기업은 이전보다 더 많은 데이터를 보유하고 있으며, 수집하고 저장하는 정보의 양은 매일 증가하고 있습니다. 클라우드 솔루션 기반의 비즈니스로 전환하는 조직이 증가하고 있습니다. Gartner는 2025년이면 IT 부문 내 애플리케이션 소프트웨어, 비즈니스 프로세스 서비스, 인프라 소프트웨어, 시스템 인프라에 대한 지출의 절반 이상이 기존 솔루션에서 퍼블릭 클라우드 솔루션에 이르기까지 발생할 것으로 예상합니다.
클라우드 네이티브 SaaS 조직 및 디지털 전환을 진행 중인 조직은 이러한 변화에 따른 절호의 기회를 활용하여 고객을 유치하고 성장을 달성할 수 있습니다. 2020년에서 2026년까지 SaaS 산업이 연간 평균(CAGR) 11.7% 성장할 것으로 예상되는 가운데 시장을 차지하기 위한 경쟁 또한 치열해질 것입니다. 이러한 상황 앞에서 클라우드 기반 SaaS 조직은 몇 가지 과제를 안게 되었습니다.
우수한 신뢰성과 보안을 확보할 수 있는 디지털 고객 환경을 어떻게 구축할 것인가?
애플리케이션을 실시간으로 모니터링, 보안 및 최적화하는 데 수반되는 노력을 어떻게 줄일 수 있는가?
고객 만족을 극대화하고 잠재적 이탈을 최소화하기 위해 오류를 해결하고 평균 수리 시간(MTTR)을 단축할 방법은 무엇인가?
데이터를 활용해 성능을 강화하고 보안 태세를 개선할 방법은 무엇인가?
로그 관리는 솔루션의 필수 요건입니다. 하지만 점점 더 많은 기업이 클라우드 애플리케이션에 의존하고 있는 상황에서 로그 관리란 무엇이며, 중요한 이유는 무엇인가? 이번 완전 정복 가이드에서 살펴볼 내용은 다음과 같습니다.
로그 관리 및 중앙 집중식 로깅과 같은 용어는 무엇을 의미하는가?
로그 관리가 어떻게 관찰 용이성과 보안을 향상하는가?
로그 분석이란 무엇이며, 어떻게 운영을 강화할 수 있는가?
로깅 및 모니터링의 모범 사례는 무엇인가?
최고의 로그 관리 도구와 로그 분석 도구에는 어떤 기능이 있는가?
로그 관리란 컴퓨터가 매일 생성하는 막대한 양의 로그 이벤트(혹은 로그)를 조직이 처리할 수 있게 해주는 시스템이나 프로세스를 가리킵니다. DevOps 팀과 보안 팀은 이러한 로그 파일을 통해 시스템이 정상적으로 작동하는지를 판단할 수 있으며, 문제가 발생했을 때는 그 잠재적 원인을 파악할 수 있습니다.
특히 주로 디지털 공간상에서 운영되는 조직의 경우, 로그 관리는 사용자에게 뛰어난 디지털 고객 환경을 제공할 수 있는 역량을 가져다 줄 뿐만 아니라, 통합 가시성과 보안을 확보하기 위한 필수 요소입니다. 이러한 주제에 대한 내용은 이후 자세히 설명하겠지만 먼저 로그, 로그 관리, 로그 분석 및 기타 주요 용어에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
로그는 기술 스택 또는 IT 인프라에서 발생하는 작업 및 이벤트의 내용과 그 타임스탬프를 담은 디지털 기록입니다. 로그는 다음에서 생성됩니다.
애플리케이션
애플리케이션 인프라
클라우드 인프라
컨테이너
로드 밸런서
메시지 버스(Kafka)
네트워크
서버
로그는 기본적으로 개발자가 미래의 자신을 위해 남기는 메모로서, 우리의 현 위치를 표시하기 위해 빵 부스러기 흔적을 남기는 행위와 유사합니다. 데이터 로그는 특정 시점에 애플리케이션이 어떻게 동작하고 있었는지를 알려줍니다. 여기에는 다음과 같은 데이터 포인트가 포함됩니다.
