네트워크 성능 관리 도구를 최대한 활용하는 방법…EMA 설문조사 결과

대부분의 기업에서는 여러가지 네트워크 성능 관리 도구를 배포하기 때문에 자신이 생각하는 통일된 그림을 만드는 것은 어렵다.
 

EMA(Enterprise Management Associates)는 개별 조직이 여러 NPM(Network Performance Management) 도구를 사용하는 방법과 효율성을 개선하기 위해 도구를 통합하는 방법을 살펴봤다. 이번 기사는 EMA의 네트워크 관리 책임자인 섀머스 맥길리커디가 “오늘날의 디지털 기업을 위한 네트워크 성능관리(Network Performance Management for Today’s Digital Enterprise)” 설문조사에서 도출한 결과를 요약한 것이다(이 설문조사는 EMA가 이 문제를 다루는 모범 사례를 제안하는 250명의 네트워크 관리자를 대상으로 했다. 편집자 주).

일반적인 IT 조직에는 오늘날 3~6개의 NPM 도구가 설치되어 있으며, 이것이 사일로 형태로 지속되면 네트워크 운영이 파편화되고 비효율적이게 된다. 이 문제는 지난 수년간 네트워크 관리자를 지속적으로 괴롭혀왔다.

EMA는 250명의 네트워크 관리자에게 NPM 도구에 대한 선호하는 조달 전략을 확인하도록 요청했는데, 기업은 완전히 통합된 다기능 플랫폼을 선호한다는 것을 파악했다. 그러나 기업은 통합된 플랫폼을 갖지 못했다. 예를 들어, EMA는 현재 11개 이상의 NPM 도구를 보유한 기업이 완전한 통합 전략을 가장 원하고 있지만 성공하지 못한 것을 발견했다. 

NPM 도구가 많은 이유 

이 문제 가운데 하나는 기업이 NPM 도구를 사용해 다양한 유형의 데이터를 수집하고 분석한다는 것이다. SNMP MIBs 및 트랩(traps)을 통해 수집된 인프라 지표는 NPM의 기본 데이터 소스지만 네트워크 관리자가 NPM 도구에서 필요로 하는 모든 해답을 담고 있지 않다. 

또한 대부분의 기업은 네트워크 플로우, 패킷, 또는 둘 다를 포함한 트래픽 데이터를 수집한다. EMA 연구는 기업들이 능동적인 모니터링 도구로 생성된 합성 트래픽에 대한 강한 관심을 보이는 것을 포착했다. NPM 분석에 가장 많이 사용되는 데이터 소스는 관리 시스템 API다. 즉, 네트워크 관리자는 다른 IT 관리 시스템에서 상황 분석을 위한 NPM 도구로 데이터를 가져오는데 큰 관심을 갖고 있다. 

이런 데이터 다양성을 감안할 때 도구의 파편화는 불가피하다. 어째든 앞서 언급한 모든 유형의 데이터를 수집하고 분석하는 데 탁월한 공급업체는 없다. 이들은 일반적으로 하나 또는 두개의 데이터 유형에서 뛰어나다. 그래서 기업은 불가피하게 가시성 격차를 해소하기 위해 추가적인 NPM 도구를 사용하는 수밖에 없다. 

NPM 도구 간의 상관 관계 

BMA는 설문 조사 참가자들에게 자신이 알고 있는 여러 NPM 도구에 대한 상관 관계를 밝힐 것을 요청했다. 가장 보편적인 접근 방식(응답자의 25%)은 네트워크 운영 관리 플랫폼이나 여러 NPM 도구에서 통찰력을 도출해내는 관리자를 사용하는 것이었다. 이런 플랫폼은 일반적으로 여러 NPM 소스의 이벤트 관리 및 경보에 적합하다.  

다음으로, 19%의 응답자는 각 도구 간의 직접 통합을 언급했는데, 하나의 도구가 다른 도구에서 가져온 통찰력을 상호 연관시킬 수 있다는 것이다. 이런 접근 방법은 기업이 두개 이상의 도구를 사용하는 경우, 복잡해질 수 있다. 

또 다른 19%는 IT 운영을 위한 AI(Artificial Intelligence for IT operations, AIOps)와 15%는 NPM 도구를 서비스 관리 플랫폼에 통합하고, 14%는 NPM 데이터를 상관 분석을 위한 데이터 호수에 NPM 데이터를 통합한다고 응답했다. 7%만이 이런 상관 관계를 수동으로 이행한다고 주장했는데, 이는 비효율적이고 오류가 발생하기 쉽다. 소수의 응답자는 도구 간에는 상관 관계가 없다고 주장했다. 

또한 EMA는 기업들에게 교차 도구 상관 관계가 얼마나 성공적인지 물었다. 27%는 '매우 성공'이라고 응답했으며, 49%가 '성공'이라고 답했다. 나머지는 '다소 성공'했거나 '다소 실패'했거나 '불확실하다'고 응답했다. EMA는 마지막 24%를 성공하지 못한 것으로 분류했다.  

여러 도구에서 통찰력을 수동으로 연관시킨 기업은 성공하지 못한 집단에 속하는 경향이 있었다. 가장 널리 사용되는 상관 관계였던 ‘도구간 직접 통합’ 및 ‘관리자를 통한 통합’으로 응답한 집단은 통계적으로 유의미한 성공 연관성이 없었다.  

NPM 도구 통합의 모범 사례 

그러나 성공적인 조직은 도구 간 상관 관계에 대해 덜 인기있는 3가지 접근 방식을 선호했다. 

성공적인 기업은 서비스 관리 플랫폼으로 통합하거나 분석을 위한 데이터 호수에 NPM 데이터의 스트리밍하는 방식을 선호했다. 특히 매우 성공적인 기업은 NPM 도구를 AIOps 플랫폼과 통합했다.  

EMA는 이 3가지 접근 방식이 NPM 도구가 많아지는 문제를 해결하기 위한 잠재적인 모범 사례라고 생각한다. 이 가운데 AIOps 도구가 가장 좋은 옵션으로 나타났다. 

이런 요구를 충족시킬 수 있는 무그소프트(Moogsoft)와 스플렁크(Splunk) 등과 같은 독립형 AIOps 플랫폼이 존재한다. 또한 브로드컴(Broadcom, 이전 CA)과 같은 일부 NPM 공급업체는 NPM 및 IT 운영 관리 도구 제품군에 대한 통찰력을 상호 연관시킬 수 있는 자체 AIOps 플랫폼을 개발하고 있다. 

EMA는 기업이 네트워크 관리 도구를 과도하게 사용하고 있다면 AIOps 플랫폼을 검토할 것을 권장했다. 그러나 서비스 관리 플랫폼과의 통합이나 데이터 분석 도구와 함께 데이터 호수를 사용하는 것도 도움이 될 수 있다. editor@itworld.co.kr