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엑셈 콘테스트 | 엑세머의 시작을 응원해

이벤트/엑셈 콘테스트 2020. 9. 1. 14:50



[당첨자를 발표합니다]











기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 제작 | 사업기획팀 박예영







[쉼표] 🍃이제 완연한 가을

다른 이야기도 궁금하시다면?

 


 📢 엑스피디아 | 9월

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 🌼 엑셈 콘테스트 | 엑세머의 시작을 응원해








엑스피디아 | 9월






 💌 9월 소식


😷 코로나19 재확산으로 실시한 재택근무 4주차 입니다.
     개인 위생과 방역 안전에 노력을 부탁 드리며, 
혹시라도 증상이 발생하거나 의심 또는 확인된 임직원분들께서는 

     인사총무팀에 빠르게 공유해주세요!🙏


🌱 재택근무 실시로 인해 9월 월간경영성과회의는 9월 21일(월) 오전 9시 30분로 연기되었습니다. 일정 참고부탁드려요!
     (코로나19 상황에 따라 일정 및 시간은 변경될 수 있습니다.)


🙌 9월 16일(목)에 진행될 2020 빛가람 에너지밸리 ICT&보안 온라인 컨퍼런스에 엑셈이 참가합니다.
     유튜브로 진행되니, 엑셈 임직원 여러분들의 많은 관심 부탁드립니다.
     2020 빛가람 컨퍼런스 A 채널 바로가기


🏡 PHILINN HAUS 미리보기

     

사진촬영 : 사업기획팀 홍성덕        

 

 

 


 👏 신규 엑세머를 환영합니다!


 

* 재택근무 시행 중으로, 사원증 사진 촬영이 불가하여 셀카로 대체합니다.




 📚 피드포워드 - 사람의 마음을 움직이는 미래형 피드백의 6가지 비밀

 

 

 

당신의 말은 과거에 대한 지적인가요? 아니면 미래를 위한 조언인가요?


리더들이 직원(동료, 후배, 자녀)들에게 전달하는 피드백은

문제를 규명하고 해결하기 위한 필수적인 커뮤니케이션 과정이자 중요한 조직관리 기법입니다.

모든 피드백이 다 그렇지는 않지만, 대부분 일어난 일의 과거에 초점을 맞추는 경향이 있습니다.

말하자면 이미 일어난 일에 이러저러한 지적과 조언을 하는 것이지요.

이러한 피드백보다는 미래에 발생할 기회로 피드백의 중심을 옮기자는 발상이 피드포워드(Feedforward)라는 발상입니다.


우리는 과거를 바꿀 수 없지만, 미래를 바꿀 수는 있습니다.

훌륭한 피드백이란, 과거에 일어난 일에 집착하기보다는 조직 구성원들이 미래에 바라는 일을 마음속에 그리고,

긍정적인 미래에 초점을 맞추게끔 도와주는 일에 더 방점을 둔다는 것입니다.


피드포워드는 과거와 현재의 잘못된 방향 또는 결과를 피드백하는 것이 아니라,

이미 엎질러진 ‘잘못된 방향 또는 결과’를 긍정적인 방향으로 바로잡고, 또 이를 준비할 수 있도록 미래형 질문을 던지는 것입니다.


 “우리가 이 문제를 해결하기 위해 달리 시도해볼 것은 무엇인가?”

“이 일을 해결하는데 장애물이나 걱정되는 게 있다면 무엇인지 말해 달라”

“당신은 이 일이 어떻게 되기를 바라는가? 단기적으로는? 장기적으로는?”

“내가 도울 게 있다면 무엇인가?”

“다음에는 우리는 무엇을 해야 하는가?”


과거외 현재의 잘못된 결과나 방향에 대해 비판하고 지적하고, 책임을 추궁하는 것은 권력 우위자이거나 리더로선 손쉬울 것입니다.

그러나 그것이 과연 조직의 진정한 변화와 혁신, 성장에 효과적인 구실을 할 수 있을지 짚어봐야 하지 않을까요?

