네트워크 가시성이란 무엇인가?

네트워크 가시성은 네트워크의 행동, 성능 및 문제를 이해하기 위해 텔레메트리를 수집하고 분석하는 것을 포함한다. 이는 조사, 상관관계 및 근본 원인 분석에 필요한 데이터와 맥락을 제공하며, 단순한 임계값 기반 경고에 그치지 않는다.

조직들이 클라우드, SaaS, 원격 사용자, 지사 위치 및 하이브리드 인프라를 포함한 복잡한 환경을 점점 더 많이 배포함에 따라, 네트워크 가시성의 중요성이 커진다. 네트워크 가시성이 데이터를 수집하고 사용하는 방식을 이해하면 최대 가치를 추출하는 데 도움이 된다.

주요 하이라이트

• 네트워크 가시성은 팀이 네트워크 전반에서 실시간으로 무슨 일이 일어나고 있는지를 이해하는 데 도움을 준다.
• 가시성은 메트릭, 로그, 이벤트, 흐름 및 추적과 같은 텔레메트리를 사용하여 더 깊은 분석을 지원한다.
• 네트워크 가시성은 전통적인 모니터링을 넘어 맥락과 근본 원인 조사를 개선한다.
• 이는 분산된 클라우드 중심 및 하이브리드 환경에서 특히 중요하다.
• 강력한 네트워크 가시성은 문제 해결 시간을 단축하고 서비스 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
• 가시성은 올바르게 사용될 때 성능 운영과 보안 가시성을 모두 지원한다.

네트워크 가시성 대 네트워크 모니터링

네트워크 모니터링은 일반적으로 알려진 문제, 임계값 기반 경고 및 서비스 건강 검사를 중심으로 한다. 네트워크 가시성은 더 나아가 팀이 알려지지 않은 문제를 조사하고 시스템과 트래픽 경로 간의 관계를 이해하는 데 필요한 데이터와 맥락을 제공한다.

전통적인 네트워크 모니터링은 일반적으로 무엇을 추적하는가?

네트워크 모니터링은 일반적으로 알려진, 쉽게 측정할 수 있는 문제를 추적하는 데 사용된다. 일반적인 예는 다음과 같다:

• 가동 시간
• 인터페이스 상태
• 대역폭 사용량
• CPU
• 메모리
• 패킷 손실
• 미들마일의

네트워크 모니터링은 팀이 측정할 수 있는 문제를 추적하는 데 유용합니다. 그러나 이는 알려지지 않은 문제를 해결하거나 더 동적이고 분산된 네트워크 환경을 관리하는 데 한계가 있습니다.

모니터링을 넘어 관측성이 추가하는 것

네트워크 관측성은 전통적인 모니터링보다 더 풍부한 텔레메트리, 교차 도메인 맥락 및 더 깊은 조사를 제공합니다. 이를 통해 팀은 조사를 수행하고 증상을 가능한 원인과 연결할 수 있으며, 단순히 문제가 있다는 것을 확인하는 것에 그치지 않습니다.

관측성을 통해 분석은 다양한 이벤트를 상관관계 지을 수 있고, 고수준 이벤트에서 더 구체적인 데이터로 세분화하며, 의존성을 매핑하고, 네트워크 트래픽에 대한 경로 수준 가시성을 달성할 수 있습니다. 이는 일시적인 문제와 재현하기 어려운 문제 모두에 도움이 됩니다.

데이터가 네트워크 관측성을 지원하는 이유는 무엇인가요?

텔레메트리는 네트워크 관측성의 기초입니다. 환경에 따라 관측성은 다음과 같은 다양한 유형의 데이터를 사용할 수 있습니다:

• 지표
• 로그
• 흐름 기록
• 패킷 데이터
• 이벤트
• 사용자 경험 신호(지연, 패킷 손실, 지터, 처리량)

종종 네트워크 추적은 애플리케이션-네트워크 행동을 설명하는 데 중요한 경우에만 데이터 세트에 포함됩니다. 목표는 가시성과 데이터 양의 균형을 맞추고, 가시성과 진단을 개선하는 데 필요한 정보만 수집하는 것입니다.

텔레메트리 분석에서 맥락이 중요한 이유는 무엇인가요?

원시 데이터를 넘어 네트워크 관측성은 또한 맥락을 요구합니다. 사용자, 사이트, 애플리케이션, 경로, ISP 및 시간 창에 대한 정보는 조사를 개선합니다.

