2011.05.30

기고 | 네트워크 통제력 확보 ‘카오스 이론으로 시작하기’

Johna Till Johnson | Network World

‘복잡성 제어’에 대한 관심이 고조되고 있다. 네트워크와 관련돼서는 더욱 그렇다.

이유는 명확하다. ‘복잡성’(Complexity)의 증가는 곧 운영비용의 증가(혹은 작업 시간의 증가)와 직결되며, 또 안정성을 떨어뜨리는 결과를 가져오기 때문이다.

필자가 함께 근무했던 한 IT 전문가는 복잡성의 증가에 대해 다음과 같이 개탄했다. “나는 이제 내 네트워크에서 실제로 무슨 일들이 일어나는지 전혀 알지 못한다.”

최소한 원칙적인 차원에서는 복잡성의 감소가 좋은 일이라는데 모두들 동의한다. 그러나 문제는 ‘복잡성’이 과연 정확히 무엇인지를 정의하는 것에서부터 시작된다. ‘복잡성 이론’이라는 유명 과학 이론도 있기는 하지만 ‘복잡성’, 혹은 ‘복잡 시스템’(Complex systems)에 대한 명확한 정의는 아직 없다.

복잡성이란 단지 움직이는 요소(moving parts)가 많은 데서 발생하는 문제일까? ‘뒤얽혀’(complicated) 있다는 것은 ‘복잡하다’(complex)와 같은 것일까?

이들 질문에 공통적으로 적용될 수 있는 대답이란 없을 수 있다. 그럼에도 불구하고 복잡 시스템에 대한 정의는 다음과 같이 내려볼 수 있다.

“복잡 시스템이란 상호작용하는 다수의 단순 구성물들로 구축됐으나, 구성물들의 쌍방간 상호작용으로 인해 더 이상 단순하지 않은 결과를 도출하는 시스템이다.”

이를 네트워크 시스템에 적용시켜보면, 네트워크의 복잡성은 연결된 기기나 에이전트의 숫자, 각 연결물의 상태, 그들 간의 가능한 상호작용성에 따라 커진다는 결론이 가능하다.

만약 시스템 내에 N 개의 에이전트가 있다면, N x (N-1)/2의 상호접속이 가능하다는 의미이며, N이 커짐에 따라 상호접속 숫자는 기하급수적으로 증가한다는 의미다.

염두에 두어야 하는 또 다른 측면이 있다. 복잡성은 혼돈 행태(chaotic behavior)를 초래한다는 것이다.

수학적 견지에서 말할 때, 혼돈 행태는 예측 가능한 대상이 아니다. 개시 단계의 미세한 변화가 종국적으로 거대한 변화를 낳을 수 있다. 예측 가능한, 그리고 관리 가능한 기능을 수행하도록 고안된 시스템(혹은 네트워크)과는 결코 어울리지 않는 특성이다.

예를 들어 한 네트워크 환경에서 미세한 구성상의 변화는 전체 시스템의 가동 중지라는 참극을 낳을 수 있는 것이다. 이러한 형태의 문제는 사실상 모든 형태의 복잡 환경에서 일어날 수 있다. 그것은 핵발전소일 수도 있고, 비행 중인 비행기일 수도 있다. 즉, 복잡 시스템은 단순한 블록들로 구성됐음에도 불구하고 혼돈 행태의 가능성을 품고 있는 것이다.

이런 측면에서 볼 때 복잡성을 감소시킨다는 과제는 본질적으로 혼돈을 다루는 과제가 될 수 있다. 네트워크 상에서 복잡성을 감소시킬 수 있는 몇몇 접근법은 다음과 같다.

- 구획화하라. 복잡성을 감소시킬 수 있는 기법 하나는 ‘블랙 박스’를 활용하는 것이다. 이를 통해 하나의 에이전트가 시스템 전체에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 최소화할 수 있다.

- 최적화하라. 전체 시스템 내에서 불필요한 변인을 최소화해야 한다. 이를테면 15단계의 QoS가 실제로 필요한가? 이를 7이나 5단계로 줄이면 문제가 생기는가?

- 모든 수준에서 테스트하라. 장비를 맹목적으로 배치하지 말아야 하며 기능적인 면에서만 테스트하면 안된다. 다양한 설정 환경에서 각종 변인들을 통제해가며 테스트하라. 예측한 대로 반응하는지 확인해야 한다.

네트워크의 통제력을 강화하는 방안은 이 밖에도 무수히 많을 것이다. 그러나 필자의 견지에서는 복잡성 감소라는 측면에서 바라보는 시점이 대단히 유용한 첫걸음이라고 믿는다.

