소프트웨어 정의 클라우드 네트워킹 Arista 백서 1 요약 이더넷 네트워크는 1980 년대에 개발된 이래, 여러 세대의 변화를 거치며 현재의 모습을 이루기까지 눈부신 진화를 거듭해 왔습니다. 네트워크는 10Gbps 라인 속도 스위칭이 주류를 이룰 정도로 빨라졌습니다. 무엇보다도, 오늘의 이더넷 네트워크는 이중 인터페이스 전반에 걸쳐 마이크로초 미만의 스위치 레이턴시, 트래픽 스케일링 및 로드 밸런싱을 제공하고 있으며 상태(스테이트) 중심의 아키텍처와 매우 안전한 글로벌 인터페이스를 통해 수백 개의 스위치를 관리하는 오픈 인터페이스를 활용하여 네트워크 운영의 어려움을 줄이고 있습니다. 각 판매업체가 자사 고유의 소프트웨어 스택을 개발하는 과정에서 수천 년에 달하는 엔지니어링 작업 시간을 엔터프라이즈 스위칭과 라우팅에 투입하였고, 포워딩 로직과 초당 수백만 개의 패킷을 스위치하는 데 사용되는 하드웨어가 폐쇄된 시스템의 형태를 유지하고 있습니다. 소프트웨어형 클라우드 네트워킹(SDCN)은 포워딩 로직의 외부에 있는 컨트롤러와 실제 스위치가 네트워크 기기를 프로그램하여 트래픽의 흐름을 바꾸거나 개선하는 기술을 설명할 때 흔히 사용되는 용어입니다. SDCN 은 여러 개의 하드웨어와 소프트웨어가 지원하는 표준 API 를 통해 구현할 수 있습니다. SDCN 니드 SDCN에 대한 니드는 특정 스위치나 라우터가 특정 어플리케이션이 개별적으로 완전히 트래픽 흐름에 최적화되지 않는 상황에서 1차적으로 발생합니다. 더 나아가, 클라우드와 같이 서비스 추상화 기능을 갖춘 중앙집중식 관리 기능이 필요한 상황에서는 인프라의 모든 구성 요소가 사용자 레벨에서는 단 몇 종류의 프로그램 가능한 서비스로 축소되는 상황이 발생합니다. 데이터 센터나 클라우드 사업자의 예를 고려해 보겠습니다. 데이터 센터에서 서버, 스위치 및 상호연결의 물리적인 셋업은 운영자가 잘 알고 있습니다. 대부분의 경우, 각 서버의 MAC 조소, 그것의 물리적 위치(플로어, 칸 및 랙 정보), 지정된 IP 주소, 스위치로의 물리적, 논리적 연결 등의 정보는 자산 추적 기능과 구성정보 데이터베이스 어플리케이션에 임포트됩니다. 이 데이터베이스 정보는 문제 발생 지점을 정확히 찾아내고 실패/교정 작업을 효율적으로 수행함에 있어 매우 중요한 역할을 합니다. 이러한 데이터가 변경되면 운영팀이 MAC learning, aging 및 ARP 새로고침 기능을 통해 자산 추적 어플리케이션과 데이터베이스 어플리케이션을 적시적으로 업데이트하여야 합니다. 따라서 인적 자원에 의존하여야 하며 최신의 정확한 자료를 유지하는 것이 어려워집니다. 그림 1: 컨트롤러를 활용한 SDCN
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소프트웨어 정의 클라우드 네트워킹
Arista 백서
1
요약
이더넷 네트워크는 1980년대에 개발된 이래, 여러 세대의 변화를 거치며 현재의 모습을 이루기까지 눈부신
진화를 거듭해 왔습니다. 네트워크는 10Gbps 라인 속도 스위칭이 주류를 이룰 정도로 빨라졌습니다. 무엇보다도,
오늘의 이더넷 네트워크는 이중 인터페이스 전반에 걸쳐 마이크로초 미만의 스위치 레이턴시, 트래픽 스케일링
및 로드 밸런싱을 제공하고 있으며 상태(스테이트) 중심의 아키텍처와 매우 안전한 글로벌 인터페이스를 통해
수백 개의 스위치를 관리하는 오픈 인터페이스를 활용하여 네트워크 운영의 어려움을 줄이고 있습니다.
