많은 사랑을 받고 있는 엑셈의 InterMax가 한단계 더 진화했습니다.

고객이 조금 더 편리하게 사용할 수 있도록 개선된 내용을 소개합니다.

1. APM의 효율적인 Application 병목 분석을 위한 콜트리 표현 개선안

APM 에서 Application 병목 현상을 분석하기 위해 콜트리(Class & Method)를 수집합니다. 콜트리를 수집하는 방법은 통계 기반 콜트리와 시계열 기반 콜트리의 2가지 유형으로 분류 가능하고, 유형별 장단점이 있습니다. (아래 [콜트리 유형 및 장단점 비교] 참고)

통계 기반 콜트리 표현의 장점이 많긴 하지만, 시계열 기준으로 분석을 꼭 해야만 장애분석이 가능한 경우가 분명 존재 하기 때문에 (특히 금융 거래 패턴 업무) 두 가지 유형을 모두 APM 에서 제공하는 것이 바람직합니다. 

<콜트리 유형 및 장단점 비교>

<통계 or 시계열 콜트리 선택적 적용>

2. 업무별 방문자 수 Validation의 중요성

시스템을 사용하는 사용자가 얼마나 많은지에 대한 판단 기준이 되는 방문자 수는 보통 주기적으로 업무 보고에 사용되는 APM 수집 주요 성능 지표 중에 하나입니다. 업무 담당자는 방문자 수의 추이로 어떤 업무에 방문자가 몰리고 있는지, 그리고 인프라 담당은 시스템의 증설 판단 기준으로 활용할 수 있습니다. 

그래서 이 값의 Validation이 정확치 않으면 업무담당 or 인프라담당의 의사 결정에 CRITICAL한 실수를 유발 시킬 수 있습니다. 방문자 수는 보통 개별 Agent 기준이 아닌 Agent 의 Group으로 대표 되는 업무 기준으로 정확히 추출하는 것이 중요한데요. 

웹 환경을 예로 들어서 설명 드리면 Web Browser에서 서비스 요청 시 동일 사용자의 요청은 여러 Agent(WAS)에서 처리가 될 수 있어 Agent 기준으로 방문자 수를 unique하게 산출하여 Agent 그룹인 업무로 SUM을 하게 되면 Agent 개수 만큼 동일 사용자수가 중복 될 수 있기 때문에 정확한 업무별 unique 방문자 수 산출을 위해서는 업무에 속한 Agent 대상 모두를 바라보고 unique 한 방문자수 처리를 해야 합니다.

3. 사용자 정의형 – Query 통계 기반 보고서 생성 필요성

APM Solution 을 포함한 기타 SMS, NMS, DPM etc 의 모든 모니터링 Solution 들은 보고서 기능을 포함하고 있습니다. Solution에 따라서 Reporting tool 과 연계하여 상대적으로 보고서 기능이 강한 제품도 있고 상대적으로 보고서 기능이 약한 Solution 도 있습니다. 보고서 기능이 아무리 뛰어나더라도 고객의 모든 사용자 보고서를 자동으로 만족시킬 수 없는 한계는 존재 합니다. 그래서 사용자가 직접 통계 정보 추출용 쿼리를 생성하여 데이터를 추출해서 보고서화 할 수 있는 기능이 있으면 사용자가 얼마든지 쿼리 기준으로 본인이 원하는 항목에 대해 값을 추출 할 수 있습니다. 

또한 성능 테스트 과정에서도 참조하기 위한 값을 실시간으로 추출한다던지, 활용 범위가 많아 쿼리 베이스의 데이터 추출 기능은 여러 가지 업무에 도움을 줄 수 있습니다. 일단 어떤 상황에서든 필요에 의해 임시로 만들어둔 쿼리 베이스의 추출 데이터를 정기 보고서로 사용하길 원한다면 해당 쿼리 기준으로 고객이 원하는 화면을 추후 제공하는데 참조 할 수도 있습니다.

