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데이터만큼 강력하고, 두렵고, 압도적이며, 중요한 것은 많지 않습니다.

매일 더 많은 기업이 핵심 비즈니스 애플리케이션을 클라우드 솔루션으로 전환하고 있습니다. 체계적인 로그 관리 실무는 데이터를 통제하는 데 도움을 주지만, 조직은 신뢰할 수 있고 안전한 디지털 환경을 보장하기 위해 실시간 분석과 실행 가능한 인사이트에 의존합니다.

가트너(Gartner) 리서치에 따르면 기업 IT 지출의 절반 이상이 클라우드 기반 플랫폼과 제품으로 이동하고 있다고 합니다. 특히 핵심 비즈니스 운영과 관련해서는 로그 관리와 로그 분석이 매우 중요한 역할을 합니다. 가트너는 이렇게 설명합니다:

“클라우드의 속도에 적응하지 못하는 기술 및 서비스 공급업체는 점점 더 시대에 뒤처지거나, 기껏해야 저성장 시장으로 밀려날 위험에 직면하게 될 것입니다.”

이 로그 분석 개요에서는 알아야 할 내용과 시작하는 방법에 대한 팁을 다룹니다.

로그, 이벤트, 메트릭, 트레이스를 통합하면 방대한 양의 데이터를 더 빠르고 정확하게 이해할 수 있습니다.

로그, 로그 관리, 로그 분석이란 무엇인가?

기업과 기업이 의존하는 기술, 기업의 고객이 의존하는 기술은 다양한 소스에서 빠르게 데이터를 생성합니다.

이러한 맥락에서 로그 또는 로그 파일은 운영 체제, 애플리케이션, 서버 또는 다른 장치 내에서 발생하는 사용 패턴, 활동, 운영에 대한 정보를 담고 있는 컴퓨터 생성 데이터 파일을 의미합니다. 타임스탬프가 포함된 이러한 디지털 기록은 특정 동작이나 이벤트를 문서화한 것이며, 다음과 같은 여러 소스로부터 생성됩니다:

• 애플리케이션
• 애플리케이션 인프라
• 클라우드 인프라
• 컨테이너
• 로드 밸런서
• 네트워크
• 서버

로그를 활용해 이러한 구성 요소를 효과적으로 모니터링하면 로그 관리와 로그 분석을 위한 탄탄한 기반을 제공하는 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

• 로그 관리란 ‘대규모 로그 데이터 세트를 수집, 관리, 저장, 보관’하는 프로세스를 의미합니다. 사이트 신뢰성과 더 큰 DevOps 프레임워크 내에서 로그 관리는 관련 시스템의 로그 데이터를 수집하고 분석하여 ‘성능을 모니터링 및 개선하고, 문제와 버그를 식별하며, 보안을 강화하는’ 과정으로 정의됩니다.
• 로그 분석은 컴퓨터가 생성한 기록(로그)을 검토하고 해석하며 이해하는 과정을 말합니다. 이러한 로그는 애플리케이션의 성능과 보안을 위해 필수적이며, 사전 예방적 DevSecOps 실무의 기반이 됩니다.

다른 방식으로 생각해 볼 수도 있습니다. 일반적인 조직에서 로그 관리와 로그 분석은 서로 관련이 있지만, 로그 데이터를 다루는 서로 다른 측면을 의미합니다. 로그 관리는 로그 데이터를 수집, 저장, 관리하기 위한 프로세스와 도구를 뜻합니다. 반면, 로그 분석은 로그 데이터를 분석하여 핵심 인사이트를 도출하고 유용한 정보를 생성하는 것을 의미합니다.

로그 분석의 목표는 로그 데이터를 활용해 조직의 효율성과 효과성을 개선하고, 문제를 식별 및 해결하고, 시스템의 상태와 성능을 모니터링하는 것입니다. 이 두 가지 실무 방법을 함께 사용하면 효율적으로 문제를 탐색하고, 진단하고, 이해하며, 완화할 수 있는 프레임워크를 마련할 수 있습니다.

