데이터만큼이나 무서운 위력과 압도적인 중요성을 지닌 대상은 거의 존재하지 않습니다.
비즈니스 핵심 애플리케이션을 클라우드 솔루션으로 전환하는 기업이 하루가 다르게 늘어나고 있습니다. 많은 조직은 적합한 로그 관리 시스템을 활용해 그 막대한 데이터를 관리하는 한편 실시간 분석과 실용적인 인사이트를 활용해 자신들이 제공하는 디지털 환경의 신뢰성과 보안을 확보하고 있습니다.
Gartner의 연구에 따르면 IT 부문에 대한 기업 지출의 절반 이상이 클라우드 기반 플랫폼과 제품으로 전환되고 있다고 합니다. 필수적 비즈니스 운영에 있어서 로그 관리와 로그 분석은 매우 핵심적인 역할을 수행합니다. Gartner의 표현을 빌리자면 이렇습니다.
"클라우드 환경의 요구에 발맞추지 못하는 기술 및 서비스 제공업체는 시대의 흐름에 뒤처질 수 있으며 최악의 상황에는 저성장 시장으로 떠밀려나게 될 수도 있습니다."
이 로그 분석 개요에서는 알아야 할 사항과 시작하기 위한 팁을 다룹니다.
기업 및 기업과 고객이 사용하는 기술은 다양한 소스에서 빠르게 데이터를 생성합니다.
이때 로그 또는 로그 파일이란 운영 체제, 애플리케이션 및 타 기기에서의 사용 패턴, 활동, 작업에 관한 정보를 담고 있는, 컴퓨터가 생성한 데이터 파일을 가리킵니다. 이러한 타임스탬프가 부여된 디지털 기록은 특정 작업이나 이벤트를 기록하며 다음과 같은 다양한 소스에서 생성됩니다.
애플리케이션
애플리케이션 인프라
클라우드 인프라
컨테이너
로드 밸런서
네트워크
서버
로그를 사용하여 이러한 구성 요소를 효과적으로 모니터링하면 로그 관리 및 로그 분석에 필요한 견고한 기반을 제공하는 소중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
로그 관리란 대규모의 로그 데이터 집합을 수집, 관리, 저장, 보관하는 데 사용되는 프로세스를 가리킵니다. 사이트 신뢰성과 거시적인 DevOPs 프레임워크에서 로그 관리를 통해 관련 시스템의 로그 데이터를 수집하고 분석하면 "성능을 모니터링하고 개선하는 한편 문제와 버그를 식별하고 보안을 강화"할 수 있습니다.
다른 방법을 고려해 볼 수 있습니다. 일반적인 조직에서 로그 관리 및 로그 분석은 서로 연관성이 있지만, 로그 데이터 관련 작업의 다른 측면들을 가리키는 표현입니다. 로그 관리는 로그 데이터를 수집, 저장, 관리하는 데 사용되는 프로세스와 도구를 가리킵니다. 반면, 로그 분석은 주요 인사이트를 도출하고 유용한 정보를 생성하기 위해 로그 데이터를 분석하는 것을 가리킵니다.
로그 분석의 목적은 로그 데이터를 활용해 조직의 효율성과 효과성을 제고하고, 문제를 파악하고 해결하며, 시스템의 상태와 성능을 모니터링하는 것입니다. 이 외에도, 두 운영 방식은 문제를 효율적으로 살펴보고, 진단하고, 이해하며 완화할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
로그 분석은 복잡하고 서로 분절된 데이터 소스와 데이터 유형을 활용하고 해당 로그로부터 특정한 정보를 추출하는 과정까지를 가리킵니다. 데이터 구성, 처리, 해석에 널리 사용되는 몇 가지 방법론이 존재하며, 이는 다음과 같습니다.
실시간 데이터를 과거 패턴과 비교하여 비정상적 현상, 이상 징후, 오류를 탐지하는 패턴 인식은 신속한 진단과 해결을 지원합니다.
유형별로 유사한 로그 항목이 있는 그룹을 분류하고 태깅하여 파악 및 해결 가능한 특정 오류 또는 위치를 파악합니다.
상관 관계 분석은 다양한 소스의 로그를 모두 가져와 시스템과 이벤트 간의 연결 구조 및 잠재적 상관관계를 파악합니다.
정규화는 로그 데이터를 색인화하고 표준화하여 비교 및 분석에 용이한 공통의 형식으로 변환합니다.
“로그 분석 솔루션”이란 조직의 로그 관리 및 분석의 주요 대상을 정의하는 구체적 도구, 플랫폼, 프레임워크를 가리킵니다. 최신 도구가 없는 조직은 다음과 같은 해결책을 찾아야 하는 과제에 직면하게 됩니다.