결과 중심적 피드백은 메시지를 주고받는 과정에서 서로에게 보이지 않는 상처와 스트레스를 낳고,

상호 신뢰와 소통에도 악영향을 미칠 여지가 많기 때문입니다.




- 책 추천 : 엑셈 아카데미 손경덕 이사







[쉼표] 🍃이제 완연한 가을

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이벤트 | 엑셈 뉴스레터 구독 이벤트

이벤트/이벤트 2020. 8. 24. 16:55




**이벤트 마감합니다. 당첨자 분들께는 개별 연락 드리겠습니다.**

(임직원 참여자의 경우, 중복 제외 후 내부 규정에 따라 랜덤으로 증정됩니다.)




기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 사업기획팀 박예영








월간기술동향 | 클라우드, 대비하고 있나요?






<MS(마이크로소프트) CEO 사티아 나델라>


MS 사티아 나델라는 지난 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "2개월 만에 2년 동안 이뤄질 디지털 전환 혁신을 목격했다"고 말했습니다. 

코로나19는 기업의 디지털 트랜스포메이션을 강제로 앞당겼습니다. 기업은 코로나19 사태로 클라우드 컴퓨팅에 더욱 의존하게 되었죠.



시너지 리서치 그룹에 따르면, 올 2분기 클라우드 인프라 서비스 지출이 전년 동기 대비 75억 달러 증가한 300억 달러에 달한다고 합니다. 시너지 리서치 그룹 수석 애널리스트는 "클라우드 시장 성장은 코로나 19 팬데믹이 발생하지 않은 것과 거의 같다. 기업이 새로운 세상에 적응하는데 고군분투하면서 퍼블릭 클라우드 이점이 부각되고 있다. 2020년 클라우드 시장은 30% 이상 성장할 것이다"고 말했습니다.




코로나 팬데믹으로 재택근무와 온라인 수업 등 디지털 수요가 급증해 AWS, MS, Google 등 클라우드 기업 매출도 증가했습니다. AWS는 분기 매출액이 전년동기대비 29% 성장한 108억 1000만 달러를 기록했고, 아마존 전체 사업 중 AWS가 가장 많은 이익 기여를 했습니다. MS 애저 매출도 47%가 증가하며 클라우드 성과가 두드러졌습니다. 그리고 구글 GCP 매출액은 30억달러로 43% 증가했습니다. 이 외에도 중국 알리바바 그룹의 클라우드 사업 부문은 전년 동기 대비 59% 증가한 123억 4500만위안을 기록했습니다.




국내에서도 공공, 금융, 제조 등 많은 기업들이 클라우드 전환에 힘쓰고 있습니다. 클라우드 도입을 통해 비용을 절감하고 비즈니스 효율성과 민첩성을 확보해 미래 사회에 대비하려는 것인데요. 수많은 데이터와 비즈니스 중 어떤 것을 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 클라우드에 서비스할 지 결정해야 합니다.


이런 클라우드 이용을 최적화하기 위해 필요한 것이 바로 모니터링 도구 입니다. 전체 환경에 대한 관리와 가시성을 확보해야하죠. 비용과 운영의 효율성을 추구하기 위해 클라우드를 도입했는데, 사람이 일일히 클라우드의 운영 상태를 파악하는건 어렵습니다. 또한 클라우드 환경으로 전환하면서 그 구성도 컨테이너 기반의 MSA(마이크로서비스아키텍처)로 점차 복잡해지고 있어 플랫폼의 종류와 상관 없이 연관된 모든 상황을 한 눈에 파악하여 체계적으로 관리할 수 있는 통합 관제의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.


