Cisco ThousandEyes - AI 기반 네트워크 인텔리전스

개요

ThousandEyes는 AI와 머신러닝을 활용하여 인터넷, 클라우드, SaaS 애플리케이션의 성능을 가시화하고 분석하는 네트워크 인텔리전스 플랫폼입니다. 2020년 Cisco가 인수하여 Cisco 포트폴리오에 통합되었습니다.

AI/ML 핵심 기능

1. 자동 경로 가시화

AI가 자동으로 네트워크 경로를 추적하고 문제 지점을 식별

from thousandeyes import ThousandEyesAPI

# API 초기화
te = ThousandEyesAPI(
    username='your_email',
    api_token='your_token'
)

# AI 경로 분석
def analyze_path_to_destination(target):
    """목적지까지의 경로를 AI로 분석"""

    # 경로 가시화 테스트 생성
    test = te.tests.create({
        'testName': f'AI Path Analysis to {target}',
        'url': f'https://{target}',
        'type': 'path-vis',
        'interval': 300,  # 5분마다
        'agents': te.agents.get_all()  # 전 세계 에이전트
    })

    # AI 분석 결과 조회
    results = te.tests.get_path_vis_results(test['testId'])

    # AI가 탐지한 이상 경로
    for hop in results['net']['pathVis']:
        if hop.get('anomaly'):
            print(f"
🚨 AI 이상 탐지: Hop {hop['hopNumber']}")
            print(f"위치: {hop['location']}")
            print(f"AS: {hop['asn']} ({hop['asName']})")
            print(f"문제: {hop['anomaly']['description']}")
            print(f"영향: {hop['anomaly']['impact']}")

            # AI 예측 분석
            if hop['anomaly'].get('ml_prediction'):
                pred = hop['anomaly']['ml_prediction']
                print(f"
ML 예측:")
                print(f"  장애 확률: {pred['failure_probability']}%")
                print(f"  예상 지속 시간: {pred['expected_duration']} 분")
                print(f"  권장 조치: {pred['recommendation']}")

# 사용 예
analyze_path_to_destination('aws.amazon.com')

2. 지능형 알림 (Smart Alerts)

머신러닝 기반 노이즈 필터링

# ML 기반 알림 설정
def configure_smart_alerts(test_id):
    """AI가 중요한 이벤트만 알림"""

    alert_rule = {
        'ruleName': 'ML-Based Critical Alerts',
        'tests': [test_id],
        'alertType': 'smart',  # AI 기반 알림

        # ML 알림 조건
        'conditions': {
            'ml_enabled': True,
            'noise_reduction': True,  # 노이즈 자동 필터링
            'anomaly_threshold': 0.8,  # 80% 신뢰도 이상
            'impact_based': True,      # 영향도 기반

            # 학습 기간
            'learning_period': 7,  # 7일간 정상 패턴 학습

            # 알림 우선순위 자동 할당
            'auto_priority': True,
            'priority_factors': [
                'user_impact',      # 사용자 영향도
                'business_hours',   # 업무 시간 여부
                'duration',         # 지속 시간
                'scope'            # 영향 범위
            ]
        },

        # 알림 채널
        'notifications': [
            {
                'type': 'slack',
                'webhook': 'https://hooks.slack.com/...',
                'priority_filter': 'high'  # High 우선순위만
            },
            {
                'type': 'pagerduty',
                'api_key': 'pd_key',
                'priority_filter': 'critical'  # Critical만
            }
        ]
    }

    te.alerts.create(alert_rule)
    print("ML 기반 Smart Alert 설정 완료")

3. 이상 탐지 (Anomaly Detection)

# AI 이상 탐지
def detect_network_anomalies(test_ids, timeframe='7d'):
    """머신러닝으로 네트워크 이상 패턴 탐지"""

    anomalies = te.analytics.detect_anomalies({
        'tests': test_ids,
        'window': timeframe,
        'ml_model': 'ensemble',  # 앙상블 ML 모델

        # 탐지 대상 메트릭
        'metrics': [
            'response_time',
            'packet_loss',
            'latency',
            'jitter',
            'throughput'
        ]
    })

    for anomaly in anomalies:
        print(f"
{'='*60}")
        print(f"이상 탐지: {anomaly['test_name']}")
        print(f"메트릭: {anomaly['metric']}")
        print(f"발생 시간: {anomaly['start_time']}")
        print(f"지속 시간: {anomaly['duration']} 분")

