네트워크 장비에 더 많은 비용을 지출하려는 기업을 찾는 것은 벌레를 잡다가 금을 찾는 것과 같다. 과거에는 비용 관리가 수익 증대의 한 선택지였지만 요즘은 필수다. 이런 점을 고려할 때 일부 기업(아직까지는 소수에 불과하지만)에서 네트워크 용량을 늘리려고 한다는 소식을 들었을 때 놀랐고, 그 이유를 듣고는 더욱 놀랐다. 새로운 애플리케이션을 지원하기 위해서가 아니라 비용을 절감하기 위해서 네트워크 용량을 늘리는 것이었다.
어떻게 더 많은 용량을 구매하는데 비용 절감으로 연결되는 것일까? 해답은 네트워크 용량, 그리고 네트워크가 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 네트워크를 운영하는 데 드는 비용인 운영 비용(Opex)의 관계에 있다. 네트워크 업체는 오랫동안 자본 비용(capex)보다 운영 비용이 매출에서 더 많은 부분을 차지한다고 말해왔고, 같은 주장을 하는 기업도 일부 있었다.
새로운 점은 기업이 장비 지출 통제에 초점을 맞추면서 실제로 줄인 자본 지출보다 운영 비용이 더 늘었다는 사실이 아니라, 그것이 사실임에도 불구하고 운영 비용이 더 많이 증가했다는 점이다. 네트워크 용량을 늘리려고 비용을 더 지출하면 운영 비용을 크게 줄일 수 있고, 심지어 전체 자본 비용을 줄일 수도 있다는 이야기다. 그러면 네트워크 비용이 낮아지고 수익이 향상된다.
“대역폭 규모의 경제”라는 말을 들어보았는가? 비트당 비용은 많은 비트가 이동하는 경우가 몇 비트만 이동하는 경우보다 적다는 것을 정교하게 표현한 말이다. 정보 기술이 펀치 카드에서 PC와 모바일 기기로 발전한 수십 년 동안, 액세스 엣지에서 내부로 트래픽을 집중시킴으로써 이 원리를 활용했다. 기업이 가장 많은 장비를 구매하는 애플리케이션인 로컬 영역 및 데이터센터 네트워크 기술에 적용하면 엣지에서 얇은 파이프로 시작해 스위치 사이의 두꺼운 트렁크로 이동한다는 의미이다. 과거 LAN 아키텍트는 스위치의 입력 속도와 트렁크 속도 사이의 최적 비율이 6:1이냐 10:1이냐를 놓고 논쟁을 벌였다고 한다.
한 전문가는 모두 틀렸다고 말했다. 파이프는 어디에서나 합리적인 가격으로 구입할 수 있다. 엣지에서도 1Gbps 미만은 잊어버리고, 엣지 기기(PC 또는 서버)가 지원할 수 있는 10Gbps를 선택해야 한다. 트렁크의 경우 40G~100G를 선택하고, 더 빠른 트렁크의 가격대를 찾아 비트당 비용 곡선을 계산하라. 또한 운영 비용을 절감하기 위해 여러 개의 스위칭 레이어보다는 전체 용량이 크고 트렁킹을 위한 인터페이스가 많은 스위치를 사용해야 하는데, 여기에는 두 가지 이유가 있다.
첫 번째 이유는 간단하다. 운영 비용은 네트워크 복잡성과 기기 수에 비례한다. 레이어를 제거하면 복잡성과 운영 비용이 줄어든다. 한 기업은 본사 LAN을 리메이크하면서 스위치 수를 이전의 3분의 1 수준으로 줄여서 운영 비용을 절반 이상 절감했다고 밝혔다.
이 기업은 시작은 매우 간단하지만 두 번째 혜택은 더 복잡하다고 말했다.
네트워크 전체의 용량이 커지면 혼잡이 줄어든다. 사용자와 서버에 대한 LAN 연결 속도가 빨라지면 더 많은 트래픽이 발생하고 트렁크가 혼잡해질 것이라는 생각은 낡았다는 것이다. 한 CIO는 “애플리케이션이 트래픽을 결정한다. 네트워크는 인터페이스에서 데이터를 빨아들이지 않는다. 애플리케이션이 데이터를 밀어 넣는 것”이라고 설명했다.
연결 속도가 빨라지면 혼잡이 줄어들어 불만이 줄어들고, 트래픽 지연과 손실 없이 대체 경로를 이용할 수 있어 불만도 줄어든다. 사실 패킷 손실, 중단, 심지어 지연 시간까지 발생하면 불만이 생기고, 불만 해결은 운영 비용에서 큰 비중을 차지한다. 네트워크 속도가 사용자/애플리케이션 경험 품질에 미치는 영향은 혼잡 외에도 다양한 방식으로 영향을 미치기 때문에 문제가 복잡해진다.
