실시간 로그 활용에 대한 이야기는 꽤 오래 기업의 주요 관심사 목록에 이름이 올라와 있었습니다.
금융 분야에서는 실시간 로그 분석을 통해 비정상적인 트랜잭션 패턴을 발견하고, 잠재적인 해킹 시도를 즉시 탐지할 수 있습니다.
예를 들어, 특정 계좌에서 이례적인 다수의 로그인 시도가 감지되면 보안 팀에게 즉각 경고를 보낼 수 있으며, 사전 대응 조치로 해당 계좌를 일시적으로 차단할 수 있습니다.
제조 분야에서는 수많은 IoT 장비들이 실시간으로 데이터를 생성하고 이를 분석하여 공장의 가동 상태를 모니터링합니다. 장비의 온도, 압력, 진동 등의 변화를 기록한 로그를 실시간으로 분석하면 장비의 이상 징후를 빠르게 감지할 수 있습니다.
적용하면 가시적으로 효과를 확인할 수 있지만 실시간 로그 관리를 하지 않고 로그를 쌓아두는 용도로만 쓰는 기업도 적지 않습니다.
빅 데이터 이야기가 한창인 시절만 해도 실시간 로그 분석 체계를 갖추려면 알아야 할 것도 많고 갖추어야 할 플랫폼과 도구도 많았습니다. 구현이 난이도가 꽤 있었던 것입니다.
다행이 클라우드 네이티브 시대가 되면서 이제는 의지만 있다면 실시간 로그 분석은 당장 실행으로 옮길 수 있는 그런 과제가 되었습니다. 관련해 이번 포스팅에서 Dataflow를 활용해 어떻게 실시간으로 로그를 다룰 수 있는 지 알아보겠습니다.
Dataflow란 무엇인가?
Dataflow는 실시간 스트리밍 데이터와 대규모 배치 로드를 처리하는 완전 관리형 서비스로, 미션 크리티컬 로그 복제 및 분석에 이상적입니다. 다양한 소스에서 로그를 캡쳐하고 처리하며 분석할 수 있는 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 데이터 볼륨이나 속도와 상관없이 작업을 처리할 수 있는 독특한 서비스입니다. 수평 및 수직 자동 확장 기능을 통해 데이터 볼륨 급증에도 로그 복제가 가능하도록 합니다.
Dataflow는 Streaming Engine과 같은 기능을 제공하여 가상 머신 대신 Dataflow의 서비스 백엔드에서 실행되므로 로그 복제 작업이 너무 크더라도 문제 없습니다. 스냅샷과 같은 내장 기능은 고가용성과 재해 복구 시나리오를 위해 상태를 유지하며, 인플레이스 스트리밍 업데이트 기능은 다운타임이나 데이터 손실 없이 파이프라인 코드를 업데이트할 수 있습니다. 또한 네이티브 모니터링 도구는 파이프라인 성능을 최적화하고 오류 보고를 통합하여 문제 발생 전에 알림을 제공해 줍니다.
다음은 로그 복제 아키텍처의 예시입니다. 이 구성이 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다. 웹사이트나 모바일 앱 등 사용자 행동이나 시스템 상태와 오류 등을 기록하는 로그를 생성하는 애플리케이션이 있다고 가정하겠습니다. 이 데이터를 Google Cloud Logging과 같은 서비스에 전달하여 안전하게 저장하거나 분석하는 데 사용됩니다.
로그는 단순히 저장하는 것만으로는 충분하지 않으며, 이를 분석하거나 문제를 찾기 위해 실시간으로 처리해야 할 때가 많습니다. 이때 Pub/Sub 또는 Kafka와 같은 이벤트 수집 플랫폼이 로그 데이터를 처리하게 됩니다. 이런 플랫폼은 발생하는 로그 데이터를 일종의 중간 창고처럼 수집합니다. 중요한 것은 이 수집 플랫폼이 데이터 양이 급증할 경우에도 대응할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 웹사이트 트래픽이 갑자기 증가하여 로그 데이터가 폭발적으로 늘어나도 이 플랫폼은 이를 잘 수용하고 안정적으로 처리합니다.
이제 수집된 로그 데이터를 Dataflow라는 엔진을 통해 처리하게 됩니다. Dataflow는 데이터를 유연하게 처리하고, 필요할 경우 로그 데이터를 변환할 수 있는 도구입니다. 여기서 로그 변환이란, 데이터를 분석하기 쉽도록 표준화하거나 필요한 형식으로 바꾸는 것을 말합니다. 예를 들어, 로그 형식이 서로 다를 때 이를 일관된 형식으로 통일하면 나중에 분석이 훨씬 용이해집니다.
Dataflow는 단순한 변환 작업뿐만 아니라, 로그 데이터를 분석해줄 수 있는 AI 모델을 사용할 수도 있습니다. Vertex AI라는 Google의 AI 플랫폼에 있는 모델을 사용하여 로그 데이터를 분석하면, 문제나 이상 징후가 발생할 가능성을 미리 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 서버에서 갑자기 CPU 사용량이 급격히 증가하거나 특정 기능이 자주 오류를 일으키는 패턴을 발견하면 이를 기반으로 시스템에 문제가 발생할 수 있음을 사전에 경고할 수 있습니다.
Dataflow는 로그 데이터를 처리한 후, 여러분이 사용하는 로그 분석 도구로 로그를 전송합니다. Splunk, Datadog, Elasticsearch 같은 툴들이 대표적인 예입니다. 이 도구들은 수집된 로그를 바탕으로 다양한 시각적 대시보드를 제공하거나, 실시간으로 문제가 발생하는지 모니터링할 수 있습니다. 또한, 만약 여러분의 시스템이 이러한 도구들을 지원하지 않더라도, Apache Beam이라는 툴을 통해 원하는 곳으로 데이터를 전송할 수 있는 커스텀 연결을 만들 수 있습니다.
예로 소개한 아키텍처는 로그 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 분석하여 시스템의 문제를 사전에 발견하고 빠르게 대응할 수 있도록 도와줍니다. 데이터의 양이 갑자기 증가해도 안정적으로 처리가 가능하며, AI 분석을 통해 문제가 발생하기 전에 경고를 받을 수 있습니다.
쌓아 두지 말고 활용하기
로그는 몇 시간 후에 작성되지 않으며, 분석도 그만큼 기다려서는 안 됩니다. Dataflow는 로그를 복제하고 실시간으로 조치를 취할 수 있게 하여, 중요한 순간에 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. Dataflow의 실시간 로그 복제 및 분석 기능을 통해 미션 크리티컬한 운영을 변환할 준비가 되셨다면 메가존소프트에 문의를 남겨주세요. 😊 [ 문의하기 ]
