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[애플경제 이보영 기자] ‘로그 관리’의 중요성이 새삼 강조되고 있다. 이는 프로그래머와 프로젝트 관리자가 통찰력을 얻고, 문제를 해결하고, 안정적인 소프트웨어를 만들 수 있도록 하는 데브옵스 방식의 중요한 구성 요소다.

로그 관리는 개발자, 엔지니어, 운영 및 프로젝트 관리자가 문제를 해결하고, 성능 최적화 와 모니터링을 위해 로그를 효과적으로 수집, 분석, 활용할 수 있도록 하는 데브옵스 방식의 중요한 요소다. 이는 소프트웨어 시스템 및 도구에서 생성된 로그를 수집, 저장, 분석, 사용하는 것이다. 로그는 중요한 이벤트나, 오류, 성능 지표를 ‘캡처’, 개발자에게 귀중한 통찰력을 제공한다.

오픈소스 기반의 SW솔루션 업체인 E사 관계자는 “특히 ‘데브옵스’ 환경에선 로그 데이터를 중앙 집중화하고 표준화함으로써 효율적인 모니터링과, 문제 해결이나 성능 최적화를 생성하는 것”이라고 의미를 부여했다.

전문가들 소개 ‘로그 관리 모범 사례’

업계 전문가들의 의견을 종합하면 ‘데브옵스’의 효율성은 로그 관리에서부터 시작된다고 해도 과언이 아니다. 이들이 제시하는 모범 사례는 대략 다음과 같다.

우선 로깅 표준 정의를 통해 일관성과 분석 용이성을 높이고, 로그 형식이나, 심각도 수준, 구조화된 데이터 로깅에 대한 명확한 지침을 만들 수 있다. 또 중앙 집중식 로그 수집도 필요하다. 이를 통해 다양한 소스에서 로그를 수집하고 집계하며, 이를 통해 쉽게 접근하고 분석할 수 있다.

로그 순환 및 보존 정책을 활용할 수 있다. 즉, 프로젝트 요구 사항, 규정 준수, 분석 및 사용 가능한 스토리지를 기반으로 로그 순환 일정이나 보존 기간을 만드는 것이다. 또한 ‘로그 강화’를 통해 로그 분석이나 문제 해결에 도움이 되는 타임스탬프, 호스트 이름, 사용자 ID, 트랜잭션 ID 등의 상황별 정보를 추가, 로그를 강화한다.

로그 구문 분석이나 필터링도 중요하다. 이를 통해 개발자가 관련 정보를 검색하고, 노이즈를 줄이고, 더 나은 분석을 위해 중요한 로그 항목에 집중할 수 있게 한다. 또한 ‘로그 이상 모니터링’을 통해 로그 패턴이나, 오류율, 보안 관련 이벤트의 이상을 감지하고 알리는 경고 트리거를 만들 수 있다.

또한 ‘로그 시각화 도구’를 사용, 로그 데이터나 추세에 대한 실시간 통찰력을 보여주는 대시보드, 차트, 그래프를 만들 수 있다. ‘로그 관리 도구’를 모니터링 기능이나 경고 시스템과 통합, 로그 이벤트와 성능 지표의 상관관계를 확인하고, 위험을 완화하기 위한 사전 조치를 위한 트리거를 설정할 수도 있다.

또한 정기적이고 빈번한 로그 검토를 예약함으로써 패턴이나, 추세, 성능 문제를 식별하고 수집된 통찰력을 사용, 애플리케이션 성능을 최적화할 수 있다.

앱 안정성, 데이터 기반의 효율적 의사결정 가능

주요 로깅 개념을 이해하고, 로그 관리 도구를 활용하고, 모범 사례를 따르면 데브옵스 개발자는 로그 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고 애플리케이션 안정성을 향상하며 전반적인 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있다. 강력한 로그 관리 방식을 구현하면 DevOps 수명주기에서 더 나은 문제 해결, 사전 모니터링 및 정보에 입각한 의사 결정이 가능해진다.

데브옵스 개발자에게 로그 관리는 필수라고 할 수 있을 만큼 중요한 요소다.

우선 이는 문제의 근본 원인을 식별, 오류를 더 빠르게 찾아 수정할 수 있게 한다. 또 로그를 분석하면 성능 병목 현상과 코드 최적화를 기함으로써 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있다.

