컨트롤 플레인과 데이터 플레인 비교

컴퓨터 네트워킹에서 '플레인'이라는 용어는 네트워크 작업과 관련된 특정 작업이 수행되는 네트워크 아키텍처 계층을 설명합니다. 플레인은 실제 물리적 구성 요소가 아니라 개발자와 엔지니어가 네트워크 전체에서 데이터 트래픽이 흐르는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 개념입니다. 네트워킹 플레인에는 세 가지 종류가 있습니다.

• 컨트롤 플레인은 네트워크 레이아웃을 관리합니다.
• 데이터 플레인은 데이터를 주고받습니다.
• 매니지먼트 플레인은 네트워크를 통해 연결된 장치를 구성하고 모니터링합니다.

오늘은 컨트롤 플레인과 데이터 플레인을 면밀히 살펴보고 이들이 어떻게 함께 작동하여 네트워크 성능, 효율성, 보안을 향상시키는지 살펴보겠습니다.

컨트롤 플레인은 네트워크에서 처리할 경로 데이터를 결정하는 컴퓨터 네트워크의 일부입니다. 컴퓨터 네트워크가 최신 비즈니스 프로세스에 점점 더 통합됨에 따라 네트워크 아키텍처, 특히 네트워킹 플레인이 작동하는 방식에 대한 조사도 증가했습니다. 

컨트롤 플레인은 라우팅 프로토콜(알고리즘 기반 규칙)을 사용해 네트워크 장치 간에 정보를 얻을 수 있는 최적의 경로를 결정합니다. 이러한 관행의 한 가지 예로, 컨트롤 플레인이 네트워크를 통해 데이터가 이동할 최적의 경로를 결정한 다음 데이터 플레인으로 전송하기 전에 고유 레이블을 할당하는 다중 프로토콜 레이블 스위칭(MPLS)을 들 수 있습니다.

포워딩 플레인이라고도 하는 데이터 플레인은 네트워크를 통해 전송하기 위해 수집되는 작은 정보 단위인 데이터 패킷의 이동을 담당하는 네트워크 아키텍처의 일부입니다. 데이터 플레인은 컨트롤 플레인에서 수신하는 라우팅 정보 및 프로토콜을 기반으로 네트워크 전체에서 패킷의 실시간 이동을 제어합니다.

데이터 플레인은 컨트롤 플레인에서 구축하고 유지 관리하는 라우팅 테이블을 지속적으로 확인하여 네트워크 상에서 데이터가 어떻게 이동해야 하는지에 대한 지침을 제공합니다. 라우팅 테이블의 규칙에 따라 데이터 플레인은 패킷을 올바른 대상으로 전달합니다. 또한 보안 요구 사항을 충족하기 위해 특정 처리 작업(예: 패킷 헤더 업데이트, 정보 출처 및 분류에 대한 데이터)을 수행할 수 있습니다.

컨트롤 플레인과 데이터 플레인은 모두 서로 다른 용도로 사용되며 최신 네트워크가 작동하는 데 도움이 되는 서로 다른 작업을 수행합니다. 컨트롤 플레인은 주로 데이터가 라우팅되고 처리되는 방식에 초점을 맞추는 반면, 데이터 플레인은 네트워크의 장치(또는 노드) 간에 데이터를 이동합니다. 가장 중요한 차이점은 목적, 복잡성, 커뮤니케이션 방법론에 따라 요약할 수 있습니다.

라우팅 프로토콜 및 네트워크 토폴로지(기본적으로 네트워크의 노드 맵)를 사용하여 컨트롤 플레인은 데이터가 이동할 경로를 선택합니다.

올바른 경로가 선택되면 데이터 플레인은 컨트롤 플레인에 설정된 규칙과 지침에 따라 적절한 데이터 패킷을 대상으로 전달하기만 하면 됩니다.

설계상 컨트롤 플레인은 데이터 플레인보다 더 복잡합니다. 컨트롤 플레인에서 결정되는 프로토콜과 라우팅 경로에는 복잡한 비즈니스 로직과 강력한 의사 결정 프로세스가 필요합니다.

반대로 데이터 플레인은 네트워크 주위에서 데이터를 이동하는 비교적 간단한 작업을 수행하며, 그 논리는 컨트롤 플레인에 설정된 규칙에 따라 데이터 패킷을 목적지로 이동하는 것으로, 비교적 간단합니다.

마지막으로, 컨트롤 플레인과 데이터 플레인이 작동하도록 지원하는 시스템과 통신하는 방식은 서로 다릅니다. 컨트롤 플레인은 데이터 이동 방식을 제어하는 일련의 규칙(프로토콜)에 따라 달라집니다. 예를 들어, BGP(Border Gateway Protocol), IS-IS(Intermediate System-to-Intermediate System) 및 OSPF(Open Shortest Path First)는 모두 널리 사용되는 컨트롤 플레인 프로토콜의 예입니다.

