1. 로깅(logging)의 개념과 필요성
- 정보시스템의 운영, 장애 분석, 보안 대응, SLA 준수 확인 등을 위해 시스템, 애플리케이션, 보안 이벤트 등의 로그 데이터를 수집하고 활용하는 행위임
- 분산 환경, 마이크로서비스, 클라우드 기반 시스템 증가로 인해 로그의 중요성과 구조적 설계 필요성이 급증함
- 단순한 텍스트 저장 수준을 넘어서 실시간 수집, 분석, 알림, 보존정책, 보안처리 등이 통합된 구조로 진화 중임
2. 로그 레벨(Log Level)의 설계
- 로그 레벨은 로그의 중요도 및 긴급도에 따라 분류하며, 수집 효율성과 분석 정확성 확보에 기여함
- 대표적인 로그 레벨 분류 기준은 다음과 같음
| 로그 레벨 |
설명 |
| DEBUG |
개발/테스트용 상세 정보, 디버깅 목적 사용 |
| INFO |
일반적인 시스템 상태 변화 기록, 정상 흐름 파악 목적 |
| WARN |
시스템 동작에는 지장 없지만 주의가 필요한 상황 |
| ERROR |
시스템 오류 발생, 기능 실패, 예외 처리 등 주요 오류 기록 |
| FATAL |
시스템 중단 혹은 핵심 프로세스 치명적 실패 |
- 로그 레벨 별 적절한 사용 가이드 정의 필요함
- 운영환경에서는 DEBUG 레벨을 비활성화하고, WARN 이상 레벨은 SIEM, APM 등 모니터링 시스템과 연계하는 방식이 일반적임
3. 로그 포맷(Log Format)의 표준화 설계
- 로그 분석 효율성을 위해 통일된 포맷 설계가 필수적임
- JSON 기반 구조화 로그(Structured Logging) 방식이 주류로 자리잡음
예시 로그 포맷(JSON 형식)
{
"timestamp": "2025-04-14T10:20:30Z",
"level": "ERROR",
"service": "order-service",
"message": "Order creation failed due to timeout",
"traceId": "abc123-xyz456",
"userId": "U10291",
"stacktrace": "..."
}
- 필수 포함 요소: 시간(timestamp), 레벨(level), 서비스명(service), 메시지(message), 요청 ID(traceId), 사용자 정보(userId), 예외 추적(stacktrace)
- 로그 수집기(e.g., Fluentd, Logstash)에서 파싱이 용이하도록 설계
4. 로그 회전(Log Rotation) 및 저장 정책
- 로그 파일의 무한 확장 방지를 위한 회전(Rotation) 정책 수립 필요
- 일자, 파일 용량, 백업 횟수, 저장 경로 등 기준을 기반으로 주기적 파일 분할 및 삭제 수행
회전 조건 예시
| 기준 |
설명 |
| 시간 기반 |
하루 단위 파일 분리 (예: app-20250414.log) |
| 용량 기반 |
100MB 단위 분할 후 순차 번호 부여 |
| 보존 정책 |
7일 또는 10개 파일 이상 시 삭제 또는 외부 전송 |
- 보안 로그 등은 장기 보존이 요구되므로 압축 저장, 암호화, 외부 저장소(예: S3, NAS) 연계 필요
- 로그 저장 시 디스크 IO에 부담 주지 않도록 비동기 처리, 버퍼링 적용
5. 모니터링 및 운영 시스템 연계
- 로그는 단순 저장이 아니라 운영정보, 이상징후 탐지, SLA 이탈 감지 등의 분석과 자동화 연계로 활용해야 함
연계 대상 예시
| 연계 시스템 |
설명 |
| APM (Application Performance Monitoring) |
지연 발생 로그 자동 수집 및 트랜잭션 추적 |
| SIEM (Security Information and Event Management) |
보안 이벤트 분석, 실시간 알림 및 상관분석 |
| Log Analyzer (e.g., ELK, Loki+Grafana) |
시각화 대시보드, 검색 기반 장애 진단 |
| Notification 시스템 (Slack, Email, Webhook) |
ERROR/FATAL 레벨 발생 시 실시간 전파 및 조치 유도 |
- traceId, spanId 기반의 분산 추적(Distributed Tracing) 정보가 함께 수집되어야 서비스 간 호출 흐름 분석 가능
- AI 기반 이상 탐지 적용 시, 로그 패턴 학습 기반 자동 이상 탐지 가능
6. 로깅 아키텍처 구성 예시
- 로그 수집기(Fluentd, Logstash)가 로그 파일을 수집하고 Kafka나 Redis를 통해 중앙 로그 저장소(Elasticsearch, Loki 등)로 전달
- Kibana, Grafana 등을 통해 실시간 조회 및 모니터링 구현
- 보안 로그는 별도 보안 장비로도 이중 저장되며, 로그 변조 방지를 위해 해시 처리 및 무결성 보장 필요
7. 로깅 설계 시 고려사항 요약
- 시스템 구성 요소별 로그 수준 조절 필요 (클라이언트, 서버, DB 등)
- 개인정보 포함 여부 검토 및 마스킹 처리 필수
- 로그 남기기 자체로 성능 저하 우려 있는 환경에서는 비동기 처리 및 버퍼링 구조 활용
- 각 모듈에서 발생하는 로그에 대한 식별자 명확화로 검색성과 추적성 향상
8. 결론 및 제언
- 로깅은 단순 기록을 넘어서 운영과 보안의 필수 구성요소로 자리잡고 있음
- 로그 레벨의 정합성, 포맷의 일관성, 회전 정책의 효율성, 모니터링 연계 구조가 조화를 이뤄야 고가용성 시스템 운영이 가능함
- 로그 설계 초기부터 개발자, 보안담당자, 인프라 운영팀이 협업해 전사적 표준 수립 필요
- DevSecOps 시대의 핵심은 ‘보이는 로그’가 아닌 ‘이해 가능한 로그’를 남기는 데 있음