개발 과정, 사이트 안정성 엔지니어링(SRE), Ops, 보안 팀과 도구 간에 데이터 사일로가 발생할 수 있습니다.
로그 데이터 양이 너무 많을 경우 로그 데이터에서 적절한 가시성을 확보하거나 유용한 인사이트를 확보하기가 어려워질 수 있습니다.
로그를 복구하는 데 막대한 시간이 소모되면서 문제 해결 평균 시간(MTTR)이 저하되어 팀은 신속한 문제 해결이 어려워질 수 있습니다.
종합적인 로그 관리 및 분석 플랫폼은 다양한 목표를 통합하며, 시스템 성능 및 출력에 관한 최근의 상태와 문제를 파악하는 데 필요한 단일 출처를 제공합니다.
시스템 로그는 리소스의 성능 및 최적화 여부를 포함한 방대하고 실용적이며 값진 정보를 제공할 수 있습니다. 로그 관리 및 분석은 관찰 용이성 및 보안 사용 사례의 기반이 되며, 시스템의 동작, 작업, 출력, 보안 태세를 평가하고 조사하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
비교적 최근까지만 하더라도 로그를 수집하고 평가하려면 사람의 수작업이 필요했기 때문에 그 과정에서 오류가 발생하기가 쉬웠습니다. 정확한 최신 정보를 활용하고 처리할 수 없는 DevOps 및 보안 팀은 그 역량을 모두 펼칠 수가 없습니다.
로그 분석의 포괄적인 주요 사용 사례 4가지로는 능동적 모니터링, 문제 해결, 디지털 포렌식 조사, 데이터 분석 및 보고를 꼽을 수 있습니다.
능동적 모니터링: 애플리케이션 성능과 보안을 모니터링하면 시스템 성능과 동작을 파악하고 향상하기 위해 필요한 조치를 적시에 직접 수행할 수 있습니다. 이러한 모니터링에는 보안 이벤트에 대한 조사뿐만이 아니라 일반적이지 않거나 비정상적인 활동을 식별하는 과정도 포함됩니다.
포렌식 조사: 이는 로그 데이터를 분석해 보안 인시던트가 발생한 시점과 이를 발생시킨 주체를 파악하고, 관련 작업이 진행된 순서와 해당 인시던트가 비즈니스에 미친 영향을 규명하는 것을 가리킵니다. 이는 또한 공격에 노출된 데이터를 식별하고 활용된 공격 수법을 정확히 식별할 수 있게 해줍니다.
데이터 분석 및 보고: 데이터를 단순히 수집하는 것은 어렵지 않지만 이를 실용적으로 활용하는 것은 완전히 다른 문제입니다. 모든 로그 관리 및 분석 프로그램은 중요한 시스템 성능 정보와 기타 관련 메트릭을 파악하고 그에 대한 접근성을 확보하는 한편 후속 조치를 시행할 수 있게 지원하는 기능을 갖추고 있습니다. 또한 모든 사용자가 직관적인 맞춤형 대시보드를 통해 동일한 데이터와 명확히 정의된 우선순위를 바탕으로 작업을 수행할 수 있게 됩니다.
일반적으로 최신 로그 분석 솔루션을 구현할 때 얻을 수 있는 가장 강력한 이점은 다음과 같습니다.
비즈니스 운영을 간소화하고 시스템 성능을 최적화하여 IT 자동화를 비롯한 효율성 제고의 기회를 포착할 수 있습니다.
근본 원인 분석을 강화하기 위한 프레임워크를 도입하여 문제를 효과적으로 해결하고 인시던트 대응 및 해결의 속도를 높일 수 있습니다.
리소스 할당 및 프로비저닝을 개선하여 핵심 항목을 먼저 처리하고 대역폭을 적절하게 사용할 수 있습니다.
능동적이고 지속적인 모니터링을 통해 사이버 보안 조치를 강화할 수 있습니다.
HIPPA나 GDPR처럼 규제 기관이 각 산업에 요구하는 컴플라이언스를 확보할 수 있습니다.
유의미한 협업을 적시에 진행할 기회를 확대합니다(클라우드 아키텍트와 운영자 간의 협업 등).
웹사이트 트래픽, 전환 오류 등의 메트릭을 평가하여 영업 및 마케팅 캠페인의 효과를 강화합니다.
로그 관리 프로세스는 일반적으로 4단계로 구성되며, 각 단계는 로그 분석의 이점을 활용합니다.