        # ML 분석 결과
        ml_analysis = anomaly['ml_analysis']
        print(f"
ML 분석:")
        print(f"  이상 점수: {ml_analysis['anomaly_score']}/100")
        print(f"  신뢰도: {ml_analysis['confidence']}%")
        print(f"  정상 범위: {ml_analysis['normal_range']}")
        print(f"  현재 값: {ml_analysis['current_value']}")
        print(f"  편차: {ml_analysis['deviation']}σ")

        # 근본 원인 분석 (RCA)
        if ml_analysis.get('root_cause'):
            rca = ml_analysis['root_cause']
            print(f"
근본 원인:")
            print(f"  위치: {rca['location']}")
            print(f"  구성요소: {rca['component']}")
            print(f"  설명: {rca['description']}")
            print(f"  권장 조치: {rca['remediation']}")

# 사용 예
test_ids = [12345, 12346, 12347]  # 모니터링할 테스트 ID
detect_network_anomalies(test_ids, timeframe='30d')

4. 예측 분석 (Predictive Analytics)

# 장애 예측
def predict_outages(service_name):
    """ML로 서비스 장애 예측"""

    prediction = te.analytics.predict_outage({
        'service': service_name,
        'prediction_window': 24,  # 24시간 예측
        'confidence_threshold': 0.75  # 75% 신뢰도
    })

    if prediction['outage_likely']:
        print(f"⚠️  장애 예측 경보")
        print(f"서비스: {service_name}")
        print(f"예상 시간: {prediction['predicted_time']}")
        print(f"확률: {prediction['probability']}%")
        print(f"예상 영향:")
        print(f"  영향받는 지역: {', '.join(prediction['affected_regions'])}")
        print(f"  예상 사용자: {prediction['estimated_users']}명")
        print(f"  예상 지속시간: {prediction['estimated_duration']} 분")

        # 예방 조치
        print(f"
예방 조치:")
        for action in prediction['preventive_actions']:
            print(f"  - {action}")

        # 자동 티켓 생성
        if prediction['probability'] > 85:
            create_preventive_ticket(prediction)
    else:
        print(f"✅ {service_name}: 정상 예상")

5. 엔드포인트 인사이트

# 사용자 디바이스에서의 경험 분석
def analyze_endpoint_experience():
    """실제 사용자 디바이스에서 AI 분석"""

    # 엔드포인트 에이전트 데이터
    endpoints = te.endpoint.get_data({
        'window': '1h',
        'group_by': ['city', 'network', 'application']
    })

    for ep_group in endpoints:
        # AI 경험 점수 계산
        experience_score = ep_group['ml_metrics']['experience_score']

        if experience_score < 70:  # Poor experience
            print(f"
⚠️  낮은 사용자 경험 감지")
            print(f"위치: {ep_group['city']}")
            print(f"네트워크: {ep_group['network']}")
            print(f"앱: {ep_group['application']}")
            print(f"경험 점수: {experience_score}/100")

            # AI 근본 원인 분석
            rca = ep_group['ml_rca']
            print(f"
ML 근본 원인:")
            print(f"  주요 원인: {rca['primary_cause']}")
            print(f"  기여 요인:")
            for factor in rca['contributing_factors']:
                print(f"    - {factor['name']}: {factor['impact']}% 영향")

            # 자동 권장 사항
            print(f"
권장 조치:")
            for rec in rca['recommendations']:
                print(f"  - {rec['action']}")
                print(f"    예상 개선: {rec['expected_improvement']}%")

한국 도입 사례

금융권

• 카카오뱅크: 클라우드 서비스 모니터링
• 모니터링 대상: AWS, Azure, GCP
• 장애 감지 시간: 평균 30초
• 연간 다운타임: 99.99% → 99.999%

이커머스

• 쿠팡: 글로벌 배송 네트워크 모니터링
• 모니터링 지점: 전 세계 200+
• AI 알림 정확도: 92%
• False Positive 감소: 85%

SaaS 기업

• 네이버 클라우드: 서비스 품질 보장
• SLA 모니터링 자동화
• 고객 대응 시간: 50% 단축

실전 시나리오

시나리오 1: 클라우드 마이그레이션 검증

# Before/After 성능 비교
def validate_cloud_migration(app_url):
    """클라우드 마이그레이션 전후 AI 비교 분석"""

    # 마이그레이션 전 베이스라인
    baseline = te.tests.create({
        'testName': 'Pre-Migration Baseline',
        'url': app_url,
        'agents': ['Seoul', 'Busan', 'Tokyo', 'Singapore'],
        'interval': 60
    })

