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

초 개인화 시대의 고객 경험을 위한 콘퍼런스

G-Summit Korea 2019

이번 행사는 초 개인화 시대에 차별화된 고객 경험을 제공하는데 AI, 디지털, 클라우드가 어떻게 게임 체인저가 될 수 있는지 알아보고,

이를 활용한 다양한 성공 사례를 공유하는 자리였습니다.

메타넷 글로벌 박주혜 전무는 Future Contact Center의 모습과 역할, 가치를 고객의 입장과 회사의 입장에서 각각 바라보고, 이미 시작된 변화의 길에서 ‘효율화’와 ‘고객 만족’이라는 서로 다른 결로 보이는 목표를 어떻게 이루어 갈 것인가에 관해 이야기했습니다. Future Contact Center의 3요소는 ‘AI based’, ‘Smart’, ‘Digital’이며, 사람과 기계가 서로 융합하여 고객을 구체적으로 이해하고, 상호 소통하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 또한, 이러한 과정에서 빠른 실패와 도전을 계속 반복하는 것을 언급하였는데요. 엑셈에서도 강조하는 애자일 경영 방법입니다.

키노트에서는 초 개인화 시대에 AI, 디지털, 클라우드 기술 및 고객 경험에 대한 글로벌 트렌드에 대해 알아보고 이에 따른 Genesys의 전략을 공유했습니다. 고객 경험이 곧 브랜드 경험이며, 경험의 주인이 고객으로 계속 이동하고 있다고 고객 경험을 강조했습니다. 또한, AI와 같은 ‘기술’의 트렌드가 고객 경험을 정의하고 있다고 말했습니다. 현재까지 기업의 40% 이상이 클라우드로 전환하고 있고, 컨택센터도 점차 클라우드를 도입하고 있어 제네시스도 옴니채널 서비스 제공이 가능한 클라우드 플랫폼을 출시했다고 합니다.

차별화된 고객 경험을 위해서는 생성되는 많은 양의 인터랙션 데이터를 분석, 예측하여 개인화된 서비스를 제공해야 하는데요. 본 세션에서도 고객 인게이지먼트를 위한 키는 바로 ‘데이터’임을 강조하며, 데이터를 이용해 개인화된, 맥락 기반의, 지능적인 고객 경험을 제공해야 한다고 말했습니다. 특히 ‘고객 경험’이 2020년까지 주요 브랜드 차별화 요소가 될 것을 강조했습니다. 그리고 제네시스에서는 어떻게 Google AI를 활용하여 마케팅-세일즈-서비스 전반에 걸쳐 고객 여정과 상담사 여정을 최적화하는지 설명했습니다. 

오후에는 제네시스의 클라우드 기반 올인원 고객 인게이지먼트 및 상담사 관리 소프트웨어에 대한 소개와 데모를 볼 수 있었습니다.

또한, GS네오텍, 오라클, 폴리, 유베이스, 한솔인티큐브, 칼 자이스 등이 참여하여 제네시스의 솔루션을 이용한 컨택센터 혁신 사례 및 관련 기술을 소개하였습니다. 

이번 써밋을 통해 고객 경험에 대한 글로벌 트렌드에 대해 알아보고 제네시스의 비전과 전략을 살펴보는 것은 물론, 

제네시스의 솔루션을 활용한 국내 기업의 다양한 성공사례에서 그 노하우를 확인할 수 있었습니다. 

또한, 어느 분야를 막론하고 클라우드 향으로 전사가 움직이는 모습을 보며 클라우드의 부상이 더욱 느껴졌던 행사였습니다. 

지난 7월 17일~19일 코엑스에서 제 2회 국제인공지능대전이 개최되었습니다.

그 부대 행사로 다양한 세미나와 컨퍼런스가 진행되었는데요.

엑셈도 참여하여 엑셈의 기술을 널리 알리고 왔습니다.

이번 세미나에서는 단순히 제품 소개만 하는 것이 아니라

클라우드란 무엇인지 그리고 클라우드 모니터링의 필요성까지 알아보았습니다.

