[데이터넷] 유무선 네트워크 기술의 진화로 연결된 세상은 빠르게 디지털화되고 분산되는 동시에 다양한 인프라 환경이 혼합되면서 네트워크는 기존과는 다른 새로운 구현 방식과 역할이 요구되고 있다.

특히 코로나19, 디지털 트랜스포메이션의 영향으로 비즈니스 환경이 급변하며 디지털 인프라를 지탱하고 있는 네트워크는 빠르고, 안전한 연결성이나 가용성을 넘어 민첩성과 탄력성 그리고 자율성이 핵심으로 부상했다. 더불어 다양한 환경과 변화가 빠른 사용자, 기기, 애플리케이션, 서비스 지원 역시 필수로, 최적의 사용자, 애플리케이션, 서비스 경험 제공도 중요한 요소가 됐다. 이는 코로나19로 인해 언제 어디에서든 빠르고 안전한 기업 네트워크 접속이 사용자 경험에 얼마나 많은 영향을 미치는지 다시금 각인됐다.

소프트웨어 중심 혁신 가속
네트워크가 최적의 성능과 기능을 발휘하려면 데이터센터, 캠퍼스, 브랜치, WAN, 클라우드, 모바일 등 연결된 수많은 네트워크 도메인이 경계가 없는 하나처럼 돌아가야 한다. 그러나 이는 레거시 기술의 업그레이드만으로는 현실적으로 불가능해 사용자 정의를 통한 일관된 정책과 보안이 적용되는 탄력적이고 자율적인 통합 네트워크 아키텍처로 진화가 요구되고 있고, 변화에 시동이 걸렸다.

네트워크는 기술 진화에도 불구하고, 여전히 탄력성이 떨어지고 벤더나 하드웨어 종속성이 강한 것이 현실이다. 변화무쌍한 비즈니스 요구에 민첩하고 탄력적으로 대응이 가능한 자율 네트워크를 완성하기 위해서는 결국 하드웨어가 아닌 소프트웨어에 방점을 둔 혁신이 불가피한 상황이다.

이처럼 네트워크가 지향하는 목표는 사람의 개입이 최소화된 자율 네트워크다. SDN에서 촉발된 네트워크의 소프트웨어화는 자동화 기능을 고도화시키고 있으며 AI, 머신러닝, 클라우드 등과 결합해 비록 초기 단계지만 일부 영역에서는 스스로 돌아가는 지능적인 네트워크 아키텍처가 갖춰지기 시작했다.

자율 네트워크는 사전에 정의된 정책에 따라 자동화, AI 등을 활용해 자체적으로 운영되고 구동되는 것으로 정의내릴 수 있다. 무엇보다 네트워크 운영은 기업의 비즈니스 목표와 일치될 수 있도록 민첩성과 탄력성은 물론 변화에 신속하게 대응할 수 있는 확장성도 구비돼야 한다. 

완전한 자율 네트워크 구현까지는 많은 시간이 필요하고, 코로나19 여파로 기업들의 투자도 일부 지연되고 있지만 AI를 필두로 소프트웨어 기술이 발전을 거듭하며 새로운 네트워크 세상 개막 속도는 점점 빨라질 것으로 기대된다.

네트워크 자동화 밑바탕 ‘SDN’
네트워크 자동화는 연결된 물리 및 가상 장치의 구성, 관리, 테스트, 배치, 운영을 자동화하는 핵심으로 부상했다. 네트워크를 자동화하면 가용성을 극대화하고, 운영이나 관리 조직의 소모적이고 반복적인 업무를 최소화하고 보다 생산적인 업무 수행을 통해 부가가치를 높일 수 있다.

SDN은 네트워크의 자동화 실현을 위한 밑바탕이다. SDN은 엔드투엔드 관리가 가능하고, 컨트롤 및 포워딩 평면을 분리해 보다 효율적이고 유연하게 운영할 수 있기 때문으로, 결국 자동화는 SDN을 토대로 시작되는 만큼 레거시 인프라 아키텍처의 SDN화가 요구된다.

SDN은 하드웨어 중심의 복잡한 네트워크 환경 단순화를 위해 고안돼 확산이 이뤄지고 있다. 사용자와 장치 접속을 효율화하기 위한 SD-액세스, WAN 개선을 위한 SD-WAN 등으로 확대 적용되고 있다. 

기업에서 네트워크는 애플리케이션 및 서비스 성능을 안정적으로 보장하고 지속적인 비즈니스를 지원하는 것이 최우선 역할로, 이를 위해서는 네트워크 구축 측면의 혁신과 함께 운영의 효율화도 필요하다. SDN은 운영 효율화를 높이고 자동화를 가능하게 하는 시작점으로, 역동적인 비즈니스 모델 지원을 위해 지속적인 네트워크 모니터링과 최적화가 수반돼야 한다.

