AI 네이티브 네트워킹이란?

AI 네이티브 네트워킹이란?

AI 네이티브 네트워킹(AI-Native Networking)은 운영을 간소화하고 생산성을 높이며 안정적인 성능을 대규모로 구현하기 위해 AI 통합을 핵심 요소로 삼아 구상 및 개발된 컴퓨터 네트워킹 시스템을 말합니다.

AI가 사후에 또는 "부가" 기능으로 추가되는 시스템과 달리 AI 네이티브 네트워킹은 처음부터 기본적으로 AI와 머신러닝(ML) 기술을 중심으로 구축됩니다.  

모든 최신 AI 시스템과 마찬가지로 AI 네이티브 네트워킹 시스템은 데이터를 학습하고 새로운 상황에 적응하며 시간에 따라 개선되도록 설계되었습니다. 이와 같은 지속적인 학습 능력은 핵심적인 특징이며, 이 덕분에 더 많은 데이터와 경험을 수집할수록 시스템의 효율성과 효과가 높아지게 됩니다.

올바른 방식으로 훈련하고 테스트하여 적용한 AI 네이티브 네트워크는 오퍼레이터나 최종 사용자가 문제를 인식하기도 전에 요구 사항이나 문제를 예측하고 선제적으로 대응할 수 있습니다. 이를 통해 IT 및 네트워킹 팀은 시간과 리소스를 절약하고 평판을 보호하는 동시에 운영 효율성을 높이고 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

AI 네이티브 네트워킹이 중요한 이유

디지털 트랜스포메이션부터 AI 이니셔티브, 폭발적인 사용자 및 BYOD(Bring Your Own Device) 증가에 이르기까지 네트워크는 엄청난 압박과 집중을 받고 있습니다. 기술 가용성 및 기타 요인과 관련된 IT 예산과 제약을 고려할 때, 기존 네트워크의 복잡성과 예측 불가능성이 결합되어 점점 더 큰 문제가 될 수 있습니다.

AI 네이티브 네트워킹은 운영을 자동화하고 최적화하여 이와 같이 복잡한 네트워크의 관리를 간소화하고 효율화합니다. 이러한 네트워크는 변화하는 수요를 충족하고 인간의 꾸준한 개입 없이도 문제를 해결할 수 있도록 동적으로 조정 및 확장됩니다. 사용자 행동과 선호도를 바탕으로 성능을 최적화하여 원활하고 개선된 경험을 보장합니다.

구식 수동 프로세스와 열악한 사용자 경험 등 기존 네트워킹의 한계를 제거함으로써, 조직은 강력한 적응형 네트워크 인프라를 요구하는 새로운 비즈니스 모델, 서비스, 기술을 실험하고 혁신을 실현할 수 있습니다.

AI 네이티브 네트워킹의 이점

AI 네이티브 네트워킹을 도입하면 다음과 같이 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

효율성 및 성능 향상

AI 알고리즘은 네트워크 트래픽 경로를 최적화하고 대역폭 할당을 관리하며 지연을 줄여줄 수 있습니다. 그 결과 네트워크 성능의 속도와 안정성이 향상되는데, 이는 특히 동영상 스트리밍, 대규모 클라우드 컴퓨팅, AI 학습 및 추론 프로세스 지원 등 대역폭을 많이 사용하는 분야에 유용합니다.

예측 유지 보수 및 다운타임 감소

문제가 발생하기 전에 이를 예측함으로써 AI 네이티브 네트워크는 선제적으로 유지보수를 계획하고 예기치 못한 다운타임을 줄이며 최종 사용자가 영향을 받기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 네트워크 가용성이 운영, 수익, 평판에 직접적인 영향을 미치는 비즈니스에 특히 중요합니다.

보안 개선

방대한 양의 네트워크 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 능력을 바탕으로, AI 네이티브 네트워크는 이상 징후와 잠재적 보안 위협을 조기에 탐지할 수 있습니다. 보안에 대한 이와 같은 선제적인 접근 방식은 사이버 공격을 무력화하고 민감한 데이터를 보호하는 데 도움이 됩니다.

비용 절감

네트워크 관리 작업을 자동화하면 수동 개입의 필요가 줄어들어 인건비와 운영 지출 측면에서 막대한 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 예측적 유지 보수를 통해 비용이 많이 드는 긴급 수리와 다운타임도 예방할 수 있습니다.

확장성과 유연성

AI 네이티브 네트워크는 수동으로 재구성하지 않아도 변화하는 수요에 적응할 수 있습니다. 이러한 확장성 덕분에 네트워크에서는 증가하는 부하와 새로운 유형의 디바이스를 원활하게 처리할 수 있습니다.

