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탐색 및 종속성 매핑 DDM의 이해

Isaac Sacolick | InfoWorld 2021.03.08
IT 부서에 데이터센터와 AWS 또는 애저와 같은 퍼블릭 클라우드의 개발, 테스트, 프로덕션 및 재해 복구 환경에 대한 데이터를 요구해 보라. 간단한 요청이지만, 많은 IT 운영 부서는 상당한 시간이 소비되는 감사 없이 이 질문에 정확히 답하는 데 어려움을 겪는다. 
 
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서비스 구성 관리는 핵심 ITIL (Information Technology Infrastructure Library) 관리 작업이며, CMDB(Configuration Management Database)는 IT 자산에 대한 정보를 저장하는 데이터 웨어하우스이다. IT 부서가 해야 할 일은 정확하고 종합적인 최신 정보를 CMDB에 로드하고 유지하는 것이다. IT의 규모가 크거나 멀티클라우드 인프라를 구성하기 위해 애플리케이션과 IaC((Infrastructure as Code, 코드형 인프라)를 배포할 목적으로 데브옵스 CI/CD 자동화를 사용해 빈번하게 변경 작업을 수행하는 조직의 경우 CMDB 유지 관리는 상당히 까다로운 일이다. 

그래서 네트워크를 스캔해서 구성 정보를 추출하고 정확한 데이터로 CMDB를 업데이트하는 DDM(Discovery and Dependency Mapping) 툴이 사용된다. DDM은 대형 데이터센터와 클라우드 인프라를 보유한 조직에 필수적이며, 사고 관리 또는 변경 관리와 같은 ITSM(IT Service Management) 프로세스를 개선하는 데 결정적인 역할을 할 수 있다. 

DDM 툴은 AI옵스 또는 머신러닝 기능을 위한 데이터 소스로 자주 사용되며, 로우 코드 자동화, 워크플로 및 통합 툴과 결합되어 하이퍼오토메이션(hyperautomation)을 구성한다. 예를 들어 분류 엔진이 DDM의 데이터를 사용해 시스템을 그룹화하거나 이상 탐지기(anomaly detectors)가 정상 범위를 벗어나는 흐름 패턴에 플래그를 지정할 수 있다. 
 

DDM 기반 CMDB, 변경을 위한 확장 인프라 스캔 

일반적인 CMDB는 네트워크 디바이스, 서버, 가상 서버, 클라우드 인스턴스, 애플리케이션, 웹 서비스, 데이터베이스, 스토리지 구성 및 기타 인프라 구성요소의 구성을 포함한 CI(configuration items, 구성 항목)에 대한 정보를 저장한다. 많은 CMDB는 CI 간의 종속성을 캡처해 이를 비즈니스 서비스로 올릴 수 있는 기능을 제공한다. 

CMDB는 ITSM 플랫폼의 일부일 수도, 독립적인 제품일 수도 있다. 주요 플랫폼은 아틀라시안 인사이트(Atlassian Insight), BMC 헬릭스(BMC Helix), 처웰 CMDB 소프트웨어(Cherwell CMDB Software), 클라우드어웨어 CMDB(CloudAware CMDB), IBM 컨트롤 데스크(IBM Control Desk), 이반티 애셋 매니저(Ivanti Asset Manager), 매니지엔진 CMDB(ManageEngine CMDB), 마이크로 포커스 유니버설 CMDB(Micro Focus Universal CMDB), 서비스나우 CMDB(ServiceNow CMDB), 프로액티바넷 디스커버리 앤 애셋 매니지먼트(Proactivanet Discovery and Asset Management), 심포니 서밋AI(Symphony SummitAI), 버리마 CMDB(Virima CMDB) 등이며, 그 외에도 많다. 

IT 자산의 수가 몇 백 개 수준인 소규모 조직이거나 IT 시스템이 자주 변경되지 않는 경우 CMDB를 최신 상태로 유지하는 일도 그다지 어렵지 않다. 또한 자산 관리 용도로만 CMDB를 사용하는 조직에서는 최신 상태 유지가 그렇게 중요한 일이 아닐 수도 있다. 

그러나 CMDB를 사고 관리 또는 변경 관리와 같은 다른 ITSM 프로세스와 통합하고자 하는 조직에서는 CMDB의 정확성이 매우 중요하다. 또한 여러 데이터센터나 지리적으로 분산된 데이터센터를 보유하고 수많은 CI가 있는 대기업에도 마찬가지로 필수적이다. 

인프라가 완전히 자동화된다면 데브옵스팀에서 셰프(Chef)의 서비스나우 통합 또는 앤서블(Ansible) CMDB와 같은 툴을 사용해 DDM을 자동화할 수 있다. 그러나 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드를 운영하거나 여러 데브옵스 자동화 툴을 사용하는 많은 조직에서 DIY 방식의 CMDB 유지관리는 선택할 수 없는 옵션이다. 

DDM 툴은 CMDB를 위한 데이터 통합 플랫폼이다. CMDB의 기능일 수도 있고 오토인텔리(Autointelli), 파이어스코프(FireScope), 리졸브(Resolve), 사이언스로직(ScienceLogic)과 같은 다른 솔루션 업체의 별도 기능일 수 있다. 더 발전된 툴은 에이전트가 없으며 서버나 가상 호스트에 소프트웨어를 설치하지 않고도 네트워크를 스캔할 수 있다. 차별적인 기능은 DDM이 시스템 구성요소 간의 종속성을 캡처해서 토폴로지 맵으로 이를 표현하는 것이다. 
 

에이전트 없는 DDM으로 CMDB의 효과를 개선하는 방법 

에이전트 없는 자동 탐색 및 종속성 매핑 기능이 작동하는 방식을 보자. DDM의 특성은 다음과 같다. 
 
  • 스캔하는 호스트에 서비스 또는 애플리케이션 설치 불필요 
  • IT 인프라에서 시스템 구성 및 애플리케이션 정보 스캔 
  • 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드의 인프라에서 작동 
  • 시스템 간 흐름을 추적해 종속성 캡처 
  • 스케줄에 따라 실행되거나 변경 관리 워크플로에 의해 트리거 
  • IT 운영 부서에서 변경 검토 가능 
  • CMDB에 최신 정보 공급 
  • 흐름 및 종속성을 시각화하기 위한 토폴로지 맵 제공 


DDM 사용에서 한 가지 중요한 측면은 탐색 작업을 실행하고 인프라를 스캔하고 변경을 탐지하는 빈도 설정이다. 많은 서비스와 애플리케이션, 데이터베이스가 탄력적인 클라우드 아키텍처에서 실행되므로 DDM을 능동적으로 실행하면 CMDB에 정확한 최신 정보가 저장되도록 보장할 수 있다. 

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