데이터 패킷이 스위치나 라우터를 통과할 때 지연을 유발하는 두 가지 요인에 노출된다. 하나는 혼잡이고 다른 하나는 “직렬화 지연”이다. 복잡해 보이는 이 용어는 패킷이 모두 없으면 스위칭할 수 없으므로 모든 데이터 패킷이 모두 수신될 때까지 지연된다는 의미이다. 지연 시간은 패킷이 도착하는 연결 속도에 따라 결정되므로 빠른 인터페이스는 항상 더 나은 지연 시간을 제공하며, 주어진 패킷이 겪는 지연 시간은 패킷이 통과하는 각 인터페이스의 직렬화 지연 시간을 합한 값이다.
애플리케이션 설계, 구성 요소 비용, AI로 네트워크 용량에 대한 관점 재편
기업이 왜 수십 년이 지난 지금에 와서야 용량 문제 해결이라는 관점에 주목하기 시작했는지 궁금할 것이다. 여기에는 수요와 공급 측면 모두에 대한 해답이 있다.
수요 측면에서는 데이터센터와 클라우드 간의 구성 요소 호스팅 분할을 포함해 애플리케이션의 구성 요소화가 증가하면서 애플리케이션 워크플로우의 복잡성이 급격히 증가했다. 모놀리식 애플리케이션은 입력, 처리, 출력과 같은 단순한 워크플로우를 가지고 있다. 구성 요소화된 애플리케이션은 구성 요소 간에 메시지를 이동해야 하며, 이러한 각 이동은 네트워크 연결을 통해 지원되므로 네트워크는 애플리케이션 가용성 및 성능에 더욱 긴밀하게 연결된다. 뿐만 아니라 복잡한 워크플로로 인해 무엇이 잘못되었고 어떻게 수정해야 할지 결정하기가 더 어려워진다. 마지막으로 직렬화 지연에 추가되는 모든 컴포넌트 인터페이스는 모든 애플리케이션에 내재된 지연 예산의 일부를 먹어치운다.
공급 측면에서는 시스템의 네트워크 어댑터와 네트워크 기기의 인터페이스 비용이 선형적으로 증가하지 않는다. 한 네트워크 엔지니어는 인터페이스의 비트당 비용은 일반적으로 속도가 증가함에 따라 어느 지점까지 떨어졌다가 다시 상승하기 시작한다고 지적했다. 이러한 곡선이 상승하는 지점은 기술이 발전함에 따라 변화해 왔기 때문에 오늘날에는 추가 용량을 구축하는 것이 더 실용적이다. 또한 이더넷 표준은 스위치 간의 다중 경로(이 기능은 운영 비용을 줄이기 위해 용량을 추가하는 것을 선호하는 기업에게 인기 있는 기능)와 다양한 트래픽 우선 순위를 더 잘 처리하도록 발전했다.
다음은 AI이다. 흥미롭게도 현재 대역폭을 확보해 로컬 네트워크를 적극적으로 구축하는 대다수 기업은 인하우스 AI 호스팅을 일찍부터 시도한 기업이다. 일반적으로 AI, 특히 모델 학습은 서버 간 트래픽을 많이 생성하므로 혼잡과 지연 또는 패킷 손실의 위험이 높다. 특히 학습 중에는 더 낮은 지연 시간과 더 높은 네트워크 용량이 필요하며, AI가 생성하는 트래픽의 양과 특성을 AI 사용자가 이해하기 어렵기 때문에 혼잡 관련 문제는 더 많은 불만 전화를 발생시킨다는 데 대부분 동의한다. AI 트래픽은 다른 애플리케이션에도 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI 호스팅은 데이터센터 네트워크에 용량을 추가하는 것을 진지하게 고려해야 하는 좋은 이유가 된다.
기업은 네트워크에 용량을 추가한다고 해서 운영 비용이 증가하지는 않는다는 데에 동의한다. 오히려 줄일 수 있다는 의견도 있다. 이러한 속성을 주장할 수 있는 다른 네트워크 변화는 무엇일까? 네트워킹이 비트 이동에 관한 것이라면, 이제는 단순히 용량을 더 추가하면 되는 시기일지도 모른다. 트렌드일까? 트렌드가 되어야 하는 것일까? 용량 추가 운동에 앞장서는 이들은 2025년에 그 해답을 찾을 수 있을 것이라고 생각한다.
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