NMS(Network Management System)는 네트워크 관리를 목적으로 소규모 또는 대규모 네트워크를 운영하는 곳에서 필수적으로 사용되는 시스템이다. 기존 NMS에서는 네트워크 규모가 커지고 구성정보가 복잡해짐에 따라 네트워크 현황파악이 점점 어려워지고 있으며 네트워크 장비의 장애진단에 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 NMS의 문제점을 보완하기 위해 JavaScript와 Python, HTML5 기반의 TWaver를 이용하여 자동으로 웹 기반 네트워크 토폴로지를 구현한다. 토폴로지 세부 구현 내용으로는 NMS시스템에 등록된 장비 정보를 기반으로 장비의 연결정보를 자동으로 수집하여 수집정보를 데이터화하고, 웹 기반의 네트워크 토폴로지를 구현하며 구현된 토폴로지에서 원격 장애진단을 수행할 수 있는 기능을 포함한다. 네트워크 토폴로지에서 구성관리, 장애관리, 성능관리 기능을 종합적으로 추가하여 사용자가 네트워크 관리를 함에 있어 체계화된 데이터 관리를 통해 NMS시스템의 품질 향상을 기대할 수 있다.
NMS(Network Management System)는 네트워크 관리를 목적으로 소규모 또는 대규모 네트워크를 운영하는 곳에서 필수적으로 사용되는 시스템이다. 기존 NMS에서는 네트워크 규모가 커지고 구성정보가 복잡해짐에 따라 네트워크 현황파악이 점점 어려워지고 있으며 네트워크 장비의 장애진단에 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 NMS의 문제점을 보완하기 위해 JavaScript와 Python, HTML5 기반의 TWaver를 이용하여 자동으로 웹 기반 네트워크 토폴로지를 구현한다. 토폴로지 세부 구현 내용으로는 NMS시스템에 등록된 장비 정보를 기반으로 장비의 연결정보를 자동으로 수집하여 수집정보를 데이터화하고, 웹 기반의 네트워크 토폴로지를 구현하며 구현된 토폴로지에서 원격 장애진단을 수행할 수 있는 기능을 포함한다. 네트워크 토폴로지에서 구성관리, 장애관리, 성능관리 기능을 종합적으로 추가하여 사용자가 네트워크 관리를 함에 있어 체계화된 데이터 관리를 통해 NMS시스템의 품질 향상을 기대할 수 있다.
NMS (Network Management System) is a system that is used for a small or large networks management. As the size of network becomes larger and the configuration information become complicated, it becomes more difficult to grasp the network status and it takes much time to diagnose the failure of the n...
NMS (Network Management System) is a system that is used for a small or large networks management. As the size of network becomes larger and the configuration information become complicated, it becomes more difficult to grasp the network status and it takes much time to diagnose the failure of the network equipment. In this paper, to alleviate the problems of NMS we implement web-based network topology automatically using JavaScript, Python, HTML5 based TWaver. The detailed implementation of the system include the automatic collection of the connection information based on the equipment information registered in the NMS system, the implementation of the web-based network topology and the remote fault diagnosis. In the network topology, we can expect to improve the quality of the NMS system through structured data management by adding the configuration management, fault management and performance management functions in a comprehensive manner.
NMS (Network Management System) is a system that is used for a small or large networks management. As the size of network becomes larger and the configuration information become complicated, it becomes more difficult to grasp the network status and it takes much time to diagnose the failure of the network equipment. In this paper, to alleviate the problems of NMS we implement web-based network topology automatically using JavaScript, Python, HTML5 based TWaver. The detailed implementation of the system include the automatic collection of the connection information based on the equipment information registered in the NMS system, the implementation of the web-based network topology and the remote fault diagnosis. In the network topology, we can expect to improve the quality of the NMS system through structured data management by adding the configuration management, fault management and performance management functions in a comprehensive manner.
