빠르게 변화하는 네트워킹 세계에서 여러 위치에 걸쳐 비즈니스 네트워크를 연결하는 데 있어 SD-WAN과 MPLS라는 두 가지 기술이 두드러집니다. 둘 다 장점과 고유한 특성을 가지고 있지만 어느 것이 조직의 요구 사항에 더 적합합니까? 현명한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 SD-WAN 및 MPLS 영역을 자세히 살펴보겠습니다.

SD-WAN 이해

소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN)는 최근 몇 년 동안 상당한 관심을 얻은 최신 네트워킹 기술입니다. MPLS 대안. 민첩성, 비용 효율성 및 네트워크 트래픽을 원활하게 관리하는 기능이 특징입니다.

SD-WAN의 주요 기능

유연성: SD-WAN은 애플리케이션 우선순위와 네트워크 조건에 따라 대역폭을 동적으로 할당하여 최적의 성능을 보장합니다.

비용 효율성 : 기존 인터넷 연결을 활용하는 경우가 많으므로 값비싼 전용 회선의 필요성이 줄어듭니다.

중앙 집중식 제어: SD-WAN 솔루션은 중앙 집중식 제어 및 가시성을 제공하여 네트워크 관리를 단순화합니다.

애플리케이션 최적화: 오늘날의 클라우드 중심 비즈니스 환경에서 매우 중요한 클라우드 기반 애플리케이션의 성능을 최적화할 수 있습니다.

MPLS 살펴보기

반면 MPLS(Multiprotocol Label Switching)는 수년 동안 사용되어 온 광역 네트워킹에 대한 전통적인 접근 방식입니다.

MPLS의 주요 특징

신뢰성 : MPLS 네트워크는 안정성과 낮은 대기 시간으로 잘 알려져 있어 실시간 데이터 전송이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.

보안 : MPLS는 개인 네트워크 내에서 작동하므로 본질적으로 공용 인터넷 연결에 비해 더 높은 수준의 보안을 제공합니다.

서비스 품질(QoS): MPLS 네트워크는 QoS 보장을 제공하여 중요한 애플리케이션이 필요한 대역폭과 우선순위를 받도록 보장합니다.

SD-WAN 대 MPLS: 대결

이제 핵심 영역에서 이 두 가지 기술을 서로 비교하여 어느 것이 조직에 더 나은 선택일 수 있는지 결정해 보겠습니다.

1. 비용 효율성

SD-WAN: 비용 효율성 측면에서 빛을 발합니다. 다중 인터넷 연결을 활용하고 대역폭 사용량을 최적화함으로써 네트워킹 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

MPLS: MPLS는 일반적으로 전용 회선 및 장비로 인해 더 비쌉니다. 엄격한 안정성과 보안 요구 사항이 있는 조직에 탁월한 선택이지만 예산이 적합하지 않을 수 있습니다.

2. 유연성

SD-WAN: 변화하는 네트워크 조건과 애플리케이션 요구 사항에 적응할 수 있는 능력을 갖춘 SD-WAN은 비교할 수 없는 유연성을 제공합니다. 이는 동적 네트워크 요구 사항이 있는 기업에 이상적입니다.

MPLS: MPLS는 이에 비해 유연성이 떨어집니다. 변경에 상당한 리드 타임이 필요하므로 빠르게 적응해야 하는 조직에는 적합하지 않습니다.

3. 퍼포먼스

SD-WAN: SD-WAN은 대부분의 애플리케이션에 탁월한 성능을 제공하지만 미션 크리티컬 데이터에 대한 MPLS의 짧은 대기 시간과 안정성에는 미치지 못할 수 있습니다.

MPLS: MPLS는 일관되고 지연 시간이 짧은 연결을 요구하는 애플리케이션의 성능 측면에서 확실한 승자입니다.

4. 보안

SD-WAN: SD-WAN 보안은 기본 인터넷 연결에 따라 달라집니다. 민감한 데이터에는 추가적인 보안 조치가 필요할 수 있습니다.

MPLS: MPLS는 개인 네트워크 내에서 작동하므로 본질적으로 더 높은 수준의 보안을 제공합니다. 보안 및 규정 준수 요구 사항이 엄격한 업계에서 선호되는 경우가 많습니다.

올바른 선택

SD-WAN과 MPLS 간의 결정은 궁극적으로 조직의 특정 요구 사항과 우선 순위에 따라 달라집니다. 선택에 도움이 되는 몇 가지 고려 사항은 다음과 같습니다.

비용 효율성, 유연성, 클라우드 최적화가 가장 중요하다면 SD-WAN이 좋은 선택일 수 있습니다.

안정성, 낮은 대기 시간 및 보안을 우선시하는 조직의 경우 MPLS는 보다 전통적이지만 강력한 선택입니다.

결론적으로 SD-WAN과 MPLS는 모두 장단점이 있습니다. 정보에 근거한 결정을 내리려면 조직의 요구 사항, 예산 및 향후 성장 계획을 신중하게 평가하십시오.

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• 출처: 플라톤 데이터 인텔리전스.