특히 비즈니스 의도를 이해하고 변화하는 의도를 지속적으로 반영하고 수행할 수 있는 인텐트 기반 네트워킹(IBN)으로의 진화가 필요하다. 이에 정책 기반 네트워크가 IBN으로 진화해 나가고 있는 가운데 자체적인 모니터링과 자동화를 통해 자율 네트워크 구현을 위한 기술로 주목받고 있다.

SDN을 기반으로 확장된 IBN은 컨트롤러를 중심으로 비즈니스 의도 달성을 위해 네트워크를 지속적이고 세밀하게 제어하게 된다. 분석, 머신러닝, 머신추론, 자동화 등 다양한 신기술이 적용되는 IBN은 의도를 정책으로 변환하고, 데이터를 수집하고, 가시성과 인사이트를 제공하며 네트워크가 의도를 제대로 수행하도록 보장하는 기능의 원활한 순환 피드백을 통해 구현된다. 이를 통해 변화하는 네트워크 로드는 물론 다양한 환경에 걸쳐 사용자, 서비스, 보안, 컴플라이언스 등 다양한 요구사항을 지속 적용하고 보장하게 된다. 

게임 체인저로 ‘IBN’ 주목
IBN은 초기 단계지만 기존 네트워크 유지 및 관리 방식과는 근본적으로 출발이 다른 만큼 파급력은 상당할 것으로 기대된다. 네트워크 추상화와 가상화의 완벽한 구현은 물론 네트워크 운영이 사업 목표와 연계될 수 있는 지능화를 제공한다는 명확한 이점으로 인해 네트워크 시장의 게임 체인저로 주목받고 있다.

IBN은 비즈니스 의도를 실행 가능한 네트워크 구성으로 변환해 레거시 네트워크 아키텍처의 계층 경계를 없애지만 네트워크 아키텍처를 대신하는 것은 아니다. 비즈니스 의도부터 설치 및 배치에 이르는 워크플로우 과정을 자동화해 수작업을 최소화하고 보다 가치 있는 분석과 계획에 집중하게 하는 기술이다.

관련 시장 선점을 위한 업계의 행보도 빨라지고 있다. 시스코, 주니퍼, VM웨어, 익스트림, 아리스타 등이 네트워크 연결성, 생산성, 보안성 기능을 지속 강화하면서 IBN 완성에 속도를 내고 있다. IBN은 새롭게 설계된 하드웨어와 자동화 워크플로우 간소화와 의미 있는 IT 및 비즈니스 인사이트를 제공하는 소프트웨어로 무장하며 차세대 혁신 동력으로 힘을 키워나가고 있다.

네트워크 전반으로 AI 적용 확대
네트워크에서 생성되는 데이터 트래픽은 물론 원격 측정, 이벤트 등은 이미 수동으로 감당할 수 있는 한계를 넘어섰다. 이러한 난제 해소를 위해 등장한 것이 IBN이고, AI를 중심으로 새로운 네트워크 모델이 만들어지고 있다. AI는 방대한 네트워크 소스 데이터를 사용해 환경의 복잡성을 탐색하고 네트워크 조정을 동적으로 전환하고, 한층 고도화된 머신러닝(ML)과 머신추론(MR) 기술을 활용해 네트워크의 차세대화를 견인할 전망이다.

네트워크의 가용성과 안정성 극대화를 위해 이중화를 구현하는 등 많은 투자가 들어간다. 기업별로 차이는 있지만 디지털 비즈니스의 영향력이 커지고 있는 만큼 보다 효율적인 방안 마련이 필수로, AI 기술을 활용한 모니터링 시스템 혁신 노력에 이어 AI옵스의 역할도 중요해지고 있다.

완전한 AI 지원 툴의 가용성은 아직 부족하지만 머지않아 IT 및 비즈니스 목표를 의도한대로 달성하고 있음을 확인하는 데 필요한 기술로 자리매김할 전망이다. AI 기반 네트워크 어슈어런스 툴은 2025년까지 정의된 특정 작업들을 완전히 자동화할 것으로 기대된다. 

관건은 보다 유연하고 상황별로 적합한 의사 결정이 필요한 대부분의 작업에 운영자의 개입을 어떻게 최소화할지로, 다양한 네트워크 도메인과 전문 지식이 필요한 문제 해결에 머신추론 활용이 확대될 것으로 예상된다.

AI는 방대한 네트워크 소스 데이터를 사용해 네트워킹 환경을 파악하고 개선할 수 있다는 장점으로 인해 IBN은 물론 자동화를 위한 핵심 기술이다. AI는 몇 주 이상 걸리는 신규 애플리케이션 테스트를 단 몇 분이면 끝낼 수 있는 등 수작업의 한계를 해소해 네트워크 운영이나 관리를 대폭 효율화한다. 특히 실행 가능한 인사이트를 확보하면 수많은 네트워크 포인트를 일일이 점검할 필요 없이 주요 지점만 확인해도 문제를 간편하고 빠르게 해결하고, 장애 예방까지 가능하게 될 것으로 기대된다. 

