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AI 클러스터 트래픽 모델 구성
학습, 추론, 스토리지, 파라미터 동기화와 관리 트래픽의 동서 매트릭스를 정의하고 포트, 큐, 우선순위, MTU와 RoCEv2 정책을 설정합니다.
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Laboratory & Industry Solution
AI 데이터센터 네트워크 테스트 솔루션
AI 클러스터, 스토리지, RDMA/RoCE 및 동서 트래픽 검증
학습 효율, 스토리지 IO와 클러스터 안정성에 영향을 주는 RDMA/RoCE 전송망, 저지연과 혼잡 동작을 체계적으로 테스트합니다.
Products
3
Scenarios
6
Evidence
PCAP
Why
요구 배경
AI 학습, HPC와 분산 스토리지는 높은 처리량, 낮은 지연·손실과 안정적인 동서 네트워크가 필요합니다. RoCE는 RDMA로 CPU 개입을 줄이지만 혼잡, 큐, PFC, ECN과 마이크로버스트에 더욱 민감합니다.
AI 데이터센터 도입 전에는 단회 대역폭 시험을 넘어 스위치, NIC, 케이블, QoS, MTU, PFC/ECN 임계값, 트래픽 분포와 복구를 검증해야 합니다. NetAccura Traffic Generation, BestPerf와 Flow Hunter가 부하, 품질 측정과 미러링 증거를 제공합니다.
Topology
실험 및 배포 토폴로지
STEP 1GPU 노드 / 스토리지 노드
STEP 2NetAccura Traffic Generation 동서 트래픽 부하
STEP 3스위치 PFC/ECN
STEP 4BestPerf 품질 측정
STEP 5Flow Hunter 미러링 증거
How
구현 방법
2
버스트 부하 및 혼잡 구성
NetAccura Traffic Generation에서 다중 포트 패킷, 우선순위 마킹, 지속 시간과 버스트를 설정하여 스위치 버퍼, 큐와 혼잡 정책을 관찰합니다. 최소 버스트 단위는 모델과 구성에 따라 달라집니다.
3
저지연 및 꼬리 지연 검증
BestPerf로 종단 간 품질을 측정하고 학습 동기화, 스토리지 IO와 업무 시간대를 연계하여 꼬리 지연 변화가 작업 효율에 미치는 영향을 평가합니다.
4
네트워크 병목 분석
Flow Hunter로 RoCE 트래픽, 재전송, 이상 세션과 배경 영향을 분석하여 노드, NIC, 스위치, 회선과 정책 문제를 구분합니다.
Product Stack
주요 테스트 및 분석 도구
도구 구성
NetAccura Traffic Generation
NetAccura Traffic Generation
L2-L3 테스트 스트림을 생성합니다. 소프트웨어 모델은 Ethernet PCAP 재생, IPv4 주소·TCP/UDP 포트 변경과 트래픽 증폭도 지원해 장비 성능, 보안 탐지와 장애 재현을 검증합니다. 모드 전환 전에는 모든 송신 작업을 중지해야 하며 두 모드를 동시에 사용하려면 독립 장비를 구성합니다.
네트워크 품질 측정 소프트웨어
BestPerf
RTT, 방향별 손실, 지터, 순간 단절, TCP 체감 처리량과 부하에 따른 품질을 능동 측정해 링크 품질 기준을 구성합니다.
네트워크 트래픽 분석기
Flow Hunter
미러 포트 또는 TAP으로 수집해 L2-L7 분석, 세션 이력, 프로토콜 단계별 진단과 PCAP 증거 내보내기를 수행합니다.
Result
기대 효과
AI 클러스터 도입 전 병목 발견
실제 학습 작업 전에 동서 대역폭, 혼잡, 꼬리 지연과 무손실 정책을 검증하여 증설 후 병목 발견 위험을 줄입니다.
학습·스토리지 지연의 네트워크 증거 확보
작업 시간대를 품질, 세션과 혼잡 증거에 연결하여 앱, GPU와 네트워크 팀이 같은 근거로 분석합니다.
검토 가능한 테스트 보고서 및 증거 구성
처리량·지연 값뿐 아니라 토폴로지, 매개변수, 타임라인, 품질 추이, 핵심 세션, 이상 지점, PCAP 조각과 재테스트 결과를 제공합니다. 개발, 테스트, 운영, 공급업체와 고객이 동일한 증거로 논의해 화면·구두 설명에만 의존하는 반복 논쟁을 줄입니다.
References
관련 표준 및 방법론
Next Step
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NetAccura는 링크 토폴로지, 제품 모델, 업무 프로토콜, 기존 PCAP 및 SLA 목표에 맞춰 테스트 토폴로지, 매개변수 표와 POC 실행 계획을 제공합니다.