자율 구동 네트워크 자율 구동 네트워크란?
자율 구동 네트워크는 인간 개입이 거의 없거나 전혀 없이 자동으로 최적화되는 첨단 AI(인공 지능) 기반 네트워크입니다. 이 시스템은 AI 및 ML(기계 학습), 고품질 실시간 데이터, 안전하고 확장 가능한 클라우드 기반 네트워크 아키텍처를 활용하여 안정성, 보안, 효율성을 개선합니다. 이러한 접근 방식은 기존 네트워크 관리의 복잡성을 대폭 줄여줍니다.
자율 구동 네트워크가 점점 현실로 다가오고 있습니다. 자율 주행차가 수동 조작에서 보조 운전 그리고 이제는 무인 조작 방식으로 진화한 것처럼 네트워크도 비슷한 궤적을 따라가고 있습니다. 수동적이고 반응적인 관리에서 사전 대응적이고 자율적인 최적화로 전환하고 있으며 자체 구성, 자체 최적화, 자체 복구가 가능합니다.
읽는 시간: 5분 14초 | 게시일: 2025년 10월 1일
목차
자율 구동 네트워크가 필요한 이유
안정적인 연결성은 단순한 사치가 아니라 비즈니스에 매우 중요합니다. 조직의 모든 사용 사례에서 일관되게 원활하고 성능이 뛰어나며 안전한 경험을 제공하는 네트워크가 필요합니다. IT 기술 인력 부족 등 네트워크 리소스 제약으로 인해 수동 네트워크 관리는 지속 불가능합니다. 동시에 네트워크는 점점 더 복잡해지고 보안 위협도 증가하고 있습니다. 이러한 복합적인 압력으로 AI와 자율 네트워킹에 대한 필요성이 커지고 있습니다.
자율 구동 네트워크의 이점
자율 구동 네트워크는 복잡성 감소, 보안 강화, 사용자 체감 만족도 향상을 통해 네트워크 운영을 혁신합니다.
- 효율성 및 효과 향상: AI 기반 워크플로 자동화로 수동 문제 해결이 최소화되어 IT 팀이 일상적인 네트워크 유지 관리가 아닌 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
- 성능 개선: 자율 구동 네트워크가 문제를 사전에 감지하고 해결하여 안정성을 높이고 가동 중지 시간을 줄입니다.
- 확장성 향상: 자동 프로비저닝을 사용하여 동적으로 장치 이름을 지정하고 이를 사이트에 할당하며 장치 구성 프로필을 적용함으로써 온보딩 및 구성 시간이 크게 단축됩니다.
- 보안 강화: 운영에 영향을 미치기 전에 AI 알고리즘이 위협을 신속하게 식별하고 완화할 수 있어 보안도 강화됩니다.
- 사용자 체감 만족도 개선: 엔드 투 엔드 자동화를 통해 네트워크가 네트워크 트래픽 요구 사항에 동적으로 적응하여 최종 사용자에게 뛰어난 성능을 제공합니다.
자율 구동 네트워크를 도입함으로써 조직은 확장성, 보안성, 복원력이 뛰어난 미래 지향적 인프라를 확보할 수 있습니다.
자율 구동 네트워크의 작동 방식
자율 구동 네트워크는 방대한 양의 고품질 데이터와 확장 가능하고 안전한 클라우드 기반 아키텍처를 기반으로 하는 고급 AI 및 ML(기계 학습) 알고리즘을 활용합니다. 즉, 실시간 알림, 분류기, 우선순위 지정 메커니즘을 사용하여 문제를 식별하고 해결책을 제안하며, HITL(인간 개입) 권한이 부여된 경우에는 수정 작업을 실행합니다. 시간이 지남에 따라 AI의 역량이 더욱 발전하고 정확해짐에 따라 네트워크는 인간의 개입이 거의 없거나 전혀 없이 스스로를 관리하는 능력이 점차 향상되고 있습니다.
실제 작동 방식은 다음과 같습니다.
- 학습 단계: 네트워크가 자체 모니터링을 수행하면서 정상적인 네트워크 동작의 기준을 구축합니다.
- 결정 단계: 네트워크가 생성형 AI와 에이전트 AI 모델을 사용하여 잠재적 문제를 예측하고 대응 방법을 결정합니다.
- 동작 단계: HITL 모델을 통해 신뢰를 얻으면 네트워크가 자동으로 해당 결정을 적용하여 문제를 해결합니다.
자율 구동 네트워크의 단계
자율 구동 네트워크는 5단계의 고도화를 거쳐 발전합니다. 다음과 같이 기업이 네트워크 자동화의 새로운 단계를 수용할 때마다 변화하는 요구 사항에 실시간으로 적응하는 더 안정적이고 안전하며 민첩한 네트워크가 구축됩니다.