<쿼리 베이스의 보고서 제공>

4. 트랜잭션 처리 시간에 대한 패턴 분석의 의미

Application 장애가 발생 전 정상적인 트랜잭션 처리 응답시간이 나오지 않고 가로, 세로 줄을 서는 패턴을 종종 보게 됩니다. 이 패턴이 보이면 추후 업무가 되지 않는 큰 장애와 연관될 확률이 높아 이 패턴을 최대한 빠르게 인지 할 수 있으면 장애 전 사전 대응이 가능해짐으로 인해 업무의 안정성을 확보하는데 도움이 됩니다. 가로, 세로 줄서는 패턴이 보이는 CASE에 대한 Application 처리 상황을 간단히 정리하면 아래와 같습니다.

위와 같은 트랜잭션 응답 시간 처리 패턴에 대한 분석을 AI(머신러닝)기반으로 한 차원 더 깊게 분석이 가능하게 되면 좀 더 다양한 트랜잭션 응답 처리 시간 패턴에 대해 세분화된 장애 징후를 미리 인지 할 수 있을 것으로 판단됩니다.

<트랜잭션 이상 징후 탐지 - 트랜잭션 가로 세로 분석>

앞으로도 지속적으로 고객에게 최고의 솔루션을 제공할 수 있도록 노력하겠습니다.

한국을 IT 강국이라고 한다. 실제로 IT 강국으로서 부호분할다중접속(CDMA), 와이브로, 5G 이동통신 상용화 등 한국이 가진 세계 최초 타이틀이 즐비하다. 그런데 4차산업혁명의 핵심인 빅데이터, 인공지능(AI)이 중심이 되어 기업의 IT 비즈니스 경쟁의 룰(Rule)을 결정짓는 엔터프라이즈 S/W 영역으로 넘어 오면 얘기가 달라진다. 

국내 엔터프라이즈 S/W 시장은 Oracle, IBM, BMC, CA 등과 같이 글로벌 벤더 특히 미국 벤더 제품이 시장을 장악하고 있다. 그런데 특이하게도 APM과 DBPM 만큼은 한국 벤더의 제품이 시장을 완전히 장악하고 있다. 그 두가지 S/W 영역의 중심에는 IT 성능 모니터링 No.1 엑셈이 굳건하게 자리잡고 있다. 

WAS APM 중심에서 벗어나 WEB-WAS-TP-DB 전구간 E2E (End-to-End) 통합 성능관리에 집중

인터맥스(InterMax)가 시장에 처음 진입할 때부터 WAS APM 시장에서 80%를 J사 제품이 차지하고 있었고, BTM APM((Business Transaction Monitoring)과 EUM APM(End User Monitoring) 시장에서는 U사(현 D사)의 제품이 40% 이상을 차지하고 있었다. (출처, 데일리그리드 APM 보고서 2014) 

시장에서 각각 APM 솔루션의 고객들은 벤더에 대한 종속성이 매우 강했고 그 벽은 매우 공고했다. 엑셈은 APM 시장에 성공적으로 진입하고 고객 경쟁력을 확보하기 위하여 WAS APM과 BTM APM(Business Transaction Monitoring)과 EUM APM(End User Monitoring)의 경쟁제품의 한계와 잠재고객 니즈를 분석을 진행했다. 그래서 견고한 개별 APM 시장을 공략하기 보다 WEB-WAS-TP-DB 전 구간(End-to-End) 통합성능관리에 집중했고 결과적으로 인터맥스(InterMax)는 의미 있는 시장 점유율 확보와 APM 시장에 주요 플레이어로 자리잡는데 성공했다.  

인터맥스(InterMax), 가트너의 APM 정의와 기술 요소를 가장 먼저 많이 품은 솔루션  

먼저 가트너(Gartner)의 APM에 대한 정의를 알아보자. 

가트너는 ‘Magic Quadrant for Application Performance Monitoring Suites 2017’에서 인공지능(AI)을 AIOps라는 용어로 APM 시장 정의에 처음 포함시켰다. 즉 빅데이터와 인공지능(AI)에 의한 IT 성능관리를 APM 구성요소로 정의한 것이다. 엑셈은 국내 최초로 2017년부터 인공지능(AI)을 인터맥스(InterMax)에 적용하기 시작했고 2018년 상용화에 성공했다. 인터맥스(InterMax)가 명실상부한 시스템의 성능·이벤트 패턴 또는 클러스터의 자동 검출, 시계열 이벤트 데이터의 이상 징후 감지, 애플리케이션 성능 문제의 근본 원인을 파악하는 지능형 APM 시대를 연 것이다. 

