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WLAN

2020년에 주목해야 할 5가지 주요 엔터프라이즈 네트워킹 트렌드 : IDC

2020년은 엔터프라이즈 네트워킹에 있어서 역동적인 시기입니다. 세계가 보건 위기에 대응하고 단기적으로 경제 혼란에 직면함에 따라, 기업들은 여전히 디지털 트랜스포메이션에 있어서 눈에 띌 정도로 기여할 수 있는 새로운 기술 솔루션을 모색하고 있습니다. 본 문서에서는 2020년과 그 이후 엔터프라이즈 네트워킹의 5가지 주요 기술 동향에 대해 간략하게 설명합니다. <8p> 주요 내용 - 새로운 시장 개발 및 역동성 - 클라우드 관리형 WLAN, SD-WAN 및 통합   커뮤니케이션의 수요 증가 - SD-WAN의 확산과 SD-Branch로의 진화 - 머신 러닝 기반 자동화의 확장 - NaaS(Networking as a Service)의 출현

WLAN SD-WAN 자동화 2020.07.27

주니퍼, 시스코 출신이 설립한 '미스트' 4억 500만 달러에 인수

주니퍼가 고급 무선 장비 제조업체인 미스트 시스템(Mist Systems)을 4억 500만 달러에 인수하기로 합의했다. 가트너에 따르면 주니퍼가 에어로하이브(Aerohive)와 현재 아루바 같은 협력사와 제휴해 무선 장비를 제공하고 있기 때문에 이번 인수는 주니퍼에게 매우 중요하다. 미스트는 최근 미스트 WLAN 기술과 VM웨어의 벨로클라우드(VeloCloud) 기반 NSX SD-WAN을 통합한 VM웨어와의 공동 제품 개발 계획을 발표하기도 했다. 글로벌 시장조사기업 델오로(Dell'Oro)의 무선 LAN 애널리스트인 리테쉬 파텔은 "주니퍼가 엔터프라이즈 제품군을 완성하는 데 빠져 있는 부분이 바로 ‘무선’이었다”며, 또 "시스코, HPE/아루바, 익스트림, 포티넷 등 기업용 네트워크 장비 업체와 효과적으로 경쟁하려면 강력한 무선 기술이 필요하다"고 전했다.  미스트는 와이파이를 좀더 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 측정 가능한 인공지능 기반 무선 플랫폼을 개발한 것으로 유명하다. 가트너는 최근 매직 쿼드런트 보고서에서 미스트의 클라우드 기반 시스템은 특허받은 동적 패킷 캡처 및 머신러닝 기술을 통해 네트워크 문제를 자동으로 식별하고 수정하는 마비스(Marvis)라는 AI 주도형 가상 비서(AI-driven virtual assistant)를 특징으로 한다고 평가했다. 미스트 시스템은 클라우드 서비스를 통해 제공되고 관리된다. 가트너는 "미스트의 AI 기반 와이파이는 게스트 접근, 네트워크 관리, 정책 애플리케이션, 가상 네트워크 보조 기능은 물론 분석, IoT 분류 및 행동 분석을 대규모로 제공한다"고 말했다. "미스트는 다중 요소 지향성 안테나 액세스 포인트의 와이파이 및 블루투스 저 에너지(BLE) 신호를 사용하는 클라우드 기반 머신러닝 엔진을 통해 고정밀 위치 서비스에 새롭고 독특한 접근 방식을 제공한다"고 가...