각 판매업체가 자사 고유의 소프트웨어 스택을 개발하는 과정에서 수천 년에 달하는 엔지니어링 작업 시간을
엔터프라이즈 스위칭과 라우팅에 투입하였고, 포워딩 로직과 초당 수백만 개의 패킷을 스위치하는 데 사용되는
하드웨어가 폐쇄된 시스템의 형태를 유지하고 있습니다.
소프트웨어형 클라우드 네트워킹(SDCN)은 포워딩 로직의 외부에 있는 컨트롤러와 실제 스위치가 네트워크
기기를 프로그램하여 트래픽의 흐름을 바꾸거나 개선하는 기술을 설명할 때 흔히 사용되는 용어입니다.
SDCN은 여러 개의 하드웨어와 소프트웨어가 지원하는 표준 API를 통해 구현할 수 있습니다.
SDCN 니드
SDCN에 대한 니드는 특정 스위치나 라우터가 특정 어플리케이션이 개별적으로 완전히 트래픽 흐름에
최적화되지 않는 상황에서 1차적으로 발생합니다. 더 나아가, 클라우드와 같이 서비스 추상화 기능을 갖춘
중앙집중식 관리 기능이 필요한 상황에서는 인프라의 모든 구성 요소가 사용자 레벨에서는 단 몇 종류의
프로그램 가능한 서비스로 축소되는 상황이 발생합니다.
데이터 센터나 클라우드 사업자의 예를 고려해 보겠습니다. 데이터 센터에서 서버, 스위치 및 상호연결의 물리적인
셋업은 운영자가 잘 알고 있습니다. 대부분의 경우, 각 서버의 MAC 조소, 그것의 물리적 위치(플로어, 칸 및 랙
정보), 지정된 IP 주소, 스위치로의 물리적, 논리적 연결 등의 정보는 자산 추적 기능과 구성정보 데이터베이스
어플리케이션에 임포트됩니다. 이 데이터베이스 정보는 문제 발생 지점을 정확히 찾아내고 실패/교정 작업을
효율적으로 수행함에 있어 매우 중요한 역할을 합니다. 이러한 데이터가 변경되면 운영팀이 MAC learning, aging 및 ARP 새로고침 기능을 통해 자산 추적 어플리케이션과 데이터베이스 어플리케이션을 적시적으로
업데이트하여야 합니다. 따라서 인적 자원에 의존하여야 하며 최신의 정확한 자료를 유지하는 것이 어려워집니다.
그림 1: 컨트롤러를 활용한 SDCN
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그러한 경우에는 운영자가 MAC learning, aging 및 ARP 새로고침 기능은 물론, 데이터베이스에 일체의 변경
사항을 업로드하는 것을 걱정하지 않아도 되어야 합니다. 해당 스위치 외부의 오퍼레이터가 미리 프로그램을 해
놓으면 하나의 기기에서 다른 기기로의 연결 경로를 이미 알고 있으므로 네트워크 구성 작업과 문제 해결 작업을
훨씬 용이하게 수행할 수 있습니다. 포워딩 테이블의 변동이 적기 때문에 이러한 자산 추적 어플리케이션 및
데이터베이스 어플리케이션과의 동기화할 필요성이 줄어듭니다. 업계 전반에 걸쳐, 데이터 센터 스위치의
다수는 외부에 포워딩 경로 프로그램 기능을 일체 허용하지 않고 있습니다. 포워딩 경로를 미리 설정한
소프트웨어적, 하드웨어적 알고리즘을 갖춘 판매업체가 통제권을 쥔 밀폐된 블랙박스인 셈입니다. 이것은 외부
컨트롤러가 가치를 제공하는 하나의 명백한 사례입니다.
이와 유사한 다른 사례도 있습니다. 네트워크 tap에서 트래픽 엔지니어링 작업 시, 특수 헤더를 추가하여 레이어
2 트래픽을 레이어 3 네트워크에 오버레이하는 작업, 콘텐츠를 기준으로 트래픽을 분류하는 작업, 혼잡과
LAG(Link Aggregation)나 ECMP(Equal Cost Multi-Pathing) 그룹상의 혼잡과 해시 효율을 모니터링하는 작업 등이
이에 속합니다. 외부 컨트롤러에 의해 관리되는 프로그램 가능한 스위치가 이러한 문제들을 해결할 수 있습니다.
