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데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?!
원종혁
2024.02.14
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잘파세대(Z세대 + 알파 세대)에 대한 모든 것
2000년 대 후반 IT 분야에서 데브옵스(DevOps)라는 움직임이 시작된 후, 꾸준하게 관심이 이어지고 있습니다. 데브옵스와 관련된 전 세계 시장의 규모는 2023년 기준 약 15조 원으로 추산되며, 올해부터는 연평균 25.5%씩 성장하여 2032년에 118조 원에 이를 것으로 예상됩니다
(*출처: Grand View Research)
.
우리나라의 경우 네이버, 카카오, 우아한 형제들, 토스 등과 같은 국내 대기업부터 스타트업까지 데브옵스 팀을 구축하여 적극적으로 활용하고 있기도 한데요.
이처럼 많은 기업들이 말하는 데브옵스란 과연 무엇일까요? 그리고 어떻게 하면 데브옵스를 성공적으로 도입하고 활용할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps)란 무엇인가?
[그림 1] DevOps 개념 ⓒdevopedia
우선 데브옵스가 무엇인지부터 살펴봅시다. 검색 사이트에서 '데브옵스 혹은 DevOps'라고 검색하면 위 [그림1]과 같은 결과를 찾을 수 있는데요.
[그림 2] DevOps에 대한 필자의 첫인상
하지만 처음 데브옵스라는 단어를 접할 경우 [그림 2]처럼 오버랩되는 건, 필자만 그런 것은 아니라고 생각합니다. 위 그림처럼 "개발자 보러 운영까지 하라는 거야? 아니면 운영자에게 개발까지 하라는 거야?"라는 질문을 던질 수 있겠죠.
데브옵스(DevOps)는 소프트웨어의 개발(Developmnet)과 + 운영(Operations)의 합성어이다. 이는 소프트웨어 개발자와 정보기술 전문가 간의 소통, 협업 및 통합을 강조하는 개발 환경이나 문화를 말한다. 데브옵스는 소프트웨어 개발조직과 운영조직 간의 상호 의존적 대응이며, 조직이 소프트웨어 제품과 서비스를 빠른 시간에 개발 및 배포하는 것을 목적으로 한다.
ⓒ위키백과
위 내용에도 언급되었듯이, 데브옵스라는 것은 결국 단순한 기술이 아닌 환경 또는 사람들 간에 관계라고 할 수 있습니다. 그렇다면 데브옵스는 어떤 이유로 주목받을 수 있었을까요?
│ 데브옵스(DevOps)가 주목받게 된 배경은?
데브옵스가 주목받은 이유는 여러 가지 있을 수 있지만, 주요한 이유 중 몇 가지를 설명하면 다음과 같습니다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전
IT 산업의 발전에 따라 빠른 개발과 빠른 배포, 그리고 고객의 요구에 신속하게 대응하는 능력이 중요해졌습니다. 특히
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술의 발전으로 데브옵스의 필요성이 더 대두
되었는데요.
클라우드 자원의 가상화 기술과 빠른 프로비저닝
*1
을 통해 기존의 개발과 운영 간의 경계가 허물어지며, 서로 간의 협력이 필수적으로 요구되었기 때문입니다. 실제로 데브옵스만으로는 52%, 클라우드 단독 사용으로는 53%의 성능 향상을 얻었지만, 데브옵스와 클라우드가 결합된 환경에서는 평균 81%의 성능을 향상시킬 수 있다는
조사 결과
도 있습니다.
*1 프로비저닝(Provisioning): 사용자가 요청한 IT 자원을 사용할 수 있는 상태로 준비하는 것
MSA의 등장
[그림 4] 모놀리식 구조 예시(왼) [그림 5] MSA 구조 예시(오)
지금까지 운영 중인 시스템 혹은 서비스는, 하나의 큰 덩어리로 구성된 [그림 4]
모놀리식(Monolithic) 구조를 많이 사용
하고 있습니다. 안정성을 확보하고 기능 추가를 편리하게 할 수 있었기 때문이죠. 하지만 한 부분의 변경이 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있어, 유지보수가 어렵다는 한계점이 있습니다. 예를 든다면 특정 기능이 수정이 필요한 경우에도, 전체 시스템을 수정해야 해서 번거롭고 비효율적인 부분이 있습니다.
