS 같은 Public Cloud 환경까지 지원을 확대하여 기업 내의 자체 Infra와 클라우드 환경을 통합 관제하고자 하는 Needs에 대응할 예정입니다.



클라우드 기반 통합 관제에 대하여 더 알고싶으신가요? 여기를 눌러 문의해보세요!




기고 | APM본부 오명훈

편집 | 사업기획팀 박예영

엑셈 뉴스룸 | InterMax의 미래, InterMax AIOps 그리고 InterMax Cloud

엑셈 뉴스룸 2019.02.12 10:03


엑셈의 End-to-End 거래추적을 통한 애플리케이션 성능관리 솔루션(APM) InterMax가 기존 기능 및 AI 기술 기반 이상 탐지 및 장애 예측을 통한 선제적 장애 대응과 클라우드 환경에 대한 대규모 통합 관제까지 노리며 진화 중인데요. 오늘은 인터맥스가 그동안 어떤 진화를 했는지 함께 살펴보겠습니다. ^^




 인공지능 이상 탐지 - InterMax AIOps(가칭) 

<인공지능 이상 탐지(좌), 인공지능 부하 예측(우) 예시 화면>

 국내 최초로 딥러닝 기반 인공지능을 탑재한 InterMax AIOps(가칭)! 이전 뉴스레터에서도 종종 등장하곤 하였죠. 인터맥스의 AI 이상 탐지 기능은 과거의 패턴을 학습하여 신뢰구간(Dynamic Baseline)을 설정하고, 신뢰구간을 벗어나는 이상 패턴이 감지되면 알람을 발생시킵니다. 이로 인해 불필요한 알람 발생을 줄일 수 있고, 이상 현상이 발생했을 때 더욱 정확한 알람이 발송됩니다.

 또한 현재 데이터가 과거의 부하 패턴과 다르다는 것을 감지할 뿐만 아니라, 향후 언제 시스템 장애나 이슈가 발생될 가능성이 있을지 사전에 알려주기도 합니다. 즉, 사전 정보 제공을 통해 IT운영자가 미리 대응할 수 있도록 하여 장애 인지를 조기에 하고, 빠르게 복구하게 함으로써 MTTR(Mean-Time-To-Resolution)을 줄여 시스템을 보다 더 안정적으로 운영할 수 있게 되죠.

 현재 InterMax AIOps는 모 시중은행의 E2E 데이터로 PoC를 진행중인데요, 아주 좋은 반응을 얻고 있습니다. 곧 세상에 공개될 InterMax AIOps! 많은 응원바랍니다 :)

AIOps: Artificial Intelligence for IT Operations 또는 Algorithmic IT Operations



 클라우드 기반 대규모 통합 관제 - InterMax Cloud(가칭) 

<인터맥스의 클라우드 기반 대규모 관제 모니터링 솔루션 예시>

 두 번째 고도화 하고 있는 방향은 클라우드 환경에 대한 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 입니다. 현재는 Private Cloud 플랫폼(Kubernetes, Docker/Container 기반) 환경에 대한 Hosts(Node, VM 등)나 Pods, Container 등과 관련 다양한 계층에 대한 구성(Configuration) 정보에서부터 성능 메트릭 정보까지 full stack 모니터링이 가능한 통합 관리 솔루션입니다 곧, Public Cloud 환경까지 제공한다죠?

 기업의 IT 환경이 점점 클라우드 환경으로 이전하고 있고, 복잡·다양해짐과 동시에 비즈니스가 확장되면서 모든 상황을 한눈에 파악하고 조치할 수 있는 통합 관제가 부상하기 시작하였는데요, 각각의 IT 자원들을 개별적으로 운영하는 것 보다는 총체적인 모니터링이 필요하게 되었고, 다양한 클라우드 관리 환경에 대한 통합 관리 운영 및 자동으로 대처 가능한 수준까지 요구되고 있습니다. 최근 들어 공공분야와 기업/금융권 등에 모두 수요가 많습니다.

 이렇게 통합 관제는 얼마나 더 넓고 디테일하게 관제하고 관리할 수 있는지가 중요한 요소인데요, 인공지능을 활용한 이상 탐지 및 장애 예측 기능에 클라우드 기반 통합 관제 기능까지 추가된다면 더할 나위 없겠죠? 체계적인 통합관리와 효과적인 장애관리를 통해 최적의 시스템을 제공할 앞으로의 InterMax 모습이 매우 기대됩니다 :)




InterMax AIOps와 InterMax Cloud에 대하여 더 알고싶으신가요? 여기를 눌러 문의해보세요!





