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대용량 로그데이터 분석 솔루션
BLAS는 일 수 백GB ~ 수 TB 이상의 대량으로 수집되는 데이터에 대하여 Rule 기반의
실시간 모니터링 및 이상징후 검출이 가능하며, 초고속 검색, 각 데이터간 상관분석을 제공하는
대용량 데이터 분석 시스템입니다.
110억 건의 데이터
약
초
단순 로그 수집을 넘어, 비즈니스 인사이트 도출을 위한 TB급 데이터의 실시간 분석 요구가 급증하고 있습니다.
하지만 데이터가 늘어날수록 서버를 확장하고 데이터를 재배치하는 등 시스템 관리가 복잡해져,
운영자의 업무 부담은 날로 가중되고 있습니다.
BLAS는 OpenSearch를 기반으로 방대한 데이터를 스마트하게 분류하여
효율적이고 빠른 검색 및 분석 결과를 제공합니다. 또한, 사람이 일일이 신경 쓰지 않아도
데이터 관리의 모든 과정을 시스템이 알아서 처리하며,
다각적인 분석 기능을 통해 데이터에 담긴 의미 있는 인사이트를 확보할 수 있습니다.
BLAS 도입을 통해 기업은 폭증하는 데이터를 비용 효율적으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라,
자동화된 운영 환경을 통해 관리 리소스를 획기적으로 절감할 수 있습니다.
결과적으로 단순 관리에 쏟던 시간을 핵심 비즈니스 인사이트 발굴에 투자함으로써,
데이터 중심의 빠르고 정확한 의사결정 체계를 구축하게 됩니다.
인덱스 파일관리 기술
대용량 데이터 분석
한눈에 파악하는 데이터 모니터링
분산 클러스터 코디네이팅 기술
빠르고 안정적인 데이터 검색기능
문제점
전 산업군에 걸친 디지털 전환(DX)과 클라우드 전환, 그리고 AI 도입 가속화로 인해 기업이 처리해야 할 데이터의 총량은
매년 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이로 인해 데이터의 중요성은 그 어느 때보다 강조되고 있지만, 폭증하는
정보 속에서 비즈니스에 유의미한 데이터를 선별하고 분석하는 데에는 여전히 큰 어려움이 존재합니다.
정제되지 않은 수집 데이터 속에 기밀 정보가 혼입되어 유출되는 ‘Shadow AI’ 위협이 급증하고 있을 뿐만 아니라,
관리 사각지대에 놓인 ‘다크 데이터(Dark Data)’의 증가는 단순 비용 낭비를 넘어
치명적인 보안 홀(Hole)이 되고 있습니다.
데이터의 양은 풍부해졌으나, 정작 수만 건의 로그 속에서 핵심 정보(Signal)와 단순 노이즈(Noise)를 구분하기
어려워졌습니다. 이로 인해 운영자는 잦은 오탐에 의한 ‘알람 피로(Alert Fatigue)’를 겪게 되며,
데이터 간의 상관관계를 파악하지 못해 장애 발생 시 원인 규명과 의사결정이 지연되는 역설적인 상황에 직면했습니다.
최신 기술(Kafka, Vector DB 등)의 도입으로 인프라는 고도화되었으나, 데이터가 각기 다른 저장소에 고립되는
‘사일로(Silo)’ 현상이 발생했습니다. 분산된 시스템을 통합 관리하기 위한 엔지니어링 난이도는 계속 상승하고 있으며,
파편화된 환경에서는 실시간 통합 모니터링이 불가능하여 운영 효율성이 급격히 저하되고 있습니다.
솔루션
BLAS는 OpenSearch 기반의 강력한 엔진을 통해 대용량 로그 및 비정형 데이터의 수집부터 분석, 시각화까지
전 과정을 자동화 합니다. 폭증하는 데이터 환경에서도 성능 저하 없이 비즈니스 핵심 가치를 즉각적으로 추출하여,
데이터 중심(Data-Driven) 의사결정을 강력하게 지원합니다.
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solution
데이터 흐름을 투명하게 추적하여 Shadow AI 및 유출 징후를 신속하게 식별하고, 데이터 중요도에 따른 자동화된 계층 관리(ILM)를 통해 스토리지 비용을 획기적으로 절감합니다.