반면 데이터 플레인은 이더넷 및 Wi-Fi와 같은 빠른 물리적 네트워크 연결을 사용하여 통신합니다.

컨트롤 플레인과 데이터 플레인은 물리적 구성 요소가 아니라 엔지니어, 개발자, 네트워크 관리자가 네트워크에서 데이터가 이동하는 방식을 이해하는 데 도움이 되는 개념입니다. 컨트롤 플레인과 데이터 플레인은 모두 개념적으로 장치가 네트워크를 통해 통신할 수 있도록 하는 컴퓨터 네트워크 아키텍처의 일부인 네트워크 계층에 있습니다. 컨트롤 플레인과 데이터 플레인의 작동 방식을 더 잘 이해하기 위해 먼저 몇 가지 주요 용어를 살펴보겠습니다.

컴퓨터 네트워크는 데스크톱 컴퓨터, 모바일 장치, 라우터 등 두 개 이상의 장치를 연결하여 리소스와 정보를 공유하는 것을 목적으로 합니다. 네트워크를 통해 연결된 디바이스는 컨트롤 플레인에 정의된 네트워크를 통해 정보를 주고받는 방식을 설명하는 규칙인 통신 프로토콜에 의존합니다. 예를 들어, BGP(Border Gateway Protocol)는 인터넷을 통해 데이터가 네트워크에서 네트워크로 라우팅되는 방식을 관리하는 공통 프로토콜입니다. 

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 애플리케이션이 서로 통신하고 데이터와 기능을 교환할 수 있도록 하는 규칙 집합인 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 크게 의존하는 컴퓨터 네트워크 아키텍처에 대한 소프트웨어 제어 방식입니다. API는 컨트롤 플레인과 데이터 플레인 모두에서 찾을 수 있습니다. 시스템 운영 및 구성을 관리하는 API는 컨트롤 플레인에 존재하는 반면 실제 데이터와 상호 작용하는 API는 데이터 플레인의 일부입니다.

오늘날 많은 기업이 네트워크 관리 접근 방식에서 클라우드 인프라의 이점을 실현하는 방법으로 SDN을 모색하고 있습니다. SDN은 지난해 282억 달러의 가치를 지닌 빠르게 성장하는 시장으로, 향후 7년 동안 17% 이상 성장할 것으로 예상됩니다.¹

라우터와 스위치는 네트워크 기능에서 중요한 역할을 하는 물리적 장치 또는 가상 장치를 말합니다. 라우터는 네트워크를 통해 연결된 장치 간에 데이터 패킷(적절하게 형식화된 라우팅 정보 단위)을 이동합니다. 컨트롤 플레인을 사용하면 라우터가 데이터 패킷을 분석하고 최적의 경로를 결정할 수 있습니다. 대부분의 라우터는 매우 정교한 라우팅 알고리즘을 사용하여 데이터 패킷을 전달합니다.

라우터와 마찬가지로 스위치는 물리적일 수도 있고 가상일 수도 있습니다. 스위치는 데이터 전달을 통해 여러 장치를 연결할 수 있도록 하는 구성 요소입니다. 스위치는 이더넷 케이블을 사용하여 장치 간에 데이터 패킷을 이동하므로 사용자와 노드 간에 데이터와 리소스를 공유할 수 있습니다. 

컨트롤 플레인은 최신 컴퓨터 네트워크가 작동할 수 있도록 하는 몇 가지 중요한 기능을 수행합니다. 

• 라우팅: 라우팅은 데이터가 네트워크를 통해 이동할 올바른 경로를 찾는 프로세스입니다. 라우팅 테이블(데이터가 네트워크를 통해 취할 수 있는 다양한 경로 목록)은 프로토콜 및 네트워크 토폴로지를 이용해 작성됩니다.

• 네트워크 토폴로지 유지 관리: 네트워크 토폴로지 유지 관리는 네트워크에서 컴퓨터 및 기타 장치의 배열을 매핑하는 작업입니다. 네트워크 토폴로지는 라우터 및 소프트웨어와 같은 물리적 구성 요소와 가상 구성 요소의 조합을 통해 설정되고 유지 관리됩니다.

• 트래픽 관리: 경로가 설정된 후 컨트롤 플레인은 네트워크 트래픽을 형성하고 우선순위를 지정하여 중요한 애플리케이션의 고가용성을 보호합니다. 네트워크 트래픽을 효과적으로 관리하려면 컨트롤 플레인이 네트워크 관리자가 설정한 네트워크 정책을 적용해야 합니다.

