네트워킹용 AI란?
네트워킹용 AI란?
네트워킹용 AI 기술을 적용하여 네트워크 성능 및 운영을 최적화하는 데 필요한 AIOps의 하위 집합입니다.
디지털 트랜스포메이션 이니셔티브, 멀티 클라우드, 디바이스 및 데이터의 확산, 하이브리드 작업, 보다 정교한 사이버 공격으로 인해 네트워킹 시스템은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 네트워크 복잡성이 증가하고 진화함에 따라 조직은 네트워크의 기술과 역량을 갖추어 진화해야 합니다. 인재 부족과 예산 제약은 이러한 도전을 더욱 가중시킬 뿐입니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 조직은 네트워킹용 AI을 채택하여 도움을 주고 있습니다.
주요 네트워킹용 AI 기술
AI가 성공하기 위해서는 데이터를 구문 분석하고, 학습하며, 명확한 명령 없이 결정이나 예측을 하는 알고리즘을 활용하는 머신러닝(ML)이 필요합니다. 컴퓨팅과 스토리지 기능의 진보 덕분에, ML은 최근 더 뛰어난 인사이트와 자동화를 위해 신경망을 사용하는 딥러닝(DL)과 같이 보다 복잡한 구조의 모델로 발전했습니다. 자연어 처리 및 이해(NLP/NLU), 대규모 언어 모델(LLM), 생성형 AI(GenAI)는 특히 가상 어시스턴트 분야에서 최근 AI 발전을 주도한 다른 인기 있는 AI 도구입니다.
네트워크 환경에서 AI의 역할을 합니다.
네트워킹용 AI 기능
네트워킹용 AI는 거의 모든 산업에 종사하는 기업에 실질적인 가치를 선사합니다. AI 네트워킹 솔루션이 고객에게 실질적인 결과를 제공하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 시계열 이상 징후 탐지: AI는 서로 연관되어 있는 시계열 이상 징후를 탐지할 수 있습니다. 네트워크 엔지니어는 이를 활용해 숙련된 네트워크 전문가도 쉽게 알아볼 수 없는 이벤트 간의 상관 관계를 발견할 수 있죠.
- 이벤트 상관 관계 및 근본 원인 분석: AI는 다양한 데이터 마이닝 기술을 사용하여 수 테라바이트의 데이터를 단 몇 분 만에 탐색할 수 있습니다. 이 기능을 통해 IT 부서는 네트워크 문제와 가장 관련이 있는 네트워크 기능(예: OS, 디바이스 유형, 액세스 포인트, 스위치 또는 라우터)을 신속하게 식별하여 문제 해결을 가속화할 수 있습니다.
- 사용자 경험 예측: AI는 네트워크 조건을 기반으로 사용자의 인터넷 성능을 예측하여 시스템이 특정 시간에 사용 중인 애플리케이션을 기반으로 대역폭 용량을 동적으로 조절할 수 있도록 합니다.
- 권장 셀프드라이빙 조치: 고급 AI는 문제의 근본 원인을 식별할 수 있을 뿐만 아니라 IT 오퍼레이터가 문제를 해결하거나 사람의 개입 없이 문제를 자동으로 해결하기 위해 취할 수 있는 조치를 제안할 수 있습니다. 이를 통해 최대 업타임과 최상의 최종 사용자 경험을 선사할 수 있습니다.
- VNA(Virtual Network Assistance): AI 기반의 VNA(Virtual Network Assistance)는 IT 팀의 구성 요소로서 네트워크 문제를 신속하게 식별하고, 네트워크 성능을 개선하기 위해 조치를 권고하며, 문서 검색을 가속화합니다.
네트워킹용 AI의 이점
네트워킹용 AI는 운영을 간소화하고, 생산성과 효율성을 높이며, 비용을 절감하여 최종 사용자와 IT 오퍼레이터 경험을 모두 개선합니다. 워크플로우를 간소화 및 자동화하고, 구성 오류를 최소화하며, 해결 시간을 단축합니다. 네트워킹용 AI는 선제적이고 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 오퍼레이터가 비용이 많이 드는 다운타임이나 사용자 경험을 저해하기 전에 네트워크 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. IT 오퍼레이터는 "건초 더미에서 바늘 찾기 문제"를 추적하는 대신 보다 전략적인 이니셔티브에 더 많이 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
네트워킹용 AI 솔루션에서 살펴볼 사항
올바른 AI 전략이 없으면 IT는 오늘날의 엄격한 네트워크 요구 사항을 따라가지 못합니다. 다음은 AI 솔루션에 포함되어야 할 몇 가지 기술 요소입니다.
- 올바른 데이터: 모든 의미 있는 AI 네트워킹 솔루션은 방대한 양질의 데이터로 시작됩니다. AI는 데이터 수집과 분석을 통해 지속적으로 인텔리전스를 구축합니다. 수집된 데이터가 다양할수록 AI 솔루션은 더욱 스마트해집니다. 또한 도메인에 맞는 지식으로 데이터에 라벨을 지정하면 AI 모델을 학습하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 구조화된 데이터 범주인 설계 의도 메트릭을 사용하여 네트워크 사용자 경험을 간소화하고 모니터링할 수 있습니다.
