네트워크 관측 가능성이란 무엇인가요?

IT 팀은 온프레미스 데이터 센터, 멀티클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경을 포함한 조직의 전체 네트워크 인프라에서 데이터 흐름을 모니터링하는 데 필요한 툴과 인사이트를 제공합니다.

네트워크 관측 가능성의 핵심은 원시 네트워크 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 것입니다. 그러나 기존의 네트워크 모니터링(사전 정의된 지표와 사후 대응적 문제 해결에 중점을 둠)과 달리 네트워크 관측 가능성은 사전 예방적 접근 방식을 취합니다.

관측 가능성 툴은 광범위한 데이터 소스의 데이터 수집에 의존하여 심층 분석을 수행하고 문제 해결을 가속화합니다. 라우터, 스위치, 서버, API 엔드포인트, 클라우드 서비스 등 다양한 네트워크 구성 요소에서 원격 측정 데이터(로그, 지표,추적 및 이벤트)를 수집하여 개발 팀에 네트워크 성능에 대한 전체적인 관점을 제공합니다.

따라서 네트워크 관측 가능성은 IT 팀이 문제가 확대되기 전에 감지하고 해결할 수 있도록 지원합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 원활한 연결을 보장하고 가동 중단을 최소화하며 사용자 경험을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

기업이 중단 없는 연결과 고성능 애플리케이션에 의존하는 세상에서 네트워크 관측 가능성은 중요한 기능입니다. 현대의 네트워크는 점점 더 복잡해지고 있으며, 여기에는 동적 트래픽 흐름, 분산된 아키텍처, 멀티클라우드 배포가 포함됩니다. 기존의 모니터링 방법으로는 이러한 복잡성을 해결하기에 충분하지 않으므로, 네트워크 관측 가능성은 복원력을 유지하고 탁월한 사용자 경험을 제공하는 데 필수적입니다.

데이터 기반 관측 가능성 인사이트는 조직이 정보에 입각한 결정을 내리고, 미래의 요구 사항을 예측하고, 리소스를 보다 효율적으로 할당하고, 네트워크 관리 전략을 비즈니스 목표에 맞게 조정하는 데 도움이 됩니다. 또한 네트워크 트래픽에 대한 심층적인 엔드투엔드 가시성을 제공하여 사이버 위협을 조기에 감지하고 사이버 보안 방어를 강화하는 데 도움이 됩니다.

이러한 기능을 통해 조직은 상황이 변화하는 경우에도 문제에 한발 앞서 대응하고 변화하는 네트워크 수요에 적응하며 디지털 인프라를 자신 있게 관리할 수 있습니다.

네트워크 관측 가능성은 지표, 로그, 추적, 컨텍스트 및 상관관계와 같은 일련의 핵심 요소를 기반으로 조직이 네트워크 성능을 모니터링, 분석 및 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 핵심 요소는 함께 작동하여 IT 팀에 네트워크의 동작과 상황에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다. 각 핵심 요소는 네트워크 운영에 대한 실행 가능한 인사이트를 제공하는 데 고유한 역할을 합니다.

지표는 다양한 네트워크 구성 요소의 성능과 동작을 나타내는 정량적 데이터 포인트로, 네트워크 모니터링의 기준이 됩니다. 지표는 지연 시간, 패킷 손실, 대역폭 사용률, 디바이스 CPU 사용량과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 캡처하고 개발자에게 네트워크 상태에 대한 높은 수준의 개요를 제공합니다.

IT 팀은 지표를 사용하여 시간 경과에 따른 추세를 모니터링하고, 이상 징후를 식별하고, 경고에 대한 임계값을 설정할 수 있습니다. 지연 시간 급증을 예로 들어보겠습니다. 예기치 않은 지연 시간 급증은 네트워크 정체 또는 하드웨어 오류를 나타낼 수 있습니다. 또한 네트워크가 사전 결정된 지연 시간 임계값에 도달하면 관측 가능성 소프트웨어가 모든 관련 IT 담당자에게 경고를 보낼 수 있습니다.

로그는 네트워크 내에서 발생하는 모든 이벤트 또는 작업에 대한 상세 기록입니다. 발생 원인, 발생 시기, 네트워크 내 위치 등에 대한 세분화된 정보를 제공하여 문제 해결, 디버깅 및 포렌식 분석을 위한 유용한 컨텍스트를 생성합니다.

