네트워크 자동화 네트워크 자동화란?
네트워크 자동화는 지능형 소프트웨어를 사용하여 번거롭고 시간이 오래 걸리거나 복잡한 경우가 많은 특정 작업을 실행합니다. 설계, 구성, 구축, 지속적인 네트워크 운영 중에 네트워크 자동화를 구현하면 IT의 효율성 및 리소스 할당 개선, 네트워크 가시성 및 제어 강화, 중요한 문제에 대한 응답성 및 선제적 대응 향상의 효과를 얻을 수 있습니다.
읽는 시간: 6분 12초 | 업데이트일: 2025년 10월 31일
목차
네트워크 자동화 설명
네트워크 자동화는 0일 차부터 N일 차까지 운영을 간소화하고, 안전한 고성능의 중단 없는 네트워크를 구축합니다. 적절한 네트워크 서비스를 사용하여 다음과 같은 주요 영역의 운영을 최적화할 수 있습니다.
- 자산 관리: 액세스 포인트, 네트워크 스위치, 게이트웨이부터 클라이언트와 애플리케이션에 이르기까지 네트워크 전체에 대한 통합 보기와 함께 개선된 가시성과 제어를 제공하며 라이선스를 포함한 라이프 사이클 관리를 지원합니다.
- 구성 및 오케스트레이션: 캠퍼스, 데이터 센터, 원격 사이트에서 신규 및 기존의 네트워크 장치에 대한 제로 터치 프로비저닝, 구축, 구성 변경을 지원합니다. HPE Aruba Networking Central과 같은 클라우드 기반 서비스 플랫폼을 사용하면 복잡한 CLI 프로그래밍과 스크립트가 중앙 집중식 정책으로 대체되어 IT 개입의 필요성이 더욱 감소합니다.
- 변경 및 릴리스 관리: 중단 시간 없이 정기적인 소프트웨어 업그레이드를 간소화하고, 네트워크 장치를 이전 상태로 롤백하는 기능을 지원하며, RBAC(역할 기반 접근제어) 구현을 통해 권한이 있는 사용자만 네트워크를 수정하도록 보장하고 이를 추적할 수 있습니다.
- AI 기반 성능 모니터링 및 문제 해결: 동적인 기준을 사용하여 네트워크, 보안 및 애플리케이션 성능 문제를 사전에 감지하고, 사용자들이 영향을 받기 전에 기계 학습 기반 권장 사항을 적용하여 문제를 해결합니다. 피어 비교를 통해 자동화된 서비스 수준 계약이 설정됩니다. 사전 정의된 임곗값이 초과되면 즉시 알림이 트리거됩니다.
- 보안 개선: 완전한 가시성, 인증과 함께 위치와 상관없이 사용자와 장치의 동작에 따라 원활하게 적응하는 일관된 네트워크 및 보안 정책의 적용을 보장하여 보안이 개선됩니다. 이러한 접근 방식은 지속적인 모니터링과 보안 및 컴플라이언스 요건의 처리가 필요하며 제로 트러스트 모델의 원칙에 따라 조정됩니다. 또한 네트워크 자동화는 여러 구축 환경에 구성에서 인적 오류를 최소화하여 네트워크의 가동 시간과 보안을 보장합니다.
- HPE Aruba Networking은 클라우드 네이티브 마이크로 서비스 기반 플랫폼인 Central을 통해 네트워크 자동화를 제공합니다. 자세한 내용은 아래 표를 참조하십시오.
네트워크 자동화가 중요한 이유
네트워크 자동화를 통해 다음과 같이 운영 간소화, 효율성 향상뿐 아니라 인적 오류 감소를 도모할 수 있습니다.
- TechTarget은 CLI, 스크립트 또는 복잡한 ACL을 사용한 수동 구성이 비효율적이며 네트워크 문제의 90%가 여기에서 기인한다고 밝혔습니다.
- ZK Research는 네트워크 엔지니어가 Wi-Fi 문제를 찾고 해결하는 데 매주 평균 10시간을 허비하며, 60%는 여전히 패킷 캡처를 기본 문제 해결 툴로 사용한다고 밝혔습니다.
네트워크 자동화의 이점
- 이상 징후를 사전에 추적하고 알림을 트리거하여 네트워크의 복원력이 강화되면 IT 팀이 네트워크에 AIOps를 도입하고 성능, 사용률, 보안, 리소스 할당에 대한 포괄적인 인사이트를 확보하여 미리 대비할 수 있어 수동 방식과 비교하여 문제 해결 속도가 향상되고 지속적인 비즈니스 운영이 가능해집니다.
- 기계 학습 및 빅 데이터 기술을 마이크로 서비스 기반의 클라우드 네이티브 네트워킹 플랫폼에 통합하여 AIOps를 도입하고 인사이트, 권장 사항, 폐쇄 루프 자동화를 선제적으로 활용할 수 있습니다. 커버리지 홀 식별 또는 포트 플래핑 등 전에는 문제 해결에 며칠에서 몇 주가 걸리던 네트워크 문제를 이제 빠르게 발견하고 처리할 수 있습니다.
