다봄소프트 “인공지능으로 APM 새 시대 열겠다”

201403121334168103_h“고객님 잠시만요, 전산시스템이 다운돼서 지금은 처리가 안됩니다. 죄송하지만 잠시만 기다려주세요”

많은 사람들이 금융기관이나 통신사 대리점, 병원 등에서 이런 말을 들은 경험이 있을 것이다. 현대 기업 환경에서는 전산시스템이 중단되면, 업무가 중단된다. 그런 점에서 전산시스템의 안정성은 곧 업무의 안전성이라고 볼 수 있다. 이 때문에 IT시스템의 안정성을 확보하기 위한 많은 도구들이 동원된다.

오늘(7일) 소개할 회사 다봄소프트는 이런 업무 중단 사태를 만들지 않기 위한 소프트웨어를 개발하는 회사다. 기업이 사용하는 비즈니스 애플리케이션의 성능을 모니터링 하는 APM(Application Performance Management)이 다봄소프트의 전문분야다. APM은 비즈니스 애플리케이션의 성능이 떨어지거나 중단될 때 빠르게 대처하고 나아가 문제를 예방하기 위한 소프트웨어다.

PS15041500171다봄소프트는 은행업무 솔루션 회사 뱅크웨어글로벌의 자회사인데, 뱅크웨어글로벌은 이제는 파산한 회사 ‘유피니트’라는 회사의 APM 제품 지적재산권을 인수해 다봄소프트에 맡겼다. 유피니트는 ‘파로스’라는 제품으로 이 분야에서 꽤 알려져 있던 회사인데, 저간의 복잡한 이유로 인해 파산했다.

다봄소프트는 APM 제품 파로스뿐 아니라 유피니트의 개발팀을 거의 받아들였다. 고객사 입장에서 보면 회사는 바뀌었지만, 제품과 개발팀은 그대로인 셈이다.

국내 APM 분야에서 가장 유명한 기업은 일하기 좋은 기업으로 알려진 ‘제니퍼소프트’다. 제니퍼소프트는 국내 시장의 50% 이상을 점유하고 있다.

유피니트가 혼란을 겪는 동안 파로스의 시장점유율은 많이 떨어졌다. 다봄소프트는 파로스 과거의 영광을 되찾고, 제니퍼소프트의 독주에 제동을 걸어야 한다는 숙제를 안고 있다.

다봄소프트 고재권 대표는 이같은 숙제를 달성할 수 있는 두 가지 키워드로 인공지능과 UI모니터링을 꼽았다.

우선 인공지능은 기계학습 기술을 활용한 APM을 의미한다. 기계학습을 통해 문제가 발생하기 이전에 성능저하나 장애의 원인을 찾아 제거하겠다는 목표다.

7b6c0f52-e6f4-4aa3-8025-625ef2cee025APM이 처음 등장할 때는 문제가 발생하면 사고의 원인을 찾아내는 역할에 주력했었다. 그러다가 제니퍼소프트가 나오면서 실시간 모니터링이 APM의 핵심 기능이 됐다. 현재까지는 장애가 발생하는 즉시 빠르게 대처하는 것이 최선이다.

하지만 다봄소프트는 인공지능 기술을 통해 사전예방을 위한 APM 만들겠다는 계획이다. 과거에 있었던 수많은 장애관련 로그와 데이터를 컴퓨터에 학습시키고, 이를 기반으로 장애의 원인이 될 수 있는 조건이 나오면 즉시 관리자에게 알리고 이를 제거하도로 만들자는 접근이다.

이런 접근은 다른 분야에서도 종종 쓰인다. 예를 들어 티센크루프도 기계학습 시스템을 활용해 엘리베이터의 고장을 미리 예측하고, 기술자를 보내 고장의 가능성을 미리 제거하는 것으로 알려져 있다.

다봄소프트는 직접 기계학습 알고리즘이나 프로그램을 개발할 역량은 보유하지 않고 있기 때문에 산학협력으로 이 문제를 해결했다. 한양대 산업공학과 이기천 교수 연구팀이 APM을 위한 인공지능 알고리즘을 개발 중이다.

solutions-squarish다봄소프트가 내세우는 또하나의 특징은 사용자환경(UI) 모니터링이다. 비즈니스 시스템이 멈추는 이유는 여러가지다. 현재 국내 주류 APM은 웹애플리케이션서버(WAS)를 모니터링 하는데 중점을 두고 있다. 제니퍼소프트가 이를 특화해 성공했기 때문이다.

다봄소프트는 그러나 WAS에만 집중하는 것은 부족하다고 주장한다. 고 대표는 “애플리케이션은 서버에도 있지만, 고객의 UI에도 있다”면서 “APM의 목적은 WAS 자체가 아니라 이용자가 불편함 없이 업무를 볼 수 있도록 하는 것”이라고 강조했다.

인공지능과 UI 모니터링이 아직 완성된 것은 아니다. 고 대표는 “하반기 이후 신제품을 통해 새로운 APM을 경험할 수 있게 될 것”이라고 자신했다.

글. 바이라인 네트워크
<심재석 기자>shimsky@byline.network

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