운영 체제, 애플리케이션, 클라우드 인프라, 네트워크 기기 등으로부터 로그를 수집합니다. 이러한 로그 수집 및 집계 활동은 지속적 모니터링과 적시의 로그 분석을 수행할 수 있는 기반이 됩니다. 최고의 로그 집계 도구는 신뢰할 수 있으며 일관된 절차를 통해 로그 분석 프로세스를 간소화합니다.
모든 IT 인프라에서 접근할 수 있는 단일 저장소나 위치에 로그를 중앙 집중화하고 인덱싱하면 로그 분석에 필요한 기반을 마련할 수 있습니다. 데이터를 생성하는 다양한 유형의 시스템과 프로세스가 존재하는 복잡한 환경에서는 중앙 집중식 로깅의 모범 사례를 따름으로써 믿을 수 있고 모두가 공유할 수 있는 단일 출처를 확보할 수 있습니다.
수작업에 의존하여 데이터를 검색하고 분석해야 한다면 그 과정이 너무나 번거로울 것입니다. 또한 데이터를 취합하여 오류 유무와 완전성을 확인하는 데 너무 오랜 시간이 걸리므로 즉각적인 후속 조치를 취하기가 어려워질 것입니다. Sumo Logic과 같은 솔루션은 로그 데이터를 유용하고 효율적으로 해석하여 실용적인 인사이트를 도출하는 데 필요한 로그 분석 기능을 제공합니다.
시스템 성능 및 데이터 모니터링을 통해 완전성과 안정성을 높이고 이상 현상 또는 기타 문제를 효율적으로 발견할 수 있습니다. Sumo Logic의 분석 플랫폼은 특정 이벤트가 발생하거나 조건이 충족되었을 때 맞춤형 알림을 발송하는 기능을 제공하므로 이를 통해 지속적 모니터링을 한층 강화할 수 있습니다.
다음과 같은 모범 사례를 따른다면 효과적이며 거듭 사용할 수 있는 로그 분석, 해석 및 조치의 프레임워크를 갖출 수 있습니다.
인프라가 최적으로 작동하고 있는가? 프로세스를 간소화하고 개선할 수 있는 지점이 있는가?
보고 과정 및 애플리케이션에서 문제를 일으키는 요인은 무엇인가요? 지연 및 오류 발생률과 같은 지표를 참고하세요.
인증 절차가 합당한가? 또한 적합한 수준의 보안을 확보하고 있는가?
사용자들이 가장 많이 활용하는 콘텐츠, 제품, 서비스는 무엇이며 사용자들은 그 품질에 만족하고 있는가?
온프레미스와 클라우드 시스템에서 비밀번호 변경 내역, 승인되지 않은 로그인, 네트워크 포트 스캔, 새로 생성된 사용자 계정을 제대로 추적하고 있는가?
데이터 정리하기. 접근과 분석이 용이하도록 데이터를 구조화하고 하나의 저장소에 중앙 집중화하세요. 이를 통해 데이터 분석과 해석의 효율성을 높이고 교차 분석을 수행할 수 있습니다.
데이터 상관관계 파악하기. 데이터 사일로가 존재하지 않으며 전사적 데이터에 자유롭게 액세스하고 분석할 수 있는 조직은 데이터에 존재하는 유용한 상관관계를 수월하게 탐지하고 파악할 수 있습니다. 이는 근본 원인 분석을 효율적으로 수행하고 로그 관리 프레임워크 및 분석 기능을 개선하기 위해 필수적인 요건입니다.
실시간 데이터 감시. 우수한 로그 관리 및 분석 솔루션이라면 지속적인 모니터링과 능동적인 분석을 반드시 수행할 수 있어야 합니다. 이러한 프로세스를 갖춘 조직은 근본 원인 분석 절차를 간소화하여 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
경고 설정. 애플리케이션 성능과 보안 활동에 대한 임계치를 설정한 다음, 특정한 상황이 발생하여 관련 지표가 기준을 초과하거나 하회할 경우 자동으로 경고가 발송되게 설정하세요. 이후 데이터 분석을 활용해 문제를 해결할 수 있습니다.
Sumo Logic의 실시간 SaaS 분석 플랫폼은 비즈니스에 필요한 도구와 인사이트를 제공합니다.
액세스 가능하고 추적 가능한 저장소에 애플리케이션 및 통합 데이터를 수집하고 중앙 집중화하세요.
성능 데이터 및 기타 주요 메트릭을 추적하는 맞춤형으로 설정 가능한 대시보드를 통해 데이터를 모니터링하고 시각화하세요.
문제를 파악하고 규정 준수를 보장하도록 설계된 실시간 로그 분석으로 검색 및 조사하세요.