이러한 모놀리식 구조의 한계점으로 소프트웨어의 구조가 서서히 [그림 5]
MSA(Micro Service Architecture)로 변화
되고 있습니다. MSA는 통합된 하나의 덩어리를 관리하는 것이 아닌, 작은 단위로 쪼개어 관리하는 방식인데요. 관리하기도 효율적이고, 소프트웨어 품질개선과 요구사항 반영이 비교적 편리해졌습니다. 각 서비스가 독립적으로 배포되고 운영되기 때문에, 특정 기능을 수정할 때 전체 기능을 수정하거나 다시 배포할 필요가 없어진 거죠. 하지만 이러한 변화는 기존의 개발 환경과 조직 문화로 대응하기엔 어려움이 있었습니다.
이때
'데브옵스(DevOps)'
가 좋은 솔루션으로 등장한 것이죠!
데브옵스가 지속적인 통합(CI)
1
과 지속적인 배포(CD)
2
를 통해 빠른 개발 주기를 실현하고 배포할 수 있을 뿐만 아니라, 다수의 독립적인 서비스가 상호작용할 수 있도록 원활한 협업과 통합을 가능하게 했기 때문입니다.
*1 지속적인 통합(Continuous Integration, CI)
개발자가 코드를 변경할 때마다 자동으로 통합하고 빌드 하여, 소프트웨어의 품질을 빠르게 확인하는 과정
*2 지속적인 배포(Continuous Delivery, CD)
통합된 코드를 자동으로 테스트하고, 안정적으로 통과한 경우에는 자동으로 프로덕션 환경에 소프트웨어를 배포하는 것. 이에 따라 사용자에게 새로운 기능이나 수정 사항을 신속히 제공하는 과정
│ 데브옵스(DevOps) 도입 성공사례는?
이처럼 데브옵스의 정의와 주목받게 된 배경을 살펴봤는데요. 이번에는 데브옵스를 실제로 기업에 적용해 보고 성공한 사례를 자세히 살펴볼까요?
넷플릭스
넷플릭스(Netflix)는 데브옵스를 성공의 핵심요소로 삼아, 지속적으로 새로운 기능과 업데이트를 제공했습니다.
자동화된 유연한 인프라
로 사용자 경험을 향상시켰죠. 이를 통해 빠르게 변화하는 스트리밍 산업에서 앞서 나갈 수 있게 되었고, 많은 비즈니스 이점을 얻게 되었습니다. 사실 넷플릭스는 2008년 큰 장애를 겪은 후, 클라우드로 이전되면서 인프라를 혁신적으로 개편했습니다. 이로써 기존의 수직적 단일 장애 지점에서 벗어나, 수평적으로 확장 가능한 분산 시스템을 구축할 수 있었습니다.
아마존
아마존(Amazon)은 데브옵스 원칙을 초기에 채택하여, 개발과 운영팀 간의 협력을 강화했습니다.
자동화와 지속적인 통합을 강조
함에 따라, 빠른 배포 주기와 개선된 확장성을 달성할 수 있었죠. 이러한 아마존의 데브옵스 접근 방식은, 시장에서 경쟁 우위를 유지하는데 중요한 역할을 했습니다. 아마존 창립자인 제프 베이조스는 아마존의 데브옵스에 대해 '고객에게 집중하고, 혁신을 포용하며, 실험할 용기'를 강조했습니다. 베이조스는 혁신을 위해, 오해를 받고 비판받을 의향이 있어야 한다고 말했던 것이죠.
