반복영역 건너뛰기
주메뉴 바로가기
본문 바로가기
제품/서비스
EMS Solution
Features
클라우드 관리
서버관리
데이터베이스 관리
네트워크 관리
트래픽 관리
설비 IoT 관리
무선 AP 관리
교환기 관리
운영자동화
실시간 관리
백업 관리
스토리지 관리
예방 점검
APM Solution
애플리케이션 관리
URL 관리
브라우저 관리
ITSM Solution
서비스데스크
IT 서비스 관리
Big Data Solution
SIEM
AI 인공지능
Dashboard
대시보드
Consulting Service
컨설팅 서비스
고객
레퍼런스
고객FAQ
문의하기
가격
자료실
카탈로그
사용자매뉴얼
회사소개
비전·미션
연혁
2016~현재
2000~2015
인증서·수상
투자정보
재무정보
전자공고
IR자료
새소식
공고
보도자료
오시는 길
채용
피플
컬처
공고
FAQ
블로그
열기
메인 페이지로 이동
블로그
기술이야기
블로그
최신이야기
사람이야기
회사이야기
기술이야기
다양한이야기
무선 AP를 WNMS를 통해 올바르게 관리하는 방법
Helm과 Argo의 개념과 통합 활용법?!
강예원
2024.03.08
페이스북 공유하기
트위터 공유하기
링크드인 공유하기
블로그 공유하기
지속적인 성과를 내기 위한 첫걸음, '이것'부터 관리 하라?!
애플리케이션을 클라우드 네이티브 환경에서 효율적으로 관리하고 운영할 수 있는 플랫폼인 쿠버네티스(kubernetes)를 활용하는 기업들이 점점 더 늘어나고 있습니다.
이에 따라 효율적인 애플리케이션 관리를 통해 패키징 배포, 관리를 자동화하고 일관된 상태를 유지하는 것이 중요해지고 있습니다. 이번 글을 통해서는 애플리케이션 개발 및 도구 중 최근 많이 사용되는
Helm과 Argo
에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
ㅣHelm의 등장
쿠버네티스를 활용한 애플리케이션 배포에 가장 기본이 되는 단위는 yaml 파일로, 주로 쿠버네티스 object(리소스)들을 정의하고 다루는데 활용됩니다.
쿠버네티스를 통해 애플리케이션을 배포하다 보면 비슷한 틀과 내용을 공유하고, 내부 값(configuration)만 일부 변경하는 작업을 하게 되는데요, 이 과정에서 애플리케이션마다 모두 yaml 파일을 만들어야 하나 보니 매우 번거로웠습니다.
위 이미지를 보면, A 애플리케이션은 정적 파일인 yaml을 오브젝트별(Service, Pod, ConfigMap)로 만들어서 생성하고 배포합니다. 그러다가 프로젝트의 확장에 따른 기능 추가로 인해 B와 C 애플리케이션으로 쪼개어 각각의 yaml 파일을 복사해서 사용합니다.
하지만, 팀 단위로 인프라가 확장될 경우는 어떻게 할까요? 개별 오브젝트에 대한 yaml 개별적으로 관리할 수 있을까요? 만약, 개별적으로 관리한다면 파일의 갯수와 코드량의 증가로 인해 개발자들은 매우 혼잡하게 될 것입니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 쿠버네티스에서 애플리케이션을 배포하기 위해 사용되는 대표적인 패키징 툴인 Helm이 등장하게 됐습니다.
Helm을 활용하면 컨테이너 배포뿐 아니라 애플리케이션을 배포하기 위해 필요한 쿠버네티스 리소스를Node의 npm, Ubuntu의 APT, Mac의 Homebrew처럼 모두 패키지 형태로 배포할 수 있습니다.
ㅣHelm의 역사
Helm은 v1부터 v3에 이르기까지 아래와 같은 변화의 과정을 거쳐왔습니다.
Helm v1
◾ [2015년 11월] DEIS의 내부 프로젝트로 시작되어 KubeCon에서 발표
◾
[
2017년 04월] MS에서 DEIS를 인수
Helm v2
◾ [2016년 01월] Google 프로젝트에 합류
◾ [2016년 ~ 2018년] Helm v2 고도화, 2.15.0 릴리스 발표에서 v2 향후 계획 세부사항 공유
Helm v3
◾
[
2018년 06월] CNCF 프로젝트에 합류, MS, 삼성 SDS, IBM 및 Blood Orange의 구성원 등이 참여
◾
[
2019년 11월] 릴리스 발표
v2에서 v3로 고도화되면서 가장 눈에 띄는 변화는 Tiller(클러스터 내에서 Helm 패키지 및 배포 상태를 관리하는 서버 구성요소)의 제거입니다.
