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‘자가 치유 네트워크의 시대가 온다’ 오픈소스·AI/ML 힘입은 텔레메트리

2023.01.20 Michael Cooney  |  Network World
올해 네트워크 텔레메트리 기술이 오픈소스 프로젝트와 AI·ML 기반의 벤더 솔루션에 힘입어 부상할 예정이다. 
 
ⓒGetty Images Bank

지금까지 텔레메트리 기술은 네트워크 및 애플리케이션 활동을 모니터링하는 데 사용되어 오긴 했지만, 특정 사용 사례에만 국한됐다. 하지만 최근 텔레메트리 관련 ML 및 AI 기반 시스템과 오픈소스 애플리케이션이 등장하면서 더 널리 사용될 것으로 보인다. 

시스코 펠로우이자 전략, 인큐베이션 및 애플리케이션 그룹의 수석 설계자인 카를로스 페레이라는 “오늘날 널리 쓰이는 하이브리드나 클라우드 네이티브 구축 환경에서는 더 이상 사일로에 저장된 네트워크 가시성에 의존하기 힘들다. 애플리케이션 구성 요소가 더 잘게 쪼개졌고 수명이 더 짧아졌기 때문”이라며 “이제 텔레메트리 데이터로 여러 운영 도메인을 실시간으로 모니터링 할 역량이 필요하다”라고 말했다. 

페레이라는 텔레메트리 기술이 점차 더 많은 수치, 이벤트, 로그 및 추적 데이터를 수집하도록 발전해왔다고 설명했다. 가령 AWS 인스턴스에서 모든 CPU의 데이터를 모니터링할 수 있다. 이러한 데이터는 기업이 구성한 라우터, 스위치, 서버, 서비스, 컨테이너, 스토리지 및 애플리케이션에서 수집된다. 
 

오픈텔레메트리(OpenTelemetry) 오픈소스 프로젝트 

이에 더해 오픈텔레메트리 같은 오픈소스 프로젝트가 텔레메트리 사용을 촉진하고 있다. 오픈텔레메트리 프로젝트에는 클라우드 네이티브 재단의 후원 아래 AWS, 애저, 시스코, F54, 구글 클라우드, VM웨어 등의 회사가 기여한다. 

클라우드 네이티브 재단에 따르면 오픈텔레메트리 프로젝트는 소프트웨어 성능을 모니터링 하기 위해 원격 측정 데이터를 측정, 생성, 수집 및 내보내는 데 필요한 일련의 도구, API 및 SDK 모음이다. 

시스코의 클라우드 네이티브 애플리케이션 모니러팅 서비스인 앱다이내믹스 클라우드(AppDynamics Cloud)가 오픈텔레메트리를 기반으로 한다. 회사는 여러 도메인에 걸쳐 상관관계 분석을 제공하는 풀 스택 가시성(Full Stack Observability)도 제공할 예정이다. 

시스코의 최고 전략 책임자이자 총괄 관리자인 리즈 센토니는 '2023년을 장식할 기술 트렌드 및 예측(Tech Trends and Predictions That Will Shape 2023)'이라는 제목의 블로그에 “올 한 해 동안 오픈소스 기능이 많이 도입될 것이다. 사일로에 갇혀 있던 여러 도메인 데이터를 수집해 분산추적으로 모니터링 하는 애플리케이션을 개발할 수 있게 때문”이라고 말했다. 분산 추적이란 애플리케이션의 활동을 세그먼트 단위로 나누어 성능을 측정하는 텔레메트리 방식이다. 

센토니는 “오픈텔레메트리는 IT 팀이 데이터를 사용해 네트워크 및 인프라에서 애플리케이션과 인터넷까지 IT 스택을 모니터링하는 실질적인 표준이 될 것”이라고 말했다. 
 

AI·ML 예측으로 자가치유 

텔레메트리의 대중화에 앞장선 곳이 또 있다. 국제 인터넷 표준화 기구(Internet Engineering Task Force, IETF)가 ‘RFC 9232’라는 네트워크 텔레메트리 프레임워크를 개발했다. 

IETF의 RFC 문서에는 “네트워크 가시성은 성공적인 네트워크 운영에 필수다”라며 “네트워크 텔레메트리는 네트워크 장치, 전달, 제어 및 관리 평면을 포함해 네트워크의 현재 상태에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 네트워크 데이터를 중심으로 이루어진다”라고 명시되어 있다. 

데이터 애널리틱스의 대중화도 텔레메트리 사용을 늘리고 있다. 

시스코의 센토니느 “앞으로 네트워크는 더 경험 중심적으로 바뀔 것이다. 사용자 문제를 예측하고 문제 해결 옵션을 제공할 수 있기 때문이다. 기업이 접근성이 좋아진 SaaS 제품의 예측 기술을 더 많이 쓰면서 스스로 학습, 예측 및 계획이 가능한 자가 치유 네트워크의 시대가 점점 다가오고 있다”라고 말했다. 

예컨대 시스코의 예측 분석 엔진은 네트워크 문제를 예측해 문제가 발생하기 전 예방한다. 주니퍼 네트웍스의 미스트 AI(Mist AI)는 유무선 인프라에서 텔레메트리 데이터를 수집해 환경을 관리하고 문제를 예측한다. 주니퍼의 앱스트라(Apstra) 소프트웨어는 네트워크 구성 및 검증 정보 저장소를 실시간으로 파악하는 데 텔레메트리를 사용한다. 

텔레메트리는 네트워크와 애플리케이션을 관리하는 AI 기반 애플리케이션 개발에 필수가 될 것이다. 시스코의 페레이라는 “네트워크, 보안, 스토리지 및 애플리케이션 데이터 세트에서 텔레메트리 상관관계를 일일이 분석하기란 불가능에 가까울 것”이라며 “궁극적으로 단일 데이터 스페이스가 필요하다. 머신러닝 모델과 AI 엔진을 적용해 이상 징후나 근본 원인 분석을 전사적으로 빠르게 제공할 수 있어야 한다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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