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기술이야기 네트워크 모니터링의 4가지 최신 트렌드 기술이야기 네트워크 모니터링의 4가지 최신 트렌드 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 확산, 동영상/음악/게임 분야의 스트리밍 서비스의 성장 등으로 인해 네트워크 인프라는 점점 더 복잡해지고 있으며, 데이터 트래픽 또한 폭발적으로 증가하고 있습니다. 또한 DDoS(Distributed Denial of Service)나 스니핑(Sniffing) 공격과 같은 보안 위협도 확산되고 있습니다. 따라서 네트워크 성능을 안정적으로 유지하고 잠재적인 위협에 빠르게 대응하기 위한 네트워크 모니터링의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 한 조사에 따르면 네트워크 모니터링 시장 규모가 올해 29억 1천만 달러에 이른 후, 4년간 연평균 성장률(CARG) 9.7%를 기록하며 2028년에는 42억 1천만 달러까지 확대될 전망입니다. IT 기술과 서비스의 발전에 따라서 네트워크 모니터링은 구체적으로 어떻게 변화하고 있는지 네 가지로 나눠서 살펴보겠습니다. [1] 멀티 클라우드 환경에서의 네트워크 모니터링 벤더 종속성을 피하고 비용을 줄이며, 서비스의 성능을 높이기 위해 멀티 클라우드 전략이 많이 채택되고 있습니다. 하지만 멀티 클라우드를 구성하는 각 클라우드 서비스마다 네트워크 아키텍처와 성능이 다르기 때문에 안정적으로 네트워크를 관리하는 데에는 많은 어려움이 따르는 것도 사실입니다. 이러한 어려움을 극복하고, 멀티 클라우드의 운영 효율을 최대한 높이기 위한 네트워크 모니터링의 최근의 추세를 살펴보겠습니다. 가시성 높은 통합 대시보드를 통한 관리 복잡한 멀티 클라우드 환경에서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 가시성 높은 통합 대시보드의 활용이 증가하고 있습니다. 통합 대시보드는 여러 클라우드에 걸쳐 발생하는 트래픽 흐름, 대역폭 사용량, 그리고 네트워크 성능 지표를 한 눈에 보기 쉽게 제공합니다. 이를 통해 관리자가 각 클라우드 서비스 간의 네트워크 상태를 실시간으로 쉽게 파악하고 문제에 빠르게 대응할 수 있게 돕고 있습니다. 특히, 통합 대시보드는 네트워크 토폴로지 맵과 성능 히트맵과 같은 세부적인 기능을 통해, 복잡하게 얽힌 클라우드 간의 트래픽 흐름을 직관적으로 분석할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이를 통해 멀티 클라우드의 각 경로에서 발생할 수 있는 트래픽 불균형이나 병목 현상을 신속하게 감지하고 조정할 수 있습니다. 이와 더불어서 관리자가 자신이 중점적으로 모니터링해야 하는 지표들을 쉽게 확인할 수 있도록, 통합 대시보드의 관리자별 맞춤 설정 기능도 강화되고 있습니다. 이를 통해 관리자는 복잡한 멀티 클라우드 환경에서도 하나의 화면에서 리전별 트래픽, 네트워크 지연시간, 패킷 손실율 등 본인이 원하는 부분에 초점을 맞춰서 효율적으로 네트워크를 모니터링 할 수 있습니다. AI와 머신러닝을 통한 자동화된 분석 및 대응 AI와 머신러닝 기술이 적용된 네트워크 모니터링 시스템도 멀티 클라우드 운영 효율을 높이는데 크게 기여하고 있습니다. 우선 멀티 클라우드 환경의 네트워크는 멀티 클라우드 환경은 다양한 변수로 인해 네트워크 문제가 예측 불가능한 경우가 많습니다. 따라서 AI와 머신러닝 기술은 클라우드 간의 네트워크 상관관계, 트래픽 패턴, 대역폭 사용량, 성능 지표를 등을 학습하여 성능 저하나 장애의 잠재적 원인을 탐지하고 빠르게 알리고 있습니다. 또한 AI를 통해 실시간 트래픽 경로 분석하여 병목 현상이 발생하거나 리소스가 과도하게 사용될 경우 동적으로 VLAN 설정을 변경하거나, 트래픽을 다른 클라우드 인스턴스로 우회시키는 등의 자동화된 대응도 강화되고 있습니다. 이와 함께 네트워크 트래픽의 실시간 변화에 맞춰 QoS(서비스 품질) 정책을 자동으로 조정하여 중요한 애플리케이션에 우선순위를 부여하고, 비정상적인 트래픽을 즉시 차단하거나 제한하는 등의 대응도 자동으로 수행할 수 있습니다. 이 같은 자동화된 조치는 네트워크의 가용성을 높이고, 관리자의 개입 없이도 실시간으로 문제를 해결할 수 있어, 멀티 클라우드 환경에서의 네트워크 성능과 안정성을 높이고 있습니다. 시스템의 확장성 및 유연성 강화 멀티 클라우드 환경에서는 클라우드 리소스가 추가되거나 기존 리소스가 제거되면서, 네트워크의 구성과 요구사항이 빠르게 변동됩니다. 따라서 높은 유연성을 바탕으로 빠르게 변화하는 네트워크 환경에 신속하게 대응하는 것이 네트워크 모니터링 시스템의 중요한 요소로 자리잡았습니다. 구체적으로, 네트워크 모니터링 시스템을 통해 멀티 클라우드 인프라 내에서 새롭게 배포되는 서버나 애플리케이션을 자동으로 감지하고 이를 실시간으로 모니터링할 수 있는 것이 중요해지고 있습니다. 또한, 동적인 멀티 클라우드 환경에서 관리자가 특정 클라우드 서비스나 리소스에 맞춤형 모니터링 설정을 유연하게 적용할 수 있는 기능이 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 새로운 클라우드 환경의 네트워크를 모니터링할 때, 해당 환경에 맞춘 모니터링 템플릿을 유연하게 구성하고 배포할 수 있는 기능이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 유연한 모니터링 시스템은 멀티 클라우드 인프라의 복잡성을 효과적으로 관리하고 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 규정 준수 및 거버넌스 모니터링 멀티 클라우드 환경에서는 다양한 국가와 지역의 규제를 준수해야 합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 네트워크 트래픽, 접근 로그, 보안 이벤트 등을 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 규정 위반을 탐지하고 사전에 인지할 수 있도록 지원하고 있습니다. 특히 규정 준수(Compliance) 모니터링은 멀티 클라우드 환경에서 필수적입니다. 예를 들어, 한 클라우드가 유럽에 위치하고 있어 GDPR(유럽 일반 데이터 보호 규정)을 준수해야 하고, 다른 클라우드는 미국의 규제에 따라야 할 때, 네트워크 모니터링 시스템을 통해 각 클라우드에서 발생하는 네트워크 트래픽, 보안 이벤트와 접근 로그를 추적하고, 잠재적인 규정 위반을 사전에 탐지할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한, 거버넌스 모니터링 측면에서는 클라우드 간의 데이터 관리와 접근 통제 정책이 일관되게 적용되도록 지원합니다. 멀티 클라우드 환경에서는 다양한 클라우드 제공자 간에 민감한 데이터가 이동할 수 있기 때문에, 데이터 접근 권한을 관리하고 비인가된 접근 시도를 실시간으로 감시하는 기능이 필수적입니다. 이를 통해 기업은 데이터 유출 위험을 줄이고, 여러 규제와 거버넌스 요구 사항을 준수할 수 있습니다. [2] SDN(소프트웨어 정의 네트워킹) 모니터링 SDN(Software-Defined Networking)은 네트워크를 더 쉽게 관리할 수 있도록 설계된 기술입니다. 전통적인 네트워크는 스위치나 라우터 같은 네트워크 하드웨어 장치가 데이터의 전달 경로와 방식을 스스로 결정했습니다. 하지만 각 장비가 독립적으로 작동하다 보니 네트워크 설정을 변경하는 데 시간이 많이 걸렸고, 특히 대규모 네트워크를 통합적으로 관리하는 데 어려움이 있었습니다. 반면, SDN에서는 소프트웨어 기반의 중앙 컨트롤러(제어 평면, Control Plane)가 데이터의 전달 경로와 방식을 통합하여 결정하고 하드웨어 장치들은 이 결정에 따라 데이터를 전송하는 역할만 수행합니다. 따라서 네트워크 구성을 변경하거나 최적화하기가 쉽고, 대규모 네트워크도 효율적으로 관리할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 동시에 중앙 컨트롤러에 장애가 발생하거나 해킹을 당할 경우 네트워크 전체가 마비될 수 있는 위험이 있으며, 실시간으로 네트워크 상태를 모니터링하고 분석하는 것이 어려운 단점도 존재합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 SDN의 단점을 보완하고 장점을 강화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 실시간 데이터 수집 및 분석 실시간 데이터 분석은 네트워크 환경이 계속해서 변화하는 SDN의 특성상 매우 중요합니다. 