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문제 정의
본 장에서는 네트워크 관리를 위한 주요 기술과 네트워크 토폴로지 구성 및 원격장애 진단 시스템을 구현하기 위한 주요 기능과 이를 활용한 구현 방법을 기술한다.
제안 방법
모든 서버 프로그램은 python으로 구현 하였으며, 설정 파일의 저장 위치는 정해진 폴더 안에 각각 command와 동일한 폴더를 생성하여 해당 장비의 ip를 파일명으로 저장하여 2차 프로그램인 추출 부분에서 장비의 정보 및 command종류를 쉽게 구분 할 수 있도록 하였다.
그림 3 은 JAVA Architecture를 보여주는 그림이다. JavaScript는 코어 자바스크립트 언어를 표준화하는 ECMA-262 스펙 외에도 ECMA-357이 있는데 자바스크립트 확장 기능인 E4X(ECMAScript for XML)을 표준화 하였다. 클라이언트 JavaScript는 웹 브라우저에 내장된 JavaScript 인터프리터에 의해 실행되며 문서 객체 모델 DOM( Document Object Model)과 결합되어 작동한다.
testgbn항목은 장애진단의 종류에 대한 정보이다. 기본적인 장애진단 항목인 Ping Test, CRC Check, 트래픽 확인 중 어떤 장애진단을 실행할지에 대한 정보이며 각각 장애진단을 따로 할 수 있으며 3가지의 장애진단을 모두 함께 실행 할 수 있도록 설계 한다.
네트워크 토폴로지를 구현하기 위해 토폴로지의 UI 와 장비를 선택 할 수 있는 Tree메뉴 UI를 설계 한다.
네트워크 토폴로지에서 특정 장비의 장애 진단 메뉴를 선택하여 원격장애진단을 실시 할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서 구현한 네트워크 토폴로지 자동 구성 및 원격 장애진단 시스템에서는 장비와 장비의 물리적인 연결정보를 python으로 구현된 프로그램으로 자동 수집하여 토폴로지를 자동 구성하고 웹으로 구현된 토폴로지 상에서 원격 장애진단을 실시하여 자동 점검을 수행한다. 이를 통해 네트워크 관리에서 연결정보 수집과 장애진단에 소요되는 시간을 단축할 수 있고 연결정보 수집 시 함께 수집하는 회선 정보 및 트래픽 정보를 통해 네트워크의 성능 정보를 한눈에 확인할 수 있다.
본 논문에서는 NMS 관리 시스템에서 제공하는 네트워크 토폴로지를 재구성하여 DB에 저장된 장비를 원격으로 접속하여 자동으로 각 인터페이스별로 연결정보를 수집하여 연결정보를 최신화하며, 네트워크 토폴로지에 표현된 장비의 기본적인 Ping테스트 및 CRC체크, 트래픽 확인을 원격으로 요청하여 결과를 바로 확인 할 수 있도록 구현한다[3].
수집된 연결정보를 활용하여 TWaver와 JavaScript 및 JAVA를 사용하여 그림 10과 같이 네트워크 토폴로지 UI를 구현하였다. 특정 장비 1대를 선택하여 해당 장비의 네트워크 토폴로지를 구성하는 화면으로 연결정보를 검색하여 연결된 모든 장비를 보여준다.
이러한 장비의 연결정보 수집 과정을 장비의 구성이 변경되는 것에 대비하여 1일 1회 실행하여 연결정보를 항상 최신으로 유지하도록 구현하였다.
장애 진단을 시작하면 장애진단의 결과가 데이터베이스에 저장될 때까지 polling한 후 데이터가 저장될 때 사용자 화면에 장애 진단 결과를 표시하여 장애진단을 종료 할 수 있도록 설계한다.
장애진단 대상 장비의 모든 인터페이스에 Ping Test, CRC 체크, 트래픽 정보를 일괄적으로 실시하는 서버프로그램을 그림 9와 같이 IP망과 멀티미디어 망의 네트워크의 구분에 따라 프로그램을 분리하여 실행되도록 설계 한다.
