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  • 엑셈 인사이트 | 맥스게이지, 인접 툴과의 컬래버레이션
    엑셈 뉴스룸/엑셈 인사이트 2021. 10. 27. 09:46

     

    EXEM JAPAN과 '맥스게이지'

    엑셈의 DBMS 성능관리 솔루션(DBPM) ‘맥스게이지(MaxGauge)’는 국내 DBPM 솔루션 시장에서 부동의 점유율 1위를 지키고 있다. 또한 ‘맥스게이지’의 활약은 국내 시장을 넘어, 엑셈의 일본 법인 ‘EXEM JAPAN’에서도 이어지고 있다.

     

    최근 리뉴얼된 EXEM JAPAN 홈페이지 (클릭 시 이동)

    특히 최근 EXEM JAPAN ‘맥스게이지’의 고객 사례 중 눈여겨볼 케이스들이 있다.

     

     

    ‘맥스게이지’, 인접 툴과의 컬래버레이션

    먼저는 Fullcast라는 인재 채용 전문 기업의 케이스이다. Fullcast에선 ‘맥스게이지’와 RPA(Robotic Process Automation, 소프트웨어 로봇이 시스템의 반복적 작업을 자동화하는 기술), Redmine(오픈소스 프로그램으로 웹 기반의 프로젝트 관리와 버그 추적 기능을 제공하는 툴)을 연계하여 사용한다. ‘맥스게이지’가 DB 정보를 수집하면, RPARedmine이 연계하여 부적합하거나 성능이 저하된 SQL을 자동으로 추출하고 개선하는 과정을 더욱 효과적으로 진행할 수 있게 된다.

     

    일본 대형 카드사 또한 ‘맥스게이지’의 고객이다. 본 회사에선 ‘맥스게이지’와 함께 Splunk(빅데이터 분석 플랫폼)를 사용한다. 빅데이터 분석 및 네트워크, 서버 등 전체 시스템 레이어를 종합적으로 분석하는데 강점이 있는 Splunk, ‘맥스게이지’를 통해 얻는 DB정보를 함께 사용하여 시스템 전체 인프라 지표를 통합한 후, 상관관계를 종합적으로 분석하고 모니터링을 할 수 있게 한다.

     

    일본 메이저 통신회사 KDDI 역시 ‘맥스게이지’의 고객이다. KDDI는 ‘맥스게이지’를 통해 DB를 모니터링하는 것에서 한 발자국 더 나아간다. 애플리케이션의 실행 웹로그(WebLog)DB 정보를 대조하여 애플리케이션별 DB자원 이용량과 소요 비용을 산출하는 데에도 ‘맥스게이지’를 활용한다.

     

    이렇듯 많은 일본 기업들은 ‘맥스게이지’를 DB 상태와 장애를 분석하는데 한정 짓지 않는다. ‘맥스게이지’에서 얻은 DB정보를 타 툴과 연계하고 가공하여 장애분석의 효율화와 개발 생산성을 높이는데 활용하고 있다.

     

     

    관찰 가능성과 통합성을 지원하는 ‘맥스게이지’

    이 외에도 일본 주요 대기업 고객들에서 ‘맥스게이지’와 다른 툴을 연동해 사용하는 경우들이 나오곤 하는데, 이는 시스템 전체 스택(Full Stack)에 대한 관찰 가능성(Observability)과 통합성을 지향하는 전 세계적인 IT 모니터링 니즈가 일본에서도 동일하게 작용하는 데서 기인한다.

     

    통합성과 관찰 가능성에서 정확성과 신뢰성은 중요한 요소이다. ‘맥스게이지’를 활용하면 그 두 가지 요소를 확보하는데 도움을 얻을 수 있다. ‘맥스게이지’가 DB에 대한 방대하고 정확한 정보를 캡처하고, 또한 다양한 DB 환경에 대한 정보 수집 능력에서 높은 신뢰성을 가지고 있기 때문이다. 이런 장점들로 ‘맥스게이지’는 고객들이 다른 툴과의 통합과 지표 간 상관분석 그리고 넓은 가시성을 확보하는데 유용하게 사용되고 있다.

     

    그렇다면 이런 흐름은 과연 일본 시장에서만 나타나는 현상일까?

     

     

    국내, 일반화된 ‘맥스게이지’ 컬래버레이션

    국내에는 앞서 언급한 일본 케이스에 더해 IT 환경의 이상 징후와 장애를 탐지하는데 ‘맥스게이지’의 Repository에서 DB 정보를 추출하여 시스템과 애플리케이션 정보를 통합하고 인공지능(AI)을 통해 모니터링하고 분석하는 케이스들이 늘고 있다.

     

    A공공기관, S전자, K은행, W은행이 대표적인 사례로, 엑셈 국내 고객의 사례에는 공통점이 있다. 원격에 위치한 다수의 ‘맥스게이지’가 얻은 DB 정보를 포함한 IT 시스템 전체 스택(Full Stack) 정보를 중앙에서 통합하여 높은 관찰 가능성(Observability)을 확보한다는 점, 더 나아가 인공지능(AI)으로 예측하고 장애를 탐지하며, 각 스택 간의 의존성과 관계에 기반한 모니터링과 분석을 제공한다는 것이다.

     

    이렇듯 최근 국내에서도 일본에서의 케이스들과 같이 ‘맥스게이지’를 SplunkAIOps(Artificial Intelligence for IT Operation)와 같은 통합 모니터링 툴과 연계하고 통합하여 활용하는 사례가 증가하고 있다.  

     

     

    마치며

    최근 들어 기업의 컴퓨팅 환경이 급속도로 복잡해지고 있다. 그렇기 때문에 IT 시스템의 성능은 특정 스택의 단일 지표로서는 더 이상 해석되지 못한다. 이제 ‘맥스게이지’는 특정 DB의 탁월한 장애분석 용도에서, 한 발 더 나아간 고객의 니즈를 마주하고 있다. 타 툴과의 연계와 통합을 통해 기업의 목적에 맞게 Multi-use가 고려되어야 하는 시점이 온 것이다.

     

    물론 ‘맥스게이지’의 Multi-use는 기업들의 니즈이며 고객들의 고유 영역이다. 그렇지만 ‘맥스게이지’는 기업들의 니즈를 기다리거나 바라만 보지 않을 것이다. ‘맥스게이지’는 항상 그래왔듯 한 발자국 더 나아가며, DB 모니터링 툴로서의 트렌드를 선도하는 동시에 기업 고객들의 최신 니즈 콘텍스트에 맞게 변화해 나갈 것이다.

     

     

     

     

     

     

    기획 및 글 | 사업기획팀

     

     

     

     

     

     

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