분산형 vs 집중형 컨트롤
SDCN은 네트워킹의 차세대 화두로 거론되고 있는 개념입니다. 하지만 스위치와 라우터가 각 스위치 노드에
배분되고 임베드된 컨트롤러의 많은 기능과 함께 진화해 온 데에는 그 나름의 이유가 있으므로 SDCN에
접근함에 있어 신중을 기해야 합니다. LACP, OSPF, 또는 BGP와 같은 프로토콜과 함께 네트워크는 다양한
범위의 중요한 비즈니스 어플리케이션 니즈를 충족시키도록 설계되었습니다. 추가로, 각각의 네트워크 기기가
다른 기기로부터 독립적으로 운영될 때, 높은 회복성과 24x7x365 업타임을 제공하는 무결성을 보입니다. 다수
데이터 센터의 이러한 기능에 대한 의존도는 매우 높은 상태에 이르고 있습니다. 중앙식 컨트롤러의 경우, 회복성
니즈 문제에 대처하기 위해서는 더 큰 발전이 요구됩니다. 몇몇 경우에는 훌륭히 설계된 active/active 또는
active/standby 외부 컨트롤러를 갖췄다 하더라도 분산식 네트워크 포워딩이 제공하는 무결성이나 실시간 혼잡
대처 능력을 절대 달성할 수 없을 가능성이 있습니다.
분산형 컨트롤의 이점 중심형 컨트롤의 이점
• 네트워크 회복성 - 독립 기기
• 표준 프로토콜의 L2 또는 L3
• 하드웨어 기반의 learning 및 forwarding
• 익숙한 문제해결 도구
• 특정 트래픽 흐름을 최적화
• 기본 인프라 프로토콜과 address scheme을 토대로
한 어플리케이션의 추상화 • 스위치와 라우터에 지연 없이 직접 적용할 수 있는
새로운 프로토콜을 발명
• 기술 독점권에 얽매이는 포워딩이 없는 단일 운영
포인트
• 초 대형 규모의 디자인
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이점 취합
대규모, 소규모의 클라우드를 구축 중인 모든 IT 조직에게 있어 네트워킹은 중차대합니다. 따라서 회복성을
확보하기에 앞서 트래픽 플로우를 우선시하는 사람이 있을 가능성은 희박합니다. 대부분의 기업에 적합한
접근법은 네트워크 레이어가 표준 프로토콜을 활용하도록 놓아두고 SDCN은 특정한 용도의 성능 개선에만
사용하는 것입니다. SDCN의 적용이 바람직한 사례는 이 문서의 후속 섹션에서 제시됩니다.
모든 스위치가 SDCN을 지원하는가?
모든 스위치가 동등하지는 않습니다. 네트워크 운영체제(NOS)는 로컬 컨트롤과 외부 컨트롤러 프로그래밍
Linux Kernel
Controller
그림 2: API가 지원되는 Arista EOS 아키텍처가 SDCN의 토대를 이룹니다.
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포워딩 로직 모두를 동시에 지원하는 명료한 아키텍처를 필요로 합니다. 대부분의 시스템은 이러한 설계 원칙에
따라 설계되지 않았습니다. 일반적으로 메시지 패싱을 통하여 프로세스가 상호 교류하며 대부분의 버그는 상호
교류해야 할 복수(내부 및 외부)의 시스템 있을 때, 그러한 상호 교류 과정에서 발생합니다. 이러한 상호 교류
작용이 시스템 간의 스케일링을 방해합니다.
이와 같은 인터랙션을 감안하여 초기부터 설계된 운영체제는 이러한 필수 기능을 지원할 수 있습니다. 확장
가능한 플랫폼을 구축하기 위해서는 해당 시스템의 모든 상태를 read/write하는 데 사용하는 데이터베이스가
반드시 존재해야 합니다. 그렇게 하면 SDCN 컨트롤러 바인딩을 포함한 API를 통한 모든 프로세스가
데이터베이스를 통해 상호 교류할 수 있습니다. 이벤트별 알림 체계는 해당 모델이 일체의 인터프로세스에
의존하지 않고 스케일할 수 있게 해줍니다. 네트워킹을 위해 설계된 대부분의 운영체제는 메시지 버스가 포함된
데이터베이스를 갖추지 않고 있으며 따라서 SDCN의 출발점이 되기에는 역부족입니다.