특히 SDN에서는 스위치, 라우터, 케이블 등 네트워크 하드웨어 장치들이 정상적으로 작동하고 연결된 상태를 나타내는 '물리적 상태'와, 중앙 컨트롤러가 설정한 네트워크 경로와 적용된 정책을 의미하는 '논리적 상태'를 모두 실시간으로 정확하게 모니터링해야 합니다. 네트워크 모니터링 시스템은 이러한 물리적 상태와 논리적 상태를 추적하기 위해, 네트워크 지연 시간, 트래픽 흐름, 패킷 손실, 대역폭 사용량, 링크 상태와 같은 다양한 성능 지표를 실시간으로 수집하고 분석하는 기능을 강화하고 있습니다. 이러한 분석을 통해 네트워크 관리자가 잠재적인 문제나 성능 저하를 조기에 감지하여, 심각한 문제가 발생하기 전에 조치할 수 있도록 돕고 있습니다. 빠르고 자동화된 대응 지원 네트워크 모니터링 시스템은 네트워크 주요 데이터에 대한 수집과 분석에서 그치지 않고, SDN의 컨트롤러와 연계하여 빠르고 자동화된 대응을 지원하고 있습니다. 예를 들어, 특정 시간대에 트래픽이 과도하게 증가하면, 모니터링 시스템이 이를 실시간으로 탐지하고 SDN 컨트롤러를 통해 특정 트래픽을 다른 경로로 자동 분산시킵니다. 링크 장애가 발생하면 모니터링 시스템은 즉시 대체 경로를 설정하여 트래픽이 끊기지 않도록 조치하며, 문제가 해결되면 다시 원래의 경로로 트래픽을 재배치하는 자동 복구 기능을 수행합니다. 이처럼 네트워크 모니터링 시스템과 SDN 컨트롤러와의 연계를 통해 네트워크 운영자의 개입 없이도 스스로 문제를 해결하는 능력이 더욱 진화할 것으로 기대되고 있습니다. 보안이 강화된 모니터링 앞서 살펴본대로 SDN은 네트워크 제어를 중앙집중식으로 처리하는 구조적 특성을 가지고 있기 때문에, 중앙 컨트롤러의 보안이 매우 중요합니다. 따라서 SDN 환경에서 네트워크 모니터링 시스템은 다양한 잠재적인 보안 위협을 사전에 감지하고, 신속하게 대응할 수 있는 강화된 보안 기능을 필수적으로 갖춰가고 있습니다. 예를 들어 네트워크 상에서 발생하는 다양한 이벤트를 실시간으로 감시하고 분석하여, 비정상적인 트래픽 흐름, 의심스러운 로그인 시도, 네트워크 장치 간의 비정상적인 통신 행위 등에 대한 탐지가 가능합니다. 또한 보안을 강화하기 위해서 네트워크 모니터링 시스템과 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리 시스템), IPS(침입 방지 시스템), IDS(침입 탐지 시스템)의 통합이나 연계도 활발하게 이루어지고 있습니다. 분산형 SDN 컨트롤러 모니터링 SDN 환경에서 중앙 컨트롤러 하나에 의존하는 방식의 리스크를 줄이기 위해, 많은 네트워크 운영자들이 분산형 SDN 컨트롤러 아키텍처를 채택하고 있습니다. 분산형 컨트롤러는 각기 독립적으로 운영되면서도 상호 간에 정보와 상태를 동기화하여 안정적인 네트워크 운영이 가능합니다. 따라서 최근 네트워크 모니터링 시스템은 각 컨트롤러의 상태와 성능을 실시간으로 추적하고, 컨트롤러 간 협력 상태를 감시하여 과부하나 장애 발생 시 즉시 다른 컨트롤러로 트래픽을 자동 분산하거나 대체 컨트롤러를 할당하는 기능을 지원하고 있습니다. 또한, 분산된 컨트롤러 간의 상태 동기화 여부를 실시간으로 확인하여, 동기화 문제로 인한 비효율적인 경로 설정이나 보안 취약점을 방지하고, 문제 발생 시 즉각적인 경고 및 자동 수정 기능을 제공합니다. 장애 복구와 복원 기능 또한 필수적으로 강화되어, 장애 발생 시 대체 컨트롤러가 즉각적으로 운영을 이어받고, 문제가 해결된 후에는 트래픽을 원래 컨트롤러로 복원하는 기능도 제공하고 있습니다. [3] 엣지컴퓨팅 환경의 네트워크 모니터링 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 데이터를 중앙의 대형 데이터센터나 클라우드 서버에서 처리하는 기존 방식과 달리, 데이터를 생성하는 디바이스나 그와 가까운 위치에서 처리하는 기술입니다. 예를 들어 스마트폰, IoT 기기, 자율주행차, 또는 공장 내의 다양한 장비들이 데이터를 스스로 처리하고, 필요한 경우에만 중앙 서버나 클라우드로 데이터를 전송하는 방식입니다. 네트워크 대역폭을 절약할 수 있고, 빠른 서비스 제공이 가능해서 다양한 분야에서 활용이 증가하고 있습니다. 엣지 디바이스들이 데이터를 처리하는 위치가 분산되어 있고, 시스템이 유연하게 확장될 수 있기 때문에, 이러한 환경에 맞춰 각 디바이스와 네트워크의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 엣지컴퓨팅 맞춤형 네트워크 모니터링이 필요합니다. 엣지 노드별 모니터링 엣지 컴퓨팅 환경에서는 엣지 노드에서 발생하는 데이터를 실시간으로 정확하게 감지하고 관리해야 합니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 각 엣지 노드에 경량화된 에이전트를 배치하거나 에이전트리스 모니터링 방식 등을 활용하여 모니터링을 진행합니다. 이를 통해 엣지 노드의 주요 상태(네트워크 대역폭 소비, 지연 시간 등)를 정확히 분석하고, 비정상적인 상태를 감지하면 중앙 서버에 즉시 알림을 보내고 있습니다. 이때 엣지 노드에서 생성되는 모든 데이터를 중앙 서버로 전송하는 것은 네트워크 대역폭에 큰 부담을 줄 수 있습니다. 따라서 네트워크 모니터링 시스템은 데이터 샘플링을 통해 필수적인 데이터를 효율적으로 선택하고, 데이터 필터링을 통해 불필요한 데이터를 제거하고 전체 네트워크의 부하를 줄이면서 성능을 최적화할 수 있도록 돕고 있습니다. AI/ML 기반의 자동화된 대응 엣지 컴퓨팅의 특성상 문제 발생 시 네트워크 운영자가 모든 노드에 직접 접근해 수동으로 대응하는 것이 현실적으로 어렵습니다. 따라서 운영자의 개입 없이도 엣지 디바이스가 문제를 자율적으로 감지하고 해결할 수 있는 자동화된 대응 시스템이 중요합니다. 네트워크 모니터링 시스템에도 자동화된 대응 기능이 강화되고 있습니다. 자동화된 대응 시스템은 네트워크 모니터링과 관리의 자동화를 통해 분산된 엣지 노드에서 발생하는 문제를 실시간으로 감지하고, 즉각적인 대응을 가능하게 합니다. 특히 AI 및 ML 기술이 이러한 자동화된 대응 시스템의 핵심 기술로 작용하고 있습니다. 예를 들어 정상적인 트래픽 흐름과 비정상적인 트래픽 흐름을 구분하기 위해 각 노드의 트래픽 데이터를 분석하여, 평상시 패턴과 다른 변화를 신속히 감지하고, 이때 이상 징후가 발견되면 트래픽 차단, 리소스 재분배, 또는 네트워크 경로 변경 등의 대응 조치를 자동으로 실행함으로써 네트워크 전체의 안정성을 높이고 있습니다. 확장에 대한 원활한 지원 5G 네트워크의 확산과 IoT 디바이스의 확산등으로 엣지 노드의 수가 폭발적으로 증가하면서 각 노드에서 생성되는 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이러한 환경에서 네트워크 모니터링 시스템은 더 많은 노드를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 가져야 하며, 노드 간 상호 연결성을 포함해 분산된 네트워크 전반에 걸쳐 일관된 성능을 유지해야 합니다. 이를 위해 네트워크 모니터링 시스템은 새로운 엣지 노드가 네트워크에 추가될 때마다 별도의 수작업 설정 없이 자동으로 노드를 인식하고, 모니터링을 즉시 시작할 수 있도록 기능이 강화되고 있습니다. 또한 자동 스케일링 기능을 통해 엣지 노드가 증가하면 모니터링 시스템의 리소스를 동적으로 확장하여, 성능 저하 없이 모든 노드를 관리하고 모니터링할 수 있도록 지원하고 있습니다. [4] 네트워크 보안 강화 네트워크 모니터링 분야에서 '보안'은 항상 중요한 주제였지만, 최근 IT 기술의 발전과 빈번한 보안사고 등으로 인해 그 중요성이 더 커지고 있습니다. 네트워크 보안 강화와 관련한 주요 이슈들을 살펴보겠습니다. 제로 트러스트(Zero Trust) 보안 모델의 확산 "절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라"는 원칙에 기반한 제로 트러스트 보안 모델은 내부와 외부를 구분하지 않고, 모든 사용자와 장치의 접근을 철저히 검증하는 접근법입니다. 클라우드 서비스의 확산으로 인해 기업 네트워크의 경계가 모호해지면서 더욱 중요해지고 있습니다. 