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기업용 AI, 왜 코파일럿? 기업이 자체 데이터를 기반으로 대규모 언어 모델(LLM)을 활용할 때, Microsoft Copilot의 가장 큰 강점은 보안성과 데이터 관리 기능입니다. Copilot은 단순히 텍스트를 이해하고 생성하는 AI 프로그램을 넘어, 기업의 핵심 자산을 안전하게 보호하는 데 초점을 맞춘 도구입니다. 코로나19 시기, 온라인 미팅 도구로는 Microsoft Teams와 Zoom이 주로 사용되었습니다. 많은 사용자들이 Zoom의 직관적인 인터페이스를 선호했지만, 기업 환경에서 살아남은 것은 Microsoft Teams였습니다. 실제로 국내 30대 기업 중 3분의 2 이상이 Microsoft 365의 Teams를 협업 플랫폼으로 도입한 바 있습니다. Slack과 Microsoft Teams는 대표적인 협업 도구입니다. Slack은 다양한 기능과 직관적인 UI를 갖췄지만, Microsoft Teams는 보안과 데이터 관리 측면에서 더 우수한 평가를 받고 있습니다. 기업 입장에서는 단순한 협업을 넘어, 정보 보호와 통합 관리가 가능한 플랫폼이 필요하며, Teams는 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 솔루션입니다. 마찬가지로, Copilot 역시 단순한 생성형 AI 도구인 ChatGPT와는 다릅니다. Copilot은 기업 데이터를 기반으로 작동하며, 보안과 접근 통제 기능을 갖춘 ‘비즈니스 전용 AI’로서 안전하게 사용할 수 있습니다. 코파일럿 도입을 준비 중이라면 꼭 체크해보세요 – 다섯 가지 핵심 포인트 Microsoft Copilot은 문서 작성, 회의 요약, 일정 정리 같은 업무를 AI가 도와주는 도구입니다. AI를 도입한다고 해서 바로 ‘일 잘하는 AI’가 되는 건 아닙니다.코파일럿이 제대로 힘을 발휘하려면, 조직에 몇 가지 준비가 되어 있어야 합니다. 기업에서 코파일럿을 도입하기 전, 꼭 확인해야 할 5가지를 소개합니다. 1. 데이터를 클라우드에 얼마나 쌓아 두었나요? 코파일럿은 클라우드에 쌓아둔 데이터를 기반으로 작동합니다. 데이터가 로컬 컴퓨터에 있다면 코파일럿이 접근할 수 없습니다. 쉽게 말해, “내가 평소에 어디에 어떤 데이터를 모아두었는가?” 가 중요합니다. 아래 세 가지 영역의 데이터가 특히 핵심입니다:- 문서: 개인용 저장소(OneDrive), 팀사이트(SharePoint), 협업툴(Teams)에 저장된 파일들- 커뮤니케이션: 이메일(Outlook), 협업툴(Teams)의 채팅 및 게시물- 일정: 이메일(Outlook)의 회의 및 캘린더 내용 조직 내에 이런 데이터가 클라우드에 충분히 저장되어 있어야 코파일럿이 유용한 답을 줄 수 있습니다. 중요한 점은 클라우드 사용의 성숙도입니다. 조직 전반이 클라우드 중심의 일하는 방식에 익숙해져 있어야 합니다. 2. 데이터는 잘 보호되고 있나요? AI가 문서와 메일 내용을 참고한다면, 그만큼 보안도 중요합니다. 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지, 민감한 데이터가 외부로 유출되진 않는지 미리 점검해야 합니다. 즉, 코파일럿을 도입하기 전에 안전하게 작동할 수 있는 환경을 만들어야 합니다. 예를 들어, 아래 표와 같이 Microsoft의 보안 및 규정준수 도구들이 데이터를 보호합니다. 기능설명예시문서 암호화(AIP)문서에 보안 레이블 부여‘기밀’로 분류된 문서는 임원진만 열람 가능데이터손실방지(DLP)민감 정보 유출 방지주민번호 포함 메일 전송 차단내부자 위험 관리퇴사자 행동 감시USB 복사 감지 및 차단데이터 수명주기 관리데이터 보존 또는 삭제회계문서 5년 보존eDiscovery데이터 수집 및 보존특정 기간 메일 보존 및 검색 3. 시스템 환경은 준비됐나요? 코파일럿은 Microsoft 365 클라우드 기반의 AI 도구입니다. Microsoft 365의 여러 서비스는 협업툴 Teams를 플랫폼처럼 사용합니다. 협업툴 New Teams를 설치하려면 일정 수준의 시스템 요건을 만족해야 합니다. 그리고, 문서 보안 기능(Azure Information Protection)을 사용하기 위한 Office 버전은 Microsoft 365 Apps 버전입니다. 대표적으로 아래와 같은 환경이 필요합니다:항목버전 WindowsWindows 10 21H2 이상macOS최신 3개 버전브라우저Edge, Chrome 최신 3개 버전모바일Android 최신 4개 버전, iOS 최신 2개 버전Office 버전Microsoft 365 Apps 4. 우리 조직에 어떤 변화가 생길 수 있을까요? 코파일럿은 단순히 AI가 문서를 대신 써주는 도구는 아닙니다. ‘일하는 방식 자체’를 바꾸는 계기가 되어야 합니다. 예를 들면 이런 변화가 생길 수 있습니다:- 회의록이 정리되어 메일로 날아온다- 상황과 목적에 맞는 제안서 초안이 자동으로 완성된다- 회의 참석자의 일정 확인 후 모임 예약 메일을 발송해 주고, 회의실을 예약해 준다. 이처럼 작은 변화들이 모이면 업무 속도와 집중력이 달라집니다. 그래서 도입 전에 우리 조직에서 “어떤 일에 가장 시간이 많이 들고 있는가?” 를 먼저 파악해보는 것이 중요합니다. 5. 변화관리의 단기와 중기 계획이 있나요? 마지막으로, 기술만 도입한다고 끝나는 게 아닙니다. 어떻게 도입하고 확산할지에 대한 실행 계획도 함께 필요합니다. 예를 들어 이런 단계가 있을 수 있습니다: 단기 과제중기 과제어떤 팀부터 먼저 써볼지 정하기 (파일럿 운영)사내에 저장된 문서 위치, 권한 점검사용자 교육 준비AI 사용에 대한 가이드 만들기어떤 기능이 잘 쓰이고 있는지 분석조직 전체로 확대할 때의 기준 마련변화관리(Change Management) 전략 수립 특히 중장기적인 변화관리 전략이 중요합니다. 기술 도입보다 더 어려운 것은 사람들의 익숙한 습관을 바꾸는 일입니다. 마무리하며 Copliot은 새로운 AI 업무 도구입니다. 하지만 기존의 문서, 대화, 일정 데이터가 클라우드 환경에 있어야 하고, 보안 체계와 시스템 환경도 갖춰져야 제대로 작동합니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 조직과 구성원이 자연스럽게 받아들이는 변화의 흐름을 만드는 일입니다. Copliot 도입을 준비 중이라면 위 다섯 가지를 하나씩 체크해보세요. Microsoft Copilot 도입을 고려하시거나 더 알고 싶으시다면, Microsoft 365의 국내 최고의 역량을 보유한 메타넷티플랫폼 MW Service T에서 컨설팅을 받아보세요!