페이스북
페이스북(Facebook)은 "빠르게 움직이고 물건을 부수라"는 문화에 뿌리를 둔 데브옵스 관행을 택했습니다. 실험, 민첩성, 위험 감수를 중시하는 접근 방식을 포함해서 말이죠. 이처럼 페이스북은
지속적인 통합과 배포, 자동화된 테스팅, 모니터링
을 사용하여 사용자에게 더 빠르고 높은 품질의 새로운 기능과 업데이트를 제공하고 있습니다.
월마트
2011년부터 데브옵스를 도입한 월마트(Walmart)는
자동화와 협업 그리고 지속적인 배포
에 중점을 두었습니다. 애자일(Agile) 방법론과 클라우드 기반의 인프라 및 데브옵스 툴체인을 활용하여, 하루에 최대 100번까지 코드를 배포할 수 있게 된 것이죠. 이를 통해 디지털 변환을 가속화하고, 전자상거래 플랫폼을 개선하며, 고객 경험을 향상시킬 수 있었습니다.
위 기업들은 데브옵스라는 도구를 효과적으로 활용하여 비즈니스 성과를 창출하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있었습니다. 그렇다면 데브옵스를 도입하기만 하면 무조건 성공할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps)의 오해와 한계
앞선 질문에 대한 대답은 아쉽게도 NO입니다. 데브옵스는 개발 환경과 문화를 전부 해결해 줄 수 있는 '만능책'은 아니라는 것이죠. 데브옵스가 도입된 이후 새로운 한계점이 발견되었고, 실패할 사례들도 적지 않게 나왔습니다.
이러한 결과는 아래와 같은 오해들에서 비롯될 확률이 높은데요. 대표적으로 3가지만 살펴봅시다.
[그림 6] DevOps 구현을 위한 도구 ⓒMedium_Ajesh Martin
오해 1. 데브옵스는 일종의 단순한 도구일 뿐이다?
데브옵스를 '일종의 도구'로만 보는 것은 잘못된 판단입니다. 물론 여러 팀에서 보다 더 나은 환경과 문화를 위해 슬랙(Slack), 젠킨즈(Jenkins), 도커(Docker) 등 여러 도구를 사용하는 것은 좋습니다.
하지만 데브옵스는 이보다 더 광범위한 접근 방식을 담고 있습니다. 즉 개발과 운영팀 간의 협력과 더 빠른 소프트웨어 개발과 배포를 가능하게 하는 방법론을 포함한다는 것이죠. 다시 말해 데브옵스라는 '도구'를 이용하기 이전에, 문화적 그리고 기술적 접근 방식이 바탕이 되어야 데브옵스라는 툴이 도움 될 수 있습니다.
오해 2. 데브옵스는 모든 조직에 적합하다?
만약 '다른 회사에 데브옵스라는 팀이 있으니, 우리도 데브옵스 팀을 만들자'라는 식으로 접근한다면, [그림 2]와 같은 모습이 될 것으로 예상됩니다. 즉 데브옵스의 조직 체계를 구성한다고 해서 데브옵스가 실현될 순 없습니다. 서로 다른 입장과 상황이 있는 개발자-팀-회사, 운영자-팀-회사 간에 상당한 노력을 통해 만들어 내는 것이 더 중요한 것이죠.
이와 비슷한 사례로 애자일(Agile) 문화가 있습니다. 2000년대 초반 '애자일 소프트웨어 선언문'으로 다양한 애자일 방법론이 주목을 받았었죠. 개발에서 빠르고 유연한 방법을 강조하며, 이후 많은 기업들이 애자일 방법론을 도입하게 되며 유행처럼 번져갔습니다.
[그림 7] Agile 프로세스
여기서 애자일 문화를 도입한 많은 기업들이 간과했던 사실은, 애자일 문화 도입 자체가 '해결책'이라고 생각했다는 점입니다. 이보다 기존의 조직 문화에서 애자일 문화를 도입하는 것이 적합한 상황인지, 기존의 프로세스보다 효과를 발휘할 수 있는지, 팀 구성원들이 충분히 적응할 수 있는 문화인지 등을 우선적으로 고려하는 것이 더 중요합니다.
