자주 묻는 질문.

Bequant 네트워크 혼잡을 Bequant 네트워크 용량을 관리함으로써 사용자 체감 품질 향상시킵니다. QoE를 일정하게 유지하면서 네트워크는 더 많은 사용자 수용할 수 있습니다. Communicate의 CEO인 아니발 엔리케스는 액세스 포인트당 사용자 수가 10% 증가했다고 밝혔습니다.

사용자 수를 사용자 유지한 상태에서, 네트워크 지연 시간과 패킷 손실을 줄임으로써 사용자 향상됩니다. Cajun Networks는 지연 시간이 83% 감소했으며, 재전송률이 최고치인 6.6%에서 평균 0.32%로 낮아졌다고 보고했습니다.

Bequant AI 혼잡 완화(ACM) 기능은 혼잡을 완화하고, 능동적 대기열 관리(AQM) 기능은 최적의 방식으로 전송 속도 제한을 적용하며, 애플리케이션 기반 트래픽 정책(DPI 지원)은 피크 시간대에 트래픽 부하가 큰 애플리케이션의 수요를 조절합니다.

자세한 내용은 ‘케이준(Cajun) 사례 연구 ’ 및 ‘향상된 사용자 ’에서 확인하실 수 있습니다.

사용자 적용 작업을 Bequant 관리 시스템으로 오프로드함으로써 라우터의 과부하를 방지할 수 있습니다. Bequant 핵심에는 확장성을 고려하여 설계된 고급 큐 관리(AQM) 기능이 자리 잡고 있습니다. Bequant 상용 인텔 또는 AMD 서버에서 Bequant , 단일 서버당 최대 400 Gbps에 달하는 매우 높은 처리량을 지원합니다.

자세한 내용은 BQN 플랫폼에서 확인하실 수 있습니다.

라우터는 핵심 라우팅 기능을 위해 최적의 패킷 고속 경로를 실행하는 한편, ACL 처리나 QoS 큐의 경우 최적화되지 않은 경로를 실행합니다. 많은 모델에서 이러한 기능을 활성화하는 것만으로도 CPU 부하와 메모리 사용량이 증가하고 처리량이 감소합니다. 항목이 추가될수록 이러한 영향은 더욱 커집니다.

Bequant 트래픽 관리가 핵심 기능인 만큼, 최적의 경로를 도출하기 위해 트래픽 분류, 대기열 관리 및 정책 적용을 수행합니다. Bequant DPDK와 같은 기술을 Bequant 최적의 성능을 구현합니다.

Bequant 시중에서 구할 수 있는 인텔 또는 AMD 서버에서 Bequant , 이러한 서버는 일반적으로 라우터 하드웨어보다 더 빠른 CPU와 메모리를 갖추고 있습니다. 뛰어난 하드웨어와 구현 기술 덕분에 Bequant 단일 서버당 최대 400 Gbps에 달하는 매우 높은 처리량을 Bequant .

자세한 내용은 BQN 플랫폼에서 확인하실 수 있습니다.

Bequant 네트워크 엔지니어링 팀의 최소한의 작업만으로사용자 정책을 적용할 Bequant . Bequant RADIUS 신호를 통해, 과금 시스템(현재 20개 공급업체와 연동 중이며 계속 확대 중)과 연동하거나, Bequant API를 통해 정책이나 요금제를 자동으로 가져올 Bequant .

Bequant 화상 회의나 게임과 같은 상호작용형 트래픽을 자동으로 감지하고 우선순위를 지정하며, AI 기반 혼잡 완화(ACM) 기능은 자체 학습이 가능하여 수동으로 미세 조정할 필요가 없습니다. 수동 정책은 훨씬 더 간단하고 안정적으로 설정할 수 있어 엔지니어링 업무 시간을 절약할 수 있습니다.

사용자 Bequant 지원 문의가 감소하여 네트워크 엔지니어링 업무 부담이 한층 더 완화됩니다. Resound Networks의 CTO인 채드 자일스(Chadd Giles)는 지원 문의가 35% 감소했다고 밝혔습니다.

