보고서 정보
주관연구기관 |
(주)케이벨 |
연구책임자 |
김정대
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2024-02 |
과제시작연도 |
2023 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 |
정보통신기획평가원 Institute of Information&Communications Technology Planning&Evaluation |
등록번호 |
TRKO202400004287 |
과제고유번호 |
1711193224 |
사업명 |
방송통신산업기술개발 |
DB 구축일자 |
2024-07-17
|
키워드 |
소프트웨어 정의 WAN.하이브리드 클라우드.네트워크 모니터링.Software Defined WAN.Hybrid Cloud.Network Monitoring.
|
초록
▼
□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
o 최종 목표
SD-WAN 기반 하이브리드 클라우드 네트워크 환경의 인프라 (네트워킹, 컴퓨팅 등) 자원(NetFlow, syslog, SNMP 등)을 빅데이터 기반으로 수집·저장하고 이를 인공지능 기반으로 시스템 및 서비스의 부하 예측과 이상·장애 탐지를 제공할 수 있으며 네트워크 전체에 대한 플로우 기반 트래픽 모니터링 및 분석, 제어를 제공할 수 있는 SD-WAN 기반 지능형 하이브리드 클라우드 네트워크 관제 플랫폼 기술 개발
o 주요 기능
- SD-WAN 기
□ 연구개발 목표 및 내용
◎ 최종 목표
o 최종 목표
SD-WAN 기반 하이브리드 클라우드 네트워크 환경의 인프라 (네트워킹, 컴퓨팅 등) 자원(NetFlow, syslog, SNMP 등)을 빅데이터 기반으로 수집·저장하고 이를 인공지능 기반으로 시스템 및 서비스의 부하 예측과 이상·장애 탐지를 제공할 수 있으며 네트워크 전체에 대한 플로우 기반 트래픽 모니터링 및 분석, 제어를 제공할 수 있는 SD-WAN 기반 지능형 하이브리드 클라우드 네트워크 관제 플랫폼 기술 개발
o 주요 기능
- SD-WAN 기반 네트워크 및 하이브리드 클라우드 구성관리 기술
- 인프라 및 응용/서비스별 플로우 기반 네트워크 가시성 확보 기술
- 빅데이터 기반 데이터 수집·저장 기술
- 인프라 및 응용/서비스별 지능형 모니터링 기술
- 인프라 및 응용/서비스별 지능형 분석 지원 기술
- 관제 플랫폼의 고가용성 지원 기술
o 주요 성능
- Public Cloud 연동 : AWS, GCP, Azure
- SD-WAN Controller 연동 : flexiWAN, 시스코
- 수집 자원 요소 : 네트워크(Netflow, syslog, SNMP), 서버(CPU, Memory, Disk, GPU), 가상화 자원(네트워크, VM/Container(CPU, Memory, Disk, vGPU))
- 수집 플로우 처리 : 수집서버당 10,000 fps
- 패킷 캡쳐 처리 : 패킷 수집 Agent 당 10Gbps
- 빅데이터 기반 데이터 저장소 구성
- 빅데이터 select 응답시간 : 10억 건의 데이터에서 1개 조건데이터 조회시간 1s 이하
- 부하 예측 모델 정확도 : 90% 이상
- 이상·장애 탐지 모델 정확도 : 80% 이상
- 이상·장애 탐지시간 : 1분 이하
- 트래픽 분석 반응 속도 : 5초 이하
- 토폴로지 응답시간 : 3초 이하
- 고가용성 지원(N+1) : N+1 형태의 수집서버 고가용성 지원
- 고가용성 지원(Active-Standby) : Active-Standby 형태의 관제 서버 고가용성 지원
o 결과물
- AI 기반 부하 예측 엔진 (SW)
- AI 기반 이상·장애 탐지 엔진 (SW)
- SD-WAN 기반 패킷 플로우 분석 엔진(SW)
- 클라우드 기반 VM 패킷 플로우 생성 프로그램(SW)
- 지능형 하이브리드 클라우드 네트워크 관제 시스템(SW)
◎ 전체 내용
o 연차별 목표