와이파이 마비스 RTLS 2019.03.06

네트워크 운영 : AI와 ML의 새로운 역할

학계와 산업계에서 수십년에 걸쳐 발전해왔고 성공적인 응용 사례도 많지만 인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대한 IT의 시각은 여전히 상당부분 회의적이다. 그러나 그 이유는 충분히 납득할 만하다. 디지털 컴퓨터에서 실행되는 알고리즘이 고도로 숙련된 전문가의 지식과 판단을 모방하고 나아가 더 개선할 수 있으며, 머신러닝을 통해 시간이 지날수록 결과의 품질을 높일 수 있다는 개념 자체가 아직은 먼 미래의 이야기처럼 들리기 때문이다. 그러나 AI/ML 알고리즘이 발전하고 프로세서와 스토리지의 성능이 대폭 향상되고 특히 현재 솔루션이 뛰어난 가격 대 성능비를 제공하는 덕분에 네트워크 운영 부문에서는 이미 AI와 ML이 많은 역할을 하고 있다. 일상적인 운영에 AI와 ML을 도입하는 주된 동기를 보면 네트워크 솔루션, 특히 무선 네트워크의 복잡성 증대, 갈수록 커지는 네트워크 범위와 규모에 대응하기 위한 네트워크 전문가의 부족, 끊임없이 계속되는 노동 집약적 운영 경비 최소화 압박, 최종 사용자 생산성을 높여야 할 필요성과 복수의 모바일 기기를 동시에 사용하면서 시간에 민감한 애플리케이션을 실행하는 최종 사용자의 증가에 대처하기 위한 네트워크 용량 확보 등이다. 작업 속도 측면에서 어쩔 수 없는 사람의 한계 역시 AI/ML 도입을 이끄는 요소 중 하나다. 아무리 뛰어난 운영 전문가라도 오늘날의 네트워크에 존재하는 여러 변수를 동시에 고려하기란 점점 더 불가능에 가까워지고 있다. 게다가 새로운 기술과 제품도 익혀야 한다. 결과적으로 회의적인 사람들 사이에서도 AI/ML 기반 제품과 클라우드 기반 서비스 도입이 가장 중대한 관심사로 부상하고 있다. 인공 지능과 머신러닝의 정의 AI와 ML은 여전히 발전 중이지만 사실 꽤 성숙한 기술이다. 프로덕션 배치는 1980년대부터 시작됐다. 간단히 말하자면 AI는 사람의 지식을 포착해서 흔히 전문가 시스템(Expert System)이라고 하는 알고리즘과 운영 솔루션으로 엔지니어링하는 에뮬레이션이다. ML은 ...

전문가 자동화 WLAN 2018.11.20

"티피링크, 전세계 WLAN 시장점유 42.3%로 선두 유지"...IDC 발표

티피링크(www.tp-link.co.kr)는 IDC의 보고서(Worldwide Quarterly WLAN Tracker) 내용을 인용해, 티피링크가 2013년 1분기 전세계 WLAN 시장에서 42.29%의 점유율을 차지했다고 밝혔다 2012년 전체 시장에서 34.86%의 점유율을 차지했던 티피링크는 2013년에 WLAN 1분기 시장에서 7.43% 상승한 42.29%의 브랜드 점유율을 보이며 1위의 자리를 지키고 있다고 업체는 설명했다. 이는 경쟁 2, 3위 기업의 출하량을 합친 것보다 높은 수치라고 덧붙였다. 티피링크 코리아의 데이비스 왕 지사장은 “무엇보다도 세계에서 인정받은 품질로 안정적인 국내 네트워크 환경 구축에 기여할 수 있게 된 점과 건전한 시장 경쟁에 참여해 소비자 선택의 폭을 보다 확대시켰다는 측면에서 더욱 큰 의미를 두고 있다”고 밝혔다. 한편, 티피링크 코리아는 고객들과의 긴밀한 소통과 정보 제공을 위해 최근 페이스북 페이지(www.facebook.com/TPLINKKOR)를 개설했다고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr

WLAN 티피링크 2013.08.05

쏟아지는 신제품, 802.11n 구입도 사용도 쉬워진다

새로 나온 수많은 WLAN 하드웨어와 소프트웨어를 기반으로 802.11n 고성능 WLAN의 관리성 및 구입 용이성이 산업 전반에 걸쳐 빠르게 향상되어 가고 있다.   엔터라시스는 대규모 배치를 위한 새로운 첨단 WLAN 컨트롤러 및 최초의 802.11n 액세스 포인트를 처음 선보였고, 디링크는 중소규모의 사업장을 겨냥한 180달러짜리의 새로운11n AP로 무장했다. 머라키(Meraki)는 다세대 및 도심용 와이파이 핫스팟을 위한 최초의 11n 제품을 도입했다.     소프트웨어 측면에서 모토로라의 에어디펜스시스템이 자사의 대표적인 무선 침입방지 제품군에 WLAN 트러블슈팅 애플리케이션을, WLAN 컨트롤러 소프트웨어에 무선주파수(RF) 모니터링 및 구성 관리를 추가했다. 경쟁사인 에어마그넷은 RF 분석 및 현장 조사 애플리케이션을 개발해 SMB 고객을 위한 WLAN 성능과 관리 향상을 목적으로 단순화된 문제해결 툴을 도입했다.   날로 저렴해지는 11n 하드웨어 지멘스 엔터프라이즈 커뮤니케이션스의 자회사인 엔터라시스는 2개의 무선 하이패스 와이어리스 802.11n 액세스 포인트를 발표했다. 엔터라시스로써는 처음이다. 이 제품은 각 무선의 경우 데이터 전송속도가 300Mbps인 3x3 안테나 구성에서 2개의 공간적 스트림을 지원한다. 또한 2.4GHz 대역에서 1개, 5GHz에서 1개, 이렇게 2개의 무선을 기존의 802.3af PoE 인프라에 걸쳐 모든 공간에서 동작할 수 있다.   엔터라시스는 가격면에서 매우 공격적이다. 정가는 (수많은 엔터프라이즈 시장 경쟁사보다 낮은 금액인) 995달러임에도 불구하고, 665달러라는 가격에 “한시적”으로 내놓았다. 이는 엔터라시스의 기존 802.11abg 제품보다 150달러 정도 높은 수준이다.     기존의 고성능 컨트롤러가 128대의 AP를 지원한 반면, 새로...

802.11n 무선 WLAN 2009.03.03

Wi-Fi 성능, 사전에 예측할 수 있나

기업용 무선 LAN 시스템을 도입할 때는 향후 시스템 확장에 대응하고 계획 단계에서 미처 예상치 못했던 범위 또는 용량 상의 결점을 보완하기 위해 총 예산의 10~20%를 추가로 준비해 두는 것이 좋다.   일부는 이를 신호가 공기를 통과하지 못하는 불안정성 때문이라고 이라고 지적하기도 하지만, 실제로는 통계 매개체인 무선이 가지고 있는 근본적인 불확실성 때문이라고 보는 것이 옳다. 비록 설치 중 실제로 이 같은 불확실성으로 곤란을 겪는 예가 그렇게 많지는 않지만 말이다. 그렇지만, 장치의 종류를 막론하고 설치하기에 앞서, 100% 정확하지는 않다 하더라도 가능한 정확하게 무선 주파수의 성능, 서비스 범위, 트래픽 등을 파악할 수 있다면 좋을 것이다.   Wi-Fi 시스템의 도입에 사용되는 표준 기술은 현장 조사(site survey)이다. 기본적인 방법은 액세스 포인트(AP)의 전원을 켠 다음, 서비스 가능 범위 내에 설치하고, 다양한 지역에서 오는 신호의 강도를 측정하는 것이다. 이 방법은 시간이 많이 소요되고 전문가들이 투입되는 만큼 비용부담도 높다. 더구나 이 방법은 심각한 결점을 갖고 있는데, 서비스 범위만 확인해 줄 뿐, 성능은 확인할 수 없다는 점이다.   현장 조사의 단점에 대해서는 나중에 다시 설명하기로 하자. 그렇다면, 이 같은 문제를 갖고 있는 방법을 대체할 수 있는 좀 더 분석적이고 비용 면에서도 부담이 적은 방법은 없는 것일까?   WLAN 시스템 공급업체들은 각자의 제품군 내에 상당히 쓸만한 무선 네트워크 설치 계획 툴(planning tool)을 제공하고 있다. 이들 툴을 사용하는 일반적인 절차는 건물 각층의 구조를 담은 AutoCAD 파일이나 그에 해당하는 파일을 툴로 불러오는 것이다. 그런 다음에는 툴이 요구하는 특정한 변수들을 입력하면 된다. 이 파일은 차후 시스템 관리와 운영에도 이용된다.   ...

와이파이 무선 LAN 2008.09.22

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