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SMS를 통한 서버관리는 꼭 이렇게 해야만 한다?!
네트워크 정보 수집 프로토콜의 모든 것 (SNMP, RMON, ICMP, Syslog)
임형섭
2024.03.04
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무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
지난 포스팅을 통해
NMS의 기본 개념
과
NMS의 구성요소와 역할
에 대해서 살펴보았는데요. 오늘은
네트워크 정보 수집을 위한 다양한 프로토콜
에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
네트워크 프로토콜(Network Protocol)은 네트워크에 연결된 장비 간의 메시지 흐름을 통제하고 관리하는 기본적인 절차와 규칙을 정한 규약입니다.
웹 브라우저, 파일 전송, 이메일 송수신, 미디어 스트리밍 등과 같은 모든 온라인 활동을 가능하게 하기 때문에 네트워크 정보 전달의 핵심요소라고 할 수 있죠.
이번 시간에는 주요
네트워크 프로토콜인 ICMP, SNMP
를 중점적으로 알아보겠습니다.
ㅣICMP는 무엇이고 어떻게 동작하는가?
ICMP(Internet Control Message Protocol)는 주로 네트워크의 경로상의 문제나, 호스트(단말)의 문제 등을 파악할 때 사용하는 프로토콜인데요. 대표적인 서비스가 ping입니다. 구체적인 동작원리를 살펴보면 다음과 같습니다.
오류 보고
◾ 네트워크에서 데이터를 보낼 때 오류가 발생하면, 오류를 발생시킨 장비(예: 라우터, 스위치)는 오류 정보를 담아 ICMP 메시지를 처음 보낸 사람에게 전송합니다. 이를 통해 무엇이 잘못됐는지 정확히 파악하고 문제를 해결할 수 있습니다.
◾ 예를 들어 한 컴퓨터에서 인터넷을 통해 데이터를 보내는데, 그 데이터가 목적지에 도달하지 못하면 ICMP가 '이 주소로는 데이터를 배달할 수 없어!'라고 알려주는 역할을 하죠. 이렇게 사용자나 네트워크 관리자가 문제를 알리고 대응할 수 있게 도와주는 게 ICMP의 주요 역할입니다.
[그림] ICMP 동작 방식
진단 및 테스트
◾ 네트워크의 연결 상태나 성능을 테스트하기 위해 ICMP 에코 요청과 에코 응답 메시지를 사용합니다. 이를 통해 네트워크의 지연시간(latency)이나 패킷 손실(packet loss) 등을 측정할 수 있습니다. '핑(ping, Packet INternet Groper)'을 대표적인 예로 들 수 있습니다.
◾ 쉽게 표현하면 '너 지금 연결 잘 되어 있니?'라고 물었을 경우 대상 장비가 '응, 잘 되어 있어!'라고 대답하면 연결이 잘 되어 있는 것이고, 대답이 없거나 늦는 것과 같은 문제를 식별하는 것이죠.
ICMP도 좋은 도구이지만, 네트워크의 복잡성이 빠르게 증가하고 호스트 수가 증가하면서 ICMP만으로는 네트워크 관리가 어려워지는 문제가 발생했는데요. 이를 개선하기 위해서 탄생한 것이 바로 SNMP입니다.
우선 SNMP의 히스토리부터 살펴보겠습니다.
ㅣSNMP 히스토리: 각 버전별 개념과 차이점은?
SNMP(Simple Network Management Protocol)는 1988년에 아래의 세 가지 니즈에 부합하기 위해 등장했습니다.
◾ ICMP보다 많은 기능의 탑재
◾ 네트워크 문제를 직관적이고 쉽게 해결할 수 있어야 함
◾ 표준화된 프로토콜의 사용
이후 몇 가지 버전을 거쳐서 현재는 네트워크 장비를 모니터링하기 위한 프로토콜로 자리를 잡아서 대부분의 NMS 상에서 이용되고 있습니다.
잠깐 SNMP의 처리단계를 살펴보면, SNMP는 Get/Set/Trap의 단순 명령 구조로 구성되는데요, 메시지 타입별 역할은 아래와 같이 정리할 수 있습니다.
