네트워크 자동화란 무엇인가요?

개발자가 컴퓨팅 네트워크를 관리하고 프로비저닝 하는 데 소비하는 시간, 노력 및 비용을 줄여 더 빠른 서비스 업그레이드 및 배포를 구현할 수 있습니다. 네트워킹 기술의 상당한 발전에도 불구하고 네트워크 관리 관행은 수십 년 동안 거의 변하지 않은 상태로 유지되어 수동 프로세스에 크게 의존해 왔습니다.

그러나 수동 네트워크 구성 및 관리는 번거롭고 오류가 발생하기 쉬우며 최신 네트워크와 관련된 동적이고 예측할 수 없는 워크로드 수요를 처리하기에 충분하지 않습니다.

네트워크 자동화는 네트워크 구성 및 테스트, 리소스 프로비저닝, 로드 밸런싱 및 워크플로 배포와 같은 프로세스를 자동으로 실행하여 이러한 문제를 해결합니다. 반복적인 네트워킹 작업을 자동화하면 조직은 인력 수요를 최소화하여 운영 비용을 절감하고 IT 직원이 시간이 많이 걸리는 수동 유지 관리 대신 혁신에 집중할 수 있습니다.

또한 자동화된 프로세스를 통해 네트워크 구성 및 정책이 에코시스템 전체에 균일하게 적용되므로 기업은 인적 오류로 인해 자주 발생하는 네트워크 중단 및 보안 문제를 최소화할 수 있습니다. 자동화를 통해 IT 부서는 네트워크 연결, 성능, 복원력, 민첩성, 리소스 사용 등을 개선할 수 있습니다.

네트워크 자동화는 표준 명령줄 인터페이스(CLI) 인수를 통해 또는 네트워킹 장치(라우터, 스위치, 방화벽, 서버 및 기타 장치 포함)에 적용되는 소프트웨어 계층을 사용하여 작동할 수 있습니다.

CLI는 명령줄이라는 텍스트 줄을 사용하여 프로그램을 실행하고 컴퓨터의 운영 체제와 상호 작용하는 사용자 인터페이스입니다. 네트워크 관리자가 자동화 워크플로를 생성하려면 연산자(특정 작업을 시작하는 기호 또는 특수 문자)를 사용하여 이전 명령의 성공 또는 실패에 따라 이벤트 시퀀스를 만들고 실행할 수 있습니다. 또한 명령 목록을 셸 스크립트라고 하는 텍스트 파일로 컴파일할 수 있으며, 이를 통해 CLI는 단일 명령줄을 사용하여 여러 명령을 동시에 실행할 수 있습니다.

네트워크 자동화 소프트웨어는 네트워크 작업을 사용자 인터페이스에서 쉽게 선택, 스케줄링 및 배포할 수 있는 즉시 사용 가능한 프로그램으로 간소화합니다. 이는 온프레미스 데이터 센터, 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에서 하드웨어 및 네트워크 장치와의 통신을 용이하게 하기 위해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 의존합니다.  

예를 들어 소프트웨어 솔루션은 재고, 모듈, 플러그인 및 API 엔드포인트를 서비스 제공업체 전체에서 사용할 수 있는 검색 및 배포 가능한 자동화 플레이북으로 구성하여 네트워크 권한 및 장치 구성을 자동화할 수 있습니다.

또한 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술이 통합되면서, 네트워크 자동화 툴은 팀이 네트워크 속도와 운영 효율성을 대폭 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 기반 성능 자동화 엔진은 네트워크 및 애플리케이션 성능을 평가하여 필요에 따라 구성을 자동으로 조정할 수 있습니다. 네트워크 자동화 툴은 ML 기능을 통해 대역폭 사용량과 성능 추세를 분석하여 설정된 매개변수와 성능 지표를 기반으로 물리적 및 가상 네트워크 자산을 구성할 수 있습니다. ML 기반 자동화 기능은 과거 경험을 통해 학습하므로 시간이 지남에 따라 시스템이 점점 더 능숙해지고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.

대부분의 네트워크 자동화 전략은 소프트웨어 기반 자동화와 CLI 기반 자동화를 모두 활용하여 기업이 초고속, 고가용성 컴퓨팅 네트워크를 구축할 수 있도록 지원합니다(범위는 다양함).

네트워크 자동화는 데이터 센터 네트워크, 클라우드 네트워크, 무선 네트워크, 근거리 통신망(LAN) 및 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN)를 포함한 모든 네트워크 유형에 적용할 수 있습니다. 기본적으로 CLI 또는 API에 의존하는 모든 네트워크 리소스를 자동화할 수 있습니다.

