F5 최고 혁신 책임자 Kunal Anand는 지난 2월 라스베이거스에서 열린 AppWorld 컨퍼런스의 기조연설에서 기존 F5 BIG-IP 에코시스템과 원활하게 통합되어 데이터를 추적하고 시각화하며 강력한 맞춤형 인사이트를 위한 기반을 제공하도록 설계된 경량 모듈식 도구인 F5 Application Study Tool(AST)을 소개했습니다.
“AST는 여러분이 BIG-IP을 어떻게 사용하는지 그 본질을 들여다볼 수 있는 창입니다.”라고 Anand는 말했다. “단순한 표면적 지표가 아니라 깊이 있고 의미 있는 인사이트를 제공합니다. … 이 도구를 사용하는 것은 흐릿한 스냅샷에서 BIG-IP 환경을 보여주는 고화질 실시간 영상으로 전환하는 것과 같습니다.”
AST는 OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Docker를 비롯한 최신 오픈 소스 도구를 사용해 사전 설계되었지만 사용자 지정이 가능한 대시보드에서 데이터를 시각화합니다. 이를 통해 사용자는 새로운 인프라에 막대한 비용을 투자하지 않고도 BIG-IP 배포에 관한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. Anand는 “AST를 특별하게 만드는 것은 단지 기능만이 아니라 그 근간입니다. AST는 동급 최고의 오픈 소스 텔레메트리 도구를 활용하며 어디서나 실행할 수 있습니다”라고 말했습니다.
BIG-IP 배포 환경에 대한 심층적인 가시성
많은 조직에서 애플리케이션과 데이터를 제공하는 데 BIG-IP가 핵심적인 역할을 하는 만큼, BIG-IP 에코시스템 내부에서 일어나는 상황을 지속적으로 파악하는 것이 매우 중요합니다. 풍부한 운영 데이터는 정상 운영 중이거나 문제가 발생했을 때 제기될 수 있는 기술 및 비즈니스 관련 질문에 답하는 데 큰 역할을 합니다. 하지만 기존 텔레메트리 도구로는 BIG-IP 내부에서 일어나는 상황을 심층적으로 맞춤 분석하고 완벽하게 시각화하기 어려운 경우가 많습니다.
“AST는 운영 팀이 사후 대응 방식에서 선제 대응 방식으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 이는 운영 측면뿐만 아니라 경영진이 문제가 발생할 시점을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다는 점에서 비즈니스 전반에도 중대한 변화입니다.”
AST는 BIG-IP 배포 환경에 대한 심층적인 가시성을 제공하여 대규모로 메트릭과 인사이트를 제공하고 지속적인 관찰 및 모니터링을 위한 견고한 기반을 구축하는 데 필요한 복잡성과 노력을 크게 줄여 줍니다. AST에 사전 구축된 대시보드와 구성 가능한 차트는 BIG-IP 원격 측정 데이터를 명확하게 표시하여 인프라 전반의 병목 현상을 신속하게 식별하고, 성능 메트릭을 추적하며, 장애를 디버깅할 수 있도록 지원합니다. 이 도구는 애플리케이션 동작, 사용 패턴 및 기타 데이터를 분석하여 정확한 정보를 바탕으로 문제를 해결하고, 애플리케이션 문제가 심각해지기 전에 근본 원인을 정확히 파악할 수 있도록 합니다.
옵저버빌리티를 위한 견고한 기반
AST는 기술 팀과 관리자가 오픈 소스 텔레메트리 및 시각화 도구를 활용하여 모니터링, 진단, 분석 워크플로를 개선할 수 있도록 설계되었으며, 조직에도 다양한 비즈니스 이점을 제공합니다.
F5의 솔루션 엔지니어링 부문 수석 관리자인 Mike Waechter와 F5의 수석 기술 전문가인 Chris Hain에게 AST의 몇 가지 기능을 설명하고, 이 도구가 BIG-IP 환경의 관찰 가능성과 모니터링을 위한 견고한 기반을 어떻게 제공하는지 소개해 달라고 요청했습니다.
“AST는 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환합니다.”라고 Waechter는 말했습니다. “전체 BIG-IP 인프라의 성능, 보안 및 안정성에 관한 정보를 제공합니다.” 이는 기술 및 인프라 팀에 매우 중요할 뿐만 아니라 비즈니스 리더에게도 중요합니다. AST는 시간의 흐름에 따른 기술적 세부 정보를 명확하게 파악할 수 있게 해주며, 애플리케이션 소유자가 인프라 및 보안 팀과 더욱 효과적으로 협업하고 이러한 논의를 이해하기 쉬운 워크플로에 반영할 수 있도록 지원합니다.
단일 진실 공급원
AST는 여러 팀과 다양한 책임 계층에 단일 기준 정보를 제공하며, 데이터를 명확하고 이해하기 쉬운 대시보드로 시각화하여 전문적인 기술 지식이 없는 사용자도 기술적 세부 사항을 쉽게 파악할 수 있도록 합니다.