다음으로 인터맥스(InterMax)는 글로벌 APM 시장 흐름에 영향을 주는 기술 요소들, 첫째 클라우드 환경에 대한 모니터링, 둘째 컨테이너 기반 클라우드 환경에 대한 모니터링, 셋째 대용량 데이터 분석·처리 기반 모니터링을 지원하는 다양한 APM 파생 S/W을 시장에 내보이며 국내 APM 시장과 솔루션의 기준을 선도하고 있다. 

인터맥스(InterMax), ‘모바일APM’, ‘CloudMOA’, ‘XAIOps’ 등 엑셈 신제품 기술 생태계의 근간

인터맥스(InterMax)는 IT성능관리라는 큰 범주에서 클라우드 환경 모니터링, 쿠버네티스와 컨테이너 환경 모니터링, 대용량 데이터 분석·처리 및 인공지능(AI) 기반의 지능형 모니터링을 위한 엑셈의 새로운 APM 제품의 근간과 모티브가 되었다. 엑셈 APM 제품군은 솔루션 생태계를 기반으로 한다. 그 생태계는 클라우드, 빅데이터, 인공지능(AI)를 기반으로 시스템 운영 모니터링, 컨테이너·가상화·마이크로서비스 모니터링, 비정상탐지, 근본원인분석 모두를 포함하며 그 중심에는 인터맥스(InterMax)가 당당히 자리잡고 있다.

마치며 | 인터맥스(InterMax)의 민첩성과 유연성이 올해도 한 차원 높은 성과를 가져올 것!

국내 APM 벤더들의 제품은 변화에 신중하나 느리고 경직성이 강하다. 그 방증으로 국내 APM 벤더들의 경직성은 매출 추세가 제자리이거나 오히려 줄어드는 경향으로 까지 이어지고 있다. 지금이 위기이자 기회로서 그에 대한 대응 능력이 떨어지는 것이다.

그러나 인터맥스(InterMax)는 경쟁 APM 솔루션과 달랐다. 인터맥스(InterMax)는 애자일 접근법을 근간으로 멀티·하이브리드 클라우드 인프라, 복잡한 비즈니스 프로세스, 머신러닝 및 자동화된 근본원인 분석에 대한 지원을 확대해 왔다. 

이러한 이유로 최근 3년간 인터맥스(InterMax)는 다른 벤더 제품과 달리 200% 이상 매출 성장을 보였다. 시장·기술에 대한 통찰을 가지고, 복잡하고 동적이며 빠른 기술 사이클이 특징인 기업의 IT 환경에 민첩하고 유연하게 적응했기 때문이다. 올해도 그러한 민첩성과 유연성이 가져올 한 차원 높은 인터맥스(IntetMax)의 성장을 확신해 본다.

기획 및 글 | 사업기획팀

클라우드 네이티브 아키텍처 통합관제 솔루션 InterMax Cloud가 한차례 업그레이드 되었다고 합니다.

이번 엑기스에서는 인터맥스 클라우드의 고도화 방향과 주요 업데이트 현황, 그리고 시장 현황과 향후 사업화 방향을 살펴보겠습니다.

InterMax Cloud 개발 및 고도화 방향

메트릭 분류 체계

단일 클라우드가 아닌 멀티 클라우드 구성된 환경에서는 수많은 메트릭을 수집할 수 있게 됩니다. 

하지만 이러한 메트릭들이 어떠한 성격을 갖고 있는지 모른다면 모니터링의 의미가 희미해질 것입니다. 

InterMax Cloud는 Computing, Deployment, Service 등의 관점에서 메트릭 분류 체계를 정립하여 보다 질 높은 모니터링을 제공할 예정입니다.

Multi-Tenant

스타트업부터 대기업에 이르기까지 크고 작은 분야에서 인프라를 클라우드로 이관하며 IaaS나 PaaS를 채택하고 있습니다. 

이를 고려하여 Muti-Tenant를 지원하기 위해 SaaS 형태로 배포되어 간편하게 InterMax Cloud를 경험해 보실 수 있도록 

멀티 테넌트를 Cluster별, Namespace별로 제공하고 있습니다.