    # 7일간 데이터 수집
    time.sleep(7 * 24 * 3600)

    # 마이그레이션 실행...

    # 마이그레이션 후 테스트
    post_test = te.tests.create({
        'testName': 'Post-Migration Validation',
        'url': app_url,
        'agents': ['Seoul', 'Busan', 'Tokyo', 'Singapore'],
        'interval': 60
    })

    # AI 비교 분석
    comparison = te.analytics.compare_tests({
        'baseline_test': baseline['testId'],
        'comparison_test': post_test['testId'],
        'ml_analysis': True
    })

    print("마이그레이션 영향 분석:")
    print(f"응답 시간: {comparison['response_time']['change']}%")
    print(f"가용성: {comparison['availability']['change']}%")
    print(f"경로 최적화: {comparison['path_optimization']}")

    if comparison['ml_recommendation'] == 'rollback':
        print("
⚠️  ML 권장: 롤백 고려")
        print(f"이유: {comparison['rollback_reason']}")
    else:
        print("
✅ 마이그레이션 성공")

시나리오 2: ISP 장애 자동 감지

# ISP 장애 감지 및 자동 대응
def monitor_isp_health():
    """AI로 ISP 장애 자동 감지 및 트래픽 재라우팅"""

    isp_health = te.analytics.get_isp_health({
        'providers': ['KT', 'SKT', 'LGU+'],
        'ml_enabled': True
    })

    for isp in isp_health:
        health_score = isp['ml_health_score']

        if health_score < 60:  # Unhealthy
            print(f"
🚨 ISP 장애 감지: {isp['name']}")
            print(f"건강 점수: {health_score}/100")
            print(f"영향받는 경로: {isp['affected_routes']}")

            # AI 장애 예측
            outage_prediction = isp['ml_prediction']
            print(f"
ML 예측:")
            print(f"  복구 예상 시간: {outage_prediction['eta']} 분")
            print(f"  영향 지역: {outage_prediction['affected_regions']}")

            # 자동 트래픽 재라우팅 (BGP Anycast)
            if outage_prediction['severity'] == 'critical':
                trigger_traffic_reroute(isp['name'])
                send_alert_to_ops_team(isp)

Terraform 통합

# ThousandEyes 테스트 자동화
provider "thousandeyes" {
  token = var.te_api_token
}

# HTTP 서버 모니터링 (AI 활성화)
resource "thousandeyes_http_server" "webapp" {
  test_name = "Production Web App"
  url       = "https://app.example.com"
  interval  = 300

  # AI 기반 알림
  alerts_enabled = true

  alert_rules = [
    thousandeyes_alert_rule.ml_smart_alert.id
  ]

  # 에이전트
  agents {
    agent_id = data.thousandeyes_agent.seoul.id
  }
  agents {
    agent_id = data.thousandeyes_agent.tokyo.id
  }
}

# ML 기반 알림 규칙
resource "thousandeyes_alert_rule" "ml_smart_alert" {
  rule_name    = "ML Smart Alert"
  expression   = "ml_anomaly_detected"

  # ML 설정
  ml_settings {
    enabled           = true
    sensitivity       = "medium"
    learning_period   = 7
    auto_baseline     = true
  }

  # 알림
  notifications {
    type    = "slack"
    webhook = var.slack_webhook
  }
}

라이선스 및 비용

ThousandEyes 가격 (연간):
- Essentials: $500/에이전트
- Advantage: $800/에이전트 (AI 기능 일부)
- Premier: $1,200/에이전트 (전체 AI 기능)

엔드포인트 라이선스:
- $5/디바이스/월

예상 비용 (중소 규모):
- 클라우드 에이전트 20개: 연간 $10,000~$24,000
- 엔터프라이즈 에이전트 5개: 하드웨어 별도
- 엔드포인트 1,000대: 월 $5,000

장점

✓ 글로벌 가시성: 전 세계 네트워크 경로 추적 ✓ AI/ML: 자동 이상 탐지 및 예측 ✓ 엔드포인트: 실제 사용자 경험 측정 ✓ 클라우드 중립: AWS, Azure, GCP 모두 지원 ✓ API 우선: 완전한 자동화 가능 ✓ 실시간: 초 단위 탐지

단점

✗ 높은 비용: 에이전트당 비용 부담 ✗ 복잡도: 초기 설정 및 학습 곡선 ✗ 클라우드 종속: 온프레미스 환경 제약 ✗ 데이터 전송: 해외 서버 전송 이슈

참고 링크

• 공식 사이트: https://www.thousandeyes.com/
• API 문서: https://developer.thousandeyes.com/
• 학습: https://www.thousandeyes.com/learning/