2019.11.27

'다 같은 퍼블릭 클라우드가 아냐'··· 네트워크 성능을 비교하는 방법

Zeus Kerravala | Network World
모든 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 똑같지 않다. 특히 네트워크 성능에서 그렇다. 업체마다 연결성을 지원하는 방식이 다양하고, 특히 네트워크 성능과 예측 가능성은 지리적인 차이에도 큰 영향을 받는다. 최근 들어 많은 기업이 클라우드, 특히 SD-WAN(software-defined wide-area networks)과 멀티 클라우드 도입을 고려하고 있으므로, 이제 각 퍼블릭 클라우드 서비스 업체의 장단점을 비교하는 것이 중요해졌다.
 
ⓒ Getty Images Bank

이런 비교에 도움이 될 조사를 네트워크 관리 전문업체 사우전드아이(ThousandEyes)가 2018년부터 하고 있다. 지난해에는 AWS와 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등 3곳을 대상으로, 네트워크 성능과 연결성 아키텍처 관련 데이터를 방대하게 수집해 분석했다. 지난해에 이어 올해 조사에서는 업체 간 차이를 더 포괄적으로 볼 수 있게 됐다. 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)와 IBM 클라우드(IBM Cloud) 등 업체 2곳을 추가했고, 2018년과 2019년 데이터를 비교해 연간 변화와 이를 촉발한 요인을 분석했다.

올해 조사에서 사우전드아이는 4주에 걸쳐 레이턴시, 패킷 로스, 지터 등 양방향 네트워크 성능 지표를 주기적으로 수집했다. 수집 지점은 5개 퍼블릭 클라우드 업체의 전 세계 데이터센터 주변 98곳에서 테스트했다. 네트워크는 AT&T, 버라이즌, 컴캐스트, 센트리링크, 콕스, 차터 등 미국 주요 광대역 IPS 업체의 서비스를 기준으로 했다. 사우전드아이는 이렇게 3억 2,000만 건 이상의 데이터를 수집해 분석한 후 보고서를 발표했다. 지금부터 이 보고서 내용을 살펴보자.

업체 간 모순점
사우전드아이의 지난해 보고서를 보면, 일부 클라우드 업체는 사용자 트래픽을 처리하는 데 퍼블릭 인터넷에 크게 의존하고 있는 것으로 나타났다. 반면 일부 업체는 전혀 사용하지 않았다. 올해 연구 결과를 보면, 클라우드 업체들이 양방향 네트워크 레이턴시에서 비슷한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

단, 아키텍처와 연결성의 차이가 사용자와 특정 클라우드 호스팅 리전 간에 트래픽을 보내고 받는 방식에 큰 영향을 주고 있었다. 예를 들어 AWS와 알리바바는 사용자 트래픽을 중계하는 데 대부분 인터넷을 이용했고, 애저와 GCP는 프라이빗 백본 네트워크를 이용했다. IBM은 이와 달리 하이브리드 방식을 사용했다.

사우전드아이는 AWS 글로벌 액셀러레이터(AWS Global Accelerator)가 인터넷보다 더 뛰어난 성능을 제공하는지 테스트했다. AWS 글로벌 액셀러레이터는 2018년 11월에 내놓은 것으로 사용자가 기본 퍼블릭 인터넷 대신 AWS 프라이빗 백본 네트워크를 이용하도록 설정할 수 있는 옵션을 제공한다. 물론 별도로 비용을 내야 한다. 테스트 결과 세계 일부 지역에서는 성능이 더 뛰어난 것으로 나타났다. 그러나 오히려 인터넷이 더 빠르거나 더 안정적인 지역도 있었다.

한편 이들 업체가 각 클라우드와 연결하는 데 이용하는 광대역 IPS 성능의 경우 미국 내에서조차 들쑥날쑥이었다. 6개 미국 ISP의 네트워크 성능을 평가한 후 차선의 라우팅 결과를 기록했는데, 일부 경우 예상 네트워크 레이턴시가 최대 10배 높기도 했다.

지역, 지역, 지역
일반적으로 클라우드 업체는 중국의 콘텐츠 필터링 방화벽을 통과할 때 패킷 로스를 감수한다. 알리바바 같은 리전을 통과할 때도 마찬가지다. 올해 조사에서는 클라우드 업체가 중국에 지불하는 성능 손실을 상세하게 분석했다. 중국은 이미 온라인 비즈니스에서 어려움이 많기로 악명높은 지역이다. 그 결과 중국의 고객이라면 홍콩을 호스팅 리전으로 사용할 것을 사우전드아이는 권고했다. 알리바바 클라우드 트래픽의 패킷 손실이 가장 적기 때문이다. 이어 애저, IBM 순이었다.

중국을 제외한 다른 지역의 경우, 라틴 아메리카와 아시아가 모든 클라우드 업체에서 가장 높은 네트워크 성능 격차를 나타냈다. 예를 들어 리우데자네이루에서 GCP의 상파울루 호스팅 리전까지 구역에서 네트워크 레이턴시가 6배 더 높았다. 다른 업체와 비교했을 때 차선의 리버스 패스 때문이다. 반면 북미와 서유럽을 거치는 구간에서는 5개 클라우드 업체 모두가 준수한 네트워크 성능을 나타냈다.