로그는 디바이스 구성 변경, 인증 실패 및 연결 끊김과 같은 시스템 이벤트를 자세히 설명하여 네트워크 문제의 근본 원인을 나타냅니다.

추적은 네트워크 전반의 데이터 흐름을 캡처하여 패킷이 여러 디바이스와 시스템을 통과할 때 패킷의 경로와 동작에 대한 인사이트를 제공합니다. 분산 시스템을 이해하고 지연 시간 문제를 진단하는 데 필수적입니다.

IT 팀은 추적을 통해 트랜잭션의 전체 여정을 엔드투엔드로 확인할 수 있으므로 복잡하고 다층적인 환경 내에서 라우팅 지연 및 장애를 정확히 파악할 수 있습니다.

컨텍스트는 네트워크 환경(예:토폴로지, 디바이스 역할 및 애플리케이션 종속성)에 대한 추가 정보를 제공하여 지표, 로그 및 추적을 강화합니다. 컨텍스트가 없으면 원시 데이터는 실행 가능한 의미가 없습니다.

컨텍스트를 통해 IT 팀은 네트워크 이벤트를 특정 애플리케이션, 사용자 또는 서비스와 상호 연관시켜 목표 문제 해결과 정보에 입각한 의사 결정할 수 있습니다.

상관관계는 지표, 로그, 추적 및 컨텍스트 정보를 함께 연결하여 네트워크에 대한 일관된 뷰를 제공합니다. 이를 통해 IT 팀은 패턴, 근본 원인 및 이벤트 간 및 네트워크 스택의 여러 계층에 걸친 관계를 식별할 수 있습니다.

상관관계를 통해 관련이 없어 보이는 데이터 포인트를 연결하면 근본 원인을 더 빠르게 분석하고 네트워크 문제에 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 상관관계를 통해 팀은 상호 의존적인 시스템에서 연쇄적으로 발생하는 장애의 원인을 파악할 수 있습니다.

네트워크 관측 가능성의 핵심 요소 네트워크 성능을 이해하고 관리하기 위한 포괄적인 프레임워크를 형성합니다. 이를 통해 IT 팀은 사후 대응적 모니터링을 넘어 사전 예방적 최적화로 전환하여 복잡한 네트워크 환경에서 안정성과 효율성을 높일 수 있습니다.

고급 관측 가능성 솔루션은 일반적으로 각 조직의 고유한 네트워킹 요구 사항에 맞게 조정됩니다. 하지만 대부분의 툴은 일련의 주요 기능과 기능을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

네트워크 관측 가능성 솔루션은 네트워크 전반의 다양한 소스에서 패킷 수준 세부 정보, 흐름 기록 및 디바이스 지표를 포함한 원격 측정 데이터를 수집, 저장 및 분석합니다. 관측 가능성 툴은 네트워크 하드웨어, 소프트웨어 정의 네트워크(SDN), 클라우드 플랫폼과 완벽하게 통합되어 포괄적인 데이터 수집을 보장합니다.

데이터 분석은 기업이 네트워크 기능과 추세를 더 잘 이해하고, 보고 및 규정 준수를 간소화하고, 철저한 근본 원인 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다.

네트워크 관측 가능성 툴은 복잡한 데이터를 직관적인 형식으로 표시하는 대시보드와 시각화 툴을 제공합니다. 히트맵, 트래픽 흐름 다이어그램 및 실시간 성능 지표는 IT 전문가가 네트워크 상태를 신속하게 평가하는 데 도움이 됩니다.

경고는 특정 네트워크 조건 또는 임계값에 의해 트리거되는 자동화된 알림입니다. 관측 가능성 솔루션은 중요한 인시던트와 사소한 이상 징후를 구별할 수 있는 지능형 경고 메커니즘을 제공하여 경고 피로를 줄이고 IT 팀이 가장 영향력 있는 문제에 집중할 수 있도록 지원합니다.

이해관계자에게 중요한 이벤트를 알리는 알림과 함께 경고를 통해 기업은 네트워크 문제를 사전에 해결하고 고가용성 컴퓨팅 네트워크를 유지할 수 있습니다.