로그 분석 기능과 방법의 예시에는 어떤 것들이 있나?

로그 분석에는 분리된 경우가 많은 복잡한 데이터 소스와 유형을 다루는 작업이 포함되며, 이러한 로그에서 특정 정보를 추출하는 단계까지 확장됩니다. 데이터 구성, 처리, 해석에 널리 사용되는 방법론에는 다음과 같은 몇 가지가 있습니다:

• 패턴 인식: 실시간 데이터를 과거 패턴과 비교하여 이상 징후나 오류를 표시합니다(이를 통해 더 신속한 진단과 해결을 가능하게 함).
• 분류 및 태깅: 유사한 로그 항목을 유형별로 그룹화하여 특정 오류나 위치를 파악하고 대응할 수 있도록 합니다.
• 상관관계 분석: 여러 소스의 로그를 결합하여 시스템 간 또는 이벤트 간의 연관성과 잠재적 상관관계를 파악합니다.
• 정규화: 로그 데이터를 인덱싱, 표준화하고 공통 형식으로 변환하여 비교와 분석을 용이하게 합니다.

로그 분석 솔루션이란 무엇인가?

로그 분석 솔루션이란 조직의 로그 관리 및 분석 우선순위를 정의하는 특정 도구, 플랫폼 또는 프레임워크를 의미할 수 있습니다. 최신 도구가 없는 조직은 다음과 같은 문제를 해결해야 하는 과제에 직면하게 됩니다:

• 데이터 사일로화: 개발, 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE), 운영(Ops), 보안팀 및 도구 간의 데이터 사일로화.
• 매우 방대한 로그 데이터 양으로 인해 적절한 가시성 확보나 실행 가능한 인사이트 도출이 어려움.
• 평균 문제 해결 시간(MTTR): 로그 재생성(rehydration)에 지나치게 오랜 시간이 걸려 평균 문제 해결 시간이 증가하고 문제 해결 속도가 느려짐.

포괄적인 로그 관리 및 분석 플랫폼은 이러한 목표를 통합해 시스템 성능과 출력의 추세 및 장애 현상을 파악하기 위한 신뢰할 수 있는 단일 정보원을 제공합니다다.

로그 분석은 어떤 용도로 사용되는가?

시스템 로그는 리소스가 최적의 상태로 적절히 작동하고 있는지를 포함해 실행 가능한 정보를 제공하는 귀중한 데이터의 원천이 될 수 있습니다. 로그 관리 및 분석은 옵저버빌리티와 보안 관련 사용 사례(또는 시스템의 동작, 작업, 출력, 보안 태세에 대한 평가 및 조사)의 토대를 제공합니다.

최근까지도 로그를 수집하고 평가하려면 지루한 수작업이 필요했으며, 인적 오류가 발생하기 쉬웠습니다. DevOps 및 보안팀은 정확한 최신 정보에 접근하고 처리할 수 없을 때 불이익을 받습니다.

개괄적인 수준에서 로그 분석의 주요 사용 사례는 사전 예방적 모니터링, 문제 해결, 디지털 포렌식 조사, 데이터 분석 및 보고의 네 가지입니다.

• 사전 예방적 모니터링: 애플리케이션의 성능과 보안을 모니터링함으로써 시의적절하고 직접적인 방식으로 시스템 성능과 동작을 이해하고 개선할 수 있습니다. 여기에는 비정상적이거나 이상 징후가 있는 활동을 파악하고 보안 이벤트를 조사하는 것이 포함됩니다.
• 문제 해결: 사전 예방적 모니터링을 통해 문제 해결 역량이 향상됩니다. 이상 징후가 탐지되면 로그 분석을 통해 의심스러운 동작이 발생하기 전후 또는 발생과 동시에 어떤 일이 있었는지에 대한 접근 가능한 인사이트를 제공해야 합니다.
• 포렌식 조사: 이는 보안 사고가 발생한 시점, 이를 유발한 주체, 관련된 행위의 순서, 비즈니스에 미친 영향을 파악하기 위해 로그 데이터를 분석하는 과정을 의미합니다. 또한 공격으로 영향을 받은 데이터와 사용된 공격 기법을 파악하는 데도 도움이 됩니다.
• 데이터 분석 및 보고: 데이터를 단순히 수집하는 것과 이를 실제로 활용 가능한 형태로 만드는 것은 별개의 문제입니다. 로그 관리 또는 분석 프로그램의 요소 중 하나는 시스템 성능 정보와 기타 관련 메트릭에 쉽게 접근하고, 이를 이해 및 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 직관적인 사용자 지정 대시보드는 모든 사용자가 동일한 데이터와 잘 정렬된 우선순위에 기반해 작업할 수 있도록 보장합니다.