관리자는 다양한 유형의 자동화 워크플로를 배포할 수도 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

오케스트레이션 자동화는 여러 시스템과 디바이스에서 협업이 필요한 복잡한 프로세스를 자동화하는 데 중점을 둡니다. 네트워크 서비스, 애플리케이션(주로 가상 네트워크용), 로드 밸런서 및 방화벽을 배포하고 관리합니다. 예를 들어 자동화된 워크플로는 네트워크에 분산된 애플리케이션을 연결하여 데이터 흐름을 가속화하고 시스템 오류를 최소화할 수 있습니다.

프로비저닝 자동화는 IT 팀이 컴퓨팅 네트워크에 새로운 장치를 원활하게 추가할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 새로운 장치 및 구성 요소와 필요한 모든 구성, 설정 및 리소스를 신속하게 자동으로 통합할 수 있으므로 인력 개입이 필요하지 않습니다.

자동화는 컴퓨터 프로그래밍 언어로 작성된 스크립트를 사용하여 특정 트리거에 대한 응답으로 작업을 수행합니다. 전통적으로 이러한 자동화 흐름은 Perl이나 Tcl과 같은 언어로 작성되었지만, 오늘날의 스크립트는 오픈 소스 언어(예: Python)에 더 많이 의존하며, 이러한 언어는 더 유연하고 사용하기 쉽습니다.

지능형 네트워크 자동화라고도 불리는 소프트웨어 기반 자동화는 수동 스크립트 작성 없이도 작업 실행을 간소화하기 위해 관리 포털을 사용합니다. 자동화 소프트웨어는 또한 개발팀에 단순화된 네트워크 정책에 따라 작업을 만들고 실행할 수 있는 템플릿을 제공합니다.

의도 기반 자동화는 개발자에게 보다 정교한 네트워크 자동화 접근 방식을 제공합니다. AI와 ML을 사용하여 사용자 및 비즈니스 의도를 더 잘 이해하고 결과에 따라 네트워크 정책 적용을 자동으로 조정합니다. 구체적으로는, 네트워크 관리자가 성능 서비스 수준을 설정하면 네트워크가 해당 수준을 유지하거나 충족되지 않았을 경우 이를 달성하도록 자동으로 조정됩니다.

보안 자동화는 AI, ML 및 기타 보안 툴을 활용하여 보안 작업(취약점 스캔, 정책 적용, 침입 탐지, 사고 대응, 패치 적용 등)을 자동화합니다. 개발자가 규정을 준수하고 보안 위협으로부터 네트워크를 보호하는 데 도움이 됩니다.  

네트워크가 최적으로 작동하려면 애플리케이션 서버 로드가 아키텍처 전반에 걸쳐 균형을 이루어야 합니다. 수동 부하 분산에 의존하는 대신 부하 분산 프로세스를 자동화하면, 문제가 발생했을 때 장애 조치 서버가 신속하게 반응하고 애플리케이션이 최상의 성능으로 운영되도록 할 수 있습니다.

많은 주요 네트워크 자동화 툴은 AIOps 원칙에 기반을 두고 있으며, 고급 알고리즘을 활용해 네트워크 상태를 실시간으로 평가합니다. 그러나 자동화 툴은 다음을 포함한 다양한 기능과 기술을 포괄하여 기업이 네트워크 관리 방식을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

• 구성 관리. 자동화 툴은 각 네트워크 장치에 대한 구성을 자동으로 배포, 업데이트 및 백업하여 장치 전반에 걸쳐 엔드 투 엔드 일관성을 유지하고, 필요 시 빠르게 롤백할 수 있도록 합니다.

• 프로비저닝. 네트워크 자동화 솔루션은 제로 터치 프로비저닝(장치가 네트워크에 연결될 때 자동으로 구성됨)을 가능하게 하여 신규 서비스의 배포 속도를 높입니다.

• 워크플로 자동화. 자동화 툴은 네트워크 진단 수행, 소프트웨어 업데이트 등 일상적인 작업과 복잡한 워크플로 모두를 자동화할 수 있습니다.

• 모니터링 및 알림. 자동화 서비스는 대역폭 사용량, 장치 상태, 트래픽 패턴 및 기타 성능 지표를 지속적으로 추적하며, 시스템이 미리 정의된 임계값에 도달하거나 이상을 감지할 경우 알림을 전송합니다. 이러한 선제적 접근 방식은 문제가 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 팀이 문제를 찾아내고 해결할 수 있도록 돕습니다.

• 데이터 분석 및 예측 문제 해결. 네트워크 자동화 플랫폼은 AI 및 ML 알고리즘을 사용하여 네트워크 상태를 실시간으로 분석하고 패턴을 식별 및 해석합니다. 데이터 분석에서 얻은 인사이트를 통해 자동화 툴은 정상적인 네트워크 동작을 더 잘 이해하고 네트워크 문제를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 알고리즘이 데이터 트래픽 급증을 예상하는 경우, 데이터를 다른 서버로 사전에 우회시켜 서버 부하를 보다 효율적으로 분산시킬 수 있습니다. 