* Johnson은 네머츠 리서치의 대표이자 수석 설립 파트너다. ciokr@idg.co.kr




2011.05.30

기고 | 네트워크 통제력 확보 ‘카오스 이론으로 시작하기’

Johna Till Johnson | Network World

‘복잡성 제어’에 대한 관심이 고조되고 있다. 네트워크와 관련돼서는 더욱 그렇다.

이유는 명확하다. ‘복잡성’(Complexity)의 증가는 곧 운영비용의 증가(혹은 작업 시간의 증가)와 직결되며, 또 안정성을 떨어뜨리는 결과를 가져오기 때문이다.

필자가 함께 근무했던 한 IT 전문가는 복잡성의 증가에 대해 다음과 같이 개탄했다. “나는 이제 내 네트워크에서 실제로 무슨 일들이 일어나는지 전혀 알지 못한다.”

최소한 원칙적인 차원에서는 복잡성의 감소가 좋은 일이라는데 모두들 동의한다. 그러나 문제는 ‘복잡성’이 과연 정확히 무엇인지를 정의하는 것에서부터 시작된다. ‘복잡성 이론’이라는 유명 과학 이론도 있기는 하지만 ‘복잡성’, 혹은 ‘복잡 시스템’(Complex systems)에 대한 명확한 정의는 아직 없다.

복잡성이란 단지 움직이는 요소(moving parts)가 많은 데서 발생하는 문제일까? ‘뒤얽혀’(complicated) 있다는 것은 ‘복잡하다’(complex)와 같은 것일까?

이들 질문에 공통적으로 적용될 수 있는 대답이란 없을 수 있다. 그럼에도 불구하고 복잡 시스템에 대한 정의는 다음과 같이 내려볼 수 있다.

“복잡 시스템이란 상호작용하는 다수의 단순 구성물들로 구축됐으나, 구성물들의 쌍방간 상호작용으로 인해 더 이상 단순하지 않은 결과를 도출하는 시스템이다.”

이를 네트워크 시스템에 적용시켜보면, 네트워크의 복잡성은 연결된 기기나 에이전트의 숫자, 각 연결물의 상태, 그들 간의 가능한 상호작용성에 따라 커진다는 결론이 가능하다.

만약 시스템 내에 N 개의 에이전트가 있다면, N x (N-1)/2의 상호접속이 가능하다는 의미이며, N이 커짐에 따라 상호접속 숫자는 기하급수적으로 증가한다는 의미다.

염두에 두어야 하는 또 다른 측면이 있다. 복잡성은 혼돈 행태(chaotic behavior)를 초래한다는 것이다.

수학적 견지에서 말할 때, 혼돈 행태는 예측 가능한 대상이 아니다. 개시 단계의 미세한 변화가 종국적으로 거대한 변화를 낳을 수 있다. 예측 가능한, 그리고 관리 가능한 기능을 수행하도록 고안된 시스템(혹은 네트워크)과는 결코 어울리지 않는 특성이다.

예를 들어 한 네트워크 환경에서 미세한 구성상의 변화는 전체 시스템의 가동 중지라는 참극을 낳을 수 있는 것이다. 이러한 형태의 문제는 사실상 모든 형태의 복잡 환경에서 일어날 수 있다. 그것은 핵발전소일 수도 있고, 비행 중인 비행기일 수도 있다. 즉, 복잡 시스템은 단순한 블록들로 구성됐음에도 불구하고 혼돈 행태의 가능성을 품고 있는 것이다.

이런 측면에서 볼 때 복잡성을 감소시킨다는 과제는 본질적으로 혼돈을 다루는 과제가 될 수 있다. 네트워크 상에서 복잡성을 감소시킬 수 있는 몇몇 접근법은 다음과 같다.

- 구획화하라. 복잡성을 감소시킬 수 있는 기법 하나는 ‘블랙 박스’를 활용하는 것이다. 이를 통해 하나의 에이전트가 시스템 전체에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 최소화할 수 있다.

- 최적화하라. 전체 시스템 내에서 불필요한 변인을 최소화해야 한다. 이를테면 15단계의 QoS가 실제로 필요한가? 이를 7이나 5단계로 줄이면 문제가 생기는가?

- 모든 수준에서 테스트하라. 장비를 맹목적으로 배치하지 말아야 하며 기능적인 면에서만 테스트하면 안된다. 다양한 설정 환경에서 각종 변인들을 통제해가며 테스트하라. 예측한 대로 반응하는지 확인해야 한다.

네트워크의 통제력을 강화하는 방안은 이 밖에도 무수히 많을 것이다. 그러나 필자의 견지에서는 복잡성 감소라는 측면에서 바라보는 시점이 대단히 유용한 첫걸음이라고 믿는다.

* Johnson은 네머츠 리서치의 대표이자 수석 설립 파트너다. ciokr@idg.co.kr


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