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로그 종류 수집 처리 모니터링 실무

by 디디이 2025. 6. 16.

로그를 분석하고 시스템의 상태를 실시간 감지

로그(Log)는 애플리케이션과 시스템에서 발생하는 사건의 기록이며, 모니터링(Monitoring)은 이 로그를 분석하고 시스템의 상태를 실시간으로 감지하는 행위입니다. 로그 관리와 모니터링 시스템 구축은 서비스의 안정성과 운영 효율성 확보에 필수적인 요소로, 장애 탐지, 보안 추적, 성능 최적화까지 다양한 영역에 직접적으로 활용됩니다. 이 글에서는 실무에서 사용할 수 있는 로그 관리 및 모니터링 시스템 구축 전략을 상세히 설명합니다.

로그의 종류와 목적

효과적인 로그 관리를 위해서는 먼저 로그의 종류를 이해해야 합니다. 로그는 목적에 따라 다음과 같이 구분됩니다:

  • Application Log: 사용자 행동, 비즈니스 로직, 예외 사항 기록
  • Access Log: 요청 URI, 응답 코드, IP 주소 등 HTTP 요청 정보
  • Error Log: 시스템 오류, 예외 트레이스 기록
  • Security Log: 인증, 인가 실패, 접근 제어 위반 기록
  • Audit Log: 데이터 변경 이력, 관리자 작업 추적

이러한 로그는 단순한 기록을 넘어, 장애 분석, 보안 감사, 사용량 분석, SLA 관리에 활용됩니다.

로그 수집 및 저장 전략

1. 로그 포맷 통일

JSON 형식을 표준으로 사용하면 파싱과 검색이 쉬우며, 다양한 분석 도구와의 연동이 용이합니다. 예:

{
  "timestamp": "2025-05-13T10:00:00Z",
  "level": "ERROR",
  "service": "payment-api",
  "message": "결제 실패",
  "traceId": "abc123"
}

2. 로깅 레벨 정의

로그는 정보의 민감도에 따라 레벨을 구분해야 하며, 대표적으로 다음과 같은 단계가 있습니다:

  • DEBUG: 디버깅용 상세 정보
  • INFO: 정상적인 상태 변경
  • WARN: 잠재적인 문제 상황
  • ERROR: 기능 실패
  • FATAL: 시스템 전체에 영향을 미치는 중대한 오류

3. 로그 저장소 설계

로그 데이터는 일반 파일 시스템 외에도 중앙 집중형 저장소를 통해 장기 보관 및 분석이 용이하게 해야 합니다.

  • 단기 저장: 로컬 파일, Docker 볼륨
  • 중장기 저장: Elasticsearch, Amazon S3, Google Cloud Storage

로그 수집 및 처리 시스템 구축

1. 로그 수집 도구

대표적인 수집 도구는 다음과 같습니다:

  • Fluentd: 다양한 소스로부터 로그를 수집하고 필터링하여 전송
  • Filebeat: 경량화된 로그 수집기, Elastic Stack과 잘 호환됨
  • Logstash: 로그 변환 및 정제에 강점, 파이프라인 구성 가능

2. 로그 전송 방식

로그는 실시간으로 전송하거나 배치 처리 방식으로 전달됩니다. 실시간 방식은 경고 알림과 잘 연계되며, 배치 처리는 비용 효율적입니다.

3. 로그 분석 및 시각화

Elasticsearch + Kibana 조합(ELK Stack)은 로그 검색과 시각화에 가장 널리 사용되는 조합입니다. 실시간 검색, 대시보드 구성, 필터링 기능을 통해 문제를 빠르게 분석할 수 있습니다.

모니터링 시스템 설계 원칙

1. 메트릭 기반 모니터링

로그 외에도 CPU 사용률, 메모리 사용량, 응답 시간 등의 수치를 수집해야 합니다. Prometheus는 시계열 데이터를 수집·저장하며, Grafana와 연동해 시각화할 수 있습니다.

2. 알림 시스템 구축

문제가 발생했을 때 실시간으로 알림을 받을 수 있어야 합니다. 예:

  • Slack, Email, SMS로 경고 발송
  • 조건: CPU > 90%, 에러 로그 10분 내 100건 이상
  • 도구: Grafana Alert, ElastAlert, Prometheus Alertmanager

3. 트레이싱(Tracing) 도입

분산 환경에서 요청 흐름을 추적할 수 있어야 장애 지점 파악이 용이합니다. 대표 도구는 다음과 같습니다:

  • Jaeger: 마이크로서비스 간 트랜잭션 시각화
  • OpenTelemetry: 표준화된 로그, 메트릭, 트레이싱 통합 수집

4. 대시보드 구성

운영자, 개발자, 보안 담당자 등 다양한 역할별로 필요한 정보가 다르므로, 맞춤형 대시보드를 구성해야 합니다. 예:

  • 개발자: 서비스별 에러율, API 응답 시간
  • 운영자: 서버 자원 사용량, 트래픽 상태
  • 보안팀: 로그인 실패 시도, 권한 변경 기록

실무 적용 팁 및 보안 고려사항

1. 개인정보 마스킹

로그에 사용자 이메일, 주민번호, 카드 정보 등이 포함되지 않도록 필터링 로직을 추가해야 합니다. GDPR, 개인정보보호법 등의 규제를 고려해야 합니다.

2. 저장 주기 설정

로그 저장 기간은 서비스 성격에 따라 달라야 하며, 보안 로그는 최소 6개월 이상 보관이 권장됩니다. 장기 로그는 저비용 저장소로 이전하는 정책이 필요합니다.

3. 로그 분리 및 샤딩

서비스, 환경(dev/stage/prod), 기능(결제/인증 등) 별로 로그를 분리하면 분석과 유지관리가 쉬워집니다. 대규모 서비스는 샤딩 또는 인덱스 분할 전략을 통해 검색 성능을 유지해야 합니다.

4. DevOps와 연계

CI/CD 파이프라인에서 배포 시 자동으로 모니터링 설정을 적용하고, 배포 후 에러 증가 여부를 실시간 체크해 롤백 여부를 판단할 수 있습니다.

결론

잘 구축된 로그 및 모니터링 시스템은 단순한 운영 편의성을 넘어서, 장애를 미리 감지하고, 사용자의 행동을 분석하며, 보안 사고를 추적할 수 있는 핵심 시스템입니다. 로그 없이는 분석도, 개선도 없습니다.

지금부터 로그를 ‘기록’이 아닌 ‘자산’으로 바라보세요. 정형화된 수집 체계, 체계적인 대시보드 구성, 알림 연동까지 갖춘 모니터링 시스템은 모든 서비스가 갖추어야 할 필수 인프라입니다.

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