타임스탬프
호스트 이름
프로세스 유형
로그 유형
애플리케이션
작업
TCP(전송 제어 프로토콜) 소켓 상태
이러한 조치가 중요한 이유는? 기술팀은 애플리케이션 속도 저하, 서비스 중단, 보안 위협 등 수많은 돌발 상황에 대처해야 합니다. 아무런 배경 정보도 없이 보안 및 서비스 중단 알림을 받게 된다고 생각해봅시다. 로그가 없으면 조직은 이러한 상황을 이해하는 데 필요한 정보를 얻을 수 없으므로 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.
조직은 로그를 통해 인프라 성능, 가용성, 사용자 액세스 및 행동에 대한 데이터를 확인할 수 있습니다. 위에서 언급한 보안 경고는 한 사용자가 여러 개의 각기 다른 IP 주소를 사용하여 50개의 다양한 위치에서 로그인을 시도하는 것을 보여주는 로그일 수 있으며, 이는 잠재적인 해킹으로 간주할 수도 있습니다. 로그를 통해 개발팀과 보안팀이 문제를 최대한 효율적으로 해결하는 데 필요한 데이터를 얻을 수 있습니다.
로그 관리는 로그 데이터의 모든 측면을 다룹니다. 기업은 로그 관리 시스템을 통해 로그 데이터를 중앙에서 수집, 구문 분석, 분석, 저장 및 보관할 수 있습니다.
팀은 로그 관리를 통해 시스템 성능을 모니터링하고 개선할 수 있으며, 문제와 버그를 신속하게 파악하여 기업 전체 시스템의 보안을 강화할 수 있습니다. 로그와 로그 데이터는 애플리케이션 및 서비스 신뢰성과 보안을 확립하는 데 필요한 문제 해결의 기반입니다.
디지털 기업이 더 많은 로그를 생성함에 따라 로그 관리 시스템은 빠르게 미션 크리티컬한 요소가 되고 있습니다. 기업들은 이미 기존의 데이터에 더하여 페타바이트 단위의 막대한 로그 파일 자체를 관리하고 있습니다. 혹자는 전 세계적으로 2022년부터 2026년까지 데이터의 양이 두 배 이상 증가하리라고 예측합니다. 로그를 저장하고 분석하여 네트워크 및 애플리케이션에 대한 최적의 관찰 용이성과 보안을 확립하기 위해서는 강력한 로그 관리 프로세스를 확립하는 것이 가장 좋습니다.
중앙 집중식 로깅은 조직이 개별 시스템과 도구의 로그를 수집하고 집계하여 하나의 위치에 모으기 위해 사용하는 프로세스를 말합니다. 클라우드가 존재하지 않았던 시절에 조직들은 일반적으로 데이터 센터나 온프레미스 서버에 데이터를 저장하고 관리했습니다. 이러한 솔루션은 유용한 솔루션이었지만 접근성, 확장성 및 편의성과 같은 기능 측면에서 제한적이었습니다.
하지만 중앙 집중식 로깅 도구를 활용하면 데이터 사일로의 발생 가능성을 차단하고 클라우드 원칙을 활용해 운영의 효율성을 높여 확장성, 접근성 및 편의성을 향상할 수 있습니다. 해당 로그에 대한 신뢰할 수 있는 단일 소스를 확보할 뿐만 아니라 성능, 가용성 및 보안 문제를 해결하는 역량을 향상시킬 수 있습니다.
로그 관리 도구란 조직이 로그 관리 프로세스 및 절차의 일부나 전체를 수행하는 데 필요한 소프트웨어나 플랫폼을 말합니다. 로그 관리 도구는 클라우드에서 최신 애플리케이션을 구축하거나 실행하는 비즈니스를 중심으로 그 중요성이 점점 부각되고 있는데, 이는 로그 데이터의 양이 크게 증가하였으며 조직의 기술 스택을 구성하는 애플리케이션과 도구가 엄청나게 다양해졌기 때문입니다.
최고의 로그 관리 도구를 도입하면 로그 관리 프로세스의 시작부터 종료까지를 모두 관장하면서 데이터 사일로의 발생을 막을 수 있으므로 추가적인 IT 도구가 필요하지 않습니다. 엔드 투 엔드 플랫폼은 팀이 단일 창에서 로그, 데이터, 시스템 알림, 성과 등에 대한 정보를 관리할 수 있도록 도와줍니다.