• 자율적 솔루션 구현. 네트워크 자동화 솔루션은 폐쇄 루프 자동화 피드백을 기반으로 문제를 해결하며 컴퓨팅 네트워크가 자율적으로 복구되도록 도와줍니다. 시스템이 문제를 감지하면, 자동으로 구성을 조정하고 패치를 적용하며 네트워크 트래픽을 재조정할 수 있습니다. 자가 치유 네트워크는 기업이 네트워크 인프라를 유지 및 최적화하고 사용자에게 발생할 수 있는 네트워크 다운타임을 최소화하는 데 도움을 줍니다.

• 지속적인 학습과 적응. 네트워크 환경이 변화함에 따라 네트워크 자동화 소프트웨어도 함께 진화합니다. 자동화 툴은 네트워크 내에서 발생하는 모든 작업과 반응으로부터 학습하며, 알고리즘과 전략을 지속적으로 개선하여 향후 성능을 향상시킵니다. 지속적인 학습은 네트워크가 복원력 있고 유연하며, 변화하는 기업 요구를 효과적으로 충족할 수 있도록 유지합니다.

네트워크 자동화는 다음과 같은 상황에서 더 빠르고 강력한 네트워크를 구축하고자 하는 기업에 다양한 활용 사례와 응용 방식을 제공합니다.

수많은 IoT 센서 및 장치가 있는 환경에서 네트워크 자동화는 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 자동화 툴은 장치 자동 검색, 프로비저닝 및 구성을 구현할 수 있어, 다양한 IoT 장치를 컴퓨팅 네트워크에 통합할 때 발생하는 복잡성을 줄여줍니다.

DevOps 환경에서는 네트워크 관리자가 자동화 워크플로를 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인에 통합할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 시스템은 애플리케이션 업데이트와 함께 자동 테스트 및 구성 배포를 수행할 수 있어, 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 네트워크 변경 사항이 애플리케이션 수정과 동기화되도록 합니다.

민감하거나 개인 정보를 전송 및 저장하는 컴퓨팅 네트워크를 보유한 조직(예: 교육 기관, 의료 시설, 정부 기관)의 경우, 네트워크 자동화는 관리자들이 엄격한 보안 프로토콜을 유지하는 데 도움이 됩니다.

이러한 네트워크는 종종 많은 사용자와 장치를 처리하며, 보안 업데이트를 따라잡는 것이 큰 과제가 될 수 있습니다.

자동화를 통해 보안 패치를 자동으로 배포할 수 있어, 모든 네트워크 장치가 최신 위협으로부터 보호되도록 업데이트 상태를 유지할 수 있습니다. 또한 자동화 툴은 구성 변경 사항과 사용자 활동을 추적하며, 컴플라이언스 점검 및 보안 감사 같은 실사 작업을 자동화하여 기업이 규제 준수를 유지하도록 지원합니다.

가상화되고 자동화된 네트워크를 구축하려면, 네트워크 관리자는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)과 NFV를 결합할 수 있습니다.

SDN은 API 기반의 가상 오버레이를 사용하여 물리적 인프라를 관리하고, 가상 머신(VM) 간에 가상 네트워크를 생성하며 동시에 여러 물리 네트워크를 감독할 수 있게 해줍니다. NFV는 부하 분산 및 암호화 같은 네트워크 기능을 물리 하드웨어에서 VM으로 이동시키는 네트워크 아키텍처 방식입니다.

SDN과 NFV를 함께 사용하면 비즈니스 목표와 서비스 목표에 따라 네트워크를 구성하고 동적으로 조정할 수 있습니다.

SDN은 구성 및 최적화를 위해 네트워크 제어를 중앙 집중화하는 반면, NFV는 하드웨어에서 기능을 분리하여 신속한 서비스 배포 및 확장성을 촉진합니다. 이 조합은 트래픽이 급증하는 동안 자동화 워크플로가 트래픽을 수요가 적은 서비스로 자동으로 다시 라우팅할 수 있으므로 트래픽 패턴을 예측할 수 없는 환경에서 특히 유용합니다.