데브옵스 역시 마찬가지로 기존의 조직 규모, 문화, 프로젝트의 특성에 대한 명확한 이해가 먼저 선행되어야 합니다. 데브옵스 도입 전에 조직의 현재 상황과 목표를 면밀히 평가한 후, 점진적으로 도입하는 것이 중요하죠. 대기업이나 캐시카우가 있는 기업들이 데브옵스를 실행했다고 해서, 또는 단지 트렌드라는 이유만으로 도입하는 것은 위험할 수 있습니다.
오해 3. 데브옵스는 빠른 소프트웨어 배포만을 목표로 한다?
데브옵스는 속도만 중시하고 품질이나 안정성을 소홀히 한다는 인식이 있습니다. 하지만 데브옵스는 소프트웨어의 빠른 배포뿐만 아니라, 품질과 안정성 그리고 보안을 동시에 추구해야 합니다. 이에 따라 지속적인 통합과 배포(CI/CD), 자동화된 테스트, 모니터링 등을 통해 이러한 목표를 달성하려고 노력해야 하죠.
이처럼 데브옵스라는 도구를 도입하고 데브옵스 팀을 구성했다고 해서, 데브옵스가 즉각적으로 실현되는 것은 아닙니다.
│ 데브옵스(DevOps) 보다 선행되어야 하는 '이것'
진정한 데브옵스를 실현하기 위한 방법을 한 문장으로 표현한다면 다음과 같습니다.
"싸우지 말고 함께
소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어봐요"
힘 빠지는 결론일 수도 있습니다. 하지만 데브옵스를 도입하기 이전에 더 선행되어야 할 것은 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로를 이해하고, 협력하며, 보다 안정적인 시스템과 서비스를 제공하는 '문화'를 만드는 것이 더 현실적인 행동이라고 생각합니다.
물론 데브(Dev)와 옵스(Ops)는 우선순위가 동일하지 않고, 동일한 언어를 사용하지 않을 수 있으며, 매우 다른 관점에서 문제 해결될 가능성이 높습니다. 이처럼 팀을 하나로 모으기 위해서는 상당한 시간과 지속적인 노력이 필요한 것이죠.
그렇다면 어떤 방식으로 팀 협업 문화를 만들어야, 데브옵스를 보다 성공적으로 도입할 수 있을까요?
│ 데브옵스(DevOps) 성공을 위한 첫걸음
먼저 조직 내의 문화를 이해한 다음, 조직 내 교육과 커뮤니케이션을 강화하는 것이 중요한데요. 구체적인 방안을 제안한다면 다음과 같습니다.
로테이션 프로그램 도입
진정한 데브옵스를 실현하려면, 무엇보다 각 부서의 업무적인 이해가 중요합니다. 가장 직관적인 방법으로는 다른 부서의 업무를 '직접 체험'해 보는 것입니다. 예를 든다면 개발자가 운영팀의 업무를 수행하거나, 보안 팀이 개발 업무에 참여하는 등, 다양한 부서 간의 경험을 쌓아 보는 것이죠. 이를 통해 서로의 업무 환경과 각 부서 간의 역할을 이해하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다.
지식 공유 플랫폼 구축
내부 플랫폼이나 문서화된 지식 공유 시스템을 구축하는 방법도 있습니다. 각 부서의 업무와 프로세스에 대한 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이죠. 예를 들면 데브옵스 문화나 기술적인 도구, 프로세스 등을 포함하여 다양한 지식을 공유합니다. 이를 통해 각 부서의 업무 특성을 명확히 이해할 수 있고, 협업을 원활하게 진행할 수 있겠죠.