- 올바른 응답: 우수한 네트워킹용 AI 솔루션은 정확한 인사이트를 실시간으로 제공하고, 문제의 우선 순위를 지정하여 경보 피로를 줄이고, 해결을 위한 권장 조치를 제공해야 합니다. AI 엔진은 올바른 응답을 제공하기 위해 데이터 사이언스 툴박스라고 하는 다양한 AI 기술을 사용하여 데이터를 처리합니다. 신경망과 같은 감독 또는 비감독 ML 및 DL을 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트를 제공해야 합니다.
- 올바른 인프라: 데이터를 수집 및 처리하고 통찰력 있는 응답을 제공하기 위해서는 강력하고 확장 가능한 인프라가 필요합니다. 클라우드 호스팅 처리는 데이터 수집 및 처리를 위한 안정적이고 민첩한 인프라를 제공하여 현재와 미래의 AI 워크로드 수요를 충족하도록 확장할 수 있습니다.
주니퍼의 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼
주니퍼는 업계 최초의 AI 네이티브로 네트워킹용 AI에 대한 약속을 제공합니다.
주니퍼의 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼은 운영 간소화, 생산성 증대, 안정적인 성능을 위해 필요한 민첩성, 자동화 및 지원 네트워킹 팀을 제공합니다.
네트워킹용 AI FAQ
네트워킹용 AI 솔루션의 실제 사용 사례는 무엇입니까?
네트워킹용 AI는 문제 티켓을 줄이고 고객 또는 IT 부서가 문제의 존재를 인식하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 이벤트 상관분석 및 근본 원인 분석은 다양한 데이터 마이닝 기술을 사용하여 문제와 관련된 네트워크 개체를 빠르게 식별하거나 네트워크 자체를 위험으로부터 제거할 수 있습니다. AI는 또한 네트워킹에서 온보딩, 구축 및 문제 해결에 사용되므로 Day 0~2+ 운영을 더 쉽게 만들고 시간 소모량을 줄일 수 있습니다.
AI는 어떤 방식으로 네트워킹 혁신을 주도합니까?
AI는 성장중인 IT 네트워크의 복잡성을 길들이는 데 점점 더 중요한 역할을 맡고 있습니다. AI는 과거 및 실시간 데이터와 이상 징후의 연관성을 분석하여 문제를 신속하게 발견하고 분리시킬 수 있습니다. 이를 통해 IT 팀은 네트워크를 괴롭히는 불필요한 문제를 식별하고 해결하는 데 필요한 리소스 집약적인 데이터 마이닝에서 벗어나 보다 전략적이고 가치가 높은 업무로 확장하고 초점을 전환할 수 있습니다.
주니퍼가 제공하는 AI for 네트워킹 솔루션은 무엇입니까?
Marvis Virtual Network Assistant는 네트워킹에 사용되는 AI의 대표적인 예입니다. Marvis는 대화형 인터페이스, 규범적인 조치, Self-Driving Network™ 운영 기능을 제공하여 운영 업무를 간소화하고 클라이언트에서 클라우드에 이르기까지 사용자 경험을 최적화합니다. 주니퍼 Mist AI 및 클라우드 서비스는 엔터프라이즈 환경에 자동화된 운영 및 서비스 수준을 제공합니다. 머신러닝(ML) 알고리즘은 온보딩, 네트워크 상태 인사이트 및 메트릭, 서비스 수준 기대치(SLE), AI 기반 관리를 단순화함으로써 간소화된 AIOps 경험을 지원합니다.
네트워킹 및 보안용 AI 솔루션이란 무엇입니까?
오늘날 수많은 재택근무 및 팝업 네트워크 사이트가 사용됨에 따라 위협 인식 네트워크는 그 어느 때보다 중요합니다. 손상된 디바이스를 신속하게 식별 및 조치하고 손상된 디바이스를 물리적으로 찾고 궁극적으로 사용자 경험을 최적화하는 기능은 사이버 보안에서 AI를 사용하는 몇 가지 장점입니다. IT 팀은 직접 제어하지는 않지만 연결을 위해 허용해야만 하는 기기를 포함한 네트워크를 보호해야 합니다. 위험 프로파일링을 통해 IT 팀은 심층적인 네트워크 가시성을 제공하고 네트워크 전체의 모든 연결 지점에서 정책 시행을 가능하게 하여 인프라를 방어할 수 있습니다. 보안 기술은 환경의 애플리케이션 및 사용자 연결뿐만 아니라 해당 동작의 맥락과 사용이 허용 가능 여부 또는 잠재적으로 변칙적이며 악의적인 활동을 신속하게 식별하는지 여부를 지속적으로 모니터링합니다.