SDCN의 4대 기둥:
클라우드를 구축 중인 기업의 다수에게 있어 10Gigabits에서 40 Gigabits, 그리고 100Gbit Ethernet, 심지어는
Terabits 단위까지의 스케일링이 최선의 접근법이라고 Arista는 믿습니다. 이 기법은 현재 10000여 노드의 물리적,
가상적 서버/스토리지를 구현할 수 있게 해주며 미래에는 인터넷의 재발견이나 고유 태그의 개발 없이도 100만
여 노드까지 확장될 수 있습니다. VMWorld 2011에서 VMware는 VXLAN(IETF 제출을 위하여 Arista가 공동
집필한 규격)이라는 흥미진진한 기술을 발표하였습니다. 이 기술은 앞에서 거론한 시각이 반영된 대규모
클라우드 네트워킹을 가능케 합니다. VXLAN 은 SDCN의 설계 원칙 가운데 여러 요소를 담고 있습니다.
이와 같이 거대한 확장성과 고밀도를 지닌 클라우드를 구축하는 작업은 전체적으로 볼 때 클라우드 구축의
단면에 불과하다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 어플리케이션 이동성, 스토리지 휴대성, 셀프 서비스
프로비저닝/자동화 및 동적 자원 최적화 기능은 관리와 운영 측면에서 기존의 레거시 데이터 센터와는 다른
새로운 과제를 가져올 것입니다. 여기에는 1990년대 웹 호스팅을 위해 설계된 데이터 센터도 포함됩니다.
Arista는 이러한 과제들을 식별하였고 방법론적으로 해결해 오는 가운데, 소프트웨어형 네트워킹의 4대 기둥을
단계적으로 개발하였습니다. 기둥 1: 다중경로 Active-Active 데이터 경로 리프-스파인 스케일링: L2의 MLAG(Multi-chassis Link Aggregation
Groups) 또는 L3의 ECMP(Equal Cost Multi Pathing)를 통한 멀티 새시 전반에 걸친 스케일링 클라우드
네트워킹은 완벽한 클라우드 네트워킹을 구축하는 표준에 기반한 확장 가능한 접근법입니다. 이를 통해 비차단
모드에서 모든 이용 가능한 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있도록 보장받을 수 있으며 일체의 개별 새시나
포트가 사용 불능 상황에 처할 때, 장애 극복과 회복력을 제공합니다. 이들 기능은 함께, 모든 중요한 다중경로
배치 시나리오를 실용적인 형태로 처리하는 한편 일체의 비표준 기술은 적용하지 않습니다. 이러한 기술은
물리적, 가상화 측면 모두에서 현재 50,000+의 컴퓨팅 노드와 스토리 노드로 스케일합니다. 차세대 다중경로 서버 CPU, 밀도 높은 버추얼 머신 및 스토리지의 도래와 함께 이러한 유형의 non-subscribed
용량, 업링크, 다운링크 및 피어 포트를 갖춘 완벽한 리프-스파인 토폴로지가 절대적으로 중요한 역할을 하게 될
것입니다. 터널링 기술(MAC in IP)이 소개되면서 하이브리드 L2/L3 토폴로지도 가능해졌습니다. 이러한 특정
기능들은 하드웨어 안에서 최적화되어 있으며 첨단 네트워크 운영을 위해 설계된 최신 공개 소프트웨어 시스템인
Arista의 Extensible Operating System(EOS)과 함께 구축될 때 최적화됩니다.
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기둥 2: 단일 이미지의 L2/3 컨트롤 플레인: 이와 같은 소프트웨어형 네트워킹 이니셔티브에 대항하여 일부
판매업체는 비모듈식의 데이터베이스 중심적이지 않은 독점적 기술에서 출발하여 30년에 걸쳐 개발되어 온
네트워킹 컨트롤 플레인의 과거 아키텍처를 재창조하려는 시도에 나서고 있습니다. 이러한 작업은 다년 간에
걸쳐 막대한 비용이 드는 작업이며 인터넷 IETF와 IEEE가 인터넷 프로토콜에 기울여 온 노력을 무시하는
판매업체의 제품에 얽매이게 하는 소위 lock-in을 수반하는 역사를 갖고 있습니다. Arista는 상호 운용성 실험의
일환으로 이들 제품의 박스를 차례로 직접 디버깅하고 있습니다. 한편 타 제조사의 스위치는 잘 정의되지 않은
프로토콜에 기반하고 구현하기가 매우 어려울 뿐만 아니라 구성 및 관리을 위한 별도의 툴을 사용해야 합니다.
