글로벌 운영을 뒷받침하는 수천 대 네트워크 장비를 보유한 대기업에서 네트워크 자동화는 더 이상 선택 사항이 아니다.
인텔의 네트워크 자동화는 필요에 의해 시작됐다. 다국적 반도체 기업 인텔의 소규모 팀은 화면 스크래핑과 스크립트로 네트워크를 유지했지만, 2019년에는 그런 방식이 한계에 도달했다. API를 갖춘 새 네트워크 플랫폼의 도입이 기술적 전환점이었을 뿐 아니라 문화적 전환점이기도 했다.
전환 과정에서는 네트워크를 설계하고 운영하고 인력을 배치하는 방식을 다시 생각해야 했다. 인텔 선임 네트워크 엔지니어 그렉 보츠에 따르면, 당시 인텔에서 네트워크 자동화에 집중한 인력은 “1.5명”뿐이었다. 인텔에서 18년 넘게 일한 보츠는 지난 6년 동안 인텔의 네트워크 자동화를 이끌며 수동 워크플로우를 복원력과 확장성을 목표로 한 데이터 기반 자동화 모델로 옮기는 데 핵심 역할을 해왔다.
보츠는 “네트워크 자동화는 기술만의 문제가 아니다. 규모, 표준화, 제한된 인력으로 최대 성과를 내는 것이 핵심이다”라고 강조했다.
개방형 표준과 NSoT
인텔의 네트워크 범위가 커지는 반면 인력 규모는 줄면서 자동화 압박은 더 커졌다. 보츠는 “2019년에는 네트워크 엔지니어 20명이 3,000대가 조금 넘는 장비를 관리했다. 2025년에는 13명이 5,500대를 관리했다. 그 변화는 따라잡으려면 자동화가 필수라는 뜻이다”라고 설명했다.
수동 구성 작업으로는 규모를 키울 수 없었다. 성장 지원뿐 아니라 운영 리스크를 낮추려면 표준화가 필수였다. 보츠는 “복사·붙여넣기 설정을 적용할 장비가 너무 많다. 자동화하지 않으면 도태된다”라고 지적했다.
여러 해 동안 솔루션 업체의 도구를 맞춤형으로 개조해 사용하고 지원 서버도 60대 이상 운용한 끝에, 인텔은 또 다른 변곡점에 도달했다. 비용과 기술 부채가 더 이상 지속 가능하지 않은 상태가 된 것이다.
네트워크팀은 개방형 표준과 중앙집중형 관리를 기반으로 한 상용 패키지 플랫폼을 찾기 시작했다. 인텔은 NSoT와 자동화 기반으로 네트워크 투 코드(Network to Code)가 만들고 유지하는 노토봇(Nautobot) 오픈소스 버전을 최종 선택했다. 마이그레이션 과정에서는 기존 장비 데이터를 활용할 수 있고 구조화된 네트워크 데이터로 바꾸기 위한 스크립팅과 정리가 필요했지만, 더 엄격한 모델을 위한 토대를 마련했다.
NSoT는 검증과 통합을 거친 운영 데이터를 중앙에서 권위 있게 관리하는 저장소다. 이를 통해 네트워크 의도를 문서화하고 네트워크 자동화 도구와 다른 시스템이 데이터에 프로그램 방식으로 접근할 수 있다.
EMA 네트워크 관리 부문 리서치 디렉터 셰이머스 맥길리커디는 “네트워크 자동화 도구는 변경 사항이 네트워크가 어떤 모습과 기능을 갖추길 원하는지 정확히 반영하도록, 권위 있는 네트워크 데이터 집합을 참조해야 한다”라고 말했다.
보츠는 플랫폼 선택 못지않게 철학적 전환이 중요했다고 강조하며, “네트워크 데이터부터 시작해야 한다. 나머지는 모두 데이터의 부산물이어야 한다”라고 덧붙였다.
인텔은 변경 이후 문서를 업데이트하는 방식 대신 절차를 뒤집었다. 모든 변경은 이제 NSoT에서 시작해 자동화를 통해 네트워크로 배포된다. CLI 기반 복사·붙여넣기 워크플로우는 더 이상 일상 운영에 포함되지 않는다.
운영 모델을 바꿔 장애를 줄이다
성과는 수치로 확인됐다. 전환 이전에 인텔은 매년 12~15건의 중대 인시던트를 겪었다. 데이터 우선 자동화 모델을 도입한 이후 이런 인시던트의 수는 크게 줄었다. 인텔은 자동화 과정에서 설계용 내부 네트워크와 엔터프라이즈용 내부 네트워크, 2가지에 집중했다. 보츠는 “지난 4년 동안 칩 설계 데이터센터 네트워크는 중대 인시던트가 0건, 엔터프라이즈 데이터센터 네트워크는 1건이었다”라고 밝혔다.
맥길리커디는 “NSoT는 네트워크의 의도된 상태를 문서화하고 유지한다. 개방형 API와 확장 가능한 데이터 모델을 갖추면 자동화, 검증, 운영의 기반이 된다”라고 설명했다.
인텔의 자동화 전략은 팀 구성도 바꿨다. 인텔은 별도의 자동화 전문가 그룹을 채용하는 대신 기존 네트워크 엔지니어의 자동화 역량을 끌어올리는 데 집중했다. 보츠는 “네트워크 엔지니어링과 개발 모두에 능숙한, 이른바 넷데브옵스(NetDevOps) ‘유니콘’ 인력이 필요하지 않다. 인텔은 기존 팀을 자연스럽게 융합하려고 하고, 팀 구성원은 그런 변화를 원한다”라고 말했다.
추상화가 핵심 역할을 했다. 보츠는 “개발자 관점에서는 네트워크가 추상화돼 있고, 네트워크 엔지니어 관점에서는 개발이 추상화돼 있다”라고 설명했다. 공유 데이터 모델은 앞으로 조직 사일로도 허물 수 있다. 보안, WAN 같은 다른 팀도 같은 네트워크 데이터를 활용할 수 있게 되면서, 엔터프라이즈 네트워크 전반의 협업과 일관성이 개선될 수 있다.
집중, 점진적 성과, 그리고 다음 단계
보츠는 다른 대기업을 위한 조언을 실무적이고 현실적으로 제시했다. 보츠는 네트워크와 자동화 시스템을 동시에 설계하지 말고, 먼저 명확한 네트워크 모델을 수립한 뒤 즉각적인 사용례에 집중하고 단계적으로 구축하라고 권했다. 또, 자동화를 구현할 때 충분한 지원이 없으면 새로운 리스크가 생길 수 있으므로, 인력 모델도 운영 목표와 맞춰야 한다고 덧붙였다.
앞으로 인텔은 더 깊은 검증, 제로 드리프트 컴플라이언스, AI 지원 운영에 집중하고 있다. 보츠는 “데이터가 탄탄해진 지금, AI를 이용해 운영을 개선할 수 있는 기반이 마련됐다”라고 말했다.
인텔의 경험은 엔터프라이즈 IT에 더 큰 교훈을 던진다. 제대로 한 자동화는 전문성을 대체하는 게 아니라 강화한다. 권위 있는 데이터와 규율 있는 프로세스에 자동화를 정착시키면 네트워크 팀은 리스크를 낮추고 운영 규모를 키우며, 더 중요한 문제 해결에 시간을 쓸 수 있다.
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Denise Dubie editor@itworld.co.kr
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