하루에 약 1.145조 MB의 데이터가 생성되는 오늘날, 빅 데이터는 비즈니스 세계에서 여전히 중심적인 역할을 하고 있습니다. 이 방대한 데이터 세트에서 정보를 성공적으로 분석하면 비즈니스의 거의 모든 측면을 강화할 수 있습니다. 또한 현대의 업무 환경은 점점 더 디지털화되고 있어 기술팀은 이제 모든 기업에 필수적인 존재가 되었습니다.
최신 애플리케이션을 위해 하이퍼스케일 클라우드 제공업체와 마이크로서비스를 도입하는 기업이 늘어나면서 머신 데이터의 생성 속도 역시 빨라져 방대한 데이터 홍수에 일조하고 있습니다. 하지만 빅 데이터의 주목할 만한 이점과 더불어 수많은 도전 과제가 동시에 나타나고 있습니다.
예를 들어, 로그 데이터를 살펴보겠습니다. 로그 데이터는 모니터링, 계획, 보안 및 최적화를 위한 가장 방대한 단일 데이터 세트입니다. 과거 많은 조직이 리소스로서 로그 데이터의 잠재력을 무시했지만, 이제는 모니터링 데이터 중에서도 미개척된 가치 있는 리소스로 널리 인식되고 있습니다.
그러나 그 방대한 규모와 복잡성 때문에 머신 생성 비정형 로그 데이터를 정리하는 일은 엄청난 작업입니다. 탄탄한 로그 관리 프로세스를 구축하면 이러한 대용량 고속 데이터 세트를 손쉽게 구성하고 분석할 수 있습니다.
로그 관리 프로세스란 무엇인가?
개괄적인 수준에서 보면 로그 관리는 로그와 관련된 모든 측면을 다루며 다음 두 가지 목표를 달성하기 위해 수행됩니다:
- 디지털 성능 및 신뢰성 문제 해결, 문제 해결, 포렌식 조사, 비즈니스 인사이트 확보를 위해 데이터를 수집, 저장, 처리, 종합 및 분석합니다.
- 기업의 전체 소프트웨어 스택 전반에서 애플리케이션과 인프라의 신뢰성, 규정 준수, 보안을 보장합니다.
포괄적인 로그 관리 프로세스는 크게 절차, 정책, 도구라는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다. 이 개념들에 대해 더 깊이 이해할 수 있도록 Sumo Logic은 이러한 구성 요소를 상세히 살펴보는 가이드를 제작했습니다.
로그 관리가 중요한 이유는 무엇인가?
로그 관리의 핵심은 방대한 양의 로그 이벤트를 수집하고, 구성하며, 상관 분석하여 실시간 분석과 인사이트를 도출하는 것입니다. 이 과정이 중요한 이유는 다음과 같습니다:
- 보안 강화: 로그 관리를 통해 모든 사용자 활동을 추적할 수 있어 데이터 유출이나 보안 침해, 기타 위험 요소를 예방하고 원인을 파악하며 영향을 최소화하는 데 도움을 줍니다.
- 시스템 신뢰성 향상: 로그 파일을 모니터링하면 DevOps 담당자가 시스템의 동작 상태를 손쉽게 파악할 수 있습니다. 또한 로그 관리는 성능 문제 발생 시 그 근본 원인을 신속하게 파악하는 데 도움이 됩니다.
- 고객 인사이트 향상: 로그 및 로그 분석을 통해 얻은 데이터 인사이트는 보안 및 시스템 성능 개선 이상의 가치를 제공합니다. 이 데이터는 고객이 애플리케이션과 상호 작용하는 방식을 이해하는 데도 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객이 어떤 브라우저를 사용하는지 파악하거나 기타 행동 관련 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 데이터 옵저버빌리티 단순화: 로그 관리를 통해 여러 애플리케이션에서 수집된 데이터를 한곳에 모아 저장할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션 성능, 비즈니스 분석, 문제 해결을 위한 인사이트 확보 프로세스가 단순화됩니다.
2023년 2월에 실시된 문제 해결에 가장 유용한 데이터 유형에 관한 Sumo Logic 고객 대상 설문 조사 결과.
