한국컴퓨웨어는 SaaS (서비스로서의 소프트웨어) APM(애플리케이션 성능관리)에 인텔리전스 기능을 보강한 차세대 성능 분석 서비스인 ‘중단 분석(Outage Analyzer)’을 제공한다고 밝혔다. 중단 분석 서비스는 웹 애플리케이션 및 모바일, 클라우드 애플리케이션에 영향을 미치는 외부 웹 서비스의 중단에 대한 경보 메시지 및 실시간 시각화를 제공한다. 컴퓨웨어는 이번 서비스를 무료로 제공하며 보다 자세한 내용은 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

중단 분석 서비스는 최신 빅데이터 기술 및 독자 개발한 변칙 탐지 엔진을 사용해 매일 평균 80억 이상의 데이터 포인트의 관련성을 분석한다. 이 솔루션은 컴퓨웨어 고메즈 성능 모니터링 네트워크를 통해 15만 개 이상의 테스트 지점에서 수집된 데이터를 바탕으로 특정 중단 건에 대한 범위, 중단 지속 시간, 원인 예측 등에 대한 정보를 실시간으로 시각화하여 제공한다.

IDC의 엔터프라이즈 시스템 관리 소프트웨어 분야를 맡고 있는 팀 그리저 부사장은 “컴퓨웨어의 중단 분석 서비스는 애플리케이션 성능 및 가용성 이슈를 실시간에 가까운 수준으로 진단하고 문제 해결을 돕는 빅데이터 분석의 대표적인 활용사례라고 할 수 있다. 자동화 된 변칙 탐지 기능을 통한 대규모 데이터의 분석 및 시각화를 통해 IT 사용자 및 경영 관리자들은 외부 웹서비스의 자원 및 중단 원인을 보다 잘 이해할 수 있게 되었다”고 설명했다.

클라우드 및 외부 웹 서비스는 풍부한 사용자 경험을 신속하게 전달할 수 있지만, 구성요소의 상태에 따라 웹 및 모바일 사이트의 성능 저하와, 심한 경우 서비스의 중단을 불러오기도 한다. 조사에 따르면 소셜 미디어, 전자 상거래 플랫폼, 웹 분석, 광고 서버 및 CDN과 같은 외부 클라우드 서비스의 경우 웹사이트에서 하나의 트랜잭션을 위해 평균적으로 10개 이상의 호스트를 사용하고 있다고 밝혀졌다.

중단 분석 서비스는 다음과 같은 기능을 통해 이러한 복잡성의 문제를 해결한다.

- 문제 발생의 시각화 : 외부 서비스에 발생한 이슈는 자동으로 시각화 되어 글로벌 맵에 표시된다. 표시 화면에는 현재 상황에 대한 심각도 및 지역적인 정보가 포함되어 있으며, 중단에 대한 확실성과 예측되는 원인을 비롯해 중단의 시간에 따른 분포와 확대 정도를 제공한다. 

- 검색 및 필터링 : 사용자들은 가장 최근에 발생한 중단 건을 자동으로 확인할 수 있으며 사건의 심각도에 따라 필터링이 가능하고, 혹은 특정 IP나 IP 대역, 서비스 도메인 등으로 중단 건을 검색할 수 있다. 이를 통해 특정 애플리케이션에 영향을 줄 수 있는 서비스의 중단을 예측할 수 있다.
- 경보 : RSS 피드 및 트위터를 통한 자동 경보 기능을 등록할 수 있다. 외부 웹서비스 제공업체의 인지도, 중단 건의 확실성, 혹은 지역의 영향을 받은 중단 건 등 조건을 세분화 하여 경보 발송이 가능하며, 경보 메시지에는 중단에 대한 상세 정보 및 글로벌 맵 뷰로 연결되는 링크가 포함된다. 이를 통해 잠재적인 문제에 대한 사전 경고 시스템 구축이 가능해 진다.

- 성능 분석 빅데이터 플랫폼 : 플룸 및 하둡과 같은 클라우드 상의 최신 빅데이터 기술을 적용한 중단 분석 서비스는 하루 평균 80억 데이터 포인트를 처리하는 전체 고메즈 고객 및 고메즈 벤치마크 테스트 고객 데이터베이스에서 실시간으로 데이터를 수집한다. 수집된 로우 데이터를 시각화하는 작업과 경보 메시지 전송이 수 분 이내로 완료되어 시의 적절한 조치가 가능하다.

- 변칙 탐지 알고리즘 : 중단 분석 서비스를 위한 빅데이터 플랫폼의 핵심은 독자 개발한 변칙 탐지 엔진으로, 이를 통해 전세계 웹 성능에 영향을 미치는 외부 웹 서비스의 가용성을 자동으로 확인할 수 있다. 실시간으로 중단 데이터의 연관성을 분석해 문제의 원인을 파악하고 영향을 예측하는 한편 문제 발생 요소를 나열한다.

컴퓨웨어의 APM 사업부의 제품 관리를 총괄하는 스티브 텍 부사장은 “중단 분석 서비스 시행 후 하루에 평균 200 여개의 외부의 웹 서비스가 중단 되는 것을 파악할 수 있었다. 분석 서비스는 이제 시작 단계이다. 컴퓨웨어의 빅데이터 플랫폼과 독자 개발한 상관분석 및 변칙 탐지 알고리즘, 그리고 클라우드 및 외부 웹서비스에서 발생하는 문제에 관한 직관적이고 시각화된 정보를 제공하는 것은 차세대 APM의 주요 기반이 될 것이다”고 설명했다.