연중무휴 모니터링 및 관리 기능을 지원하는 머신 러닝 알고리즘을 통해 의심스러운 이벤트나 기타 문제가 발생하면 경고 및 알림을 제공하세요.
이를 통해 심각한 문제가 발생하기 전에 성능 문제와 보안 위협을 신속하게 감지하고 해결하는 것이 목표입니다. Sumo Logic은 애플리케이션 모니터링 및 관찰 용이성, 인프라 모니터링, 클라우드 보안 모니터링 등 능동적 모니터링에 필요한 다양한 도구를 제공합니다.
Sumo Logic과 같은 로그 분석 플랫폼을 활용하면 더욱 스마트하고 신속한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 DevOps 및 보안 팀에게는 단일 플랫폼 내의 실시간 분석 및 인사이트를 기반으로 한 권고 사항이 적시에 제공됩니다.
이는 데이터의 복잡성과 양이 점차 증가하는 상황에서 특히나 중요한 요건입니다. 디지털 전환에 뒤처진 조직이 능동적이며 지속적인 모니터링을 수행하기란 지극히 어렵습니다. 최신 솔루션은 사일로화된 애플리케이션 아키텍처 또는 팀과 관련된 인텔리전스의 격차를 식별하고 파악하여 해소해냅니다.
워크로드가 작은 구성 요소로 세분화되어 조직 전체로 분산되면 데이터 환경의 복잡도가 증가합니다. 이는 데이터의 통합을 저해하고 접근성을 떨어뜨려 데이터의 유용성과 활용 가능성을 제한하게 됩니다. Sumo Logic은 각 시스템과 그곳에서 생성되는 데이터를 하나의 직관적인 저장소로 모아서 품질 개선을 신속하게 수행하고 데이터의 종합적인 의미를 파악할 수 있게 합니다.
또한 사일로화된 아키텍처와 인프라에서는 완결성과 확장성을 갖춘 데이터 시스템을 구축하기가 까다롭습니다. Sumo Logic의 멀티 클라우드 솔루션은 전체 조직과 클라우드 환경의 데이터를 하나의 인터페이스로 집결하여 접근 가능성을 높이고 지속적인 실시간 모니터링을 수행할 수 있게 만듭니다.
조직의 로그 관리 및 분석 시스템이 하나로 통합되지 못하면 최신 보안 위협에 맞서 적극적으로 방어 대책을 마련하기가 어려워집니다. Sumo Logic의 플랫폼은 위협 탐지 및 대응과 같은 핵심 프로세스를 가속화하여 위협을 신속하고 간편하게 식별하고 그 리스크를 평가한 결과를 바탕으로 위협을 처리합니다.
"아는 것이 힘이다"라는 격언이 널리 알려진 이유는 그 보편적 타당성 때문입니다. 이 격언을 로그 분석에 적용한다면 모두에게 동일한 정보를 제공하는 단일 출처가 중요하다는 뜻으로 해석할 수 있을 것입니다. 모든 조직은 데이터 사일로를 발생시키는 접근법을 최대한 지양해야 합니다. Sumo Logic은 기술 및 비즈니스 팀에게 효과적인 실시간 인사이트를 제공할 수 있는 단일 플랫폼을 제공합니다.
Sumo Logic은 조직이 워크플로우를 간소화할 수 있도록 Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure 등과 같은 인기 애플리케이션에 대한 네이티브 통합을 지원합니다. 확장성과 유연성을 갖춘 Sumo Logic은 조직에 맞는 맞춤형 쿼리를 구현할 수 있게 지원합니다.
Barnes & Noble, Grammarly, Genesys, LendingTree, Pokémon 및 Ulta Beauty의 공통점은 무엇인가? 이는 읽을 수 있는 일부 고객들의 사례에 불과합니다. 이러한 고객들의 사례를 비롯한 다양한 사례를 통해 다음과 같은 가치를 제공하는 방법을 확인할 수 있습니다.
애플리케이션 안정성 보장
최신 위협으로부터 보안 유지 및 보호
클라우드 인프라에 대한 인사이트 확보
적합한 파트너와 함께한다면 기하급수적으로 성장하는 데이터를 충분히 길들일 수 있습니다. Sumo Logic의 로그 분석 기능을 활용해 데이터의 거대한 블랙홀을 성장을 위한 최고의 기회로 전환하세요.
Sumo Logic을 사용할 준비가 되셨다면 지금 바로 무료 평가판에 등록하세요. 여전히 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있을지에 대해 궁금한 점이 있다면 30분 데모를 요청할 수도 있습니다.