사용자 경험 향상

AI 네이티브 네트워크는 사용자 행동과 선호 사항을 기반으로 네트워크 성능을 최적화하여 IT 오퍼레이터, 직원, 소비자, 공공 인터넷 서비스 사용자 모두에게 지속적으로 탁월한 경험을 보장합니다.

AI 네이티브 네트워킹의 작동 방식

우수한 AI는 적합한 데이터에서 시작됩니다. AI 네이티브 네트워크가 최대의 효과를 발휘하려면 수집하는 데이터의 양이 방대해야 할 뿐 아니라 품질도 높아야 합니다. 불량한 데이터 또는 잘못된 데이터는 부정확하거나 편향된 응답으로 이어질 수 있습니다. 이렇게 수집된 데이터에는 트래픽 패턴, 디바이스 성능 메트릭, 네트워크 사용량 통계, 보안 로그, 실시간 무선 사용자 상태, 라우터, 스위치, 방화벽의 스트리밍 텔레메트리가 포함됩니다.

수집된 데이터는 ML 알고리즘으로 분석됩니다. 이 알고리즘들은 데이터 내의 패턴과 이상 징후를 인식하도록 훈련됩니다. 시간에 따라 네트워크의 작동을 학습하면 발전과 개선이 이루어지며, 그 결과 더 정확한 예측과 의사 결정에 도움이 됩니다.

XAI(explainable AI) 프로세스와 방식을 적용하면 사용자는 시스템의 ML 알고리즘이 만들어내는 결과를 이해하고 신뢰할 수 있습니다. 결과를 위해 데이터를 활용하고 입증하는 방식에 대한 인사이트를 제공하는 것이 핵심적입니다.

데이터 분석과 신뢰성을 기반으로 AI 네이티브 네트워크는 적절한 실시간 응답을 제공할 수 있습니다. 의사결정 프로세스는 동적이며 실시간으로 일어나므로, 네트워크가 변화하는 조건에 빠르게 적응할 수 있습니다. 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

• 예측 모델링: 미래의 네트워크 상태나 잠재적인 문제를 예측하면 트래픽 급증을 예상하거나 장애 또는 공격이 발생하기 쉬운 네트워크의 약점을 파악할 수 있습니다.
• 셀프 최적화: AI 네이티브 네트워크에서는 AI가 특정 시간에 특정 경로가 자주 혼잡해진다는 것을 감지하면 선제적으로 트래픽 경로를 재조정하여 최적의 성능을 유지할 수 있습니다.
• 선제적 유지 보수 및 자가 복구: 하드웨어 장애와 같은 심각한 문제를 일으키기 전에 네트워크가 문제를 식별하고 진단할 수 있습니다. 문제가 있는 디바이스를 재부팅하거나 백업 시스템으로 전환하는 등의 시정 조치를 자동으로 취하는 것도 가능합니다.
• 보안 강화: 잠재적 위협이 탐지되면 네트워크는 영향을 받는 네트워크 세그먼트를 격리하거나 악성 트래픽을 차단하는 등의 보안 프로토콜을 구현할 수 있습니다.
• 사용자 경험 관리: AI 네이티브 네트워킹은 네트워크 성능을 맞춤화하여 사용자 수요를 충족하고, 사용자 행동 및 선호도에 따라 우선순위와 리소스를 조정할 수 있습니다.

AI 네이티브 네트워킹 사용 사례

AI 네이티브 네트워킹은 여러 업계의 다양한 사용 사례에서 활용됩니다. 이러한 사용 사례는 일반적으로 AI for Networking과 AI를 위한 네트워킹의 두 가지 카테고리 중 하나에 속합니다.

네트워킹을 위한 AI

AI 네이티브 네트워크는 네트워크 성능을 지속적으로 모니터링하고 분석하며 속도, 안정성, 효율성의 최적화를 위해 자동으로 설정을 조정할 수 있습니다. 이는 인터넷 서비스 프로바이더나 데이터센터와 같은 대규모 네트워크에서 특히 유용합니다.

AI 네이티브 네트워크는 발생 전에 네트워크 장애나 병목 현상을 예측하여 선제적인 유지보수를 유도함으로써 다운타임을 줄이고 서비스 안정성을 향상할 수 있습니다. 이는 병원, 응급 대응 시스템, 금융 기관과 같은 필수 인프라와 서비스에 특히 중요합니다.