클라우드가 확산되면서, 클라우드 및 컨테이너 모니터링 솔루션도 시장에 많이 나오고 있습니다. 특히 엑셈의 CloudMOA(클라우드모아)는 현재 시장에서 대규모 MSA 기반 컨테이너 환경 관제를 감당할 수 있는 유일한 국산 솔루션인데요. 클라우드 도입과 함께 최적의 클라우드 활용을 위한 관제 솔루션도 꼭 함께 챙겨보시면 좋을 것 같습니다.









출처 및 참고자료

Synergy Research Group, Quarterly Cloud Spending Blows Past $30B; Incremental Growth Continues to Rise

디지털데일리, 코로나19 아랑곳 않는 클라우드 기업... AWS, MS, GCP 성장 지속

디지털데일리, 알리바바 클라우드, 분기 매출 59% 증가






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영









엑기스 | XAIOps 톺아보기 2 - 엑셈의 기술력이 집대성된 솔루션

기술이야기/엑.기.스 2020. 8. 10. 15:29




지난 ‘XAIOps 톺아보기 1’에 이어, 이번 시간에는 본격적으로 XAIOps(싸이옵스)에 대해서 알아보겠습니다. 




XAIOps


AI기반 IT 운영 지능화 솔루션 XAIOps(싸이옵스)는 시스템 부하와 장애의 빠르고 정확한 예측, 부하의 패턴 분석과 비정상 탐지를 통한 종합적인 근본 원인 분석, 지능적 미래 장애 예측을 통한 선제적 대응, 예측된 비정상 및 장애에 대한 지능적인 스마트 알람 등으로 신속하고 능동적인 문제 해결을 가능하게 한다. 그 뿐만 아니라 XAIOps는 실시간 매트릭 데이터를 기반으로 분석하기 때문에 ‘장애 발생 후 수 분 이내 근본 원인 도출’이 가능한 강력한 성능을 보유하고 있다. 


<XAIOps(싸이옵스)의 실시간 모니터링 뷰>


운영에 문제가 되는 장애들을 해결하는 데 통상 짧으면 수십 분, 치명적인 경우 2~3시간이 소요되는 현실에 비추어 볼 때, XAIOps(싸이옵스)는 실무자들의 부담을 크게 덜어줄 것으로 예상된다. 또한 해외 시장 조사 업체에 따르면 글로벌 AIOps 시장은 연간 27% 이상 고속 성장이 예상되며, 이에 따라 국내 AIOps 시장 수요 또한 제1금융권을 중심으로 급속히 성장하고 있어 XAIOps의 성장세가 기대된다. 특히 코로나19 이후 엄격한 비대면(untact) 트렌드와 재택근무 등 기업 운영 방식의 변화와 더불어 하루가 다르게 거대하고 복잡해지는 IT 비즈니스 환경에서 IT 운영에서의 AI 자동화 요구가 전례 없는 속도로 증가하고 있다. 




딥러닝 기반 "부하 예측(Load Forecast)"

 

<XAIOps(싸이옵스)의 부하 예측 기술>


주요 지표들에 대한 미래 부하를 사전에 예측하는 기술로, 딥러닝(Deep Neural Network) 기술 중에 하나인 DNN Regression 모델을 사용하여 여러 input 지표들에 대해 다차원 hidden layer간의 연관 분석을 통해 결과 지표를 도출하는 예측 모델과 별도의 잔차(residual) 예측 모델을 추가(ICP: Inductive Conformal Production)하여 신뢰도(default:95%) 기준의 범위로 최종 예측 결과를 도출하는 방식을 도입하였다.


XAIOps는 이러한 딥러닝 모델을 최적화하여 다양한 영역의 WAS, DB, Systerm 등의 지표들에 대한 30분이내 단기 부하 예측을 통해 장애 발생 가능성을 사전에 예측/제시하여 선제적인 장애 대응을 할 수 있는 중요한 기준을 제시할 수 있게 되었다.

이는 일반적인 머신러닝 기술을 적용한 경쟁 솔루션 대비 약 15%이상의 예측 정확도를 보장할 만큼 고도화·정교화 되었다고 본다.