 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 사용자에게는 보이지 않지만 중앙의 서버 컴퓨팅 자원을 활용해서 서비스를 받을 수 있게 하는 플랫폼이며, 개발의 신속성과 자원의 활용성, 운영의 유연성이라는 특징을 가지고 있습니다. 이런 특징들 때문에 클라우드는 국내외를 막론하고 그 시장이 매우 커지고 있는데요. 최근 IT 자산을 클라우드로 이관하는 고객사가 점점 더 많아지고 있는 추세입니다. 하지만, IT 자산을 클라우드로 이관한다고 해서 클라우드의 가장 큰 장점인 IT 운영의 유연성(Scalability, Availability)을 바로 확보하기는 어렵습니다. 기존의 서버와 스토리지 등 물리적인 인프라마 클라우드로 이전했을 뿐 애플리케이션은 예전과 동일한 방식으로 운영을 할 수 밖에 없기 때문입니다. 그래서 클라우드에서의 IT 운영상의 장점을 최대한 취할 수있는 방법으로 MSA(Micro Service Architecture)가 등장했고, 이어서 컨테이너 기반 운영환경인 Docker와 Kubernetes가 등장하게 되었습니다. 이렇게 클라우드의 이점을 최대한 활용하는 애플리케이션 구축 및 실행 방법을 ‘클라우드 네이티브 아키텍처’라고 부릅니다.

그럼 이제 인터맥스 클라우드(InterMax Cloud)를 알아볼까요?

 인터맥스 클라우드는 클라우드 환경의 대규모 관제에 효과적인 모니터링 기능을 제공하여, 클라우드 IT 운영의 효율성을 극대화 하는 솔루션인데요. 대규모 클라우드 환경에 적합한 아키텍처 구성으로 다음과 같은 특장점을 가지고 있습니다.

1. 다차원 토폴로지

 : 레이어 별 체계적인 모니터링을 통해 클라우드 전체 서비스 레이어의 가시성을 확보하였으며, 3D 아키텍처 토폴로지 뷰로 직관적인 모니터링이 가능합니다.

2. AI 기반 Anomaly Score

 : 복잡한 환경 속에서도 문제가 발생한 인스턴스의 이상치를 탐지하여 빠르게 사전 인지를 도와 장애 없는 서비스 운용을 가능하게 해줍니다.

3. AI 기반 희소로그 분석

 : 다수 컨테이너 관제에 필수적인 Smart 로그 분석을 지원하여 장애의 효과적인 원인분석이 가능합니다.

4. 컨테이너 기반 Agent 설치

 : Agent 자체도 컨테이너로 작성되어 설치가 손쉬울 뿐만 아니라, 모니터링 대상 자동관리가 가능해 전사 시스템 관리의 편의성을 제공합니다.

인터맥스 클라우드와 함께 라면 소수의 운영인력으로 대규모 클라우드 환경 통합 관제가 가능하겠죠?

발표자료는 여기에서 확인하실 수 있습니다 :)

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

올해 1회를 맞은 Tech&Talk 콘서트가 '기술과 사람, 세상을 잇다'를 주제로 지난 10일 용산 블루스퀘어에서 열렸습니다.

전 세계가 연결되는 초연결, 초혁신의 4차 산업 혁명 시대, 그 중심에 있는 엑셈도 행사에 참석하여

스마트시티와 블록체인 기술에 대한 다양한 이야기를 듣고 왔습니다.

이번 행사에서는 스마트시티와 블록체인에 대한 글로벌 트렌드를 내다보고,

이 기술을 중심으로 다양한 분야에서 창출할 수 있는 새로운 가능성을 나누었습니다.

국내외 4차 산업 전문가 및 공공기관, 블록체인 기업들이 한자리에 모여 토크 콘서트 형식으로 진행되었는데요.

