익시아는 클라우드 컴퓨팅 등 초대규모 네트워크 및 보안장비를 위한 테스팅 솔루션 ‘클라우드스톰(CloudStorm)’을 출시한다고 21일 발표했다. 클라우드스톰은 초거대 규모를 갖춘 클라우드 데이터센터의 증가하는 용량, 효율성 및 리질리언시를 테스트 및 검증하기 위해 전례 없이 뛰어난 성능을 제공하는 최초의 멀티 테라비트 네트워크 보안 테스트 플랫폼이다.
익시아는 클라우드스톰 출시로 애플리케이션 및 보안 테스트 시장에서 선도 업체의 위상을 더욱 공고히 다지게 됐다. 클라우드스톰을 통해 사용자는 클라우드 규모의 애플리케이션을 처리할 수 있는 데이터센터의 역량을 검증하고, 성능에 영향을 주는 SSL 트래픽을 측정하고, 테라비트 공격을 처리하기 위한 DDoS 약화 기법을 평가할 수 있다.
이 솔루션은 유연하고 확장이 용이하며 2.4테라비트에 이르는 여러 애플리케이션과 악성 트래픽을 시뮬레이션 해 서버 애플리케이션, 스토리지 워크로드 및 네트워크 보안 장치를 비롯한 복잡한 데이터 센터의 중요한 요소를 테스트한다.
짐 더피(Jim Duffy) 451리서치 수석 분석가는 “컴퓨팅이 클라우드 및 사물 인터넷으로 진화함에 따라 네트워크의 보안 및 뛰어난 성능이 갖는 중요성은 점점 커지고 있다”며 “서비스 제공업체가 일상적으로 네트워크를 테스트하는 동안 클라우드 제공업체와 기업에서는 클라우드에 대비할 수 있는 도구를 갖춰야 한다. 익시아는 자사의 네트워크 테스트 솔루션을 수정해 이러한 요구를 충족하고 있다”고 설명했다.
기업은 클라우드 기반 데이터 센터를 통해 확장성과 민첩성을 얻을 수 있다. 그러나 이러한 엄청난 볼륨의 트래픽을 처리하기 위한 네트워크 보안 및 애플리케이션 제공 플랫폼을 갖추고 있지 않아 보안 취약점이 생기고 필수 애플리케이션의 가용성 및 성능에 영향을 줄 수 있다.
멀티 테라비트 테스트 플랫폼으로 IoT 장치 시뮬레이션
DDoS 공격의 수위가 전례 없는 수준에 이르렀다. 예를 들어 IoT 장치를 사용한 미라이 봇넷 DDoS의 첫 번째 공격은 665Gbps에 달했다. 클라우드스톰은 멀티 테라비트 DDoS 트래픽을 생성하는 IoT 장치를 시뮬레이션할 수 있는 최초의 테스트 플랫폼으로, 이러한 트래픽은 기존에 알려진 공격량의 2배에 해당한다.
클라우드스톰을 통해 고객은 초거대 규모를 갖춘 데이터 센터의 성능을 쉽고 경제적으로 검증함과 동시에 네트워크의 보안 리질리언시를 개선할 수 있다.
보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 커지면서 트래픽 암호화가 필수가 되고 있다. 실제로 네트워크 정책 제어 분야의 선도 업체인 샌드바인은 전 세계 인터넷 트래픽의 70%가 암호화됐으며 구글 서버에 대한 요청 중 85%가 암호화된 연결을 사용하는 것으로 추정한다.
암호화된 트래픽은 보안을 전반적으로 강화하지만 악성 콘텐츠 및 악의적인 동작을 위한 트래픽 검사가 점점 더 어려워지고 성능 병목 현상을 야기한다.
클라우드스톰은 하드웨어 오프로드와 함께 고성능 암호화 지원을 제공해 클라우드 규모의 SSL 트래픽 볼륨을 처리할 수 있도록 한다. 따라서 클라우드스톰은 기업 및 데이터 센터 운영자에게 타의 추종을 불허하는 암호화된 애플리케이션 성능을 제공해 보안과 SSL 검사 기능 그리고 애플리케이션과 허용 가능한 QoE 간에 적절한 균형을 찾을 수 있도록 한다.
수닐 칼리딘디(Sunil Kalidindi) 익시아 제품 관리 부문 부사장은 “광범위한 암호화는 현실이 됐다. 이처럼 암호화된 세상에서 보안 및 애플리케이션 성능 검증에는 보안 테스트 플랫폼의 성능에 대한 대대적인 개선이 필요하게 됐다”며 “클라우드스톰은 강력한 암호화와 함께 거의 테라비트 수준에 가까운 SSL 대역폭을 제공해 고객이 SSL 테스트의 한계를 뛰어 넘을 수 있도록 지원한다”고 설명했다.
인력 및 금융 자원 최대한 활용
한편 클라우드스톰은 동일한 포트에서 100, 50, 40, 25 및 10GE를 지원할 수 있다. 따라서 고객은 각 속도를 지원하기 위해 하드웨어를 여러 개 구입할 필요가 없어 핵심적인 비즈니스 투자를 위해 귀중한 IT 예산을 절감할 수 있다. 이를 통해 자본 지출을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 관리를 간소화하고, 공간 확보, 냉각 및 전력에 필요한 데이터 센터 및 사전 구성 실험실 비용을 줄일 수 있다.