“AST의 가치를 활용하는 데 전문가일 필요는 없습니다.”라고 Hain은 말했습니다. “데이터를 녹색 또는 빨간색 척도로 간단히 표시할 수 있으며, 애플리케이션 소유자는 셀프서비스 방식으로 BIG-IP가 얼마나 잘 작동하는지 직접 확인할 수 있습니다.” 또한 AST는 문제가 발생했을 때 해결에 걸리는 시간을 단축합니다. 이 도구는 성능 이력을 제공하므로 사용자는 시간대별 보고서와 지표를 되짚어 보며 문제가 발생한 시점과 위치를 확인할 수 있습니다.
데이터가 매우 명확하게 표시되므로, 원시 데이터를 이해하기 어려운 비즈니스 리더에게 조사 결과나 사후 분석 내용을 설명할 때도 매우 유용합니다.
AST는 초기 배포 및 설정(“Day 1” 단계에서 수행) 이후 시스템 구성을 검토하고 최적화하며 검증하는 과정인 Day 2 구성 후 분석에도 매우 유용합니다.
이 분석은 시스템이 예상대로 작동하고 보안을 유지하며 운영 요구 사항에 부합하도록 하는 데 중요합니다. 또한 AST는 BIG-IP 환경 전반의 데이터와 메트릭을 제공하므로 플랫폼 팀이 시스템 성능과 가동 시간을 저하시킬 수 있는 문제를 더욱 선제적으로 예측할 수 있습니다.
“과거 데이터와 실시간 데이터를 모두 확보하는 것은 운영 단계의 모니터링과 문제 해결에 중요합니다.”라고 Hain은 말했습니다. “추적하기 쉬운 메트릭을 활용하면 무언가가 고장 나거나 속도가 느려져도 갑작스럽게 당황할 일이 없기 때문에 훨씬 더 선제적으로 대응할 수 있습니다. 시스템의 일부가 최대 대역폭에 근접하고 있다면, 데이터를 명확하게 파악할 수 있을 때 훨씬 쉽게 대처할 수 있습니다.”
모든 BIG-IP 운영 및 성능 데이터가 소수의 대시보드에 통합되므로 AST는 모니터링의 효율성과 효과도 향상합니다. Waechter는 “보안 운영 센터의 담당자들은 AST의 고급 분석 기능을 활용해 잠재적인 문제나 이상 징후를 살펴볼 수 있습니다”라고 말합니다. 특정 성능 수치가 갑자기 정상 범위를 벗어나는 경우(예: 애플리케이션이 갑자기 BIG-IP에서 훨씬 더 많은 리소스를 사용하는 경우), 해당 애플리케이션의 과거 성능을 보여 주는 기록이 있으므로 보안 팀은 이 정보를 분석에 활용할 수 있습니다.
“이러한 모든 메트릭은 예전부터 제공되어 왔지만, 과거에는 이 장비들에서 데이터를 추출하려면 복잡한 스크립트를 작성해야 했습니다.”라고 Hain은 덧붙였습니다. 이제 AST를 사용하면 데이터가 편리하고 읽기 쉬운 데이터베이스에 표시됩니다. 그는 “중앙의 한 곳으로 이동하기만 하면 모든 정보를 확인할 수 있습니다.”라고 말했습니다.
완벽하게 맞춤 설정할 수 있는 도구
AST는 완벽하게 사용자 지정하고 구성할 수도 있습니다. 정적이고 경직된 모니터링 도구는 이제 잊으세요. 사용자는 AST의 오픈 소스 대시보드와 통합 기능을 각자의 고유한 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 대시보드 자체를 수정하는 것은 물론, 대시보드 내 패널을 변경하고 색상을 사용자 지정하거나 AST의 데이터를 기존 프로덕션 운영 모니터링 도구로 내보낼 수도 있습니다.
“정해진 것은 사실상 아무것도 없습니다.”라고 웨히터는 말했다. “특정 독점 공급업체가 정한 데이터 표시 방식에 얽매이지 않아도 된다는 점에서 매우 강력합니다. 완전히 개방되어 있어 어떤 대상이든 데이터 간의 상관관계를 더 쉽게 이해할 수 있도록 원하는 그래픽 솔루션을 사용해 지표를 표시할 수 있습니다.”
사용자는 관련 없는 정보로 부담을 주지 않으면서 특정 역할이나 대상에게 필요한 지표에 집중하도록 대시보드를 맞춤 설정할 수도 있습니다.
“데이터를 어떻게 표현해야 하는지에 대해서는 누구나 각자의 의견이 있고, 그 의견은 모두 타당합니다.”라고 Hain은 말했습니다. “AST를 사용하면 사용자가 직접 데이터를 활용해 자신의 운영 흐름과 우선순위에 맞는 방식으로 표현할 수 있습니다. 그러니 마음껏 활용하세요.”
AST는 운영 팀이 사후 대응 방식에서 선제 대응 방식으로 전환할 수 있도록 지원합니다. 이는 운영뿐만 아니라 비즈니스 전반에도 중대한 변화입니다. 경영진이 문제가 발생할 시점을 예측하는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. Waechter는 “시간 경과에 따른 시스템 성능을 시각화한 과거 데이터에 손쉽게 접근할 수 있으면 기업은 예측 분석을 개발하고 향후 발생할 문제에 미리 대비할 수 있습니다”라고 말했습니다.
자세한 내용을 확인하고 F5 Application Study Tool을 무료로 다운로드하려면 Github로 이동하세요.
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