Helm v2에서는 클러스터에 Tiller를 설치하여, API Server와 REST*1 통신을 하고, Client와 gRPC*2 통신을 진행했었는데요, Helm v3부터는 Tiller가 제거되면서 Client에서 바로 REST 통신을 통해 API Server로 요청하는 방식으로 변경되었습니다.
그 외에도 Helm v3으로 업그레이드되면서 보안 취약점이 줄어들었으며, 설치 및 관리 과정이 단순화되었습니다. 또한 사용자에게 보다 더 안전하고 효율적인 배포 및 관리 환경을 제공할 수 있게 되었습니다.
*1 REST (Representational State Transfer) : 웹 기반 애플리케이션에서 자원을 관리하기 위한 아키텍처 스타일, 데이터를 고유한 URL로 표현하고 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 사용하여 해당 자원에 대한 행위를 정의함
*2 gRPC (google Remote Procedure Call) : 구글에서 개발한 오픈소스 프레임워크, 원격지에 있는 다른 시스템 또는 서버에 있는 함수를 호출하는 방식
ㅣHelm의 주요 개념
Helm은 애플리케이션을 배포해 주는 툴이라고 앞서 살펴봤는데요, Helm과 같이 사용되는 주요 개념들을 살펴보겠습니다.
◾
Helm Chart:
쿠버네티스 리소스를 하나로 묶은 패키지입니다. 이는 yaml 파일의 묶음(패키지)으로, 이 묶음 public 혹은 private registry에 push 해두고, helm 명령어를 통해 Helm Chart를 설치하여 쿠버네티스 리소스를 배포하는 역할을 합니다.
◾
Repository:
Helm Chart 들의 저장소
◾
Release:
kubernetes Cluster에서 구동되는 차트 인스턴스이며, Chart는 여러 번 설치되고 새로운 인스턴스는 Release로 관리됩니다.
ㅣHelm의 주요 기능
Helm의 두 가지 주요 기능을 살펴보겠습니다.
[1] Helm Chart를 통한 손쉬운 배포
Helm을 사용하면 어떻게 되는지 그림으로 살펴보겠습니다.
개발 클러스터가 있고 앱 2개를 배포한다고 가정했을 때, Helm Chart Template을 만들면 변수 처리를 통해 yaml 파일을 하나하나 수정할 필요 없습니다. kubectl 명령어를 통해 yaml 파일의 동적 값을 치환하여 템플릿 형태로 편리하게 배포할 수 있다는 장점이 있습니다.
[2] Helm Package를 이용한 오픈소스 설치 및 배포
Helm을 통해서 쿠버네티스에서 가동할 수 있는 아래와 같은 다양한 오픈소스들의 제품들을 쉽게 설치/배포할 수 있습니다.
위제품들 외에도 Helm Chart는 총 14,376개의 패키지와 281,373개의 릴리스를 오픈소스로 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 자신의 요구에 맞는 가장 적합한 솔루션을 선택하여 개발할 수 있습니다. 또한 많은 사용자들이 검증하고 사용함에 따라 안정성 있는 운영도 가능하죠.
다양한 Helm Chart 패키지는 커스터마이징이 가능한 경우가 많은데요, 사용자는 필요에 따라 구성을 조정하고 수정해서 사용할 수 있는 장점이 있습니다.
다음으로는 Helm 못지않게 많이 활용되는 ArgoCD에 대해서 살펴보겠습니다.
ㅣ ArgoCD란?!
기존의 kubernetes 애플리케이션을 배포하고 관리하는 방식은 수동적이었습니다. yaml 파일을 직접 편집하고, kubectl로 변경사항을 클러스터에 적용하는 수동 배포 방식은 실수를 많이 유발했죠.
또한 여러 개발자나 팀이 각자의 방식대로 배포 및 관리를 수행하는 경우, 클러스터 상태의 일관성이 저하되었는데요. 이로 인해 개발 및 운영팀 간의 협업이 어렵고 생산성이 감소되는 문제가 발생하기도 했습니다.
