로그 분석이란 무엇인가요?

로그 분석은 IT 전문가가 시스템 작동 방식을 더 잘 이해하고 성능을 개선하며 보안을 강화하는 데 도움이 됩니다.

'로그 데이터'라고도 하는 로그 파일은 장치, 애플리케이션 및 소프트웨어 프로그램과 같은 다양한 컴퓨팅 리소스에서 생성된 시스템 활동의 기록입니다. 로그 파일은 IT 운영에 없어서는 안 될 필수 요소로, 시스템 성능, 최적화 및 잠재적 보안 침해에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 그러나 생성형 AI(gen AI)와 같은 풍부한 데이터가 수반된 기술의 등장으로 기업이 분석해야 하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가했습니다. 최근 보고서에 따르면 엔터프라이즈 수준에서 분석이 필요한 데이터 로그는 지난 5년 동안 전년 대비 250%나 증가했습니다.¹

생성형 AI 및 기타 데이터 집약적인 기술이 계속 확장되고 번성함에 따라 IT 리더들은 로그 분석을 사용하여 조직이 의존하는 시스템의 성능을 최상의 수준으로 유지할 수 있는 방법에 대한 심층적인 이해를 모색하고 있습니다.

IT 전문가가 로그 분석을 수행할 때 집중적으로 살펴보는 로그 파일에는 액세스 로그, 오류 로그, 이벤트 로그의 세 가지 종류가 있습니다.

• 액세스 로그: 액세스 로그는 일반적인 애플리케이션 서버 요청(예: 타임스탬프가 있는 IP 주소) 및 사용자가 요청한 대상(예: 웹 주소)을 기록하는 로그입니다. 액세스 로그는 시스템을 모니터링하고, 사용자 동작을 추적하고, 잠재적인 보안 위협을 식별하는 데 도움이 되므로 중요합니다.

• 오류 로그: 오류 로그에는 사용자나 애플리케이션이 데이터베이스에 연결을 시도했지만 액세스가 거부되는 경우 등 특정 보안 인시던트와 관련된 데이터가 포함되어 있습니다. 오류 로그는 IT 팀이 로그 데이터를 수집, 처리 및 저장하는 데 의존하는 프로세스인 로그 관리에 매우 중요합니다. 오류 로그는 중단 후 정상적인 비즈니스 운영을 복원해야 할 때 팀의 문제 해결 노력에 도움이 됩니다. 또한 이벤트 후 오류 로그를 연구하면 향후 가동 중단 시간을 최소화하고 고객의 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 이벤트 로그: 이벤트 로그는 IT 팀이 일정 기간 동안 시스템 내부에서 일어나는 일을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 로그에는 부팅 또는 종료된 시간, 특정 사용자가 로그온하거나 로그오프한 시간, 구성이 변경된 시간 등 시스템에서 발생한 모든 작업이 기록됩니다. 보안 침해 후 IT 팀은 무단 액세스 시도를 추적하고 사이버 공격의 특성을 더 잘 이해하기 위해 이벤트 로그를 면밀히 연구하는 경우가 많습니다.

네트워크 관리자, DevOps 엔지니어 및 기타 IT 전문가는 효과적인 로그 분석을 수행하기 위해 일반적으로 다음 4단계를 따릅니다.

• 데이터 콜렉션

• 데이터 처리

• 데이터 분석

• 데이터 시각화

로그 분석은 엔지니어가 분석해야 하는 시스템과 관련된 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 일반적으로 이러한 데이터 소스에는 네트워크 장치, 서버, 애플리케이션 및 소프트웨어 프로그램과 같은 하드웨어 및 소프트웨어 시스템이 혼합되어 있습니다.

데이터 수집은 로그 분석의 전체적인 성공에 매우 중요합니다. 이를 철저하게 수행하지 않으면 데이터를 제출하지 않는 로그 소스, 애플리케이션 또는 프로그램이 누락되어 시스템의 작동 방식을 온전하게 파악할 수 없습니다.

데이터 처리 중 엔지니어는 로그 인덱싱 및 정규화에 집중하는데, 이 과정을 파싱이라고 합니다. 파싱에는 타임스탬프, 소스, 이벤트 유형 및 기타 특성별로 데이터를 분류하여 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.

데이터 처리는 엔지니어가 인사이트를 더 쉽게 도출할 수 있도록 비정형 데이터로 구성된 원시 로그를 체계적이고 실행 가능한 데이터 로그로 전환하는 데 매우 중요합니다.

데이터가 처리되면 분석할 준비가 된 것이며, 이는 프로세스에서 가장 중요한(그리고 시간이 많이 소요되는) 단계라고 할 수 있습니다. 데이터 분석 중 엔지니어는 데이터 처리 중 로그에서 추출한 실행 가능한 데이터를 면밀히 검토하여 특정 시스템이나 애플리케이션이 작동하지 않는 이유에 대한 단서를 찾습니다.

오늘날 데이터 분석은 거의 항상 고급 패턴 인식 기능으로 가치 실현 시간을 단축하고 로그 분석의 정확성을 개선하는 데 도움이 되는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 도구의 지원을 받습니다.

로그 데이터는 시스템의 전반적인 상황에 대해 생성할 수 있는 인사이트만큼만 가치가 있습니다. 포괄적인 대시보드를 통해 데이터와 통찰력을 표시하는 데이터 시각화는 원시 정보를 실시간 시스템 상황에 대한 생생한 그림으로 변환하는 데 도움이 됩니다.