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


엑셈 뉴스룸 | 2018 한 해 돌아보기

엑셈 뉴스룸 2018.12.05 10:23



어느덧 12월이 되었습니다. 정말 눈 깜빡해보니 연말이더군요. 시간은 왜 이리 빨리 흘러가는지 ㅠㅠ 

여러분들은 올 한해 어떻게 보내셨나요? 엑셈은 정말 알찬 한 해를 보냈는데요, 함께 보실까요?

 


 

 MaxGauge For Amazon Aurora 런칭 

엑셈의 대표 솔루션인 MaxGauge의 새로운 라인업이 4월 초 출시되었죠. 이름하여 MaxGauge for Amazon Aurora(MFAA)입니다! 2016년 엑셈이 AWS(Amazon Web Service)의 기술 파트너 자격을 획득한 후, 업계에서 유일하게 Amazon Aurora 전용 모니터링 솔루션을 선보였습니다. 심지어 한 화면에서 MySQL과 MariaDB 모니터링까지 지원한다는 사실! 

AWS marketplace에서 MaxGauge 보기

 

 

 AWS Summit Seoul 2018 참가 

올 해 4월 18-19일 이틀간 개최되었던 AWS Summit Seoul 2018, 기억 하시나요? 엑셈도 신제품 MFAA를 들고 참가했었죠! 클라우드 시장에 대한 관심을 온 몸으로 느낄 수 있었는데요, MaxGauge뿐만 아니라 End-to-End 모니터링 솔루션 InterMax도 뽐낼 수 있는 기회였습니다. 류길현 APM본부 본부장님께서 ‘클라우드 환경에서 비즈니스 애플리케이션의 성능 통합 모니터링 방안’ 이라는 주제로 발표도 하셨고, ‘TechSuda’의 ‘도라이브’에 소개되기도 했답니다. 

발표자료 다시 보기

도라이브 다시 보기 (엑셈은 26:50부터 나옵니다!) 

 

 

 InterMax AI Edition 출시 

엑셈의 End-to-End 모니터링 솔루션인 InterMax에 인공지능 기술을 적용하였습니다! 국내 최초로 딥러닝 기반 인공지능 탑재 애플리케이션 성능관리 솔루션을 출시한다구요~ InterMax AI Edition의 주요 기능과 상세 내용은 “InterMax AI Edition 파헤치기”를 클릭해주세요! 

 

 

 Match業프로그램 인공지능 교육기관&빅데이터 대표기관 선정 

지난 5월, 엑셈이 교육부에서 주관하고 국가평생교육진흥원이 위탁·운영하는 매치업 프로그램의 인공지능 분야 교육기관으로 선정되었죠! 엑셈 아카데미의 우수성이 공식적으로도 인정받은 것인데요, 실제로 2017년에 인공지능 분야에서 2,700여 명에게 교육을 진행했다는 사실^^ 이에 더해 7월에는 매치업 프로그램의 빅데이터 분야 대표기관으로 선정되었습니다. 정부의 4차 산업혁명 대응 전략에 따라 엑셈이 주도적인 역할을 담당하게 되었죠! 

매치업 인공지능 강의 보러가기 

매치업 빅데이터 대표기업 인터뷰 보러가기

 
 

 엑셈 WEBINAR 런칭 

엑셈은 올 해 기존 전문 기술과 인공지능 핵심 기술을 융합시키는 ‘EXEM 4.0’ 전략을 추진하였습니다. 이 전략의 일환으로 AI, 빅데이터 등 4차 산업혁명 전문 지식을 나누는 온라인 세미나인 “엑셈 웨비나”를 런칭하였죠. 기존 엑셈 아카데미의 교육 퀄리티를 아신다면, 절대 놓칠 수 없는 기회랍니다. 대한민국 구석구석, 그리고 해외까지 어디서나 무료로 엑셈 세미나를 만날 수 있으니까요.^^ 

 

 

 제 2회 Exem Training Day 진행 

2017년 제 1회 Exem Training Day 이후 다시 돌아온 엑셈 트레이닝 데! 올 해에도 미국, 인도네시아, 일본, 중국, 대만 등지의 글로벌 파트너분들을 초대했습니다. 다양한 세션을 통해 맞춤형 IT 교육, 컨설팅, 세일즈 전문 지식 교육 등을 제공하였는데요, 다음 엑셈 트레이닝 데이에도 꼭 참석하고 싶다는 후기까지 받았답니다.^^ 엑셈의 해외 시장을 위한 노력, 앞으로도 계속 됩니다! 쭈-욱