로그 관리 및 분석의 이점은 무엇인가?

일반적으로, 최신 로그 분석 솔루션을 도입할 때 얻을 수 있는 강력한 이점은 다음과 같습니다:

• 비즈니스 운영을 간소화하고 시스템 성능을 최적화하여 IT 자동화와 같은 효율성 향상 기회를 파악할 수 있습니다.
• 향상된 근본 원인 분석, 효과적인 문제 해결, 더 빠른 인시던트 대응 및 해결을 위한 프레임워크를 구축할 수 있습니다.
• 주요 항목을 우선순위로 두고 대역폭을 적절히 사용하는 등 리소스 할당과 프로비저닝을 개선할 수 있습니다.
• 사전 예방적이고 지속적인 모니터링을 통해 사이버 보안 조치를 강화할 수 있습니다.
• HIPAA, GDPR 등 업계별 규제 기관의 규정 준수를 보장합니다.
• 시의적절하고 의미 있는 협업(예: 클라우드 아키텍트와 운영자 간 협업) 기회를 늘릴 수 있습니다.
• 웹사이트 트래픽, 전환 오류 등의 메트릭을 평가하여 영업 및 마케팅 캠페인의 효과를 높일 수 있습니다.

로그 관리 프로세스란 무엇이며 분석은 어떤 역할을 하는가?

로그 관리 프로세스는 일반적으로 네 단계로 구성되며, 각 단계에서 로그 분석을 통해 이점을 얻을 수 있습니다.

1. 로그 수집: 운영 체제, 애플리케이션, 클라우드 인프라, 네트워크 장치 등에서 로그를 수집합니다. 로그의 수집 및 집계는 지속적인 모니터링과 시의적절한 로그 분석의 기반을 제공합니다. 최적의 로그 집계 도구는 로그 분석 프로세스를 간소화하는 신뢰할 수 있고 일관된 절차를 제공합니다.
2. 로그 중앙 집중화 및 인덱싱: 로그를 IT 인프라 전반에서 접근 가능한 단일 리포지터리나 위치에 중앙 집중화하고 인덱싱하면 로그 분석을 위한 필수 기반이 마련됩니다. 다양한 유형의 데이터 생성 시스템과 프로세스가 존재하는 복잡한 환경에서는 중앙 집중식 로깅 모범 사례를 준수하면 신뢰할 수 있는 공유 정보원을 확보할 수 있습니다.
3. 데이터를 검색하고 분석하는 작업을 수동 프로세스에 의존한다면 매우 번거로울 것입니다. 이 데이터를 취합하고 오류 없이 완전하게 만드는 데는 너무 오랜 시간이 걸리므로 즉시 조치를 취하기가 어려워집니다. Sumo Logic과 같은 솔루션은 로그 데이터를 효율적이고 의미 있게 해석하고, 실행 가능한 인사이트를 도출하는 데 필요한 로그 분석 기능을 제공합니다.
4. 시스템 성능 및 데이터를 모니터링하여 완전성과 신뢰성을 높이고, 이상 징후나 기타 문제를 효율적으로 발견할 수 있습니다. Sumo Logic의 분석 플랫폼을 사용하면 특정 이벤트가 발생하거나 조건이 충족될 때 사용자 지정 알림을 통해 알려주므로 지속적인 모니터링을 강화할 수 있습니다.