이러한 기존 접근 방식에 대한 대안으로 GitOps가 탄생했는데요, GitOps는 Git 저장소를 사용하는 소프트웨어 배포 접근 방식입니다. GitOps는 인프라와 소프트웨어를 함께 관리함으로써, Git 버전 관리 시스템과 운영환경 간의 일관성을 유지할 수 있도록 합니다.
ArgoCD는 GitOps를 구현하기 위한 도구 중 하나로 kubernetes 애플리케이션의 자동 배포를 위한 오픈소스 도구입니다. kubernetes 클러스터에 배포된 애플리케이션의 CI/CD 파이프라인에서 CD 부분을 담당하며, Git 저장소에서 변경사항을 감지하여 자동으로 kubernetes 클러스터에 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
kubernetes 애플리케이션 배포 과정을 살펴보겠습니다.
① 사용자가 개발한 내용을 Git 저장소에 Push(이때, kubernetes 배포 방식인 Helm 배포 방식의 구조로 Git 저장소에 Push 할 수 있습니다.)
② ArgoCD가 Git 저장소의 변경 상태를 감지
③ Git 저장소의 변경된 내용을 kubernetes에 배포하여 반영
ㅣ ArgoCD의 주요 기능
◾ 애플리케이션을 지정된 환경에 자동으로 배포
◾
멀티 클러스터 관리기능 제공
◾
OCI, OAuth2, LDAP 등 SSO 연동
◾
멀티 테넌시와 자체적인 RBAC 정책 제공
◾
애플리케이션 리소스 상태 분석
◾
애플리케이션 자동 및 수동 동기화 기능 제공
◾
Argo가 관리하고 있는 쿠버네티스 리소스 시각화 UI 제공
◾
자동화 및 CI 통합을 위한 CLI 제공
위 내용은 ArgoCD가 제공하는 주요 기능을 나열한 것인데요, 이 중에서도 대표적인 다섯 가지 기능에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.
① 쿠버네티스 모니터링
ArgoCD는 쿠버네티스를 항상 추적하고 있다가 저장소의 변경사항이 감지되면, 자동으로 클러스터의 상태를 저장소의 상태와 동기화합니다. 또한 문제가 생기면 이전 상태로 롤백 할 수 있으며, 이를 통해 시스템 복구 및 문제 해결을 용이하게 합니다.
② 멀티 클러스터 관리
다중 클러스터 환경에서도 배포를 관리할 수 있어 복잡한 인프라 환경에서의 효율적인 작업을 가능하게 합니다.
③ ArgoCD 대시보드
Argo에서는 클러스터 상태를 효과적으로 관리하고 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
ArgoCD 대시보드를 통해 애플리케이션의 실시간 상태와 동기화 상태와 같은 전체적인 배포 파이프라인을 자동화하여 시각적으로 확인할 수 있고, 롤백 및 이력 추적 기능도 동시에 제공하고 있습니다.
④ 안전한 인증 및 권한 관리
역할 기반 액세스 제어(RBAC) 및 권한 제어기능을 통해 민감한 정보에 대한 접근을 제어할 수 있습니다.
⑤ GitOps 지원
ArgoCD는 GitOps 방법론을 따르므로 애플리케이션의 배포를 Git Repository와 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 코드와 인프라의 일관성을 유지하고 변경사항을 추적할 수 있습니다.
ㅣ Helm과 ArgoCD의 통합 활용 프로세스
Helm과 Argo를 함께 사용하면 개발, 테스트, 배포 프로세스를 효과적으로 관리할 수 있습니다. Helm으로 애플리케이션을 패키징하고 버전을 관리하며, Argo를 활용하여 GitOps 워크플로우를 통해 지속적인 통합 및 배포를 자동화할 수 있습니다.
① develop:
Helm을 사용하여 애플리케이션을 Helm Chart로 패키징 합니다. 이후 개발된 Helm Chart를 저장하기 위한 Git 저장소를 설정합니다. ArgoCD에서 저장한 저장소를 특정 배포 대상 Kubernetes 클러스터와 연결하여, Git 저장소의 변경사항을 감지하고 새로운 배포를 시작하여 클러스터에 적용합니다.
② git push:
개발자가 로컬 저장소 내용을 원격 저장소에 배포합니다.
③ Observe(GitOps):
ArgoCD는 Git 저장소의 변경 사항을 감지하여, 변경사항이 발생하면 새로운 버전의 애플리케이션을 배포하여 자동화 및 일관성을 유지합니다.