로그 관리 프로세스의 단계는 무엇인가?
조직마다 세부 내용은 다르지만, 모든 로그 관리 프로세스에는 기본적으로 다섯 가지 단계가 있습니다.
1. 계측 및 수집
로그 관리 프로세스의 첫 번째 단계에서는 기술 스택 전반의 독립된 여러 위치에서 로그를 수집해야 합니다. 이는 두 번째 단계인 로그 집계를 지원하기 위한 과정입니다. 이 절차는 로그 수집 도구를 사용하여 수행합니다. 많은 조직이 rsync나 cron과 같은 기존 도구를 사용해 로그 데이터를 수집하지만, 이러한 도구는 실시간 모니터링을 지원하지 않습니다. 모든 로그를 수집하는 것은 지속적인 모니터링과 검토 프로세스를 유지하는 데 매우 중요합니다. 또한 주목할 점은, 오픈 소스 수집을 위한 OpenTelemetry 도구를 통해 모든 머신 데이터를 생성, 수집하고 내보낼 수 있다는 것입니다. 이를 통해 기술 스택의 모든 계층에 대한 가시성이 향상되어 옵저버빌리티가 향상됩니다.
OpenTelemetry는 모든 머신 데이터를 계측, 생성, 수집, 내보내기할 수 있도록 해주는 도구, API, SDK의 모음입니다.
이는 이제 머신 데이터 수집의 표준이 되고 있습니다.
로그 수집 외에도, 파싱은 초기 단계에서 중요한 또 다른 구성 요소입니다. 로그 파싱은 로그 파일을 해석하기 위해 로그 템플릿과 매개변수를 추출하는 과정입니다. 이를 통해 로그 관리 시스템은 각 파일의 데이터를 읽고, 분류하고, 저장할 수 있게 됩니다. 로그 파싱은 반정형 및 비정형 데이터 사용 사례 모두에 적용되지만, 비정형 데이터의 경우 추가적인 작업이 필요합니다. 간단히 말해, 파싱 과정은 이해하기 어려운 데이터를 가져와 더 읽기 쉬운 형식으로 변환하는 과정입니다.
하지만 기존 도구를 사용하는 경우 파싱이 까다로울 수 있습니다. 로그 데이터는 다양한 형식으로 존재하기 때문에 기존 도구의 파싱 기능은 모든 로그 파일 형식을 지원하지 않습니다. 따라서 사용자 지정 파서를 직접 만들어야 하는 경우가 많으며, 이 작업은 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Sumo Logic과 같은 도구는 형식에 상관없이 로그 메시지에서 필드를 추출할 수 있습니다. 더 자세히 알아보려면 파싱 연산자 관련 자료를 확인해 보세요.
2. 중앙 집중화 및 인덱싱
모든 로그 파일과 데이터를 수집하고 파싱한 후에는 집계 과정을 완료해야 합니다. 로그 집계란 모든 로그를 하나의 중앙 위치, 하나의 플랫폼에 통합하여 신뢰할 수 있는 단일 정보원을 만드는 것을 의미합니다. 이러한 통합 과정은 데이터를 한곳에 모아주며, 인덱싱을 통해 검색이 가능해져 IT 및 보안팀이 필요한 정보를 효율적으로 찾아낼 수 있게 됩니다.
귀중한 데이터가 IT 인프라 전반에 흩어져 있으면 비효율성이 커지고 보안 침해 위험이 커집니다. 또한 다양한 사용 사례에 대해 동일한 로그 데이터를 여러 번 수집하면 데이터 확보 비용이 증가합니다.
