지난주에는 2015년 엔터프라이즈 WAN 현황 보고서를 발표했습니다. 올해 보고서에서는 애플리케이션의 지속적인 클라우드 마이그레이션, 장거리 공용 인터넷의 한계, 네트워킹 문제가 애플리케이션 성능에 미치는 영향 등 기업 WAN의 진화에 영향을 미치는 주요 요인을 조사합니다. 2015년 글로벌 엔터프라이즈 WAN이 진화함에 따라 CIO, IT 책임자, 네트워크 설계자, 네트워크 관리자에게 영향을 미칠 가장 중요한 몇 가지 트렌드를 간략히 살펴보세요.

엔터프라이즈 WAN 현황 보고서

이 인포그래픽을 웹사이트나 블로그에 다시 게시하려면 아래의 임베드 코드를 사용하세요!


State of the Global Enterprise WAN
  1. 2014년 전 세계 기업 트래픽은 평균 236% 증가했습니다. EMEA 지역의 엔터프라이즈 트래픽이 평균 약 399%로 가장 빠르게 증가했으며, APAC 지역의 트래픽은 201%, 북미 지역의 트래픽은 190% 증가했습니다.
  1. 퍼스트 마일 및 라스트 마일 링크는 전 세계적으로 개선되고 있습니다. 전 세계 기업 고객의 67%가 라스트 마일에 10Mbps 이상의 초고속 인터넷 링크를 사용하고 있습니다. 이들 중 16%는 초고속 인터넷 에지 링크(40Mbps 이상)를 사용합니다. EMEA 지역은 고속 액세스 사이트 라스트 마일 WAN 링크의 비율이 가장 높습니다. 그러나 전 세계적으로 라스트 마일 링크의 품질이 개선됨에 따라 EMEA는 이제 초고속 WAN 링크의 글로벌 평균에 비해 뒤처지고 있습니다. 북미 액세스 사이트는 고속 라스트 마일 링크와 관련하여 EMEA보다 약간 뒤처지지만 실제로는 초고속 링크의 비율이 더 높습니다.작년에 비해 아태지역은 초고속 WAN 링크가 크게 증가하여 EMEA 및 전 세계 평균을 능가하는 성장세를 보였습니다. 아태지역 사이트의 전체 21%( >)가 20Mbps 링크를 보유하고 있으며, 이는 작년의 14%에서 증가한 수치입니다. 아태지역에서 주목해야 할 또 다른 사항은 많은 사이트(약 33%)가 여전히 10Mbps 미만의 저속 연결을 사용하고 있다는 점입니다. 이는 아태지역에 지사를 둔 기업 간 격차가 매우 크다는 것을 의미합니다.
  1. 기업들은 일반적으로 중국이나 인도와 같은 신흥 시장에서도 라스트 마일 링크에서 패킷 손실률이 0.25% 미만입니다. 전 세계 패킷 손실률 중앙값은 0.04%에 불과합니다. 전 세계적으로 고객 사이트의 78%가 라스트 마일에서 <0.5%의 불량 시간을 경험했습니다. 예상할 수 있듯이 북미 및 EMEA와 같은 지역에서는 상대적으로 많은 양의 불량 시간을 경험하는 사이트의 비율이 낮습니다. 그러나 장거리의 경우 미들 마일의 네트워크 문제로 인해 애플리케이션 성능이 저하되는 경향이 있기 때문에 공용 인터넷은 비즈니스급과는 거리가 멉니다.
  1. HTTP 트래픽이 계속해서 압도적인 비중을 차지하고 있으며, 이는 클라우드 도입률이 높다는 것을 의미합니다. 기업 고객의 88%가 WAN을 통해 HTTP 트래픽을 전송하고, 그 중 80%는 HTTPS를 전송합니다. 기업 고객의 79%는 WAN을 통해 CIFS 트래픽을 전송하고, 68%는 MS 원격 데스크톱 사용자이며, 37%는 SMTP, 35%는 SSH, 33%는 FTP, 17%는 Citrix를 사용합니다.
  1. WAN 최적화 솔루션에 활용되는 많은 기술 중 데이터 중복 제거, 압축, 캐싱은 WAN 파이프를 통해 흐르는 데이터의 상당한 감소를 설명합니다. WAN 최적화 공급업체는 이러한 기술을 사용하여 대역폭 절감뿐만 아니라 애플리케이션 성능을 가속화할 수 있는 기능도 제공할 수 있습니다. 더 많은 애플리케이션 데이터가 암호화되거나 사전 압축되는 것에 대한 논의에도 불구하고 CIFS, HTTP, IMAP, MSSQL을 비롯한 많은 프로토콜은 여전히 50% 이상의 대역폭 사용량 절감 효과를 볼 수 있습니다. 적절한 최적화 기술을 적용하면 데이터를 줄임으로써 기업은 적어도 단기적으로는 급증하는 대역폭 수요를 따라잡을 수 있습니다. 장기적으로는 보다 발전된 통합 접근 방식이 필요할 것입니다. 여기서 주목할 만한 또 다른 점은 특정 애플리케이션이 다른 애플리케이션보다 훨씬 더 압축성이 높다는 점입니다. 예를 들어 Perforce는 네트워크에서 평균 75%의 데이터 감소 효과를 보고 있습니다.