제로 트러스트 모델을 올바르게 구현하기 위해서는 네트워크의 모든 트래픽을 실시간으로 모니터링하고 비정상적인 활동을 자동으로 탐지하고 즉각적으로 대응할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이는 기존 보안 시스템이 단순히 알려진 위협을 차단하는 것에 그쳤다면, 제로 트러스트 모델에서는 잠재적인 위협까지도 감지하고 대응할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 이를 위해, 최근 네트워크 모니터링 시스템은 AI 기술을 활용하여 자동으로 이상 징후를 탐지하고, 보안 위협에 신속하게 대응하는 능력을 강화하고 있습니다. 예를 들어, AI 기반 모니터링 시스템은 평소와 다른 사용자 행동 패턴을 감지하고, 이를 바탕으로 잠재적인 보안 위협을 조기에 차단하고 있습니다. SASE(Secure Access Service Edge)의 부상 SASE는 네트워크와 보안 기능을 통합하여 클라우드 환경에서 제공하는 혁신적인 보안 모델입니다. VPN, 방화벽, 침입 탐지 시스템, 데이터 손실 방지 등을 하나의 통합 솔루션으로 제공하며, 특히 외부에서 중앙 데이터센터로의 안전한 접근을 보장하는 데 최적화되어 있습니다. SASE는 전통적인 네트워크 보안 솔루션이 클라우드 환경에서 가지는 한계를 극복하고, 어디서든 동일한 보안 수준을 유지할 수 있게 하는 장점이 있습니다. SASE의 핵심은 네트워킹과 보안 기능을 통합하여, 기업이 네트워크와 보안을 하나의 솔루션으로 관리할 수 있도록 하는 것입니다. SASE를 도입하면 방화벽, 클라우드 접근 보안 브로커(CASB), 보안 웹 게이트웨이(SWG) 등 다양한 보안 기능을 단일 플랫폼에서 통합 관리할 수 있어, IT 팀이 더 효율적이고 일관된 보안 정책을 실행할 수 있습니다. 또한, SASE는 네트워크 모니터링 시스템을 진화시켜, 다양한 보안 기능(예: 방화벽, CASB, 보안 웹 게이트웨이 등)을 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있게 합니다. 이를 통해 네트워크 가시성을 높이고, 비정상적인 활동에 대한 즉각적인 대응이 가능해지며, 궁극적으로 조직의 보안을 강화하고 있습니다. XDR(Extended Detection and Response) 도입 XDR은 전통적인 EDR(Endpoint Detection and Response)을 확장하여, 네트워크, 엔드포인트, 서버, 클라우드 환경 등에서 발생하는 보안 위협을 통합적으로 탐지하고 대응하는 기술입니다. XDR은 다양한 보안 도구와 데이터를 통합하여 상관관계를 분석함으로써, 보안 운영 팀이 위협을 보다 쉽게 이해하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원하기 때문에 많은 주목을 받고 있습니다. XDR을 활용하려면 상당한 초기 비용이 들고 관리에 어려움이 있기 때문에 많은 기업들이 XDR 전문 관리 솔루션을 도입하고 있습니다. 이에 따라 네트워크 모니터링 시스템도 단순히 네트워크 트래픽을 모니터링하는 것에서 나아가, XDR 전문 관리 솔루션과의 긴밀한 협력을 통해 통합된 보안 운영과 모니터링을 서비스로 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다. 예를 들어, 기업은 네트워크 모니터링 시스템을 통해 다양한 보안 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하며, 이를 XDR 솔루션과 통합하여 종합적인 보안 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이로 인해 보안 위협에 대한 대응 속도를 높이고, 더욱 정교한 보안 전략을 구현할 수 있게 됩니다. 멀티 클라우드와 SDN, 엣지 컴퓨팅 환경에서 네트워크 모니터링은 가시성, 유연성, 그리고 자동화된 대응 능력을 갖춘 시스템으로 진화하고 있습니다. 특히 AI와 머신러닝 기술을 활용한 자동화된 분석은 네트워크 성능 저하나 장애를 사전에 예측하고 대응하는 데 중요한 역할을 합니다. 기술의 발전에 맞추어 발전하는 네트워크 모니터링 시스템의 사용을 통해 기업은 더욱 복잡해지는 네트워크 환경에서 잠재적 위협을 신속히 탐지하고 대응할 수 있습니다. 2024.09.23
기술이야기 성공적인 네트워크 관리의 세 가지 조건! 기술이야기 성공적인 네트워크 관리의 세 가지 조건! 한 기업에서 네트워크 지연 및 접속 오류 등의 장애가 생기면 어느 정도의 피해 비용이 발생할까요? Gartner 리포트에 따르면, 1분당 평균 700만 원 이상의 비용이 발생한다고 합니다. 여기에 브랜드 신뢰도나 이미지 추락 등 당장 보이지 않는 부분까지 포함하면 피해 비용은 기하급수적으로 늘어납니다. 따라서 IT 산업에 속한 기업뿐 아니라 다른 분야의 민간기업, 그리고 정부기관과 공기업에 이르기까지 안정적으로 네트워크를 관리하기 위한 노력을 이어가고 있습니다. [그림] 네트워크 장애를 막기 위한 정부 차원의 노력 네트워크 활용도와 중요성이 증가함에 따라서 NMS(Network Management System) 시장의 규모도 빠르게 확대되고 있습니다. 전 세계적인 NMS 시장의 규모는 2022년 12조 원을 넘어서 2027년에는 19조 원에 이를 것으로 예상됩니다. 하지만 NMS를 사용한다고 네트워크 관리가 무조건 수월해지는 것은 아닙니다. 성공적인 네트워크 관리를 위한 도구로써 NMS가 갖춰야 할 세 가지 필수 항목이 있는데요, 지금부터 자세히 알아보겠습니다. ㅣNMS(네트워크 관리 시스템)의 세 가지 필수 조건 NMS 솔루션 선택 시 아래 세 가지를 꼭 점검해 보시기 바랍니다. 첫 번째, 유/무선/가상 네트워크 환경에 대한 성능 모니터링이 가능한가? NMS는 네트워크 장비부터 무선 엑세스 포인트(AP), 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)에 이르기까지 다양한 네트워크 환경에 대해서 통합적으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 또한 라우터, 스위치, 서버, 애플리케이션 등 네트워크로 연결된 모든 환경에 대한 가시성 확보가 중요합니다. 이를 통해서 트래픽, CPU 사용률, 지연시간, 장비의 다운타임 등 주요 지표들에 대한 모니터링을 통해 네트워크 성능을 최적화할 수 있게 때문이죠. [그림] NMS 예시화면 (제니우스: 전체 네트워크에 대한 통합 모니터링) 두 번째, 연관 장비에 대한 복합적인 관리가 가능한가? NMS는 네트워크 장비 관점의 트래픽과, 네트워크 장비에 연결된 서버 관점의 트래픽까지 복합적으로 분석할 수 있어야 합니다. 이러한 기능을 통해 하드웨어 오류 및 소프트웨어 장애 관리를 넘어서 서비스의 통신 상태, 트래픽 양과 흐름을 모니터링하여 전체 서비스에 대한 가용성 및 병목현상을 확인할 수 있기 때문입니다. [그림] NMS 예시화면(제니우스: 네트워크 장비 요약 view) 세 번째, 다양한 이벤트에 대한 관리가 가능한가? NMS는 임계치 기반의 즉각적인 문제 원인 식별과 정상 범위 이탈 시의 통보 기능을 통해 문제 해결 및 예방에 활용될 수 있어야 합니다. 이뿐 아니라 이벤트가 발생할 경우 스크립트를 통한 자동화 프로세스로 관리자의 업무 효율도 향상시킬 수 있어야 합니다. 더불어서 보안 취약점을 관리하여 보안 위협을 사전에 막고, 사용자의 접근으로부터 보호하는 기능도 반드시 필요합니다. 지금까지 살펴본 NMS의 세 가지 조건은 네트워크의 안정성, 보안성, 효율성을 보장하기 위한 필수조건입니다. 네트워크의 중요성과 활용도가 커지는 가운데 '제대로 된' NMS의 활용을 통해 높은 경쟁력을 확보하시기 바랍니다. 2024.05.10
