읽는 시간: 5분 10초 | 게시일: 2025년 5월 8일
네트워크 통합 가시성 네트워크 통합 가시성이란?
네트워크 통합 가시성이란 네트워크 내부에서 일어나는 일을 보고 이해하는 과정입니다. 이는 일반적으로 네트워크 메트릭, 장치 특성, 트래픽 흐름, 이벤트 로그 등의 데이터를 수집하고 상관 관계를 분석하여 네트워크 상태를 나타내는 시각화 자료를 생성하는 방식으로 수행됩니다.
네트워크 통합 가시성 워크플로는 일반적으로 더 광범위한 AIOps, 보안 또는 네트워크 관리 툴의 일부로 통합됩니다. 이러한 기술은 OSI(Open Systems Interconnection) 모델의 여러 계층에서 가시성을 개선하고 원격 측정 데이터를 수집하여 풍부하고 포괄적인 데이터셋을 개발하는 데 사용됩니다. 이를 통해 IT 팀은 성능, 상태, 동작, 정책, 리소스와 관련된 네트워크 문제를 사전에 해결하거나 완화할 수 있습니다. 대부분의 네트워크 통합 가시성 툴은 벤더별로 다르지만, HPE Aruba Networking Central과 HPE OpsRamp는 다양한 타사 IT 인프라의 데이터를 통합하도록 설계되었습니다.
네트워크 통합 가시성 정의
네트워크 통합 가시성에는 네트워크 스위치, 액세스 포인트, 게이트웨이와 같은 다양한 네트워크 장치는 물론, 연결된 클라이언트와 IoT 장치에서 자세한 원격 측정 및 데이터를 수집하는 과정이 포함됩니다. 네트워크 통합 가시성 툴은 지속적으로 데이터를 수집하여 네트워크 상태와 성능에 대한 명확한 실시간 보기를 제공합니다.
최신 네트워크 통합 가시성 툴은 AI(인공 지능)와 ML(기계 학습)을 사용하여 데이터의 상관 관계 분석을 통해 인사이트를 얻고 동향을 파악하며 문제를 예측하고 테스트 및 문제 해결 워크플로를 자동화하여 네트워크 운영 팀의 업무 부담을 크게 줄임으로써 데이터 수집의 가치를 더욱 강화합니다.
네트워크 통합 가시성의 핵심 구성요소
1. 데이터 수집
통합 가시성은 네트워크 장치(예: 스위치, 액세스 포인트, 게이트웨이), 애플리케이션, 서버, 최종 사용자 장치를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 데이터 유형은 다음과 같습니다.
- 메트릭: 대역폭 사용량, 대기 시간, 패킷 손실 등과 같은 양적 측정값
- 로그: 이벤트 데이터, 오류 메시지, 시스템 활동
- 추적: 네트워크에서 데이터의 흐름을 이해하기 위한 엔드 투 엔드 트랜잭션 기록
2. 연관성과 컨텍스트
통합 가시성 툴은 여러 소스에서 얻은 데이터의 연관성을 분석하여 컨텍스트를 제공합니다. 예를 들어, 애플리케이션 성능 문제를 특정 네트워크 이벤트에 연결하면 근본 원인을 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.
3. 시각화
대시보드, 차트, 토폴로지 맵은 네트워크의 상태와 성능을 시각적으로 표현하여 팀이 데이터를 더 쉽게 해석할 수 있게 해줍니다.
4. 분석 및 인사이트
통합 가시성 플랫폼에는 AI(인공 지능) 및 ML(기계 학습) 기능이 포함되는 경우가 많아 참조 데이터 레이크와 비교하여 데이터를 분석하고 패턴과 이상 징후를 식별하며 네트워크 성능 향상을 위한 변경 사항을 사전에 제안합니다.
