Graphio Network

Graphio DCM

빅데이터 기반의 AI 데이터 분석 및 예측 모델을 적용한 지능형 통합 IT 운영 솔루션

OVERVIEW

제품개요 및 특성

빅데이터 기반의 AI 데이터 분석 및 예측 모델을 적용한 지능형 통합 IT 운영 솔루션

(1) AI 분석 및 예측 기능을 탑재한 컨테이너

컨테이너 기반 빅데이터 플랫폼

컨테이너 기반의 빅데이터 플랫폼 구축
데이터 라이프사이클 (수집, 저장, 전처리, 분석, 시각화) 관리
MSA (Micro Software Architecture) 기반 서비스 구현

AI 기반 장애 예측 및 원인 분석

AI 기반 분석 패키지 (ML/DL)
복합장애 예측을 위한 상관관계 분석
AI 알고리즘을 활용한 성능 변화 및 사전 장애 예측
RCA(장애원인분석) 정보 제공
분석 모델 관리

(2) 가상화 클라우드 모니터링 및 다양한 어플리케이션의 성능 모니터링 지원

가상화 클라우드 및 어플리케이션 성능 모니터링 — 사용자 어플리케이션, MySQL, Apache 등 Web/WAS/DB 모니터링 대상

가상화 클라우드 통합 모니터링 지원

컨테이너 기반 가상화 플랫폼 (Kubernetes, OpenShift) 모니터링 지원
가상머신 기반 가상화 플랫폼 (VMWare, OpenStack) 모니터링 지원

APM 기능 지원

시스템 어플리케이션 모니터링 지원
사용자 개발 어플리케이션에 대한 모니터링 지원 (Web / Was / DB 등)

COMPOSITION

제품 구성

컨테이너 기반 서비스 구성, 검증된 빅데이터 오픈소스, 그리고 다년간의 IDC 운영 노하우를 담은 AI 장애예측 모델로 구성됩니다.

배포 및 운영 관리가 용이하도록 컨테이너 기반으로 플랫폼 구성

최신 빅데이터 기반의 오픈소스를 적용하여 플랫폼 구성

다년 간의 IDC 운영 결과로 축적된 장애 원인 분석 기법을 적용한 AI 장애예측 모델 제공

컨테이너 기반 서비스 구성 — Docker(컨테이너 런타임)·컨테이너 이미지 저장소·Kubernetes(클러스터 관리)로 구성된 컨테이너 서비스와 Kubernetes 아키텍처(Master·Worker Node) 구성도

대용량 데이터 처리를 위한 빅데이터 오픈 소스 — Hadoop HDFS(분산 파일 저장소), Kafka(분산 메시징 시스템), Druid(정형·시계열 인메모리 DB), Spark(분산처리 엔진), Elastic(비정형·검색 엔진), Telegraf(데이터 수집 에이전트) — 대용량 데이터 처리를 위한 빅데이터 오픈 소스

유형별 메트릭 관계 매트릭스 — 시스템·어플리케이션·하드웨어 장애 유형과 CPU·메모리·디스크 등 메트릭의 상관관계, 전이학습 기반 자동 분석 및 이상 징후 탐지 모델 — 유형별 메트릭 관계 매트릭스

KEY FEATURES

주요 기능

(1) 가상머신, 컨테이너 기반 클라우드 플랫폼에 대한 통합 모니터링

가상머신·컨테이너 기반 클라우드 플랫폼 통합 모니터링 대상 — Kubernetes, Red Hat OpenShift, VMware vSphere, OpenStack

