마운트 유니언 대학의 목표는 캠퍼스 전체에서 높은 와이파이 밀도를 구축해 까다로운 학생들을 위한 충분한 용량을 제공하는 것이다. 대학은 몇 년 전에 익스트림 애널리틱스(Extreme Analytics) 툴이 당시 최초의 분석 제품 중 하나로 출시된 직후 이 툴을 구매했다.
스미스는 “목표는 항상 사용자 경험을 최적화하는 것”이라며 “항상 운영을 더 개선할 방법을 모색한다. 더 생산적인 문제 해결과 더 효율적인 운영이 필요하고 시야도 개선해야 한다. 뛰어난 분석 기능은 선제적 시야를 갖는 데 도움이 된다”고 말했다. 또한 스미스는 대규모 네트워크 갱신 시점에 분석 툴을 설치했다고 덧붙였다. 네트워크 갱신 시점은 새로운 혁신을 탐구해볼 좋은 기회가 된다.
스터첼과 스미스는 분석의 가치를 보여주는 예로 과거에 겪었던 애플리케이션 지연, 구체적으로 넷플릭스(Netflix)가 이따금 버퍼링되거나 연결이 끊기는 문제를 언급했다. 스터첼은 “문제의 원인이 캠퍼스 네트워크인지, ISP나 넷플릭스 자체인지 알아내야 했다. 방대한 양의 데이터가 흐르는 상황에서 이와 같은 문제에 대처하려면 분석이 필수적이라는 사실이 입증됐다. 맞춤 구성이 가능한 대시보드, 맬웨어 및 스팸 관련 문제를 신속하게 파악하는 기능도 좋다. 신속한 트래픽 패턴 분석이 가능하다는 하나만으로 투자 가치는 충분하다”면서 “문제 해결까지의 소요 시간을 줄이고 사용자 커뮤니티에 영향이 가기 훨씬 전에 대응하는 선제적 역량도 개선했다”고 말했다.
향후 희망 사항과 관련, 스터첼은 “그래픽 디스플레이와 모니터링은 유용하고 많은 정보를 제공하지만 미래의 분석 툴은 단순히 로그와 그래프, 차트를 제공하는 이상의 역할을 해야 한다”면서 “최종 사용자가 문제를 경험하기 전에 우리에게 문제를 알려야 하고 문제 해결을 위한 정확한 단계를 제시해야 한다. 정책, DHCP와 같은 다른 시스템을 다루는 작업이 필요한 경우에도 자동으로 문제를 해결할 수 있다면 더 좋다”고 말했다.
스미스는 분석 툴이 예를 들어 직접 스위치 포트를 내리는 것을 생각하기에는 아직 이르지만 운영자가 승인하는 과정이 포함된다면 그러한 기능도 괜찮을 것이라고 덧붙였다. 스터첼은 “어쨌든 네트워크는 운영자가 거의 개입하지 않고도 돌아가야 한다”면서 “네트워크는 최대한 자율 관리되고 변경 작업도 자동으로 수행해야 한다. 그 목표를 향한 길을 분석이 이끌고 있다”고 말했다.
분석 솔루션 업체의 역할
분석 솔루션은 이를 도입한 조직에 큰 가치를 더하고 있다. 물론 그 외의 다른 많은 조직에서도 마찬가지일 것이다. 그러나 사용자와의 대화를 통해 솔루션 업체 측의 대처가 필요한 다음과 같은 몇 가지 문제점과 기회도 발견했다.
- 표준 : 솔루션 업체의 원시(raw) 데이터에 대한 더 개방적인 액세스가 필요하다. 데이터가 어디에 있으며 이 데이터를 어떻게 해석해야 할지 아는 것이 핵심이다. 디바이스별 운영 데이터 액세스를 위한 개방형 표준도 물론 도움이 되겠지만 적절한 표준 및 솔루션 업체의 협조가 없으면 상당히 어려운 작업이 될 것이다.
- 데이터 완전성과 유효성 : 사용자의 중대한 관심사는 관련 데이터 포인트의 무결성과 완전성, 해석에 대한 검증이다. “쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다”는 오랜 격언이 여기에도 적용된다. 이 문제가 해결되지 않고는 자동화된 분석 기반 의사 결정은 불가능하다.
- 자동화 : 분석과 관리 콘솔 내 설정 사이의 폐쇄 루프 피드백 메커니즘에 대한 요구도 확실하다. 분석이 사후 대응에서 사전 대응으로 발전함에 따라 초점도 현재 일어나는 일에서 미래에 일어날 일로 옮겨갈 것이다. 예측은 머신러닝의 발전을 감안할 때 충분히 현실성 있는 시나리오다. 시각적 보고 기능은 앞으로도 핵심적이지만, 네트워크의 복잡성이 높아지면서 사람이 관여하는 실시간 관리 메커니즘으로 따라갈 수 없게 될 것이므로 자동 조치 실행이 구현될 가능성도 충분하다. 여기서도 표준이 중대한 역할을 하게 된다.
현재 진행 중인 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)으로의 점진적 전환은 이런 요구 사항 사항 전체 또는 대부분에 대처하기 위한 폭넓은 기회를 제공한다.
와이파이 분석의 클라우드 기반 구현, 나아가 멀티 클라이언트 클라우드 서비스 구현의 중요성도 강조된다. 한 클라이언트에서 관찰된 행동 패턴이 다른 클라이언트에서 최소한 비슷한 패턴 또는 관련된 과제가 발생할 가능성을 나타낼 수 있다는 면에서 이는 흥미로운 기회다. 이러한 분석이 없다면 운영 팀 또는 최종 사용자는 그런 가능성을 훨씬 더 늦게 알게 될 것이다. 물론 같은 맥락에서 개인정보 및 보안에 대한 새로운 우려도 제기되고 있지만 납득할 만한 해결책을 아마 찾을 수 있을 것이다.
오늘날 설치된 대다수 와이파이 네트워크의 규모와 중요성을 감안할 때 앞으로 나올 더욱 강력한 분석 툴은 네트워크 운영자의 툴 박스 내에서 중요한 자리를 차지하게 될 것이 확실하다. 특히 흥미로운 부분은 분석과 관리 콘솔 사이의 피드백 루프를 통한 향상된 머신러닝 기반 자동화의 가능성이다. 자동화가 더 확장되면 예를 들어 운영 정책, 보안, 전체적인 네트워크 업그레이드까지 분석을 기반으로 수행될 수 있다.
와이파이 분석은 개별 기능에서 발전해 네트워크 관리라는 큰 틀 안으로 들어가게 될 것이고, 지금 막 탐색하기 시작한 혜택은 앞으로 몇 년 내에 더욱 명확해지고 그 가치도 더욱 커질 것이 확실하다. editor@itworld.co.kr
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