정기적인 교육 세션
빠르게 변화하는 기술에 대응하기 위해, 팀원들이 지속적으로 학습하고 발전해야 합니다. 정기적인 교육은 이러한 학습을 지원하는 데 중요한 역할을 하는데요. 예를 든다면 새로 도입된 CI/CD 도구에 대한 워크숍을 개최하여, 팀원들이 해당 도구의 사용법과 이점을 학습할 수 있도록 합니다. 또한 현재 사용 중인 프로세스 개선점에 대한 세션을 주기적으로 열어, 팀원들이 학습한 내용을 바탕으로 업무에 효율적으로 적용할 수 있습니다. 만약 특정 분야에 강점을 가진 팀원이 있어 주기적으로 자신의 경험과 성과를 공유한다면, 팀 전체에게 영감을 주고 학습 기회를 제공할 수도 있겠죠.
스탠드 업 미팅 활성화
매일 정해진 시간에 각 팀원이 자신의 진행 상황이나 이슈, 계획을 간결하게 공유합니다. 정해진 시간을 지키고 효율적인 미팅 진행을 위해, 공유하는 팀원들의 말에 집중하되 '총 15분'을 초과하지 않도록 노력하는 것이 중요합니다. 이를 통해 짧은 시간 동안 팀 전체가 빠르게 현재 상황을 파악하고, 실시간으로 정보를 공유하며, 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다.
이처럼 위와 같은 방법들을 통해 구성원들이 효과적으로 협력할 수 있는 환경을 조성하는 노력들이 필요합니다.
。。。。。。。。。。。。
많은 기업들이 경쟁에서 지지 않기 위해 도입하고 있는 데브옵스(DevOps).
하지만 진정한 데브옵스를 실현하기 위해서는
"싸우지 말고 소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어 봐요"
라는 문장처럼 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로 이해하고, 협력하는 문화가 선행되는 것이 매우 중요합니다.
즉 너희 팀 vs 우리 팀 업무를 구분하지 않고 함께 협력하여, 아이디어를 생산하고, 가치를 창출해야 하는 것이죠. 혹시 아직 데브옵스를 도입하기 전이거나, 도입 이후에 올바르게 활용되고 있는지 궁금하시다면, 오늘 이 글을 통해 심도 있게 생각해 보시는 건 어떨까요?
#데브옵스
#DevOps
#MSA
#클라우드컴퓨팅
원종혁
솔루션사업팀
최일선에서 일하는 솔루션사업팀에서 근무 중입니다.
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NMS(네트워크 관리 시스템)에 대해서 꼭 알아야 할 네 가지
NMS(네트워크 관리 시스템)에 대해서 꼭 알아야 할 네 가지
산업 분야를 통틀어서 최근 모든 기업과 공공기관들의 ‘네트워크’ 활용도와 의존도가 빠르게 증가하고 있습니다. 따라서 이제 ‘안정적인 네트워크 관리 = 성공적인 비즈니스 운영’이라고도 할 수 있는데요. 오늘은 네트워크를 안정적으로 유지해서 성공적인 비즈니스 운영을 도와주는, NMS(Network Management System, 네트워크 관리 시스템)에 대해서 자세히 알아보겠습니다. NMS의 등장 배경, 시대별 변화, 그리고 핵심 개념과 실제 사례까지 NMS에 대해서 꼭 알아야 할 네 가지는 무엇일까요? 。。。。。。。。。。。。 │NMS(네트워크 관리 시스템)의 기본 개념과 등장 배경 NMS란 다양한 이기종 네트워크 장치(Network device)를 중앙에서 관리하고 감시할 수 있는 시스템입니다. 즉 전체 네트워크를 중앙 시스템을 통해 모니터링, 진단, 분석, 가용성을 유지하기 위해 만들어진 시스템을 말합니다. NMS의 필요성과 등장 배경은 OSI의 SMFAs(Specific Management Functional Areas)의 다섯 가지 영역(FCAPS)로 정리할 수 있습니다. 장애관리(Fault Management): 경보 감시, 고장 위치의 측정 시험 등 NMS의 첫 번째 관심사는 네트워크의 가용성을 보장하는 것입니다. 