AI 및 ML 도구의 도움을 받는 오늘날의 대시보드는 중앙 처리 장치(CPU) 사용량, 네트워크 지연 등과 같은 주요 지표를 시각화하여 IT 팀이 성능 문제를 식별하도록 돕습니다.

IT 팀은 일반적으로 5가지 종류의 로그 분석을 사용하여 광범위한 시스템에서 문제를 감지합니다.

• 패턴 인식: 로그 분석이라고도 하는 패턴 인식에서 분석가는 로그 데이터에서 문제의 증거가 될 수 있는 특정 패턴이나 추세의 식별을 시도합니다. 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견할 수 있는 고급 알고리즘인 패턴 인식 알고리즘은 패턴 인식에 널리 사용되며, 데이터 과학자가 더 광범위한 문제의 증거가 될 수 있는 반복적인 실패나 비정상적인 활동을 식별하는 데 도움이 됩니다.

• 이상 탐지: 이상 탐지는 일반적인 정보, 표준 정보 또는 예상과 달라서 데이터 세트의 나머지 데이터와 일치하지 않는 정보를 식별하는 것을 포함합니다. 패턴 인식은 데이터에서 반복되는 패턴을 식별하는 데 집중하는 반면, 이상 탐지는 이러한 정상 패턴에서 벗어난 부분을 찾아냅니다. ML 알고리즘은 일반적으로 이상 탐지에 사용되며, 시스템 엔지니어가 사이트 트래픽의 비정상적인 급증, 사용자 행동 또는 광범위한 문제의 증거가 될 수 있는 기타 이상을 발견하는 데 도움이 됩니다.

• 근본 원인 분석: 패턴 및 이상 징후 검색과 달리 근본 원인 분석은 문제를 일으킨 원인 또는 기본 조건을 식별하려고 시도하는 일종의 로그 분석입니다. 근본 원인 분석에서 데이터 과학자와 엔지니어는 시스템 장애 또는 예기치 않은 가동 중단 시간을 초래한 일련의 이벤트를 추적합니다. 근본 원인 분석은 시간이 많이 걸리고 강도가 높으며, 많은 경우 대량의 데이터를 면밀히 검사해야 합니다.

• 의미 분석: 의미 분석은 로그 데이터를 검사하고 해석하여 패턴, 이상 징후, 근본 원인까지 살펴본 다음 시스템의 전반적인 상태에 대해 더욱 포괄적으로 이해하려고 노력하는 것입니다. 컴퓨터가 인간의 두뇌처럼 언어를 이해하도록 가르치는 AI의 한 분야인 자연어 처리(NLP)는 과학자들이 시스템이나 애플리케이션이 실패한 이유를 이해하는 데 도움이 되는 의미론적 분석에 자주 사용됩니다.

• 성능 분석: 성능 분석에서 엔지니어와 데이터 과학자는 성능과 관련된 로그 데이터를 자세히 살펴보며 시스템이나 애플리케이션을 최적화하려 합니다. 성능 분석은 시스템이 최고의 효율성으로 실행되는 것을 방해하는 병목 현상을 식별하여 느린 응답 시간, CPU 사용량, 운영 체제(OS) 부팅 시간과 같은 광범위한 성능 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오늘날의 기업은 시스템과 애플리케이션을 보다 효율적으로 작동시킬 수 있는 방법을 끊임없이 모색해야 하며, 로그 분석은 이와 같은 지속적인 노력에서 중요한 역할을 합니다. 다음은 로그 분석의 가장 인기 있는 몇 가지 이점입니다.

오늘날의 DevOps 팀은 관측 가능성을 위해 로그 분석 소프트웨어를 활용하는데, 이는 시스템과 애플리케이션의 작동 원리에 대한 인식을 높이는 데 도움이 됩니다. 로그 분석은 사용량, 웹 트래픽, 로그인 등과 같은 지표를 통해 DevOps 팀의 코드에서 잘 작동하는 부분과 개선할 수 있는 부분을 보여줍니다. 또한 새로운 기능과 능력에 대한 기회를 식별하는 데에도 도움이 됩니다. 오늘날의 DevOps 플랫폼에는 다양한 소스의 데이터를 집계하고 AI 및 ML을 배포하여 문제를 식별하는 데 도움이 되는 패턴을 찾아내는 로그 분석 도구가 탑재되어 있는 경우가 많습니다.

로그 분석은 사이버 보안과 사이버 위협으로부터 시스템, 애플리케이션 및 사람을 보호하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 로그 분석은 사이버 보안 팀이 담당하는 시스템과 애플리케이션에 대한 가시성을 높여 공격의 증거를 포함할 수 있는 로그인 및 사용자 행동에 대한 자세한 기록을 제공합니다. 고급 사이버 보안 로그 분석 도구는 의심스러운 활동 탐지를 자동화하여 특정 종류의 행동이 발생할 때 IT 관리자에게 경고할 수도 있습니다.   

가시성은 IT 운영 팀이 사이버 공격을 방지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 조직의 IT 시스템과 애플리케이션이 설계된 대로 작동하도록 보장하는 일상적인 운영에도 도움이 될 수 있습니다.  팀은 효과적인 로그 분석 도구를 사용하여 대량의 데이터에 액세스해 이를 관찰하고 성능 문제를 식별합니다. 로그 분석은 팀의 전략적 접근 방식을 중앙 집중화하여 기업 전체에서 시스템과 애플리케이션이 어떻게 작동하는지를 종합적으로 파악하는 데 도움이 됩니다.