JENNIFER APM
한 단계 더 진화한 애플리케이션 성능 모니터링 제니퍼 APM
최신 애플리케이션 성능 모니터링 솔루션(APM) 제니퍼는 복잡한 클라우드 규모의 애플리케이션과 실시간 MSA, 쿠버네티스 통합 모니터링을 지원합니다.
실시간 모니터링
실시간 액티브 서비스 모니터링
제니퍼의 실시간 액티브 서비스 모니터링은 웹 애플리케이션 서버에 들어온 모든 트랜잭션의 처리과정을 스피드미터 그래프로 실시간 제공합니다. 이 직관적인 그래프는 트랜잭션이 어디서 대기하고 있는지, 사용자가 어떤 응답 지연을 경험하고 있는지, 그리고 현재 수행 중인 SQL 쿼리 등 트랜잭션의 수행 상태에 대한 정보를 한눈에 보여줍니다.
실시간 X-View
제니퍼소프트가 개발한 X-view(엑스뷰) 차트는 모든 트랜잭션의 응답 시간을 점 그래프로 나타내어, 트랜잭션의 응답 시간 분포와 다양한 패턴을 신속하게 감지합니다. 이를 통해 사용자는 장애의 원인을 빨리 파악하고 대응할 수 있습니다. X-view는 전체 서비스의 응답 시간을 한눈에 모니터링하고, 병목 현상을 파악하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 다양한 필터링 기능으로 특정 트랜잭션을 세분화하여 분석하는 데도 유용합니다.
트랜잭션 분석
스마트 프로파일링
제니퍼의 엑스뷰 기반 분석은 이미 다수의 고객사에서 검증된 트랜잭션 모니터링 기법이며, 스마트 프로파일링을 통해 느린 지점의 프로파일을 자동으로 찾아줍니다. 이 기법은 대용량 프로파일 데이터 분석 시 라인별로 일일이 분석하는 번거로움과 시간을 크게 개선하였습니다. 간단한 드래그만으로도 느린 지점의 프로파일을 찾을 수 있고, 수많은 프로파일을 일일이 확인할 필요 없이 즉시 문제의 원인을 분석할 수 있습니다.
비동기 모니터링
컨테이너 기술을 활용해 다중 서비스를 운영하는 환경에서는 비동기 처리가 필수적인 요소가 되었습니다. 하지만 이로 인해 동기 방식에서 단일하고 순차적으로 처리되던 코드의 실행이 비순차적으로 처리됨에 따라 프로세스가 복잡해지고, 장애 원인 분석이 어려워졌습니다.
타임라인 & 프로파일 차트
제니퍼는 비동기 구조의 애플리케이션 모니터링을 위해 새로 개발된 타임라인 & 프로파일 차트를 통해 비동기 프로파일 분석이 가능하게 했습니다. 이를 통해 사용자는 다양한 루트에서 원하는 프로파일에 쉽게 접근하여 모니터링하고 분석할 수 있습니다.
프레임 그래프
프레임 그래프는 프로파일 호출 구조에서 누락되거나 응답 시간이 없는 프로파일은 제외하며, 콜-트리테이블과 동일하게 계층 구조로 데이터를 표현합니다. 이를 통해 프로파일 호출 구조를 한눈에 파악할 수 있으며, 하위 프로파일이 너무 작게 표현될 때, 확대해서 보는 목적으로 사용합니다.
Stacktrace Flight Recoder(SFR)
Stacktrace Flight Recoder(SFR) 은 스택트레이스 샘플링을 기반으로 한 성능 분석 기능으로, 메서드 프로파일링이 필요 없이 메서드 레벨의 성능을 최적화할 수 있습니다. 성능에 대한 부하가 적기 때문에, 트래픽이 많은 운영 환경에서도 사용할 수 있으며, 프레임 그래프(FlameGraph)를 활용하여 다수의 스택트레이스 데이터를 전문가들이 분석하기 어려웠던 것을 쉽게 분석할 수 있습니다.
프레임스콥(FlameScope)
각 네모 한 칸은 1분의 구간을 의미하며, 수집된 스택트레이스의 개수가 많을수록 더 짙은 빨간색으로 표현됩니다.
탑메서드(TopMethod)
스택트레이스를 수집한 시점에 수행 중이었던 메서드의 호출 분포를 나타냅니다.
프레임그래프(FlameGraph)
그래프의 최상단은 스택트레이스의 시작 지점, 아래로 갈수록 최근에 실행된 메서드가 표시됩니다.
국내 클라우드 환경에 가장 많이 설치되어 모니터링하고 있는 APM 제품은 제니퍼입니다.
제니퍼는 다양한 클라우드 환경에서 사용되면서 확장성과 대규모 트래픽에 대한 안정성이 검증된 솔루션입니다. 제니퍼는 어떤 클라우드 환경에서도 지원이 가능하며, 퍼블릭 클라우드 공급 업체 및 프라이빗, 하이브리드 형태 등 다양한 클라우드 환경에서 사용될 수 있습니다.
클라우드
실시간 MSA 모니터링
제니퍼는 마이크로서비스 및 컨테이너에서 처리되는 비즈니스 트랜잭션을 실시간으로 추적합니다. 특히, 쿠버네티스 환경에서 API 간의 호출 관계를 한눈에 파악할 수 있는 뷰를 제공합니다. 또한, 제니퍼 타임라인, SFR분석 기능 토폴로지 뷰를 활용하여, 호출 관계가 복잡한 애플리케이션 환경에서 발생하는 서비스 지연이나 병목 지점을 인지하고 원인을 분석하기가 매우 쉽습니다.