로그 집계가 왜 그렇게 중요한지 사이버 보안에서의 로그 관리에 관해 더 자세히 살펴보겠습니다. 보안 분석가는 침해 사고의 근본 원인과 심각도를 파악하기 위해 로그 이벤트 데이터에 의존하는 경우가 많습니다. 하지만 로그 데이터가 여러 위치에 분산되어 있으면 분석가가 사이버 위협을 근절하는 데 필요한 정보를 찾기가 훨씬 더 어려워집니다. 이 정보를 중앙 집중화하고 인덱싱하면 네트워크 전반의 모든 활동을 통합된 관점에서 볼 수 있어 위협을 쉽게 파악하고 다른 문제를 즉시 해결할 수 있습니다. 로그 데이터의 통합된 뷰를 확보하는 것은 대부분의 조직에서 최우선 과제가 되어야 합니다. 급격하고 갑작스러운 원격 근무 증가로 인해 사이버 및 데이터 보안과 관련된 새로운 과제가 등장했기 때문입니다.
모든 정형 및 비정형 로그와 보안 이벤트를 단일 보안 데이터 레이크에 저장하여 효율성을 극대화하세요.
과거에는 많은 조직이 로그 데이터를 중앙 위치로 전송하기 위해 오직 Syslog 전송 도구에만 의존해 왔습니다. 이 단순한 방식도 작동하기는 하지만, Syslog는 확장성이 떨어지는 경우가 많습니다. Sumo Logic의 클라우드 네이티브 플랫폼과 300개 이상의 애플리케이션 및 통합 기능은 Syslog 전송 도구와 같은 기존 제품의 비효율성을 해결하고 기술 스택 전반에 걸친 로그 집계 과정을 간소화합니다.
3. 검색/쿼리 및 분석
집계가 완료되면 로그 데이터를 분석할 차례입니다. 간단히 말해, 로그 분석은 로그 데이터를 검토하고 이해하는 과정입니다. 로그 분석의 궁극적인 목표는 기업이 중앙 집중화된 로그에서 유용한 분석 결과와 인사이트를 구성하고 추출하도록 돕는 것입니다. 모든 로그 관리 절차와 마찬가지로, 로그 분석은 복잡하며 여러 단계로 구성되어 있습니다.
다음 섹션에서는 로그 분석과 관련된 가장 중요한 일반적인 질문 몇 가지를 살펴보겠습니다.
로그 분석은 어떻게 작동하나?
분석 과정에서 로그 파일로부터 유용한 분석 데이터를 추출할 수 있도록 여러 가지 방법과 기능이 사용됩니다:
- 정규화는 데이터를 표준 형식으로 변환하여 데이터의 무결성을 향상하도록 설계된 데이터 관리 방법론입니다.
- 패턴 인식은 어떤 로그 메시지가 관련성이 있는지, 어떤 것이 그렇지 않은지를 판단하기 위해 머신 러닝과 로그 분석 소프트웨어에 의존합니다. 이러한 데이터의 가치를 판단할 방법이 없다면 로그는 정보의 금광이라기보다 블랙홀에 가까울 것입니다.
- 분류와 태깅은 데이터를 시각화하는 데 도움이 됩니다. 이 기능은 로그 항목을 서로 다른 클래스로 그룹화하여 유사한 항목들이 함께 묶이도록 합니다. 분류와 태깅을 활용하면 로그 데이터를 효율적으로 검색하는 것이 훨씬 더 쉬워집니다.
- 상관관계 분석은 특정 이벤트(좋은 경우든 나쁜 경우든)를 검토할 때 유용합니다. 이 과정에서는 모든 시스템의 로그 정보를 수집하여 조사 중인 이벤트와 로그 데이터 간의 상관관계를 평가하고 파악합니다.
모든 데이터 세트에 대해 강력한 로그 쿼리를 사용한 심층 조사를 수행하면 위협 탐지와 성능 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다.
로그 분석의 어려움은 무엇인가?
로그는 모든 유형의 빅 데이터 중 가장 포괄적인 데이터입니다. 로그는 광범위한 세부 정보를 담고 있어 어떤 비즈니스 시스템의 상태를 분석하든 이상적인 정보의 소스가 됩니다. 그러나 로그 데이터는 규모가 크고 구조가 복잡하기 때문에 여러 가지 이유로 분석이 어렵습니다:
- 로그 데이터는 형태가 다양하고 대부분 구조화되지 않은 상태이며 대량으로 생성되므로 관계형 데이터베이스로 분석하기가 어렵습니다.