 

 

 우정사업본부 빅데이터 사업 계약 체결 

올 해 10월, 엑셈이 우정사업본부의 ‘데이터 현황 진단 및 빅데이터 시범과제 수행’ 사업 계약을 체결했습니다. 이번 사업에서 엑셈은 우편·금융·사무·경영 전 분야의 데이터 현황을 진단하고, 빅데이터 전략을 수립하는 역할입니다. 정부에서도 데이터를 주목하고 있는 만큼, 다양한 기관과 기업의 빅데이터 분석 사업을 담당한 엑셈의 사업기회도 더욱 증가할 것으로 예상되네요.^^ 

기사 바로 보기

 

 

 코리아빅데이터어워드 경영자부문 중소벤처기업부 장관상 수상 

제 5회 코리아빅데이터어워드에서 엑셈의 대표이사이신 조종암 대표님께서 수상을 하셨습니다. 엑셈이 상을 받은 경영자 분야에서는 빅데이터 활용에 대해 최고경영자(CEO)가 경영이념과 지표를 명확히 제시하고 있는지도 평가했다고 하는데요, 엑셈이 수상할 만 하죠?^^ 엑셈의 빅데이터 경영 이념과 경쟁력을 확인할 수 있는 좋은 기회였답니다.

특집기사 바로가기




 


굵직한 내용들만 담았지만, 엑셈에게 정말 많은 일들이 있었던 2018년이었던 것 같네요. 각자의 자리에서 최선을 다해 주신 엑세머 한분 한분에게 진심으로 박수를 보냅니다. 그리고 올 한해 엑셈을 관심으로 지켜봐주신 엑셈 뉴스레터 구독자 여러분들께도 감사의 말씀을 전합니다.^^ 
올 한해 모두 고생 많으셨고, 행복하고 즐거운 2019년을 맞이하시길 바랄게요!






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명

엑셈 뉴스룸 | InterMax AI Edition 파헤치기

엑셈 뉴스룸 2018.09.05 13:27


Deep Learning 기반 인공지능 APM 국내 최초 출시 예정

외산 성능관리 솔루션의 경우, 기존 제품에 Smart한 기능을 넣어서 근본원인분석(root-cause analysis), 영향도 분석(impact analysis), 지능형 알람(intelligent alert) 등의 기능을 제품에 포함시켜서 제공하고 있었으나, 아직 국내에서는 지능형 성능관리 제품이 출시된 적은 없었습니다.


또한, 외산 성능관리 솔루션에서 제공하는 지능형 알람도 인공지능이라는 용어를 사용하기는 하지만, 최신 인공지능 기술인 Deep Learning 기술을 기반으로 하지 않고 간단한 통계 기반의 학습을 사용하기 때문에, 인공지능 성능관리 기능이 스펙 상으로 존재하지만 성능 문제를 정확하게 제시하기에는 어려움이 있었습니다.


엑셈에서 국내 최초로 Deep Learning 기반 인공지능을 탑재한 애플리케이션 성능관리 솔루션인 InterMax AI Edition을 출시할 예정입니다.


이젠 애플리케이션 성능관리에도 인공지능이 필요한 시대

시스템 운영자, 애플리케이션 운영자는 장애 없이 시스템을 안정적으로 운영하기 위해 철저한 모니터링과 일상적인 점검을 수행하고 있습니다.  


* 거래가 갑자기 많아 졌는가? 

* 거래가 갑자기 줄어 들었는가?

* 트랜잭션 수행시간이 정상인가?

* CPU, 메모리, 네트워크, 디스크사용량 등 시스템 리소스가 과부하가 걸리지 않았는가? 

* 예외 거래가 발생하지는 않았는가?

* 평소와 다르게 시스템에 특이 사항은 없는가?


해당 시스템을 처음 관리하기 시작한 운영자라면 시스템의 정상적인 부하량과 리소스 사용량을 추정하기 어렵지만, 노련한 운영자는 시스템의 과거의 부하 패턴과 운영 상황을 인지하고 있기 때문에 평소와 다른 패턴이 보이면 이상 현상인 것을 즉시 감지하게 되고, 신속히 대처하게 됩니다.