2025.04.14
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MSA vs Monolithic: 아키텍처 비교 및 선택 가이드 소프트웨어 아키텍처를 설계할 때 가장 중요한 결정 중 하나는 모놀리식(Monolithic) 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture) 중 어떤 방식을 선택할지입니다. 두 아키텍처는 각각의 장단점을 가지고 있으며, 프로젝트의 요구사항과 비즈니스 목표에 따라 적절한 선택이 필요합니다. 모놀리식 아키텍처와 MSA를 배포, 확장성, 장애 영향, 기술 스택, 운영 복잡도 측면에서 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 아키텍처가 더 적합한지 알아보겠습니다. 1) 배포 Monolithic전체 애플리케이션을 하나의 단위로 배포합니다. 작은 변경사항이 있어도 전체 애플리케이션을 다시 빌드하고 배포해야 하므로 배포 주기가 길어질 수 있습니다. MSA개별 서비스 단위로 배포가 가능합니다. 특정 서비스만 업데이트하거나 배포할 수 있어 배포가 빠르고 유연합니다. 이는 애자일 개발 방식과 잘 어울립니다. ➩ 결론: MSA는 빠른 배포와 지속적인 업데이트가 필요한 프로젝트에 적합합니다. 2) 확장성 Monolithic전체 애플리케이션을 확장해야 합니다. 특정 기능에 트래픽이 집중되더라도 전체 시스템을 확장해야 하므로 비효율적일 수 있습니다. MSA개별 서비스별로 확장이 가능합니다. 트래�이 집중되는 서비스만 선택적으로 확장할 수 있어 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. ➩ 결론: MSA는 트래픽이 불균형적으로 분포되거나 확장성이 중요한 프로젝트에 적합합니다. 3) 장애 영향 Monolithic한 부분의 장애가 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결 문제가 발생하면 전체 애플리케이션이 중단될 수 있습니다. MSA일부 서비스에 장애가 발생하더라도 다른 서비스들은 정상적으로 동작할 수 있습니다. 장애가 특정 서비스로 격리되므로 전체 시스템의 가용성이 높아집니다. ➩ 결론: MSA는 장애 격리가 중요하고 시스템의 안정성을 높여야 하는 프로젝트에 적합합니다. 4) 기술 스택 Monolithic단일 기술 스택을 사용합니다. 예를 들어, Java와 Spring Boot로 전체 애플리케이션을 개발합니다. 이는 기술 스택의 일관성을 유지할 수 있지만, 특정 기능에 적합한 기술을 선택할 수 있는 유연성이 부족합니다. MSA각 서비스마다 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 서비스는 Python과 Django를 사용하고, 다른 서비스는 Node.js를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 각 서비스의 요구사항에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있습니다. ➩ 결론: MSA는 다양한 기술 스택을 활용해야 하거나 폴리글랏(Polyglot) 환경이 필요한 프로젝트에 적합합니다. 5) 운영 복잡도 Monolithic비교적 단순한 운영 구조를 가지고 있습니다. 전체 애플리케이션을 하나의 단위로 관리하기 때문에 배포, 모니터링, 확장 등이 간단합니다. MSA높은 운영 복잡성을 가지고 있습니다. 여러 서비스가 분산되어 있기 때문에 배포, 모니터링, 장애 복구 등이 복잡해질 수 있습니다. Kubernetes, Service Mesh(Istio), 모니터링 도구(Prometheus, Grafana) 등을 활용하여 운영 복잡성을 관리해야 합니다. ➩ 결론모놀리식 아키텍처는 운영이 간단한 소규모 프로젝트에 적합하며, MSA는 대규모 분산 시스템에서 운영 복잡성을 관리할 수 있는 리소스와 전문성이 있는 팀에 적합합니다. MSA 적용 사례 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 현대 소프트웨어 개발에서 빠르게 확산되고 있으며, 특히 대규모 시스템을 운영하는 글로벌 기업들에게 필수적인 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. Netflix, Amazon, Uber와 같은 기업들은 MSA를 도입하여 시스템의 확장성, 유연성, 안정성을 극대화하고 있습니다. 이러한 기업들의 MSA 적용 사례를 살펴보고, MSA가 어떻게 비즈니스 성공을 이끌어내는지 알아보겠습니다. 1. Netflix: 글로벌 스트리밍 서비스의 핵심Netflix는 전 세계 수억 명의 사용자에게 실시간으로 콘텐츠를 제공하는 글로벌 스트리밍 서비스입니다. Netflix는 초기에는 모놀리식 아키텍처를 사용했지만, 빠른 성장과 함께 발생한 기술적 한계를 극복하기 위해 MSA로 전환했습니다. ★ MSA 적용 방식각 기능(예: 사용자 프로필 관리, 콘텐츠 추천, 결제 시스템 등)을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. AWS 클라우드 환경을 활용하여 서비스를 배포하고, 필요에 따라 개별 서비스를 확장했습니다. 장애 격리 및 시스템 안정성을 위해 Circuit Breaker 패턴을 도입했습니다. ★ 성과서비스의 확장성과 유연성이 크게 향상되었습니다. 장애 발생 시 특정 서비스만 영향을 받고, 전체 시스템이 중단되는 것을 방지할 수 있었습니다. 새로운 기능을 빠르게 개발하고 배포할 수 있어 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있었습니다. 2. Amazon: 주문 처리 및 추천 시스템의 혁신Amazon은 전 세계 최대의 전자상거래 플랫폼으로, MSA를 통해 복잡한 비즈니스 로직을 효율적으로 관리하고 있습니다. 특히, 주문 처리 및 추천 시스템은 MSA의 대표적인 적용 사례입니다. ★ MSA 적용 방식주문 처리, 결제, 배송, 추천 시스템 등을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. 각 서비스는 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 추천 시스템은 머신러닝 알고리즘을 활용하는 반면, 결제 시스템은 높은 보안성을 요구하는 기술 스택을 사용합니다. 서비스 간 통신을 위해 REST API와 메시지 큐를 활용했습니다. ★ 성과시스템의 확장성이 크게 향상되어, 급증하는 트래픽에 유연하게 대응할 수 있었습니다. 각 서비스의 독립적인 운영으로 인해 개발 및 배포 속도가 빨라졌습니다. 고객 맞춤형 추천 시스템을 통해 매출을 크게 증가시킬 수 있었습니다. 3. Uber: 승객-기사 매칭 및 결제 시스템의 효율성 극대화Uber는 전 세계적으로 운영되는 차량 공유 서비스로, 복잡한 실시간 매칭 및 결제 시스템을 MSA를 통해 효율적으로 운영하고 있습니다. ★ MSA 적용 방식승객-기사 매칭, 요금 계산, 결제 시스템 등을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. 실시간 데이터 처리를 위해 Kafka와 같은 메시지 브로커를 활용했습니다. Kubernetes를 사용하여 컨테이너화된 서비스를 배포 및 관리했습니다. ★ 성과실시간 매칭 및 결제 시스템의 성능과 안정성이 크게 향상되었습니다. 서비스의 확장성이 높아져, 급증하는 사용자 수요에 유연하게 대응할 수 있었습니다. 장애 발생 시 특정 서비스만 영향을 받고, 전체 시스템이 중단되는 것을 방지할 수 있었습니다. MSA는 확장성과 유연성을 제공하는 강력한 아키텍처지만, 복잡성이 증가하는 단점이 있습니다. Kubernetes, Service Mesh, CI/CD 등 최신 DevOps 기술과 함께 운영하면 효과적인 구축이 가능합니다. MSA 기반의 PaaS 플랫폼 구축에 관심이 있으시면 언제든지 메타넷티플랫폼에 문의해주시기 바랍니다.
