지연 시간 확인 – 분산 측정 지점 사용

불과 얼마 전까지만 해도 기업들은 핵심 비즈니스 애플리케이션을 자체 서버에만 저장하곤 했습니다. network서버와 클라이언트 PC의 수를 관리할 수 있었습니다. 지연 시간과 같은 성능 문제를 모니터링하고 해결하는 것이 간편했습니다.

이기는하지만 network 모니터링 및 진단 도구가 크게 개선되었고, 상호 연결된 수많은 SaaS 애플리케이션과 클라우드 기반 서비스의 도입으로 일반적인 모니터링 방식이 크게 복잡해졌습니다. network 구성이 부정적으로 영향을 미칠 수 있습니다.

기업들이 애플리케이션과 데이터 호스팅을 외부 업체에 아웃소싱할수록 네트워크 연결 고리가 점점 더 약해집니다. networkSaaS 서비스는 일반적으로 안정적이지만, 전용 연결이 없으면 사용하는 인터넷 연결 상태에 따라 성능이 좌우됩니다.

에서 network 관리 관점에서 볼 때, 외부에서 호스팅되는 앱과 서비스의 두 번째 문제는 IT 팀이 제어 및 가시성이 떨어져 서비스 제공업체가 서비스 수준 계약(SLA)을 준수하기가 더 어려워진다는 것입니다.

모니터링 network 기업 본사라는 비교적 통제된 환경 내에서의 트래픽 관리 및 문제 해결은 대부분의 IT 팀에게 충분히 감당 가능한 수준입니다.

하지만 여러 지점이나 원격지에 직원이 있는 분산형 비즈니스 모델을 기반으로 하는 조직의 경우 전용 MPLS 회선을 사용하면 비용이 빠르게 증가합니다.

Salesforce, Skype for Business, Office 365, Citrix 등의 애플리케이션에서 발생하는 트래픽이 일반적으로 본사를 거치지 않는다는 점을 고려하면 지연이 점점 더 흔해지고 문제 해결이 점점 더 어려워지는 것도 놀라운 일이 아닙니다.

지연 시간의 첫 번째 피해자 중 하나는 VoIP 통화 품질로, 이는 통화 시 부자연스러운 지연으로 나타납니다. 그러나 VoIP 및 기타 UCaaS 애플리케이션의 폭발적인 성장으로 인해 이 문제는 계속해서 증가할 것입니다.

지연 시간이 큰 영향을 미치는 또 다른 요소는 데이터 전송 속도입니다. 특히 대용량 데이터 파일이나 의료 기록을 한 곳에서 다른 곳으로 전송하거나 복사할 때, 이는 여러 가지 문제로 이어질 수 있습니다.

데이터베이스 복제와 같은 대규모 데이터 거래의 경우에도 대기 시간이 문제가 될 수 있습니다. 일상적인 활동을 수행하는 데 더 많은 시간이 필요하기 때문입니다.

분산화의 영향 networks 및 SaaS

수많은 장소에서 인터넷에 연결되는 수많은 사용자들이 있기 때문에 기업 입장에서는 이러한 방식이 합리적입니다. network 성능 모니터링은 데이터 센터 외부에서 수행해야 합니다. 가장 좋은 접근 방식 중 하나는 모든 원격 사이트의 연결을 모니터링하는 도구를 찾는 것입니다.

우리 대부분은 Outlook, Word, Excel과 같은 애플리케이션을 거의 매일 사용합니다. Office 365를 사용하는 경우, 해당 애플리케이션은 기업 데이터 센터가 아닌 Azure에 연결되도록 구성될 가능성이 높습니다.

IT팀이 모니터링하지 않으면 network 지점의 성과에만 집중하다 보면 해당 지점의 사용자 경험(UX)을 완전히 간과하게 됩니다. 여러분은 이렇게 생각할 수도 있습니다. network 겉으로는 정상적으로 작동하는 것처럼 보이지만, 실제로는 이전에 진단되지 않은 문제 때문에 사용자들이 불편함을 겪고 있는 것입니다.