기술이야기 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)의 주요 특징과 성공사례는?! 기술이야기 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)의 주요 특징과 성공사례는?! 지메일, 유튜브, 구글맵스, 구글 클라우드까지.. 구글은 자사의 다양한 서비스들이 어디에서나 원활하게 돌아갈 수 있도록, 전 세계 곳곳의 수많은 데이터 센터를 운영하고 있습니다. 구글의 한 데이터 센터 전경(출처ⓒ google.com) 그리고 이 데이터 센터간의 효율적이고 안정적인 '네트워크' 구축을 위해, 다양한 노력을 펼치고 있습니다. 사용자에게 빠른 서비스를 제공하기 위해선 데이터 센터간의 높은 연결성과 효율성이 필수조건이기 때문이죠. 구글의 네트워크 운영은 2012년에 큰 전환점을 맞이합니다. 이 변화의 중심에는 SDN(Software Defined Network, 소프트웨어 정의 네트워크)이란 기술이 있는데요. 구글의 네트워크 운영 효율과 안정성을 극적으로 개선시킨 SDN은 과연 무엇일까요? 우선 SDN의 주요 특징부터 살펴보겠습니다. ㅣSDN의 두 가지 핵심특징 SDN은 네트워크 관리를 간소화하고 네트워크 구성의 유연성을 높이기 위해 고안된 기술입니다. SDN에는 두 가지 핵심적인 특징이 있는데요. 첫 번째 특징, 컨트롤 플레인과 데이터 플레인의 분리 SDN을 대표하는 첫 번째 특징은, 네트워크 장비의 전반적인 데이터를 중앙 집중적으로 관리할 수 있는 컨트롤 플레인(Control Plane)과, 트래픽 전송 역할을 하는 데이터 플레인(Data Plane)이 분리된 것입니다. 이러한 분리에 따른 두 가지 효과를 살펴보겠습니다. (1) 최적의 로드밸런싱이 가능해짐 기존에는 라우터와 스위치 등의 네트워크 장비가 경로를 결정했었습니다. 이 장비들은 주로 최단 경로 알고리즘을 통해 패킷을 전달하기 때문에, 네트워크 관리자가 특정 경로를 원하는대로 설정하기엔 어려움이 있었습니다. 즉 '로드밸런싱'이 어려웠었죠. 하지만 SDN은 이러한 상황의 변화를 가져왔습니다. [그림] SDN 로드밸런싱 예를 들어 보겠습니다. 기존에는 경로 정보가 있을 때 U에서 나가는 트래픽을 V와 X에 각각 분산시키고 싶을 경우, 기존의 최단 알고리즘을 통하면 항상 최단의 경로로만 라우팅할 수 있었습니다. 하지만 위 [그림]처럼 SDN을 사용하면 네트워크 관리자는 전체 네트워크의 상태를 실시간으로 파악하고, 트래픽을 V와 X로 균등하게 분산시키는 등 세밀한 조정을 할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크의 효율성을 극대화하고, 트래픽 과부하나 장애 발생 시 빠르게 대응할 수 있게 되었죠. (2) 비용 절감과 효율성 증대 SDN을 통해 기업들은 고가의 전용 네트워크 장비를 사용하지 않고도, 필요한 네트워크 기능을 구현할 수 있게 되었습니다. 이에 따라서 초기 장비 투자 비용(CapEx)과 네트워크의 운영 비용(OpEx)을 모두 줄일 수 있습니다. 또한 네트워크 관리의 자동화와 최적화로 운영의 효율성을 높여주며, 장기적으로는 인적 자원에 대한 비용 절감으로도 이어집니다. 두 번째 특징, 중앙 집중식 관리 시스템 SDN을 대표하는 또다른 특징은 소프트웨어(SDN 컨트롤러)가 중앙에서 제어한다는 것입니다. 이 소프트웨어가 네트워크의 '두뇌' 역할을 하며, 네트워크의 각 기능이 어떻게 동작할지 지시합니다. 이러한 특징으로 인한 대표적인 효과를 살펴보겠습니다. (1) 유연성과 신속한 대응 기존 네트워크 시스템은 하드웨어 중심으로 돌아가기 때문에, 이 변화에 적응하기 위해선 실제 장비를 교체하거나 수동으로 설정을 변경해야 했습니다. 하지만 SDN에서는 모든 제어 기능이 '중앙'에서 소프트웨어로 이루어지기 때문에, 변경 사항이나 새로운 요구 사항이 발생했을 경우 관리자는 물리적 장비에 접근하거나 개별 설정을 조정할 필요없이 소프트웨어를 통해 네트워크를 즉시 업데이트할 수 있게 되었습니다. 이 덕분에 기존에 며칠이나 몇 주가 걸리던 네트워크 변경 작업을 몇 분 안에 할 수 있게 됐습니다. (2) 보안과 성능 최적화 기존의 전통적인 네트워크 관리 방식에서는, 네트워크의 각 부분에 대해서 심층적으로 들여다 보는 것이 어려웠습니다. 네트워크 장비와 시스템이 서로 다른 플랫폼과 프로토콜을 사용했기 때문에, 전체적인 네트워크 상태의 모니터링이 사실상 불가능했었죠. 하지만 SDN은 소프트웨어를 통한 중앙집중식 관리 시스템으로 이루어져 있기에, 네트워크의 모든 부분에 대한 실시간 통합 관리가 가능합니다. 이를 통해서 보안 위협을 빠르게 식별하고 대응할 수 있게 되었죠. 또한 트래픽 패턴을 정밀하게 분석하여 재분배하고, 트래픽 병목 현상을 예방하여 전반적인 네트워크 성능도 개선할 수 있게 됐습니다. SDN의 두 가지 특징과 그로 인한 효과를 알아봤는데요. 이제 SDN의 아키텍처와 구현 방식에 대해서도 한번 살펴보겠습니다. ㅣSDN의 아키텍처와 구현 방식 SDN 아키텍처: 세 가지 주요 계층 SDN은 네트워크 관리를 더 유연하고 효율적으로 만들기 위해, '세 가지' 주요 계층으로 구성되어 있습니다. 세 가지 계층은 앞서 언급했던 Control Plane(컨트롤 플레인)과 Data Plane(데이터 플레인), 그리고 Application Plane(응용 프로그램 계층)입니다. 각 계층은 네트워크를 관리하고 운영하는데 있어 중요한 역할을 하는데요. 각 계층별 역할과 연관성에 대해서 알아보겠습니다. 우선 아래 [그림]에 가장 하단에 위치한 Data Plane(데이터 플레인)은 Control Plane(컨트롤 플레인)이 내린 결정에 따라 실제 데이터 패킷(Data packet)을 전송하는 역할을 합니다. 데이터 플레인은 스위치, 라우터 같은 물리적 장비를 통해 구현되며, 이들 장비는 데이터 패킷을 처리하고 전달하죠. [그림] SDN 아키텍처 중간에 위치한 Control Plane(컨트롤 플레인)은 네트워크에서 어떤 데이터가 어디로 가야 하는지 결정하는 역할을 합니다. 즉 Control Plane(컨트롤 플레인)은 네트워크 트래픽을 어디로 보낼지 결정하는 역할을 합니다. 가장 위에 위치한 Application Plane(응용 프로그램 계층)은 사용자에게 서비스를 제공하는 소프트웨어 애플리케이션을 말합니다. 이 계층은 SDN의 나머지 두 계층 위에 있으며, 네트워크의 다양한 리소스를 활용해 실제 사용자에게 서비스를 제공합니다. 클라우드 스토리지 서비스나 스트리밍 서비스 같은 것이 여기에 해당됩니다. 이 서비스들은 Control Plane(컨트롤 플레인)과 Data Plane(데이터 플레인)을 통해 데이터를 주고 받으며, 사용자에게 콘텐츠를 제공하죠. 이처럼 세 계층은 서로 밀접하게 연결되어 있습니다. 다시 말해 Control Plane(컨트롤 플레인)이 네트워크의 전반적인 관리와 결정을 담당하면, Data Plane(데이터 플레인)은 그 결정을 바탕으로 실제 데이터를 전송하죠. 그리고 Application Plane(응용 프로그램 계층)은 이 모든 네트워크 인프라 위에서 동작하며, 최종 사용자에게 서비스를 제공합니다. SDN의 구현 방식 위에서 살펴본 것 처럼 SDN은 세 개의 층으로 이루어져 있는데요. 이 각각의 층이 '제대로' 역할을 수행하기 위해서 꼭 필요한 것이 SDN Controller, OpenFlow 프로토콜입니다. OpenFlow 프로토콜은 SDN 컨트롤러와 네트워크 장비 사이에서 동작하는 프로토콜입니다. 컨트롤 플레인과 데이터 플레인 사이의 소통을 담당하고 있죠. OpenFlow 프로토콜은 컨트롤 플레인이 네트워크 장비에 구체적인 지시를 내리고, 그 지시에 따라 트래픽을 어디로 보낼지 결정할 수 있게 해줍니다. [그림] SDN 컨트롤러, OpenFlow 프로토콜 SDN 컨트롤러는 이 모든 과정을 조율하는 '중앙 집중식 지휘소'라 할 수 있는데요. 컨트롤러는 네트워크의 전반적인 상황을 파악하고, 데이터 플로우를 최적화하기 위한 결정을 내리며, OpenFlow를 통해 그 결정을 네트워크 장비에 전달합니다. 컨트롤러가 없다면 마치 중앙 교통 관리 시스템이 없이 각자의 판단에 따라 움직이는 차량들처럼 혼란스러워 지겠죠. 이처럼 SDN 컨트롤러와 OpenFlow 프로토콜을 통해 구현된 중앙 집중식 네트워크 관리는 효율적이고 유연한 트래픽 조정을 가능하게 합니다. 이제 마지막으로 맨 앞에서 잠시 살펴 본 구글(Google)의 사례를 자세히 들여다보겠습니다. ㅣ사례를 통해 보는 SDN: 구글의 G-Scale 구글의 'G-Scale SDN 프로젝트(2012)'는 SDN을 가장 효과적으로 활용한 대표적인 사례입니다. 이 프로젝트는 구글이 2010년부터 진행한 OpenFlow 프로젝트의 일환으로, 구글 데이터센터 백본(BackBone)1 구간을 SDN 기반으로 전환하는 대담한 시도였죠. 구글 이 프로젝트를 통해 성취한 결과는 인상적인 수준을 넘어, 네트워크 관리 방식에 혁신을 일으켰다고 평가받고 있습니다. 구글은 얻은 대표적인 세 가지 이득을 살펴보겠습니다. *1: 백본: 전산망 속에서 근간이 되는 네트워크를 연결시켜주는 대규모 전송회선 [그림] 구글 G-Scale 프로젝트를 통해 구축된 데이터 센터(2012) 1. 인프라 리소스의 최적 활용 구글은 OpenFlow를 기반으로 한 SDN을 적용해 기존에 40~50% 수준에 머물렀던 네트워크 인프라의 활용도를 거의 100% 가까이 끌어올렸습니다. 기존 네트워크 시스템에서는 다양한 벤더의 장비들이 서로 완벽하게 호환되지 않은 문제로 인해, 전체 네트워크 장비의 효율성이 제한되곤 했었죠. 하지만 구글의 SDN 구현은 이러한 한계를 넘어서, 네트워크 자원을 훨씬 유연하게 관리할 수 있는 방법을 제시할 수 있게 했습니다. 2. WAN 대역의 경로 최적화 WAN(Wide Area Network)에서의 데이터 전송 속도와 효율성은, 전 세계 사용자들에게 고품질의 서비스를 제공하는 데 핵심적인 요소인데요. 