또한 Sumo Logic과 같은 도구는 신뢰성과 보안을 확립하는 데 필요한 로그 관리 및 분석 시스템을 제공하므로, 조직은 이를 활용해 하나의 플랫폼에 존재하는 단일 출처를 바탕으로 업무를 수행할 수 있게 됩니다. 이 문서의 후반부에서는 전 세계 애플리케이션을 안정적이고 안전하게 제작하도록 고안된 플랫폼에 대해 자세히 설명하겠습니다. 먼저 로그 관리 프로세스가 중요한 이유와 로그 분석이 조직의 판도를 바꿀 수 있는 방법에 대해 자세히 알아봅시다.
로그 관리와 관련하여 모든 조직에는 고유한 요구 사항과 업계에 특정한 규칙 또는 규정에 따라 고유한 정책과 절차가 있습니다. 일반적으로, 로그 관리 프로세스에는 5가지 기본 단계가 있습니다.
앞서 설명한 내용과 같이 로그는 운영 체제, 소프트웨어 애플리케이션, 클라우드 인프라, 네트워크 기기 등 다양한 시스템과 애플리케이션에서 생성됩니다. 로그 관리 프로세스의 다른 작업을 수행하기 전에 먼저 이러한 서로 다른 위치에서 데이터를 수집해야 합니다. 로그 수집기를 사용하면 기술 스택의 모든 부분에서 이 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 프로세스는 Syslog나 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(HTTP)을 통해 로그 시스템에 로그를 기록하는 애플리케이션을 통해 수행할 수 있습니다.
수집된 데이터는 구문 분석을 거쳐야 합니다. 로그 구문 분석이란 로그 해석을 한층 더 잘 수행하는 데 필요한 템플릿과 매개변수를 추출하는 과정입니다. 일부 로그 관리 도구의 경우 몇몇 유형의 로그 파일 구문 분석을 지원하지 않기 때문에 맞춤형 구문 분석기를 직접 개발해야 할 수도 있습니다. Sumo Logic과 같은 로그 관리 및 분석 솔루션을 활용하면 모든 형식의 로그 메시지에서 필드를 추출할 수 있습니다. 스키마 온 리드(schema-on-read)를 통합하면 로그 관리 시스템에 로그가 수집되기 전에 해당 로그를 사전 구문 분석할 필요가 없으므로 프로세스 속도가 더 빨라집니다.
두 번째 단계에서는 모든 로그를 하나의 위치에 집계, 정규화, 인덱싱하여 애플리케이션 환경 전체와 IT 인프라에 대한 접근성과 가시성을 높여야 합니다. 클라우드 환경에서 비즈니스를 영위하는 조직은 수많은 애플리케이션과 기타 인프라를 배포하므로, 보안, 운영, 신뢰성을 위해서는 반드시 모든 로그를 하나의 위치로 중앙 집중화해야 하기 때문입니다.
이와 같은 중앙 집중식 로깅 모범 사례를 따르면 DevOps 및 보안 팀은 서로 다른 시스템의 로그를 그룹화하기 위해 더 이상 환경 간에 불필요하게 이동하지 않아도 됩니다. 대신, 한 곳에서 완전히 검색할 수 있어 개발자와 보안 분석가의 작업 효율성이 개선됩니다. Sumo Logic의 클라우드 네이티브 SaaS 분석 플랫폼은 최고 수준의 로그 집계 및 로그 구문 분석 기능을 통해 거의 모든 소스에서 로그를 수집할 수 있으므로 엔드투엔드 로그 관리 및 분석을 수행할 수 있습니다.
집계가 완료되었으면 DevOps 팀, 개발자, 보안 분석가가 로그 데이터에 액세스하여 검색과 분석을 진행할 수 있습니다. 이 단계가 결정적인 과정입니다. 기존에는 로그 검색 및 분석이 데이터 사일로에서 쿼리를 실행하는 데 의존했습니다. 그러나 로그 데이터가 확장됨에 따라 사일로 내에서 운영하는 것이 꽤 번거로웠습니다. Sumo Logic과 같은 클라우드 네이티브 로그 관리 및 분석 솔루션을 활용하면 IIS 웹 서버, NGINX 등을 활용해 다양한 환경과 통합하여 로그 분석 프로세스를 향상할 수도 있습니다.