주요 업데이트 기능

Service Level Tracing 기능 (Service Overview)

- 서비스들의 연관 관계와 TPS를 토폴로지로 모니터링 할 수 있으며, 외부와 연결되어있는 서비스와의 관계 또한 파악할 수 있습니다.

- 서비스의 실행 시간과 에러 발생 여부를 차트로 가시화 하였습니다. 

  영역 선택을 통한 범위를 지정하면 하위 연계 서비스의 정보를 Tree 형태로 제공하여 

  실행 시간, 에러 발생 여부, 호출 SQL등의 상세 내역을 쉽게 확인 할 수 있습니다.

Management 기능 (yaml 편집)

<Update Yaml (좌), Scale Up&Down(우)>

- 워크로드 모니터링 중 배포된 오브젝트의 yaml 파일에 기술된 스펙과 상태 정보를 확인하고 편집이 가능합니다.

  또한, Deployment의 Scale을 직접 조정하여 빠르고 효율적인 운영 관리를 할 수 있습니다.

- 추후에는 Kubernetes 오브젝트를 등록하거나 삭제할 수 있는 기능이 추가될 것이고, 

  히스토리를 저장하여 버전 관리까지 지원하는 방식으로 Management를 더욱 강화할 예정입니다.

제품 보러가기

기고 | 신기술본부 강정진

편집 | 사업기획팀 박예영

엑셈의 InterMax(인터맥스)는 End-to-End APM(Application Performance Monitoring) 솔루션입니다.

다양한 분야에서 제 몫을 톡톡히 해내고 있는 인터맥스. 모바일 버전도 있다는 거 아시나요?

모바일 앱도 모니터링한다! 이번에는 엑셈의 모바일 APM에 대해서 살펴보겠습니다.

Mobile APM이란, 모바일 앱 품질을 파악하고 문제를 해결하기 위해 SDK연동을 통한 다양한 모니터링 데이터를 실시간 수집하여 분석을 제공하는 것입니다. 

- 앱의 사용 비즈니스 흐름을 파악하여 최적의 UI/UX 제공

- 신규 방문자, 방문자 성별, 나이 or 기타 사용자 데이터 수집 가공을 통해 분석 기능 제공

- HTTP, HTTPS 호출 페이지의 처리 속도 측정

- Crash, Error, Exception, Trace 데이터 수집을 통한 앱 오류 발생 확인

- 앱의 최신 버전 사용량(비율) 확인

- 주요 이벤트에 대한 호출 빈도 확인

[다양한 분석 기능]

이 외에도 인터맥스 mAPM이 제공하는 다양한 분석 기능을 보실까요?

- 이벤트 분석 : 애플리케이션 개발자가 지정한 이벤트의 추이와 통계 분석을 통해 모니터링 하고자 하는 독립적인 사건의 빈도 파악이 가능합니다.

- 네트워크 트래픽 분석 : 애플리케이션 외부의 데이터를 네트워크를 통해 호출한 횟수의 추이와 통계 분석이 가능합니다.

- 네비게이션 분석 : 사용자가 페이지를 이동한 동선을 Sankey Chart를 통해 직관적으로 확인이 가능하며, 사용 빈도가 높은 화면이 어떤 화면이고 앱 개발 시 화면 이동 flow설계가 잘 되었는지 확인이 가능합니다.

- 사용자 분석 : 앱이 사용하는 이벤트를 잡아 이를 카운팅하여 실제 앱을 사용하는 사용자 현황 파악이 가능하고, 사용자(성별, 연령)/신규/재방문 통계 지표를 제공합니다.

인터맥스 mAPM만의 특장점은 다음과 같습니다.

[네트워크 트래픽 InterMax 연계 분석]

Mobile WebView에서 수행된 네트워크 트래픽에 대한 APM 연계 모니터링을 제공하며, 비즈니스 처리 흐름 및 상세 trace 분석을 위한 연계 분석도 제공합니다.

[하이브리드 앱 모니터링]

최근 Native App과 WebApp 이외 하이브리드 App을 선호하는 기업들이 많습니다. 인터맥스 mAPM은 Native용 SDK와 script용 SDK가 서로 통신하여 두 개의 레이어에서 실행되는 모듈을 통합하여 모니터링이 가능합니다.