• 로드 밸런싱: 시스템 가용성을 높이기 위해 여러 서버에 트래픽을 분산하는 프로세스를 로드 밸런싱이라고 합니다. 많은 인기 웹사이트와 애플리케이션이 하루에 수백만 건의 사용자 요청을 받기 때문에 로드 밸런싱은 네트워크 성능의 중요한 부분입니다.

• 클러스터링 및 고가용성: 컨트롤 플레인은 노드 그룹이 클러스터로 수집되는 곳으로, 클러스터는 단일 컴퓨팅 장치로 기능하는 연결된 노드입니다. 클러스터링은 트래픽을 균형 있게 조절하고, 시스템이 항상 사용 가능한 상태를 유지하는 고가용성을 확보하는 데 중요합니다.

컨트롤 플레인이 데이터가 네트워크를 통해 이동할 경로를 결정하면, 데이터 플레인은 컨트롤 플레인의 로직과 명령을 사용하여 데이터를 목적지로 이동합니다. 컨트롤 플레인보다 설계 및 목적 측면에서 훨씬 간단하지만 데이터 플레인은 네트워크 무결성과 기능에 그다지 중요하지 않습니다.

데이터 플레인에서 네트워크 트래픽은 라우터를 통과하는데, 여기서는 운영을 방해하거나 정보를 훔치기 위해 고안된 사이버 공격 같은 악의적인 트래픽으로부터 장치를 보호하기 위해 엄격하게 제어됩니다. 데이터 플레인이 없으면 컨트롤 플레인에 구축된 모든 프로토콜과 경로가 유휴 상태가 되고 데이터 패킷이 네트워크의 장치 간에 교환되지 않습니다.

클라우드 컴퓨팅, 인공 지능(AI) 시스템과 같은 고급 기술을 지원하고, Auto-Scaling, 프로비저닝과 같은 기능으로 애플리케이션 성능을 개선하는 등 컨트롤 플레인과 데이터 플레인의 5가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

컨트롤 플레인과 데이터 플레인 모두 네트워크가 보다 효율적으로 작동하는 데 도움이 됩니다.

컨트롤 플레인은 네트워크의 모든 장치를 관리할 수 있는 단일 지점을 제공합니다.  이를 통해 네트워크 관리자는 보안 설정을 쉽게 구성하고, 소프트웨어 업데이트를 자동화하고, 기타 중요한 작업을 모두 한 곳에서 수행할 수 있습니다.

데이터 플레인은 대량의 데이터를 신속하게 처리하여 대기 시간을 최소화하면서 네트워크의 노드 간에 데이터 패킷을 이동하도록 설계되었습니다.

컨트롤 플레인과 데이터 플레인은 모두 네트워크 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

컨트롤 플레인은 네트워크 관리자가 설정한 라우팅 정책을 적용하여 네트워크가 최고 수준에서 작동하는지 확인하는 반면, 데이터 플레인의 운영 단순성은 데이터가 최고 속도로 이동하도록 합니다.

컨트롤 및 데이터 플레인 아키텍처는 데이터 라우팅 작업과 데이터 전달 작업을 분리함으로써 각 기능을 독립적으로 최적화해, 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

컨트롤 및 데이터 플레인은 모두 확장 가능한 것으로 간주되므로 네트워크 성능에 영향을 주지 않고 더 많은 리소스를 추가할 수 있습니다.

컨트롤 플레인에서 확장성은 사용자 트래픽이 특정 임계값에 도달할 때 추가 리소스를 자동으로 프로비저닝하는 Auto-Scaling이라는 프로세스를 통해 자동화됩니다.

확장성은 데이터 플레인의 핵심 기능으로, 데이터 이동 속도에 영향을 주지 않으면서도 증가하는 트래픽 수요에 적응할 수 있는 아키텍처를 갖추고 있습니다.

컨트롤 및 데이터 플레인은 모두 설계상 복원력이 뛰어납니다. 트래픽 라우팅과 관련된 주요 작업과 트래픽 이동과 관련된 작업을 분리하여 컨트롤 플레인과 데이터 플레인을 설계했기 때문에, 한쪽에 문제가 생겨도 다른 쪽에 영향을 주지 않습니다.

예를 들어 컨트롤 플레인의 로드 밸런서가 실패하면 데이터 플레인의 데이터 이동에 영향을 줄 가능성은 거의 없습니다.

컨트롤 플레인과 데이터 플레인 모두 여러 가지 방법으로 지연 시간(시스템 지연을 나타내는 중요한 지표)을 줄이는 데 도움이 됩니다.