이것이 미래의 대안이 되어서는 안 됩니다.
특정사의 자사기술인 "패브릭(fabric) 대신 표준에 기초한 L2/L3 IETF 컨트롤 플레인 규격과 OpenFlow 옵션은
(요란한 홍보 활동 없이도) 미래에 단일 이미지의 컨트롤 플레인을 제공할 유망한 공개 확장 기술이 될 수
있습니다. 향후 수년간 OpenFlow 1.1 배치 작업은 특정한 용도와 컨트롤러가 스위치에 로드할 수 있는 지침을
토대로 이뤄질 것입니다. 컴퓨터 랙 배치의 자동화를 위한 Arista의 Zero Touch Provisioning(ZTP)은 물론
어플리케이션이 유발하는 혼잡을 감지하는 데 필요한 Latency Analyzer(LANZ) 또한 혁신적인 운영 통제 기능의
사례입니다.
기둥 3: 전체 네트워크의 가상화. “물리적 인프라”를 어플리케이션과 분리함으로써 전체가 가상화된 네트워크는
컴퓨팅 및 스토리지 자원을 최대한 최적화하고 분할할 수 있는 확장된 능력을 제공합니다. 따라서 네트워크상의
모든 위치에 있는 일체의 어플리케이션을 막힘 없이 처리하기 위해서는 신중하게 정의된 세그먼테이션과 보안을
전체 네트워크에 프로비전하는 것이 합리적입니다. 이는 클라우드 운영자들에게 규모의 경제를 가져다 줍니다.
이러한 전체 네트워크 가상화 기술은 외부 컨트롤러가 네트워크로부터 버추얼 머신을 개념화하는 용도에
이상적으로 적용할 수 있습니다. 아울러 현재 나와 있는 기술에 비해 보다 높은 수준의 네트워크 유연성을 지닌
이동성과 최적화 정책을 정의합니다. 이를 달성하기 위해서는 터널링 접근법과 외부 컨트롤러가 포워딩 경로를
정의할 수 있게 해주는 외부 API가 필요합니다. Arista는 VMware 및 Microsoft와 이러한 노력에 앞장서고 있으며
그 과정에서 IETF가 공개적으로 지지하는 터널링 접근법이 탄생하게 되었습니다. Arista는 VMware의 VXLAN과
Microsoft의 NV-GRE를 포함한 이 접근법을 공개적으로 지지하고 있습니다. 이 접근법은 네트워크 전반에 걸쳐
도메인의 모빌리티가 크게 확대되는 혜택을 제시합니다. 이는 대형 클라우드 스케일링의 핵심 조건입니다.
요약하자면 저희는 버추얼 머신 모빌리티에서 물리적 네트워크 토폴로지가 (개념적으로) 분리되는 것을
목격하고 있습니다. 이는 여러 측면에서 네트워크 전반의 하이퍼바이저와 유사합니다.
기둥 4: 단일 운영 포인트 그 동안 플랫폼 종속적이고 제한된 스루풋을 지닌 다양한 엔터프라이즈 스태커블
기술이 단일 운영 포인트의 과제를 풀기 위해 도전해 왔습니다. 이론적으로는 전통적인 컨트롤 플레인과
클라우드 네트워크의 데이터 경로 위에 레이어를 생성할 수 있습니다. 간단히 설명해 복수의 독립적인 스위치
전반에 걸쳐 구성 환경을 조정하는 기술을 발명하는 것이 해결책입니다. "패브릭" 기술은 필요 없으며 모든
스위치의 기능을 분산 시스템 체계의 물리적인 문제로 확대시킬 필요가 없습니다. Arista의 CloudVision은
XMPP나 Netconf 메시징 기법 또는 Openstack이나 Openflow에 기초한 미래의 API를 사용하는 표준 기반 기술의
훌륭한 사례입니다.