네트워크의 특성에 따라 IP망(일반 네트워크)과 멀티미디어망(IPTV, Voice, IoT등) 두 가지 항목으로 분류한다. 즉, 인터넷망과 LTE망을 분류하여 각각의 네트워크 연결정보를 한눈에 확인할 수 있도록 하며 기준 장비에서 상위 계위의 연결정보는 모두 나타내며 하위의 계위는 1 depth까지만 표시하여 토폴로지 UI의 복잡함을 최소화하여 그림 8과 같이 토폴로지 UI를 설계 한다.
추출된 연결정보 수집 데이터와 연결정보에 맞는 장비 리스트(Tree data)를 저장하기 위해 기존 NMS 시스템에서 관리되고 있는 장비 정보 테이블과 인터페이스 정보 테이블을 그대로 활용하여 연결 정보만 별도의 테이블에 저장하도록 연결 정보 테이블을 표 2와 표 3과같이 추가로 생성한다.
수집된 연결정보를 활용하여 TWaver와 JavaScript 및 JAVA를 사용하여 그림 10과 같이 네트워크 토폴로지 UI를 구현하였다. 특정 장비 1대를 선택하여 해당 장비의 네트워크 토폴로지를 구성하는 화면으로 연결정보를 검색하여 연결된 모든 장비를 보여준다.
연결 정보를 모두 추출하면 장비의 인터페이스에 연결된 대상 장비의 mac address를 확인 할 수 있다. 확인된 mac address로 대상 장비의 정보를 생성하고 대상 장비의 인터페이스에 연결된 장비까지 확인하여 양쪽 인터페이스의 정보를 모두 확인하여 최종적으로 연결된 정보를 추출하여 연결정보 테이블에 최종 저장한다.
성능/효과
구현된 네트워크 토폴로지 자동구성 및 원격 장애진단 시스템을 네트워크 관리자에게 제공하고 테스트에 적용한 결과 장비의 물리적 연결정보의 누락 가능성이 사라졌으며 매일 1회 연결 정보를 자동으로 수집하여 연결정보 또한 최신으로 유지할 수 있었다. 또한, 원격 장애진단 서비스를 통해 Ping Test, CRC 체크, 트래픽 정보 확인 등의 기본적인 점검 항목에 대해 점검시간이 기존 관리자가 직접 TELNET접속을 통해 점검하는 시간보다 약 70% 이상 단축 되었다.
그림 14의 성능 결과에서 네트워크 토폴로지의 페이지 데이터 로딩부터 네트워크 장비의 토폴로지 UI를 구성하는 과정까지 전체 약 3~5초의 시간이 걸렸으며 이외의 렌더링 시간과 UI페인팅 시간 등은 모두 1초미만의 시간이 소요된 것을 확인 할 수 있었다.
네트워크 토폴로지의 로딩 속도와 메모리 사용 현황을 제외한 UI를 구성하기 위해 필요한 모든 정보의 데이터 사용량 및 소요 시간을 분석한 결과 TWaver 관련 부분, 즉 JavaScript 영역에서 사용하는 용량과 메모리 사용량 등의 사용빈도가 가장 많으며 처리 시간 또한 가장 오래 걸린 점을 그림 16에서 확인 할 수 있다.
구현된 네트워크 토폴로지 자동구성 및 원격 장애진단 시스템을 네트워크 관리자에게 제공하고 테스트에 적용한 결과 장비의 물리적 연결정보의 누락 가능성이 사라졌으며 매일 1회 연결 정보를 자동으로 수집하여 연결정보 또한 최신으로 유지할 수 있었다. 또한, 원격 장애진단 서비스를 통해 Ping Test, CRC 체크, 트래픽 정보 확인 등의 기본적인 점검 항목에 대해 점검시간이 기존 관리자가 직접 TELNET접속을 통해 점검하는 시간보다 약 70% 이상 단축 되었다. 장애진단 서비스는 동시에 여러 장비에 대한 장애진단이 가능해 장애진단 작업에서 시간 단축이 가능하다.