[브레드크럼]

브레드크럼(BreadCrumbs)이란?

쉽게 말하면, 사용자가 어떤 경로를 거쳐왔는지 알려주는 서비스입니다. 인터맥스 mAPM에서는 장애가 발생한 시점까지 사용자의 사용 패턴을 확인할 수 있도록 하여 장애 원인 분석을 정확하게 할 수 있도록 지원합니다.

[사용자 데이터 수집]

기본적으로 수집하는 항목 외에 추가적으로 필요한 항목(user_data)을 추가 수집하여 Mobile APM 엔진에서 통계하여 Customizing된 통계 데이터 표현이 가능합니다.

[다양한 성능 지표에 따른 알람 발생 및 SMS 연계]

SMS 스케쥴 기능을 통해 특정 기간의 시간대에 발생하는 알람에 대해서만 SMS 연계가 가능합니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

IT 분야 구직자들의 눈길을 끌고 있는 기업이 있습니다. ‘취업하고 싶은 기업’, ‘대한민국 일하기 좋은 100대 기업’등에 선정되기도 했죠. 탄탄한 IT 성능 관리 프로그램을 기반으로 최근 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 등을 활용해 신제품을 출시하며 사업 분야를 무섭게 확장하고 있는 기업, 바로 엑셈입니다. 이번 호에서는 우리 엑셈이 어떤 기업인지 자랑 좀 해보려고 합니다!

데이터베이스(DB) 성능 관리 소프트웨어 부동의 '1위'

<DB 성능 관리 솔루션 맥스게이지(MaxGauge)>

 엑셈은 국내에서 전무했던 데이터베이스(DB) 성능 관리를 위한 표준 방법론과 인터페이스를 정의하여 DB 성능관리 솔루션 `맥스게이지(MaxGauge)`를 시장에 선보이며 국내 시장 1위 솔루션으로 성장시켰습니다. ‘맥스게이지(MaxGauge)’는 국내 450개 대형 고객사를 보유하고 있으며, 금융권 시장은 90% 이상 점유하고 있습니다. 

관련 기사) DB 모니터링 시장 점유율 1위 ‘엑셈’

동종 업계 최초 코스닥 상장 기업

 중소기업기술혁신협회(INNOBIZ)가 주관하고 중소기업청에서 후원하는 ‘2012 취업하고 싶은 기업’은 기술력을 바탕으로 우수한 일자리 경쟁력을 갖춘 중소기업을 발굴해 적극 지원하는 프로젝트입니다. 특히 매출 규모, 고용 규모 등 기존 우수기업 선정 기준인 정량적 평가 외에도 기업 비전, 성장 잠재력, 대외 이미지, 근로 조건, 직원 만족도 등 구직자에게 신뢰를 주는 실질적 항목을 기준으로 평가합니다.

- ‘대한민국 일하기 좋은 100대 기업’ 선정

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

End-to-End APM 솔루션 InterMax가 또 하나의 라인업을 추가하였습니다.

그 이름은 바로 InterMax Cloud ☁️☁️

클라우드 환경 통합 관제 솔루션인데요, 함께 살펴보시죠.

 클라우드 환경의 특징 및 모니터링 요건 

 InterMax Cloud - 클라우드 환경의 All-in-One 통합 모니터링 

<InterMax Cloud 대시보드>

InterMax Cloud는 클라우드 환경의 대규모 관제에 효과적인 모니터링을 제공하여 운영의 효율성을 극대화 하는 솔루션인데요.

대규모 클라우드 환경에 적합한 아키텍처 구성으로 설치 편의성과 장애 방지, 확장성을 고려하였으며

다음과 같은 특장점을 가지고 있습니다.

1. 다차원 토폴로지

레이어 별 체계적인 모니터링을 통해 클라우드 전체 서비스 레이어의 가시성을 확보하였으며 (클러스터, 노드, 파드, 컨테이너, 애플리케이션)

인프라와 서비스 기반 토폴로지 뷰를 제공하여 직관적인 모니터링이 가능하도록 하였습니다.

　　

다수 컨테이너 환경에 필수적인 Smart 로그 분석 또한 지원하여 효과적인 원인 분석이 가능한데요.