위와 같은 처리단계를 가지고 있는 SNMP는 보안 기능 강화 및 기능 개선을 위해서 초기 v1 버전에서 v3 버전까지 업그레이드됐습니다.
각 버전은 보안, 성능, 유연성 등의 측면에서 발전되었으며 현재는 SNMPv2가 가장 많이 사용되고 있죠. SNMP 버전 별 특징에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
SNMP v1
가장 초기에 만들어진 프로토콜로 기본적인 정보만을 주고받아서 네트워크 장비들의 상태를 확인하고, 간단한 명령 정도만 내릴 수 있습니다. 보안에 많이 약한 편이고, 정보를 주고받을 때 특별한 암호화나 보호 방법을 사용하지 않기에 정보가 노출될 위험이 있습니다.
SNMP v2
SNMPv1의 단점을 해결하기 위해 개발된 버전입니다. 보안 기능과 네트워크 과부하, 관리 효율성 등에 대한 기능이 향상되었습니다.
MIB(Management Information Base) 구조를 개선하여, 새로운 데이터 타입과 객체 식별자(프로그래밍에서 특정 객체를 식별하는 데 사용되는 값이나 이름)을 도입했습니다. 이로써 더 많은 종류의 데이터를 효과적으로 다룰 수 있게 되었지만, v1과 호환이 안되는 문제가 있어 상용화에는 실패했습니다.
SNMP v2c (Community-Based Security)
SNMPv2c는 '커뮤니티 기반' 방식을 사용하며 'Community String' (공동체 문자열)을 이용합니다. Community String은 정보를 주고받기 위해 인증 과정에서 비밀번호를 사용하는 것으로, 학교에서 특정 비밀번호를 알고 있는 사람들만 특정 정보를 볼 수 있게 하는 것과 비슷합니다.
하지만 비밀번호가 복잡하지 않은 편이라, 조금 더 높은 보안을 필요로 하는 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다. 현재 가장 많이 사용되고 있는 버전입니다.
SNMP v3
보안과 관리 기능을 대폭 강화한 버전입니다. SNMPv3는 정보를 주고받을 때 강력한 인증과 암호화를 사용하여, 네트워크 상의 중요한 정보를 안전하게 지킬 수 있습니다.
또한 복잡한 네트워크 환경에서 사용자가 많을 경우에도, 각 사용자의 접근 권한을 관리할 수 있는 기능이 있습니다. 하지만 이전 버전들보다 더 복잡한 보안 모델과 설정 등의 이유로 널리 사용되고 있지는 않습니다.
[그림] SNMP 버전과 수를 한눈에 볼 수 있는 제니우스 EMS 화면
참고로 SNMP에는 위와 같이 다양한 버전이 있기 때문에 모든 NMS는 제니우스처럼 어떤 버전으로 수집했는지와 수를 파악할 수 있어야 합니다.
이제 SNMP에 대해서 조금 더 자세하게 살펴보겠습니다.
ㅣSNMP 자세히 보기: MIB의 개념과 구조
MIB(Management Information Base)는 관리 정보 기반이라고 불립니다. SNMP를 통해 관리되어야 할 정보나 자원들을 모아둔 것으로, Manager와 Agent 간 정보를 주고받는 정보의 집합체입니다.
MIB에는 SNMP를 통해 주고받는 정보가 어떤 의미를 가지고 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 정의가 포함되어 있습니다. 또한 각각의 정보는 '객체'라고 불리며, 이 객체들은 계층적으로 구성되어 있기에 관리하고자 하는 정보를 쉽게 찾을 수 있게 도와주죠.
대표적으로 CPU 사용량, 메모리 사용량, 포트의 up/down 같은 상태 정보 등이 MIB에 포함됩니다. 마치 항해사가 바다를 항해하기 위해 지도를 사용하는 것처럼, MIB를 통해 네트워크의 상태를 정확히 파악하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
MIB의 구조를 자세히 살펴보면 우선 큰 나무를 뒤집어 놓았다고 생각한다면 이해하기 쉽습니다. 큰 나무의 밑동(Root) → 각각의 가지(Branches) → 잎사귀(Leavers)로 나누어져 내려오는 형태인데요, 부분별로 자세히 살펴보겠습니다.