④ 운영/테스트/개발
ㅣ마무리
오늘 함께 살펴본 Helm과 ArgoCD 두 가지 강력한 도구를 함께 이용한다면 CI/CD 통합, 버전 관리, 자동화 등의 이점을 활용해서 kubernetes 환경에서 애플리케이션을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.
한편 애플리케이션을 효과적으로 개발하는 것도 중요하지만, kubernetes 환경의 프로세스를 실시간 모니터링하고 추적하여 관리하는 것도 매우 중요합니다.
브레인즈컴퍼니의 kubernetes 모니터링 솔루션 Zenius-K8s는 다양한 CI/CD 도구를 이용하여 개발한 kubernetes 애플리케이션의 전체 클러스터 및 구성요소에 대한 상세 성능 정보를 모니터링하고, 리소스를 추적함으로써 시스템의 안정성과 성능을 높여주고 있습니다.
#쿠버네티스
#Helm
#Argo
#K8s
#kubernetes
#ArgoCD
#ZeniusK8s
강예원
프리세일즈팀
고객에게 특화된 Zenius를 제공하기 위해, 비즈니스 요구에 알맞은 전략적 컨설팅을 제안합니다.
필진 글 더보기
목록으로
추천 콘텐츠
이전 슬라이드 보기
네트워크 모니터링 툴을 통한 LLDP 오토맵 구성 및 활용 방법
네트워크 모니터링 툴을 통한 LLDP 오토맵 구성 및 활용 방법
디지털 인프라 환경이 점차 복잡해지면서, 네트워크 구성도 보다 유연하고 다층적인 구조로 변화하고 있습니다. 다양한 벤더의 장비가 혼재되어 운영되고, 포트 연결은 수시로 변경되며, 구성도는 시간이 지날수록 실제 환경과 일치하지 않는 경우가 많습니다. 이러한 변화 속에서 운영자는 전체 네트워크 구조를 정확히 파악하고 관리하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 연결 상태를 명확히 확인하지 못하면 장애 대응이 지연되고, 트래픽 흐름이나 장비 간 영향도 분석이 제한될 수밖에 없습니다. 문서화된 구성도만으로 실시간 상태를 파악하는 데는 분명한 한계가 있습니다. 이럴 때 LLDP(Link Layer Discovery Protocol)를 활용하면, 장비 간의 연결 정보를 자동으로 수집하고 시각적으로 표현할 수 있어, 현재의 네트워크 상태를 보다 직관적으로 파악할 수 있습니다. Zenius NMS와 같은 네트워크 모니터링 툴은 이러한 LLDP 정보를 기반으로 오토맵을 자동 구성해, 운영자가 수작업 없이도 네트워크의 실제 연결 상태를 명확히 확인하고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 그렇다면 LLDP 기반 오토맵의 개념과 이를 통해 기대할 수 있는 운영상 효과, 그리고 네트워크 모니터링 툴인 Zenius NMS에서 이를 어떻게 구체적으로 활용할 수 있는지를 차례대로 살펴보겠습니다. LLDP 기반의 오토맵은 무엇이고 어떤 문제를 해결할 수 있을까? LLDP는 네트워크 장비 간의 연결 정보를 자동으로 수집하는 프로토콜입니다. Cisco에서 사용하는 CDP(Cisco Discovery Protocol)와 유사한 기능을 하지만, LLDP는 특정 벤더에 종속되지 않아 다양한 제조사의 장비 환경에서도 유연하게 활용할 수 있습니다. 네트워크 모니터링 툴 Zenius NMS는 이러한 LLDP 정보를 활용해 장비 간 실제 연결 상태를 자동으로 시각화하는 오토맵 기능을 제공합니다. 별도의 수작업 없이도 실시간 구성도 수준의 네트워크 맵을 생성할 수 있어, 운영자가 현재 네트워크 구조를 보다 직관적으로 파악할 수 있도록 돕습니다. 특히 구성 정보가 부실하거나 최신화되지 않은 환경에서도 유용하며, 수년간 운영되며 복잡해진 네트워크 구조도 LLDP 오토맵을 통해 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 장애가 발생했을 때는 어떤 포트가 어느 장비와 연결되어 있는지를 즉시 확인할 수 있어, 원인 파악과 대응 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 각 인터페이스의 상태 정보(BPS, PPS, 최대 전송 속도 등)도 함께 표시되어, 트래픽 흐름을 보다 정확하게 분석할 수 있습니다. 