그 현장을 간략하게 전해드립니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

 최근 쿠버네티스(Kubernetes)에 대한 관심이 뜨겁습니다. 아래의 차트를 통해 알 수 있듯이 해외 뿐 아니라 국내에서도 쿠버네티스에 대한 관심이 꾸준하게 증가하고 있습니다.

                     <쿠버네티스에 대한 관심도 변화(해외)>                                          <쿠버네티스에 대한 관심도 변화(국내)>

 특히, 2018년도에 AWS가 Kubernetes를 지원하는 EKS 서비스를 발표하면서 퍼블릭 클라우드 시장에는 Google GCP의 GKE, Microsoft Azure의 AKS, Amazon AWS의 EKS를 통해 공식적으로 모든 퍼블릭 클라우드에서 쿠버네티스를 이용할 수 있게 되었습니다. 과연 쿠버네티스가 무엇이길래 전 세계적으로 관심이 증가하고, 또, 퍼블릭 클라우드 업체들이 앞 다투어 쿠버네티스 서비스를 지원하는 것일까요?

1. Kubernetes?

 Kubernetes(k8s)란, 2014년 구글에서 공개한 이후 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)가 주도하고 있는 오픈소스로서, 컨테이너화 된 애플리케이션을 자동으로 배포, 스케일링 해주는 컨테이너 오케스트레이션(Container Orchestration) 툴입니다. 

 쿠버네티스에서 이야기하는 컨테이너는 격리된 공간에서 프로세스가 동작하는 기술을 말합니다. 즉, 애플리케이션 외에 Linux 등의 환경적인 요소들을 하나의 컨테이너로 묶음으로써 다양한 유저환경에서도 애플리케이션이 안정적으로 실행될 수 있게 해주는 기술입니다. 

 쿠버네티스는 하나의 Master Node와 여러 대의 Worker노드로 하나의 클러스터를 구성합니다. 그리고 이러한 쿠버네티스 환경에서 수백, 수천 개의 컨테이너들을 자동으로 배포, 스케일링하면서 서비스들을 안정적으로 운영할 수 있게 해주는 역할을 합니다.

<Kubernetes의 Master Node와 Worker Node의 단순 구조도>

2. 쿠버네티스를 좀 더 구체적으로 들여다보기

 쿠버네티스의 기본 기능은 정말 많지만 기능을 설명하기 보다는 Container Orchestration 관점에서 Status management, Scheduling, Rollout/Rollback 이라는 세 가지의 특징을 살펴보고자 합니다. 

1) Status management

 먼저 Status management는 노드가 죽거나 컨테이너 응답이 없을 경우 자동으로 복구하는 것을 의미합니다. 예를 들면, 쿠버네티스에서 컨테이너를 관리하는 단위를 Pod라고 하는데, 쿠버네티스는 Pod가 죽게 되면 컨테이너에서 실행 중이던 서비스가 중단되게 됩니다. 따라서, 운영중인 Pod의 장애가 전체 서비스에 영향을 미치는 것을 막고자 쿠버네티스는 ReplicaSet이라는 개념을 통해 Pod의 복사본들을 두어 실행 중인 Pod에 장애가 발생하더라도 즉시 다른 Pod로 대체하여 서비스의 상태를 유지하게 합니다.

2) Scheduling

 클러스터의 여러 노드 중 조건에 맞는 노드를 찾아 컨테이너에 배치합니다. 만일, 3대의 Worker Node가 각각 10MB, 100MB, 1GB의 메모리를 가지고 있고, 실행하고자 하는 컨테이너가 500MB의 메모리를 필요로 한다면, 쿠버네티스는 컨테이너를 실행할 수 있는 1GB의 메모리를 가진 노드에 자동으로 배포하여 컨테이너 실행에 장애가 발생하지 않도록 합니다.