- 일관되지 않은 로그 형식은 만연한 문제입니다. 모든 애플리케이션과 장치는 고유한 방식으로 로그를 생성하므로 로그 형식을 표준화하려면 많은 작업이 필요합니다.
- 많은 팀이 로그 스토리지를 적절하게 조정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 로그 파일은 빠르게 쌓여 복잡해질 수 있으며, 이로 인해 클라우드 스토리지 비용이 급증할 수 있습니다.
대규모 데이터 세트를 처리하는 도구로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. Sumo Logic을 예로 들어보겠습니다. Sumo Logic의 사용자 친화적인 자동화 플랫폼은 실시간 분석 기능을 제공하여 로그 데이터 검토를 비롯한 다양한 작업을 신속하게 수행할 수 있도록 지원합니다. 더 이상 시간이 오래 걸리는 복잡한 설치나 업그레이드가 필요 없으며, 하드웨어나 스토리지를 직접 관리하고 확장할 필요도 없습니다.
로그 분석 실무를 개선하려면 어떻게 해야 하는가?
로그 분석의 이점은 놀라울 정도입니다. 하지만 위에서 언급한 문제들을 해결하지 않으면 실행에 활용할 수 없는 데이터만 쌓이게 됩니다. 로그 데이터를 최적화하여 로그 관리 프로세스와 로그 파일 분석에서 진정한 가치를 얻으세요.
로그 분석기와 기타 로그 관리 도구는 이러한 프로세스를 최적화하고 로그 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 도구를 도입하면 개발자, 보안팀, 운영팀이 모든 비즈니스 애플리케이션을 원활하게 모니터링하고 로그 데이터를 시각화하여 더 많은 맥락을 파악할 수 있습니다.
4. 모니터링 및 경고 알림
분석을 마친 후에는 모니터링 및 경고 알림 단계로 넘어갈 수 있습니다. 그렇다면 로그 모니터링의 목적은 무엇일까요? 로그 데이터 모니터링은 상황을 계속 인식하기 위한 것입니다. 로그 파일에서 수집되는 다양한 정보는 시스템 성능 모니터링을 비롯한 여러 프로세스에 유용하게 활용될 수 있습니다. 데이터가 로그 분석 과정을 거치고 IT팀이 비효율이나 오류가 자주 발생하는 지점을 파악한 후에는 적절한 채널을 통해 관련된 모든 담당자에게 경고 알림을 보낼 수 있습니다. 로그 모니터링 절차는 시스템의 상태를 평가하고, 잠재적인 위험을 파악하며, 보안 침해를 방지합니다.
5. 보고 및 대시보드
수집, 분석, 모니터링이 끝나면 진행 상황과 결과를 보고할 차례입니다. 여기에는 로그 관리 프로세스 전반에서 도출된 주요 데이터와 메트릭을 시각화하는 작업이 포함됩니다. 보고 및 대시보드의 목표는 두 가지입니다:
- 표준 대시보드는 빠르게 시작하는 데 도움이 되지만, 실제 사용 사례에 기반한 구체적인 분석을 위해서는 사용자 지정 대시보드를 활용합니다.
- 기밀 보안 로그 및 기타 민감한 정보에 안전하게 접근할 수 있도록 합니다.
- 로그 관리 프로세스를 통해 도출된 인사이트를 모든 의사 결정자와 이해관계자가 이해할 수 있도록 합니다.
로그 관리 정책이란 무엇인가?
로그 관리 정책은 로그 데이터를 생성, 수집, 저장, 분석, 보고하는 데 필요한 지침과 절차를 정의한 것입니다. 이 정책은 조직의 전체 IT 환경을 포괄해야 하며, 로그 데이터와 상호 작용하는 모든 구성원에게 명확한 지침을 제공해야 합니다.
성공적인 로그 관리 정책을 수립하려면 기업은 다음 사항을 고려해야 합니다:
- 비교적 단순하고 확장 가능한 구조를 유지합니다. 지나치게 복잡하거나 경직된 요구 사항은 간과되기 쉽습니다.
- 로그 수준 사용 및 스토리지 한계를 이해하고 이에 맞게 계획합니다.