이번 조사 결과는 결국 지역이 네트워크 성능을 결정하는 핵심 요인임을 보여준다. 따라서 기업이 퍼블릭 클라우드 업체를 선택할 때는 사용자부터 호스팅 리전까지의 성능 데이터를 반드시 고려해야 한다.

멀티 클라우드 연결성
지난해 사우전드아이의 조사 결과를 보면, AWS와 GCP, 애저의 백본 네트워크 간의 확장된 연결성을 확인할 수 있었다. 올해 조사의 흥미로운 점은 IBM과 알리바바 클라우드를 조사 대상에 추가하면서 멀티 클라우드 연결성이 불안정해졌다는 사실이다. 사우전드아이에 따르면, IBM과 알리바바 클라우드는 다른 업체와 완전하게 직접 연결돼 있지 않다. 이 두 업체가 자사 클라우드와 타사 클라우드를 연결하는 데 주로 ISP를 사용하는 것도 이 때문이다. 반면 AWS와 애저, GCP는 직접 서로 연결돼 있다. 멀티 클라우드 통신을 위한 서드파티 IPS가 필요 없다.

따라서 멀티 클라우드 전략을 채택하는 기업이 늘어나는 최근의 경향을 고려하면 기업은 멀티 클라우트 연결성을 평가할 때 반드시 네트워크 성능은 포함해야 한다. 이번 조사를 통해 업체와 지역에 따라 차이가 있음을 확인했기 때문이다.

사우전드아이의 포괄적인 성능 벤치마크 보고서는 기업이 어떤 퍼블릭 클라우드 업체가 자사에 필요한 요구사항을 가장 만족하는지 결정할 때 큰 도움이 될 것으로 보인다. 단, 퍼블릭 클라우드 연결성을 선택하는 기업은 인터넷의 기본적인 불예측성을 고려해야 한다. 이것이 성능에 영향을 주고, 리스크를 만들며 복잡성을 증가시킬 수 있다는 점을 염두에 둬야 한다. 이런 잠재적 어려움에 대응하려면 케이스에 따라 자체 네트워크 인텔리전스를 수집해야 한다. 이렇게 한 이후에야 클라우드 업체가 제공하는 서비스의 장점을 온전히 누릴 수 있다. ciokr@idg.co.kr


2019.11.27

'다 같은 퍼블릭 클라우드가 아냐'··· 네트워크 성능을 비교하는 방법

Zeus Kerravala | Network World
모든 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 똑같지 않다. 특히 네트워크 성능에서 그렇다. 업체마다 연결성을 지원하는 방식이 다양하고, 특히 네트워크 성능과 예측 가능성은 지리적인 차이에도 큰 영향을 받는다. 최근 들어 많은 기업이 클라우드, 특히 SD-WAN(software-defined wide-area networks)과 멀티 클라우드 도입을 고려하고 있으므로, 이제 각 퍼블릭 클라우드 서비스 업체의 장단점을 비교하는 것이 중요해졌다.
 
ⓒ Getty Images Bank

이런 비교에 도움이 될 조사를 네트워크 관리 전문업체 사우전드아이(ThousandEyes)가 2018년부터 하고 있다. 지난해에는 AWS와 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등 3곳을 대상으로, 네트워크 성능과 연결성 아키텍처 관련 데이터를 방대하게 수집해 분석했다. 지난해에 이어 올해 조사에서는 업체 간 차이를 더 포괄적으로 볼 수 있게 됐다. 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)와 IBM 클라우드(IBM Cloud) 등 업체 2곳을 추가했고, 2018년과 2019년 데이터를 비교해 연간 변화와 이를 촉발한 요인을 분석했다.

올해 조사에서 사우전드아이는 4주에 걸쳐 레이턴시, 패킷 로스, 지터 등 양방향 네트워크 성능 지표를 주기적으로 수집했다. 수집 지점은 5개 퍼블릭 클라우드 업체의 전 세계 데이터센터 주변 98곳에서 테스트했다. 네트워크는 AT&T, 버라이즌, 컴캐스트, 센트리링크, 콕스, 차터 등 미국 주요 광대역 IPS 업체의 서비스를 기준으로 했다. 사우전드아이는 이렇게 3억 2,000만 건 이상의 데이터를 수집해 분석한 후 보고서를 발표했다. 지금부터 이 보고서 내용을 살펴보자.