로그 분석 모범 사례에는 어떤 것들이 있는가?

다음의 모범 사례를 준수하면 로그 분석, 해석, 실행을 위한 효과적이고 반복 가능한 프레임워크를 구축할 수 있습니다.

• Develop your strategy. The last thing you want is to waste time or work through inefficient processes. Strategize before jumping in. What are your main pain points, and what objectives can you set — and focus on — to arrive at timely insights without jumping through never-ending hoops? Start with what’s most important. You might start by asking questions like:
  • 인프라가 최적의 상태로 작동하고 있는가? 프로세스를 간소화하거나 개선할 기회는 어디에 있는가?
  • 보고나 애플리케이션 문제를 일으키는 요인은 무엇인가? 레이턴시 및 오류율과 같은 지표를 고려하라.
  • 인증 절차가 합리적이며 적절한 수준의 보안을 제공하고 있는가?
  • 사용자가 가장 많이 의존하는 콘텐츠, 제품 또는 서비스는 무엇이며, 그것이 사용자의 기대에 부합하고 있는가?
  • 온프레미스 및 클라우드 시스템 전반에서 비밀번호 변경, 무단 로그인, 네트워크 포트 스캔, 새 사용자 계정 생성 등을 추적하고 있는가?
• 데이터를 정리하세요. 데이터를 접근성과 분석에 적합한 구조로 구성하고, 중앙 리포지터리에 통합하세요. 이렇게 하면 더 효율적으로 분석과 해석을 할 수 있고 교차 분석도 가능합니다.
• 데이터 상관관계를 파악하세요. 조직 전반의 데이터에 접근하고 이를 분석할 수 있게 되면(데이터가 사일로화되지 않은 상태) 그 데이터에서 의미 있는 상관관계를 더 쉽게 발견하고 이해할 수 있습니다. 이는 효율적인 근본 원인 분석과 로그 관리 프레임워크 및 관련 분석 기능 개선에 필수적입니다.
• 실시간 데이터를 주시하세요. 지속적인 모니터링과 사전 예방적 분석은 잘 구축된 로그 관리 및 분석 시스템의 핵심 요소입니다. 이러한 프로세스를 갖추면 근본 원인 분석을 간소화하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
• 경고 알림을 설정하세요. 애플리케이션 성능과 보안 활동에 대한 임곗값을 설정한 후, 지표가 해당 임곗값을 초과하거나 미달할 때 자동으로 트리거되는 경고 알림을 설정합니다. 그런 다음 데이터 분석 자료를 심층적으로 살펴보며 문제를 해결할 수 있습니다.

Sumo Logic의 실시간 SaaS 분석 플랫폼은 기업이 다음을 수행할 수 있도록 필요한 도구와 인사이트를 제공합니다:

• 수집 및 중앙 집중화: 애플리케이션 및 통합 데이터를 접근 가능하고 추적 가능한 리포지터리에 수집하고 중앙 집중화합니다.
• 모니터링 및 시각화: 성능 데이터 및 기타 핵심 메트릭을 추적할 수 있는 사용자 지정 가능한 대시보드로 데이터를 모니터링하고 시각화합니다.
• 검색 및 조사: 문제를 식별하고 규정 준수를 보장하기 위해 설계된 실시간 로그 분석 기능을 활용하여 데이터를 검색하고 조사합니다.
• 경고 및 알림: 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 한 연중무휴 모니터링 및 관리 기능을 통해 의심스러운 이벤트나 기타 문제 발생 시 자동으로 경고하고 알림을 전송합니다.

목표는 성능 문제나 보안 위협이 치명적인 영향을 미치기 전에 신속하게 탐지하고 해결하는 것입니다. Sumo Logic은 애플리케이션 모니터링 및 옵저버빌리티, 인프라 모니터링, 클라우드 보안 모니터링 등 사전 예방적 모니터링을 위한 다양한 도구를 제공합니다.