2025.03.26
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MSA의 장점 MSA는 빠른 개발 및 배포, 확장성 향상, 기술 유연성 등 다양한 장점을 가지고 있어 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. 특히, 빠르게 변화하는 시장 환경에서 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해서는 MSA의 도입이 점점 더 중요해지고 있습니다. MSA는 단순히 기술적 선택을 넘어, 비즈니스의 성공을 위한 전략적 도구로 자리 잡고 있습니다. ▶ 빠른 개발 및 배포MSA는 독립적으로 운영되는 서비스들로 구성되어 있기 때문에, 각 서비스는 별도의 팀이 개발하고 배포할 수 있습니다. 이는 애자일(Agile) 개발 방식과 매우 잘 어울립니다. 각 팀은 자신이 담당하는 서비스에 집중할 수 있고, 다른 팀의 작업에 영향을 받지 않으면서도 빠르게 개발하고 배포할 수 있습니다. 이는 전체적인 개발 속도를 높이고, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있게 해줍니다. ▶ 확장성 향상MSA는 특정 서비스만 필요에 따라 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 모놀리식 아키텍처에서는 전체 시스템을 확장해야 하는 경우가 많지만, MSA에서는 트래픽이 집중되는 서비스만 선택적으로 확장할 수 있습니다. 이는 리소스를 효율적으로 사용할 수 있게 해주며, 비용 절감에도 기여합니다.▶ 기술 유연성각 서비스는 독립적으로 개발되고 운영되기 때문에, 서비스별로 최적의 기술 스택을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 처리에 적합한 언어나 프레임워크를 사용하거나, 특정 서비스에만 새로운 기술을 도입하는 것이 가능합니다. 이는 개발 팀이 각 서비스의 요구사항에 가장 적합한 도구를 사용할 수 있게 해주며, 기술적 유연성을 극대화합니다. MSA의 단점 및 해결 방안: 도전과 극복 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 독립적 배포, 확장성, 기술 유연성 등 다양한 장점을 제공하지만, 동시에 몇 가지 도전 과제도 존재합니다. 서비스 간 통신 오버헤드, 데이터 일관성 문제, 운영 복잡성 증가, 모니터링 어려움 등은 MSA를 도입할 때 고려해야 할 주요 단점입니다. ▶ 서비스 간 통신 오버헤드MSA에서는 각 서비스가 독립적으로 운영되기 때문에 서비스 간 통신이 빈번하게 발생합니다. 이로 인해 네트워크 지연 및 통신 오버헤드가 발생할 수 있으며, 이는 시스템의 전체적인 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.★해결 방안 메시지 큐 활용Kafka, RabbitMQ와 같은 메시지 브로커를 사용하여 비동기 통신을 구현하면, 서비스 간의 직접적인 통신을 줄이고 오버헤드를 최소화할 수 있습니다. gRPC 최적화gRPC는 HTTP/2 기반의 경량화된 통신 프로토콜로, 서비스 간 통신의 효율성을 높일 수 있습니다. gRPC를 활용하면 통신 속도를 개선하고 오버헤드를 줄일 수 있습니다. ▶ 데이터 일관성 문제MSA에서는 각 서비스가 독립적인 데이터베이스를 사용하기 때문에, 여러 서비스에 걸친 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 한 서비스에서 데이터를 업데이트했지만 다른 서비스에는 반영되지 않는 경우가 발생할 수 있습니다.★해결 방안 SAGA 패턴 도입SAGA 패턴은 분산 트랜잭션을 관리하는 데 효과적인 방법입니다. 각 서비스의 로컬 트랜잭션을 순차적으로 실행하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 일관성 문제를 해결할 수 있습니다. ▶ 운영 복잡성 증가MSA는 여러 독립적인 서비스로 구성되기 때문에, 모놀리식 아키텍처에 비해 운영 복잡성이 증가합니다. 서비스의 배포, 확장, 모니터링, 장애 복구 등이 더 복잡해질 수 있습니다.★해결 방안 Kubernetes 활용Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이션 도구로, 서비스의 배포, 확장, 장애 복구 등을 자동화하여 운영 복잡성을 줄일 수 있습니다. Service Mesh 도입stio와 같은 Service Mesh를 사용하면 서비스 간 통신을 관리하고, 보안, 로드 밸런싱, 모니터링 등을 중앙에서 제어할 수 있습니다. 이를 통해 운영의 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다. ▶ 모니터링 어려움MSA는 여러 서비스로 구성되기 때문에, 전체 시스템의 상태를 모니터링하고 문제를 진단하는 것이 어려울 수 있습니다. 특히, 분산 환경에서는 서비스 간의 호출 흐름을 추적하기가 복잡합니다.★해결 방안 Prometheus & Grafana 활용Prometheus는 실시간 모니터링 및 알림 시스템으로, Grafana와 함께 사용하면 서비스의 성능 및 상태를 시각적으로 모니터링할 수 있습니다. ELK 스택 도입Elasticsearch, Logstash, Kibana(ELK) 스택을 사용하면 분산 환경에서의 로그를 수집, 분석, 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 문제를 빠르게 진단하고 해결할 수 있습니다.