- 사전 정의된 규칙을 사용하여 자동화된 워크플로를 트리거함으로써 반복 작업에 소요되는 시간을 줄이고 인적 오류를 방지하면서 민첩성과 네트워크 성능을 개선하는 등 운영 효율성이 향상됩니다.
- IT 관리자가 네트워크 전체에 대한 포괄적인 가시성을 활용하여 유연하게 필요에 따라 네트워크를 정밀하게 제어 및 조정할 수 있어 네트워크의 가시성과 제어가 개선됩니다.
- 특수한 구성요소나 전문 기술이 필요하지 않은 BLE, Zigbee, 기타 IP 및 비IP 기반 IoT 장치에 대한 통합 가시성, 네트워크 모니터링, 인사이트를 제공하여 운영이 IoT로 확장됩니다.
- 소프트웨어 업데이트, 패치 관리, 사용자 역할당 액세스 제어 등과 같은 핵심 작업을 자동화하여 보안 위험이 최소화됩니다. 자동화된 네트워크 구성은 일관성과 함께 모든 규정 준수를 보장합니다.
- 여러 개의 관리 콘솔이 필요하지 않은 중앙 집중식 플랫폼을 제공하여 지속 가능성을 지원하며 네트워크 및 IT 운영을 최적화합니다. 이러한 효율성으로 전력 소비와 리소스의 사용을 줄이는 동시에 서비스 수준 기대 사항을 충족할 수 있습니다.
네트워크 자동화 구현의 문제
- 상호 운용성 및 복잡성: 서로 다른 기능과 인터페이스가 일치하지 않고 기존의 장치 또는 기타 타사 시스템과의 호환성이 지원되지 않을 경우 충돌, 오류 또는 장애가 발생하여 네트워크의 성능과 보안에 영향을 줄 수 있습니다.
- 비용: 일부 솔루션은 프리미엄 라이선스, 특정 하드웨어 또는 유지관리가 필요하기에 잠재적 이점을 상쇄하는 비용이 발생할 수 있습니다. 이와 반대로 낮은 비용의 네트워크 자동화 툴은 품질, 안정성 또는 보안을 침해할 수 있습니다.
- 통합: IT 리소스의 신중한 할당은 전략적 작업을 위한 용량을 확보하는 등 네트워크 자동화의 원활한 도입을 위해 중요합니다.
- IT 기술 격차: IT 관리자의 지식이 부족하거나 새로운 툴 및 언어(Python, Ansible 또는 Netconf)를 배워야 하는 경우 전반적인 효율성이 떨어질 수 있습니다.
네트워크 자동화에서 인공 지능의 역할
AI가 제공하는 예측 가능한 인사이트, 권장 사항, 조치를 통해 네트워크의 적응성을 높이고, AI를 활용하여 네트워크 및 사용자/IoT 장치의 동작에 따라 조정되는 서비스 수준 기준을 자동으로 설정할 수 있습니다. AI는 네트워크 자동화에서 다음과 같이 중요한 역할을 합니다.
- IBN(인텐트 기반 네트워킹)으로 복잡한 기술 사양 대신 비즈니스 인텐트 기반의 네트워크 구성 및 관리를 지원합니다. 예를 들어 의심스러운 사용자의 네트워크 액세스를 비즈니스 인텐트에 따라 취소함으로써 네트워크 운영에 필요한 시간과 리소스를 줄이는 동시에 네트워크의 안정성, 성능, 보안을 크게 개선할 수 있습니다.
- LLM(대규모 언어 모델) 기반 생성형 AI 기능을 활용한 인터랙티브 네트워크 운영으로 문서 검색, 영향 평가, 문제 해결 등의 작업을 간소화하여 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.
- AI를 활용한 지속 가능한 방식의 전력 절약 권장 사항에 따라 사용량이 낮은 시간대에 전원을 차단하도록 AP를 구성할 수 있습니다.
HPE Aruba Networking Central을 사용하여 네트워크를 자동화하는 방법
단계 | 사용 사례 | 기능 |
|---|---|---|
| 1. 네트워크 장치를 식별하고 해당 장치에 라이선스 할당 | 자산 관리 |
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| 2. 네트워크 토폴로지 설계 및 장치 구성 | 구성 및 오케스트레이션 |
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| 3. 중단 시간 없이 구성 테스트 및 업그레이드 수행 | 변경 및 릴리스 관리 |
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| 4. 네트워크에 영향을 미치기 전에 문제 식별 및 모니터링 | 성능 모니터링 및 문제 해결 |
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| 5. 최종 사용자 DEM(디지털 경험 모니터링) | 네트워크, SaaS, 웹 애플리케이션 테스트 |
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| 6. 클라이언트와 장치의 식별 및 인증, 역할 기반 액세스 정책 제공 | 보안 |
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| 7. 구독 기반 모델 또는 유연한 소비 모델을 통해 네트워크 인프라 사용 | Network-as-a-service |
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FAQ
네트워크 자동화는 어떤 문제를 해결합니까?