- 모든 관련 규정을 검토하고 규정 준수를 장려할 지침을 개발합니다. 이 과정은 또한 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지를 결정하여 적절한 RBAC 매개변수를 설정하는 데 도움이 됩니다.
로깅 정책 예시: NIST 800-53 로깅 및 모니터링 정책
NIST 800-53은 미국 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 제정한 북미 지역의 사이버 보안 표준이자 규정 준수 프레임워크입니다. 연방 기관만이 NIST 800-53 규정을 의무적으로 따라야 하지만, 모든 기업이 이와 유사한 정책 세트를 채택할 수 있습니다.
NIST 800-53에서는 로깅 요구 사항과 규정이 별도의 간행물인 특별 간행물(Special Publication, SP) 800-82에 명시되어 있습니다. 로그 관리 표준인 SP 800-82는 ‘기업 전반에 걸쳐 효과적인 로그 관리 실무를 개발, 구현 및 유지하기 위한 실용적이고 현실적인 지침’을 제공합니다. 이 문서 전반에는 다음과 같은 개념에 대한 지침이 제시되어 있습니다:
- 로그 관리 인프라
- 로그 관리 계획
- 로그 관리 운영 프로세스
물론 SP 800-82가 유일한 로그 관리 정책은 아닙니다. 많은 국가가 로그 관리 프로세스를 규제하기 위한 자체적인 방법을 개발해 왔습니다. 예를 들어 영국에서는 법무부(Ministry of Justice)와 국가 사이버 보안 센터(National Cyber Security Centre)가 함께 로그 관리 정책 수립에 관여하고 있습니다.
로그 관리 도구란 무엇인가?
기업들이 방대한 기술 스택과 급증하는 로깅 데이터를 다루게 되면서 이 모든 정보를 처리하고 관리할 시스템이 꼭 필요해졌습니다. 개괄적인 수준에서 보면 로그 관리 도구는 시스템의 전반적인 상태와 운영 성능에 대한 포괄적이고 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 이러한 도구는 규정 준수를 유지하면서 운영, 보안, 비즈니스 인사이트를 생성하기 위해 로그 관리와 관련된 여러 프로세스를 자동화합니다. 최근에는 로그 관리 시스템을 더욱 사용자 친화적으로 만들고, IT팀이 아닌 사람도 쉽게 활용할 수 있도록 개선하려는 움직임이 활발합니다. 이러한 변화는 조직 전반의 협업과 의사소통에 도움이 됩니다.
미시적인 관점에서 로그 관리 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 데이터 정제 기능
- 로그 집계
- 자동화된 로그 검색 및 모니터링
- 쿼리 언어 기반 검색
- 로그 보관 및 인덱싱
- 자동 파싱
- 추세 및 카운트 기반 경고 알림
많은 기업이 이러한 기본 기능을 넘어서는 로그 관리 및 분석 시스템을 필요로 합니다. Sumo Logic은 다음과 같은 기능을 포함해 한층 더 발전된 기능을 제공합니다:
- 실시간 분석
- 데이터 사일로를 제거하기 위한 단일 소스 솔루션
- 통합된 옵저버빌리티와 보안
- 확장성이 뛰어난 로그 분석
- 클라우드 네이티브 분산 아키텍처
- 유연하고 비용 효율적인 라이선싱
- 엔터프라이즈급의 안전한 멀티 테넌트 아키텍처
- 즉시 확장 가능한 분석 기능
- 기본 제공 표준 대시보드 및 사용자 지정 가능한 대시보드
- 통합 풀스택 기능
로그 관리 모범 사례 더 알아보기
결국 포괄적이고 효율적인 로그 관리 프로세스는 보안 강화, 전체 비즈니스 과정에 대한 인사이트 품질 개선, 고객 만족도 향상으로 이어집니다. 로그 관리 및 분석에 대해 더 알아보고 싶다면 리소스 리포지터리를 살펴보거나, 사례 연구를 읽어보세요. 또는 무료 평가판 체험을 시작하여 Sumo Logic이 귀사에 적합한지 확인해 보세요.