2025.03.26
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마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 현대 소프트웨어 개발에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 디지털 서비스의 복잡성이 증가하고, 민첩성과 확장성이 핵심 경쟁력으로 부상하면서 MSA는 대규모 시스템 구축의 핵심 아키텍처로 자리잡고 있습니다. 이번 테크 블로그 시리즈에서는 MSA의 기본 개념부터 구성 요소, 장단점, 그리고 다른 아키텍처와의 비교 및 적용 사례까지, 총 세 편에 걸쳐 단계적으로 정리해드립니다. 마이크로서비스 아키텍처에 대한 이해를 높이고자 하는 분들께 실질적인 도움이 될 수 있기를 바랍니다. ① MSA의 특징과 구성 요소② MSA의 장점, 그리고 단점 ③ 아키텍처 선택과 적용 사례 MSA의 특징: 현대 아키텍처의 핵심 요소 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 기존의 모놀리식 아키텍처와 달리 독립적이고 유연한 구조를 가지고 있습니다. 이러한 구조는 개발, 배포, 운영 측면에서 다양한 장점을 제공하며, 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 MSA의 주요 특징인 폴리글랏 기술 스택, 경량화된 통신, 자동 확장에 대해 자세히 알아보겠습니다. ▶ 폴리글랏(Polyglot) 기술 스택 MSA는 각 서비스가 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있는 폴리글랏(Polyglot) 방식을 지원합니다. 예를 들어, 하나의 서비스는 Java와 Spring Boot를 사용하고, 다른 서비스는 Python과 Django를 사용할 수 있습니다. 또한, 각 서비스는 필요에 따라 다른 데이터베이스(예: MySQL, MongoDB, Redis 등)를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 각 서비스의 요구사항에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있게 해주며, 시스템 전체의 성능과 효율성을 높입니다. ▶ 경량화된 통신 MSA에서는 서비스 간 통신이 경량화된 프로토콜을 통해 이루어집니다. 대표적으로 HTTP REST API와 gRPC가 널리 사용되며, 비동기 통신을 위해 Kafka, RabbitMQ와 같은 메시지 브로커를 활용하기도 합니다. 이러한 통신 방식은 서비스 간의 결합도를 낮추고, 시스템의 유연성과 확장성을 높입니다. 또한, 경량화된 통신은 네트워크 오버헤드를 최소화하여 성능을 최적화합니다. ▶자동 확장(Auto Scaling) MSA는 개별 서비스 단위로 확장이 가능합니다. 특정 서비스에 트래픽이 집중되면 해당 서비스만 독립적으로 확장할 수 있으며, 이를 통해 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. 클라우드 환경에서는 Kubernetes나 AWS Auto Scaling과 같은 도구를 활용하여 자동으로 확장 및 축소를 관리할 수 있습니다. 이는 트래픽 증가에 유연하게 대응할 수 있게 해주며, 비용 절감에도 기여합니다. MSA 구성 요소: 분산 시스템의 핵심 요소들 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 여러 독립적인 서비스로 구성된 분산 시스템입니다. 이러한 아키텍처를 효과적으로 운영하기 위해서는 다양한 구성 요소들이 필요하며, 각 요소는 서비스 간의 통신, 관리, 모니터링, 확장 등을 지원합니다. 이 글에서는 MSA의 주요 구성 요소인 API Gateway, Service Discovery, Circuit Breaker, Configuration Management, Distributed Tracing, Container & Orchestration에 대해 알아보고, 각 요소가 어떻게 MSA의 효율성을 높이는지 설명하겠습니다. ▶ API Gateway API Gateway는 클라이언트와 마이크로서비스 간의 중개자 역할을 합니다. 모든 클라이언트 요청은 API Gateway를 통해 적절한 마이크로서비스로 라우팅되며, 이 과정에서 인증, 로깅, 로드 밸런싱 등의 기능이 수행됩니다. API Gateway는 클라이언트와 서비스 간의 복잡성을 줄이고, 보안 및 성능 최적화를 가능하게 합니다. 대표적인 예로는 Spring Cloud Gateway, Kong, AWS API Gateway 등이 있습니다. ▶ Service Discovery 분산 환경에서는 서비스들이 동적으로 생성되고 제거되기 때문에, 서비스 간의 통신을 위해 서비스의 위치를 탐색하는 메커니즘이 필요합니다. Service Discovery는 이러한 역할을 수행하며, 서비스가 시작되거나 종료될 때 이를 자동으로 감지하고 등록합니다. 대표적인 솔루션으로는 Kubernetes의 Service, Netflix Eureka, Consul 등이 있습니다. ▶ Circuit Breaker Circuit Breaker는 장애가 발생한 서비스로의 요청을 차단하여 장애가 다른 서비스로 확산되는 것을 방지하는 패턴입니다. 이를 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 서비스가 응답하지 않을 경우 Circuit Breaker가 작동하여 일시적으로 해당 서비스로의 요청을 중단하고, 대체 동작(Fallback)을 수행할 수 있습니다. 대표적인 도구로는 Netflix Hystrix와 Resilience4j가 있습니다. ▶ Configuration Management MSA 환경에서는 각 서비스가 독립적으로 운영되기 때문에, 서비스별 설정을 중앙에서 관리하는 것이 중요합니다. Configuration Management는 서비스의 설정 정보를 중앙화하고, 필요할 때 동적으로 제공하는 시스템입니다. 이를 통해 설정 변경을 쉽게 관리하고, 서비스의 재배포 없이 설정을 업데이트할 수 있습니다. 대표적인 도구로는 Spring Cloud Config, Consul, HashiCorp Vault 등이 있습니다. ▶ Distributed Tracing 분산 환경에서는 여러 서비스가 서로 통신하며 하나의 요청을 처리하기 때문에, 문제 발생 시 어디에서 장애가 발생했는지 추적하기 어렵습니다. Distributed Tracing은 서비스 간의 호출 흐름을 추적하고, 로그를 수집하여 문제를 진단하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 성능 병목 현상을 파악하고, 장애 지점을 빠르게 찾을 수 있습니다. 대표적인 도구로는 OpenTelemetry, Jaeger, Zipkin 등이 있습니다. ▶ Container & Orchestration MSA에서는 각 서비스를 독립적으로 배포하고 관리하기 위해 컨테이너 기술이 널리 사용됩니다. Docker는 컨테이너화된 서비스를 패키징하고 배포하는 데 사용되며, Kubernetes는 이러한 컨테이너를 오케스트레이션(관리 및 확장)하는 데 사용됩니다. Kubernetes는 서비스의 자동 확장, 로드 밸런싱, 장애 복구 등을 지원하여 MSA의 운영 효율성을 크게 높입니다.
