캠퍼스의 핵심 문제
캠퍼스는 다양한 형태와 규모로 존재합니다. 하지만 어떤 캠퍼스든 IT 서비스 딜리버리의 간소화를 목표로 삼습니다. 최적화된 운영과 우수한 사용자 경험을 약속하는 경우가 종종 있지만 항상 실현되는 것은 아닙니다. 초기 목표는 캠퍼스 디지털 공간의 라이프사이클 전반에 걸쳐 운영 준비 상태를 달성하고 유지하는 것일 수 있지만, 탁월한 운영은 지속적인 목표입니다. 새로운 ‘그린필드’ 환경에서 새롭게 시작하거나 기존 ‘브라운필드’ 구축을 확장하고 개선하는 경우, 복잡성은 점점 더 큰 걸림돌이자 부담으로 부각하고 있습니다.
특히 모빌리티, 안정성, 성능과 관련하여 서비스 수준에 대한 기대치가 계속 높아짐에 따라 디지털 서비스와 그에 따른 종속성의 관리, 모니터링, 문제 해결이 점점 더 어려워지고 있습니다. 잠재적인 부정적 영향이 비용뿐만 아니라 직원 만족도, 보안, 때로는 안전까지 위협할 수 있기 때문에 기술 및 디지털 워크플로우가 주목받고 있습니다.
성공을 위해서는 작업량을 최소화하고 오류를 줄이며 서비스 딜리버리 속도를 높이는 데 도움이 되는 보다 스마트한 접근 방식과 지능적인 관행이 필요합니다. 긍정적인 결과의 열쇠는 캠퍼스 네트워크 아키텍처와 이를 관리하는 플랫폼에 있습니다.
어디에서부터 시작해야 할까요? Day 0부터 시작하면 됩니다.
구축 요구 사항을 수집하는 것은 피할 수 없는 작업입니다. 기능적 요구 사항부터 비기능적 요구 사항까지 모든 것을 위한 무대를 설정하고 보안 및 규정 준수 관련 문제의 틀을 잡습니다. 정책 시행, 모니터링, 통합 가시성은 모두 아키텍처 및 설계 선택에 중요한 역할을 합니다. 옵션이 기록에 의해 제약을 받는 경우에도 오버레이와 지능형 오케스트레이션을 사용하는 새로운 접근 방식은 설계를 간소화하는 동시에 이해관계자에게 올바른 선택이 이루어졌다는 확신을 줍니다.
이러한 최신 플랫폼을 사용하면 설계 단계를 이전보다 더 빠르게 가속하고 반복할 수 있으므로 제약 조건을 파악하고 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다. 자동화를 통해 구축된 프로토타입과 시뮬레이션을 사용하면 이미 구매한 물리적 디바이스 없이도 목적에 맞는 구성을 미리 생성하고 시스템 상호 작용을 테스트할 수 있습니다. 이러한 신속한 프로토타이핑과 조기 검증을 통해 랙, 스택, 케이블을 사용하는 스마트 핸드에 관계없이 구축을 가속할 수 있습니다.
목표, 과제, 확실한 결과
다음에 일어날 일에 대해 알고 싶고 결정하고 싶은 것은 인간의 본능입니다. 프로젝트의 다음 단계와 예상되는 결과에 대한 통제력 또는 적어도 어느 정도의 확실성에 대한 욕구는 우리가 사람들과 소통하고 위험을 관리하는 방식의 기본입니다. 우리는 시간이 지남에 따라 신뢰를 촉진하고 구축하기 위해 선택한 시스템과 프로세스에서 어느 정도의 확신을 추구합니다. 안정적이고 반복 가능하며 더욱 신속한 워크플로우를 통해 팀은 더 나은 의사결정을 내리고 상위 20%의 중요한 우선순위에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
적절한 문제 공간에서 신뢰할 수 있는 자동화와 AI를 활용함으로써 우리는 자신에게도 타인에게도 확신을 줄 수 있습니다. 이러한 확신은 요구 사항을 충족하는 시스템을 중심으로 이루어지지만, 언제, 어디에서, 어떻게 충족하지 못하는지를 감지하는 수준까지 이어집니다.
