관련 통계자료 다운로드 APM 솔루션 흐름도 최근 빅데이터 솔루션이 쏟아지는 가운데, 구체적인 관심은 서버 등 하드웨어(HW)보다는 데이터웨어하우스(DW)나 비즈니스인텔리전스(BI) 개념으로 데이터를 이끌어내는 데 초점이 맞춰져 있다.
이에 발맞춰 `스마트 애널리틱스(Smart Analytics)`가 부각되고 있다. 빅데이터 자체를 지능화, 자동화해 비즈니스에 필요한 내용으로 바꿔주는 기능의 솔루션이다. 은행 ATM 앞에 설치된 감시 카메라가 주요 영상 감시 지점을 자동으로 인식해 모니터링하고, 문제가 생기면 중앙 관제 센터에 정보를 자동으로 보내는 식이다.
일반 소비자는 은행의 스마트폰 애플리케이션을 내려 받아 쉽게 은행 업무를 처리한다. 하지만 실제 금융 서비스 기반 시스템은 혼재된 네트워크 구조와 애플리케이션들로 복잡하다. 장애 발생 시 전체 시스템이 다운돼 스마트폰 앱이 정상적으로 구동이 안 되는 문제가 일어나기도 한다.
따라서 다운타임 없이 고객에게 안전하고 신속한 서비스를 제공할 수 있도록 시스템을 관리하는 것이 중요하며, 애플리케이션 성능관리(APM) 솔루션이 그와 같은 역할을 담당할 수 있다.
기존에는 네트워크 중심의 성능 관리에 초점이 맞춰져 있었지만 최근에는 애플리케이션 관점에서 성능 관리가 중요해졌다. 기업 내부 데이터 센터에 포함되지 않는 외부 환경 요인들, 즉 서드 파티 분석, 외주 서버와 애플리케이션에서 발생하는 문제들이 어떤 영향을 미치는지 등을 트랜잭션 중심의 모니터링 작업이 필수적이다.
APM으로 개선되는 최종 사용자 경험은 성능 측정 방법 중 가장 확실한 `고객의 피드백`과 직결돼 있기 때문에 중요성이 커지고 있다. 데이터 센터 내 서버나 네트워크만 봐서는 알 수 없던 사항들을 확인할 수 있으며, 이를 측정하는 기술이 바로 APM 기술이다.
측정 방법은 크게 두 가지다. 사용자가 최종적으로 사용하는 기기에 에이전트를 심어놓는 것(RUM)과 에이전트 없는(Agentless) 방식이다. 먼저 RUM(실제 사용자 모니터링)은 에이전트를 미리 애플리케이션 안에 심어서 다운로드한 다음 실제 사용자의 경험을 모니터링한다. 에이전트리스는 에이전트 없이 최종 사용자의 경험을 추론하는 것이다.
대표적인 APM 기업인 한국컴퓨웨어는 기업 전체 IT 인프라에서 사용하고 있는 애플리케이션 성능을 최상으로 유지하기 위해서는 모든 단계에서 트랜잭션 단위로 전체적인 성능 모니터링 작업이 필요하다고 강조한다. 엔드투엔드 모든 영역을 모니터링 할 수 있는 차세대 APM 활용으로 이를 해결할 수 있다.
현재 장애가 생기면 원인 확인이 쉽지 않아 대부분 똑같은 에러가 다시 생겼을 때 문제를 해결한다. 하지만 모든 트랜잭션을 캡처하고 있다면 같은 문제를 생성할 필요 없이 개발 부서에 상황 보고를 넘겨주기만 하면 된다. 이것이 바로 전체를 트랜잭션하는 24×7, 즉 실시간 상시 트래킹이다.
한편 모바일 플랫폼도 업계의 또 다른 고민이다. 실제 최종 소비자가 모바일 기기로 웹사이트를 확인하거나 앱을 사용할 때 발생할 수 있는 장애 요인들을 사전 감지해 성능을 개선하는 것이 중요하다. 컴퓨웨어는 업계에서 유일하게 모바일 기기의 성능 모니터링을 제공하는 기업으로서, 모바일 시장 확대에 맞춰 비즈니스 영역을 확대해 가고 있다.
정미나기자 mina@etnews.com