◾
밑동(Root):
모든 MIB 트리의 시작점으로, 'iso(1)', 'org(3)', 'dod(6)', 'internet(1)' 등으로 구성되어 있습니다. 여기서 'internet'은 네트워크 장비와 관련된 표준 MIB를 나타냅니다.
◾
가지(Branches):
밑동에서 나온 큰 가지들은 네트워크 장비의 다양한 부분을 나타냅니다. 예를 들어 'mgmt(2)' 가지는 일반적인 관리 정보, 'private(4)' 가지는 각 제조업체의 고유 정보 등을 의미합니다.
◾
잎사귀(Leaves):
가장 작은 단위의 정보를 나타내는 부분으로 특정 장비의 상태, 성능 지표, 설정값 등 구체적인 데이터가 저장됩니다.
MIB에서는 네트워크 장비의 정보가 여러 '분류'로 나누어져 있는데, '네트워크 인터페이스'라는 분류 아래에는 네트워크 카드의 상태, 속도, 전송된 데이터의 양과 같은 정보들이 담겨 있습니다.
MIB는 복잡해 보일 수 있지만, 네트워크 장비와 관련된 정보를 체계적으로 관리하고 접근할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이 구조 덕분에 네트워크 관리자는 네트워크의 건강 상태를 쉽게 체크하고 필요한 조정을 할 수 있습니다.
다음으로는 MIB 내의 각 객체를 고유하게 식별하는 OID에 대해서 알아보겠습니다.
ㅣSNMP 자세히 보기: OID 확인 방법과 수집항목
OID(Object Identifier)는 MIB 내에 포함되어 있는 각 개별 정도에 대한 ID 값입니다. 아래 그림에서 볼 수 있듯이, 트리의 하단 값이 OID인데 MIB의 각 개별 정보에 대한 ID를 의미합니다.
[그림] OID Tree 구조
대형 도서관에서 원하는 책을 찾을 때 책의 번호를 확인하여 빠르고 정확하게 찾는 것처럼, 특정 오브젝트의 ID(Num)을 부여한 게 OID입니다. OID는 포함하고 있는 각 정보를 숫자로 표현합니다.
◾
Enterprise OID:
네트워크 업계에서 공통으로 사용하는 OID
◾
Private OID:
각 네트워크 벤더사에서 사용하는 독자적인 OID
예를 들어 Juniper Networks라는 네트워크 스위치 벤더에서 사용하고 있는 OID 값을 [1.3.5.6.1.9 ]라는 전용 OID 값을 사용한다고 가정하면, Juniper Networks 라우터의 경우 뒤에 라우터 제품별 OID '11'이 더 붙은 [1.3.5.6.1.9.11 ] 형태의 OID로 구성됩니다.
[그림] 제니우스 예시 화면
지금까지 네트워크 모니터링에 필요한 ICMP, SNMP 그리고 MIB, OID에 대해 살펴봤습니다. 참고로 제니우스(Zenius)-NMS에서는 OID 사전을 제공하고 있으며, 이를 통하여 관리하고 싶은 항목의 MIB 항목 및 OID 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.
이제 SNMP의 주요 개념 중 하나인 SNMP Trap에 대해서 알아보겠습니다.
ㅣSNMP Trap의 개념 그리고 특징은?
Manager(관리자)는 Server(Agent)로 메시지 요청(Polling)을 하게 되고, Server(Agent)는 응답(Notifying)을 하는 방식으로 진행됩니다.
그런데 Server가 비정상적인 이벤트를 감지하면 Manager의 Polling을 기다리지 않고 바로 Manager에게 메시지를 보내는데요, 이 긴급 메시지를 Trap(트랩)이라고 합니다. 우리가 날씨에 대해서 찾아보지 않아도 폭설이 예상될 때 폭설을 경고하는 자동 알림 시스템과 비슷한 개념입니다.
[그림] SNMP 프로토콜 동작 방식
SNMP Trap은 일반적으로 높은 CPU 사용량이나 디스크 공간 부족과 같이 해결해야 할 문제를 나타냅니다. 중앙 모니터링 시스템으로 전송되어 분석 및 조치를 취할 수 있죠. 이를 통해 Manager는 큰 문제가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.