지속적인 성능 분석에는 네트워크의 여러 세그먼트에서 주요 성능 지표를 지속적으로 측정하는 작업이 포함됩니다. 지속적인 성능 평가를 통해 시간 경과에 따른 네트워크 동향에 대한 인사이트를 얻을 수 있으므로, IT 팀은 업그레이드, 최적화 및 용량 계획에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

토폴로지 매핑은 네트워크 아키텍처의 시각적 표현을 제공하여 클라우드, 가상 및 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 다양한 구성 요소가 어떻게 상호 연결되는지 보여줍니다. 대부분의 경우 매핑 기능은 변경 사항이 발생할 때 토폴로지 맵을 동적으로 업데이트하여 개발자에게 네트워크에 대한 포괄적인 최신 뷰를 제공할 수 있습니다.

이러한 기능은 변경 사항이 전체 아키텍처에 미치는 영향에 대한 인사이트를 제공하여 전략적 계획을 개선하고 자동화하는 데 도움이 됩니다.

AI 및 머신 러닝(ML) 기술을 통해 관측 가능성 툴은 컴퓨팅 네트워크에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 분석하고 비정상적인 패턴과 시스템 동작을 신속하게 감지할 수 있습니다. AI 기반 기능은 디바이스 및 계층 전반에서 원격 측정 데이터의 상관관계를 자동으로 분석하여 근본 원인 분석을 가속화하고 미세 조정할 수 있습니다.

또한 ML 모델을 사용하면 관측 가능성 솔루션에서 예측 분석을 활용하여 네트워크 성능 문제를 예상하고 해결할 수 있습니다.

변경 모니터링을 통해 팀은 구성 업데이트, 소프트웨어 패치, 하드웨어 변경 등의 네트워크 수정 사항을 실시간으로 추적하여 네트워크 성능에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 개발자가 새로운 구성 또는 업데이트로 인한 중단 또는 성능 저하를 신속하게 식별하는 데 도움이 됩니다. 그러나 관측 가능성 툴은 변경 데이터와 성능 데이터를 연관시킬 때 가장 효과적이며, 팀은 발생한 변경 사항과 네트워크 성능에 영향을 미친 이유를 확인할 수 있습니다.

네트워크 관측 가능성 툴은 종종 다른 모니터링, 로깅 및 알림 시스템(예: 애플리케이션 성능 모니터링 서비스)과 통합됩니다. 이러한 통합은 IT 담당자에게 전체 기술 스택에 대한 포괄적인 인사이트를 제공하여 전반적인 네트워크 가시성을 향상시킵니다.

조직은 복잡한 네트워크에서도 지속적인 네트워크 안정성과 성능을 보장할 수 있는 효과적인 툴을 필요로 합니다. 네트워크 관측 가능성과 네트워크 성능 모니터링(NPM)은 모두 이러한 툴을 제공할 수 있습니다. 하지만 접근 방식, 깊이, 기능 면에서 서로 상당히 다릅니다.

NPM 툴은 단순 네트워크 관리 프로토콜(SNMP) 및 기타 프로토콜을 사용하여 미리 정의된 지표를 수집하고 분석하여 네트워크 디바이스, 링크 및 애플리케이션의 성능을 평가합니다. 이는 주로 성능 문제를 식별하고 해결하는 것을 목표로 하는 전통적인 접근 방식입니다.

NPM 툴은 지연 시간, 처리량, 지터, 패킷 손실, 디바이스 리소스 활용도와 같은 표준 네트워크 지표에 중점을 둡니다. 일반적으로 분산된 환경 전반에서 엔드투엔드 가시성을 제공하지 않고 개별 디바이스 또는 네트워크 세그먼트를 모니터링하며 종종 정적 임계값에 의존합니다. 지표가 임계값을 초과하면 NPM 솔루션이 경고를 트리거합니다. 하지만 정적 임계값은 사전 구성되어 있으며 동적 네트워크 조건에 잘 적응하지 못할 수 있습니다.

또한 NPM 툴은 일반적으로 문제가 발생한 후 문제를 감지하고 보고하므로 문제를 진단하는 데 적합하지만 반드시 예방할 필요는 없습니다. 또한 NPM은 좁은 모니터링 매개변수로 제한되기 때문에 NPM 툴은 네트워크 동작의 전체 컨텍스트를 캡처하거나 실행 가능한 인사이트를 제공하지 못할 수 있습니다.