구글은 SDN을 통해 이러한 WAN 대역의 데이터 전송 경로를 최적화하여, 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 이는 전 세계 서비스를 제공하는 구글에게 있어 대단히 중요한 성과였죠. 3. 네트워크 구축 비용의 절감 구글은 SDN 컨트롤러와 화이트박스 스위치의 조합을 통해, 데이터센터 내 네트워크 구축 비용을 대폭 낮출 수 있었습니다. 화이트박스 스위치는 사용자가 네트워크 장비의 동작방식을 직접 결정할 수 있게 하는 개방형 장비로, 구글은 이를 통해 더 효율적이고 경제적인 네트워크 인프라를 구축할 수 있게 됐습니다. 또한 구축 비용의 절감 뿐 아니라 전반적인 서비스 품질의 향상 효과도 거둘 수 있었습니다. [그림] 구글의 다양한 SDN 기술 이처럼 구글의 'G-Scale SDN 프로젝트'는 단순히 기술적 성공을 넘어서, 전 세계 통신사와 네트워크 장비 제조사들이 SDN을 도입하고 네트워크 가상화에 뛰어들게 만든 결정적 계기가 되었습니다. 구글은 여기서 한 발자국 더 나아가 BGP, Espresso, B4, Andromeda, Jupiter 등 다양한 SDN 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 이러한 노력은 네트워크의 효율성을 극대화하고, 비용을 최적화하여, 데이터 중심의 세계에서 경쟁력을 유지하고, 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하는 성과를 만들어내고 있습니다. 구글의 G-Scale 프로젝트라는 큰 성공을 만들어낸 SDN도 '어떻게 하면 안정적으로 네트워크를 관리하고 운영할 수 있을까?'라는 고민에서 시작됐습니다. 네트워크 관리의 중요성은 더욱 더 커지고 있습니다. SDN이라는 혁신적인 기술을 바로 도입하는 것도 물론 좋지만, 그 전에 현재의 네트워크를 제대로 모니터링 하고 있는지 부터 점검해봐야 합니다. 여러분의 네트워크는 제대로 관리되고 있나요? 2024.05.09
기술이야기 EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기 기술이야기 EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기 앞선 글들을 통해서 NMS의 기본 개념, 구성요소와 기능, 정보 수집 프로토콜에 대해서 알아봤었는데요. 이번 글에서는 NMS의 역사와 진화 과정, 그리고 최근 트렌드에 대해서 자세히 알아보겠습니다. EMS, NPM, 그리고 AIOps에 이르기까지 네트워크의 빠른 변화에 발맞추어 진화하고 있는 NMS에 대해서 하나씩 하나씩 살펴보겠습니다. ㅣNMS의 역사와 진화 과정 우선 NMS의 전반적인 역사와 진화 과정을 살펴보겠습니다. [1] 초기 단계 (1980년대 이전) 초기에는 네트워크 관리가 수동적이었습니다. 네트워크 운영자들은 네트워크를 모니터링하고 문제를 해결하기 위해 로그 파일을 수동으로 분석하고 감독했습니다. [2] SNMP의 등장 (1988년) SNMP(Simple Network Management Protocol)의 등장으로 네트워크 장비에서 데이터를 수집하고 이를 중앙 집중식으로 관리하는 표준 프로토콜을 통해 네트워크 관리자들이 네트워크 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있게 됐습니다. [3] 네트워크 관리 플랫폼의 출현 (1990년대 중후반) 1990년대 후반부에는 상용 및 오픈 소스 기반의 통합된 네트워크 관리 플랫폼이 등장했습니다. 이러한 플랫폼들은 다양한 네트워크 장비와 프로토콜을 지원하고, 시각화된 대시보드와 경고 기능 등을 제공하여 네트워크 관리의 편의성을 높였습니다. [4] 웹 기반 NMS (2000년대 중반) 2000년대 중반에는 웹 기반의 NMS가 등장했습니다. 이러한 시스템은 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 통해 네트워크 상태를 모니터링하고 관리할 수 있게 했습니다. [5] 클라우드 기반 NMS (2010년대 이후) 최근 몇 년간 클라우드 기반 NMS의 등장으로 네트워크 관리의 패러다임이 변화하고 있습니다. 또한 빅데이터 기술과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 네트워크 성능을 최적화하고, 향후 성능을 예측할 수 있는 성능 예측 기능까지 NMS에서 제공하고 있습니다. ㅣNMS에서 EMS로의 진화 네트워크 환경은 빠르게 변화하게 되고, 이에 따라서 NMS도 EMS로 진화하게 됩니다. NMS의 진화는 총 세 가지 세대로 나눌 수 있습니다. 1세대: 디바이스 관리 시스템 기존의 NMS는 외산 제조사에서 제공하는 전용 네트워크 솔루션이 주를 이루었습니다. CISCO의 시스코웍스(CiscoWorks), IBM의 넷뷰(NetView) HP의 네트워크 노드 매니저(Network Node Manager) 등 다양한 벤더들이 자사의 제품에 대한 모니터링 서비스를 제공하기 위해 특화된 디바이스 관리 솔루션을 내놓았죠. HP Network Node Manager 예시 화면(출처ⓒ omgfreeet.live) 물론 자사의 제품을 관리하기 위한 목적에서 출발한 솔루션이었기에, 대규모 이기종 IT 인프라 환경에 대한 모니터링 기능은 제공하지 못했습니다. 2세대: IT 인프라 관리 시스템 EMS의 등장 1세대의 NMS의 경우 빠르게 급변하는 네트워크 트렌드를 따라갈 수 없었습니다. 가상랜(VLAN), 클라이언트-서버 기술이 발달하게 되자, IP 네트워크 관계만으로 실제 토폴로지를 파악하기 어려웠습니다. 또한 네트워크장비 및 회선의 상태뿐 아니라, 서버 등의 이기종 IT 인프라 통합 모니터링에 대한 니즈와 함께 EMS(Enterprise Management System)의 시대가 시작됩니다. 이에 따라 서비스 관리 차원의 통합 관제 서비스가 등장합니다. 기존의 네트워크 모니터링뿐 아니라 서버, DBMS, WAS 등 IT 서비스를 이루고 있는 모든 인프라들에 대한 통합 모니터링에 대한 관심과 니즈가 증가했기 때문입니다. 3세대: 클라우드 네이티브 환경의 EMS 2010년 중 이후 서버, 네트워크 등 IT 인프라에 대한 클라우드 네이티브로의 전환이 가속화되었습니다. 기존의 레거시 환경에 대한 모니터링과 함께 퍼블릭, 프라이빗 클라우드에 대한 모니터링 니즈가 증가하면서 모든 환경에 대한 통합적인 가시성을 제공해 줄 수 있는 EMS가 필요하게 되었죠. 이외에도 AI의 발전을 통해 AIOps, Observability라는 이름으로 인프라에 대한 장애를 사전적으로 예측할 수 있는 기능이 필요하게 됐습니다. ㅣ네트워크 환경 변화(가상화)와 NMS의 변화 이번에는 네트워크 환경 변화에 따른 NMS의 변화에 대해서 알아보겠습니다. 네트워크 환경 변화(네트워크 가상화) 네트워크 구성 방식은 지속적으로 변화해왔습니다. 클라이언트-서버 모델부터 중앙 집중식 네트워크, MSA 환경에서의 네트워크 구성까지 이러한 변화는 기술 발전, 비즈니스 요구 사항, 보안 요구 사항 등 다양한 요인에 의해 영향을 받았는데요. 무엇보다 가장 중요한 변화는 전통적인 온 프레미스 네트워크 구조에서 네트워크 자원이 더 이상 물리적인 장비 기반의 구성이 아닌 가상화 환경에서 구성된다는 점입니다. ▪소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, 2000년대 후반 - 현재): 네트워크 관리와 제어를 분리하고 소프트웨어로 정의하여 유연성과 자동화를 향상시키는 접근 방식입니다. SDN은 네트워크 관리의 복잡성을 줄이고 가상화, 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화와 같은 새로운 기술의 통합을 촉진시켰습니다. ▪네트워크 가상화 (NFV, 현재): 기존 하드웨어 기반 전용 장비에서 수행되던 네트워크 기능을 소프트웨어로 가상화하여 하드웨어 의존성과 장비 벤더에 대한 종속성을 배제하고, 네트워크 오케스트레이션을 통해 네트워크 환경 변화에 민첩한 대응을 가능하게 합니다. ㅣ클라우드, AI 등의 등장에 따른 NMS의 방향 클라우드 네이티브가 가속화되고, AI를 통한 인프라 관리가 주요 화두로 급부상하면서 네트워크 구성과 이를 모니터링하는 NMS의 환경 역시 급변하고 있습니다. 