특히 이상 징후에 대한 사전 모니터링이 가능하고, 이를 통해 이상 징후를 식별하고 선제적인 조치를 취할 수 있다. 또한 보안 모니터링, 감사 추적 수행이 가능하고, 규정 준수를 위힌 귀중한 데이터를 관리할 수 있다. 이는 사용자 행동이나, 애플리케이션 사용 패턴, 추세 등 중요한 지표에 대한 인사이트를 제공하며, 이 모든 정보는 견고한 데이터 기반 의사 결정 방식을 지원하기도 한다.

‘로그 관리’의 종류와 원칙들

애초 로그는 애플리케이션 로그, 시스템 로그, 보안 로그, 네트워크 로그 등 여러 유형으로 분류할 수 있다. 서버, 애플리케이션, 데이터베이스, 네트워크 장치 등 다양한 소스에서 생성된다.

관리 및 분석을 위해 다양한 소스의 로그를 하나의 중앙 저장소로 수집하는 프로세스, 즉 ‘로그 집계’를 통해 개발자와 PM은 로그를 검색하고, 결과를 필터링하고, 데이터를 성능과 연관시킬 수 있다. 예를 들어, 하루 중 어느 시점에 서버 로드가 증가하고, 해당 시점에 웹 애플리케이션 속도가 느려지는 경우, 데브옵스 엔지니어는 더 많은 리소스가 필요하다고 추측할 수 있는 것이다.

로그 형식을 해석하고 구조화된 데이터를 검색, 로그에서 관련 데이터를 추출하는 로그 구문 분석도 할 수 있다. 이때 로그 필터링을 사용하면 개발자는 심각도, 키워드, 사용자 정의 측정항목과 같은 사전 정의된 기준을 기반으로 특정 로그 항목에 집중할 수 있다.

로그 저장과 로그 분석도 할 수 있다. 로그 저장에는 확장성, 성능 및 비용과 같은 요소를 고려하여 적절한 저장 메커니즘을 파악하는 작업이 포함된다. 이때 로그 보존 정책은 규제 요구 사항이나, 규정 준수, 기록 분석 요구 사항에 따라 로그를 저장해야 하는 기간을 정의한다.

또 로그를 분석, 로그 데이터를 검사함으로써 패턴이나, 이상 유무, 성능 문제를 식별할 수 있다. 이때 “차트나, 그래프, 대시보드와 같은 시각화 도구나 기술은 개발자와 팀 리더가 시각적 관점에서 로그 데이터를 이해하는 데 도움이 된다”는 설명이다.

데브옵스 개발자 위한 ‘로그 관리 도구’ 다수 출시

그런 가운데 시중엔 오픈 소스 로그 관리 솔루션들이 인기다. 예를 들어 ELK(Elastic Search, Logstash 및 Kibana) Stack이나, ‘Splunk’, ‘Graylog’, ‘Fluentd’ 등이 데브옵스 개발자들에게 가장 많이 쓰이는 로그 관리 도구들로 꼽힌다.

특히 ‘ELK’는 로그를 저장하고 색인화하는 분산 검색 및 분석 엔진이다. 여기서 ‘Logstash’는 로그를 ‘Elastic search’로 보내기 전에 수집, 필터링, 변환하는 로깅 및 처리 도구다. ‘Kibana’는 로그 분석 및 데이터 시각화를 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 웹 기반 시각화 도구다.

‘Splunk’는 상업용 로그 관리 플랫폼에 적합하다. 이는 강력한 검색과, 분석, 시각화 기능을 갖추고 있다. 또한 실시간 모니터링, 경고, AI/머신러닝 통찰력을 제공한다는 설명이다. 이는 특히 “로그, 지표, 이벤트를 포함한 여러 데이터 소스를 지원하고, 로그 관리나 분석을 위한 유용한 기능 세트를 제공하고 있다”고 한다.

‘Graylog’는 역시 오픈 소스 로그 관리 및 분석 도구로서, 중앙 집중식 로그 수집, 처리, 저장 툴이다. 여러 로그 소스를 지원하며, 웹 인터페이스는 로그 데이터 검색, 필터링 및 시각화에 탁월하다. ‘Graylog’는 또한 경고, 사용자 정의 대시보드 및 추가 기능을 위한 다양한 플러그인을 제공한다.

‘Fluentd’는 오픈 소스 로그 수집 및 전달 도구다. 이는 스토리지 시스템, 데이터베이스 및 로그 분석 도구를 포함, 다양한 소스에서 여러 대상에 대한 로그 집계, 로그 라우팅를 한다. 이는 또 다양한 로그 형식을 지원하고, 유연하게 로그를 처리하거나, 다른 로그 관리 소프트웨어와 통합할 수 있다.