그러나 점검해야 할 항목은 많고, 또, 점검해야 할 시스템도 많으며, 이러한 점검이 매시간, 매일, 24 x 365로 점검을 해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 급히 처리해야 할 다른 바쁜 업무가 있다면 부주의로 점검을 놓치거나 모니터링을 못하는 경우도 자주 발생하게 됩니다. 따라서, 숙련된 운영 담당자가 하듯이 시스템의 이상패턴을 미리 감지하고, 알려주는 인공지능 성능관리 솔루션이 필요합니다. 


InterMax AI Edition은 시스템 운영자, 어플리케이션 운영자, 데이터베이스 운영자가 꿈꾸던 지능형(Intelligent) 성능관리 솔루션을 통해 시스템의 안정성을 보다 높일 수 있습니다.


- 이상패턴을 감지하고, 

- 장애 및 부하상황을 예측하여 제시할 뿐 아니라, 

- Deep Learning과 Machine Learning으로 무장한 InterMax 인공지능이 성능이슈 발생 시에 인과관계 분석을 통해 성능이슈의 발생 원인인 Root Cause 원인분석을 제시하여 


노련한 운영자가 과거 패턴을 학습하여 이상을 탐지하고, 전문 성능 컨설턴트가 성능 진단과 원인 분석을 수행하는 것과 같은 기능을 제공합니다.

그러면, InterMax AI Edtion이 제공하는 주요 기능과 활용 방안, 차별점, 구축사례를 차례로 소개해드리겠습니다.


InterMax AI Edition 주요 기능 및 활용 방안 

 

비정상 탐지(Anomaly Detection)

기존 알람(Alert) 발생 방식은 CPU 80%이상, JVM Free Memory 10%이하 같은 특정 임계치(Threshold) 기반으로 설정을 해야 했습니다. 

결산 같은 특정일의 부하가 전체적으로 커지거나 월요일에만 부하가 몰리는 등 요일 별 부하 패턴이 다른 경우에는 적절한 임계치 설정을 하기 어렵습니다. 부하 시점 기준으로 임계치를 설정하게 되면 평소가 부하가 없는 시점에 이상 현상을 감지할 수 없게 되며, 평시 기준으로 임계치를 설정하게 되면 부하 시점에는 지속적인 알람이 발생하여 알람에 대한 신뢰도를 떨어트리게 됩니다.

운영자가 원하는 알람은 불필요한 알람을 발생시키지 않으면서, 이상 현상이 발생할 때 놓치지 않고 알람을 발생하여 시스템의 이슈 상황을 확실하게 감지하기를 원합니다. 


InterMax AI Edition에 포함된 비정상 탐지는 과거 패턴을 학습하여 신뢰구간(Dynamic Baseline)을 설정하고, 해당 신뢰구간 범위를 벗어나는 이상 패턴이 감지되면 알람이 발생되도록 하여, 불필요한 알람 발생을 줄이고, 이상현상 발생시 정확한 알람이 발송되도록 구현하였습니다.

<Dynamic Baseline 이용한 비정상 탐지>


비정상 탐지 기능을 이용해서 다음과 같은 이상패턴 탐지를 지원합니다.

* 갑작스런 TPS의 증가, 또는 감소 또는 거래 응답시간의 갑작스런 증가 같은 트랜잭션에 대한 이상 부하 탐지

* CPU, JVM Heap Memory, 커넥션풀 등 시스템 리소스의 갑작스런 증가 또는 감소로 인한 이상 부하 탐지

<비정상 탐지: Anomaly Detection>


비정상 트랜잭션 분석(Anomaly Transaction Analysis)

트랜잭션의 예외상황이 발생하거나 병목현상이 발생하여 분석이 필요한 경우, 해당 트랜잭션의 Call Tree 정보를 통해 상세 원인 분석을 수행하게 되는데, 해당 Call Tree 정보가 문제가 있는지에 대해서는 해당 프로그램을 개발한 개발자이거나, 전문 성능진단 컨설턴트가 아니면 쉽게 문제를 찾아내기가 어려웠습니다.

InterMax AI Edition이 제공하는 ‘이상 트랜잭션 분석’ 기능은 어떤 트랜잭션이 평소와 다른 이상 패턴을 보이는지를 분석하여 이상 트랜잭션을 자동으로 추출하고, 해당 트랜잭션의 Call Tree를 정상적인 패턴의 Call Tree와 비교하여 이상 정도를 함께 표시하기 때문에 전문 성능진단 컨설턴트가 아니라도 트랜잭션의 이상 처리 내역을 즉각 인지하여 원인 분석이 가능합니다.