SNMP Trap의 방식과 기능을 네 가지로 나누어 살펴보겠습니다.
(1) 비동기적 알림
SNMP Trap는 주기적인 폴링이 아닌, 이벤트 기반의 알림을 통해 즉각적으로 대응할 수 있도록 비동기적인 방법을 제공합니다.
(2) 실시간 알림
SNMP Trap은 이벤트가 발생하는 즉시 알림을 제공하여, 실시간으로 네트워크 상태 및 장치 상태를 모니터링해서 문제 발생 시 즉각적인 대응과 조치를 가능하게 합니다.
(3) 이벤트 기반 모니터링
SNMP Trap은 장치나 응용 프로그램에서 특정 이벤트가 발생했을 때만 알림을 보내기 때문에, 불필요한 트래픽을 발생시키지 않습니다. 따라서 자원을 효율적으로 사용하면서 중요한 상태 변경을 식별합니다.
(4) 자동화된 대응
SNMP Trap을 사용하면 이벤트 발생 시, 자동으로 대응 조치를 취할 수 있는 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 관리자의 개입 없이 특정 이벤트에 대한 대응을 효과적으로 수행할 수 있습니다.
[그림] Zenius Syslog 감시 설정 등록 페이지(위), Zenius Syslog 이벤트 페이지(아래)
이와 같은 SNMP Trap을 통해 빠르게 이상을 탐지하는 것이 중요한데요. 제니우스(Zenius)-Syslog와 Trap에서는 Syslog, Trap에 각각 특정 이벤트 조건을 설정하여 이벤트를 감지하고, 장애를 통보할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다.
이제 마지막으로 SNMP 못지않게 네트워크 관리에 중요한 역할을 하는 Syslog, RMON에 대해서 알아보겠습니다.
ㅣ Syslog, RMON의 개념과 동작원리는?
Syslog
Syslog는 컴퓨터 시스템, 네트워크 장비, 보안 장비 등에서 일어나는 모든 상황과 변화를 서버에 기록하는 프로토콜입니다. 관리 대상인 장비에서 일어나는 모든 상황을 메모리에 기록하죠. 로그/오류 관리가 주 목적이고 Unix와 Linux에서 많이 사용됩니다.
대부분의 라우터와 스위치들은 Syslog 프로토콜을 이용하여 Log들을 Syslog 서버로 보내고, 수백수천 대의 장비에 일일이 접속하여 로그를 볼 수 없기 때문에 '중앙 집중식'으로 관리합니다.
작업 방식은 주로 Client-Push 모델로 이러우지고 있고, 장비에서 일어나는 모든 상황 변화를 Layer4 프로토콜이 메모리에 기록하며, Syslog 서버는 UDP 포트 514에서 메세지를 수신합니다.
Syslog 수집항목은 시스템 운영/네트워크/보안/애플리케이션 등과 관련된 로그를 수집 및 분석하고, 각 항목별로 오류와 트랜잭션 등에 대한 내용을 확인합니다.
출처ⓒ viettelco.net
RMON
RMON(Remote Network Monitoring)은 네트워크 장비나 서버에서 발생하는 트래픽과 문제들을 원격에서 감시하기 위해 만들어진 프로토콜로, SNMP보다 확장된 개념이라고 할 수 있습니다.
네트워크 관리자는 RMON을 통해, 네트워크의 성능을 측정하고 문제가 발생했을 때 신속하게 해결할 수 있습니다. 회사에서 인터넷이 느려지거나 연결이 되지 않을 때 RMON을 사용하면 원인을 빠르게 찾아내어 문제를 해결할 수 있죠.
RMON과 SNMP의 연관성을 우선 아래 이미지를 통해 살펴보겠습니다.
출처ⓒ dpstele.com/blog/what-is-rmon.php
좀 더 자세히 살펴보면
◾ RMON은 SNMP 위에서 작동하며, SNMP 보다 더 광범위한 데이터를 수집/분석할 수 있는 기능을 제공합니다.