확실한 것은 클라우드 네트워킹이 적절한 네트워킹 소프트웨어 토대(Arista EOS와 같은)를 필요로 한다는
점입니다. 이는 중앙 네트워크 스위치와 중앙 컨트롤러 및 외부 컨트롤러의 통신을 촉진시킴으로써 보다 높은
레이어 프로비저닝과 자동화 시스템이 클라우드 안에 있는 어플리케이션의 모빌리티 및 포워딩 도메인을 파악할
수 있게 해줍니다. 클라우드 가상화 및 자원 최적화 도구는 네트워크에 조화를 가져다 줍니다. 아래의
다이어그램과 그림 4는 그 원리를 보여줍니다.
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더 나아가 Arista는 본 문서의 끝 부분에 이더넷 스위치와의 커뮤니케이션에 사용되는 다양한 네트워킹
인터페이스 및 이러한 인터페이스의 용도/목적에 관한 용어집을 제공합니다.
소프트웨어형 네트워킹 필수 조건 Arista EOS 기둥 - 표준 옵션
첨단 클라우드 기술
독점 재산권에 구속받지 않는 IEEE/IETF 표준 MLAG/ECMP에 기반한 TRILL과 같은 표준 툴(예, Arista Cloud Vision)
컨트롤 플레인
L2/L3, ZTP, LANZ 등을 수용하는 단일 EOS 이미지 OpenFlow 1.X 및 이후 버젼 ONS APIS
단일 관리 페인(Pane) 표준에 기반한 도구(예, Arista Cloud Vision)
네트워크 가상화
VMWare vCloud VXLANS용 Arista VMTracer - 현재 판매 중 OpenVirtualization Switch(OVS) Controllers – 미래 상품
그림 3: SDCN의 4대 기둥
SDCN 어플리케이션:
VMWare VXLANS/Controllers의 네트워크 가시성 가상화된 데이터 센터에서는 버추얼 머신이 과부하 상태의 서버에서 가용도 낮은 서버로 이동합니다. 이러한
유연성은 가용성을 높이고 비용을 절감합니다. 하지만 디버깅을 어렵게 만듭니다. 어플리케이션 팀이 네트워크
팀에게 어플리케이션 성능 문제의 디버깅 작업에 도움을 요청할 시, 어플리케이션을 찾는 것 조차도 어려울 수
있습니다. 특히 서버 가상화 관리 도구가 네트워크 팀의 제어 밖에 있을 경우에는 더욱 어렵습니다. 이 같은
문제에 대처하기 위해 네트워크 장비 판매업체들은 제품을 가상화 컨트롤러에 통합시킴으로써 가시성을
높이려는 노력을 기울이고 있습니다. 예를 들어, Arista EOS는 가상화된 데이터 센터 안의 버추얼 머신을
자동으로 찾는 스위치 서비스인 VMtracer™을 지원함으로써 네트워크 운영자에게 ESX 서버와 그에 연관된
인터페이스별 VM 목록을 제공합니다. 그림 4를 참조하십시오.
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그림 4: SDCN 용도 사례
ZTP 와 VMTracer를 사용한 클라우드 제어 및 자동화 클라우드 규모에서 효율적으로 네트워크를 운영하려면 네트워크 구성 작업을 자동화하여야 합니다. 예를 들어,
Arista’s Zero Touch Provisioning을 사용하여 스위치와 컴퓨트 팜 전반에 걸쳐 자동으로 랙을 설치, 연결할 수
있습니다. 추가로 가상화 컨트롤러가 버추얼 머신을 서버로 마이그레이트하는 과정에서 서버 액세스 스위치에
있는 VM의 VLAN을 프로비저닝해야 합니다. 그러지 않을 경우, VM과의 연결성이 상실됩니다. 아울러, Arista
EOS는 스위치가 컨트롤러로부터 VM의 도착에 관한 정보를 얻어 자동적으로 트렁크 링크에 VM의 VLAN을
프로비저닝합니다. 보다 중요하게, Arista EOS는 공개 소프트웨어이므로 컨트롤 및/또는 운영 플레인을
통합하기 위해 제3자가 소프트웨어를 스위치에 추가할 수 있게 해줍니다. 아래의 그림 5를 참조하십시오.