SaaS 공급업체와 기타 클라우드 기반 스토리지 공급업체의 트래픽이 기업으로 라우팅되거나 기업에서 나가는 경우 지터, 경로 추적, 때로는 컴퓨팅 속도에 의해 부정적인 영향을 받을 수 있습니다.

이는 지연 시간이 최종 사용자와 고객에게 매우 심각한 제약이 된다는 것을 의미합니다. 필요한 데이터와 가까운 공급업체와 협력하는 것은 거리로 인한 잠재적 문제를 최소화하는 한 가지 방법입니다. 하지만 병렬 프로세스에서도 수천 또는 수백만 개의 연결이 동시에 연결될 수 있습니다. 이로 인해 지연 시간은 다소 줄어들지만, 장거리에서는 지연 시간이 누적되어 더 커집니다.

머신러닝이 높은 점수의 해답일까요? network 숨어 있음?

예전에는 각 IT 팀이 명확한 목표를 정의하고 모니터링할 수 있었습니다. network 기업과 데이터 센터 간의 경로를 확보할 수 있었습니다. 모든 데이터가 클라우드에 접근하지 않고 로컬에 설치 및 호스팅되었기 때문에 내부 시스템에서 실행되는 애플리케이션을 제어하고 관리할 수 있었습니다.

이러한 수준의 제어를 통해 지연과 같은 문제에 대한 더 나은 통찰력을 얻었고, 발생할 수 있는 문제를 신속하게 진단하고 해결할 수 있었습니다.
거의 10년이 지난 지금, SaaS 애플리케이션과 클라우드 서비스의 확산은 상황을 더욱 복잡하게 만들었습니다. network 성능 진단 결과 새로운 조치가 필요한 시점에 도달했습니다.

이러한 추세의 원인은 무엇일까요? 간단히 말하면 복잡성 증가, 지리적 거리, 그리고 가시성 부족입니다. 조직이 데이터를 비롯한 애플리케이션들을 자체적으로 호스팅하는 대신 외부 공급업체로 이전하면, 사실상 제3자가 개입하게 되는 것입니다. network 변수.

이러한 각 사항은 잠재적인 취약점으로 이어져 영향을 미칠 수 있습니다. network 성능 측면에서 볼 때, 이러한 서비스들은 대부분 매우 안정적이고 신뢰할 수 있지만, 업계 최대 규모의 서비스들조차도 하나 이상의 서비스에서 장애가 발생할 수 있으며, 이는 수백만 명의 사용자에게 영향을 미칠 수 있습니다.

사실 변수가 매우 많습니다. network 기업 IT 팀이 통제할 수 없는 환경.

기업이 성능을 보장하는 한 가지 방법은 자사 본사 또는 데이터 센터로 연결되는 전용 MPLS 터널을 사용하는 것입니다. 하지만 이 방법은 비용이 많이 들기 때문에 대부분의 기업은 지사에서 이 방법을 사용하지 않습니다. 결과적으로 Salesforce, Slack, Office 365, Citrix와 같은 애플리케이션의 데이터는 더 이상 기업 데이터 센터에 호스팅되지 않으므로 데이터 센터를 통해 전송되지 않습니다.

어느 정도는 기존 모니터링 방법을 사용하면 지연 시간을 완화할 수 있습니다. network 성능 면에서는 유리하지만, 지연 시간은 본질적으로 예측 불가능하고 관리하기 어렵습니다.

하지만 인공지능은 어떨까요? 우리는 모두 머신러닝을 활용하여 큰 발전을 이루는 기술들의 사례를 들어왔습니다. 하지만 안타깝게도 머신러닝이 지연 시간을 크게 줄일 수 있는 수준에는 이르지 못했습니다.