우수한 로그 관리 프로세스는 분석 뿐만 아니라 모니터링과 같은 또 다른 필수적 구성 요소를 강화합니다. 앞에서 알아본 것처럼 로그 파일에 담긴 정보는 다양하게 활용할 수 있습니다. 예컨대 로그 파일의 정보를 활용해 시스템 성능을 모니터링하여 오류 및 이상 징후나 보안 침해를 감지한다면 우수한 신뢰성과 보안을 사용자들에게 제공할 수 있습니다.
또한 IT 팀은 수집하고 분석한 데이터를 활용하여 다양한 상황이 발생할 경우 그에 적합한 인력에게 상황을 통지하는 데 필요한 규칙과 알림을 마련함으로써 운영 효율성을 획기적으로 증대할 수 있습니다. Jira, Slack, PagerDuty와 같은 협업 소프트웨어와 통합하여 이미 사용 중인 플랫폼에서 사용자에게 알림을 보낼 수도 있습니다.
마지막으로, 모든 조직은 비즈니스의 이해관계자와 주요 의사결정자를 위하여 조직 운영에 필요한 데이터 포인트와 메트릭을 시각화하고 보고해야 한다는 사실을 잘 알고 있습니다. 이 정보를 통해 성과 추세나 이상 징후를 더 빠르고 쉽게 파악할 수 있습니다. 이는 IT 팀 안팎의 구성원들을 포함한 모두가 데이터와 성능에 관한 공동의 이해를 확립하도록 도와줄 뿐만 아니라, 모든 비즈니스 의사결정의 수준을 한층 높여줍니다.
로그 분석을 활용하면 로그를 전반적으로 검토, 해석, 파악할 수 있습니다. 기술팀은 로그 분석을 통해 중앙 집중식 로그에서 다양한 정보를 구성 및 추출하여 비즈니스 기능을 전반적으로 개선합니다. 로그 분석은 신뢰성 및 보안 문제를 모니터링, 해결, 조사하기 위한 필수적 과정입니다. 이는 문제가 발생한 근본 원인을 파악해냅니다. 로그 데이터는 회사 시스템에서 사용할 수 있는 가장 상세한 정보인 경우가 있습니다. 모든 데이터의 의미를 파악하는 데는 로그 분석만큼 효과적인 것이 없습니다.
다음은 로그 분석을 활용하여 조직이 얻을 수 있는 5가지 중요한 이점입니다.
로그 분석은 더 나은 근본 원인 분석으로 이어지며, 나아가 문제 해결 및 MTTR 단축으로 이어집니다. 이러한 각 기능은 다운타임과 성능 문제를 최소화하여 탁월한 고객 환경을 제공하고 고객 이탈을 줄이는 데 필요한 역할을 합니다.
로그 분석을 통해 조직의 사이버 보안 태세를 더욱 면밀하게 모니터링하고 자산에 대한 보안을 강화할 수 있습니다. 로그 관리 및 사이버 보안과 관련하여 로그는 IP 주소, HTTP 상태 코드, 클라이언트/서버 요청 등의 정보를 제공하여 악의적인 행위자를 식별할 수 있는 위험 신호 역할을 합니다. 팀은 이 정보를 통해 위협과 잠재적인 보안 이상 징후를 실시간으로 감지하는 규칙과 임계값을 개발할 수 있습니다.
로그 분석은 조직이 감사, 보안 정책, 규제 요구 사항에 따른 컴플라이언스를 유지하는 데 도움이 됩니다. 특정 분야의 조직은 PCI, HIPAA, GDPR, FISMA, SOC, ISO, COBIT 등이 요구하는 표준을 준수해야 합니다. 이때 로그 데이터를 정기적으로 수집하고 분석하면 다양한 기관의 요구를 준수하거나 감사 요구 사항을 충족하는 데 필요한 정보를 확보할 수 있습니다.
