네트워크 대기 시간은 데이터가 네트워크를 통해 이동하는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. 우리는 데이터가 네트워크를 통해 즉시 이동한다고 생각하지만, 실제로는 데이터를 패킷(정보 단위)으로 보낼 때 항상 약간의 지연이 있습니다.
일반적인 네트워크에서 지연은 밀리초(1/1000초) 단위로 측정됩니다. 100밀리초 미만의 네트워크 대기 시간은 정상 범위 내로 간주되며, 50밀리초 이하는 매우 좋은 상황으로 봅니다. 이정도 수준의 네트워크 환경에서 데이터 이동의 지연은 사람에게는 거의 느껴지지 않습니다. 그러나 네트워크에 문제가 생기면 대기 시간이 크게 증가할 수 있습니다. 이 경우 수백 밀리초 또는 심지어 몇 초까지 지연될 수 있습니다. 이런 지연으로 인해 일부 애플리케이션은 정상적으로 작동하지 못할 수 있습니다.
대기 시간만이 네트워크 성능에 영향을 미치는 유일한 요인은 아닙니다. 네트워크를 통해 전송할 수 있는 데이터 양을 제한하는 대역폭 제한이나 패킷이 목적지에 도달하지 못하는 패킷 손실도 중요한 요인입니다. 따라서 네트워크에 문제가 생긴다면, 긴 대기 시간이 원인인지 아니면 다른 요인이 원인인지 확인해야 합니다. 때로는 여러 문제가 동시에 발생할 수도 있습니다.
대기 시간의 원인과 영향
대기 시간이 높아지는 원인은 여러가지입니다. 주로 다음과 같은 이유들이 있습니다.
네트워크가 많은 양의 데이터로 인해 포화상태에 이르게 되면 일부 패킷들이 대기 상태에 놓일 수 있습니다.
라우터, 방화벽, 로드 밸런서 또는 다른 네트워킹 장비의 구성 문제나 버그로 인해 패킷이 효율적으로 이동하지 못할 수 있습니다.
DDoS 공격과 같은 악의적인 활동이 정상적인 네트워크 운영을 방해하면 대기 시간이 증가합니다.
패킷이 목적지에 도달하기 전에 여러 번 재전송해야 하는 불안정한 네트워크 연결이면 패킷 손실률이 높아집니다.
이런 문제들은 로컬 네트워크 장비, ISP의 네트워크 또는 둘 모두에서 발생할 수 있습니다.
높은 대기 시간은 애플리케이션과 서비스에 부정적인 영향을 미칩니다. 그러나 얼마나 큰 문제를 일으키는지는 대기 시간이 얼마나 높은지와 특정 애플리케이션이나 사용 사례에서 어느 정도의 대기 시간이 허용되는지에 따라 다릅니다. 예를 들어 웹 애플리케이션은 대기 시간이 몇 초를 초과해도 사용자 경험에 크게 지장을 주지 않습니다. 반면 자율 주행 자동차와 같이 지속적으로 데이터를 송수신해야 하는 경우 수백 밀리초 이상의 대기 시간은 큰 문제를 일으킬 수 있습니다.
네트워크 대기 시간 측정 방법
네트워크 대기 시간 측정에 대한 가장 간단한 방법은 기본적인 Linux 명령어를 사용하는 것입니다. 주로 사용되는 도구들은 아래와 같습니다.
Ping: IP 주소나 호스트에 패킷을 보내고 그것이 도착하는데 걸리는 시간을 측정합니다. 이 도착 시간이 바로 대기 시간입니다.
Traceroute: 네트워크의 여러 구간에서 패킷의 대기 시간을 측정합니다. Ping과 비교하면 Traceroute는 전체 대기 시간을 제공하지만 각 구간별로 대기 시간을 측정할 수 있어 더 상세한 정보를 제공합니다.
이러한 도구들은 대기 시간에 관한 기본적인 데이터를 수집하는데 유용하며, 대기 시간 문제가 네트워크 성능에 어떤 영향을 주는지 확인하는데도 도움이 됩니다. 대기 시간 문제를 해결하고, 그 문제가 어디에서 왜 발생하는지를 정확하게 파악하기 위해서는 일반적으로 Ping이나 Traceroute보다 더 고급 도구가 필요합니다. 대기 시간 문제가 로컬 네트워크 설정에서 비롯되는 것인지, 더 큰 네트워크 문제와 관련이 있는지를 알아내기 위해 LAN(지역 네트워크)과 WAN(광역 네트워크)에서의 대기 시간을 비교할 수 있는 도구가 필요합니다.