2025.03.26
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지난번 포스팅에서는 프론트엔드 모니터링의 개념과 과제에 대해 살펴보았습니다. -디지털 비즈니스 성과를 높이는 프론트엔드 모니터링 ① 프론트엔드 모니터링이란?-디지털 비즈니스 성과를 높이는 프론트엔드 모니터링 ② 프론트엔드 모니터링의 과제 이번에는 엔드투엔드 성능 모니터링과 연계 분석을 통해 전체 시스템의 성능을 최적화하는 방법을 알아보겠습니다. 엔드투엔드 모니터링이란? 엔드투엔드 모니터링은 사용자요청이 애플리케이션을 통해 처리되는 과정을 추적하여 성능을 측정하고 문제를 분석하는 과정입니다. 이를 통해 시스템의 성능 저하 지점을 파악하고, 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 보통 다음과 같은 흐름으로 이루어집니다:사용자 요청 → WEB(Frontend) → Application(Backend) → Database → 최종 응답 연계 분석의 중요성현대 애플리케이션은 다양하고 복잡한 서비스와 인프라로 구성되어 있어, 각 요소 간의 상호작용을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 상호작용을 분석하여 문제의 원인을 파악하고, 시스템의 효율성을 높일 수 있습니다. 데이터독(Datadog)을 활용한 엔드투엔드 모니터링과 연계 분석 1. RUM(Real User Monitoring)과 APM의 연계 분석RUM은 사용자가 웹 페이지를 로드하거나 상호작용할 때 발생하는 로딩 시간, 클릭 엑션, 오류 등을 추적합니다.RUM에서 발생한 요청에 대해 APM과 연계분석으로 서버 측에서 어떻게 처리되는지 추적합니다. 예를 들어, 특정 버튼 클릭이 웹 서버로 전송된 후, 어떤 API가 호출되고 데이터베이스 쿼리가 실행되는지 추적할 수 있습니다. 2. APM과 인프라 모니터링의 연계 분석APM은 애플리케이션의 성능(예: 응답 시간, 오류)을 추적하여 성능 문제를 감지합니다.인프라 모니터링을 통해 CPU, 메모리, 네트워크 등 리소스 사용 상태를 분석하여 APM의 성능 저하의 문제가 인프라 성능과 관련이 있는지 연계하여 확인합니다. 3. 로그와 RUM, APM의 연계 분석 애플리케이션과 서버에서 발생하는 로그를 수집하고 분석합니다.RUM과 APM에서 확인된 문제를 로그와 연계하여 분석에 도움을 줄 수 있습니다. 4. 연계 분석의 흐름 예시 연계 분석을 통한 성능 최적화 데이터독을 활용한 연계 분석은 다음과 같은 이점을 제공합니다 - 전체 시스템 가시성 확보: 어플리케이션부터 인프라까지 각 구성 요소의 상태를 한눈에 파악하여, 문제를 종합적으로 분석할 수 있습니다- 문제의 근본 원인 분석(RCA): 각 구성 요소 간의 상호작용을 분석하여, 성능 저하의 원인을 식별하고 해결할 수 있습니다- 자동화된 경고 및 대응: 모니터(알람) 임계 값을 설정하여, 문제가 발생하면 자동으로 경고를 받고 워크플로우를 통해 대응할 수 있습니다 성능 최적화, 문제 해결을 위해 데이터독에서 제공하는 기능들로 연계 분석을 수행하여 병목 및 문제 구간을 찾아내고, 이를 해결하기 위한 최적화 방안을 마련할 수 있습니다 엔드투엔드 모니터링과 연계 분석은 디지털 비즈니스의 성공을 위한 핵심 요소입니다. 데이터독과 같은 통합 모니터링 도구를 활용하면 전체 시스템의 성능을 효과적으로 모니터링하고 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험을 향상시키고, 비즈니스 성과를 높일 수 있습니다. 데이터독 솔루션을 활용한 프론트엔드 모니터링에 대해 더 궁금하시다면, 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 HCSales4T>
2025.01.15
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디지털 비즈니스의 성공은 사용자 경험(UX)에 의해 크게 좌우됩니다. 특히, 웹 어플리케이션 성능은 서비스의 첫 인상을 좌우하고, 이로 인해 서비스 전환율과 서비스 이탈률에 직접적인 영향을 미칩니다. 디지털 서비스가 복잡해짐에 따라, 프론트엔드 품질 분석을 통해 사용자의 실제 경험을 추적하고 개선하는 것이 필수적인 전략이 되었습니다. 이번 테크 블로그에서는 데이터독을 이용하여 프론트엔드 품질 분석을 통해 비즈니스 성과를 극대화하는 방법을 다루며, Sankey Diagrams, User Retention, Funnel Analysis, Heatmap처럼 다양한 분석 도구를 활용한 실질적인 개선 방법을 소개합니다. 프론트엔드 품질 분석의 중요성 웹사이트나 애플리케이션의 성능은 사용자 경험을 결정짓는 주요 요소입니다. 사용자가 접속한 웹페이지가 느리게 로딩되거나, 기능적 오류가 발생한다면 이는 곧 사용자 이탈로 이어집니다. 사용자의 기대 수준에 맞는 성능을 제공하기 위해서는 프론트엔드 성능을 정밀하게 모니터링하고 분석하는 것이 필요합니다. 프론트엔드 품질 분석의 핵심은 사용자가 실제로 어떤 경로로 애플리케이션을 이용하는지 파악하고, 그 과정에서 발생하는 성능 문제를 식별하는 것입니다. 이를 통해 사용자 경험을 개선할 수 있으며, 궁극적으로 서비스의 전환율을 높이고 서비스 이탈률을 줄이는 것이 가능해집니다. Sankey Diagram을 통한 사용자 흐름 분석 Sankey 다이어그램은 사용자 경로(User Journey)를 시각적으로 분석하는 강력한 도구입니다. Sankey 다이어그램은 사용자가 웹 애플리케이션에서 어떤 경로로 이동하는지를 흐름 형태로 보여줍니다. 이를 통해, 어떤 페이지에서 사용자가 이탈하는지, 전환에 성공한 사용자의 경로는 어떤지 등을 명확히 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 첫 번째 랜딩 페이지에서 이탈하는 비율이 높다면, 해당 페이지의 성능이나 콘텐츠를 개선할 필요가 있을 것입니다. 또한, 구매 절차 중간 단계에서 이탈률이 높다면 해당 절차에서 발생하는 문제를 분석하고 해결함으로써 전환율을 높일 수 있습니다. 이러한 분석은 사용자의 행동을 보다 명확하게 이해하고, 문제 지점을 구체적으로 개선하는데 필요할 수 있습니다. User Retention을 통한 사용자 유지 분석 사용자 유지율은 비즈니스 성공의 중요한 지표입니다. 신규 사용자 획득보다 기존 사용자를 유지하는 것이 비용 효율적이라는 점은 잘 알려져 있습니다. 데이터독의 사용자 유지 분석 도구는 사용자가 처음 애플리케이션을 사용한 후 다시 돌아오는지 여부를 추적하여 유지율(retention rate)을 분석합니다. 사용자 유지율을 높이기 위해서는, 초기 사용자 경험에서부터 지속적인 성능 개선이 필요합니다. 사용자가 첫 방문에서 긍정적인 경험을 할수록, 그들은 다시 웹사이트나 애플리케이션을 찾을 가능성이 높습니다. 이 과정에서 중요한 것은 사용자 행동 데이터를 통해 어떤 요소가 이탈을 유발하고 어떤 요소가 유지율을 높이는지를 파악하는 것입니다. Sankey Diagram과 결합된 사용자 유지 분석은, 사용자가 어떤 경로를 통해 돌아오며, 어떤 부분에서 이탈하는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 이를 바탕으로 성능 문제를 해결하거나 콘텐츠를 개선하여 사용자 만족도를 높일 수 있습니다. Funnel Analysis를 통한 서비스 전환율 최적화 Funnel Analysis는 사용자가 특정 목표(ex: 제품 구매, 회원 가입 등)에 도달하기까지의 경로에서 각 단계별 전환율을 측정하는 방법입니다. 사용자는 목표에 도달하기 위해 여러 단계를 거치며, 각 단계에서 서비스 이탈률이 발생할 수 있습니다. 퍼널 분석을 통해 각 단계에서 어떤 문제가 발생하는지 파악할 수 있으며, 서비스 전환율 최적화를 위해 이를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 사이트에서 사용자가 장바구니에 상품을 담은 후 결제를 완료하는 과정에서 어느 단계에서 이탈이 발생하는지 분석할 수 있습니다. 만약 결제 단계에서 서비스 이탈률이 높다면, 결제 프로세스를 단순화하거나 로딩 속도를 개선하는 등의 조치가 필요할 것입니다. 데이터독의 Funnel Analysis는 단계별 전환율을 시각적으로 보여주며, 이를 통해 성공적인 전환을 위해 필요한 구체적인 개선 방향을 도출할 수 있습니다. Heatmap을 활용한 사용자 행동 분석 Heatmap은 사용자가 웹 페이지에서 어느 부분을 가장 많이 클릭하거나 주목하는지를 시각적으로 보여줍니다. 