네트워크에서 발생하는 장애를 감지·격리·복구하는 과정으로, 네트워크 가동 시간을 최대화하고 서비스 중단을 최소화하는 것이 목적입니다. 구성 관리(Configuration Management): 설비제공, 상태 제어, 설치 지원 등 네트워크의 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 설정 등)를 관리하는 과정으로, 네트워크의 변경 사항을 추적하고 일관된 네트워크 성능과 안정성을 유지하는 데 중요합니다. 계정관리(Accounting Management): 계정(과금) 정보의 수집/저장/제어 등 네트워크 자원의 사용량을 추적하고 기록하는 과정이며, 자원의 할당과 과금에 사용됩니다. 사용량, 사용시간, 서비스 품질, 장비 사용률 등 네트워크 관리 및 운영에 관한 비용 할당 시 필요합니다. 성능 관리(Performance Management): 성능감시/트래픽 관리/품질관리/통계관리 네트워크의 트래픽이 특정 시간에 급증하는 것을 성능 관리 시스템이 감지했을 때, 이 정보를 사용하여 네트워크 용량을 적절히 조정하거나 트래픽을 분산시킬 수 있습니다. 보안 관리(Security Management): 보안/안전/기밀 관리 등 보안 관리 시스템은 사용자의 무단 엑세스 시도를 감지하며 즉시 차단할 수 있는 접근 제어, 인증, 암호화, 키관리 등을 관리하는 것과 관련이 있습니다. 네트워크 인프라의 로그 모니터링을 통해 잠재적인 보안 문제를 사전에 예방할 수 있습니다. 위와 같은 등장 배경과 필요성을 가진 NMS, 시대별로는 어떻게 변해왔는지 살펴보겠습니다. │NMS(네트워크 관리 시스템)의 시대별 변화 1980년대 초부터 현재에 이르기까지 NMS의 시대별 변화를 간략히 살펴보면 다음과 같습니다. 1980년대 ~ 2010년대 초 1980년대에 등장한 초기 NMS는 단순한 모니터링과 제어에 둔 간단한 형태였고, 특정 벤더의 하드웨어에 종속되고 표준화가 제대로 이루어지지 않았었습니다. 1990년대에 들어서 네트워크의 복잡성이 커지면서 NMS의 필요성도 증가했습니다. 이때 보안 기능이 향상된 SNMPv2와 같은 표준 프로토콜이 도입되면서, 다양한 제조사의 장비를 하나의 시스템으로 통합 관리할 수 있게 되었습니다. 또한 네트워크뿐만 아니라 서버까지 같이 관리하기 위한 SNMS(Server and network Management System)와, 더 나아가 EMS(ITIM)도 나오게 되었습니다. 이후 2000년대 초반에 웹 기반 NMS 솔루션이 등장하면서, 사용자 친화적인 인터페이스와 원격 접근 기능 등을 통해 효율적인 네트워크 관리가 가능해졌습니다. 2010년대 중반 ~ 2010년대 후반 NMS는 2010년대 중반부터 등장한 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능(AI) 등의 기술과 함께 더욱 고도화되었습니다. 점점 더 다양한 네트워크와 서비스를 통합 관리하며, 자동화된 분석과 의사결정을 지원하게 되었습니다. 최신 동향 최근에는 AI와 머신러닝을 활용하여 예측 분석, 네트워크의 자동 최적화, 사이버 보안 통합 등이 NMS의 중요한 요소로 강조되고 있습니다. 또한 새로운 네트워크 기술인 5G의 도입으로 NMS는 더욱 복잡해지고 다양한 네트워크 환경을 관리하게 되었습니다. 이처럼 NMS는 네트워크 기술의 발전과 산업의 변화에 발맞추어, 지속적이고 빠르게 발전하고 있습니다. 이제 NMS의 구조에 대해서 자세히 알아보겠습니다. │NMS(네트워크 관리 시스템)의 3-Tier 아키텍처 NMS는 3-Tier 아키텍처(수집-저장-표출)로 구성되어 있습니다. 각각 독립된 계층으로 구분되어 있는데요. 특정 부분의 업그레이드가 필요할 때 해당 계층만 영향을 주기 때문에 시스템을 보다 쉽게 관리할 수 있습니다. 