기술의 사용 사례는 때때로 다를 수 있지만 모든 IP 사용 애플리케이션을 지원하고 이점을 제공하는 공통 아키텍처 패턴과 프로토콜이 있습니다. 이러한 패턴과 프로토콜은 프로비저닝, 구축, 운영에 적합한 툴과 기술을 사용하기 전까지는 복잡해 보일 수 있습니다. AIOps와 EVPN-VXLAN은 캠퍼스에서 이러한 힘을 배가하는 요소입니다.
캠퍼스의 진화
주니퍼 네트웍스에서는 네트워크 공간에 중점을 두고 AI 및 신뢰와 관련된 문제를 해결하는 XAI(Explainable AI)를 비롯하여 AI, AIOps, 대화형 VNA(Virtual Network Assistance)의 이점에 대해 여러 차례 글을 썼지만, EVPN-VXLAN은 잘 알려져 있으며 개방형 표준을 기반으로 구축되었습니다. 이러한 표준은 통신 제공업체와 데이터센터 공간에서 시작되었지만 현재는 캠퍼스에서 광범위하게 사용되고 있으며, 이 표준은 유사한 문제를 해결하지만 약간씩 다른 사용 사례를 위해서도 사용되고 있습니다. EVPN-VXLAN은 캠퍼스 공간에서 레이어 2를 안전하게 확장하는 데 많은 이점을 제공하지만, 가장 중요한 특징 중 일부는 전반적인 유연성, 표준화, 확장된 보안 기능입니다. GBP(Group-Based Policy)는 캠퍼스 전체에서 마이크로세그먼테이션을 실현하고 보장하기 위해 주목할 만한 기능입니다.
이제 Mist AI와 EVPN-VXLAN을 사용하여 도달성, 보안, 보증을 풀스택 캠퍼스 공간 전체로 쉽게 확장할 수 있습니다. 일관된 정책 시행, 성능, 예측 가능성을 달성할 수 있으며 발전과 요구사항에 따라 다양한 시나리오를 충족할 수 있습니다.
- 소형/중형 캠퍼스(EVPN 멀티호밍)로 컬랩스드 코어(Collapsed Core) 대체
- 중소규모 비즈니스(소매 창고형 매장 등)
- 주니퍼 Mist AI로 최대 4개의 포드 관리
- 레거시/독점 기술에서 EVPN 기반 패브릭(예: STP, MC-LAG)으로 전환하는 토폴로지에 이상적
- 코어 및 디스트리뷰션 전반으로 EVPN-VXLAN이 확장되는 캠퍼스/HQ(캠퍼스 패브릭 코어–디스트리뷰션)
- 중대형 토폴로지(병원, 대학교 등)
- 액세스 레이어가 표준 LACP를 사용하는 L2인 사용 사례에 권장
- EVPN-VXLAN이 액세스 레이어까지 내려오는 캠퍼스/HQ(캠퍼스 패브릭 IP Clos)
-
- 대기업 및 기타 대규모 토폴로지
- 마이크로세그먼테이션: GBP 사용 사례
- 액세스 레이어의 그린필드 및 L3/VXLAN
Day 1부터 구축할 수 있는 자신감
복잡성이 점점 빠르게 증가하는 상황에도 설계 구축, 테스트, 구축이 훨씬 더 간편해졌습니다. 브라운필드 또는 그린필드에 대한 검증과 구축 속도에 중점을 둔 Mist AI는 Day 0에서 Day 1까지 IT팀을 지원할 뿐만 아니라 운영팀이 대부분의 시간과 에너지를 소비하는 Day 2+까지 IT팀을 지원합니다.
캠퍼스 패브릭을 설계하고 구축할 때 캠퍼스 패브릭의 운영을 확립하기 위한 네 가지 주요 단계에 주목해야 합니다. 케이블 매트릭스 및 그에 따른 구성 오류와 같은 기존의 걸림돌은 다운로드 가능한 케이블 스프레드시트를 사용하여 간단히 해결하고 LLDP 및 연결 테이블을 사용하여 유효성 검사를 수행하는 Mist AI의 Wired Assurance로 추가 확인을 수행하면 됩니다. 템플릿을 사용하여 네트워크 및 포트 프로필의 정의와 구축 속도를 높일 수도 있습니다.