<비정상 트랜잭션 분석: Anomaly Transacton Analysis>


부하 예측(Workload Forecast)

시스템의 안정적인 운영을 위해서는 현재 데이터가 과거 부하 패턴과 다르다는 것을 감지하는 것뿐만 아니라, 미래의 어느 시점에 시스템에 장애나 이슈가 발생될 가능성이 있는 경우에 사전에 이를 감지하여 알려주는 것이 필요합니다. 즉, 현재 이상현상 탐지뿐만이 아니라 1분 이후, 15분 이후, 30분 이후의 예상되는 부하(지표)가 장애를 유발할 가능성이 있다면, 사전에 정보를 제공하여 운영자가 이에 대한 사전 대응을 통해 시스템을 장애 없이 안정적으로 운영할 수 있도록 할 수 있습니다.


InterMax AI Edition의 ‘부하 예측’ 기능은 과거 데이터를 Deep Learning방식으로 학습하고, 최근 연관 데이터 정보를 활용하여 최근 30분 이내의 부하(상태) 예측 정보를 제공합니다.


제공하는 예측 정보는 다음과 같습니다.


* InterMax에서 모니터링하는 개별 WAS/TP 지표에 대한 부하 예측

* InterMax에서 모니터링하는 개별 DB(Oracle) 지표에 대한 부하 예측

* InterMax에서 모니터링하는 개별 트랜잭션(TXN)에 대한 부하 예측

* InterMax에서 모니터링하는 비즈니스 업무(서비스)에 대한 부하 예측


<부하 예측: Workload Forecast>


예측을 통한 사전 이상 징후 탐지 기능(Anomaly Forecast)

또한, 미래의 사전 예측된 부하 예측 정보의 범위가 과거 학습된 부하 패턴에 따른 신뢰구간을 벗어날 가능성이 있는 경우, 30분전에 이상 징후를 탐지하여 사전 이상 징후 탐지 알람을 제공합니다.

<Deep Learning을 이용한 비정상 사전 예측>


부하 패턴 클러스터링(Workload Pattern Clustering)

시간에 따른 부하의 변화는 부하의 많고 적음뿐만 아니라, 부하의 성격도 온라인 거래가 많이 발생하는 시간이 있고, 배치 거래가 많이 발생하는 시간이 있는 등 부하의 패턴이 변화되는 경우가 있습니다. 

InterMax AI Edition의 ‘부하 패턴 클러스터링’ 기능은 발생되는 부하 패턴을 자동으로 분류하여 어느 때에 어떤 부하 패턴이 발생하였는지 직관적인 부하 패턴 정보를 제공하여 장애(이슈) 발생 시점의 부하 패턴에 대한 분석 정보를 제공합니다.


<부하패턴클러스터링: Workload Pattern Clustering>


기존과의 차별점?

End to End 애플리케이션 성능관리 솔루션 InterMax는 많은 분석 정보를 제공하는 것에서 더 나아가서 인공지능을 두뇌를 장착하게 되면서 ‘비정상 탐지’, ‘부하 예측’, ‘부하패턴 분석’을 통해 신속하게 해당 문제점을 족집게처럼 집어내는 새로운 성능관리 기능을 제공합니다. 


이는 지금까지의 통계적인 분석 방법이나 룰기반의 분석 대응과는 차원이 다른 인공지능(AI)의 Deep Learning이나 Machine Learning 기술을 통한 좀 더 심층적이고 고도화된 분석 방법으로 기존 대비 정확도를 획기적으로 높인 기술입니다.



적용 사례

[L사]

L사는 InterMax를 통해 전체 시스템을 모니터링하고 있으며, 성능 이슈 발생 시 InterMax를 통해 알람정보를 통해 시스템을 운영하고 있으며, OOM 등 장애 발생 시 원인 분석으로 InterMax를 효과적으로 활용하고 있습니다.


기존 InterMax 기능 중에 임계치에 의한 알람 설정 시에 임계치 보다 지표가 높게 올라가는 경우, 지속적으로 SMS를 수신하는 등 운영자 입장에서는 필요한 시점에 적시에 1번만 알람 정보를 받고자 InterMax AI Edition을 구축하게 되었으며, L사에 적용된 AI 기능은 부하예측, 비정상탐지, 비정상 트랜잭션 분석 및 Intelligent Alert 기능을 적용하였습니다.