NPM이 사전 정의된 지표를 측정하고 보고하는 데 중점을 두는 반면, 네트워크 관측 가능성은 지표를 넘어 네트워크 동작에 대한 포괄적인 엔드투엔드 뷰를 제공하는 더 광범위하고 사전 예방적인 접근 방식입니다. 원격 측정, 컨텍스트 및 분석을 활용하여 네트워크 동작에 대한 심층적인 인사이트를 제공합니다. 관측 가능성 툴은 변화하는 네트워크 조건에 적응하여 정적 임계값에 의존하지 않고 이상 징후를 감지할 수 있습니다.

결정적으로, 네트워크 관측 가능성 솔루션은 레이어 전반에 걸쳐 데이터를 상호 연관시킬 수 있으며, 이는 근본 원인 식별 및 해결을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 솔루션은 '무엇'이 일어나고 있는지 명확히 하고 '왜' 그리고 '어떻게' 문제가 발생하는지 설명하도록 설계되었습니다.

관측 가능성 툴은 전체 워크플로 또는 트랜잭션을 매핑하여 디바이스, 클라우드 서비스 및 애플리케이션 전반에서 발생하는 문제를 식별할 수도 있습니다. 또한 관측 가능성 툴은 AI 기술과 머신 러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 예측 분석을 구현하여 병목 현상과 장애를 예측하고 사전 예방적 네트워크 최적화를 가능하게 합니다.

네트워크 성능 모니터링은 지표와 디바이스 상황에 대한 필수 가시성을 제공하지만, 최신 네트워크의 동적이고 복잡한 특성을 해결하기에는 부족합니다. 네트워크 관측 가능성은 NPM을 기반으로 심층적인 인사이트, 풍부한 컨텍스트, 고급 분석을 제공하여 성능과 안정성을 선제적으로 보장합니다.

네트워크 관측 가능성과 DevOps 관측 가능성은 현대 IT 운영의 필수 구성 요소이며, 각각은 컴퓨터 네트워크를 유지 관리하는 데 있어 서로 다르지만 상호 보완적인 역할을 합니다.

DevOps 관측 가능성은 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC)에 중점을 두고 있으며 소프트웨어 개발, 배포 및 운영 중에 발생하는 문제를 진단하는 것을 목표로 합니다. DevOps 환경에서 관측 가능성은 온프레미스 애플리케이션이든 클라우드 네이티브 애플리케이션 및 관련 오케스트레이션 툴이든 관계없이 기능 및 애플리케이션 제공 및 성능에 대한 가시성을 유지하는 데 필수적입니다.

DevOps 관측 가능성 솔루션은 애플리케이션 성능 관리(APM), 로그 관리 및 분산 추적을 포함한 다양한 툴과 기술을 사용하여 CI/CD 파이프라인을 최적화하고 애플리케이션 문제를 신속하게 감지할 수 있도록 지원합니다. DevOps 관측 가능성을 통해 개발 및 운영 팀이 관측 가능성 인사이트에 액세스할 수 있습니다. 이러한 광범위한 가시성은 팀 간의 협업을 간소화하고 소프트웨어 릴리스를 가속화하는 데 도움이 됩니다.

그러나 DevOps 관측 가능성 툴은 네트워크 성능에 대한 가시성을 제공하도록 설계되지 않았습니다. 네트워크별 데이터(예: 토폴로지 및 오버레이)를 고려하지 않으므로 애플리케이션 성능이 복잡한 분산 네트워크 아키텍처의 기본 인프라 성능과 어떤 상관관계가 있는지 입증할 수 없습니다.

네트워크 관측 가능성은 네트워크 인프라 및 그 구성 요소의 성능에 대한 가시성을 제공하여 격차를 해소합니다. 주로 네트워크 안정성을 유지하고 네트워크 관련 문제를 해결하는 것과 관련이 있습니다. 하지만 네트워크 관측 가능성 툴은 애플리케이션 성능 데이터를 네트워크 원격 측정 및 비즈니스 목표와 상호 연관시켜 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에 대한 완전한 그림을 제공할 수도 있습니다.