수많은 로그 이벤트를 패턴화 하여 관리자가 확인해야 하는 로그를 줄이고, 문제를 빠르게 분석하여

장애와 에러의 원인을 쉽게 식별할 수 있게 도와줍니다.

　

　

 　

4. 컨테이너 기반 Agent 설치

　

　

그리고 수집 Agent 컨테이너 기반 자동 설치 방식으로

모니터링 대상 자동 관리가 가능하며, 전사 시스템 관리의 편의성을 제공합니다.

　

InterMax Cloud에서 지원하는 멀티 클러스터와 희소 로그 분석, 로그 뷰, 설치 자동화는

한 곳에서 전 시스템이 통합 관제 될 수 있도록 합니다 :)

소수의 운영 인력으로 대규모 클라우드 환경 통합 관제가 가능해 진다는 말씀!

　

　

　

마지막으로, 인터맥스 클라우드라면 당연히 기존 APM 솔루션인 인터맥스와도 연동이 되겠죠?!

　

그런데 말입니다…🧐

　

InterMax Cloud는 인터맥스 미사용 고객도 사용이 가능하다는 점 👍👍

어떻게 가능할 지 다음 소식을 기대해 주세요! (소곤소곤)

　

　

　

InterMax Cloud와 함께라면, 클라우드 관제는 이제 식은 죽 먹기일 듯!

InterMax의 뉴라인업 InterMax Cloud, 응원 많-이 해주세요 ❣️

　

　

　

　

　

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

자료 제공 및 협조 | APM 본부

엑셈에서는 클라우드 환경에 대한 모니터링을 지원하기 위해서 클라우드 기반 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 버전을 2019년 상반기에 출시 예정입니다. 그래서 이번 엑기스에서는 클라우드 환경에서의 App 통합 관제 및 모니터링에 대하여 다루도록 하겠습니다.

▶ 클라우드 향 Application의 특징 및 통합 모니터링이 갖추어야 할 요건

(1) Auto Scale In / Out 구조

 클라우드는 IT인프라를 가상으로 임대하여 자유롭게 사용할 수 있는 환경이므로, 더 많은 Computing Power가 필요할 때 Scale Up으로 장비의 컴퓨팅 Power를 키우는 방식이 아니라, Scale Out으로 가상머신을 늘리는 방식으로 Computing Power를 확장합니다.

기고 | APM본부 오명훈

편집 | 사업기획팀 박예영

 인공지능 이상 탐지 - InterMax AIOps(가칭) 

<인공지능 이상 탐지(좌), 인공지능 부하 예측(우) 예시 화면>

 국내 최초로 딥러닝 기반 인공지능을 탑재한 InterMax AIOps(가칭)! 이전 뉴스레터에서도 종종 등장하곤 하였죠. 인터맥스의 AI 이상 탐지 기능은 과거의 패턴을 학습하여 신뢰구간(Dynamic Baseline)을 설정하고, 신뢰구간을 벗어나는 이상 패턴이 감지되면 알람을 발생시킵니다. 이로 인해 불필요한 알람 발생을 줄일 수 있고, 이상 현상이 발생했을 때 더욱 정확한 알람이 발송됩니다.

 또한 현재 데이터가 과거의 부하 패턴과 다르다는 것을 감지할 뿐만 아니라, 향후 언제 시스템 장애나 이슈가 발생될 가능성이 있을지 사전에 알려주기도 합니다. 즉, 사전 정보 제공을 통해 IT운영자가 미리 대응할 수 있도록 하여 장애 인지를 조기에 하고, 빠르게 복구하게 함으로써 MTTR(Mean-Time-To-Resolution)을 줄여 시스템을 보다 더 안정적으로 운영할 수 있게 되죠.

 현재 InterMax AIOps는 모 시중은행의 E2E 데이터로 PoC를 진행중인데요, 아주 좋은 반응을 얻고 있습니다. 곧 세상에 공개될 InterMax AIOps! 많은 응원바랍니다 :)

 ※ AIOps: Artificial Intelligence for IT Operations 또는 Algorithmic IT Operations

 클라우드 기반 대규모 통합 관제 - InterMax Cloud(가칭)