AI기반 비정상탐지 기능을 통해서 정확한 알람을 수신하게 되어, 급작스런 이슈 발생 시 이상상황을 감지하여 정확한 상황판단을 제공받고 있으며, 운영의 안정성을 높였다고 평가하고 있습니다. 


또한, 비정상 트랜잭션 분석 시 성능진단 컨설턴트의 도움 없이 이상 트랜잭션을 추출하고, Call Tree 분석이 용이해 짐에 따라 운영관리 역량을 향상하였으며, 장애 발생 시 Root Cause 정보를 자동 분석하여 원인과 해결점을 수립하게 되었습니다.


그리고, 부하 예측 기능을 통해 사전 예측 정보를 활용하여 OOM 등 장애에 대한 사전 예측 정보를 제공 받아서 장애를 미연에 방지하게 되었습니다.


[S사]

10월부터 2차로 금융권에도 InterMax AI 구축/적용 작업이 진행될 예정이라고 합니다.

 





기고 | APM본부 오명훈

편집 | 사업기획팀 박예영




인터맥스 만화 | 별에서 온 인터미네이터 제1화 I'll Be Back !

  • yun 2014.02.26 09:21 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    인터미네이터는 도민준인가요? ㅋㅋㅋ 완전 멋있네요. 그리고 기대하겠습니다. 아일 비 붹!

  • orion1418 2014.02.26 10:21 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    네! 다음회도 기대해주세요^^

  • ssong 2014.02.26 11:09 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    푸하학!! 너무 재밌어요 ㅋㅋㅋ 인터미네이터 기대하겠습니당! ㅋㅋ

  • 새초롬하게 2014.02.26 16:05 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    정말 촤르르 읽히네요~ ㅋㅋ 기대됩니다! 인터미네이터~~~~

  • 동상이몽 2014.02.28 16:06 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    인터맥스 짱!!

  • JH 2014.03.26 10:06 신고 ADDR 수정/삭제 답글

    잘보고 갑니다 ㅎㅎ 인터미네이터 ㅋㅋㅋㅋ

엑셈, 삼성전자에 APM 소프트웨어 공급

보도자료 2011.06.29 09:35


"엑셈, 삼성전자에 APM 소프트웨어 공급"- 전자신문 
"엑셈, 삼성전자에 APM 공급"- 디지털타임즈



 
엑셈, 삼성전자에 APM 소프트웨어 공급




IT 시스템 성능관리 제품 개발 및 컨설팅을 전문으로 하는 ㈜엑셈(대표 조종암, www.ex-em.com )은 삼성전자에 자사의 애플리케이션 성능관리(APM, 이하 APM)솔루션 ’InterMax (인터맥스)’를 공급하기로 했다고 밝혔다. 

이번에 공급되는 ‘InterMax(인터맥스)’는 설치가 간단하고, 최소의 부하로 클라이언트• 웹 서버• 웹 어플리케이션서버(WAS) • 데이터베이스(DB) 를 실시간으로 상세히 모니터링 하는 차별화된 APM 제품이다. 

엑셈에 따르면, 삼성전자는 기존에 사용해 오던 타사제품의 APM 솔루션을 ‘InterMax(인터맥스)’로 교체하고 신규 프로젝트인 모바일 오피스 프로젝트에 InterMax(인터맥스)를 적용함으로써 시스템 최적화와 효율적인 성능관리를 할 수 있게 되었다고 이라고 밝혔다.

InterMax(인터맥스)는 2009년부터 한국전력공사, LG 유플러스, IBK연금보험 등 약 30여 개의 대형 고객사를 꾸준하게 확보함으로써 제품의 안정성과 효용성을 입증 받아왔다. 

엑셈 이영수 영업이사는 “APM 후발주자 임에도 불구하고 높은 기술력과 서비스로 인정을 받아 좋은 성과를 이루었다“ 며 "InterMax(인터맥스)가 이번 성과를 계기 삼아 제조, 금융, 공공, 서비스 분야에서 지속적인 영업을 추진할 것“이라고 밝혔다. 

10년의 독보적인 기술력과 노하우를 보유한 엑셈은 공공, 금융, 제조, 서비스 기업 도입 1위의
IT 성능관리 솔루션을 제공하며 높은 시장점유율을 유지하고 있다

출처: 엑셈 보도자료