두 가지 유형의 관측 가능성은 서로 다르지만, IT 시스템의 원활한 성능을 보장하는 데 필수적입니다. DevOps와 관측 가능성 관행을 모두 사용하면 소프트웨어 애플리케이션과 애플리케이션이 의존하는 네트워크의 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 관행은 또한 기업이 사용자 요구와 시장 상황의 변화에 따라 컴퓨팅 환경을 계속 조정할 수 있도록 하는 데 유용합니다.

네트워크 관측 가능성 솔루션은 기업에 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.

조직은 네트워크 동작을 지속적으로 모니터링함으로써 비효율성을 식별하고 해결하여 애플리케이션 및 서비스에 대한 최적의 네트워크 성능을 향상시킬 수 있습니다.

네트워크 관측 가능성은 IT 팀이 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 이상 징후와 잠재적 장애를 감지하는 데 도움이 됩니다. 팀은 영향을 받는 애플리케이션을 식별하고 지표(예: 서버 워크로드)을 분석하여 근본 원인을 신속하게 식별하고 네트워크 가동 중단을 줄이며 평균 해결 시간(MTTR)을 최소화하도록 필터를 설정할 수 있습니다.

온프레미스 및 클라우드 환경에 걸친 네트워크를 통해 관측 가능성은 모든 플랫폼에서 원활한 운영을 보장하는 데 도움이 되는 통합 가시성을 제공합니다.

기존 모니터링 툴은 네트워크 상태를 평가할 수 있지만, 네트워크 관측 가능성 플랫폼은 사용자의 위치에 관계없이 사용자 경험을 평가할 수 있습니다. 사용자가 웹 앱 및 API에 액세스하면 네트워크 에이전트는 트랜잭션 속도, DNS 조회 시간 및 TLS 핸드셰이크(handshake) 기간을 측정하여 IT 팀에 속도 저하 또는 연결 실패를 알립니다.

또한 상세한 근본 원인 분석을 통해 기업은 문제 진단을 가속화하여 사용자가 엔터프라이즈 네트워크 및 서비스와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 할 수 있습니다.

악의적인 행위자는 종종 네트워크 취약점을 악용하여 데이터에 액세스하고 랜섬웨어를 배포합니다. 하지만 네트워크 관측 가능성 툴은 트래픽 패턴을 지속적으로 프로파일링하여 조직의 보안태세를 강화할 수 있습니다.

시스템이 갑작스러운 수요 급증 또는 의심스러운 DNS 조회와 같은 이상 징후를 감지하면 경고를 보내므로 팀이 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 관측 가능성 플랫폼을 방화벽과 통합함으로써 팀은 보안 위협이 다른 네트워크 디바이스로 확산되기 전에 신속하게 격리할 수 있습니다.

클라우드로 마이그레이션하면 성능, 보안 및 규정 준수 측면에서 상당한 위험이 발생할 수 있지만, 관측 가능성 툴을 사용하면 모든 플랫폼에서 원활한 운영을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마이그레이션하기 전에 기업은 네트워크 관측 가능성 플랫폼을 사용하여 온프레미스 애플리케이션 응답 시간, 대역폭 요구 사항 및 보안 규칙에 대한 기준을 설정할 수 있습니다. 마이그레이션 후 관측 가능성 지표는 팀이 용량, 가용성 및 액세스 제어를 확인하고 시스템 성능에 부정적인 영향을 미치는 문제(예: 패킷 손실)를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

네트워크 용량을 예측할 때 예전에는 추측에 의존해야 했기 때문에 대역폭 부족과 하드웨어 및 기타 리소스의 과잉 프로비저닝이 발생했습니다. 관측 가능성 플랫폼의 과거 트래픽 데이터(예: 위치 전반의 성장 패턴)를 활용하면 IT 팀이 용량 요구 사항을 보다 정확하게 모델링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클라우드 전환은 종종 민첩성과 비용 절감을 보장하지만, 오버프로비저닝, 미사용 인스턴스 및 데이터 전송 요금으로 인해 비용이 크게 증가할 수 있습니다. 네트워크 관측 가능성 툴은 네트워크 용량 및 리소스 사용량에 대한 정확한 인사이트를 제공하여 조직이 이러한 문제를 방지하고, 팀이 클라우드 약정 규모를 적절하게 조정하고 지출을 줄일 수 있도록 지원합니다.

