시스템 로그와 모니터링: 장애를 찾고 성능을 관리하는 전산 운영의 기본

장애가 나도 “당황하지 않는” 전산 운영의 기본

회사에서 사용하는 그룹웨어, 쇼핑몰, 사내 파일 서버가 갑자기 느려지거나 접속이 되지 않으면 대부분의 사람들은 단순히 “서버가 맛이 갔다”고만 생각한다. 그러나 실제 전산 운영에서는 어디서 문제가 발생했는지 빠르게 찾고, 다시 같은 장애가 반복되지 않도록 원인을 기록하는 일이 중요하다.

이때 핵심 역할을 하는 것이 시스템 로그, 서버 모니터링, 장애 대응, 성능 관리, 전산 운영이다.

• 시스템 로그는 “무슨 일이 일어났는지”를 시간 순서대로 남긴 기록이고,
• 서버 모니터링은 “지금 상태가 어떤지”를 실시간으로 감시하는 작업이다.

두 가지를 제대로 이해하고 운영하면, 장애가 발생했을 때 이유 없이 재부팅만 반복하는 수준을 벗어나 원인을 추적하고, 재발을 줄이고, 성능까지 관리하는 운영 방식으로 갈 수 있다.

이 글에서는 전산 비전공자도 이해할 수 있도록

• 시스템 로그의 개념과 종류,
• 서버 모니터링의 기본 원리,
• 실제 장애 사례에서 로그와 모니터링을 어떻게 활용하는지,
• 전산 운영에서 꼭 챙겨야 할 주의점

을 단계적으로 정리한다.

---

시스템 로그와 서버 모니터링의 개념, 구조, 기본 용어

1. 시스템 로그란 무엇인가

시스템 로그(system log)는 운영체제나 프로그램이 자신에게 일어난 일들을 시간 순서대로 기록해 둔 일지이다. 사람으로 치면 일기장에 가깝다.

일반적으로 다음과 같은 로그가 존재한다.

1. 운영체제 로그
   • 윈도우 이벤트 로그, 리눅스의 /var/log/messages 같은 기록이다.
   • 부팅, 종료, 서비스 시작과 중지, 장치 오류, 권한 오류 등 시스템 수준의 사건을 남긴다.
2. 애플리케이션 로그
   • 웹 서버(Nginx, Apache), WAS, 자체 개발 프로그램에서 남기는 로그이다.
   • 사용자가 어떤 URL에 접근했는지, 에러 코드(500, 404 등), 내부 예외 메시지 등이 기록된다.
3. 보안·접근 로그
   • 로그인 시도, 비밀번호 오류, 권한 없는 접근 시도 등을 기록한다.
   • 침입 시도나 계정 도용 의심 상황을 찾는 데 사용된다.
4. 데이터베이스 로그
   • SQL 실행 정보, 오류, 느린 쿼리(slow query) 기록 등이 포함된다.
   • 성능 문제나 데이터 무결성을 확인할 때 중요하다.

로그의 공통점은 다음과 같다.

• 언제(시간)
• 어디서(서버, 프로그램 이름)
• 무슨 일이(이벤트 내용, 에러 코드)

일어났는지를 남긴다는 점이다. 장애 대응과 성능 관리는 이 기록을 얼마나 체계적으로 모으고 읽을 수 있는가에 따라 수준이 크게 달라진다.

2. 서버 모니터링이란 무엇인가

서버 모니터링(server monitoring)은 서버와 서비스의 상태를 실시간 또는 주기적으로 측정하고 관찰하는 작업이다. 보통 다음과 같은 지표를 확인한다.

• CPU 사용량
• 메모리 사용량
• 디스크 사용량 및 디스크 입출력 속도
• 네트워크 트래픽(송수신 속도, 연결 수)
• 웹 서비스 응답 시간, 에러 비율

이 지표들을 일정 간격(예: 10초, 1분)에 한 번씩 수집하면 시간에 따른 변화를 그래프로 볼 수 있다.

예를 들어,

• 평소 CPU 사용률이 20% 수준이던 서버가 갑자기 90% 이상으로 치솟으면서 웹 사이트가 느려졌다면,
• 해당 시간대의 시스템 로그와 애플리케이션 로그를 함께 보면 어떤 요청이 몰렸는지, 특정 기능에서 에러가 반복됐는지 확인할 수 있다.

이처럼 로그는 사건의 “내용”, 모니터링 지표는 “몸 상태”를 알려준다고 보면 이해하기 쉽다.

3. 로그 수집과 중앙 집중식 관리

규모가 커지면 서버가 여러 대로 늘어나고, 각 서버마다 로그 파일이 따로 존재하게 된다. 이 상태에서 장애가 발생하면 운영자는 여러 서버에 접속해 각각 로그를 뒤져야 한다. 이는 시간이 오래 걸리고, 로그를 중간에 놓치기 쉽다.

그래서 실무에서는 중앙 집중식 로그 수집을 많이 사용한다. 일반적인 구성은 다음과 같다.