그림 5: 클라우드 제어. 자동 네트워크 프로비저닝
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OpenFlow와 Open Virtual Switch(OVS) 일반의 생각과는 달리 OpenFlow와 OVS는
아키텍처가 아니고 소프트웨어형 네트워크에
활용할 수 있는 빌딩 블록입니다. OpenFlow 1.0
규격(Arista가 개발한 랩 프로토타입)은
컨트롤러(OpenFlow Controller)와 물리적 스위치에
자리한 OpenFlow 클라이언트/에이전트 간의
프로토콜 인터랙션을 정의합니다. Open Virtual
Switch(OVS)는 하이퍼바이저 안에서 실행되는
버추얼 스위치입니다. VmWare의 버추얼 스위치와
유사하나 오픈 소스 소프트웨어에 기초하고
있습니다. OVS는 OpenFlow 프로토콜을 사용하여
일체의 OpenFlow 컨트롤러에 의해 제어될 수
있습니다. 소프트웨어형 클라우드 네트워크의 신기술 빌딩 블록으로 떠오르고 있는 Openflow와 OVS는 아직 개발 초기
단계에 있습니다. Arista는 Openflow 및 OVS 공동체와 협력함에 있어 주도적인 역할을 하고 있습니다.
Openflow와 OVS의 구현은 EOS 집중적인 API의 이점을 활용하여 막힘 없는 시스템 통합을 제공할 것입니다.
Arista는 이들 기술에 기초한 솔루션을 전달하고 Opensource 공동체와 협력하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
Openflow와 OVS는 유망한 제품이나 현재 v1.0이 개발되고 있는 단계이며 추가 개발이 필요합니다. 이 두
기술은 초기 단계에는 랩 환경, 네트워크 모니터링(하드웨어 probe에 대한 openflow 종속형 플로우) 및 고객
검증을 위한 컨셉트 시험에 배치될 가능성이 높습니다. Openflow와 OVS 모두 반드시, 인캡슐레이션 하드웨어 조건을 해결하고 속도와 커버리지 기능, 비 openflow
네트워크와의 호환성, 문제해결 도구, 신뢰성 과 폴트 톨러런스 및 확장성, 고성능 컨트롤러를 갖추고 있어야
합니다. Arista는 이러한 문제들을 해결하기 위하여 협력사와 작업하고 있으며 이러한 중차대한 요건을 해결하는
솔루션을 개발 중입니다.
그림 6: Openflow를 통한 네트워크 모니터링
Openflow Controller Pro's and Cons
✔ Orchestrate Network Traffic: Program custom paths
✔ Customization of L2/L3 Protocols
✔ Controller Based Learning: Hardware Forwarding
✗ In Labs but not production ready
✗ Controllers offer augmentation, not full replacement
✗ Troubleshooting, scalability, reliability still unproven
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요약:
Arista의 소프트웨어형 클라우드 네트워킹(SDCN)은 소프트웨어형 네트워크의 학술적 원리와 설계 원리를 담고
있습니다. 하지만 당사는 확장성, 가상화, 모빌리티 및 자동화 등, 클라우드 컴퓨팅 니즈를 토대로 보다 심층 깊은
시각을 갖고 접근하고 있습니다. 이더넷 스위칭은 현재의 상태로도 이미 상당한 발전을 이루었으며 스케일에
맞춘 확장성과 회복성을 제공하는 다수의 분산 포워딩 능력을 갖추고 있습니다. 클라우드 기술과 클라우드
자동화 및 최적화가 제시하는 운영적 측면에서의 혜택은, 그것이 단일 운영 포인트를 통하여 추상화하는 것이든,
고도의 맞춤형 어플리케이션을 위한 고유한 포워딩 경로를 정의하는 것이든, 외부 컨트롤러가 요구하는 새로운
조건을 견인하고 있음이 분명합니다. Arista Networks는 이러한 원칙을 완전히 포용합니다. Arista는 첨단의
모듈식, 회복성, 개방형, 스테이트 중심적인 EOS라 불리는 네트워크 운영체제를 토대로 4대 기둥을
정의하였습니다. 이미 개발자와 최종 사용자 고객은 자신의 스크립트와 관리 도구를 EOS 안에 추가할 수
있습니다. Arista는 SDCN의 핵심 빌딩 블록이 될 이 운영체제를 지속적으로 개발해 나갈 것입니다.
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이 문서에 담긴 정보는 Arista Networks의 제품 소개와 관련하여 제공되는 자료입니다. 추가 정보를
