로그 분석이란 무엇인가요?

로그 분석은 IT 시스템에서 생성된 데이터를 검색, 조사 및 시각화하는 프로세스로, 시간 순서 로그로 저장됩니다. 로그 분석은 로그 모니터링을 한 단계 더 발전시켜, Observability 팀이 조직 전체에서 패턴과 이상 징후를 발견할 수 있도록 합니다. 이를 통해 애플리케이션 및 시스템 문제를 신속하게 해결하고 운영 인사이트를 제공하여 향후 문제를 해결할 수 있습니다. 로그 분석은 추가 인사이트를 위해 아카이브된 로그의 기록 데이터에도 적용할 수 있습니다.

로그 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 인간이 생성한 데이터와 기계가 생성한 데이터 사이에서, 로깅 도구는 데이터 유입을 관리하기 위해 확장되어야 합니다. 기존의 분석 도구는 오늘날의 복잡한 시스템에서 다양한 로깅 데이터의 양으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 강력한 중앙 집중식 로깅 플랫폼이 없으면 문제(및 비용)가 증가할 수 있습니다. 데이터는 비즈니스 프로세스가 현재 어떻게 실행되는지 이해하는 데 중요한 열쇠가 되며 미래를 위한 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다.

컴퓨터로 생성된 기록이 시작된 이래로, 조직들은 규모에 맞게 로그를 검토하려고 노력해 왔습니다. 그러나 로그는 전체 IT 에코시스템에서 생성됩니다. 대부분은 필요한 모든 정보를 포함하지 않으며, 보통 일관된 형식으로 되어 있지 않습니다. 현대 도구에서, 로그 분석 프로세스는 이 정보를 중앙 집중화하고 더 쉽게 사용할 수 있도록 변환합니다.

로그 데이터는 계속 증가하기 때문에, 향후 이 정보를 저장하고 액세스하는 방법을 생각하는 것이 중요합니다. 데이터 볼륨을 처리할 수 있으면, 보안, 사기, 이상 징후 탐지 등 다른 목적으로 로그를 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 로그 분석 사용 사례는 고객이 웹사이트를 탐색하는 방식, 애플리케이션 사용 시 사람들이 불만스러워하는 부분 등을 분석하는 것과 같이 지속적으로 확대되고 있습니다.

로그 분석 수행은 몇 가지 주요 단계로 요약됩니다.

1. 데이터 수집 및 중앙 집중화

   시작하기 위해, 모든 로그를 중앙 위치에 수집합니다. 모든 것이 함께 있으면 분석하기가 더 쉬워지게 됩니다. 모든 로그가 중앙 집중화되면, 로그를 구문 분석하고 색인하는 것이 중요합니다. 로그는 별도의 시스템에서 데이터를 수집하므로, 명명 규칙, 형식, 스키마 등에 차이가 있을 수 있습니다. 처음에 용어를 표준화하면 로그 분석 프로세스에서 발생할 수 있는 혼란(또는 오류)으로 인한 시간을 절약할 수 있습니다. 로그 집계에 대해 자세히 알아보세요.

2. 데이터 분석

   이제 패턴 인식을 위해 검색 및 분석(쿼리 실행)을 할 시간입니다. 소프트웨어에 따라, 이 단계에 시각화 도구가 포함될 수 있습니다. 보고 대시보드는 비기술 사용자 및 조직 외부 사용자의 데이터를 집계하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 상세 로그에 비해 그래프를 검토하여 추세 및 이상 징후를 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

3. 모니터링 및 경보 설정

   로그 분석은 문제를 해결하고자 할 때 매우 중요합니다. 그러나 조직에서 가장 큰 ROI를 확인할 수 있는 부분은 실시간 모니터링 및 경보 설정입니다. 예를 들어, 상관 관계 분석은 모든 것이 단일하고 특정한 이벤트로 거슬러 올라가는 서로 다른 소스의 메시지를 찾습니다. 그런 다음 시스템은 로그에서 식별된 패턴을 기반으로 어떤 이벤트에 경보가 필요한지 확인할 수 있습니다. 팀들은 상황이 바뀌면 실시간으로 통보받을 수 있습니다. 이를 통해 발생한 내용, 위치, 시기, 이유 및 성능에 미치는 영향에 대한 즉각적인 정보를 제공하여 복구 시간을 단축할 수 있습니다.

로그 관리 모범 사례 보기

SRE, IT 운영, DevOps 엔지니어 및 IT 엔터프라이즈 아키텍트가 로그 분석 도구의 주요 사용자입니다. 또한 일부 조직에서는 규정 준수 감사를 위해 로그를 검토해야 하므로 사용자 및 이해 관계자 목록이 확장될 수 있습니다.