대시 시간 줄이기
로컬 네트워크에 문제가 있는 경우 로컬 라우터, 로드 밸런서, 또는 기타 네트워크 장비와 서비스의 설정 방식 때문에 문제가 발생할 수 있습니다. 반면, WAN 수준에서의 문제라면, 그 문제는 주로 ISP(인터넷 서비스 제공자) 측에 있을 가능성이 큽니다. 결론적으로 대기 시간을 관리할 때는 상황에 따라 다르다는 점이 중요합니다. 높은 네트워크 대기 시간은 항상 바람직하지 않습니다. 그러나 그것이 얼마나 문제가 되는지는 애플리케이션, 서비스, 사용 사례에 필요한 대기 시간의 속도에 따라 다르게 작용합니다. 또한 높은 대기 시간의 원인이 다양하며, 대기 시간 문제의 근본적인 원인을 파악하려면, 의존하는 네트워크의 모든 구간의 정보를 수집할 수 있어야 합니다.
대기 시간 모니터링의 빈칸 채우기.. AppNeta
대기 시간을 지속해서 모니터링하고 지연 발생 시 어떤 문제가 어느 구간에 영향을 끼치는 지 파악하는 데 있어 요즘 기업들의 고민은 무엇일까요? 바로 살펴야 하는 네트워크 구간의 확장입니다. 하이브리드 멀티 클라우드로 기업 컴퓨팅 환경이 진화하면서 전통적인 네트워크 모니터링 방식은 한계에 다다르고 있습니다.
기존 네트워크 모니터링 도구는 하이브리드 클라우드 환경의 복잡성을 처리하도록 설계되지 않았습니다. 네트워크 지연 시간을 정확하게 측정하고 관리하는 데 필요한 가시성이 부족한 경우가 많습니다. 기존 네트워크 모니터링 도구의 몇 가지 한계는 다음과 같습니다.
서로 다른 클라우드 제공업체 간의 트래픽을 볼 수 없음: 기존 네트워크 모니터링 도구는 일반적으로 단일 클라우드 제공업체 내의 트래픽만 볼 수 있습니다. 따라서 여러 클라우드 제공업체 간의 트래픽과 관련된 성능 문제를 해결하기가 어렵습니다.
이스트-웨스트 트래픽에 대한 가시성 부족: 이스트-웨스트 트래픽은 동일한 클라우드 제공업체 내의 서로 다른 서버 또는 애플리케이션 간에 이동하는 트래픽입니다. 기존의 네트워크 모니터링 툴은 이스트-웨스트 트래픽을 정확하게 측정하고 관리하는 데 필요한 가시성이 부족한 경우가 많습니다.
성능 데이터와 애플리케이션 성능의 상관관계를 파악할 수 없음: 기존의 네트워크 모니터링 도구에는 성능 데이터와 애플리케이션 성능의 상관관계를 파악하는 기능이 없는 경우가 많습니다. 따라서 성능 문제의 근본 원인을 파악하기 어렵습니다.
위와 같은 한계를 넘어서려면? 브로드컴 소프트웨어의 AppNeta 같은 솔루션이 필요합니다. AppNeta는 서로 다른 클라우드 제공업체 간의 트래픽을 확인할 수 있으므로 서로 다른 클라우드 제공업체 간의 트래픽과 관련된 성능 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 또한, AppNeta는 하이브리드 클라우드 환경에서 WAN 환경의 성능을 정확하게 측정하고 관리하는 데 중요한 이스트-웨스트 트래픽에 대한 가시성을 제공합니다. 이 밖에도 AppNeta는 성능 데이터와 애플리케이션 성능의 상관관계를 파악할 수 있습니다. 이는 네트워크와 애플리케이션 모두에서 데이터를 수집하여 수행됩니다. 네트워크 데이터는 네트워크의 여러 지점 간의 지연 시간, 지터, 패킷 손실에 대한 정보를 제공합니다. 애플리케이션 데이터는 다양한 요청에 대한 응답 시간, 처리량, 오류에 대한 정보를 제공합니다.
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