AI(인공 지능)와 ML(기계 학습)의 도입으로 고급 네트워크 자동화 솔루션은 메타데이터를 분석하고 모델 기반 네트워크 프로그래밍 기능을 활용하여 네트워크 동작을 학습하고 예측 분석을 제공하며 네트워크 운영 팀에 권장 사항을 제시합니다. 이러한 고급 자동화 솔루션은 자율적으로 시정 조치를 취하도록 구성할 수 있어 네트워크 문제를 폐쇄 루프 방식으로 해결할 수 있으며, 문제가 발생하기도 전에 예방하기도 합니다. 이를 통해 네트워크 자동화는 운영 효율성을 개선하고 인적 오류가 발생할 가능성을 줄이며 네트워크 서비스 가용성을 높이고 더 나은 고객 경험을 제공합니다.
네트워크 자동화의 미래는 어떤 모습입니까?
앞으로 미래의 네트워크는 다음과 같은 성과를 이룰 수 있을 것입니다.
- AI 및 ML 기반 네트워크가 네트워크 동작의 의도를 학습하고 예측 분석을 제공하며 권장 사항/해결책을 제시합니다.
- 자동 서비스 배치 및 서비스 이동 기능을 구현합니다.
- 첨단 프로빙 기술을 활용하여 서비스 보증을 적극적으로 모니터링하고 서비스 요건에 따라 트래픽 흐름을 조정합니다.
- 구성된 서비스를 기반으로 특정 업그레이드를 제공합니다.
- 네트워크 운영자에게 제공되는 적극적인 모니터링 및 보고를 통해 자율적으로 운영하여 네트워크 성능 및 동작이 비즈니스 목표에 부합하는지 확인합니다.
자율 네트워크로 나아가는 길은 원격 측정, 자동화, 기계 학습, 선언적 인텐트를 가진 프로그래밍에 달려 있습니다. Self-Driving Network™라고 하는 이 미래 네트워크는 주변 환경을 예측하고 적응하는 자율 네트워크입니다.
네트워크 자동화가 중요한 이유는 무엇입니까?
5G와 클라우드 시대에는 대규모 융합 IP 서비스 패브릭을 관리하기 위해 자동화가 필수적입니다. 자동화는 네트워크 성능 저하 및 중단의 가장 흔한 원인이 되는 인적 오류를 줄여 더욱 안정적인 자동화된 네트워크 성능을 제공할 수 있습니다. 서비스 공급자와 대기업 또한 자동화를 활용하여 시장 출시 시간을 단축하고 고객 경험을 개선하며 네트워크 운영을 간소화하여 점차 많아지는 확장성 요구를 충족할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크 효율성, 가동 시간, 일관성이 전반적으로 향상됩니다.
네트워크 자동화에서 AI는 어떻게 활용됩니까?
AI는 네트워크 도메인 및 공급업체 전반에 걸쳐 데이터 자동 수집 및 정규화, 지능형 근본 원인 분석, 잠재적인 성능 저하 또는 장비 오작동에 대한 경고 등에 활용할 수 있습니다. 이는 특히 고객 서비스에 영향을 미칠 수 있는 이상 징후를 파악하는 데 유용하며, 사용자가 영향을 받기 전에 문제를 해결하는 경우가 많습니다.
네트워크 프로그래밍 기능은 네트워크 자동화와 어떤 점이 다릅니까?
자동화를 활용하려면 네트워크가 NETCONF/YANG과 같은 새로운 구성 방식을 지원하여 프로그래밍 가능한 상태가 되어야 합니다. 로우코드 워크플로 자동화 및 REST API를 제공하는 최신 클라우드 네이티브 플랫폼에 기반한 조직은 네트워크 계획, 구성, 규정 준수 검증, 서비스 활성화, 품질 검증, 성능 모니터링, 경로 계산 및 폐쇄 루프 문제 해결과 같은 프로세스를 자동화하여 네트워크 효율성과 서비스 성능을 높일 수 있습니다.
HPE Juniper Networking은 어떤 네트워크 자동화 솔루션을 제공합니까?
HPE Juniper Networking Paragon Automation 클라우드 네이티브 애플리케이션 제품군은 네트워크 서비스의 전체 라이프 사이클을 자동화하고 관리합니다. 또한 온프레미스 또는 클라우드에서 SaaS 서비스로 실행할 수 있으며, 네트워크 서비스를 자동으로 계획, 오케스트레이션, 보증, 최적화할 수 있도록 지원합니다.