네트워크 자동화는 특히 네트워크 전체의 장치 호환성과 상호 운용성을 고려할 때 복잡한 작업이 될 수 있습니다. 그러나 자동화는 기업에 네트워크 아키텍처를 최적화하는 데 있어 여러 가지 이점을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 네트워크 효율성 향상. 자동화는 네트워크 프로비저닝 및 관리에 필요한 시간과 노력을 크게 줄여줍니다. 구성, 배포 및 테스트 프로세스가 즉각적이고 자동으로 구현되어 전체 네트워크가 보다 효율적으로 운영될 수 있습니다. IT 팀은 지루한 유지 관리 작업에 소요되는 시간을 줄이고 전략적 목표에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

• 지속적인 정책 시행. 네트워크 자동화 툴은 인프라 전반에 걸쳐 정책을 자동으로 적용하고 시행하여, 네트워크에 연결된 모든 장치에 일관되고 최신의 보안 및 운영 정책을 보장합니다.

• 손쉬운 확장. 기업이 확장됨에 따라 네트워크도 그에 따라 성장해야 합니다. 자동화를 통해 보다 원활한 확장이 가능합니다. 네트워크가 관리 부담을 크게 늘리지 않고도 증가한 부하를 처리할 수 있게 도와줍니다.

• 운영 비용 절감. 반복적인 작업을 자동화함으로써 조직은 수작업에 대한 의존도를 줄일 수 있으며, 이는 IT 팀이 네트워크 운영 비용을 절감하는 데 기여합니다.

• 네트워크 보안 강화.  자동화 툴은 네트워크 모니터링 외에도 탐지, 인시던트 대응 및 패치 관리의 자동화를 통해 보안 강화에 기여할 수 있습니다. 자동화된 보안 워크플로는 보안 정책 준수를 촉진하고 전반적인 보안 태세를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

디지털 혁신이 가속화됨에 따라, 기업은 끊임없이 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응할 수 있는 더 빠르고 역동적인 컴퓨팅 네트워크를 필요로 하게 될 것입니다. 미래 지향적인 기업은 이러한 요구 사항을 해결하고 네트워크가 사용자 수요에 지속적으로 보조를 맞출 수 있도록 하기 위해 새로운 자동화 기술을 찾고 있습니다.

예를 들어, AI와 ML을 통해 기업은 문제를 사전에 해결하고 변화하는 네트워크 조건에 적응하는 자가 치료 네트워크를 구축하여 기존 클라우드 네이티브 및 엣지 컴퓨팅 환경에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

미래를 주도하는 다른 자동화 트렌드는 다음과 같습니다.

엣지 컴퓨팅과 IoT 장치의 성장과 진화로 인해, 네트워크는 데이터를 생성된 위치에 더 가까운 곳에서 처리하는 경우가 많아졌습니다. 차세대 자동화 툴은 이러한 분산된 환경을 관리할 수 있어, 데이터 처리 속도를 높이고 네트워크 응답성을 향상시킬 수 있습니다.

IaC는 고수준의 선언적 코딩 언어를 사용하여 IT 인프라 프로비저닝을 자동화하며, 팀이 코드로 네트워크 인프라, 구성, 자동화를 설정하고 관리할 수 있도록 합니다. 기타 활용 사례 외에도, 네트워크 엔지니어는 IaC를 사용하여 자동화 워크플로와 버전 관리 시스템을 최적화하고, 유연하고 자가 관리 가능하며 고도로 확장 가능한 컴퓨팅 네트워크를 구축합니다. 

네트워크 자동화는 타사 툴과 통합할 수 있고, 멀티 벤더 아키텍처를 수용할 수 있는 보다 유연하고 벤더에 구애받지 않는 솔루션으로 발전하고 있는 추세입니다. 이러한 툴은 중앙집중식 자동화를 가능하게 하고, AI를 활용해 사이버 보안 위협을 예측하고 방지하는 AIOps와 같은 신기술의 손쉬운 도입을 지원합니다.

벤더에 구애받지 않는 접근 방식은 기업이 독점 인프라의 호환성 제한에서 벗어날 수 있도록 하며, 더 넓은 범위의 기술과의 원활한 통합을 촉진합니다.

사이버 위협은 증가하고 있으며 점점 더 지능화되고 있지만, 제로 트러스트 보안 원칙은 대규모 분산 자동화 컴퓨팅 네트워크가 안전하게 보호되도록 도와줄 수 있습니다. 제로 트러스트 아키텍처는 엄격한 액세스 제어, 인증 규칙 및 암호화 프로토콜을 적용하여, 위치에 상관없이 인가된 사용자와 장치만 리소스에 접근할 수 있도록 보장합니다.

5G 네트워크의 도입은 자동화에 새로운 가능성을 열어주며, 특히 하나의 물리적 인프라를 여러 개의 가상 네트워크로 분할하는 네트워크 슬라이싱과 동적 리소스 관리 측면에서 주목할 만합니다.

자동화는 초신뢰 저지연 통신, 다양한 데이터 형식에 대한 처리, 대규모 IoT 배포 등 5G의 복잡한 요구 사항을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 네트워크 자동화 솔루션은 서비스 제공업체가 다양한 산업 및 조직에 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.