◾ SNMP가 네트워크의 '기본적인 통신'을 담당한다면, RMON은 그 위에서 보다 '세밀한 관찰과 분석'을 가능하게 합니다.
◾ RMON은 SNMP의 특정 데이터를 사용하여 네트워크 트래픽 패턴이나, 성능 문제, 네트워크 내의 비정상적인 활동 등을 실시간으로 감시하고 기록할 수 있게 해줍니다.
◾ RMON에서 Probe라는 수행 장비를 사용하며, 네트워크 트래픽 및 통계 수집 그리고 성능 모니터링을 위해 활용합니다.
결과적으로 RMON의 기능을 통해 네트워크의 문제를 더 빨리 발견하고, 효율적으로 대응할 수 있죠.
마지막으로 SNMP, RMON, ICMP, Syslog의 주요 내용들을 아래 표를 통해 한눈에 살펴보겠습니다.
。。。。。。。。。。。。
지금까지 네트워크 정보 수집을 위한 다양한 프로토콜의 종류와 특징에 대해서 알아보았습니다. 효과적인 네트워크 관리를 위해서 혁신적인 기술들이 많이 개발되고 있는데요, 이를 활용해서 성공적으로 네트워크를 운영하시기를 바라겠습니다!
#네트워크 프로토콜
#SNMP
#RMON
#ICMP
#Syslog
임형섭
프리세일즈팀
안정적이고 효과적인 비즈니스 운영을 위한 고객 맞춤형 IT 인프라 모니터링 시스템을 제안합니다.
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클라우드 송환(Cloud Repatriation): 클라우드에서 다시 온프레미스로
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
하이브리드 클라우드의 5가지 도전과제
하이브리드 클라우드의 5가지 도전과제
클라우드를 활용하는 기업들은 일반적으로 하이브리드 클라우드 환경을 구성합니다. 단일 클라우드 환경에 비해서 여러 가지 장점이 있기 때문입니다. 하이브리드 클라우드는 멀티 클라우드의 일종입니다. 멀티 클라우드(Multi Cloud)는 하나 이상의 클라우드 환경을 병행하여 활용하는 것을 의미합니다. 클라우드 환경이 퍼블릭이든 프라이빗이든 상관없습니다. 멀티 클라우드는 특히 퍼블릭 클라우드 서비스를 활용할 때 하나의 서비스 제공업체에 종속되지 않고, 각 서비스의 특화된 기능을 조합하여 성능과 비용 효율성을 극대화하기 위해서 주로 활용됩니다. 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)는 반드시 하나 이상의 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스 인프라)를 함께 사용하는 방식을 일컫습니다. 이 방식은 프라이빗 클라우드의 높은 보안성과 퍼블릭 클라우드의 유연한 확장성을 동시에 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 보안 유지와 규제 준수가 요구되는 민감한 데이터는 프라이빗 클라우드에 안전하게 저장하고, 트래픽의 변동성이 커서 유연성과 확장성이 필요한 서비스는 퍼블릭 클라우드에서 처리하는 방식입니다. 이를 통해 기업은 데이터 보안과 확장성 간의 균형을 유지하며, 비용을 절감할 수 있습니다. 레거시 환경에서부터 출발하여 클라우드 전환을 실행한 대부분의 조직들은 이와 같은 하이브리드 클라우드 환경을 갖추고 있다고 볼 수 있습니다. 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드 서비스와 기업 내부의 프라이빗 클라우드 시스템 또는 온프레미스 시스템을 동시에 활용하기 때문입니다. 그러나 이러한 하이브리드 클라우드 장점을 최대한 활용하려면 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 이 과제들을 어떻게 해결하느냐에 따라 하이브리드 클라우드의 성공적인 도입과 운영이 좌우됩니다. 이러한 도전 과제들에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 통합 운영 및 자동화 체계 구축 각 클라우드 환경은 서로 다른 가상화 기술을 기반으로 운영되기 때문에, 이를 하나의 통합된 인터페이스에서 관리하려면 고유한 관리 도구와 API를 통합하고 상호 호환성을 확보하는 작업이 필수입니다. 