클라우드 내의 네트워크: VPC VPC(Virtual Private Cloud)는 퍼블릭 클라우드 환경에서 사용할 수 있는 전용 사설 네트워크입니다. VPC 개념에 앞서 VPN에 대한 개념을 단단히 잡고 넘어가야 합니다. VPN(Virtual Private Network)은 가상사설망으로 '가상'이라는 단어에서 유추할 수 있듯이 실제 사설망이 아닌 가상의 사설망입니다. VPN을 통해 하나의 네트워크를 가상의 망으로 분리하여, 논리적으로 다른 네트워크인 것처럼 구성할 수 있습니다. VPC도 이와 마찬가지로 클라우드 환경을 퍼블릭과 프라이빗의 논리적인 독립된 네트워크 영역으로 분리할 수 있게 해줍니다. VPC가 등장한 후 클라우드 내에 있는 여러 리소스를 격리할 수 있게 되었는데요. 예를 들어 'IP 주소 간에는 중첩되는 부분이 없었는지', '클라우드 내에 네트워크 분리 방안' 등 다양한 문제들을 VPC를 통해 해결할 수 있었습니다. ▪서브넷(Subnet): 서브넷은 서브 네트워크(Subnetwork)의 줄임말로 IP 네트워크의 논리적인 영역을 부분적으로 나눈 하위망을 말합니다. AWS, Azure, KT클라우드, NHN 등 다양한 퍼블릭 클라우드의 VPC 서브넷을 통해 네트워크를 분리할 수 있습니다. ▪서브넷은 크게 퍼블릿 서브넷과 프라이빗 서브넷으로 나눌 수 있습니다. 말 그대로 외부 인터넷 구간과 직접적으로 통신할 수 있는 공공, 폐쇄적인 네트워크 망입니다. VPC를 이용하면 Public subnet, Private subnet, VPN only subnet 등 필요에 따라 다양한 서브넷을 생성할 수 있습니다. ▪가상 라우터와 라우트 테이블(routing table): VPC를 통해 가상의 라우터와 라우트 테이블이 생성됩니다. NPM(Network Performance Monitoring) 네트워크 퍼포먼스 모니터링(NPM)은 전통적인 네트워크 모니터링을 넘어 사용자가 경험하는 네트워크 서비스 품질을 측정, 진단, 최적화하는 프로세스입니다. NPM 솔루션은 다양한 유형의 네트워크 데이터(ex: packet, flow, metric, test result)를 결합하여 네트워크의 성능과 가용성, 그리고 사용자의 비즈니스와 연관된 네트워크 지표들을 분석합니다. 단순하게 네트워크 성능 데이터(Packet, SNMP, Flow 등)를 수집하는 수동적인 과거의 네트워크 모니터링과는 다릅니다. 우선 NPM은 네트워크 테스트(Synthetic test)를 통해 수집한 데이터까지 활용하여, 실제 네트워크 사용자가 경험하는 네트워킹 서비스 품질을 높이는데 그 목적이 있습니다. NPM 솔루션은 NPMD라는 이름으로 불리기도 합니다. Gartner는 네트워크 성능 모니터링 시장을 NPMD 시장으로 명명하고 다양한 데이터를 조합하여 활용하는 솔루션이라고 정의했습니다. 즉 기존의 ICMP, SNMP 활용 및 Flow 데이터 활용과 패킷 캡처(PCAP), 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 네트워크 데이터 활용까지 모든 네트워크 데이터를 조합하는 것이 핵심이라 할 수 있습니다. AIOps: AI를 활용한 네트워크 모니터링 AI 모델을 활용한 IT 운영을 'AIOps'라고 부릅니다. 2014년 Gartner를 통해 처음으로 등장한 이 단어는 IT 인프라 운영에 머신러닝, 빅데이터 등 AI 모델을 활용하여 리소스 관리 및 성능에 대한 예측 관리를 실현하는 것을 말합니다. 가트너에서는 AIOps에 대한 이해를 위해 관제 서비스, 운영, 자동화라는 세 가지 영역으로 분류해서 설명하고 있습니다. ▪관제(Observe): AIOps는 장애 이벤트가 발생할 때 분석에 필요한 로그, 성능 메트릭 정보 및 기타 데이터를 자동으로 수집하여 모든 데이터를 통합하고 패턴을 식별할 수 있는 관제 단계가 필요합니다. ▪운영(Engine): 수집된 데이터를 분석하여 장애의 근본 원인을 판단하고 진단하는 단계로, 장애 해결을 위해 상황에 맞는 정보를 IT 운영 담당자에게 전달하여 반복적인 장애에 대한 조치 방안을 자동화하는 과정입니다. ▪자동화(Automation): 장애 발생 시 적절한 해결책을 제시하고 정상 복구할 수 있는 방안을 제시하여, 유사 상황에도 AIOps가 자동으로 조치할 수 있는 방안을 마련하는 단계입니다. 위의 세 단계를 거쳐 AIOps를 적용하면 IT 운영을 사전 예방의 성격으로 사용자가 이용하는 서비스, 애플리케이션, 그리고 인프라까지 전 구간의 사전 예방적 모니터링을 가능하게 합니다. 또한 구축한 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 및 머신 러닝을 활용하여 그 어떠한 장애에 대한 신속한 조치와 대응도 자동으로 가능하게 합니다. Zenius를 통한 클라우드 네트워크 모니터링 참고로 Zenius를 통해 각 퍼블릭 클라우드 별 VPC 모니터링이 가능합니다. VPC의 상태 정보와 라우팅 테이블, 서브넷 목록 및 서브넷 별 상세 정보 (Subnet ID, Available IP, Availability Zone 등)에 대한 모니터링 할 수 있습니다. Zenius-CMS를 통한 AWS VPC 모니터링 이외에도 각 클라우드 서비스에 대한 상세 모니터링을 통해 클라우드 모니터링 및 온 프레미스를 하나의 화면에서 모니터링하실 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 살펴본 것처럼, 네트워크의 변화에 따라서 NMS는 계속해서 진화하고 있습니다. 현재의 네트워크 환경과 변화할 환경을 모두 완벽하게 관리할 수 있는 NMS 솔루션을 통해 안정적으로 서비스를 운영하시기 바랍니다. 2024.04.03
기술이야기 클라우드 전환과 하이브리드 클라우드가 성공하려면? 기술이야기 클라우드 전환과 하이브리드 클라우드가 성공하려면? 정부와 공공기관, 그리고 금융권과 대기업 등 모든 분야에서 클라우드 전환이 가속화되고 있습니다. 이에 따라서 가트너(Gartner)는 2018년 약 2.1조 원이었던 국내 클라우드 시장 규모가 2024년에는 약 '6조 원'에 이를 것으로 내다봤습니다. 。。。。。。。。。。。。 1. 클라우드 전환 단계 ▪초창기: 소규모 Workload가 시범적으로 전환되는 시기 ▪과도기: 인프라, 네이티브 앱 등 주요 Workload가 전환되는 시기 ▪정착기: 모든 Workload가 클라우드에서 개발/구축되는 시기 클라우드 전환은 크게 세 단계로 나누어서 진행됩니다. 대부분의 기업과 기관이 현재 '클라우드 전환 과도기'에 접어든 가운데, 몇 가지 작지 않은 이슈로 인한 어려움을 겪고 있습니다. 2. 클라우드 송환? 클라우드에서 On-Premise로 복귀?! IDC는 최근, "향후 2년 내 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 또는 비 클라우드 환경으로의 이전을 계획하고 있는 기업의 비중이 70%가 넘는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 더욱 심화될 전망이다"라고 발표했습니다. '클라우드 송환(Cloud Repatriation)'이라고도 부를 수 있는 이 같은 현상은, 주로 클라우드의 높은 비용·성능 문제·보안 및 규제·공급자 Lock-in 등이 주요 원인으로 지적되고 있습니다. 이와 같은 클라우드 전환 과도기에서의 어려움을 극복하고 효율성을 높이기 위해, '하이브리드 클라우드'로의 전환이 새로운 트렌드로 자리 잡았습니다. 3. 유연하게 활용한다! ‘하이브리드 클라우드’로의 전환 트렌드 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)는 퍼블릭·프라이빗 클라우드와 대형 IDC 센터와 같은, 온프레미스(On-Premise) 환경을 조합하여 사용하는 것을 말합니다. ⓒ디지털 서비스 이용 지원 시스템 현재 87% 이상의 기업이 2가지 이상의 멀티 클라우드를 사용하며, 72% 이상은 하이브리드 클라우드를 사용하는 것으로 나타났습니다. 하이브리드 클라우드의 장점 ▪다양한 환경을 조합하여 유연하게 리소스를 확장하거나 축소 가능 ▪민감정보를 프라이빗 클라우드에 유지하여 보안성 강화 ▪서로 다른 클라우드 환경의 장점의 조합 및 활용 가능 하이브리드 클라우드는 위와 같은 분명한 장점이 있기에, 계속해서 많은 기업과 기관이 사용할 것으로 예상됩니다. 하지만 하이브리드 클라우드도 반드시 극복해야 할 한계와 문제점이 있습니다. 하이브리드 클라우드의 한계는 크게 세 가지로 나눠볼 수 있는데요. 4. 하이브리드 클라우드의 세 가지 한계, 그리고 극복 방안 관리의 복잡성 Complexity On-Premise, 하이브리드 클라우드, 퍼블릭 클라우드 등은 모두 서로 다른 인프라 구성과 특성을 보유하고 있습니다. 따라서 다양한 CSP와 Legacy 시스템 등을 종합적으로 관제하기 위한 모니터링 기술이 필요합니다. 