• 각 서버에 로그 수집 에이전트를 설치한다.
• 에이전트는 운영체제, 애플리케이션 로그를 실시간 또는 주기적으로 읽어
• 중앙 로그 서버(또는 로그 관리 시스템)로 전송한다.
• 운영자는 중앙에서 검색 조건(시간, 서버, 에러 코드 등)을 설정해 모든 서버의 로그를 한 번에 조회한다.

이렇게 하면 장애 시간대를 기준으로 여러 서버의 로그를 한 눈에 비교할 수 있고, 특정 오류 패턴을 쉽게 찾을 수 있다.

 

여러 서버에서 시스템 로그를 중앙 로그 서버로 모으는 구조도

4. 모니터링 대시보드와 알림의 기본 구조

서버 모니터링은 보통 다음과 같은 흐름으로 구성된다.

1. 수집(Collect)
   • 에이전트 또는 내장 기능이 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크, 응답 시간을 일정 주기로 측정한다.
2. 저장(Store)
   • 수집된 지표를 시계열 데이터베이스 등 특별한 저장소에 저장한다.
3. 시각화(Visualize)
   • 웹 기반 대시보드에서 그래프, 차트 형태로 보여 준다.
   • 특정 시간대를 드래그해 확대해서 보거나, 서버별로 비교할 수 있다.
4. 알림(Alert)
   • 사전에 설정해 둔 임계값을 넘으면 이메일, 메신저, SMS 등으로 알림을 보낸다.
   • 예: CPU 사용률 10분 이상 90% 초과, 웹 에러 비율 5% 이상 등.

로그와 모니터링은 서로 보완 관계이다.

• 모니터링 알림으로 “문제가 생겼다”는 사실을 빠르게 인지하고,
• 시스템 로그를 통해 “왜 생겼는지”를 구체적으로 찾는 방식으로 사용한다.

---

실제 장애 대응과 성능 관리에서 로그·모니터링을 활용하는 방법

1. 실제 사례 1: 웹 서비스가 갑자기 느려졌을 때

예를 들어 회사 쇼핑몰이 평소보다 매우 느려졌다고 가정한다. 단순 재부팅으로 넘어가지 않고 시스템 로그와 서버 모니터링을 활용해 원인을 찾는 과정은 다음과 같이 진행할 수 있다.

1. 모니터링 대시보드 확인
   • 해당 시간대의 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 그래프를 확인한다.
   • CPU는 평소 수준인데 디스크 입출력 대기 시간이 급격히 늘어났다면, 디스크 병목이 의심된다.
2. 애플리케이션 로그 확인
   • 느려진 시간대에 특정 API나 페이지 요청이 급격히 늘었는지 확인한다.
   • 에러 코드는 없지만 응답 시간이 길어진다면, 백엔드(데이터베이스 등) 병목 가능성이 크다.
3. 데이터베이스 로그 및 슬로우 쿼리 로그 확인
   • 특정 SQL이 비정상적으로 오래 걸리는지 확인한다.
   • 그 시간대에 실행된 쿼리를 분석해 인덱스 추가, 쿼리 튜닝 여부를 검토할 수 있다.

이 과정에서 시스템 로그는 왜 느려졌는지를 설명해 주고,
서버 모니터링은 어느 구간부터 이상이 시작됐는지 시각적으로 보여준다.

2. 실제 사례 2: 서비스 장애 발생 시 단계별 장애 대응

서비스가 완전히 중단되는 장애가 발생했을 때, 전산 운영 담당자는 보통 다음과 같은 순서로 대응한다.

1. 현황 파악
   • 모니터링 알림 확인: 어느 서버, 어느 서비스에서 문제가 발생했는지 파악한다.
   • 대시보드에서 지금 살아 있는 서버와 죽은 서버를 구분한다.
2. 로그 시간대 필터링
   • 장애 시작 시간 전후로 시스템 로그, 애플리케이션 로그를 모아 본다.
   • 에러 코드, 예외 메시지, 서비스 재시작 기록 등을 집중적으로 확인한다.
3. 최근 변경 사항 확인
   • 장애 직전에 코드 배포, 설정 변경, 패치, 네트워크 변경 등이 있었는지 정리한다.
   • 변경 시각과 로그에 나타난 이상 징후 시각을 비교해 관련성을 판단한다.
4. 임시 조치 vs 근본 원인 분석
   • 서비스 복구를 위해 임시 우회 조치를 먼저 취할 수 있다.
     • 예: 문제가 되는 기능을 잠시 끄거나, 이전 버전으로 롤백.
   • 이후 로그를 바탕으로 근본 원인(root cause)을 분석하고 재발 방지 대책을 수립한다.

이때 중요한 것은, 모든 판단 근거를 시스템 로그와 모니터링 데이터에서 찾는 습관이다. 그래야 “왜 그렇게 조치했는지”, “재발 가능성은 어느 정도인지”를 설명할 수 있다.

 

모니터링 대시보드에서 장애 발생을 확인하고 알림을 받는 흐름

3. 시스템 성능 관리를 위한 기본 모니터링 지표

전산 운영에서 최소한 다음 지표는 항상 모니터링하는 것이 좋다.