또한, 클라우드 간에 워크로드를 자유롭게 이동하거나 자원을 효율적으로 관리하려면 일관된 오케스트레이션 체계를 구축해야 하지만, 각 클라우드가 고유의 관리 프로토콜을 사용하기 때문에 이를 통합하는 과정에서 기술적인 어려움이 발생할 수 있습니다. 이와 같은 통합 문제는 자동화 시스템 구축에서도 큰 난제로 작용합니다. 퍼블릭 클라우드의 오토스케일링(Auto Scaling)이나 리소스 프로비저닝(Resource Provisioning)과 같은 기능은 퍼블릭 클라우드에 특화된 기술로, 이를 프라이빗 클라우드에 동일하게 구현하는 것에도 어려움이 따릅니다. 이러한 기술적 차이를 해결하기 위해서는 양쪽 클라우드 환경을 통합하는 자동화 시스템을 설계해야 하며, 이 과정에서 복잡한 기술적 이슈가 제기될 수 있습니다. 예를 들어 퍼블릭 클라우드의 확장성과 유연성을 프라이빗 클라우드에서도 동일하게 적용하려면, 각 환경에 적합한 자동화 규칙과 관리 프로세스를 개발해야 합니다. 하지만 이 과정에서 많은 리소스와 시간이 요구되며, 결국 운영 효율성을 저하시키고, 자동화 시스템의 불완전함으로 인해 운영자의 수동 개입이 필요하게 되는 상황을 초래할 수 있습니다. 데이터 관리 하이브리드 클라우드 환경에서의 데이터 관리는 이동성, 일관성, 보존, 거버넌스 등 다양하고 복잡한 과제가 따릅니다. 특히 데이터가 여러 물리적 위치에 분산되어 저장하고 처리되기 때문에 모든 위치에서 일관된 상태를 유지하는 것이 어렵습니다. 예를 들어 프라이빗 클라우드에서 수정된 데이터가 퍼블릭 클라우드와 즉시 동기화되지 않을 경우, 데이터 불일치가 발생할 수 있으며 비즈니스 프로세스에 중대한 영향을 줄 수 있습니다. 또한 클라우드 간의 데이터 이동은 네트워크 성능에 크게 의존합니다. 대용량 데이터를 전송할 때 네트워크 지연이 발생하면 시스템 성능이 저하될 수 있으며, 특히 실시간 데이터 처리가 중요한 애플리케이션에는 이러한 지연이 심각한 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 실시간 데이터 처리 환경에서는 네트워크 대역폭을 최적화하고 지연 시간을 최소화하는 것이 핵심 과제이며, 이를 제대로 해결하지 못하면 비즈니스의 신속한 의사 결정과 대응 능력이 저하될 수 있습니다. 추가적으로 데이터를 여러 클라우드 환경에 복제하여 관리할 경우, 불필요한 데이터 중복이 발생할 수 있어 스토리지 비용이 크게 증가할 수 있습니다. 이러한 비용 증가를 방지하려면 철저한 데이터 복제 정책과 함께 효율적인 스토리지 관리 전략을 반드시 수립해야 합니다. 비용 관리 하이브리드 클라우드는 유연한 비용 구조를 제공하지만, 이를 효과적으로 관리하지 못할 경우 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드는 서로 다른 방식으로 비용을 책정하기 때문에, 이를 통합 관리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 특히 퍼블릭 클라우드는 사용한 만큼 요금을 부과하는 구조라서, 예상치 못한 리소스 사용이나 자원의 과도한 할당이 발생하면 비용이 급격히 증가할 위험이 있습니다. 반면, 프라이빗 클라우드는 고정된 인프라 유지 비용이 지속적으로 발생하기 때문에 두 환경의 비용을 동시에 효율적으로 통제하지 않으면 예기치 못한 지출로 이어질 수 있습니다. 따라서 이러한 이질적인 비용 모델을 결합해 장기적으로 비용을 예측하고 최적화하는 것이 매우 까다롭습니다. 워크로드의 특성에 따라 어느 환경이 더 비용 효율적인지를 판단하는 리소스 최적화 역시 복잡성을 더하는 요소입니다. 