AI를 기반으로 하는 네트워크 보장 솔루션은 이제 시작 단계다. 그러나 AI 기반의 예측 인사이트에 대한 요구가 높아지고 있는 만큼 네트워크 보장 솔루션의 활용이 빠르게 높아질 전망으로, 관련 업계의 기술 고도화가 한창이다.

시스코는 AI 및 머신러닝을 통해 보다 단순하고 안전한 스마트 네트워크 구현에 나서며 시장 선점에 나서고 있다. 주니퍼 역시 미스트, 앱스트라를 연이어 인수하며 유무선 네트워크로 보장 기능 확대를 통해 AI 기반 엔터프라이즈 실현에 나서며 네트워크 서비스 품질 중심, 네트워크 인식 자동화, 네트워크 맞춤형 머신러닝 등을 특징으로 하는 파라곤 오토메이션 솔루션을 통한 경험 우선 네트워킹 구현에 힘을 쏟고 있다.

클라우드 네트워킹 시장 선도 경쟁 치열
애플리케이션의 클라우드 이동이 증가하면서 언제 어디서든 접속이 가능한 안정적인 네트워크 지원의 필요성이 높아지고 있다. 따라서 프라이빗, 퍼블릭, 하이브리드 클라우드 등 다양한 환경과 연결 최적화는 물론 분산된 데이터센터 연결과 지원을 위한 네트워크 고도화도 시급하다.

뿐만 아니라 클라우드와 하이브리드 네트워크 아키텍처 지원과 관리를 위해서는 민첩하고 단순하며 발 빠른 접근법이 요구된다. 그러나 획일적이고 유연성이 떨어지는 레거시 네트워크는 가용성이 부족하고, 관리 및 확장 역시 어렵다. 

특히 클라우드 영역에 대한 부족한 가시성은 인프라 제어와 관리의 비효율성 초래는 물론 보안이나 성능에도 악영향을 미치게 된다. 이처럼 가시성 부재는 성능 및 자원 활용에 대한 투명성 확보를 저해해 비즈니스 생산성을 하락시키고 제반 비용 투입까지 높이는 악순환을 불러 오게 된다. 따라서 클라우드 환경에서의 최적의 가시성 확보를 위해서는 네트워크 설계 단계부터 가시성을 중요한 요소로 고려해야 한다.

최근 분산되고 있는 데이터센터 추세는 클라우드와 온프레미스 모두에 애플리케이션이 위치하면서 네트워크 구축 및 운영에 변화가 요구된다. 특히 분산 데이터센터 활용을 극대화하려면 온프레미스는 물론 멀티 클라우드 환경에서도 일관된 정책과 제어권 보장이 필수로 요구된다. 나아가 서비스 품질 수준과 보안 보장을 위해 온프레미스를 넘어서는 제어권 지원도 필요하다. 따라서 자동화를 통해 비즈니스 의도 유지와 워크로드에 일관된 정책을 적용할 수 있는 IBN의 멀티 클라우드로 확대 적용될 것으로 예측된다.

이에 클라우드 네이티브 기술이 네트워킹 분야에 적극 접목되고 있다. 클라우드 네이티브는 네트워크 인프라의 혁신을 이끌고, 비즈니스의 민첩성과 유연성 강화를 지원하는 만큼 차세대 네트워크에는 중요한 역할을 수행하게 된다. 또한 패브릭, 자동화, 가시성, 보안을 통해 운영을 단순화하고, 특정 벤더 솔루션에 종속되지 않고 멀티 클라우드 환경으로 전환을 뒷받침하는 프로그래머블 스위치 시장 경쟁도 점점 치열해 지고 있다.

뿐만 아니라 클라우드 네이티브 인프라 구현을 위한 컨테이너 기술 활용도 늘며 컨테이너 네트워킹 역시 주목받고 있다. 커널을 격리시켜 하나의 애플리케이션 실행 환경을 구현하고, 호스트 자원 공유를 통해 빠르고 효율적인 클라우드 인프라 구축에 한층 유용하기 때문이다.

클라우드 네트워킹 구현을 위한 다양한 기술들이 사용되고 엔드투엔드 보안과 자동화를 네트워크 전반에 통합하려는 시도가 늘면서 데이터센터, 캠퍼스, 브랜치, WAN 전반을 아우르는 솔루션 경쟁이 막을 올렸다. 이에 시스코, 주니퍼, VM웨어, 익스트림, 아리스타 등이 멀티 클라우드 기반의 데이터센터 네트워킹 시장 주도권 확보에 힘을 쏟고 있다.