지표별 최적의 “이상 탐지(Anomaly Detection)” 모델 제시


IT운영에서 발생되는 시계열 성능 데이터는 데이터 발생 유형과 성격에 따라 특정한 모델 하나로 학습할 경우 이상 탐지 여부의 정확도에서 신뢰도가 떨어진다. 따라서 XAIOps는 각 지표별로 최적의 성능을 제시할 수 있는 최적의 3가지 알고리즘 모델을 제시하여 최적의 이상 탐지를 찾아낼 수 있도록 고도화하였다. 


1) Baseline 기준 이상 탐지 모델


2) Autoencoder 모델


3) Robost Autoencoder 모델



이상 트랜잭션 탐지


<이상 트랜잭션 탐지 모델>


WAS 모니터링을 하다보면 응답시간이 지연되는 트랜잭션에 대해 method level trace 분석을 필요시 진행하는 경우가 있다. 이를 장애시 마다 매번 찾아서 분석하는 작업을 머신러닝 기술인 K-Means Clustering 알고리즘을 적용하여 트랜잭션별 call trace를 학습시킴으로서 평상시와는 다른 패턴으로 실행된 이상 트랜잭션/거래를 자동 추출할 수 있게 되었다. 이렇게 추출된 데이터를 기반으로 시각적으로 빠르게 판단하고 분석할 수 있도록 하는 이상 트랜잭션 탐지 모델은 XAIOps 만의 고유 기술이다.




근본 원인 분석(Root Cause Analysis)

<XAIOps의 장애 근본 원인 제시 뷰>


시간 부하 예측, 이상 탐지 및 상관관계/인과관계 분석 기능 등을 통해 장애 발생시 근본 원인에 대한 추론을 최대한 빠르게 제시하는 부분이 가장 핵심 기술 중 하나이다. 장애에 대한 빠른 탐지(MTTD: Mean Time To Discovery)와 발생된 장애를 최대한 빠르게 분석하여 복구할 수 있도록 제시(MTTR: Mean Time To Recovery(Repair))할 수 있는 부분이 엑셈만이 제시할 수 있는 IT 운영의 노하우의 집대성이라 할 수 있다. 장애 인지와 동시에 장애 근본 원인을 요약 제공하는 “Summary Information” 부분과 하단에 각 영역별(Transaction, WAS, DB, OS 등) 해당 시점의 문제 포인트를 함께 상세하게 제공하여 빠른 장애 판단이 가능하도록 한다.



AI(인공지능) 특허 취득


엑셈은 지난 7월, AI(인공지능)를 활용한 이상 탐지 관련 특허 2건을 취득했다. 2건의 특허는 머신러닝 기술을 적용하여 정상 데이터와 비정상 데이터를 분류하기 위한 정상 데이터 범위를 생성하고, 이에 대한 정확도를 높이기 위해 정상 데이터들의 임곗값을 조정하여, 정상 데이터 판단의 정확도와 이상 탐지의 정확도를 향상하기 위한 기술이다. XAIOps에는 본 특허 기술과 유사한 메커니즘과 더욱 최적화한 머신러닝 상세 알고리즘이 적용되었다. 




현재 XAIOps는 국내 다수의 제1금융권, 공공기관, 대형 유통사 등에서 PoC를 성공적으로 수행하며 가시적인 성과를 앞두고 있습니다. 엑셈의 No.1 모니터링 기술력과 IT 운영 관리 경험에 AI 기술이 더해진 XAIOps. 엑셈의 독보적인 AI 기반 IT 인프라 운영 관리 기술과 서비스를 기대해주세요!