결과적으로 LLDP 기반 오토맵은 구성도가 없는 환경에서도 네트워크 연결 상태를 명확하게 파악하고, 장애 대응과 성능 분석의 효율을 높이는 데 실질적으로 활용할 수 있습니다. 이제 Zenius NMS를 통해 LLDP 오토맵을 어떻게 구성하고 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. Zenius NMS에서 LLDP 기반 오토맵 구성 및 활용 방법 오토맵 구성 절차 Zenius NMS는 LLDP로 수집한 장비 간 연결 정보를 바탕으로, 네트워크 토폴로지를 자동으로 구성할 수 있는 기능을 제공합니다. 아래와 같은 절차를 통해 오토맵을 손쉽게 생성하고, 운영 환경에서 실시간으로 활용할 수 있습니다 [Step 01] [EMS > 토폴로지 > 맵목록관리 > 맵등록]: 먼저 오토맵을 구성할 새로운 맵을 등록합니다. 이 단계에서는 맵의 이름, 유형 등을 입력하고 기본 설정을 저장합니다. [Step 02] [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집]: 등록한 맵을 선택한 후, [편집] 버튼을 클릭하여 맵 에디터 모드를 활성화합니다. [Step 03] [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집 > NMS 자동맵 > 대상 Drag]: NMS 자동맵 기능을 선택한 뒤, 자동 구성을 적용할 장비(스위치, 라우터 등)를 화면으로 드래그합니다. 이후 [맵구성] 버튼을 클릭하면, 선택한 장비를 중심으로 LLDP 기반의 연결 구조가 자동 생성됩니다. [Step 04] [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집]: 자동 생성된 맵이 화면에 나타나면, 각 장비의 위치를 드래그하여 보기 좋게 배치할 수 있습니다. [Step 05] [EMS > 토폴로지 > 등록맵 선택 > 편집]: 구성한 맵이 완성되면, [오토맵 저장]을 눌러 현재 상태를 저장합니다. 이후 해당 맵은 Zenius EMS/NMS에서 실시간 모니터링 화면과 연동되어 사용됩니다. 이와 같은 절차를 통해 구성된 LLDP 오토맵은, 구성도가 없는 환경에서도 네트워크 전반의 실제 구조를 빠르게 파악하고, 운영 중 발생하는 연결 변화나 장애 상황을 실시간으로 모니터링하는 데 유용하게 활용할 수 있습니다. 이제 이러한 오토맵 기능이 실제 운영 환경에서 어떻게 적용되는지, 세 가지 구체적인 예시를 통해 살펴보겠습니다. 구체적인 활용 가이드 ① 복잡한 네트워크 구성 한눈에 파악하기 일반적으로 네트워크 토폴로지는 조직 내부에서 보유한 구성도에 따라 수작업으로 구성되며, 이를 기반으로 주요 장비의 장애 상태를 모니터링합니다. 그러나 이러한 구성도가 오래되었거나 존재하지 않는 경우, 실제 네트워크 연결 구조를 정확하게 파악하기 어려운 경우가 많습니다. 이런 상황에서 LLDP 기반 오토맵 기능은 수집된 연결 정보를 바탕으로 자동으로 네트워크 구조를 시각화해줍니다. 운영자는 구성도 없이도 전체 네트워크 구성을 실시간으로 확인할 수 있으며, 각 장비 간의 물리적 관계를 직관적으로 파악할 수 있습니다. [네트워크 구성도 기반 구성한 토폴로지의 사례] 구체적인 활용 가이드 ② 연결 장비의 트래픽 정보 자동 확인하기 스위치 장비는 여러 개의 인터페이스를 통해 다양한 장비와 트래픽을 주고받습니다. 이러한 환경에서 각 인터페이스가 어떤 장비와 연결되어 있는지, 어떤 구간에 트래픽이 집중되고 있는지를 수작업으로 확인하는 것은 현실적으로 매우 어렵습니다. 특히 별도의 분석 도구나 관리 시스템이 없을 경우, 문제 발생 시 신속한 대응이 더욱 어려워집니다. Zenius LLDP 오토맵은 이러한 연결 정보를 자동으로 시각화할 뿐 아니라, 각 연결 구간의 인터페이스 트래픽 정보도 함께 표시합니다. 