요구 사항에 맞는 로그 분석 솔루션 선택 방법

Sumo Logic과 같은 로그 분석 플랫폼을 활용하면 더욱 스마트하고 신속한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 단일 플랫폼에서 실시간 분석과 인사이트를 기반으로 DevOps 및 보안팀에 시의적절한 권장 사항을 제공합니다.

시간이 경과하며 데이터의 복잡성과 볼륨이 증가함에 따라 이러한 역량은 더욱 중요해지고 있습니다. 디지털 전환에 뒤처진 기업은 사전 예방적이고 지속적인 모니터링을 수행하기가 매우 어렵습니다. 최신 솔루션은 분산된 애플리케이션 아키텍처나 팀과 관련된 인텔리전스 격차를 파악하고 이해하며 해결합니다.

복잡한 애플리케이션 아키텍처와 멀티 클라우드 도입

워크로드가 더 작은 구성 요소로 분할되어 조직 전반에 위임되면 데이터 환경은 더욱 복잡해집니다. 이로 인해 데이터의 포괄성과 접근성이 떨어지고 팀이 데이터에 접근하기 어려워집니다. Sumo Logic은 이러한 시스템과 시스템에서 생성되는 데이터를 하나의 직관적인 리포지터리로 통합하여 더 신속하게 품질을 개선하고 전체적인 맥락을 파악할 수 있도록 지원합니다.

또한 사일로화된 아키텍처와 인프라는 완전하고 확장 가능한 데이터 시스템을 구축하는 것을 어렵게 만듭니다. Sumo Logic의 멀티 클라우드 솔루션은 조직 전체와 여러 클라우드 환경의 데이터를 단일 인터페이스에 통합하여 접근성을 높이고 지속적인 실시간 모니터링을 가능하게 합니다.

보안 관련 우려

조직의 로그 관리 및 분석 시스템의 결합도가 낮을수록 최신 보안 위협을 선제적으로 방어하기가 더욱 어렵습니다. Sumo Logic의 플랫폼은 위협 탐지와 대응 같은 핵심 프로세스의 속도를 높여 위협을 더 빠르고 쉽게 탐지하고, 위험성을 평가하며, 그에 따라 대응할 수 있도록 지원합니다.

협업 기회

‘아는 것이 힘’이라는 진부한 표현이 자주 쓰이는 이유는 대체로 사실이기 때문입니다. 로그 분석의 맥락에서 이는 모든 사람에게 정보를 제공하고 똑같은 정보를 공유할 수 있도록 신뢰할 수 있는 단일 정보원을 구축하는 것을 의미합니다. 조직은 가능한 한 고도로 사일로화된 방식에서 벗어날 수 있도록 노력해야 합니다. Sumo Logic은 기술팀과 비즈니스팀이 모두 강력한 실시간 인사이트에서 이점을 얻을 수 있는 단일 플랫폼을 제공합니다.

사용자 지정 통합

Sumo Logic은 Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure 등의 인기 애플리케이션과의 네이티브 통합 기능을 통해 조직이 워크플로를 간소화할 수 있도록 지원합니다. 확장성과 유연성을 고려해 설계된 Sumo Logic을 사용하면 필요에 따라 사용자 지정 쿼리를 구현할 수 있습니다.

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Barnes & Noble, Grammarly, 제네시스, LendingTree, 삼성, Ulta Beauty의 공통점이 무엇일까요? 이들은 Sumo Logic 고객 중 일부일 뿐이며, 각 기업의 사례를 읽어 보실 수 있습니다. 이들의 사례를 비롯한 다양한 고객 사례는 Sumo Logic이 어떤 방식으로 가치를 제공하는지를 보여 줍니다:

• 애플리케이션 신뢰성 보장
• 최신 위협으로부터의 보호 및 보안
• 클라우드 인프라에 대한 인사이트 확보

올바른 파트너와 함께라면 폭발적으로 증가하는 데이터를 제어할 수 있습니다. Sumo Logic 로그 분석을 활용해 데이터의 블랙홀을 비즈니스 성장의 기회로 바꾸세요.

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