- 2021년 : SD-WAN 기반 하이브리드 클라우드 네트워크 관제 플랫폼 구조 및핵심 기술 연구
- 2022년 : SD-WAN 기반 하이브리드 지능형 클라우드 네트워크 모니터링 기술 개발
- 2023년 : SD-WAN 기반 하이브리드 지능형 클라우드 네트워크 관제 기술 개발 및 평가
o 연구개발 내용
-- SD-WAN 기반 네트워크 및 하이브리드 클라우드 연동 기술
- SD-WAN Controller 연동 기술 및 제어 기술
- Public 클라우드 연동 기술 및 제어 기술
- Private 클라우드 연동 기술 및 제어 기술
- 레거시 서버 구성 및 자원 수집 기술
-- 빅데이터 기반 데이터 수집·저장 플랫폼 구축
- 빅데이터 저장 플랫폼 구축
- 데이터 수집·저장 프레임워크 기술
-- 지능형 부하 예측 및 이상·장애 탐지 기술
- 인공지능 기반 부하 예측 기술
- 인공지능 기반 이상·장애 탐지 기술
- 지능형 부하 예측 및 이상·장애 탐지 구조 연구
-- 모니터링 및 분석 플랫폼 기술
- 가상화 머신 플로우 수집 기술
- 플로우 기반 트래픽 가시화 기술
- 플로우 기반 트래픽 분석 기술
-- 클라우드내 가시성 확보 기술
- 가상화 머신 플로우 수집 기술 개발
-- 응용/서비스 기반 모니터링 제공 기술
- 응용/서비스 맞춤 모니터링 제공을 위한 자원 분류 기능
- 사용자 맞춤형 대시보드 생성 기능
-- 모니터링 및 성능 분석에 사용자 정의 AI 모델 지원 기술
- 수집된 정보 분석에 사용자 정의 AI 모델 적용 지원 기술
-- 관제 플랫폼의 고가용성 지원 기술
- 장애 상황 대응을 위한 관제/수집 서버 이중화 기술
-- 사용자 운영 지원 기능
- 이벤트 알림을 위한 외부(SMS, Mail) 연동 기능
- Report 기능
- 이벤트, 트래픽 제어 및 현황 관리 기능
- 사용자 및 운영자 관리 기능
□ 연구개발성과
o 목표 대비 연구성과
○ SD-WAN 기반 네트워크 및 하이브리드 클라우드 구성관리
o SD-WAN Edge Fabric 구성관리 기능
- SD-WAN Edge 장비의 자원정보 수집 및 제어 관리 API 구현
· FlexiWAN Management, Cisco vManager
o Public 클라우드 구성관리 기능
- Public 클라우드에서 구동중인 VMs의 자원정보 수집 및 제어 관리 API 구현
· AWS(AmazonWebServices), GCP(GoogleCloudPlatform), MS Azure
o Private 클라우드 구성관리 기능
- Private 클라우드에서 구동중인 VMs의 자원정보 수집 및 제어 관리 API 구현
· OpenStack
o Legacy 네트워크/서버 구성관리 기능
- Legacy 서버 리소스 수집 및 제어 관리 Agent 개발
(성능목표 달성)
o (성능평가항목) 공공 클라우드 연동
- 개발목표치: AWS, Azure, GCP
- 평가결과: 확인 (공인시험 완료)
o (성능평가항목) SD-WAN Controller 연동
- 개발목표치: flexiWAN, 시스코
- 평가결과: 확인 (공인시험 완료)
o (성능평가항목) 수집 요소
- 개발목표치: 네트워크(Netflow, syslog, SNMP), 가상 자원 (Netflow,네트워크 통계 (Packet, Byte),VM(CPU, Memory, Disk, vGPU))
- 평가결과: 확인 (공인시험 완료)
○ 빅데이터 기반 데이터 수집·저장
o 빅데이터 기반 데이터 수집∙저장 플랫폼 구축
- 빅데이터 플랫폼 클러스터 구성
- 데이터 수집∙저장 플랫폼 구축
- 인덱싱 관리 방안,정책 설계 및 적용
- 자원 리소스 템플릿 설계 및 적용
o 서비스 및 SD-WAN 정보 기반 수집 자원 분류 기술
(성능목표 달성)
o (성능평가항목) 빅데이터 기반 데이터 저장소 구성
- 개발목표치: 1 건
- 평가결과: 확인 (공인시험 완료)
○ 인프라 및 응용/서비스별 플로우 기반 가시성 확보
o 가상화 자원 내 트래픽 캡쳐 및 미러링 기능