금융 서비스 부문에서 네트워크 성능과 신뢰성은 성공의 기초입니다. 은행, 보험 회사, 거래 플랫폼 및 기타 금융 기관은 미션 크리티컬 애플리케이션 및 프로세스(예: 실시간 거래, 고객 거래, 결제 처리 및 규정 준수)를 구동하기 위해 원활한 연결에 의존합니다. 네트워크 관측 가능성은 운영이 안전하고 효율적으로 유지되도록 하는 데 중추적인 역할을 합니다.

현대의 금융 기관은 신용 카드 결제에서 주식 거래에 이르기까지 매일 수백만 건의 실시간 거래를 처리하며, 잠재 거래는 재정적 손실과 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 초단타 매매에서 단 몇 밀리초의 지연은 상당한 경쟁 우위를 초래할 수 있습니다.

네트워크 관측 가능성 툴은 지연 시간 문제를 실시간으로 탐지하고 해결하므로 기관은 이러한 위험을 완화하거나 피하고 고성능 컴퓨팅 네트워크를 유지할 수 있습니다.

또한 금융 서비스에서 확장성과 민첩성을 향상하기 위해 클라우드 기술을 도입하면서 하이브리드 및 멀티클라우드 환경을 관리해야 하는 과제에 직면하고 있습니다. 네트워크 관측 가능성 툴은 분산된 하이브리드 아키텍처 전반에 걸쳐 통합된 엔드투엔드 가시성을 제공하여 네트워크 전체에서 일관된 금융 플랫폼 성능을 촉진합니다.

통신 산업에서 네트워크는 음성 통화와 데이터 서비스부터 사물인터넷(IoT) 연결까지 모든 것을 지원하는 운영의 중추입니다.

통신 사업자는 점점 더 역동적으로 변하는 네트워크 환경을 관리하면서, 종종 광활하고 지리적으로 분산된 지역에 걸쳐 수백만 명의 고객에게 중단 없는 서비스를 제공해야 합니다. 이러한 시스템에서 중단과 성능 저하가 발생하면 매출 손실, 규제 위반으로 인한 벌금, 고객 이탈로 이어질 수 있습니다.

최신 통신 네트워크는 종종 하이브리드 및 멀티클라우드 환경을 사용하여 가상화 네트워크 기능(VNF) 및 기타 서비스를 지원합니다. 그리고 통신 사업자들은 현대 네트워크의 규모를 관리하기 위해 AIOps 관행과 자동화를 점점 더 많이 도입하고 있습니다.

네트워크 관측 가능성은 이러한 네트워크의 건강에 기초가 됩니다. 이러한 툴은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 기지국, 광섬유 링크 및 핵심 인프라와 같은 네트워크 구성 요소의 건강 및 성능에 대한 실시간 가시성을 제공합니다.

• 네트워크 성능 지표를 통화 끊김 또는 인터넷 속도 저하와 같은 고객이 직면한 문제와 상호 연관

• 관측 가능성을 오케스트레이션 플랫폼과 통합되는 자가 복구 네트워크 지원

• 클라우드 호스팅 VNF, SDN 요소 및 엣지 컴퓨팅 노드의 성능을 실시간으로 추적

• 용량 요구 사항과 잠재적 장애를 예측할 수 있는 예측 분석 생성

또한 5G 네트워크의 확산으로 통신 비즈니스는 전례 없는 수준의 네트워크 복잡성에 직면해 있습니다. 5G 네트워크는 네트워크 슬라이싱 및 엣지 컴퓨팅 기능에 의존하는 경우가 많으며, 일반적으로 지연 시간이 매우 짧습니다. 이러한 구성 요소를 관리하려면 다양한 환경에서 네트워크 동작에 대한 심층적인 이해가 필요합니다.

네트워크 관측 가능성 툴은 5G 관련 지표를 모니터링하여 네트워크 슬라이스 성능에 대한 인사이트를 제공하고 특정 사용 사례에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 통신 제공업체는 관측 가능성 툴을 사용하여 자율 주행 차량 전용 네트워크 슬라이스가 매우 안정적이고 낮은 지연 시간의 성능을 유지하도록 할 수 있습니다.

또한 혼잡한 대도시 지역에서 대역폭 문제를 감지 및 해결하고 스트리밍 앱의 서비스 저하를 식별하여 제공업체가 고객 불만이 발생하기 전에 이러한 문제를 해결할 수 있도록 합니다.