로그 분석은 제품 분석과 사용자 분석의 기반이 되며, 이로써 인해 비즈니스 및 제품 도입에 관한 인사이트를 제공합니다. 로그는 고객의 제품 사용 방식, 정상적으로 작동하는 제품 영역 및 사용성 문제가 발생할 수 있는 영역에 대한 데이터를 제공합니다. 팀은 이 데이터를 사용하여 더 나은 전반적인 솔루션을 위한 개선 사항을 파악합니다.
조직은 로그 분석을 통해 기업 전체에 걸쳐 보다 능동적인 접근 방식을 취할 수 있습니다. IT 팀은 추세 데이터를 통해 트래픽 부하나 급증에 대한 정보를 확인할 수 있어 웹사이트 성능을 개선하는 방법이나 새 버전 또는 업데이트를 출시할 시기를 파악할 수 있습니다.
새로운 로그 관리 시스템을 선택하든 기존 시스템을 개선하든 모범 사례를 유지하면 조직이 가능한 모든 이점을 누릴 수 있습니다. 조직에 맞는 로그 관리 절차를 개발할 경우 다음 팁과 모범 사례를 참조하세요.
특히 대규모의 복잡한 IT 환경을 운영하는 기업의 경우 로그 관리 정책을 구현하면 모든 사람이 정해진 프로토콜을 따르도록 하는 데 도움이 됩니다. 로그를 통해 어떤 정보를 포착할 수 있는가? 로그를 얼마 동안 저장할 것입니까? 반드시 고려해야 할 규제 및 감사 요구 사항이 있는가? 이 모든 사항이 정책에 반영되어야 합니다. 이 섹션 후반부에서 설명할 데이터 계층화를 사용하면 로그 데이터를 다양한 카테고리로 식별, 정렬 및 보관하는 작업을 보다 쉽고 경제적으로 수행할 수 있습니다.
로그 집계는 단일한 플랫폼에서 모든 로그 데이터를 추적할 수 있는 엔드투엔드 환경을 구현하기에 가장 적합한 방식입니다. 이를 통해 데이터 사일로를 제거하고 중복되는 작업을 줄일 수 있습니다.
기존의 로깅 기술은 일반 텍스트 파일에 의존했으므로 대량의 비정형 데이터가 발생했습니다. 그러나 JSON 또는 XML 등의 형식으로 로그를 작성하면 구문 분석, 쿼리, 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이를 통해 구문 분석에 소요되는 시간을 절감하고 분석을 단순화할 수 있습니다.
대부분의 의사소통에서와 마찬가지로, 정보를 명확하게 전달하는 로그 메시지가 최고의 로그 메시지입니다. 유의미한 로그는 서술적이며 세부 사항을 담고 있습니다. 타임스탬프, 사용자 요청 식별자, 고유 식별자뿐만 아니라 맥락을 담으세요. 팀은 컨텍스트를 통해 필요한 정보를 손쉽게 이용할 수 있습니다.
대개는 더 많은 정보를 로깅할수록 좋지만, 민감하거나 독점적인 데이터의 경우는 이야기가 다릅니다. 진단이나 근본 원인 분석에 중요한 경우가 아니라면 애플리케이션 소스 코드, 독점 데이터 또는 개인 식별 정보(PII)를 로깅하지 마세요. 이를 통해 기업에 요구될 수 있는 데이터 개인 정보 보호 표준을 준수할 수 있습니다.
안정성과 탁월한 사용자 환경을 모두 보장하려면 로그를 실시간으로 모니터링하세요. 이를 통해 IT 팀은 문제가 발생하는 즉시 문제를 해결할 수 있으므로 다운타임과 운영 중단을 줄일 수 있습니다. 또한 잠재적인 보안 사고를 최대한 빨리 포착합니다.
수많은 기업의 경우 자주 액세스해야 하는 로그 데이터와 자주 액세스하지 않아도 되는 로그 데이터가 있을 수 있습니다. 데이터 단계는 로깅 데이터를 고빈도 액세스 로그와 저빈도 액세스 로그로 나눕니다. 또한 Sumo Logic의 데이터 단계를 활용하면 수집한 데이터에 액세스하려는 빈도를 바탕으로 비용을 최소화할 수 있습니다.