컨트롤 플레인은 장치 성능 지표를 모니터링하여 특정 수준을 유지하는지 확인합니다. 예를 들어, 중앙 처리 장치(CPU) 지연 시간은 데이터 패킷이 시스템을 통과하는 데 걸리는 시간을 나타내는 지표입니다.

데이터 플레인은 향상된 패킷 처리 및 머신 러닝(ML) 알고리즘과 같은 데이터 처리 속도를 높이는 기술을 사용합니다. 이 두 가지 최신 기술은 모두 네트워크 대기 시간을 줄이고 시스템 가용성을 높이는 데 도움이 됩니다. 

컨트롤 플레인과 데이터 플레인은 최신 컴퓨터 네트워킹에서 중요한 역할을 수행하며 많은 가치 있는 엔터프라이즈 애플리케이션을 뒷받침합니다. 가장 일반적인 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

인터넷을 통해 컴퓨팅 리소스에 온디맨드 방식으로 액세스하는 클라우드 컴퓨팅은 2024년까지 전 세계 기업의 90%가 도입할 정도로 그 인기가 폭발적으로 증가했습니다.² 컨트롤 플레인과 데이터 플레인은 모두 최신 클라우드 인프라의 필수적인 부분이 되었으며, 클라우드 환경에서 향상된 기능을 구현하기 위해 특정 클라우드 데이터 플레인과 클라우드 제어 플레인이 존재합니다.

클라우드 컨트롤 플레인은 클라우드 네트워크에서 관리, 라우팅, 그리고 기타 필수 기능을 제공하며 클라우드 데이터 플레인은 클라우드 에코시스템에서 데이터를 효율적으로 이동하도록 구축되었습니다. 오늘날 모든 주요 클라우드 제공업체는 클라우드 인프라 서비스(예: CISCO, Microsoft Azure, Amazon Web Services(AWS))의 일부로 클라우드 컨트롤 플레인과 클라우드 데이터 플레인을 배포하고 있습니다. 

세계에서 가장 널리 사용되는 컨테이너 플랫폼 중 하나인 Kubernetes는 컨트롤 플레인과 데이터 플레인에 의존하여 작동합니다.

Kubernetes 클러스터는 소프트웨어 코드를 모든 컴퓨팅 환경에서 실행할 수 있도록 컨트롤 플레인을 통해 노드를 관리합니다. 데이터 플레인에서 kubelet, kube-proxy 같은 특수 Kubernetes 구성 요소는 노드 간의 네트워크 트래픽을 처리합니다. Kubernetes는 최신 IT 인프라의 확장성, 보안, 효율성에 매우 중요합니다.

하드웨어 대신 소프트웨어를 사용하여 프로그램을 실행하는 물리적 컴퓨터의 가상 표현인 가상 머신(VM)은 비용 절감을 모색하는 기업에 중요한 도구가 되었습니다. VM을 실행하는 기업은 물리적 인프라에 대한 의존도를 줄이면서 클라우드 환경의 유연성과 확장성을 얻을 수 있습니다. VM은 물리적 컴퓨터처럼 프로그램과 운영 체제(OS)를 실행하며 가상 리소스를 사용하여 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다.

VM은 컨트롤 플레인에서 구성되고 관리되며, 데이터 플레인에서 애플리케이션 실행을 포함한 컴퓨팅 워크로드를 실행합니다.

서비스형 데이터베이스(DBaaS)는 사용자가 물리적 구성 요소를 구매하거나 설정하지 않고도 데이터베이스 및 데이터베이스 소프트웨어에 액세스할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 솔루션입니다.

DbaaS 플랫폼에서 데이터베이스 작업은 컨트롤 플레인에서 관리되는 반면 실제 컴퓨팅 작업은 데이터 플레인에서 완료됩니다. 예를 들어 DbaaS에서 컨트롤 플레인은 서버가 프로비저닝되고 확장되는 위치이지만 데이터 플레인은 중요한 데이터베이스 쿼리가 실행되는 위치입니다.

인공 지능(AI) 시스템은 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 지난 10년 동안 AI 시스템은 현대 생활에 깊숙이 통합되어 자동차, 스마트폰, 심지어 가전제품과 같은 많은 인기 기기의 기능을 개선했습니다.

기업 측면에서 AI 시스템은 기업이 더 스마트한 마케팅 캠페인을 수행하고, 데이터를 더 잘 활용하며, 자동화 기능을 강화하는 데 도움이 됩니다. AI 시스템은 복잡한 알고리즘을 실행하고, 컴퓨팅 작업을 수행하고, 네트워크를 통해 데이터를 전송하기 위해 컨트롤 플레인과 데이터 플레인에 의존합니다.