IBN 개념의 핵심은 새로운 네트워크 관리 방법론입니다. 시장조사업체 가트너는 IBN의 기본 요건으로 4가지를 정의했습니다. 먼저 변환과 검증입니다. 네트워크 관리자의 의도를 관리 정책으로 바꾸고 이를 실제 실행할 수 있는지 확인하는 기능입니다. 둘째 자동 수행입니다. IBN이 실제로 네트워크를 특정 상태로 유지하기 위한 모든 기능입니다. 관리자의 개입을 최소화하면서 자동으로 네트워크 관련 작업을 수행할 수 있어야 합니다.
세번째는 상황 인식입니다. 네트워크 현상태를 파악하기 위해 지속해서 모니터링하고 관련 데이터를 수집하는 기능입니다. 이렇게 모은 데이터는 당연히 네트워크를 특정 상태로 유지하는 데 사용됩니다. 이를 위해 필요한 것이 마지막 네번째, 동적인 최적화 기능입니다. 관리자의 의도대로 네트워크를 유지하는 최적의 방법을 판단하고 조정 작업을 자동으로 실행합니다. 바로 이 단계에서 머신러닝 기술이 접목됩니다.
IBN이 주목받는 이유는 네트워크 관리에 여전히 사람 손이 많이 가기 때문입니다. 그동안 기업의 IT 인프라는 가용성과 민첩성을 개선하는 방향으로 꾸준히 개선돼 왔습니다. 예를 들면 클라우드와 가상화 기술 덕분에 기업은 자체 데이터센터가 없어도 필요할 때 원하는 만큼 컴퓨팅과 스토리지 자원을 쓸 수 있습니다. 반면 네트워크는 여전히 관리하기 까다롭고 기업이 원하는 방식으로 유연하게 사용하기 어렵습니다.
IBN은 이러한 어려움을 해결할 수 있을까요? 현재 시스코는 물론 주니퍼부터 스타트업까지 많은 기업이 IBN 개발에 뛰어들었습니다. 그러나 아직은 초창기라는 것이 전문가의 공통된 평가입니다. 특히 IBN 시스템이 네트워크를 임의로 조정할 때 예상치 못했던 문제가 발생하지 않는지 검증하는 것은 여전히 풀어야 할 숙제입니다. 이 부분은 머신러닝이 기대만큼 똑똑한 역할을 할 수 있느냐에 따라 결정될 것으로 보입니다. editor@itworld.co.kr