특정페이지 내에서 사용자 활동이 집중되는 영역과 그렇지 않은 영역을 파악하는 데 유용합니다. 예를 들어, 사용자가 많이 클릭하는 요소가 실제로 비즈니스 목표와 관련된 것인지, 아니면 주의가 불필요한 곳에 쏠리는지 분석할 수 있습니다. 또한, 사용자가 기대하는 정보나 기능이 페이지의 아래쪽에 위치해 있어 시야에서 벗어나 있는 경우, 이를 상단에 배치하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. Heatmap을 통해 얻은 데이터는 페이지 레이아웃 최적화 및 사용자 인터페이스(UI) 개선에 중요한 역할을 합니다. 이러한 데이터를 바탕으로 사용자가 가장 필요로 하는 정보나 기능을 잘 보이는 곳에 배치함으로써 전환율을 높일 수 있습니다. 프론트엔드 품질 분석은 단순한 성능 모니터링을 넘어, 사용자의 행동 데이터를 기반으로 한 인사이트 도출을 목표로 합니다. Sankey Diagrams, User Retention, Funnel Analysis, Heatmap의 도구를 활용하면 웹 애플리케이션의 각 단계에서 발생하는 문제를 파악하고 사용자에게 제공하는 서비스의 수준을 개선할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 얻은 데이터를 기반으로, 웹사이트나 어플리케이션 성능을 지속적으로 개선할 수 있으며, 이는 곧 서비스 전환율 상승과 서비스 이탈률 감소로 이어집니다. 디지털 비즈니스 환경에서 사용자 품질 분석은 더 나은 사용자 경험을 제공하고, 장기적으로 비즈니스 성과를 극대화하는 중요한 전략입니다. 데이터독 솔루션을 활용한 프론트엔드 품질 분석에 대해 더 궁금하시다면, 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 HCSales4T>
2024.10.22
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Intune의 Copilot 알아보기Copilot이 출시되면서 많은 고객분들이 Copilot을 사용하기 위한 준비를 진행하고 있습니다. 현재는 Microsoft 365 Copilot을 사용하기 위한 준비를 하고 있으나 관리자 측면에서 Copilot for Security를 통해 보안 관리를 조금 더 효율적으로 할 수 있으며, 비용을 절약할 수 있습니다. 이번에는 Intune에서 사용할 수 있는 Copilot에 대해 간단히 알아보겠습니다. Microsoft Copilot for Security는 생성-AI 보안 분석 도구입니다. Microsoft Copilot for Security을 사용하여 사용자와 조직에서 신속하게 정보를 얻고 보안 및 위험에 영향을 주는 결정을 하는데 도움이 될 수 있습니다. Intune에는 Copilot에서 제공하는 기능이 있습니다. 이러한 기능은 Intune 데이터에 액세스하고, 정책 및 설정을 관리하고, 보안 상태를 이해하고, 디바이스 문제를 해결하는데 도움이 됩니다.Copilot을 사용하여 Intune 데이터에 액세스하는 두 가지의 방법이 있습니다.- Intune의 Microsoft Copilot : Copilot은 Intune에 포함되어 있으며 Microsoft Intune 관리센터에서 사용할 수 있습니다. Copilot 프롬프트 및 출력은 Intune 및 Intune과 관련된 데이터의 컨텍스트에 있습니다.- Microsoft Copilot for Security : 이 옵션은 독립 실행형 Copilot이며, Security Copilot 보안센터(securitycopilot.microsoft.com)에서 사용할 수 있습니다. 이 포털을 사용하여 Intune, Microsoft Defender, Microsoft Entra ID, Microsoft Purview등 사용 가능한 모든 서비스에 대해 Copilot for Security를 통해 다양한 정보를 확인하고 설정할 수 있습니다. 오늘은 이 두 가지 방법 중 Intune의 Microsoft Copilot(공개 미리보기)에서 대해 말씀드리겠습니다. Intune에서 Copilot을 사용하려면 아래 내용을 알고 있어야 합니다.- Copilot SCU(보안 컴퓨팅 단위) : Intune의 Copilot은 보안용 Copilot에 포함되어 있습니다. Intune에서 Copilot을 사용하기 위한 다른 라이선스 요구사항 또는 추가 Intune 라이선스는 필요하지 않습니다.- Copilot 구성 : Intune에서 Copilot 기능을 사용하려면 먼저 Copilot for Security를 구성해야 하며 Security Copilot 보안센터에서 첫 번째 실행 둘러보기를 완료해야 합니다. 이후 Copilot for Security에 온보딩 후 Intune에서 Copilot을 사용할 수 있습니다.Intune 관리센터 – 테넌트 관리 - Copilot에서 Intune Copilot의 상태를 확인할 수 있습니다.- Copilot 역할 : Intune에서 Copilot에 대한 액세스는 Copilot for Security 또는 Microsoft Entra ID를 통해 관리됩니다. Intune에서 Copilot을 사용하려면 사용자 또는 관리자가 Copilot for Security 또는 Microsoft Entra ID에 적절한 역할을 할당받아야 합니다.- Intune 플러그인 : Intune에서 Copliot을 사용하려면 보안용 Copilot에서 Intune 플러그 인을 사용하도록 설정해야 합니다. 이 플러그인을 사용하면 Intune 데이터에 액세스하고 Intune 관리 센터에서 Copilot을 사용할 수 있습니다.플러그인을 사용하려면 Security Copilot 보안센터에서 프롬프트 표시줄 – 네모 아이콘을 클릭합니다.이후 원본 관리에서 Microsoft Intune 사용을 활성화 합니다.- Intune 데이터 : Copilot은 Intune 데이터를 사용합니다. Intune 관리자가 프롬프트를 제출하면 copilot은 권한이 있는 데이터에만 액세스 할 수 있습니다.Intune에서 Copilot 사용 시작Intune에서 Coplot에 액세스하려면 Intune 관리센터에 로그인합니다. 홈 화면에는 Copilot을 사용하는 여러 방법이 표시되어 있습니다.현재 Intune에서 Copilot을 사용하여 아래의 세 가지 영역을 관리할 수 있습니다.- 정책 및 설정 관리- 디바이스 세부 정보 및 문제 해결- 디바이스 쿼리[정책 및 설정 관리]Copilot을 사용하여 개별 설정 및 권장 값에 대해 자세히 알아보기Intune 정책을 만들 때 설정을 추가하고 조직의 요구 사항에 맞게 설정을 구성할 수 있습니다. 설정을 추가할 때 Copilot의 도구 설명을 확인할 수 있습니다.Copilot 도구 설명을 선택하면 Copilot 프롬프트 창이 열리고 해당 설정에 대한 자세한 정보를 제공합니다.추가로 Copilot 창에는 사용할 수 있는 더 많은 프롬프트를 제공하고 있습니다. 프롬프트 가이드를 선택하면 기존 옵션 목록에서 선택할 수 있습니다.Copilot 프롬프트는 설정의 영향을 이해하고, 잠재적 충돌을 찾고, 권장 값을 제공하는데 도움이 될 수 있습니다. Copilot을 사용하여 기존 정책 요약Copilot을 사용하여 기존 Intune 정책을 요약할 수 있습니다. 요약에서는 정책이 수행하는 작업, 정책에 할당된 사용자, 그룹, 정책의 설정을 확인할 수 있습니다. 이 기능은 정책 및 해당 설정이 사용자 및 디바이스에 미치는 영향을 이해하는데 도움이 될 수 있습니다.Copilot을 사용하여 디바이스 세부 정보 가져오기 및 디바이스 문제 해결Copilot을 사용하여 설치된 앱, 그룹 멤버 자격 등과 같은 디바이스 관련 정보를 가져올 수 있습니다. Intune에서 이 기능을 사용하려면 디바이스를 선택한 다음 “Copilot을 사용하여 탐색”을 선택합니다.Copilot 창이 열리면 프롬프트를 선택하고 필요한 경우 필수 또는 선택적 입력을 입력합니다. 몇 가지 후속 질문에 대한 프롬프트 가이드를 열 수 있습니다. Intune에서 사용할 수 있는 Copilot을 간단하게 알아봤습니다. 앞에서 말씀드린 것과 같이 Copilot을 다양한 고객이 많이 사용할 것으로 생각됩니다. 추후에는 실제 고객 사례를 확인 후 어떻게 업무에서 사용하고 있는지에 대해 알아보겠습니다.