다시 정리한다면 NMS Manager에서 SNMP · ICMP · RMON 등 다양한 네트워크 프로토콜을 활용하여, 네트워크 자원의 성능 데이터를 수집합니다. 만약 Managed Device 장비들이 한계치에 도달하거나 장애가 발생했을 경우, 즉각적으로 User Interface를 통해 사용자에게 알립니다. 그렇다면 NMS의 핵심 기능은 무엇일까요? │NMS(네트워크 관리 시스템)의 핵심 기능 네트워크 장애에 대한 신속한 파악과 대응이 반드시 필요한 NMS의 핵심 기능에는 어떤 것들이 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 장애 관리 네트워크 인프라의 결함이나 오류를 탐지하고 경고 및 알림을 생성하여, 관리자가 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 다운타임을 최소화하고 서비스 지속성을 보장합니다. 예를 들어 네트워크의 라우터가 다운될 경우, NMS는 즉시 관리자에게 경고를 보내 신속한 문제 해결을 도와줍니다. 성능 관리 네트워크 구성 자원인 트래픽 가용성, 응답시간, 사용량, 오류량, 처리 속도 등을 추적하고 최적화합니다. 또한 부하가 발생하지 않도록 문제점을 미리 검출해 안정적인 네트워크 운영이 될 수 있도록 합니다. 예를 들어 특정 애플리케이션이 과도한 대역폭을 소비할 경우, NMS가 문제를 정확히 찾아내서 관리자가 네트워크를 최적화할 수 있도록 돕습니다. ▲ 제니우스(Zenius)를 활용한 성능 모니터링 화면 예시 구성 관리 관리자는 NMS를 통해 분산된 네트워크 장치 구성 프로세스를 자동화하여, 네트워크 전반에 걸쳐 일관성과 정확성을 보장할 수 있습니다. 이러한 핵심 기능을 하는 NMS의 구체적인 활용 사례를 살펴보겠습니다. │NMS(네트워크 관리 시스템)의 활용 사례 IT 분야뿐 아니라 제조업, 금융, 여행, 유통 및 물류 등 전 분야에 걸쳐서 NMS가 사용되고 있습니다. 특히 처리 속도, 가용성, 보안 등이 중요한 금융산업의 경우에 NMS를 통한 안정적인 관리가 중요한데요. 브레인즈컴퍼니의 제니우스(Zenius) EMS를 사용하고 있는 S금융사의 사례를 자세히 살펴보겠습니다. S금융사, Zenius NMS를 통해 완벽하게 네트워크를 관리하게 되다 S금융사는 서버만 800ea, NW 14,000ea 이상의 대규모 인프라를 보유하고 있었습니다. 하지만 Zenius NMS 도입 전까지는 서비스 장애에 영향을 준 네트워크 장애 원인 파악을 위한 장기간 투자하고 있는 상황이었고, 네트워크 운영 현황 데이터 수집과 분석에 많은 시간이 소요되고 있었습니다. 무엇보다 신속한 장애 인지와 처리가 어려워서 큰 고민이 있었는데요. 위 도표에서도 살펴본 것처럼 Zenius NMS 도입을 통해, 이전에 고민과 단점을 극복하고 안정적으로 네트워크 관리를 할 수 있게 되었습니다. 특히 Zenius NMS는 고성능의 Manager를 제공하고 있어 대규모 환경에서도 장애를 신속하게 판단하여, 타사 대비 많은 자원을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 살펴본 것처럼 NMS는 네트워크 인프라를 효율적으로 관리하는데 가장 중요한 역할을 합니다. 제니우스(Zenius) NMS처럼 고성능의 Manager를 기반으로 네트워크 상태를 신속하게 판단하며, 유저 중심의 통합 UI를 제공하는 NMS 솔루션을 꼭 선택하시기 바랍니다!
2024.01.31
네트워크 모니터링의 4가지 최신 트렌드
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
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