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[Dongclee의 2013년 3월 첫 번째 포스팅] Windows Assessment and Deployment Kit을 활용한 부팅 성능 개선을 위한 분석 방법 Step-By-Step 가이드

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안녕하세요… 이동철입니다. 지난 2월 포스팅할 시점에 엄청 눈이 왔었는데, 3월 포스팅하는 이 시점에 보니,, 낮 기온이 20도 가까이 올라갔네요,, 역시 세월은 변함없이 흘러가네요 ^-^

토요일 오후 날씨 너무 좋습니다. 이런 날씨에는 전망 좋은 산에 올라가서 호연지기를 키우는 게 제격인데,,, 여러분들 바깥 공기 좀 쐬세요…

오늘 소개할 내용은 사실 제 전문 분야는 아닙니다. 저는 Windows 서버 운영 체제의 효과적인 활용을 위한 설치 및 구성이 전문 분야인데,,, 가끔 성능 데이터 분석이 필요할 때가 있는데, 그 때마다 제 한계를 느끼죠,,, 그런데, 제가 최근에 아주 좋은 성능 분석 도구를 하나 발견했어요,,, 저 같은 성능 분석 비전문가도 이 도구를 활용하면 어느 정도 수준의 성능 분석을 할 수 있습니다. 그리고, 성능 분석을 위해서 반드시 필요한 과정이 정확한 데이터 수집인데, 이 또한 비전문가에게는 어렵고도 힘든 일입니다. 그러나, 이 도구는 정형화된 다양한 스크립트를 미리 제공하여, 데이터 수집의 평이성도 제공합니다. 그럼 과연 이 도구는 무엇일까요? 바로 아래 도구입니다.

Windows ADK는 무료로 제공되는 도구이고, Microsoft 다운로드 사이트에서 다운로드 받을 수 있습니다. 이 도구는 기본적으로 아래와 같은 구성 요소를 포함합니다.

“Windows 평가 서비스” 구성 요소는 바로 앞서 언급한 데이터 수집을 위한 다양한 스크립트를 사전에 제공합니다. 아래 그림이 “Windows 평가 서비스”에서 제공하는 다양한 시나리오를 기반으로 한 데이터 스크립트의 GUI 화면입니다. 즉, 아래 그림과 같이 다양한 시나리오에 대해서 사전에 필요한 성능 데이터 항목을 정의한 스크립트를 Windows 평가 서비스 도구에서 제공합니다.

“배포 도구” 및 “Windows 사전 설치 환경(Windows PE)” 구성 요소는 성능 수집 시에 표준(Baseline) 컴퓨터를 자동으로 배포하기 위한 도구입니다. 이 도구를 사용하여 원격으로 표준(Baseline) 컴퓨터를 자동으로 생성할 수 있습니다. 표준(Baseline) 컴퓨터를 자동으로 배포하기 위해서는 실제 물리적인 컴퓨터는 PXE 부팅이 가능한 PC이어야 합니다. 또한, 事前에 WDS 및 DHCP 인프라가 동일 네트워크에 구축되어 있어야 합니다.

본 포스팅에서는 Windows ADK 도구에서 제공하는 다양한 성능 분석 시나리오 중에서, 클라이언트 PC의 부팅 속도의 개선을 위한 방법을 소개합니다. 본 데모 환경에서는 아래와 같은 단계로 진행됩니다.

  1. Windows ADK 설치 및 구성
  2. Windows ADK의 자동화 스크립트, WDS 및 Windows PE를 활용하여, 표준 이미지를 표준(Baseline) 컴퓨터에 설치하는 과정을 자동화
  3. Windows 평가 서비스의 스크립트를 사용하여, 표준 이미지가 적용된 표준 컴퓨터에서 표준 부팅 성능 데이터 수집을 자동화
  4. Windows 평가 서비스의 스크립트를 사용하여, 부팅 속도가 느린 문제 컴퓨터에서 부팅 성능 데이터 수집을 자동화
  5. 표준 부팅 성능 데이터 와 느린 부팅 성능 데이터를 비교 분석하는 과정을 통해 문제 원인 파악 및 해결

위 5단계를 수행하게 되면, 부팅 속도가 느린 컴퓨터의 원인을 손 쉽게 파악할 수 있습니다. 물론, 본 포스팅을 완벽하게 수행하고 이해한 후, 모든 부팅 성능 데이터를 완벽하게 파악할 수는 없을 수도 있습니다. 다만, 이 과정을 통해 데이터 수집 및 분석 방법을 습득하고, 다른 성능 데이터 수집 및 분석을 위한 기초 단계로 이해하셨으면 합니다.

본 데모 환경은 아래 그림과 같습니다.

본 포스팅을 하면서, 혹시라도 전문가께서 이 포스팅을 보시면, 제가 잘 못 전달한 내용이 많다는 것을 바로 아실 수 있을 겁니다. 괜찮으시면, 전문가께서는 제 포스팅에 대해서 잘못된 내용을 바로 지적해 주시면 더욱 감사하겠습니다.

다음 번 포스팅에서 찾아뵙겠습니다.

감사합니다.


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