네트워크 통합 가시성의 이점
최신 네트워크 통합 가시성 기능은 포괄적인 메트릭, 인사이트 및 분석을 제공하는 데 도움이 됩니다. 오늘날 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 원활한 안정성, 보안, 성능을 유지하려면 타사 통합 가시성과 AI 기반 자동화가 중요합니다. 네트워크 통합 가시성이 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 폭넓은 가시성: 네트워크 장치, 연결 링크, 애플리케이션, 엔드포인트에서 인사이트를 얻어 네트워크 성능을 개선하고 원활한 연결을 보장할 수 있습니다.
- 성능 최적화: 병목 현상, 트래픽 흐름, 대역폭 사용량 관련 문제를 찾아 해결하여 비즈니스에 중요한 애플리케이션의 우선순위를 정합니다.
- 사전 예방적 문제 해결: 네트워크의 사용자, 장치 및 비즈니스 워크로드에 영향을 미치기 전에 문제를 감지하고 해결하기 위해 트래픽, 대기 시간, 오류를 모니터링합니다.
- 보안 강화: 네트워크 내에서 비정상적이거나 악의적인 활동을 나타내는 패턴을 식별하여 세분화 정책을 알리고, 침해를 감지하여 위험을 완화하고, 사고 대응 속도를 높입니다.
- 컴플라이언스 및 보고: 규정 및 정책 준수 감사를 위해 데이터를 정확하게 수집하고 보고서를 생성하여 보안 및 성능 표준을 준수하고 있음을 입증합니다.
- 용량 계획: 과거 데이터를 분석하여 부하를 평가하고 트래픽을 예측하여 비즈니스 성장에 따른 인프라 확장과 관련하여 정보를 바탕으로 의사 결정을 내립니다.
- 운영 비용 절감: 신속한 문제 해결과 네트워크 인프라의 효율적인 관리를 통해 네트워크 가동 중단 위험과 운영 비용에 미치는 영향을 최소화합니다.
네트워크 통합 가시성과 네트워크 모니터링 비교
기존의 네트워크 모니터링은 사전 정의된 메트릭을 추적하고 임계값을 초과하면 알림을 보내는 데 중점을 둡니다. 근본 원인 분석에 대한 이러한 제한적인 접근 방식은 오늘날 기업 네트워크의 역동적인 특성과 복잡한 규모에 대응하는 데 어려움이 있습니다. 이러한 네트워크는 온프레미스, 클라우드, 원격 및 하이브리드 환경에 분산된 경우가 많습니다.
최신 네트워크 통합 가시성 기능은 세분화된 데이터와 고급 분석을 활용하여 네트워크에 대한 심층적이고 전체적인 관점을 제공합니다. 또한 기존 네트워크 모니터링을 넘어 무슨 일이 일어났는지 파악하고 그 이유를 식별한 다음 AI 기반 툴과 통합 제품군을 사용하여 문제 해결에 필요한 조치를 취합니다.
이는 기존 네트워크 모니터링에서 부족할 수 있는 동적인 최신 IT 환경에서 네트워크 통합 가시성을 특히 가치 있게 만들어 줍니다. 또한 오늘날 점점 더 복잡해지는 네트워크를 관리하고 조직이 최적의 성능을 유지하면서 안정성을 개선하며 최종 사용자에게 원활한 경험을 보장하기 위한 핵심 역량입니다.
네트워크 통합 가시성 성공 사례
엔터프라이즈 환경에서 네트워크 통합 가시성을 효과적이고 성공적으로 구현하기 위해 다음과 같은 성공 사례를 고려하십시오.
- 광범위하게 데이터 수집: 네트워크 장치와 계층 전반에 걸쳐 체계적으로 데이터를 수집합니다. 액세스 포인트 및 네트워크 스위치와 같은 인프라 장비를 평가할 때 실시간 원격 측정, 분석, 애플리케이션 가시성, 이벤트 로그를 생성하는 역량을 고려해야 합니다.
- 툴 통합: 보안, 인프라, 애플리케이션 성능 모니터링을 통합할 수 있는 중앙의 관리 플랫폼을 구축합니다. 벤더의 툴이 사각지대를 줄이고 데이터 사일로를 방지하며 가시성을 저해하는 단편화된 뷰를 방지하는 데 도움이 되는 타사 통합 가시성 기능을 통합하거나 제공할 수 있는지 고려합니다.