특정 스위치나 라우터가 언제 트래픽으로 과부하될지 정확히 예측할 수 없습니다. 장치에 갑작스러운 데이터 폭주가 발생하여 1밀리초 또는 10밀리초의 지연이 발생할 수도 있습니다. 사실, 이러한 장치에 과부하가 걸리면 머신러닝은 이러한 갑작스러운 변화에 대응하여 처리 대기 중인 패킷의 대기열을 방지할 수 없습니다.

현재 가장 효과적인 해결책은 사용자에게 가장 큰 영향을 미치는 부분, 즉 물리적 위치에 최대한 가까운 부분에서 지연 시간을 해결하는 것입니다.

과거에는 기술자들이 데이터 센터에서 Netflow 및/또는 다양한 모니터링 도구를 사용했는데, 트래픽의 대부분이 자사 서버로 유입되었다가 다시 고객에게로 돌아온다는 사실을 잘 알고 있었기 때문입니다. 오늘날에는 데이터 배포 규모가 훨씬 커지면서, 서버로 전달되는 데이터의 일부만 남게 되어 자체 데이터 센터를 모니터링하는 효율성이 크게 떨어집니다.

그러한 중앙집중적인 방식에만 의존하기보다는 network 모니터링 모델에서 IT 팀은 기존 도구에 더해 각 원격 사이트 또는 지사의 데이터 연결을 모니터링해야 합니다. 현재 관행과 비교하면 사고방식의 변화이지만, 데이터가 분산되어 있다면 이는 타당한 접근 방식입니다. network 모니터링 시스템 또한 분산되어야 합니다.

Office 365나 Citrix와 같은 애플리케이션이 좋은 예입니다. 대부분의 사람들이 생산성 도구와 통합 커뮤니케이션 도구를 정기적으로 사용하기 때문입니다. 이러한 애플리케이션은 회사 자체 데이터 센터보다는 Azure, AWS, Google 등에 연결될 가능성이 더 높습니다. IT 팀이 해당 지점을 적극적으로 모니터링하지 않으면 해당 지점의 사용자 경험을 완전히 놓치게 됩니다.

포괄적이고 적절한 접근 방식을 선택하세요

SaaS 솔루션의 모든 장점에도 불구하고, 기업 IT 팀이 접근 방식을 재고하지 않는 한 지연 시간은 계속해서 문제로 남을 것입니다. network 관리 할 수​​ 있습니다.
요컨대, 그들은 포괄적이고 분산된 접근 방식을 취해야 합니다. network 전체를 아우르는 모니터링 network 그리고 그 모든 분야에 걸쳐서 말입니다. 사용자 경험을 모니터링하고 필요에 따라 개선할 수 있는 더 나은 방법도 찾아야 합니다.

사용자 경험에 집중

SaaS 도구와 클라우드 리소스의 확산이 대부분의 기업에 큰 도움이 되었다는 점은 의심의 여지가 없습니다. 그러나 이제 IT 팀이 직면한 과제는 접근 방식을 재고하는 것입니다. network 분산형 관리 network중요한 문제 중 하나는 서비스 수준 계약(SLA)이 제대로 이행되고 있는지 효과적으로 모니터링하는 능력입니다. 하지만 그보다 더 중요한 것은 모든 최종 사용자에게 고품질 서비스를 보장하는 능력입니다.

이를 달성하려면 IT 전문가는 사용자가 실시간으로 무엇을 경험하고 있는지 정확히 파악해야 합니다.
이처럼 보다 능동적인 모니터링 및 문제 해결 방식으로 전환하는 것은 IT 전문가들이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. network 또는 직원이나 고객에게 문제가 발생하기 전에 모든 종류의 애플리케이션 병목 현상을 파악합니다.

맺음말

따라서 가능한 가장 낮은 지연 시간과 이와 관련된 최적의 사용자 경험을 보장하기 위해 대부분의 경우 중앙 측정 지점을 기반으로 하는 모니터링은 더 이상 충분하지 않습니다.

모니터링은 여전히 ​​중앙집중화할 수 있지만, 측정 지점은 점점 더 분산화되어야 합니다.