정책의 분산화 Decentralization 각 CSP의 독자적인 기술과 운영환경에 따라, 기업의 IT 인프라 관리 정책이 분산화될 우려가 있습니다. 따라서 서로 다른 API 환경에 대응할 수 있는 중립적인 모니터링 접근 방식이 필요합니다. 서비스 품질 이슈 Quality 이기종 환경에서의 실시간 성능 모니터링 부재로, 서비스 품질 및 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 실시간 상태 및 성능 지표 모니터링을 통한 최적의 프로비저닝 역량 확보가 중요합니다. 결국 하이브리드 클라우드의 세 가지 한계를 극복할 수 있는 '성공적인 모니터링 전략'이 필요합니다. 5. 하이브리드 클라우드 환경에서의 성공적인 모니터링 전략 앞서 살펴본 것처럼 하이브리드 클라우드의 효율을 높이고 한계를 극복하기 위해선, 성공적인 클라우드 & On-Premise 통합 모니터링이 필요합니다. 통합 모니터링을 통해서 다양한 관리 Point를 단일화하고, 일관된 IT 정책을 적용하며, 다양한 관점별 View를 통한 데이터 가시성을 확보할 수 있습니다. 또한 각 환경에 대한 실시간 성능 지표 모니터링과 신속한 장애 감지 및 원인 분석을 통해, 높은 서비스 품질을 유지할 수 있습니다. 주요 Point에 대해서 자세히 살펴본다면 다음과 같습니다. l 단일 Framework 기반의 통합 모니터링 환경 구성 성공적인 모니터링을 위해서는 Public/Private 클라우드와 On-Premise를 아우르는 단일 Framework 기반의 통합 모니터링 환경을 구성해야 합니다. 다양한 환경에 대한 통합 모니터링 시스템을 구축하여, 대시보드와 토폴로지 맵 등을 통해 분산된 IT 리소스와 서비스 정보를 한눈에 볼 수 있어야 하는 것이죠. l 퍼블릭 클라우드 모니터링: 통합 관리 및 운영 가시성 확보 제니우스(Zenius)의 클라우드 서비스 맵 이용 중인 클라우드 서비스 전체 및 개별 단위의 주요 지표 상세 모니터링으로, 가시성을 확보해야 합니다. 이를 통해서 다양한 서비스의 주요 지표를 관리, 이용 서비스 간의 연관관계 관리, 과금(Billing) 관리, 즉각적인 장애 관리를 할 수 있습니다. l 프라이빗 클라우드 모니터링: 개별적인 구성 환경을 고려한 모니터링 각 기업과 공공기관 개별적인 클라우드 구성 환경을 고려하여, 클라우드 인프라 자원을 관리하고 활용도를 높이기 위한 모니터링 전략도 필요합니다. 위의 설명처럼 쿠버네티스(Kubernetes), 컨테이너(Container), SDN 등 프라이빗 클라우드 환경을 구성하는 요소를 다각적으로 관리하여 IT 인프라 자원의 활용도를 향상시켜야 합니다. l MSA 기반 애플리케이션 모니터링 IDC에 따르면 2025년에 출시되는 앱의 90% 이상이 '클라우드 네이티브'로 구현될 전망이라고 합니다. 클라우드 네이티브의 핵심은 'MSA(Micro Service Architecture)' 방법론으로의 전환입니다. 애플리케이션을 효과적으로 실행·배포·활용하기 위한 핵심요소는 'Container'이죠. 따라서 MSA 환경에서의 성공적인 애플리케이션 관리를 위해서는 실시간 모니터링, 분산 시스템 관제, 서비스 수요 변화 대응 이 세 가지가 가장 중요합니다. 위 도표에 정리된 것처럼 컨테이너 기반의 마이크로 서비스 모니터링, 복잡화된 시스템 간 트랜잭션 분석 및 가시화, 오토스케일링 자동 대응을 통한 관제 연속성 확보 전략을 구축한다면 성공적으로 MSA 기반의 애플리케이션 모니터링을 할 수 있습니다. l 레거시 환경 모니터링 마지막으로 On-premise로 자체 보유하고 있는 레거시 장비와 프라이빗 클라우드 장비가 있는 전산실의 성공적인 모니터링을 위해서는, 먼저 On-premise 환경을 고려한 최적의 포인트 솔루션과 통합 플랫폼 기반 모니터링이 확보되어야 합니다. 또한 안정적인 On-Premise 환경 운영을 위해 전산실 부대설비(UPS, 항온 항습기 등), 환경감시(온/습도, 누수 등)에 대한 레거시 환경 맞춤형 관리가 가능해야 합니다. 물리/가상 자원 간의 그룹화 관리 기능, 다양한 자원 간의 이벤트 연관 설정 및 분석 기능도 성공적인 레거시 환경 모니터링을 위한 필수조건입니다. 6. 성공적인 모니터링 솔루션 선택 기준은? 클라우드 전환기, 하이브리드 클라우드 환경에서 성공적인 모니터링을 위한 루션 선택 기준은 1) 기술력이 있는지 2) 검증된 솔루션인지 3) 믿을 수 있는 기업인지 이렇게 세 가지로 정리할 수 있습니다. 하나, 기술력이 있는 솔루션인가? 클라우드와 레거시 통합을 위한 프레임워크 기반의 솔루션인지, 그리고 여러 환경에 존재하는 IT 자원을 통합적으로 가시화할 수 있는지, 변화에 쉽게 대응할 수 있는 사용자 맞춤 설계형 대시보드를 제공하는지를 꼭 살펴봐야 합니다. 브레인즈컴퍼니 제니우스(Zenius)의 퍼블릭 클라우드 서비스 관제 예시 또한 AI 기술을 통해 장애를 사전에 예방하는 제니우스(Zenius) 처럼, 서비스 장애로 인한 손실을 방지하기 위한 사전 장애 감지 및 대응도 지원하는지 꼭 살펴봐야 합니다. 업무 효율과 편의성을 높이기 위한 오토스케일링 자동 대응, 장애/이벤트 오토리커버리 등 운영 자동화 기능도 필수 요소입니다. 둘, 검증된 솔루션인가? 클라우드 서비스 보안인증(CSAP), 마켓플레이스 등록 등 클라우드 환경에서의 성능 검증 절차 등 거친 솔루션인지도 중요하게 살펴봐야 합니다. 또한 다수의 공공기관 및 다양한 산업군에서 사용되고 있는지도 중요한 판단 기준입니다. 셋, 믿을 수 있는 기업의 솔루션인가? 마지막으로 모니터링 서비스를 개발 및 운영한 업력, 재무 상태 안정성, 전문 인력 보유 등으로 지속적인 지원이 가능한 기업의 솔루션인지를 검토해 봐야 합니다. 。。。。。。。。。。。。 브레인즈컴퍼니는 전통적인 IT 인프라 모니터링 시장에서의 경험을 바탕으로, 하이브리드 환경에서의 성공적인 모니터링을 수행하고 있습니다. 이제 필수가 된 클라우드 전환, 제대로 된 솔루션 선택을 통해 성공적으로 진행하시기 바랍니다! 2024.01.18
기술이야기 클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로 기술이야기 클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로 다시 온프레미스로 복귀하려는 움직임 2022년 발표된 IDC 조사 결과에 의하면, 미국 기업의 71%가 향후 2년내에 ‘클라우드 송환’ 계획이 있다고 합니다. 실제 일부 애플리케이션을 클라우드에서 빼내 자체 데이터센터로 다시 가지고 오는 기업이 늘고 있습니다. 우리나라의 경우 ‘클라우드 전환’이 업계의 화두가 되고 있지만, 클라우드 전환을 10년 넘게 경험하고 있는 미국의 경우에는 이제 ‘클라우드 송환’이 또 다른 화두가 되고 있습니다. 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업이 클라우드 환경에서 운영하던 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 온프레미스 환경으로 되돌리는 것을 말합니다. 이는 퍼블릭 클라우드가 비즈니스 민첩성을 향상시킬 수 있지만, 특정한 상황에서 온프레미스보다 퍼블릭 클라우드의 지출 비용이 더 크다는 사실을 기업이 깨달으면서 해당 애플리케이션 등을 온프레미스로 복귀시키려는 IT 전략입니다. 클라우드 송환 현상은 IT 비용과 성능을 비롯한 여러 측면에서 클라우드가 항상 최선의 해결책은 아니라는 인식을 바탕으로 확대되는 추세이며 이제 기업이 비용, 성능, 보안의 극대화를 위해 기존 환경과 새로운 환경 사이에서 자연스러운 워크로드 분산을 시작했다는 의미이기도 합니다. 미처 몰랐던 클라우드 서비스의 문제점 클라우드를 채택한 기업이 클라우드 송환을 선택하는 이유는 다음과 같은 문제가 있기 때문입니다. 첫째, 클라우드 비용 문제입니다. 2022년 클라우드 현황(Flexera 2022 State of the Cloud Report) 보고서에 따르면, 클라우드 비용의 30% 정도가 낭비되고 있습니다. 클라우드 서비스가 표면적으로 내세우는 클라우드의 가장 큰 장점이 비용 절감임에도 불구하고, 클라우드 전환 OPEX(operational expenses)가 기존 CAPEX(capital expenses) 대비 더 낫다고 단정하기 어렵습니다. 초기에는 클라우드의 비용이 저렴하게 느껴지지만, 가상머신(VM)과 컨테이너 인스턴스에서 처리하는 작업이 늘어날수록 비용도 더해지기 때문입니다. 워크로드가 증가하는 스타트업은 클라우드를 통해 유연성을 확보하는 것이 비용면에서 유리하겠지만, 예측 가능한 수준의 워크플로우를 갖고 있는 기업이라면 얘기가 달라집니다. 