Day 1이 끝나면 설계 및 관련 구축이 정확할 뿐만 아니라 모든 관련 이해관계자가 서비스 수준 기대치를 보장받을 수 있을 것이라는 기대와 이해도를 갖게 됩니다. 더 스마트한 툴과 더 지능적인 방법의 조합을 통해 팀은 기존 단계를 더 빠르게 진행하고 최종적으로 운영자와 사용자 모두에게 우수한 경험을 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
EVPN 인사이트
모든 것이 정상적으로 작동하고 있다는 확신이 필요한 경우, Mist EVPN 인사이트를 활용하여 각 노드의 관점에서 네트워크 상태를 신속하게 파악할 수 있습니다. BGP 이웃 인접성 상태 및 관련 속성을 쉽게 확인할 수 있으며, 문제나 이슈가 발생할 수 있는 위치를 파악하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 로컬 및 이웃 ASN부터 루프백 주소, 패킷 수, VRF 이름에 이르기까지 모든 것이 명확하고 간단하게 표시됩니다.
더 빠른 속도의 팀
IT 팀이 품질 저하 없이 더 빠르게 움직이면 모두가 새로운 주체성과 추진력을 느끼기 시작합니다. 사용자와 고객이 서비스 수준에 대한 기대치를 충족하고 이를 뛰어넘을 수 있을 때, 더 큰 목표를 달성하고 새롭고 흥미로운 도전을 받아들일 수 있습니다.
또한, 항상 중요한 것은 얼마나 잘 수행하느냐가 아니라 얼마나 잘 실패하느냐입니다. 운영팀의 역량을 강화하는 AIOps를 통해 모든 직급의 모든 사람이 문제 해결, 수정 조치, 다음 단계에 대한 커뮤니케이션을 더 빠르고 쉽게 수행할 수 있습니다. 일선 지원팀은 추가적인 인사이트와 권한을 얻고, 엔지니어링 경영진은 IT 팀의 수고가 줄어들고 만족도가 높아졌다고 확신할 수 있습니다.
Day 2 서비스 보장
운영 최적화는 팀 스포츠와도 같습니다. ‘프로덕션’ 또는 ‘라이브 시작’ 날짜에 도달하는 것은 많은 팀, 기능, 분야가 관련된 긴 여정의 시작에 불과합니다. IT부터 시설, 경영진, 청소 담당 직원에 이르기까지 모든 사람이 조명을 켜고 쇼를 계속 진행하기 위한 역할을 담당합니다. 간소화, 보안, 확장이라는 목표를 가지고 이 여정을 시작할 때, 경험 우선 네트워킹으로 이어지는 많은 고려 사항이 있으며 진정한 어려움은 세부 사항에 있습니다. 서비스 약속은 사용자뿐만 아니라 인접한 팀과 캠퍼스 전반의 다른 운영 기능에도 적용됩니다. 보증이 제공되고 서비스 수준 목표가 달성될 것으로 예상되지만 IT 팀은 어떻게 이러한 약속을 실현할 수 있을까요?
네트워크는 분산된 시스템이며 애플리케이션과 물리적 또는 가상 행위자 간의 상호 작용이 불투명한 경우가 많기 때문에 끊임없이 해결해야 할 복잡성의 폭과 깊이가 넓고 깊습니다.
AI 기반 운영은 더 나은 통합 가시성을 기반으로 구축된 지능적이고 자동화된 모니터링을 사용하고 머신러닝을 활용하여 높은 충실도의 즉각적인 문제 해결을 통해 팀이 더 빠르고 정확하게 서비스를 제공할 수 있도록 개선하고 역량을 강화합니다. AIOps가 근본 원인을 찾고 입증된 수정 조치를 제안할 수 있으면, 어떤 루프를 완전히 자동화하고 다음에 어디에 초점을 맞출 것인가를 고민하면 됩니다.
캠퍼스 결론
그렇다면 AI 기반 캠퍼스 패브릭은 귀하와 귀사에 어떤 이점을 제공할 수 있을까요?
- 설계/프로비저닝, 구축, 운영 단계에 소요되는 시간과 비용을 빠르게 줄입니다.
- 더 나은 사용자/운영자 경험, 보안, 연결성을 보장합니다.
- 현재와 미래의 과제를 모두 해결합니다.
- 다양한 환경 전반에서 운영을 통합하고 간소화합니다.
- 이해관계자를 위한 서비스 약속과 보장을 강화합니다.
오늘 바로 주간 데모 웨비나에 참여하세요.