기고 | 신기술본부 류길현

편집 | 사업기획팀 박예영










엑셈 인사이트 | APM의 글로벌 스탠다드 충족하는 InterMax의 저력





지난 4월, 세계적인 IT 시장조사 전문기관인 가트너(Gartner)에서 ‘Critical Capabilities for Application Performance Monitoring(APM이 갖추어야 할 필수적 역량)’이라는 제목의 흥미로운 보고서를 발간했다. 이 보고서는 벤더 자체의 전반적인 장단점보다는 주요 기능 차원에 관한 APM 소프트웨어 제품의 경쟁력을 중점적으로 연구한 것이다. 시장을 정의하고 이러한 APM 소프트웨어 제품을 제공하는 벤더의 지리적 포커스, 비전, 마케팅 및 기업의 실행 가능성 등 광범위한 요인을 강조하는 ‘애플리케이션 성능 모니터링을 위한 매직 쿼드런트’를 보완하는 자료다. 




APM의 3가지 핵심 기능 요건과 6가지 필수적 역량, 그리고 인터맥스(InterMax)


이번 보고서에서 가트너가 정의한 APM의 3가지 핵심 기능 요건과 6가지 필수적 역량은 다음과 같다. 


 APM의 3가지 핵심 기능 요건

 APM의 6가지 필수적 역량

 1. Application discovery, tracing and diagnostics (ADTD)


 2. Front-end monitoring 


 3. Domain-centric artificial intelligence (AI)

    /machine learning (ML)

 1. Business analysis

 2. IT services monitoring

 3. Root cause analysis

 4. Anomaly detection

 5. Distributed profiling

 6. Application debugging


가트너에 따르면, 가트너의 ‘매직 쿼드런트’나 이번 보고서에 포함되기 위해 갖추어야 할 APM의 3가지 핵심 기능 요건 중에서도 가장 중요한 것은 ‘ADTD(Application discovery, tracing and diagnostics)’이다. 여기에 추가로 ‘Front-end monitoring’과 ‘Domain-centric artificial intelligence (AI)/machine learning (ML)’ 중 하나 이상을 보유하고 있어야 가트너의 선택을 받을 수 있다. 


먼저 ‘ADTD’부터 살펴보자. 


▶ BCI 및/또는 분산 추적을 사용한 애플리케이션의 HTTP/S 트랜잭션 동작 관찰을 통한 웹 서버, 애플리케이션 서버, 마이크로서비스, 애플리케이션 프레임워크 및 플랫폼(예: 컨테이너, 제어 메커니즘 및 서비스 메쉬)과 이들의 관계 자동 발견

▶ 웹 및/또는 애플리케이션 서비스에서 데이터 소스로의 개별 동기식/비동기식 HTTP/S 트랜잭션 실행 경로 자동 추적

▶ 이슈(예: 메모리 누수, 핫 스팟 및 스레드 및 기타 lock contentions) 탐지를 지원하기 위해 최신 애플리케이션 프레임워크인 Java JVM 및 .NET CLRs, PHP, Ruby, node.js, AngularJS, Python, Go 중 3가지에서 자동화된 데이터 수집 

▶ 문제 감지 프로세스, 애플리케이션 동작 및 성능의 상관 관계, 인과관계 파악을 지원하는 워크플로우를 제공하는 자동화된 진단


다음으로 ‘Front-end monitoring’ 항목에서는 다음 2가지 중 하나 이상을 반드시 포함해야 기능 요건을 충족한다. 


▶ 서버 기반 에이전트에 의해 수행되는 자동 JavaScript 주입을 통한 웹 페이지 RUM

▶ 여러 지리적 위치에서 스케줄에 따라 기록되거나 스크립트화된 사용자 상호 작용을 재생(replay)하는 통합 트랜잭션


이상의 ADTD, Front-end monitoring 기능 요건들은 인터맥스가 이미 갖추고 있는 것들이다. 인터맥스가 가트너의 ‘애플리케이션 성능 모니터링을 위한 매직 쿼드런트’나 이번 ‘Critical Capabilities for Application Performance Monitoring(APM이 갖추어야 할 필수적 역량)’ 보고서에 포함되기 위해 필요한 자격 사항을 충족한 것이다. 