- 클라우드 내에 구축된 가상화 머신들의 트래픽 수집 기술
· AWS, GCP : 클라우드 관리 스택의 패킷 미러링 기술을 활용하여 수집
· Azure : 패킷 미러링 Agent 개발
· OpenStack : vSwitch 제어 관리
- 수집되는 트래픽을 분석하여 플로우를 생성하는 넷플로우 생성 기술
· 클라우드 기반 VM 패킷 플로우 생성 프로그램
o 사용자 응용/서비스 기반 수집 자원 분류 기능
(성능목표 달성)
o (성능평가항목) 수집 플로우 처리
- 개발목표치: 10,000fps 이상
- 평가결과: 확인(18,453fps) (공인시험 완료)
o (성능평가항목) 패킷 캡쳐 처리
- 개발목표치: 10Gbps 이상
- 평가결과: 확인(15Gbps) (공인시험 완료)
o (성능평가항목) 빅데이터 select 응답시간
- 개발목표치: 1s 이하
- 평가결과: 확인(0.14s) (공인시험 완료)
o (성능평가항목) 트래픽 분석 반응 속도
- 개발목표치: 5s 이하
- 평가결과: 확인(0.48s) (공인시험 완료)
o (성능평가항목) 토폴로지 응답시간
- 개발목표치: 3s 이하
- 평가결과: 확인(1.38s) (공인시험 완료)
○ 인프라 및 응용/서비스별 지능형 모니터링
o 현재 트래픽 정보로부터 추후 트래픽 부하를 예측하는 지능형 부하 예측 기술
- (주요 결과물) AI 기반 부하 예측 엔진 (SW)
o 능동적인 임계치를 설정으로 시스템 이상·장애를 탐지하는 지능형 이상·장애 탐지 기술
- (주요 결과물) AI 기반 이상·장애 탐지 엔진 (SW)
o 플로우 기반 응용/서비스 가시화 기술
- 응용/서비스별 모니터링 및 분석 지원
- (주요 결과물) SD-WAN 기반 패킷 플로우 분석 엔진 (SW)
(성능목표 달성)
o (성능평가항목) 부하 예측 모델 정확도
- 개발목표치: 90% 초과
- 평가결과: 확인(오차율, 8.6%) (공인시험 완료)
o (성능평가항목) 이상·장애 탐지 모델 정확도
- 개발목표치: 80% 초과
- 평가결과: 확인(100%) (공인시험 완료)
o (성능평가항목) 이상·장애 탐지시간
- 개발목표치: 60s 이하
- 평가결과: 확인(52s) (공인시험 완료)
○ 장애 상황 대응을 위한 관제 플랫폼의 고가용성 지원
o 장애 상황 대응을 위한 수집 서버 이중화 기술 개발
- Active 상태의 수집서버 장애 시, 장애 서버의 모든 기능을 Backup 서버가 대행하는 (N+1)고가용성 지원 기술 개발
o 장애 상황 대응을 위한 관제 서버 이중화 기술 개발
- Active 상태의 관제서버 장애 시, Standby 상태의 관제서버가 즉시 대응하는 (Active-Standby)고가용성 지원 기술 개발
(성능목표 달성)
o (성능평가항목) 고가용성 지원(N+1)
- 개발목표치: N+1 (수집서버)
- 평가결과: 확인 (공인시험 완료)
o (성능평가항목) 고가용성 지원(Active-Standby)
- 개발목표치: A-S (관제서버)
- 평가결과: 확인 (공인시험 완료)
○ SD-WAN 기반 지능형 클라우드 네트워크 관제 플랫폼
o (주요 결과물) 지능형 하이브리드 클라우드 네트워크 관제 시스템 시제품
- SD-WAN 기반 클라우드 네트워크 관제 플랫폼 시제품 개발 완료
o 기술적 성과
[특허 및 프로그램: 국내 2종 특허 출원/등록 완료, 프로그램 6종 등록 완료]
● “사설 클라우드 플랫폼 내의 트래픽 수집 장치 및 이를 사용한 방법” 국내 출원/등록(2차년도 출원하여 3차년도 등록)
● “인공지능 기반의 네트워크 부하 예측 및 장애 탐지를 위한 시스템 및 동작 방법” 국내 출원(3차년도)
● “시스템 이상·장애 탐지 프로그램” 포함 프로그램 6종 등록
o 경제적 성과
[기술사업화: 총 1건, 188,100천원 매출 실적]
● 백본 및 클라우드 네트워크 보안 관제 플랫폼 고도화 사업(’23, 188,100천원)
□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