결과를 보면 약 2~3초 후 모두 화면에 표시되는 것을 확인 할 수 있었다. 모든 네트워크 장비의 네트워크 토폴로지를 화면에 구현하는 시간은 최대 3초 이내의 소요시간이 소요됨에 따라 네트워크 토폴로지 UI를 표현 하는 로딩속도 및 rendering 속도가 빠르다는 것을 확인할 수 있었다.
후속연구
또한, 네트워크 장비의 각 모델별로 command가 다르기 때문에 각 모델별 수집 프로그램이 각각 존재해야 한다. 추후 연구에서 사용자 편의성 관점에서 시스템의 자동화 요소를 늘리는 방안을 고려할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기존 NMS의 문제점은?
NMS(Network Management System)는 네트워크 관리를 목적으로 소규모 또는 대규모 네트워크를 운영하는 곳에서 필수적으로 사용되는 시스템이다. 기존 NMS에서는 네트워크 규모가 커지고 구성정보가 복잡해짐에 따라 네트워크 현황파악이 점점 어려워지고 있으며 네트워크 장비의 장애진단에 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 NMS의 문제점을 보완하기 위해 JavaScript와 Python, HTML5 기반의 TWaver를 이용하여 자동으로 웹 기반 네트워크 토폴로지를 구현한다.
NMS란?
NMS(Network Management System)는 네트워크 관리를 목적으로 소규모 또는 대규모 네트워크를 운영하는 곳에서 필수적으로 사용되는 시스템이다. 기존 NMS에서는 네트워크 규모가 커지고 구성정보가 복잡해짐에 따라 네트워크 현황파악이 점점 어려워지고 있으며 네트워크 장비의 장애진단에 시간이 많이 소요된다.
참고문헌 (10)
N.S.Kim, H.K.Ryu, J.H.Choe and G.M.Choi, "NMS Trends and The Case of Application of NMS for Effective Network Management," Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 941-944, Nov. 2003.
K.Urunov, S.Y.Shin, S.H.Park and Y.K.Lim, "Analysis of the Network Management System with Constrained Underwater Devices : Architectural Mechanism of the U-NMS," Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 500-501, Jun. 2017.
S.J.Moon, "Server Management Prediction System based on Network Log and SNMP," Journal of Digital Contents Society, vol. 18, no. 4, pp. 747-751, Jul. 2017.
K.J.Choi, J.S.Park and M.S.Kim, "A Efficient SNMP MIB Data Gathering Algorithm," Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 1783-1786, Jul. 2008.
W.S.Yang, J.H.Kim and J.O.Lee, "A Management for IMS Network Using SDN and SNMP," Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 18, no. 4, pp. 694-699, Apr. 2017.
S.I.Byun, B.K.Kim and D.R.Shin, "A Study on the QoS Management Scheme using the MIB," Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 1055-1058, Jul. 2001.
TWaver Data Center Visualization, Dec. 2017 [Internet]. Available: http://www.servasoftware.com.
H.C.Park and J.S.Song, "A Study on the Web-based IoT Packet Analysis System Using Python," Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 616-617, Nov. 2017.
Y.B.Park, S.Hong and M.Z.Kim, "Performance Bug Detection in Web Applications through Cross-browser Profiling," Journal of KIISE : Computing Practices and Letters, vol. 19, no. 11, pp. 559-571, Nov. 2013.
H.J.Kim, J.H.Lee, G.W.Jo and J.J.Lee, "Measuring JavaScript Performance with a Real World Web Application," Proceedings of the Korean Information Science Society, vol. 38, no. 2A, pp. 131-134, Nov. 2011.
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