업체 간 모순점
사우전드아이의 지난해 보고서를 보면, 일부 클라우드 업체는 사용자 트래픽을 처리하는 데 퍼블릭 인터넷에 크게 의존하고 있는 것으로 나타났다. 반면 일부 업체는 전혀 사용하지 않았다. 올해 연구 결과를 보면, 클라우드 업체들이 양방향 네트워크 레이턴시에서 비슷한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

단, 아키텍처와 연결성의 차이가 사용자와 특정 클라우드 호스팅 리전 간에 트래픽을 보내고 받는 방식에 큰 영향을 주고 있었다. 예를 들어 AWS와 알리바바는 사용자 트래픽을 중계하는 데 대부분 인터넷을 이용했고, 애저와 GCP는 프라이빗 백본 네트워크를 이용했다. IBM은 이와 달리 하이브리드 방식을 사용했다.

사우전드아이는 AWS 글로벌 액셀러레이터(AWS Global Accelerator)가 인터넷보다 더 뛰어난 성능을 제공하는지 테스트했다. AWS 글로벌 액셀러레이터는 2018년 11월에 내놓은 것으로 사용자가 기본 퍼블릭 인터넷 대신 AWS 프라이빗 백본 네트워크를 이용하도록 설정할 수 있는 옵션을 제공한다. 물론 별도로 비용을 내야 한다. 테스트 결과 세계 일부 지역에서는 성능이 더 뛰어난 것으로 나타났다. 그러나 오히려 인터넷이 더 빠르거나 더 안정적인 지역도 있었다.

한편 이들 업체가 각 클라우드와 연결하는 데 이용하는 광대역 IPS 성능의 경우 미국 내에서조차 들쑥날쑥이었다. 6개 미국 ISP의 네트워크 성능을 평가한 후 차선의 라우팅 결과를 기록했는데, 일부 경우 예상 네트워크 레이턴시가 최대 10배 높기도 했다.

지역, 지역, 지역
일반적으로 클라우드 업체는 중국의 콘텐츠 필터링 방화벽을 통과할 때 패킷 로스를 감수한다. 알리바바 같은 리전을 통과할 때도 마찬가지다. 올해 조사에서는 클라우드 업체가 중국에 지불하는 성능 손실을 상세하게 분석했다. 중국은 이미 온라인 비즈니스에서 어려움이 많기로 악명높은 지역이다. 그 결과 중국의 고객이라면 홍콩을 호스팅 리전으로 사용할 것을 사우전드아이는 권고했다. 알리바바 클라우드 트래픽의 패킷 손실이 가장 적기 때문이다. 이어 애저, IBM 순이었다.

중국을 제외한 다른 지역의 경우, 라틴 아메리카와 아시아가 모든 클라우드 업체에서 가장 높은 네트워크 성능 격차를 나타냈다. 예를 들어 리우데자네이루에서 GCP의 상파울루 호스팅 리전까지 구역에서 네트워크 레이턴시가 6배 더 높았다. 다른 업체와 비교했을 때 차선의 리버스 패스 때문이다. 반면 북미와 서유럽을 거치는 구간에서는 5개 클라우드 업체 모두가 준수한 네트워크 성능을 나타냈다.

이번 조사 결과는 결국 지역이 네트워크 성능을 결정하는 핵심 요인임을 보여준다. 따라서 기업이 퍼블릭 클라우드 업체를 선택할 때는 사용자부터 호스팅 리전까지의 성능 데이터를 반드시 고려해야 한다.

멀티 클라우드 연결성
지난해 사우전드아이의 조사 결과를 보면, AWS와 GCP, 애저의 백본 네트워크 간의 확장된 연결성을 확인할 수 있었다. 올해 조사의 흥미로운 점은 IBM과 알리바바 클라우드를 조사 대상에 추가하면서 멀티 클라우드 연결성이 불안정해졌다는 사실이다. 사우전드아이에 따르면, IBM과 알리바바 클라우드는 다른 업체와 완전하게 직접 연결돼 있지 않다. 이 두 업체가 자사 클라우드와 타사 클라우드를 연결하는 데 주로 ISP를 사용하는 것도 이 때문이다. 반면 AWS와 애저, GCP는 직접 서로 연결돼 있다. 멀티 클라우드 통신을 위한 서드파티 IPS가 필요 없다.

따라서 멀티 클라우드 전략을 채택하는 기업이 늘어나는 최근의 경향을 고려하면 기업은 멀티 클라우트 연결성을 평가할 때 반드시 네트워크 성능은 포함해야 한다. 이번 조사를 통해 업체와 지역에 따라 차이가 있음을 확인했기 때문이다.

사우전드아이의 포괄적인 성능 벤치마크 보고서는 기업이 어떤 퍼블릭 클라우드 업체가 자사에 필요한 요구사항을 가장 만족하는지 결정할 때 큰 도움이 될 것으로 보인다. 단, 퍼블릭 클라우드 연결성을 선택하는 기업은 인터넷의 기본적인 불예측성을 고려해야 한다. 이것이 성능에 영향을 주고, 리스크를 만들며 복잡성을 증가시킬 수 있다는 점을 염두에 둬야 한다. 이런 잠재적 어려움에 대응하려면 케이스에 따라 자체 네트워크 인텔리전스를 수집해야 한다. 이렇게 한 이후에야 클라우드 업체가 제공하는 서비스의 장점을 온전히 누릴 수 있다. ciokr@idg.co.kr


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