네트워킹 분야의 AI란?

네트워킹 분야의 AI란?

AIOps는 지능형 자동화와 실시간 분석을 활용하여 네트워크 관리와 통합 가시성을 최적화합니다. 더욱 광범위한 컨텍스트 네트워크 경험 통합 가시성을 제공하는 최신 NMS 인터페이스와 AIOps를 결합한 조직은 운영을 간소화하고 뛰어난 사용자 체감 만족도를 제공하는 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있으며, 반응성뿐 아니라 복원력도 우수한 네트워크를 구축할 수 있습니다.

또한 AI가 사용 추세를 분석하고 향후 수요를 예측하므로 사전에 용량 계획을 수립하고 규모에 맞춰 성능을 최적화하여 변화하는 시장 상황과 사용자 요구 사항에 신속하게 적응할 수 있습니다.

네트워킹 분야의 주요 AI 기술은 다음과 같습니다.

• ML(기계 학습): AI의 하위 집합으로, 시스템이 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 의사 결정과 성능을 개선할 수 있게 해줍니다.
• DL(딥 러닝): 신경망을 사용하여 대규모 데이터셋에서 복잡한 패턴을 모델링하고 파악함으로써 정확한 이미지 및 음성 인식과 자연어 처리를 제공하는 ML의 하위 집합입니다. 이 방법은 특히 비정형 데이터를 분석하는 데 효과적입니다.
• NLP(자연어 처리): 시스템이 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 지원하는 AI 분야로, 감정 분석과 의도 파악을 통해 데이터 분석을 강화하여 효율성과 접근성을 향상할 수 있습니다
• GenAI(생성형 AI): 입력된 교육 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후 텍스트, 이미지, 동영상 및 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 생성하는 AI입니다.
• 에이전트 AI: 여러 도메인에서 추론하고 협업하며 행동할 수 있는 지능형 자체 학습 에이전트를 활용합니다. 이러한 에이전트는 도메인 전문가 역할을 하며 복잡한 문제를 관리 가능한 하위 작업으로 분해하여 자율적으로 위임하고 해결합니다. 에이전트 AI는 인간의 개입을 최소화하여 지능적인 분석과 의사 결정을 지원합니다.
• 분류 AI: 미리 정의된 클래스나 레이블로 데이터를 분류하는 기계 학습의 한 유형입니다. 이 과정에는 데이터 세트를 기반으로 모델의 교육이 포함됩니다.
• 고성능 데이터 웨어하우징: 다양한 소스에서 생성된 방대한 양의 정형 데이터와 비정형 데이터로 구성되며, 이를 분석하여 패턴, 추세, 인사이트를 발견하고 정보에 입각한 실행 가능한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 계산을 수행하는 데 필요한 컴퓨팅 능력과 인프라를 제공합니다. 첨단 기술 없이는 AI 시스템이 학습하고 적응하며 의미 있는 인사이트를 제공할 수 없어 다양한 응용 분야에서 그 효과가 제한되었을 것입니다.

네트워킹 분야의 AI는 관리 자동화, 성능 최적화, 보안 강화를 위한 혁신적인 능력으로 수요와 위협을 예상하고 해결하는 지능적인 적응형 네트워크를 구축하는 데 도움이 됩니다. 다음과 같은 여러 가지 설득력 있는 이유로 주목받고 있습니다. 

• 네트워킹 전문성 추가: AI는 다양한 고객과 네트워킹 환경을 포괄하는 상당한 양의 데이터셋을 활용하여 권장 사항과 인사이트를 제공하며 전문적인 교육이 부족한 네트워킹 전문가를 지원할 수 있습니다.
• 통합 가시성 향상: AI는 방대한 양의 네트워크 데이터에서 알림을 맥락화하여 네트워크 운영자가 평균 식별 시간(MTTI)과 평균 복구 시간(MTTR)을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 확장 지원: 네트워크가 더욱 분산됨에 따라 AI 모델은 데이터를 더 빠르게 분석하여 최적화 및 권장 사항을 식별하도록 훈련되므로 IT 리소스에 부담을 주지 않고도 네트워크를 더 빠르게 확장할 수 있습니다.
• 보안 강화: AI는 기존 방법보다 더 효과적으로 이상 징후와 잠재적 위협을 감지하여 보안 팀이 범위와 영향을 이해하는 데 도움을 주고, 오늘날의 복잡한 디지털 환경에서 보안을 한층 더 강화합니다.
• 문제 최소화: AI의 예측 기능은 문제가 심각해지기 전에 사전에 이를 식별하여 가동 중지 시간과 서비스 중단을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
• 비용 감소: AI는 일상적인 작업을 자동화하고 효율성을 개선함으로써 네트워크 관리와 관련된 운영 비용을 낮출 수 있습니다.

올바른 AI 전략이 없다면 오늘날의 엄격한 네트워크 요건을 충족하기 어렵습니다. AI 솔루션에 포함되어야 하는 몇 가지 구성요소는 다음과 같습니다.

• 올바른 데이터: AI는 지능을 구축하기 위해 시간이 지남에 따라 방대한 양의 고품질 및 다양한 데이터가 필요합니다. 또한 도메인별 지식으로 데이터에 라벨을 지정하면 AI 모델을 교육하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 정형 데이터 범주인 설계 의도 메트릭은 네트워크 사용자 경험을 분류하고 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다.
• 올바른 대응: 네트워킹 솔루션의 우수한 AI는 실시간으로 정확한 인사이트를 제공하며 문제의 우선순위를 정하고 수정을 위한 권장 조치를 제공하여 알람 피로를 줄여야 합니다. AI 엔진은 올바른 대응을 제공하기 위해 데이터 과학 툴박스라고 통칭하는 다양한 AI 기술을 사용하여 데이터를 처리합니다. 신경망과 같은 지도형 또는 비지도형 ML 및 DL을 사용하여 네트워크 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트를 제공해야 합니다.
• 적절한 인프라: 데이터를 수집 및 처리하고 인사이트 있는 대응을 제공하려면 견고하고 확장 가능한 인프라가 필요합니다. 클라우드 호스팅 처리는 데이터 수집 및 처리를 위한 안정적이고 민첩한 인프라를 제공하며, 이 인프라는 현재와 미래의 AI 워크로드 수요를 충족하도록 확장할 수 있습니다. 

HPE Networking은 업계 최고 수준의 AI 네트워킹 기술을 보유한 두 시장 리더인 HPE Aruba Networking Central과 Juniper Mist를 통합하여 차세대 AI 네이티브 환경을 제공합니다. 전략적 비전은 이러한 기술을 다음을 기반으로 하는 단일 플랫폼으로 융합하는 것입니다.

• 공통 AI 엔진.
• 통합된 AIOps 프레임워크.
• 중앙 집중식 클라우드 아키텍처.
• 운영 간소화.

이 여정은 아직 초기 단계이지만 현재 배포 경로가 HPE Aruba Networking Central이든 Juniper Mist이든 HPE Networking은 원활한 전환과 장기적 가치를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.