쿠버네티스 통합 모니터링
제니퍼 APM과 제니퍼 쿠버네티스는 쿠버네티스 환경에서의 운용 상태와 성능을 종합적으로 모니터링할 수 있는 솔루션입니다. 이 통합 아키텍처는 쿠버네티스에서 실행되는 모든 애플리케이션 트랜잭션 데이터를 제공하여, 기업의 IT 서비스 관리자, 개발자, 운영팀이 통합적인 가시성을 확보하고 안정적인 시스템을 효과적으로 구축하고 운영할 수 있도록 지원합니다.
제니퍼 쿠버네티스 자세히 보기
제니퍼 AI
메트릭 이상 탐지
모니터링 시스템에서 오래된 숙제인 메트릭 이상 탐지는 주식 시장에서 실시간으로 급등락하는 종목을 찾아내거나, 클라우드 사용 시 비용이 갑자기 증가하는 등 다양한 사례에서 활용됩니다. APM에서도 정상적인 상황과 다른 상황을 감지하여 성능 저하나 장애 상황에 대처하기 위한 연구가 진행되고 있습니다.
메트릭 이상 탐지
이상 탐지는 어떤 데이터 안에서 다른 관측값들과 다른 방법에 따라 생성되었다고 의심되는 이상치를 탐지하는 데이터 분석 기법입니다. 이상 징후를 미리 감지하여 적절한 평소값을 기준으로 경고를 보내며, 근본적인 원인을 해결하고 대비하는 것이 이상 탐지의 목적입니다.
메트릭 이상 탐지 분석
메트릭 이상 탐지는 시스템의 정상 / 비정상 상태를 예측하기 위해 응답 시간, 액티브 서비스, 동시 사용자, 시스템 CPU 및 메모리 사용률과 같은 5가지 주요 메트릭을 계속해서 모니터링하며, 범위를 벗어난 변화(성능 저하나 갑작스러운 부하 상황 등)를 자동으로 감지합니다. 또한, 이벤트만 발생시키는 것이 아니라, 알림 팝업에서 최근 1분간의 메트릭 변화(메트릭 평소값 기준)와 호출된 애플리케이션 목록을 상세하게 보여줍니다.
X-View 실시간 패턴 분석
X-View(엑스뷰)는 제니퍼의 대표적인 컴포넌트로, 많은 사용자들이 X-View의 모양만 보고도 시스템의 정상 상태를 직관적으로 파악할 수 있습니다. 최신 추가된 패턴 분석 기능은 이전에 직관에 의존하던 X-View 분석을 수치화하여, 시스템 운영자, 개발자 등 각 사용자 간의 소통이 가능하도록 설계되었습니다. X-View 패턴 매칭은 모니터링 서버가 아닌 브라우저에서 이루어지도록 설계되어 서버에 부담을 주지 않는 방식으로 동작합니다. 그래서 별도의 서버나 많은 리소스를 사용하지 않아도 됩니다.
특허[제10-2499005호, 트랜잭션 응답 분포도의 패턴 인식 방법 시스템 및 이를 이용한 패턴 인식 시스템 방법] 출원
정상 / 비정상에 대한 자동 인지
이상 탐지는 어떤 데이터 안에서 다른 관측값들과 다른 방법에 따라 생성되었다고 의심되는 이상치를 탐지하는 데이터 분석 기법입니다. 이상 징후를 미리 감지하여 적절한 평소값을 기준으로 경고를 보내며, 근본적인 원인을 해결하고 대비하는 것이 이상 탐지의 목적입니다.
패턴 매칭 모델
제니퍼의 패턴 매칭 모델은 기본적으로 4가지 패턴을 가지고 있습니다. 이외에도 운영 중 관찰된 특이한 패턴들도 설정 화면에서 확인할 수 있으며, 필요한 경우 ON/OFF 토글을 이용하여 매칭 여부를 조절할 수 있습니다.
사용자 정의 패턴도 등록할 수 있으며, 이를 위해서는 X-View의 더보기 메뉴에서 ‘X-View 패턴 등록’ 메뉴를 선택해야 합니다. 현재 패턴을 정상 또는 비정상 패턴으로 등록하여 추후 유사 패턴이 발생할 경우 인식할 수 있습니다.
단순 폭주 패턴
폭포수 패턴
물방울 패턴
파도치기 패턴
챗봇
제니퍼 챗봇은 다양한 제니퍼 문서를 기반으로하여, 사용자가 원하는 기능을 사용하는 데 필요한 상세 옵션까지 가이드할 수 있도록 설계되었습니다. 한국어, 일본어, 영어로 질문할 수 있으며 해당 언어에 근거하여 답변을 제공합니다. 제니퍼 사용자는 누구나 제니퍼 챗봇을 통해 쉽고 빠르고 제약 없이 제니퍼의 기능을 안내받을 수 있습니다.
“실시간으로 발생하는 장애 지점의 확인, 자주 호출하는 파일의 확인, 트랜잭션당 소요 시간을 기준으로 정렬해서 볼 수 있는 방법은 우리에게 정말 많은 도움이 되었다.”
박운용, 팬마음 개발팀
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