최적의 클라우드 VAF 및 NDR 벤더 선택하는 방법

안녕하세요!

하이브리드 클라우드 상에서 네트워크 가시성 및 분석에 대한 완벽 가이드™’제7장 내용에 대해 소개 드리려고 합니다.

아직까지 클라우드 가시성 및 분석 패브릭(VAF) 벤더를 알아보는 것을 시작하지 않았다면 지금이 바로 그 적기입니다. VAF는 단일 플랫폼을 통해 모니터링 작업을 중앙집중화하고 조정합니다. VAF는 복잡성을 줄이고 도구 스프롤(tool sprawl, 도구 확산)을 제거하는 등 다음과 같은 이점을 제공할 수 있습니다.

- 통합 모니터링 및 제어

- 원활한 자동화를 가능하게 하는 클라우드 공급업체의 API와 통합

​- 기업조직이 운영 환경의 변화를 지속적으로 모니터링하고 따라잡을 수 있도록 지원하는 오케스트레이션(orchestration) 및 데브옵스(DevOps) 통합

​- IT 환경이 더욱 다양하고 복잡해짐에도 불구하고 복잡성 감소와 비용 절감

​- 계획 및 문제해결(트러블슈팅) 작업을 개선할 수 있도록 트래픽 패턴 및 동작에 대한 통찰력을 제공하여 애플리케이션 다운타임 감소

하지만 모든 VAF 벤더가 동일한 기능을 제공하는 것은 아니며 선택할 수 있는 솔루션도 광범위합니다. 조직을 위한 최적의 투자 결정을 내리는데 도움이 될 수 있는 최적의 클라우드 VAF 및 NDR 벤더 선택하는 방법을 확인하려면 7장을 자세히 살펴보세요.

VAF 및 NDR(Network Detection and Response) 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 사항

적합한 VAF 및 NDR(네트워크 위협 탐지 및 대응) 솔루션을 도입하기 위해 알아볼 때 반드시 포함되어 있어야 할 기능들은 다음과 같습니다:

- 다양한 소스에서 네트워크 트래픽을 획득(acquire)하고 실제적 및 가상의 다양한 획득 유형을 지원하는 기능

- 다양한 속도와 트래픽 용량의 네트워크를 수용할 수 있는 기능

- 수많은 온프레미스 및 클라우드 기반 환경과의 호환성 및 통합

- 워크로드 에이전트, 트래픽 미러링, 중앙집중식 관리 및 모든 도구와 정책 제어를 포함하는 유연하게 클라우드 트래픽을 획득하는 전략

​- 네트워크 방화벽, 소프트웨어 정의 네트워킹 인프라, 네트워크 침입 탐지, SIEM 솔루션, SOAR 시스템, 가시성 솔루션 및 네트워크 성능 관리 도구 포함한

​- 주요 솔루션 및 서비스들과의 상호 협력 및 호환성

​- 주요 IaaS/PaaS 클라우드 플랫폼 과의 호환성 (예: AWS, 구글 클라우드 플랫폼 및 마이크로소프트 에저)

​- 주요 플랫폼에 구축된 프라이빗 클라우드 환경에 적용 (예: 쿠버네티스, AWS 아웃포스트, 애저 스택, 뉴타닉스, 오픈스택 및 VM웨어)

​성숙한 VAF 및 NDR 솔루션이 갖추어야 하는 핵심 기능

빠르게 변화하는 인프라와 애플리케이션을 운영하는 기업들은 다음과 같은 핵심 기능을 제공하는 고성능의 네트워크 모니터링 플랫폼을 찾아야 합니다.

​- SL/TLS, 특히 빠르게 채택되고 있는 TLS 1.3을 포함한 트래픽 복호화(decryption)

- 남은 데이터를 분석 도구로 보내기 전에 패킷 중복제거(de-duplication)

- 모니터링 효율성을 향상시키는 플로우 슬라이싱(flow slicing)

- 구성된 정책을 기반으로 트래픽 필터링 및 트래픽 포워딩을 통해 관련 세션에 맞는 도구로 전송

​- 세분화된 운영 및 보안 필터링과 제어를 제공하는 레이어 7 인텔리전스

- 데이터를 보호하고 컴플라이언스 요구를 충족하는 패킷 내 데이터 마스킹

- 모든 트래픽 대한 플로우 및 메타데이터(NetFlow/IPFIX/CEF) 생성

​- 5G CUPS, GTP 및 SIP/RTP 연관성과 FlowVUE™ Flow Sampling 기능을 제공하는 가입자 인식 가시성(subscriber-aware visibility)

                       ​

 

하이브리드 클라우드의 네트워크 가시성 및 분석을 위한 완벽 가이드 제1장 부터 확인하실려면 기가몬 코리아 블로그 통해 확인하세요!

​​https://blog.naver.com/gigamon_kr

2개의 댓글이 있습니다.

7달 전

자료 감사합니다.

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약 일 년 전

자료 감사합니다.

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