o 수요처
o 활용 내용
- SD-WAN 기반 하이브리드 클라우드 네트워크 관제
- 하이브리드 클라우드 기반의 서비스 관제
- SD-WAN 기반 네트워크 트래픽 분석
o 경제적 파급효과
- ‘SD-WAN 기반 하이브리드 클라우드 관제 플랫폼 기술’ 개발 및 상용화로 출시되는 제품을 세부 기술 요소별로 분류하면, 하이브리드 클라우드, 통신분야 인공지능 플랫폼, SDN 컨트롤러 & 오케스트레이션 SW, 그리고 SD-WAN 등이 있으며 2024년 843억불에서 2030년 1,988억불 규모로 연평균 14.64% 성장이 예상됨
- 국내 관련 산업의 세계 시장 점유율을 고려할 경우, 시장 성장에 따라 성장 될 ‘SD-WAN 기반 지능형 하이브리드 클라우드 네트워크 관제 플랫폼 기술’관련 시장 경쟁력 확보 전망
- 인프라 장애 발견 및 대응 속도 향상 기대
- 저비용으로 클라우드 환경 서비스의 플로우 기반 모니터링 가시화 서비스 제공 환경 창출
- SD-WAN 기반 멀티/하이브리드 클라우드 네트워크 모니터링 및 관제 플랫폼 기술 경쟁력 확보
- 퍼블릭 클라우드 시장 및 하이퍼컨버지드 시스템 시장 성장에 따라 성장 될 SD-WAN 기반 하이브리드 클라우드 인프라 시장 경쟁력 제고
- 하이브리드 클라우드 기반에서 운영되는 서비스의 엔드 투 엔드 가시성이 제공되는 통합 모니터링을 통하여 서비스 상태 관리가 용이하여 여러 가지 툴을 통합함으로써 운영 인력 비용 절감 기대
- 지능형 부하 예측 및 이상·장애 탐지로 서비스 연속성 강화로 장애로 인한 비용 손실 절감 기대
- SD-WAN 기반 하이브리드 클라우드 인프라 시장 경쟁력 확보로 신규 일자리 창출 효과 기대
(출처 : 요약문 4p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 최종보고서 ... 2
- 요 약 문 ... 4
- 목차 ... 10
- 1. 연구개발과제의 개요 ... 11
- 1) 연구개발과제의 배경 ... 11
- 2) 연구 개발 과제의 필요성 ... 12
- 3) 지능형 클라우드 네트워크 관제 플랫폼 기술 개념 ... 13
- 4) 연구개발 결과의 용도 및 적용 분야 ... 14
- 5) 국내·외 시장 동향 ... 14
- 6) 연구개발과제의 목표 및 내용 ... 15
- 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 25
- 1) 개발 목표 ... 25
- 2) 개발 내용 ... 25
- 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 156
- 1) 연구수행 결과 ... 156
- 2) 목표 달성 수준 ... 166
- 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 원인분석 ... 169
- 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 170
- 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 170
- 1) 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 170
- 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 171
- 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 172
- 4) 기타 ... 172
- 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 173
- 8. 연구개발비 사용실적 ... 174
- 1. 연구개발비 사용명세서 ... 174
- 2. 발생이자 사용명세서 ... 174
- 3. 반납액 명세서 ... 174
- 끝페이지 ... 183
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.