(2) 메트릭(정형), 로그(비정형) 등의 데이터를 수집해 이벤트 검출

정형
데이터

시스템 성능 데이터cpu/disk/memory/network 등

어플리케이션 성능 데이터cpu/memory/thread/IO 등

프로세스 상태 데이터cpu/memory/thread/IO 등

Network / Storage 성능 데이터bandwidth I/O, Traffic IO 등

비정형
데이터

시스템 로그 데이터syslog, messages 등

어플리케이션 로그 데이터application log, access log 등

이벤트 데이터SNMP Trap, NMS, EMS 등

(3) 감시 및 분석 기반 데이터 마련을 위한 사용자 정의 로그 수집 설정

로그 감시를 통해 시스템의 어플리케이션 안정성 확보

사용자 정의 로그 수집 설정 사례 — /var/log/message, /var/log/secure에 적용된 실 감시 사례 화면(알람 이름·등급·감시 대상·알람 규칙) — /var/log/message, /var/log/secure 에 적용된 실 감시 사례

(4) AI 기반의 알고리즘을 활용한 이상 패턴 검출 및 이벤트 예측

주기적으로 패턴을 학습한 알고리즘이 미래 시점의 시계열 값을 예측하여 임계치 초과 여부를 탐지
전일/전주/요일/계절 등 변동되는 기준 값과 현재 값을 비교하여 이상 여부를 탐지

AI 기반 이상 패턴 검출 화면 — 특정 장비 Network Session 과부하 및 이상탐지 구간 시각화, 임계치·시계열 예측·패턴 분석 기법 적용

REFERENCES

적용 사례

통신·국방·스마트산단 등 대규모 미션 크리티컬 인프라 현장에서 운영되고 있습니다.

CORE INFRA

SK 텔레콤 인프라

미션 크리티컬 서비스(통신망, 통합OSS, Private 클라우드, T-Map 등)외 다수 인프라 적용 및 운영

6,500여 대

감시 대상 장비

7개 DC · 4개 서비스

CORE INFRA

국방통합데이터센터 인프라

국방통합데이터센터 1센터 (용인) 인프라 통합모니터링 시스템 구축

980여 대

감시 대상 장비

CORE INFRA

구미 스마트산단 통합관제센터

산업·환경·안전 통합관제를 위한 IoT 센서 데이터 수집 및 개별 시스템간 연계 데이터 허브 구축

1,200여 대

감시 대상 장비

GET STARTED

도입을 검토하고 계신가요?

모비젠 전문가가 귀사의 환경에 맞는 적용 방안을 함께 설계해 드립니다.

도입 문의하기

자주 묻는 질문

Graphio DCM은 무엇인가요?

Graphio DCM은 빅데이터 기반의 AI 데이터 분석 및 예측 모델을 적용한 지능형 통합 IT 운영 솔루션입니다. AI 분석·예측 기능을 탑재한 컨테이너 기반 빅데이터 플랫폼과 가상화 클라우드 통합 모니터링을 제공합니다.

Graphio DCM의 주요 기능은 무엇인가요?

가상머신·컨테이너 기반 클라우드 플랫폼에 대한 통합 모니터링을 지원하며, 메트릭(정형)과 로그(비정형) 등의 데이터를 수집해 이벤트를 검출합니다. 또한 감시 및 분석 기반 데이터 마련을 위한 사용자 정의 로그 수집 설정과 AI 기반 알고리즘을 활용한 이상 패턴 검출 및 이벤트 예측 기능을 제공합니다.

Graphio DCM은 어떻게 장애를 예측하나요?

주기적으로 패턴을 학습한 알고리즘이 미래 시점의 시계열 값을 예측하여 임계치 초과 여부를 탐지하고, 전일·전주·요일·계절 등 변동되는 기준 값과 현재 값을 비교해 이상 여부를 탐지합니다. 다년간의 IDC 운영 결과로 축적된 장애 원인 분석 기법을 적용한 AI 장애예측 모델을 제공합니다.

Graphio DCM은 어떤 환경에 적용되나요?

컨테이너 기반 가상화 플랫폼(Kubernetes, OpenShift)과 가상머신 기반 가상화 플랫폼(VMWare, OpenStack)에 대한 모니터링을 지원합니다. 통신·국방·스마트산단 등 대규모 미션 크리티컬 인프라 현장에서 운영되고 있습니다.