네, Bequant 과금 시스템과 연동하여사용자 정책을 적용할 Bequant . Bequant 현재 20개 업체와 Bequant , 그 수는 계속 늘어나고 있습니다. 연동된 과금 업체는 다음과 같습니다:

• 아라디알
• 아조텔
• Gaiia
• Gestfy
• HubSoft
• ISPCube
• ISP 관리
• ISPSolution
• IXC
• Mikrowisp
• Phicus
• 파워코드
• 소나
• 스플렁크
• UISP
• 파이버 스미스의 비전
• Visp.net
• WISPControl
• Wisphub
• Wispro

자세한 내용은 BQN 통합 청구 시스템에서 확인하실 수 있습니다.

애플리케이션 인식 트래픽 셰이핑은 트래픽을 생성하는 애플리케이션의 유형(게임, VoIP, 스트리밍, 대용량 다운로드 등)을 식별한 후, 해당 식별 정보를 바탕으로 흐름의 우선순위를 동적으로 조정하는 네트워크 관리 기술입니다. Bequant 애플리케이션 인식 트래픽 셰이핑을 다음 두 가지 방식으로 Bequant :

• 심층 패킷 분석(DPI): 트래픽을 식별하여 구성된 정책을 적용합니다. 예를 들어, 피크 시간대에 발생하는 동영상 스트리밍을 식별하여 해당 트래픽의 수요를 조절하는 것이 있습니다.
• 상호작용 흐름의 우선순위 지정: Bequant 상호작용 흐름의 동작을 기반으로 이를 Bequant 식별하고 AQM 내에서 우선순위를 지정합니다. 이를 위해 별도의 정책 구성이 필요하지 않습니다.

대부분의 경우, 속도는 주로 접속망과 Wi-Fi 마지막 구간(last hop)에 의해 제한되기 때문에 네트워크 용량을 늘려도 별다른 이점을 얻지 못합니다. Bequant 최적화 기능(TCPO, ACM, AQM 등)은 이러한 네트워크 요소의 혼잡을 줄여주며, 네트워크 용량 증설만으로는 달성할 수 없는 체감 품질 향상시킵니다.

이에 대한 예로 카준 네트웍스(Cajun Networks)를 들 수 있는데, 이 회사는 네트워크 용량을 확장하지 않고 단순히 Bequant 도입한 것만으로 지연 시간을 83% 줄였으며, 재전송률도 최고치인 6.6%에서 평균 0.32%로 낮췄다고 보고했습니다.

BQN 무료 체험 신청서를 통해 Bequant 체험을 신청하실 수 있습니다.

중앙 집중식 노드에서 사용자 관리하면 트래픽이 증가함에 따라 확장성이 더 뛰어나며, Bequant 같은 제품은 처리 용량이 더 Bequant , 배포 비용이 더 저렴하며, 유지 관리도 더 쉽기 때문입니다.

용량 측면에서 볼 때, Bequant 라우터 하드웨어보다 더 빠른 CPU와 메모리를 갖춘 인텔/AMD 서버를 Bequant , 내부 아키텍처는 정책 관리에 최적화되어 있습니다. 또 다른 장점은 Bequant 모든 트래픽을 Bequant 있어 매우 간단한 규칙을 통해 네트워크 전체에 공정한 사용 정책을 적용할 수 있다는 점입니다.

배포와 관련하여, 정책을 가져오기 위해 RADIUS 또는 과금 시스템과 연동하는 과정을 포함해, 여러 대의 소형 하드웨어를 도입하는 것보다 단일 고성능 하드웨어 한 대를 구입하고 구축하는 것이 비용 면에서 훨씬 저렴할 수 있습니다.

마지막으로, 분산형 솔루션은 각 요소가 나머지 요소들과 일관성을 유지하기 위해 자체 큐 구성을 가져야 하기 때문에 유지 관리가 번거롭습니다.

실제 네트워크 대역폭 제한을 바탕으로 공정한 사용 정책을 적용해야 합니다. 이렇게 하면 대다수 사용자의 QoE가 저하되지 않고 오히려 향상될 것입니다.

예를 들어, 네트워크의 특정 구간에 피크 시간대에 포화 상태에 이르는 백홀 링크가 있는 경우, Bequant 관리 기능을 활용하여 대역폭을 가장 많이 소비하는 애플리케이션(예: 동영상 스트리밍)에 대한 제한을 설정하고, 모든 사용자에게 최소 대역폭을 보장하는 스케줄링 기능이 포함된 전역 속도 제한을 적용할 수 있습니다. 그 결과, 해당 링크를 통해 서비스를 받는 고객의 QoE가 향상될 것입니다.