모든 워크로드가 퍼블릭 클라우드에서 비용 효율적인 것은 아니며, 프라이빗 클라우드에서 더 적합한 워크로드도 존재하기 때문에 이러한 선택이 적절히 이루어지지 않으면 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다. 네트워크 관리 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 성능은 시스템 전반의 안정성과 효율성이 직결되는 핵심 요소입니다. 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 간에 데이터 전송 시, 물리적 거리에 따른 네트워크 지연(latency)이 발생할 수밖에 없습니다. 이러한 지연은 대규모 데이터 처리 애플리케이션이나 실시간 트랜잭션을 요구하는 워크로드에서 치명적인 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위해 네트워크 경로 최적화, 지능형 트래픽 관리 및 QoS(Quality of Service) 설정과 같은 고급 네트워크 성능 튜닝이 필요합니다. 또한 하이브리드 클라우드 환경에서 빈번하게 발생하는 대규모 데이터 전송은 대역폭 제한을 초래할 수 있습니다. 적절한 네트워크 프로비저닝과 데이터 압축, 캐싱 기법을 적용하지 않으면 네트워크 병목현상이 발생하여 시스템 성능에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 더불어 네트워크 장애는 클라우드 서비스 전체에 심각한 중단을 일으킬 수 있기 때문에, 이를 예방하고 빠르게 복구할 수 있는 사전 준비가 필요합니다. 장애에 대비하려면 고가용성(HA) 네트워크 설계, 자동으로 장애를 감시하는 시스템, 그리고 멀티패스(multipath) 라우팅 같은 복구 방법을 적용해야 합니다. 하지만 이러한 작업은 여러 네트워크 계층이 얽혀 있고, 클라우드 시스템 간 상호작용이 복잡하기 때문에, 높은 기술력과 체계적인 관리를 필요로 합니다. 보안 및 규제 준수 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드라는 이질적인 환경에서 데이터를 동시에 관리하고 보호해야 하기 때문에, 다양한 보안 위협과 복잡한 규제 요구사항을 충족시키는 것이 기술적으로 까다롭습니다. 특히 프라이빗 클라우드에서는 기업이 자체적으로 설정한 보안 정책과 방화벽, 액세스 제어 등을 사용할 수 있습니다. 반면 퍼블릭 클라우드에서는 클라우드 서비스 제공자가 제공하는 보안 프로토콜과 방어 체계가 의존해야 하므로, 이 두 환경을 일관되게 통합해 운영하는 것이 매우 복잡합니다. 데이터 보호 측면에서 암호화와 키 관리가 중요한 역할을 하지만, 각 클라우드 플랫폼이 사용하는 암호화 표준 및 키 관리 프로토콜이 상이할 수 있어 이를 일관되게 적용하는 것도 중요한 이슈입니다. 또한 하이브리드 클라우드 환경에서 규제를 준수하는 것은 매우 중요한 문제입니다. 그러나 데이터가 저장된 국가나 지역마다 규제 요구사항이 다르기 때문에, 모든 규정을 충족하는 것이 어려울 수 있습니다. 예를 들어 유럽연합의 GDPR, 미국의 HIPAA 같은 규제를 준수해야 하는 경우 퍼블릭 클라우드 제공자가 데이터가 저장하는 위치나 처리 방식을 명확하게 제공하지 않으면 규제 위반 가능성이 높아질 수 있습니다. 따라서 데이터 주권을 유지하기 위한 데이터 로컬리티 정책을 엄격하게 설정하고, 이를 지속적으로 모니터링하여 규제 준수 여부를 확인하는 추가적인 노력이 필요합니다. 하이브리드 클라우드의 성공적인 운영은 앞서 설명한 다섯 가지 핵심 과제들을 '얼마나 효과적으로 해결하느냐'에 달려 있습니다. 클라우드 간의 통합 관리, 비용 효율적인 운영, 그리고 보안 및 규제 준수의 문제는 단순히 기술적 과제일 뿐만 아니라 기업의 전략적 의사결정과도 깊이 연관되어 있습니다. 따라서 이러한 문제에 대한 종합적인 접근과 체계적인 해결책이 필요합니다.
2024.10.08
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