이를 중앙 집중식 플랫폼에서 수집하면 분석가가 여러 도구와 사일로에서 데이터를 수동으로 상관시킬 필요가 없어져 분석이 신속해집니다. 종종 가시성은 동일한 사건이나 문제에 서로 다른 신호를 연결하여 근본 원인과 영향을 이해하는 데 의존합니다.

현대 환경에서 네트워크 가시성이 중요한 이유는 무엇입니까?

현대 네트워크는 지사 위치, 클라우드 서비스, SaaS 앱, 가정용 네트워크, ISP 및 제3자 인프라를 통해 트래픽이 흐르기 때문에 그 어느 때보다 복잡해졌습니다. 이 복잡성은 네트워크 가시성이 완화하는 데 도움이 되는 블라인드 스팟을 생성할 수 있습니다. 제공하는 데이터와 맥락은 더 빠른 문제 해결, 다운타임 감소 및 더 나은 사용자 경험을 지원합니다.

클라우드 및 하이브리드 환경은 가시성의 필요성을 증가시킵니다.

클라우드 및 하이브리드 환경의 성장으로 인해 기업은 더 이상 사용자와 앱 간의 전체 경로를 소유하지 않게 되어 근본 원인 분석이 더 어려워졌습니다. 네트워크 가시성은 문제가 로컬 장치, LAN, WAN, ISP, 클라우드 경로 또는 애플리케이션 종속성에서 비롯되는지 식별하는 데 도움이 됩니다.

사용자 경험이 네트워크 가시성에서 중요한 이유는 무엇입니까?

네트워크 가시성은 애플리케이션 응답성, 협업 도구, 생산성 및 만족도에 영향을 미치는 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. 종종 사용자 중심 신호는 인프라 전용 메트릭이 놓치는 문제를 강조할 수 있습니다.

네트워크 가시성의 핵심 기능

네트워크 가시성 접근 방식은 데이터 상관관계, 맥락화 및 분석과 같은 기능과 함께 원격 측정에 대한 중앙 집중식 액세스를 제공해야 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 실시간 가시성 및 역사적 분석: 실시간 데이터는 사건 조사를 지원하고, 역사적 데이터는 기준선, 반복 문제 감지 및 사건 후 검토에 도움이 됩니다. 타이밍 및 추세 분석은 팀이 문제가 고립된 것인지, 주기적인 것인지, 시스템적인 것인지를 이해하는 데 도움을 줍니다.
• 근본 원인 조사 및 경로 분석: 가시성은 경로 가시성과 상관된 원격 측정을 사용하여 문제를 정확히 찾아내어 문제 해결 중 추측을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이것은 지연 시간 급증, 패킷 손실, 혼잡, 잘못된 구성 또는 의존성 실패와 같은 문제를 진단하는 데 도움이 됩니다.
• 이벤트 상관관계: 많은 성능 문제는 하나 이상의 계층에 걸쳐 발생하여 고립된 데이터를 해석하기 어렵게 만듭니다. 관측 가능성은 조사를 신속하게 진행하고 팀이 단일 조사 내에서 네트워크 상태, 애플리케이션 동작 및 사용자 경험을 비교할 수 있을 때 비난을 줄입니다.

네트워크 관측 가능성을 제한할 수 있는 도전 과제는 무엇입니까?

더 많은 데이터가 반드시 네트워크 관측 가능성에 더 나은 것은 아닙니다. 데이터 사일로, 불완전한 텔레메트리, 시끄러운 경고, 도구의 분산 및 맥락 부족과 같은 문제는 그 효과를 제한할 수 있습니다. 또한, 조직은 제3자 경로, 암호화된 트래픽, 클라우드 서비스 및 관리되지 않는 네트워크로 인해 가시성 격차로 어려움을 겪을 수 있습니다.

데이터 양만으로는 관측 가능성을 생성하지 않습니다.

대량의 텔레메트리는 데이터가 적절하게 조직되고 맥락화되지 않으면 팀을 압도합니다. 데이터 수집 외에도 관측 가능성은 관련성을 결정하고, 사건을 상관관계 지으며, 경고의 우선순위를 정해야 합니다. 과도한 소음은 조사를 개선하기보다는 오히려 느리게 할 수 있습니다.