2024.10.17
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현대 비즈니스 환경에서 비용 절감은 모든 기업의 주요 과제 중 하나입니다. 특히 IT 인프라의 효율적인 운영은 비용 절감의 핵심 요소로 떠오르고 있습니다. Azure Virtual Desktop(AVD)와 Windows 365는 이러한 도전에 대한 실질적인 해결책을 제공합니다. 예를 들어, 한 금융 기관은 Azure Virtual Desktop을 사용하여 업무 시간에 맞춰 가상 데스크톱을 스케일링함으로써, 약 30%의 비용 절감을 달성했습니다. 또한, 글로벌 컨설팅 회사는 Windows 365를 통해 다양한 사용자 업무 환경과 프로젝트 요구에 맞추어 클라우드 PC의 성능과 지역(리전)을 조정함으로써, IT 자원 관리의 유연성을 극대화하였습니다.Azure ReservationAzure Reservation은 특정 서비스에 대해 장기간(1년 또는 3년)의 사용을 약정함으로써 비용을 절감할 수 있는 방법을 제공합니다. 사용자는 예약된 용량을 미리 확보함으로써, 종량제 요금제보다 저렴한 가격으로 서비스를 이용할 수 있습니다. 이는 특히 예측 가능한 워크로드를 가진 기업들에게 유리합니다. Azure Reservation은 가상 머신, SQL Database, Blob Storage 등을 포함한 다양한 서비스에 적용됩니다.VDI 환경에 주로 사용하는 가상 머신에 적용하며 업무시간에만 사용하는 것이 아닌 업무 외 시간까지 상시 가상 머신을 운영하는 환경일 경우 유리할 수 있습니다.Azure Virtual Desktop의 스케일링 플랜Azure Virtual Desktop(AVD)은 조직의 요구에 따라 가상 데스크톱의 수를 유연하게 조정할 수 있는 스케일링 플랜을 제공합니다. 이 기능은 사용량에 따라 자동으로 세션 호스트에 접속할 수 있는 자원을 할당하거나 해제함으로써 비용 효율성을 극대화합니다. 예를 들어, 업무 시간 동안에는 더 많은 가상 데스크톱을 활성화하고, 비업무 시간에는 이를 축소시켜 불필요한 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, AVD는 멀티 세션 Windows 10 및 Windows 11을 지원하여 여러 사용자가 단일 VM에서 작업할 수 있어 자원 활용도를 높입니다.또한 스케일링 플랜 기능 중 유휴 사용자 로그오프 기능을 사용하여 업무 사용이 끝났지만 아직도 연결된 상태로 자원을 점유하여 낭비되는 비용을 관리함으로써 보다 효율적인 자원 관리를 할 수 있도록 도와줍니다 Windows 365의 클라우드 PC 크기 조정 기능Windows 365는 사용자의 요구에 따라 클라우드 PC의 성능을 쉽게 조정할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 조직은 필요에 따라 CPU, 메모리, 저장 용량 등을 유연하게 변경할 수 있습니다. 이 기능은 특히 단기 프로젝트나 특정 사용자 그룹에 대해 고성능이 필요한 경우 매우 유용합니다. 최근에는 클라우드 PC에서도 GPU를 사용할 수 있는 모델이 제공되고 있으며 보다 전문적인 업무를 수행하는 사용자를 위한 가상 환경도 제공하고 있습니다. Windows 365는 또한 관리자로 하여금 사용자의 업무 필요성에 따라 클라우드 PC를 빠르게 생성, 수정, 삭제할 수 있는 간편한 인터페이스를 제공하여 관리의 편의성을 높입니다. 결론Azure Virtual Desktop과 Windows 365는 모두 비용 절감을 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. Azure 기반의 IaaS VM을 사용한 가상화 인프라 역시 Azure Reservation을 통해 장기적인 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다만, AVD를 사용한다면 보다 편리한 관리 환경을 포함하여 스케일링 플랜을 통해 자원을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한 Windows 365를 사용한다면 클라우드 PC 크기 조정 기능을 통해 필요한 자원을 적시에 배치함으로써 효율적인 IT 인프라 운영을 가능하게 합니다. 각 솔루션의 특성과 기능을 잘 이해하고 활용함으로써, 조직은 최적의 비용 절감 효과를 누릴 수 있을 것입니다.