운영 질문에 대한 많은 답변을 로그에서 찾을 수 있습니다. 팀은 로그를 활용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고객 경험 개선(및 이탈 감소): 사용자가 애플리케이션에 참여하는 방법을 검토하여 사용자가 계속해서 참여하고 보다 쉽게 탐색할 수 있도록 하는 더 나은 결정을 내립니다.
• 리소스 사용 및 대기 시간 감소: 조직 내에서 리소스가 최적화되지 않은 부분을 식별하고 성능 문제를 해결합니다.
• 고객 행동 파악: 고객이 관심을 가지고 있는 것은 무엇인가요? 어떤 고객들이 가장 적극적인가요? 그리고 이 고객들은 어디로 가고 있나요? 로그는 영업 및 마케팅 자료를 개인화할 수 있도록 정보를 수집할 수 있는 기회를 제공합니다.
• 의심스러운 활동 발견: 나쁜 행위자는 조직 전체에 흔적을 남깁니다. 행동을 분석하는 것은 나쁜 행위자가 중요한 데이터에 접근하기 전에 막는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 감사 준수: 표준과 규정을 준수해야 하는 기업의 경우, 감사가 정기적으로 발생합니다. 로그 분석을 사용하면 감사가 실패하지 않도록 보장할 수 있습니다.

로그 분석의 주요 어려움은 다음과 같습니다.

• 확장: 로그가 증가함에 따라, 팀의 어려움도 증가합니다. 많은 로그 분석 도구는 엔터프라이즈 로그를 검토하게 될 때 확장하기가 어려우며, 조직에서는 이러한 볼륨의 데이터를 관리하기 위해 IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)을 점점 더 많이 찾고 있습니다.
• 중앙 집중화: 단일 창을 통해 조직에서 발생하는 상황을 확인할 수 있다는 것은 로그 분석의 가장 큰 이점 중 하나입니다. 그러나 로그 데이터는 다양하고 종종 격리됩니다. 구식 아키텍처는 현대적인 도구와 통합하지 못할 수도 있습니다. 팀은 정보를 쉽게 분석할 수 있도록 로그를 표준화해야 합니다.
• 비용: 모든 로그 데이터가 쉽게 사용할 수 있도록 준비되어 있어야 하는 것은 아니지만, 팀이 로그 데이터를 필요로 할 때는 당장 사용할 수 있어야 합니다. 데이터 티어가 포함된 비용 효율적인 저장 공간은 오버헤드를 줄입니다.
• 다양한 데이터: 오늘날 여러 서비스와 시스템에 걸쳐 분산된 애플리케이션의 복잡성을 고려할 때, 로그 데이터도 마찬가지로 다양합니다. 인프라, 애플리케이션 및 서비스 전반에 걸쳐 정형 로그에서 비정형 로그에 이르기까지, 효율적인 쿼리를 위해 로그 데이터를 정규화하고 이해해야 하는 필요성이 매우 중요합니다.

실시간 애플리케이션 및 성능 모니터링에서 근본 원인 분석 및 SIEM에 이르기까지, 로그 분석은 비즈니스 혁신을 지원할 수 있습니다. 그러나 로그 분석은 훨씬 더 많은 것을 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 조직은 로그 데이터를 활용하여 보안 정책 준수를 보장하고, 온라인 사용자 행동을 검사하며, 전반적으로 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

로그 데이터를 저장하는 위치는 정보와 데이터 볼륨에 즉시 액세스하려는 기간에 따라 달라집니다. 장기 저장 공간의 경우 Amazon Simple Storage Service(S3), AWS Glacier 또는 아카이브 저장 공간을 사용할 수 있습니다. 또 다른 접근 방식은 다양한 저장 공간 티어를 제공할 수 있는 Elasticsearch와 같은 분산 저장 공간 시스템에 직접 저장하는 것입니다. 분석할 수 있게 되기 전에 데이터 리하이드레이션이 얼마나 쉬운지 검토하는 도구를 결정하는 것이 중요합니다. 일부 도구를 사용할 경우, 팀은 데이터를 검색할 수 있게 되기 전에 최대 24시간을 기다려야 합니다.

로그를 최대한 활용하려면, 특정 이벤트에 대한 로그를 중앙 집중화하고 자동으로 처리할 수 있는 로그 분석 도구가 필요합니다. 그런 다음 팀은 의미 있는 인사이트를 추출하고 패턴을 기반으로 예측하기 위해 심층 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 엄청난 양의 로그를 처리하는 데 필요한 규모와 필요한 답변을 몇 분이 아닌 몇 밀리초 만에 제공하는 속도가 모두 필요합니다.

가장 널리 사용되고 가장 많이 배포된 로그 관리 및 검색 도구 중 하나인 Elasticsearch를 기반으로 구축된 Elastic Observability는 강력하고 유연한 로그 관리 및 분석 기능을 제공합니다. 온프레미스에서 Elastic Cloud에 이르기까지, Observability 또는 보안 이니셔티브를 위해 Elastic은 페타바이트 단위의 로그 데이터를 처리할 수 있도록 쉽게 확장하여 문제 해결 및 인사이트를 제공할 수 있습니다.

Elastic과 함께라면 이런 일들을 하실 수 있습니다.

• 다양한 사용 사례에 이용할 수 있는 간편한 배포
• 확장 및 안정성(최대 페타바이트 단위의 데이터까지)
• 팀에서 이미 사용 중인 도구에 통합 및 플랫폼에 내장된 고급 머신 러닝 기능
• 간단한 데이터 티어 전략으로 비용을 절감하고 사용량에 대한 비용만 지불
• 중앙 집중식 로그 관리

Observability를 위해 로그 분석을 사용하고자 하든, 보안을 위해 로그 분석을 사용하고자 하든, Elastic을 사용하면 한 번에 수집하고 모든 곳에서 활용할 수 있습니다.

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