맹점이 일반적으로 나타나는 곳

맹점은 책임과 타이밍을 고립하기 어렵게 만들기 때문에 현대의 복잡한 네트워크에서 일반적인 도전 과제입니다. 가시성 격차의 일반적인 출처는 다음과 같습니다:

• 원격 사용자
• ISP 핸드오프
• 클라우드 의존성
• 암호화된 트래픽:
• 조각난 도구

네트워크 관측 가능성에서 가장 많은 혜택을 받는 사용 사례는 무엇입니까?

네트워크 가시성은 기업 WAN 전반에 걸쳐 문제 해결, 성능 관리 및 서비스 품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 조직이 가시성 격차를 처리해야 하거나 지연된 응답이 특히 비용이 많이 드는 영역에서 가장 가치가 있습니다.

성능 문제를 더 빠르게 해결하기

가시성은 사용자 장치, 로컬 네트워크, WAN 경로, ISP, 애플리케이션 의존성 또는 서비스 문제 등 네트워크 성능 저하의 원인을 식별하는 데 도움이 됩니다. 문제의 원인을 더 빨리 격리함으로써 팀은 다운타임과 에스컬레이션을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 지연된 화상 통화는 사용자의 장치, 마지막 구간 문제 또는 ISP 혼잡으로 인해 발생할 수 있으며, 어떤 것이 원인인지 아는 것이 팀이 해결책을 찾는 데 도움이 됩니다.

SaaS, 지사 및 원격 액세스의 신뢰성 향상

분산 환경은 여러 액세스 경로에 걸쳐 가시성이 필요합니다. 가시성은 반복되는 병목 현상과 서비스 저하를 식별하여 더 큰 문제로 확대되기 전에 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한, 가시성은 원격 및 지사 네트워크 문제를 조직이 해결할 수 있는지 아니면 조직의 통제를 벗어난 문제로 인해 발생했는지를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

공유된 맥락으로 네트워크, 운영 및 지원 팀 지원하기

다운타임 및 기타 문제에 대한 책임은 네트워크, 운영 및 지원 팀 간에 공유될 수 있으며, 이는 비난과 사건 해결 지연으로 이어질 수 있습니다. 공유된 가시성은 팀이 일관된 데이터를 사용하여 사건을 조사할 수 있게 하여, 더 빠르게 실패 가능성이 있는 지점을 파악하고 효과적인 해결 계획을 개발할 수 있도록 합니다.

자주 묻는 질문

네트워크 가시성이 네트워크 모니터링과 동일한가요?

모니터링은 알려진 문제를 추적하는 데 중점을 둔 가시성의 하위 집합입니다. 가시성은 조사 및 근본 원인 분석을 지원하기 위해 더 많은 데이터와 맥락을 제공합니다.

네트워크 가시성은 어떤 원격 측정 데이터를 사용하나요?

네트워크 가시성은 필요에 따라 메트릭, 로그, 흐름, 이벤트 및 기타 성능 신호를 포함한 다양한 유형의 원격 측정 데이터를 사용합니다. 이 데이터는 유용한 통찰력을 추출하기 위해 상관관계가 있으며, 맥락화되고 분석됩니다.

클라우드 및 하이브리드 환경에서 네트워크 가시성이 중요한 이유는 무엇인가요?

클라우드 환경은 복잡하며 조직의 통제 아래에 완전히 있지 않습니다. 가시성은 맹점을 해소하고 잠재적인 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

네트워크 가시성이 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니까?

네, 네트워크 가시성은 앱의 응답성과 가용성에 영향을 미치는 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사용자 경험은 단순히 장치 가동 시간에만 의존하지 않으므로, 전통적인 네트워크 모니터링은 지연, 다운타임 및 기타 문제의 원인을 놓칠 수 있습니다.

네트워크 가시성의 가치

네트워크 가시성은 메트릭 수집을 넘어 사건 조사, 근본 원인 분석 및 문제 해결을 지원하는 중앙 집중화되고 상관관계가 있는 네트워크 텔레메트리 본체를 구축하는 것입니다. 현대 네트워크는 사용자, 사이트, 클라우드 경로, 애플리케이션 및 외부 의존성 전반에 걸쳐 가시성을 요구하며, 네트워크 가시성은 더 빠른 문제 해결, 더 적은 맹점 및 더 나은 성능 분석에 기여합니다.