이를 통해 운영자는 트래픽이 집중되는 구간, 병목 현상이 발생할 수 있는 지점을 빠르게 확인하고 사전에 대응할 수 있습니다. [오토맵을 통한 연결 장비 트래픽 확인 사례] 구체적인 활용 가이드 ③ 인터페이스 장애 영향도 분석하기 오토맵을 통해 트래픽이 몰리는 특정 연결 구간을 식별한 이후에는, 해당 구간에 연결된 인터페이스의 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 연결된 포트의 상태, 전송 속도(BPS/PPS), 최대 속도(Max Speed) 등 다양한 지표를 기반으로 문제의 원인을 보다 구체적으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, MainSwitch와 Switch755fa 간의 연결을 조회하면 MainSwitch의 gi4 포트를 통해 연결되어 있다는 점을 확인할 수 있고, 해당 포트의 트래픽 수치까지 함께 확인 가능합니다. 이를 통해 인터페이스 장애가 전체 네트워크에 미치는 영향도 보다 정확하게 판단할 수 있습니다. 구체적인 활용 가이드 ④ CDP, LLDP 연결정보 확인 하기 이뿐만 아니라, Zenius NMS는 Cisco 장비에서 제공하는 CDP(Cisco Discovery Protocol)와 LLDP 정보를 모두 지원합니다. 이를 통해 오토맵 구성 외에도 정적인 장비 연결 정보 점검이 가능하며, 다양한 환경에서 유연한 연결 정보 수집이 가능합니다. 운영자는 NMS > 모니터링 > 장비 > 대상 클릭 > 부가정보 메뉴를 통해 각 장비에 대한 CDP 및 LLDP 연결 정보를 확인할 수 있으며, 이를 통해 오토맵 구성 외에도 정적인 장비 연결 정보 확인 및 점검이 가능합니다. [NMS > 모니터링 > 장비 > 대상 클릭 > 부가정보 ] CDP, LLDP 정보 Zenius LLDP 오토맵 기능은 실제 운영 환경에서도 효과적으로 활용되고 있습니다. 예를 들어, B제약사는 주요 스위치를 제외한 장비의 연결 상태를 명확히 파악하기 어려운 상황에서 LLDP 기반 오토맵 도입을 요청한 고객사입니다. 특히 대부분의 장비가 Cisco가 아닌 타 벤더 장비로 구성되어 있어, 기존의 CDP 기반 구성으로는 한계가 있었습니다. 이에 따라 Zenius를 통해 LLDP 기반 웹 오토맵 기능이 POC 형태로 제공되어 실제 환경에 적용되었습니다. 도입 이후에는 기존에 파악되지 않았던 스위치 간 연결 관계와 인터페이스 수준의 상태까지 시각적으로 확인할 수 있게 되었고, 관리의 사각지대였던 영역도 체계적으로 관리할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 B제약사는 운영 효율성과 문제 대응 속도를 동시에 개선할 수 있었습니다. LLDP 기반 오토맵은 단순히 장비 간 연결 상태를 보여주는 도구에 그치지 않습니다. 실제 환경에 적용해보면, 운영자가 놓치기 쉬운 연결 구조를 시각적으로 재구성하고, 네트워크 상의 다양한 상호작용을 보다 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다. 특히 장애나 트래픽 변화처럼 빠른 대응이 필요한 순간에는, 자동화된 시각 정보가 판단과 조치의 속도를 좌우할 수 있습니다. 인터페이스 수준의 상세 정보까지 함께 제공되기 때문에, 문제가 발생한 구간의 영향도를 실시간으로 파악하고, 사전에 우선 대응할 수 있는 근거도 마련됩니다. 도입 사례를 통해 확인할 수 있었듯이, 기존 관리 체계만으로는 파악하기 어려웠던 장비 간 연결이나 관리 사각지대 역시 오토맵을 통해 자연스럽게 드러나며, 운영 체계 전반의 신뢰성을 높이는 계기가 됩니다. 정적인 문서나 수작업 기반의 관리에서 벗어나, 실시간 연결 정보를 바탕으로 네트워크를 보다 직관적으로 운영하고자 한다면, LLDP를 기반으로 한 Zenius의 오토맵 기능을 통해 보다 효율적이고 안정적인 네트워크 운영 환경을 구축할 수 있습니다.
2025.06.04
다음 슬라이드 보기