1. CPU 사용률
   • 전체 사용률뿐 아니라, 특정 프로세스가 과도하게 CPU를 사용하는지 확인한다.
   • 지속적으로 80~90% 이상 유지된다면 코드 최적화, 서버 증설, 스케일 아웃을 검토한다.
2. 메모리 사용량
   • 사용 가능 메모리가 거의 없는 상태가 지속되면,
   • 스왑 사용 증가로 성능이 급격히 떨어질 수 있다.
3. 디스크 용량 및 입출력 속도
   • 남은 용량이 부족하면 로그 파일이 더 이상 기록되지 않거나, 데이터 쓰기가 실패할 수 있다.
   • 디스크 입출력 대기 시간이 길어지면 DB나 파일 접근이 느려진다.
4. 네트워크 트래픽 및 오류율
   • 특정 시간대에 트래픽이 급증하는 패턴이 있는지 확인한다.
   • 패킷 손실, 재전송이 많다면 네트워크 장비 점검이 필요하다.
5. 서비스 응답 시간, 에러 비율
   • 사용자가 실제로 느끼는 체감 속도와 직접적으로 연결되는 지표이다.
   • 응답 시간이 길어지거나 에러 비율이 올라갈 때, 시스템 지표와 로그를 함께 보면 원인을 좁힐 수 있다.

이런 지표를 종합적으로 관리하는 것이 성능 관리(performance management)의 핵심이다.

4. 로그와 모니터링 운영 시 주의할 점

1. 로그 보관 기간과 용량 관리
   • 로그를 너무 짧게 보관하면 과거 장애 분석이 어렵다.
   • 너무 오래 보관하면 디스크 사용량이 폭증한다.
   • 보통 중요한 시스템일수록 일정 기간(예: 3개월, 6개월, 1년)을 정해 순환 보관 정책을 설정한다.
2. 개인정보·민감 정보 마스킹
   • 로그에 주민등록번호, 카드번호, 비밀번호 등 민감 정보가 직접 기록되지 않도록 설계해야 한다.
   • 필요하다면 일부만 표시하거나 해시 처리하는 방식으로 마스킹한다.
3. 시간 동기화(NTP 등)
   • 여러 서버의 시계가 서로 어긋나 있으면, 로그 시간 비교가 불가능해진다.
   • 모든 서버의 시간을 NTP 등으로 통일해 두는 것이 전산 운영의 기본이다.
4. 알림 피로(Alert Fatigue) 방지
   • 임계값을 너무 민감하게 설정하면 사소한 변동에도 알림이 쏟아진다.
   • 운영자는 점점 알림을 무시하게 되고, 정말 중요한 장애가 발생했을 때 놓칠 수 있다.
   • 과거 데이터와 경험을 바탕으로 “의미 있는 변화”에만 알림이 오도록 조정해야 한다.

---

로그와 모니터링은 전산 운영의 “눈”과 “심전도”이다

이 글에서는 시스템 로그, 서버 모니터링, 장애 대응, 성능 관리, 전산 운영을 중심으로, 전산 비전공자도 이해할 수 있도록 전산 운영의 기본을 정리했다. 핵심 내용을 다시 요약하면 다음과 같다.

1. 시스템 로그는 서버와 애플리케이션에서 일어난 사건을 시간 순서대로 기록하는 일지이다. 장애 원인 분석, 보안 감사, 변경 이력 확인의 핵심 근거가 된다.
2. 서버 모니터링은 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크, 응답 시간 같은 지표를 실시간으로 관찰하고 대시보드와 알림으로 보여주는 기능이다. 장애의 징후와 성능 문제를 조기에 발견할 수 있다.
3. 로그와 모니터링은 함께 사용할 때 효과가 극대화된다.
   • 모니터링으로 “언제, 어느 서버에서 문제가 시작됐는지”를 파악하고,
   • 로그로 “무슨 일이 벌어졌는지”를 구체적으로 확인한다.
4. 전산 운영에서의 성숙도 차이는 재부팅 횟수가 아니라, 로그와 데이터를 기반으로 장애를 설명할 수 있는가에 달려 있다.

이제부터는 서버나 서비스에 문제가 생겼을 때 단순히 “에러가 난 것 같다”에서 끝내지 말고,

• 해당 시간대의 모니터링 그래프와
• 관련 시스템 로그, 애플리케이션 로그를 함께 보는 습관을 들이는 것이 좋다.

다음 단계에서 함께 살펴볼 만한 주제는 예를 들어 다음과 같다.

• “APM(애플리케이션 성능 모니터링) 기초: 코드 수준에서 병목을 찾는 방법”
• “로그 기반 장애 대응 프로세스 설계: 체크리스트와 담당자 역할 분담”

이런 주제까지 이해하면 단순 유지보수를 넘어, 데이터와 기록을 기반으로 한 체계적인 전산 운영에 한 걸음 더 다가갈 수 있다.