특히, 클라우드에서는 인터넷 대역폭 및 스토리지 요금 등 추가적인 비용이 발생할 수 있습니다. 둘째, 보안 문제입니다. 기업은 클라우드 제공자가 제공하는 기본적인 보안 기능 외에도 보안 문제에 대한 책임을 직접 지게 됩니다. 또, 기업은 자체 보안 정책을 준수해야 하며, 이를 클라우드 환경에 적용하는 것이 쉽지 않습니다. 특히 복잡한 멀티클라우드 환경에서는 견고하게 클라우드 보안 아키텍처를 구축하기 어렵고 외주 처리에 따라 많은 비용이 듭니다. 셋째, 성능 문제입니다. 클라우드에서는 다른 기업과 리소스를 공유하기 때문에 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 또, 클라우드 환경에서 애플리케이션 및 데이터를 조작하는 데 필요한 대역폭이 충분하지 않을 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 기업은 성능 문제로 인해 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 넷째, 제어 문제입니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공자가 인프라 관리와 보안을 담당합니다. 이는 기업이 클라우드 환경에서는 많은 경우 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 제어할 수 없다는 것을 의미합니다. 따라서, 기업이 직접 컨트롤하지 못해서 문제가 발생한다고 느낄 때에는 클라우드 송환을 선택할 수 있습니다. 클라우드 송환의 이점 클라우드 송환(Cloud repatriation)은 기업에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 기업은 애플리케이션, 데이터, 서비스 등을 직접 관리할 수 있습니다. 이는 기업이 보안 및 규정 준수와 같은 중요한 문제를 직접 다룰 수 있도록 해주며, 제어력을 높임으로써 IT 부서가 잠재적 문제에 대비해 인사이트와 더 나은 계획을 수립할 수 있게 해줍니다. 클라우드에서는 기본적으로 클라우드 제공 업체가 인프라 관리와 보안을 담당하기 때문에, 이를 직접 제어할 수 없습니다. 클라우드 송환에 적합한 케이스는 정적인 기능을 제공하며 사용량이 많은 애플리케이션입니다. 비용이 고정되고 예측 가능한 애플리케이션은 온프레미스 환경에서 관리하는 편이 더 효과적입니다. 둘째, 기업은 클라우드 비용을 절감할 수 있습니다. 한때 퍼블릭 클라우드가 모든 문제의 해답이라고 생각했다가 퍼블릭 클라우드의 비용 특성과 이점이 기업의 상황과는 맞지 않는다는 사실을 깨닫게 됩니다. 2~3년에 걸쳐 추가되는 비용을 감안하면 퍼블릭 클라우드를 계속 사용할 만한 매력은 시간이 갈수록 희석됩니다. 기업은 반복적으로 발생하는 클라우드 운영 비용을 줄이거나 없애는 방법으로 많은 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 기업의 데이터가 여러 사이트에서 발생하고 그 양이 많다면 클라우드 환경에서 데이터를 보관하고 이동시키는 데 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 또 다른 예로 영상을 불러오고 저장하는 작업이 빈번한 영상 제작 기업의 경우, 클라우드 서버에서 병목현상이 발생할 수 있고 내부 LAN처럼 10Gbps 속도로 데이터를 옮기려면 그 비용이 저렴하지 않을 수 있습니다. 비용 외에도 데이터 이동에 많은 시간이 소모되며 이로 인해 데이터를 필터링해 최소한의 데이터만 저장해야 하는 불편함이 있습니다. 한편, 메모리와 디스크 리소스 비용이 계속 하락하면서 기업의 온프레미스 투자가 유리해지고 있습니다. 더불어 클래스 메모리 및 SDN(소프트웨어 정의 네트워크)과 같은 비용에 도움을 주는 솔루션을 활용하면, 한때 퍼블릭 클라우드의 큰 매력이었던 유연성, 확장성, 중복성의 간극이 상당부분 사라집니다. 셋째, 기업은 데이터 보호와 백업을 더욱 쉽게 할 수 있습니다. 클라우드 업체도 데이터 프라이버시에 대해 엄격하지만 온프레미스 환경에서 데이터를 저장하고 백업 받고 복구하는 것보다 더 안전할 수 없습니다. 물론 민감한 정보를 로컬 환경에 저장하는 것 역시 문제 제기가 있겠지만 최소한 고객 데이터가 사라졌을 때 무엇을 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다. 규정 준수 측면에서도 각 국마다 개인정보보호 규정이 달라 우발적인 규정 위반 가능성이 있습니다. 이러한 우려를 줄이는 방법은 애플리케이션을 특정 위치의 온프레미스 환경에서 실행하는 것입니다. 넷째, 대역폭 문제에서 자유로운 장점이 있습니다. 클라우드 환경에서 빅데이터 시스템을 활용하는 기업은 빅데이터 시스템에서 생성되는 데이터가 높은 대역폭을 요구하면서 자사 데이터 센터보다 훨씬 더 많은 운용 비용을 지불합니다. 컴퓨팅은 온디맨드이므로 탄력적인 클라우드가 유리할 수 있지만 스토리지는 매일 매초 비용이 계속 증가하고 있는 사실을 알아야 합니다. 클라우드냐 온프레미스냐 고려할 점 클라우드 송환은 비용면에서 매력적이지만 매우 도전적인 과제입니다. 클라우드 서비스 공급자는 일반적으로 클라우드에서 빠져나오기 상당히 어렵게 계약하고, 해체됐거나 아예 존재하지 않던 온프레미스 환경을 준비하기 위해 기업의 재무와 조직 운영에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 게다가 애플리케이션을 온프레미스 데이터센터로 마이그레이션하는 경우 기업은 클라우드의 확장성, 유연성, 가용성, 탄력성을 유지하기 힘들고 자체 데이터센터가 클라우드에 비해 더 안전하다는 보장을 하기도 어렵습니다. 따라서 이런 경우에는 애플리케이션에서 실행 중인 환경에 대한 종속성이 있는 부분과 단순히 데이터를 관리하는 부분을 분리하면 혼란을 최소화할 수 있습니다. 처음부터 클라우드 환경을 고려해 서비스를 설계했다면, 워크로드를 다시 데이터센터로 되돌리기 위해서는 어느 정도의 재설계가 필요하며 빅데이터에 의존하는 기업은 상당한 마이그레이션 작업을 각오해야 합니다. 이처럼 클라우드 송환은 매우 어려운 과제입니다. 따라서 처음부터 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이전하는데 매우 신중한 입장을 취하는 것이 가장 중요합니다. 그래서 최근에는 기업들이 클라우드 환경을 고수하는 것보다는 필요한 경우 클라우드와 온프레미스 환경을 융합하는 하이브리드 클라우드 전략을 선택하는 경향이 있습니다. 모든 서비스를 클라우드로 전환하는 것이 아니라, 단기간에 트래픽이나 사용자가 급속히 늘어날 가능성이 있거나, 클라우드 서비스를 활용해 서비스를 빠르게 런칭해야 하는 경우로 한정하는 것이 필요합니다. 우리나라에서도 많은 기업들이 이미 클라우드가 갖고 있는 단점들을 경험하고 온프레미스로 전환하고 있습니다만, ‘클라우드 전환’이라는 큰 물결 아래 ‘클라우드 송환(Cloud Repatriation)’에 대한 논의는 제한적입니다. 우리나라의 클라우드 전환율이 세계시장과 비교해 볼 때 현저히 낮지만, 오히려 클라우드 환경의 문제를 이미 경험한 나라들의 교훈을 미리 받아들인다면 학습비용을 줄일 수 있을 것으로 기대합니다. Zenius-EMS는 고객들이 레거시 시스템에서부터 클라우드 네이티브 시스템에 이르기까지 다양한 관점의 서버모니터링을 할 수 있도록 지원합니다. 대규모 인프라가 존재하는 데이터센터 및 클라우드 환경에서 대용량 데이터 처리에 대한 높은 성능을 확인할 수 있습니다. 고유의 특허 기술을 통해 수천대의 장비에서 발생되는 데이터들을 안정적으로 수집하고 빠르게 처리할 수 있습니다. [출처] John Edwards, "클라우드의 온프레미스 송환이 타당한 5가지 경우", IT WORLD, 2019.04.16 Steven J. Vaughan-Nichols, "모두가 '클라우드' 외칠 때 '로컬 서버' 선택해야 하는 이유, IT WORLD, 2022.07.27 Andy Patrizio, "기업 71%, 2년 이내 클라우드에서 온프레미스로 복귀할 것", IT WORLD, 2022.06.29 Clint Boulton, "'전진 위한 후퇴'··· 클라우드서 온프레미스로 송환하는 기업들", CIO Korea, 2020.03.30 Brian Adler, "Cloud Computing Trends: Flexera 2022 State of the Cloud Report", flexera, 2022.03.21 2023.04.07

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