추가적으로 가트너는 “Front-end monitoring 트랜잭션이 Back-end ADTD 트랜잭션에 반드시 연결되어야 한다”고 설명하면서 ‘ADTD에 연관된 분석’은 다음을 뜻한다고 밝힌다. 

“APM 솔루션은 ‘토폴로지의 맥락에서 APM이 획득한 데이터에 대한 이벤트 상관 관계, 이상 탐지 및 근본 원인 분석을 사용한 분석’이라고 하는 도메인 중심의 AI/ML 기반 AIOps 기능을 제공해야 한다. 또한 APM 솔루션은 제3자 수집기(third-party collector)에서 획득한 이벤트에 대해 ‘도메인 독립적(domain-agnostic, 도메인에 얽매이지 않는)’ 기능을 제공할 수도 있다.”


이처럼 가트너가 3번째 기능 요건으로 제시한 ‘Domain-centric AI/ML’은 APM의 일반적 기능과 사용 범위를 넘어선 AIOps와 관련이 깊은 것으로 아직 인터맥스 자체에 탑재되어 있지는 않다. 현재 엑셈은 ADTD와 Front-end monitoring 등 APM의 일반적 기능을 갖춘 인터맥스와 AIOps 제품인 ‘싸이옵스(XAIOps)’를 분리하여 별도의 솔루션으로 제공하고 있다. 엑셈의 AI 기반 IT 운영 지능화 솔루션 ‘싸이옵스’를 인터맥스와 같이 사용한다면, 가트너가 말하는 ‘Domain-centric AI/ML’ 기능을 충분히 활용할 수 있는 셈이다. 




글로벌 시장은 APM의 클라우드 환경 모니터링 당연시 


국내에 비해 클라우드 시대를 훨씬 더 빨리 맞이한 글로벌 시장에서 APM의 클라우드 환경 모니터링은 당연시되고 있다. 가트너에 따르면, 클라우드 제공 사업자 API 채택(ingestion), 멀티클라우드 지원, 서버리스 컴퓨팅 계측 및 분석 등을 포함하는 ‘클라우드 네이티브 모니터링’이 이미 보편화되어 APM 툴 선택과 사용에 영향을 미치고 있다. 


인터맥스는 클라우드 네이티브 아키텍처 통합 관제 솔루션 ‘클라우드모아(CloudMOA)’와의 연동을 통해 클라우드 환경 모니터링을 지원하여 APM의 글로벌 스탠다드에 부합하는 APM 솔루션으로 진화하고 있다. 해외에 비해 국내 클라우드 도입 속도는 느리고, 규모도 작은 편이지만 최근 코로나19로 인해 언택트(비대면) 업무 환경 조성이 필수가 되고, 정부가 한국판 뉴딜 중 하나로 디지털 뉴딜을 강력하게 추진함에 따라 국내 클라우드 시장도 폭발적으로 성장할 전망이다. 최근 3년간 200% 넘게 매출이 늘어난 인터맥스는 클라우드 도입 확산에 따른 클라우드 모니터링 수요 증가로 클라우드모아를 찾게 될 고객이 늘어남으로써 클라우드모아와 함께 더욱 많은 고객들에게 다가갈 수 있을 것으로 기대된다. 




마치며


이상에서 살펴본 것처럼, 국내 시장에서 APM과 동일한 의미로 통용되고 있는 WAS 모니터링만으로는 APM의 글로벌 스탠다드를 달성하기에 턱없이 부족하다. WAS 모니터링은 광의의 APM에서 일부분만 차지하는 APM의 부분집합인 셈이다. 진정한 의미의 E2E(End-to-end) 트랜잭션 모니터링, AI를 활용한 분석, 클라우드 환경 모니터링 등 APM의 글로벌 스탠다드를 충족해 가고 있는 인터맥스는 고객의 비즈니스 가치 향상과 혁신을 지원하기 위해 더 나은 기능, 더 나은 서비스를 추가하며 매일매일 업그레이드 중이다.  






기획 및 글 | 사업기획팀