로그 분석은 문제 해결과 포렌식 조사에 매우 중요합니다. 정규화, 머신 러닝을 통한 패턴 인식, 분류 및 태깅, 상관관계 분석 등의 기능과 방식을 로그 데이터에 적용하면 IT 팀과 주요 이해관계자에게 필요한 성능, 보안, 비즈니스 관련 정보를 확보할 수 있습니다.
클라우드 네이티브 로그 관리 기업은 클라우드 기반 SaaS 기업이 직면하는 고유한 문제와 구체적 요구 사항을 잘 이해합니다. 저희 Sumo Logic은 자체 플랫폼을 관리하는 클라우드 네이티브 기업으로서 신뢰성과 보안이 얼마나 중요한지를 명확히 알고 있습니다. 또한, SaaS 분석 솔루션을 사용하여 문제를 모니터링하고, 문제를 해결하고 진단하는 동시에 자사 플랫폼을 사용합니다. 고객의 관점을 진심으로 이해하는 회사와 파트너십을 맺을 경우 로그 관리 수준을 한 단계 높일 수 있습니다.
지금까지 프로세스, 이점 및 모범 사례에 대해 설명했지만, 조직에 가장 적합한 로깅 도구를 어떻게 찾을 수 있는가? 로그 관리 및 분석 솔루션을 확인할 때는 다음과 같은 주요 특징과 기능에 주목하세요.
통합된 풀스택 기능: 일부 소규모 기업에서는 무료 로그 관리 도구를 사용할 수 있지만, 유료 솔루션은 훨씬 더 많은 기능을 제공하는 경우가 있습니다. 적합한 로그 관리 솔루션은 클라우드와 온프레미스 인프라에서 데이터를 집계하여 데이터 사일로를 없애 문제 해결 역량과 보안을 강화합니다.
도구 통합: 최고의 솔루션은 거대한 기술 스택에 포함된 도구의 통합을 지원합니다. Sumo Logic은 모니터링 및 보안 시스템의 로그 데이터를 통합함으로써 모든 데이터에 대한 단일 출처를 구축합니다.
클라우드 네이티브 아키텍처: 적합한 솔루션은 로그 데이터, 보안, 디지털 전환을 더욱 손쉽고 신속하게 관리하게 해줍니다. 클라우드 네이티브 아키텍처는 비즈니스의 증가하는 데이터 요구 사항을 충족하는 데 필요한 확장성과 탄력성을 제공합니다.
머신 러닝 분석: 최고의 로그 관리 도구는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 포함하는 모든 유형의 데이터에 대한 수집과 분석을 지원합니다.
단계별 분석 및 크레딧 라이선싱: 최고의 로그 집계 도구는 조직의 예산 규모에 적합한 비용 효과적인 데이터 단계별 가격 책정과 크레딧 라이선싱을 제공합니다.
신뢰성에 영향을 미치지 않는 확장 가능성: 최고의 로그 관리 도구는 성능에 영향을 미치지 않는 방식으로 확장하여 더욱 많은 데이터를 유연하게 수집할 수 있습니다.
디지털 중심의 현재 환경에서 고객 만족을 달성하기 위해서는 신뢰할 수 있으며 안전한 솔루션을 제공해야 합니다. 만족감을 느끼는 고객을 유지할지, 신뢰할 수 없는 소프트웨어로 많은 고객을 잃게 될지에 대한 차이일 수 있습니다. Sumo Logic의 로그 관리 및 로그 분석 솔루션을 사용하면 사용하기 간편한 단일 플랫폼에서 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
모든 로그를 한 곳에 수집
데이터 사일로 방지
애플리케이션 모니터링 및 문제 해결 개선하기
보안 강화
전사적인 비즈니스 인사이트 확보
비용 절감
Sumo Logic이 로그 관리 및 분석을 강화하는 방법에 대해 자세히 알아볼 준비가 되셨나요? 당사의 로그 관리 및 분석 솔루션이나 사례 연구를 확인하여 Sumo Logic을 통해 앞서나가고 있는 조직들의 사례를 확인해보세요. 준비를 마치셨다면 그 다음에는 무료 평가판을 시작하여 Sumo Logic의 탁월성을 체험해보세요.
