eBPF를 활용한 서버 애플리케이션과 인프라 연관 관계 파악하기

eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널에 새로운 가능성을 열어주는 강력한 기술입니다. 기존에는 커널 레벨의 데이터를 수집하거나 분석하려면 커널 모듈을 직접 수정하거나 디버깅을 해야 했지만, eBPF는 이러한 작업을 비교적 안전하고 쉽게 수행할 수 있게 해줍니다. 오늘은 eBPF를 이용해 서버에서 실행되는 애플리케이션과 서버 로드밸런서 등 다양한 인프라 레벨의 연관 관계를 개발하는 방법을 소개하겠습니다.

eBPF란 무엇인가요?

eBPF는 리눅스 커널의 특정 이벤트에 커스텀 코드를 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능을 통해 애플리케이션의 트래픽을 실시간으로 추적하거나, 커널 레벨에서 발생하는 다양한 이벤트들을 관찰하고 분석할 수 있습니다. 즉, 애플리케이션, 네트워크 인터페이스, 로드밸런서와 같은 인프라 구성 요소들이 서로 어떻게 상호작용하는지를 보다 투명하게 볼 수 있게 됩니다.

서버 애플리케이션과 인프라의 연관 관계 파악

애플리케이션 모니터링이나 문제 해결에 있어 중요한 부분은 애플리케이션이 사용하는 인프라와의 연관 관계를 파악하는 것입니다. 예를 들어, 애플리케이션의 성능 저하가 네트워크 문제인지, 로드밸런서의 설정 때문인지, 혹은 CPU 사용률 증가 때문인지 빠르게 식별할 수 있어야 합니다. eBPF는 이런 정보를 수집하고 연관성을 시각화하는 데 탁월합니다.

eBPF를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

1. 트래픽 추적: eBPF를 사용하여 애플리케이션이 주고받는 네트워크 트래픽을 추적할 수 있습니다. 이를 통해 특정 요청이 로드밸런서에서 시작해 애플리케이션까지 전달되는 과정을 실시간으로 관찰할 수 있습니다.
2. 성능 분석: 서버에서 실행되는 각 애플리케이션의 CPU, 메모리 사용량을 추적하고, 네트워크 대기 시간 또는 패킷 손실률 등을 분석할 수 있습니다. eBPF 프로그램을 통해 이러한 데이터를 수집하면 인프라 전체의 병목 현상을 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.
3. 로드밸런서와 애플리케이션 연관 분석: eBPF를 통해 각 요청이 로드밸런서를 어떻게 통과하고 애플리케이션 서버로 전달되는지 추적할 수 있습니다. 이를 통해 로드밸런서 설정의 변경이 애플리케이션의 응답 시간에 미치는 영향을 정확히 이해할 수 있습니다.

코드 예시: 네트워크 통신 상태 및 프로세스 연관 관계 추적

eBPF와 /proc 파일 시스템을 활용하여 애플리케이션과 인프라의 연관 관계를 추적하는 방법을 코드로 설명해보겠습니다. 여기서는 /proc/$/net/tcp 파일을 이용해 네트워크 통신 상태를 확인하고, 소켓의 inode 값을 사용하여 어떤 프로세스와 통신 중인지 확인합니다. 또한 /proc/$/net/ns에서 네트워크 네임스페이스를 확인하여 다양한 네트워크 컨텍스트 간의 연관성을 파악합니다.

다음은 Python과 BCC(BPF Compiler Collection)를 활용한 예시 코드입니다:

from bcc import BPF
import os

# eBPF 프로그램 작성 - TCP 연결 상태 추적
bpf_text = """
#include <uapi/linux/ptrace.h>
#include <net/tcp.h>

BPF_HASH(sock_inodes, u32, u64);

int trace_tcp_connect(struct pt_regs *ctx, struct sock *sk) {
    u32 pid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32;
    u64 inode = sk->__sk_common.skc_inode;
    sock_inodes.update(&pid, &inode);
    return 0;
}
"""

# BPF 프로그램을 커널에 로드
b = BPF(text=bpf_text)
b.attach_kprobe(event="tcp_v4_connect", fn_name="trace_tcp_connect")

# /proc에서 인프라 정보 수집
def get_process_info():
    for pid in os.listdir('/proc'):
        if not pid.isdigit():
            continue
        try:
            with open(f"/proc/{pid}/net/tcp", 'r') as f:
                lines = f.readlines()[1:]
                for line in lines:
                    fields = line.split()
                    local_address = fields[1]
                    inode = fields[9]
                    # 여기서 eBPF에서 수집한 inode와 비교하여 연관성 분석 가능
                    if b["sock_inodes"].get(int(pid)) == inode:
                        print(f"PID {pid}와 inode {inode} 연관된 통신 발견: {local_address}")
        except IOError:
            # 접근 불가한 프로세스
            continue

get_process_info()

이 코드는 TCP 연결을 추적하고, /proc 파일 시스템을 통해 각 프로세스가 사용하는 네트워크 소켓 정보를 읽어와 eBPF에서 수집한 데이터와 비교합니다. 이를 통해 특정 프로세스와 소켓 간의 연관 관계를 명확히 파악할 수 있습니다.

그래프 데이터베이스를 이용한 연관 관계 시각화

eBPF와 /proc 파일 시스템에서 수집한 데이터를 시각화하려면 그래프 데이터베이스를 활용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, Neo4j 같은 그래프 데이터베이스를 사용하여 프로세스 간의 네트워크 통신과 리소스 사용 현황을 그래프로 표현할 수 있습니다. 이렇게 하면 인프라 전체의 상호작용을 직관적으로 이해할 수 있습니다.

다음은 Python을 이용해 Neo4j에 데이터를 삽입하는 예시입니다:

from neo4j import GraphDatabase

db = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

def create_relationship(pid, inode, local_address):
    with db.session() as session:
        session.run(
            """
            MERGE (p:Process {pid: $pid})
            MERGE (s:Socket {inode: $inode, address: $local_address})
            MERGE (p)-[:COMMUNICATES_WITH]->(s)
            """,
            pid=pid, inode=inode, local_address=local_address
        )

# 수집된 데이터를 기반으로 연관 관계 생성
create_relationship(1234, 5678, "192.168.0.1:80")

이 코드를 통해 프로세스와 소켓의 연관 관계를 Neo4j에 저장하고 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 서버 애플리케이션과 로드밸런서 등 인프라 구성 요소 간의 상호작용을 한눈에 파악할 수 있게 됩니다.

마무리

eBPF는 서버와 애플리케이션, 그리고 인프라 레벨의 연관 관계를 명확하게 파악하는 데 있어 강력한 도구입니다. 이를 통해 서버에서 발생하는 복잡한 상호작용을 명확히 이해하고, 성능 최적화와 문제 해결에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. /proc 파일 시스템과 그래프 데이터베이스를 결합하여 이러한 데이터를 시각화하고 연관성을 파악하면, 인프라의 복잡성을 더욱 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이 글을 통해 eBPF의 가능성을 이해하고, 이를 활용해 여러분의 시스템을 더욱 효율적이고 안정적으로 운영하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.