- 대규모 인사이트를 위한 AI 활용: AI 및 ML을 활용하여 패턴을 빠르게 식별하고 문제를 예측하며 시정 조치를 자동화하여 네트워크 인프라 전반에서 실시간 가시성을 유지하는 데 필요한 워크로드와 리소스를 줄입니다.
- 사용자 체감 만족도 우선 고려: 네트워크 통합 가시성 방식을 통해 확인된 네트워크 문제의 순위를 정하고 문제를 해결할 때, 사용자의 생산성과 만족도에 미치는 영향을 기준으로 우선순위를 정합니다. 이는 팀의 진행을 방해할 수 있는 사고 티켓이 누적되는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 정기적으로 평가하고 개선: 네트워크 성능, 구현된 솔루션, 통합 가시성 방식에 대한 정기적인 검토 일정을 정해 네트워크 요구 사항에 따라 전략을 조정합니다. 심층적인 데이터 레이크를 갖춘 네트워크 통합 가시성 솔루션은 피어 투 피어 벤치마킹과 평가도 지원하므로 팀이 규모와 구조가 비슷한 기업과 비교하여 네트워크 순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
HPE 네트워크 통합 가시성 솔루션
HPE는 직관적인 네트워크 통합 가시성과 광범위한 원격 측정 수집을 제공하기 위해 함께 작동하는 다양한 솔루션을 제공합니다. 여기에는 HPE AI 윤리와 원칙에 따라 운영되는 AI 기반 자동화를 통한 타사 통합 가시성 기능과 업계 최대 규모의 네트워크 원격 측정 데이터 레이크가 포함되어 HPE Aruba Networking 및 하이브리드 엔터프라이즈 네트워크 환경을 위한 통합 인터페이스를 제공합니다.
- HPE Aruba Networking Central
- HPE OpsRamp
- HPE Aruba Networking User Experience Insight(UXI)
- HPE GreenLake for Networking
기업에 네트워크 통합 가시성이 필요한 이유
네트워크 모니터링과 비교했을 때, 네트워크 통합 가시성은 오늘날의 급변하는 디지털 환경에 맞춰 확장하고 발전할 수 있는 최신 네트워크를 구축하고 유지 관리하기 위한 전체적인 사전 예방적 접근 방식에 대한 기업의 요구에 더 적합합니다.
네트워크 통합 가시성 | 네트워크 모니터링 | |
|---|---|---|
| 문제 감지 범위 | 네트워크 장치, 클라이언트, 애플리케이션을 포함한 광범위한 원격 측정 데이터룰 수집 및 분석합니다. | 네트워크 장치에서 특정 메트릭과 로그를 수집합니다. |
| 인사이트와 가시성의 깊이 | 다양한 소스의 데이터를 상호 연관시켜 분석하는 심층적인 인사이트를 통해 더 빠른 RCA와 사전 예방적 문제 해결이 가능합니다. | 문제를 진단하기 위해 수동 개입이 필요할 수 있는 네트워크 성능의 표면적 보기입니다. |
| 선제적 접근 방식 및 사후 대응적 접근 방식 | AI를 활용하여 성능에 영향을 미치기 전에 이상 징후와 문제를 사전에 감지합니다. | 일반적으로 사후 대응적이며 사전 정의된 임계값을 넘으면 경고합니다. |
| 사용자 환경 | 더 빠르고 자동화된 해결을 통해 인사이트를 가속화하고 가동 시간과 성능을 개선합니다. | 운영자의 알림 피로와 수동 문제 해결로 인해 문제 해결 속도가 느려집니다. |
| 데이터 수집 | 패킷, API, 원격 측정을 통해 다양하고 구조화되지 않은 데이터를 수집합니다. | SNMP 및 로그에서 수집된 구조화된 데이터입니다. |