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solution
실시간 필터링으로 무의미한 노이즈를 제거하고 핵심 정보(Signal)만을 정제하여 시각화합니다. 이를 통해 복잡한 데이터 흐름 속에서 유의미한 패턴과 인사이트를 도출하여, 데이터 기반의 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다.
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solution
수집 방식에 구애받지 않는 폭넓은 호환성으로 파편화된 데이터를 BLAS 단일 플랫폼으로 통합합니다. 분산된 관리 포인트의 비효율을 제거하고, 이기종 데이터를 아우르는 독자적인 통합 분석 환경을 제공합니다.
문서 인덱싱은 핫 노드(SSD)에서 수행되며,
일간 인덱싱이 완료된 샤드 파일은 웜 노드(HDD)로 이관됩니다.
장점
데이터가 유입되는 즉시 인덱싱 되는 실시간성을 통해 수집과 동시에
즉각적인 분석이 가능하며, 단순 키워드 매칭을 넘어선 복합 조건 검색을 지원하여
수만 건의 로그 속에서도 장애의 근본 원인이 되는 핵심 데이터를
핀포인트로 정확하게 발췌해냅니다.
기능
데이터 정규화를 통해 원본데이터를 분석해,
인덱싱하여 빠르게 검색하고 분석할 수 있도록 합니다.
분석에 필요한 데이터만 있다면 유의미한 데이터
분석을 만들어 낼 수 있습니다.
사용자 분석/결과를 실시간으로 추적하는 위젯을
만들어 대시보드에서 데이터를 관제할 수 있으며,
사용자 중심으로 원하는 정보를 확인할 수 있는
대시보드를 제공합니다.
다양한 데이터셋을 구성하여 종합적인 보고서를
생성하고 분석한 내용을 정기적으로 리포팅 받아
복잡한 업무를 자동화하여 PDF, 엑셀, 워드 등의
파일로 확인할 수 있습니다.
비정형 데이터 분석에 최적화된 검색 엔진을 기반으로,
복잡한 연산과 다양한 조건식(Query DSL)을
결합한 심층 분석을 지원합니다.
시간대별 유입량 분석 및 소스별 상세 통계를 제공하여,
급격한 트래픽 변화나 수집 장애 징후를 사전에
식별하고 대응할 수 있습니다.
기대효과
시스템 내 모든 행위를 GUID (Globally Unique Identifier)
로 연결하여 추적함으로써 운영 가시성을 확보합니다.
서로 다른 형식의 로그를 공통 키로 결합•분석하여 단편적인 정보를 넘어
비즈니스 흐름을 관통하는 입체적인 분석 지표를 제공합니다.
개인정보를 암호화•마스킹하여 안전하게 보관하고,
허가된 권한자만 접근할 수 있도록 철저히 통제합니다.
시스템 내 모든 로그를 기반으로 보안 위협을 실시간 탐지하며, 법적 로그 보관 기한과 개인정보 보호 규정 등 필수 요건들을 통합 관리합니다.
기업이 준수해야 할 규제 요건을 완벽히 충족하여 위반 리스크를 차단하고 인프라의 신뢰성을 확보합니다.
은행 거래 로그를 실시간으로 분석하여 평소와 다른 형태의 비정상 금융거래와 이상징후를 빠르게 감지하고
사고 발생 시에는 명확한 로그 추적을 바탕으로 신속하게 원인을 규명하여 보안사고에 효율적으로 대응합니다.
자동차와 로봇 등 정밀 기기의 시스템 로그를 기반으로 실제 주행 및 작동 행위 패턴을 정밀하게 분석하여,
디바이스가 현장에서 마주하는 예외 상황을 해결하고 주행 알고리즘과 제어 성능을 지속적으로 개선합니다.
애플리에키션 유저의 행동 로그를 분석하여 서비스 내 병목 구간과 이탈 지점을 명확히 파악합니다.
추측이 아닌 객관적인 정량 지표를 바탕으로 제품 개선 방향성을 도출하고, 고객 중심의 데이터를
비즈니스 판단의 근거로 활용합니다.
구성도