3) Automatic RollOut and RollBack

 쿠버네티스는 버전 관리를 쉽게 할 수 있게 합니다. 기존의 단일(Monolithic) 서버 환경에서는 서비스에 업데이트가 일어나는 경우 서버 운영자가 운영 중인 서비스를 내리고 다시 버전업 된 서비스를 올리는 동안 유저들이 서비스를 이용할 수 없는 다운 타임이 발생하게 됩니다. 하지만, 쿠버네티스 환경에서 서비스를 운영하게 된다면 Deployment라는 개념을 이용하여 rolling update가 이루어지고, rolling update를 통해 운영 중인 서비스를 중단하지 않고도 서비스의 업데이트가 이루어질 수 있습니다. 물론, 업데이트한 서비스에 문제가 발생한 경우에는 Deployment에 저장되어 있던 이전 버전의 서비스로 다운 타임 없이 복구 시킬 수도 있습니다.

3. Kubernetes는 만병통치약?

 이렇게 완벽한 서비스를 해줄 것 같은 쿠버네티스에도 맹점이 존재합니다. 

 첫 번째는 클러스터를 구성하는 노드들의 상태를 서버 운영자가 실시간으로 확인하기 힘들다는 점입니다. 쿠버네티스에 올라가는 모든 서비스는 여러 개의 worker node로 분산되어 실행됩니다. 하지만 하나의 worker node에 장애가 발생한 경우 서버 운영자가 직접 쿠버네티스에 접속하여 노드의 상태를 확인하기 전까지는 노드의 상태를 파악하기가 쉽지 않습니다. 

 마지막으로는 하나의 서비스가 쿠버네티스 상에서 실행되는 경우 서비스의 원활한 운영을 위해 장애 예측 및 장애 분석을 위한 툴이 필요하다는 점입니다. 만일, 특정 장애가 특정 시간에 주기적으로 발생하는 경우 지속적으로 원활한 서비스 제공하기 위해 장애를 분석할 수 있는 도구가 필요합니다.

기고 | Cloud개발팀 윤영민

편집 | 사업기획팀 박예영

AWS Summit Seoul 2019는 코엑스에서 4월 17일-18일 양일간 진행되었습니다.

클라우드에 대한 이해 수준과 관계 없이, 다양한 세션을 통해 누구나 새로운 경험과 배움을 얻을 수 있었는데요.

다양한 산업군과 기술 솔루션 별 120여개의 강연, 40여개의 고객 사례를 들을 수 있는 세션 파트와 더불어

AWS 파트너사들의 제품과 서비스를 소개하는 EXPO 파트까지 다채롭게 구성되었습니다.

인공지능 / 기계학습 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례 

 디지털 트랜스포메이션에 있어서 인공지능 및 머신러닝 기술은 핵심이자 필수요소가 되었습니다. 이번 세션에서는 AWS의 AI/ML서비스에 대해서 알아보고, 이러한 서비스를 통해 다양한 혁신을 이루고 있는 주요 고객 사례와 트렌드를 살펴 보았습니다. 위 사진 중 좌측 하단의 사진에서 A, B, C로 서비스 접근에 대하여 분류하고 있는데요. 아래에서부터 대표적인 국내·외 사례를 하나씩 발표하였습니다.

1. ML 프레임워크 인프라

- 해외사례: Toyota Research Institute

- 국내사례: SK Telecome

 SK텔레콤에서는 콘텐츠 소비가 다양해지고 많아지면서 SKT Personalized Recommendation Platform으로 개인화 추천 서비스를 제공한다고 합니다. 일명 “AI 미디어 나침반”을 제공하는 것이죠.

2. ML 서비스의 활용

- 해외사례: F1, MLB, NFL

- 국내사례: KB 국민은행

 KB국민은행에서는 Data·AI 전략으로 data 학습과 지능형 알고리즘 기반의 비즈니스 업무 혁신 시스템을 내세웠습니다. 그리고 금감원과 함께한 AI를 활용한 금융사기 시범 과제 프로세스와 데모를 보여주었습니다.

3. AI 서비스의 활용

- 해외사례: Liberty Mutual Insurance – 챗봇

- 국내사례: CBSi 노컷뉴스 – TTS 서비스

스폰서 발표 세션 | DataRobot, 자동화된 분석 적용 시 분석 절차의 변화 및 효용

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

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)