결국, 공정 사용 정책이 제대로 시행된다면, 제한된 대역폭을 많은 사용자가 공유하면서도 사용자들의 체감 품질 향상시킬 수 있습니다.

플로우 모니터는 능동형 요소가 아니며, 트래픽에 직접적인 영향을 주지 않습니다. 대신 트래픽 장치로부터 플로우 정보를 수집하여 분석에 활용할 수 있도록 제공합니다. Bequant 같은 트래픽 최적화 플랫폼은 온라인으로 배포되어 수집한 지표를 활용하여 트래픽 성능을 개선하므로, 네트워크 엔지니어링 담당자가 데이터를 분석하지 않는 상황에서도 해당 지표를 즉시 실행 가능한 조치로 전환할 수 있습니다.

대역폭 수요가 가장 많은 애플리케이션을 파악하려면 심층 패킷 분석(DPI) 기능을 갖춘 트래픽 분석 장비가 필요합니다. Bequant DPI 기능을 Bequant 특정 사용자, 사용자 그룹 사용자 네트워크 전체에서 가장 많이 사용되는 애플리케이션을 식별할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션을 관리하고 피크 시간대에 발생하는 혼잡 현상을 방지하기 위해 트래픽 관리 규칙을 정의할 수 있습니다.

‘라 하프 전화사(La Harpe Telephone)’ 사례 연구에서 ISP가 스트리밍 과부하 문제를 어떻게 해결했는지에 대한 사례를 찾아보세요.

이는 사용자 인터넷 연결을 어떻게 사용자 대한 핵심적인 통찰력을 제공함으로써 도움이 됩니다. 예를 들어, Bequant 같은 DPI 기능이 활성화된 제품을 사용하면 기술 지원 팀은 가정 네트워크에서 어떤 애플리케이션이 사용되고 있는지 파악할 수 있으며, 보고된 문제가 해당 사용 패턴과 관련이 있음을 알아낼 수 있습니다. 예를 들어, 가족 구성원 여러 명이 스트리밍을 하는 동안 대용량 파일을 다운로드하는 경우 등이 이에 해당합니다.

체감 품질 저하를 체감 품질 나타내는 네트워크 지표로는 혼잡도, 패킷 손실 및 지연 시간이 있습니다. 이 세 가지 지표 중 하나 또는 모두의 수치가 증가하여 일정 기간 동안 높은 수준을 유지한다면, 고객이 서비스 품질 저하로 인해 불편을 겪고 있을 가능성이 높으며, 조만간 불만을 제기하거나, 더 나쁜 경우 사전 통보 없이 서비스를 해지할 가능성이 큽니다. 이것이 바로 Bequant 같은 제품이 Bequant . QoE 문제를 완화하고, ISP가 고객 이탈로 이어지기 전에 네트워크 문제를 선제적으로 해결하는 데 필요한 네트워크 가시성을 제공하기 위함입니다.

이탈률 감소에 관한 이 사례 연구에서 자세한 내용을 확인해 보세요.

Bequant 같은 네트워크 가시성 솔루션을 활용하면, ISP 지원 팀은 사용자 네트워크 구간별 주요 QoE 지표를 확인할 수 있어, 임박한 네트워크 문제에 집중하고 선제적으로 대응할 수 있습니다. Bequant 사용자 혼잡 증상을 지속적으로 감지하는 AI 혼잡 완화(ACM) 기능을 Bequant . ACM은 혼잡을 줄이기 위해 자동으로 조치를 취할 뿐만 아니라, 감지된 혼잡 정보를 네트워크 가시성 기능에 보고하므로 지원 팀은 사용자가 실제로 경험한 혼잡도를 사용자 평가할 수 있습니다. 또한 Bequant 혼잡을 가장 심하게 겪고 사용자 상위 백분위수를 자동으로 순위화하는 등 데이터 분석을 용이하게 하는 다양한 도구를 Bequant .

Bequant 트래픽 캡처 기능과 언제든지 사용자 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 기능을 제공합니다. WiFi Canarias의 CEO인 빅토르 데 라 누에즈(Victor de la Nuez)는 Bequant 이러한 다양한 수준에서 네트워크를 실시간으로 파악할 수 있는 기능을 특히 강조합니다.

트래픽 최적화 및 네트워크 성능 데이터는 Bequant 같은 제품에 통합될 수 있으며, 이 제품은 트래픽을 최적화하는 동시에 그 결과로 나타나는 네트워크 성능 지표를 제공합니다.