AI 네이티브 네트워킹은 사이버 위협이나 침해를 나타내는 이상 패턴을 탐지할 수 있습니다. 여기에는 DDoS 공격, 맬웨어, 무단 액세스 시도의 파악 및 해결이 포함되는데, 이는 은행, 정부, 국방과 같은 부문에서 민감한 데이터를 보호하는 데 있어 매우 중요합니다.

AI를 위한 네트워킹

AI 학습 및 추론을 수행할 때 고유한 트래픽 패턴, 첨단 애플리케이션, 고가의 GPU 리소스는 까다로운 네트워킹 요구 사항을 만들어냅니다. AI 네이티브 네트워킹 시스템을 도입하면 빠른 작업 완료 시간과 우수한 GPU 투자 수익으로 강력한 네트워크를 제공할 수 있습니다.

AI 네이티브 네트워킹 플랫폼과 주니퍼 네트웍스

주니퍼 네트웍스는 AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 업계 최초로 AI 네이티브 네트워킹(AI-Native Networking) 플랫폼인 Mist™를 개발했습니다. Mist 플랫폼은 공용 클라우드 환경에서 네트워크 전체에 걸쳐 엔드투엔드로 업계 유일의 진정한 AI for IT Operations(AIOps)와 탁월한 보장 기능을 제공합니다. 캠퍼스와 브랜치, 데이터센터, WAN 운영에서는 실시간 장애 격리부터 선제적 이상 감지, 셀프드라이빙 수정 작업까지 새로운 차원의 예측 가능성과 안정성, 보안을 이용할 수 있습니다.

기업은 Mist 플랫폼을 활용하여 모든 연결의 안정성, 측정 가능성, 보안을 보장하면서 지속적인 관리 과제를 대폭 간소화할 수 있습니다. 또한 미션 크리티컬 AI 워크로드의 연결, 데이터 용량, 속도 요건에 최적화된 고성능 어댑티브 네트워크(adaptive network) 인프라도 구축하고 있습니다.

이 모든 것은 경험 중심의 접근 방식에 전략의 초점을 맞추는 데서 출발하며, 이러한 접근 방식은 네트워크 운영자와 최종 사용자 모두에게 최적의 경험을 제공하기 위해 적절한 질문을 던지는 데 집중합니다.최적의 경험을 제공하는 Mist의 역량은 세 가지 기본적인 축, 즉 1) 완벽한 데이터, 2) 완벽한 실시간 응답, 3) 완벽한 인프라를 기반으로 합니다.

적합한 데이터

주니퍼는 네트워킹을 각 사용자와 세션 수준까지 평가하는 적합한 데이터를 포착하기 위해 우선 적합한 질문을 던지는 데서 출발합니다. 10년 이상의 강화 학습을 거친 강력한 데이터 사이언스 알고리즘과 모든 네트워크 사용자 및 디바이스의 관련 실시간 텔레메트리를 통해 IT는 정확하고 실행 가능한 정보를 확보할 수 있습니다.

적합한 실시간 응답

주니퍼는 IT 오퍼레이터의 네트워크 질문에 대해 실시간 응답을 제공합니다. 맞춤형 서비스 레벨과 자동화된 워크플로우는 사용자 문제를 즉시 탐지하고 해결하며, Marvis® AI Assistant는 IT 오퍼레이터가 네트워크와 상호작용하는 방식을 근본적으로 혁신합니다. Marvis는 인간과 마찬가지로 자연어를 사용해 IT 질문에 대답합니다.

적합한 인프라

디바이스부터 운영 체제, 하드웨어, 소프트웨어에 이르기까지, 주니퍼는 업계에서 가장 확장성이 뛰어난 인프라를 갖추고 이를 기반으로 AI 네이티브 네트워킹(AI-Native Networking) 플랫폼을 강화하고 지원합니다. 이 진정한 클라우드 네이티브 API 연동 아키텍처는 방대한 양의 데이터를 처리하여 제로 트러스트를 구현하고 실시간으로 최적의 대응을 보장하도록 설계되었습니다.

주니퍼는 풍부한 네트워크 데이터를 추출할 수 있는 방식으로 제품을 구축해야 한다는 통찰을 바탕으로, 수년 전에 AI 네이티브 네트워킹(AI-Native Networking) 플랫폼의 기반을 마련했습니다. 주니퍼는 이러한 데이터를 활용해 일관되게 더 나은 오퍼레이터 및 최종 사용자 경험을 제공하는 방법에 대한 해답을 제시함으로써 새로운 업계 기준을 세웠습니다.