2024.10.11
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클라우드 환경에서는 데이터가 분산되어 저장되고 다양한 서비스가 연동되면서 데이터 유출, 미인가 접근, 데이터 손상, 서비스 거부 공격 등 기존 온프레미스 환경에서는 상상하기 어려웠던 새로운 형태의 보안 위협에 노출될 가능성이 높아졌습니다. 기존 WAF, 방화벽/IPS에 대한 전통 보안 관제 영역은 네트워크 경계에서의 위협을 방어하는 데 효과적이지만, 클라우드 환경의 동적이고 복잡한 특성을 고려할 때 더욱 포괄적인 보안 관리 체계가 필요합니다. 이러한 요구를 충족시키기 위한 AWS 차세대 보안관제 서비스(ECIRA: Enhanced Cloud Incident Response and Automation) 모델은 단순한 보안 관제 영역을 넘어, 클라우드 보안 환경에서의 자산 식별 및 관리, 보안 이벤트 통합 및 자동화 대응, 보안 감사 활동, 보안 대시보드 구축을 통해 클라우드 환경에서의 보안 사고에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 위협을 신속하게 식별하고 대응할 수 있으며, 사고에 대한 높은 가시성을 제공합니다. AWS 차세대 보안관제는 다음과 같은 네 가지 전략으로 구성됩니다. Discovery: 워크로드 리소스 식별 및 설정, 구성 취약점 식별AWS 내 리소스 현황 파악으로 가시성을 확보하고, 여러 계정과 다양한 리전에 있는 AWS 리소스의 인벤토리를 유지 및 관리합니다. 또한, 취약점 식별을 통해 다수 AWS 계정, 리전의 Prowler 보안 조사 결과에 대한 통합 보고서를 제공하여 조직의 보안 현황에 대한 잠재적 개선사항을 식별합니다. Detection: 지속적인 감사 구성 및 위협 탐지, 어카운트 통합지속적인 보안 감사 활동을 통해 위협을 탐지하고, 여러 계정의 보안 이벤트를 통합하여 관리합니다. Analysis: 위협 분석 기반 마련, 가시화위협 분석 기반을 마련하여 보안 이벤트를 가시화하고, 이를 통해 신속한 대응이 가능합니다. Response: 알림 및 자동화 대응 조치Lambda를 통해 보안 이벤트에 대한 사고 대응 및 자동화를 구성하여 각종 위협에 신속히 대응합니다. 이러한 전략을 통해 AWS 차세대 보안관제 서비스는 기존 보안 관제 영역의 한계를 극복하고, 더욱 정교하고 지능적인 클라우드 환경 위협에 효과적으로 대응합니다. 클라우드 보안관제의 필요성이 점점 더 강조되는 현재, AWS 차세대 보안관제는 강력한 보안 기술력을 바탕으로 단순히 보안 사고를 예방하는 것을 넘어, 기업의 비즈니스 가치를 극대화하고, 미래 성장을 위한 발판을 마련하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. AWS 차세대 보안관제에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시다면, 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 Security Sales Group>
2024.10.08
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지난 번 포스팅에서는 프론트엔드 모니터링이 무엇인지에 대해 알아봤습니다. 애플리케이션의 사용자 경험을 최적화하기 위해 사용하는 다양한 모니터링 도구와 그 중요성, 그리고 사전적 및 사후적 모니터링의 유형과 작동 방식을 살펴보았는데요, 이번 포스팅에서는 좀 더 구체적으로 프론트엔드 모니터링이 필요한 대상과 그 과제, 그리고 솔루션 선택 시 고려해야 할 기능에 대해 알아보겠습니다. 디지털 비즈니스 성과를 높이는 프론트엔드 모니터링 1. 프론트엔드 모니터링이 필요한 대상은? 개발 사이클의 모든 단계에서 프론트엔드 및 모바일 개발자는 프론트엔드 모니터링을 도입함으로써 혜택을 볼 수 있습니다. 특정 개발 팀을 위한 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다: 1) 오류 해결: RUM과 세션 재생을 사용하여 개발자는 전체 컨텍스트를 바탕으로 프론트엔드 오류를 해결하고 버전별로 추적할 수 있습니다.2) 성능/가용성 모니터링: 신테틱, RUM, 세션 재생 및 모바일 애플리케이션 테스트를 사용하여 개발자는 웹 페이지 및 모바일 애플리케이션의 성능을 테스트하고 모니터링하며, 사용자 세션, 조회수 및 작업을 포함하여 Core Web Vitals의 성능 저하를 해결할 수 있습니다.3) 행동 모니터링: RUM과 Session replay를 사용하여 개발자는 실제 사용자의 애플리케이션 상호작용을 캡처하여 사용자 경험을 더 잘 이해하고 이를 향상시킬 기회를 식별할 수 있습니다. 프론트엔드 모니터링의 과제는 무엇인가요? 프론트엔드 모니터링은 점점 더 어려워지고 중요해지고 있습니다. 지속적인 업데이트, 기술 프레임워크의 변화, 다양한 브라우저, 기기 및 위치에서 접속하는 사용자들로 인해 프론트엔드를 완전히 모니터링하고 최적화하려면 다양한 도구가 필요하며, 이는 도구 스프롤링(tool sprawling) 문제를 일으킬 수 있습니다. 그러나 모든 도구가 통합된 플랫폼의 일부이며 서로 원활하게 통합된다면 이는 문제가 되지 않습니다. 또 다른 도전 과제는 RUM과 같은 솔루션이 사용자 오류와 좌절의 전반적인 상황을 보여줄 수 있지만 그 근본 원인을 설명하지 못할 수 있다는 점입니다. 이를 해결하려면 RUM을 애플리케이션 성능 모니터링(APM)과 연결하여 전체 스택 가시성을 확보하고 오류를 직접 원인과 연결하는 것이 좋습니다. RUM Error Tracking 프론트엔드 모니터링 솔루션 선택 시, 필요한 기능은? 프론트엔드 모니터링 솔루션을 선택할 때 팀은 다양한 사전적 및 사후적 도구를 제공하는 통합 플랫폼을 제공하는 제공업체를 고려해야 합니다. 이렇게 하면 여러 제공업체 간의 불필요한 컨텍스트 전환을 방지하고 여러 도구를 온보딩하는 번거로움을 줄일 수 있습니다. 주요 기능으로는 다음과 같은 것들이 있습니다: 1. 신테틱 모니터링: (Synthetic Monitoring)- 테스트 생성용 코드리스 레코더- API, 다중 단계 API 및 셀프 힐링 브라우저 테스트- 다양한 네트워크 프로토콜- 여러 관리 위치와 프라이빗 위치 설정 기능- 즉시 사용 가능한 대시보드 2. Real user monitoring: (RUM)- 성능 메트릭(예: Core Web Vitals, 로딩 시간, 오류, 리소스)- 오류 추적 기능- Feature flag- 알람 설정 3. Sesssion Replay: (세션 재생 기능)- 픽셀 단위 정확한 재생- 백엔드 트레이스와의 연관분석 프론트엔드 모니터링에 대해 더 알아보기 Datadog은 프론트엔드 모니터링 도구를 위한 통합 플랫폼을 제공합니다. Datadog RUM, Session Replay, 신테틱 모니터링 및 모바일 애플리케이션 테스트에 대해 자세히 알아보십시오. Datadog의 프론트엔드 모니터링 제품 및 기능에 대한 추가 정보는 Datadog의 디지털 경험 모니터링 스위트에 대해 알아보십시오. 지금까지 프론트엔드 모니터링의 필요성과 이를 통해 얻을 수 있는 혜택, 주요 과제, 그리고 솔루션 선택 시 고려해야 할 기능에 대해 알아보았습니다. 프론트엔드 및 모바일 개발자들은 다양한 도구와 기술을 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 성능 문제를 사전에 예방할 수 있습니다. 효과적인 프론트엔드 모니터링은 최종 사용자에게 빠르고 안정적인 애플리케이션을 제공하는 데 기여하며, 이는 기업의 성공에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 프론트엔드 모니터링에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시다면, 메타넷티플랫폼과 상담하세요! <작성: 메타넷티플랫폼 HCSales4T>
2024.09.20