제공된 지표는 트래픽 최적화 기능을 활용합니다. Bequant 최적화 기능은 부하가 가해진 흐름에서 측정된 정확한 지연 시간 및 패킷 손실 값을 제공하며, 이는 바로 최종 사용자가 실제로 경험하는 사항입니다. 이러한 정확성은 신뢰할 수 있는 혼잡 감지를 위한 핵심 요소입니다.

TCP 최적화 기능은 또한 트래픽의 극히 일부를 대조군으로 남겨두어, 이를 기준으로 개선 효과를 비교함으로써 자체적인 가속 효과를 측정합니다.

지연 시간의 경우, Bequant 가능한 한 많은 정보를 제공하기 위해 세 가지 별개의 지연 시간 지표를 Bequant . 즉, 최소값의 평균(지연 시간 값의 하한), 중앙값, 그리고 80분위수(측정값의 80%가 이 값을 넘지 않는 값)입니다.

체감 품질 저하를 체감 품질 나타내는 네트워크 지표는 혼잡도, 패킷 손실 및 지연 시간입니다. 이 세 가지 중 하나 또는 모두의 수치가 증가하여 일정 기간 동안 높은 수준을 유지한다면, 고객이 서비스 품질 저하를 겪고 있을 가능성이 높습니다. 지연 시간은 애플리케이션의 반응 속도에 영향을 미치며, 화상 회의나 게임과 같은 실시간 애플리케이션에서 매우 중요합니다. 패킷 손실은 애플리케이션의 유효 전송량(애플리케이션 콘텐츠의 실제 전송 속도)을 감소시켜 실제 속도를 떨어뜨립니다. 마지막으로, 혼잡은 지연 시간과 패킷 손실을 증가시키고 유효 전송량을 급격히 감소시켜 사용자 경험을 저하시킵니다.

바로 이것이 Bequant 같은 제품이 Bequant . QoE 문제를 완화하고, ISP가 네트워크 문제를 선제적으로 해결하는 데 필요한 네트워크 가시성을 확보할 수 있도록 하기 위해서입니다.

단일 위치에서 발생하는 모든 네트워크 트래픽을 처리할 수 있는 충분한 용량을 갖춘 트래픽 최적화 및 가시성 제품을 활용하면 됩니다. 지리적으로 분산된 위치가 필요한 경우, Bequant 클러스터로 구성하여 어느 위치에서든 다른 모든 사이트에 접근할 수 있도록 할 수 있습니다. 물론, 콜로케이션 서버도 클러스터에 추가하여 나머지 서버들과 원활하게 연동할 수 있습니다.

AI 기반 네트워크 분석은 지원 팀이 문제를 찾기 위해 필요한 단계들을 일일이 따르는 대신, 문제 검색의 목표만 제시할 수 있게 함으로써 네트워크 문제 파악 속도를 높여줍니다. 기존 방식은 시간이 더 많이 소요될 뿐만 아니라 제품 기능에 대한 전문 지식이 필요했기 때문입니다. AI 어시스턴트를 활용하면 가장 일반적인 사례에 대한 결과를 신속하게 얻을 수 있으며, 가장 복잡한 사례에 대해서는 가시성 데이터를 직접 분석할 수 있습니다.

먼저, 이 네트워크는 Bequant 같은 트래픽 최적화 장치를 도입했습니다. 이는 사전 대응의 첫 번째 단계가 사람의 개입 없이, 트래픽을 지속적으로 처리하고 문제를 식별하며 발생 즉시 해결하는 폐쇄형 제어 루프만을 활용하여 네트워크 성능을 개선하는 것이기 때문입니다.

선제적 대응의 두 번째 단계는, 해당 트래픽 최적화 제품이 영향을 받은 고객들이 불만을 제기하기 전, QoE 문제가 발생하자마자 이를 감지할 수 있을 만큼 정확하고 상세한 네트워크 가시성을 제공하는 것입니다.

세 번째 단계는 트래픽 최적화 지표를 네트워크 관리 시스템으로 가져와 분석 및 알림을 수행하는 것입니다. 차세대 관리 시스템은 또한 BSS 및 OSS 시스템 정보를 통합하여 사용자 대한 보다 포괄적인 관점을 제공합니다. 여기에는 트래픽 최적화를 통해 확보된 실제 네트워크 품질과 고객 지원팀과의 상호작용 이력이 모두 포함됩니다.