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'여전히 미지의 세계' 서비스 장애의 해부학

2016.08.16 Gil Hecht  |  Network World
* 본 기고문은 업체 관계자가 작성한 것이지만 업체 솔루션이나 시각과 관련한 내용을 직접 포함하지 않도록 네트워크 월드 편집진의 편집을 거쳤다.

IT 부서가 사용하는 '서비스 장애' 용어만큼 완곡한 표현이 또 있을까. 무엇인가 작동을 멈추었지만 기술팀이 곧 복구할 것이라는 뉘앙스를 풍긴다. 그러나 관련 지식이 조금이라도 있다면 지금 '엄청난 일'이 벌어졌다는 것을 알 것이다.


Image Credit: Getty Images Bank

IT 뉴스만 살펴봐도 그렇다. 델타 에어라인(Delta Airline)의 국제선은 얼마 전 데이터센터 문제 때문에 발이 묶였다. 세일즈포스닷컴은 하루 동안 서비스 장애가 발생해 2,000만 달러(약 219억 원)의 손실을 봤고, 지난 5월에는 수십만 명의 고객이 '결함' 때문에 바클레이 홈페이지(Barclays.com)에 접속할 수 없어 불편을 겪었다. 올해 초 HSBC에 서비스 장애가 발생했을 때 규제 당국이 "몇 달에 한 번씩 주요 은행에 IT 문제가 발생하고 있는데 이래선 안 된다"고 개탄할 정도다.

컴퓨터 시대를 반세기 가량 겪었지만 우리는 여전히 이렇게 살고 있다. 시장조사업체 IDC의 연구 결과를 보면, 인프라 결함은 대기업에 시간당 10만 달러(약 1억 원)의 손해를 발생시키고, 중요 애플리케이션의 결함은 수백만 달러까지 비용이 높아질 수 있다. 문제를 해결하는 방법에 상관없이 서비스 장애는 그 어느 때보다도 흔해졌고, 또 치명적이다.

그렇다면 장애는 어디에서부터 시작되는 것일까. 시카고대학교(University of Chicago) 연구팀이 최근 온라인 서비스 기업의 13가지 서비스 장애 원인을 분석했는데, 그 결과가 매우 흥미롭다. 연구팀은 무슨 일이 있었고 왜 일어났으며 어떻게 해결됐는지 파악하기 위해 돌발적 장애 516건의 원인을 다룬 1,000개 이상의 기사를 분석했다.

그 결과, 업그레이드가 서비스 장애의 15%를 차지하는 것으로 나타났다. 모든 업그레이드는 오프라인 환경에서 엄격한 테스트를 거쳤다고 생각하겠지만 결과만 놓고 보면 이것은 사실이 아니다. 설사 서버에서 업그레이드 테스트를 했다고 해도 전체 IT 생태계에 적용한 업그레이드는 허술하고, 새로운 업그레이드는 충분히 테스트를 하지 않은 것으로 보인다고 연구팀은 분석했다.

또한, 잘못된 구성이 서비스 장애의 10%를 차지했다. IT 실무자에게 책임이 있는 경우가 많지만, 보고서를 보면 항상 그런 것은 아니다. 새로운 소프트웨어 또는 기존 애플리케이션에 대한 업그레이드가 구성 파일을 변경하며 애플리케이션 자체적인 '필요'를 충족시키는 과정에서 다른 문제가 발생할 수 있다는 것이다.

연구팀은 "1개 하위 시스템의 구성을 변경하면 다른 하위 시스템을 변경해야 할 수도 있다.이를 충분히 검토하지 않으면 전체 생태계 관점에서 충돌이 발생한다"고 설명했다.

이밖에 서비스 장애의 다른 원인은 트래픽, 정전, 보안, 수작업 등으로 인한 과도한 스트레스 등이 꼽혔다. 하지만 이번 연구에서 가장 많은 서비스 장애의 원인은 "모른다"는 것이다. 분석 대상인 장애 516건 중 294건(48%)은 원인을 전혀 파악할 수 없었다. IT 부서가 이런 사실을 마주하면 큰 문제에 직면하게 된다. 문제를 파악할 수 없으니 해결하는 것도 요원한 것이다.

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이럴 때 한 가지 방법은 자동 빅데이터 분석을 이용해 잠재적인 장애를 확인하는 것이다. 이런 시스템은 지속해서 하드웨어, 소프트웨어, 구성 파일, 네트워크 연결, 기타 IT 시스템 등 모든 네트워크 구성 요소 사이의 관계를 분석한다. IT 부서 직원은 이 일을 할 수 없다. 추적할 정보가 너무 많기 때문이다.

이런 시스템은 이처럼 인간이 할 수 없는 것을 수행한다. 관리자가 변화의 영향을 파악할 수 있도록 미리 알림을 보내주고, 업계의 우수 사례와 업체의 권고사항 등을 통해 위험한 일탈을 경고한다. 따라서 새로운 소프트웨어를 설치할 때가 되면 분석 시스템은 설치 시 나타날 영향, 영향을 받는 서비스와 기능, 장애 가능성을 방지하는 데 필요한 조치 등을 알려준다.

예를 들어, v스피어(vSphere) 5.5에서 6.x으로 업그레이드하는 기업은 자체적으로 많은 문제를 고려해 시스템을 미세하게 조정해야 한다. 그러나 IT 직원이 모든 부분을 고려한다는 것은 거의 불가능하므로, 운영을 크게 저해하고 다른 무서운 장애를 유발할 수 있는 단계를 찾아내야 한다. 이때 사용자는 자동화된 구성 검증을 활용해 작업을 신속하고 신뢰할 수 있는 방식으로 마칠 수 있다.

이런 종류의 빅데이터 분석은 로그 분석과 장애로 이어지는 이력 데이터를 분석하는 다른 접근방식과 다르며, 오히려 이를 보완해준다. 적절한 분석 시스템은 IT팀이 문제가 발생하지 않도록 예방하는 데 도움이 된다. 특히 오늘날 IT 팀이 놓인 복잡한 인프라 환경에서는 이런 도움이 필요할 가능성이 크다.

Gil Hecht는 컨티뉴어티 소프트웨어(Continuity Software)의 대표이다. ciokr@idg.co.kr
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