1. 데이터 수집: 네트워크에서 실시간으로 고품질 데이터를 수집하여 AI 및 ML 알고리즘에 필요한 입력을 제공합니다.
2. 인사이트: AI 기반 분석이 네트워크 데이터를 처리하여 네트워크 내의 성능 추세, 잠재적 중단 또는 비효율성을 식별하는 인사이트를 생성합니다.
3. 권장 사항: 이러한 인사이트를 바탕으로 네트워크가 성능을 최적화하거나 문제를 해결하기 위한 권장 사항을 제안합니다. 이러한 제안은 가장 시급한 문제를 우선하여 다룹니다.
4. 보조 구동: 네트워크가 자율적으로 조정을 시작하지만 IT 부서가 감독을 유지합니다. 교정 조치를 실행할 수 있지만 필요한 경우 IT 부서에서 네트워크가 예상대로 작동하도록 개입할 수 있습니다.
5. 완전 자율 구동: AI가 완전한 제어권을 갖고 인간의 개입 없이도 실시간 조정과 최적화를 수행합니다. 네트워크가 일상적인 관리 업무를 처리할 수 있게 되면 IT 팀이 더욱 전략적인 활동에 집중할 수 있습니다.
자율 구동 네트워크의 주요 기능
자율 구동 네트워크의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- HITL(인간 개입): 인간의 판단이 자동화된 AI 프로세스에 적극적으로 통합됩니다. HITL은 기계가 완전히 독립적으로 작동하도록 두는 대신 교육, 의사 결정, 감독과 같은 핵심 단계에 사람이 참여하게 합니다.
- 자율 운영: 에코시스템 전반의 네트워크 및 애플리케이션 상태를 지속적으로 모니터링하여 수동 개입 없이 실시간으로 문제를 식별하고 해결합니다.
- 예측 분석 및 보증: 네트워크가 AI와 ML을 사용하여 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 장애나 성능 저하를 예측합니다.
- 자체 구성: 네트워크가 수동 설정 없이 새로운 서비스, 장치, 애플리케이션을 자동으로 구성할 수 있습니다.
- 자체 복구: 문제를 자동으로 진단하고 해결하여 성능 저하나 중단 시간을 최소화합니다.
- 자체 최적화: 네트워크가 성능을 지속적으로 모니터링하고 혼잡이나 장애가 발생할 경우 경로를 변경하는 등 최적의 속도, 안정성, 효율성을 위해 스스로 조정합니다.
- 자체 모니터링: 데이터 흐름, 장치 성능, 전반적인 네트워크 상태를 지속적으로 추적하여 성능 문제를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 감지합니다.
- 적응형 보안: 네트워크가 맬웨어, 피싱, DoS(서비스 거부) 공격과 같은 보안 위협을 식별하고 교정 조치를 취합니다.
- IBN(인텐트 기반 네트워킹): 운영자가 달성하고자 하는 비즈니스 성과를 설명하면 네트워크가 해당 목표를 달성하는 데 필요한 구성으로 변환합니다.
- 정책 적용: 네트워크가 연결된 모든 장치에서 보안, 액세스 제어, QoS(서비스 품질) 정책을 자동으로 적용합니다.
자율 구동 네트워크에 대해 사용자의 신뢰를 얻는 방법
네트워크의 자율성이 높아짐에 따라 IT 팀은 AI의 의사 결정에 대한 신뢰를 쌓아야 합니다. 이러한 신뢰는 꾸준한 성과와 투명성을 통해 시간이 지남에 따라 형성됩니다. AI가 지속적으로 학습하고 개선됨에 따라 에코시스템 전반에서 정확한 평가를 내리고 네트워크 최적화를 추진하는 능력을 입증함으로써 궁극적으로 전반적인 효율성을 높여야 합니다. 이러한 지속적인 발전은 그 효과에 대한 확신을 고취시킵니다.
신뢰를 더욱 공고히 하기 위해 벤더는 XAI(설명 가능한 AI)라고도 하는 AI의 의사 결정 프로세스에 대한 투명성을 제공해야 합니다. 강화 학습, 자연어 처리, 의사 결정 트리 등 이러한 의사 결정을 주도하는 기술을 자세히 설명함으로써 벤더는 IT 팀이 AI의 결론 도달 방식을 이해하도록 돕습니다. 이러한 투명성은 명확성과 확신을 제공하여 네트워크에서 취한 조치가 신뢰할 수 있고 유익하다는 것을 보장합니다.
자율 구동 네트워크의 IT 직원 대체 여부
자율 구동 네트워크는 IT 팀이 놓칠 수 있는 인사이트를 표면화하고, 근본 원인을 빠르게 식별하여 문제 해결에 소요되는 시간을 단축하며, 자체 복구를 통해 최적의 성능을 보장합니다. 그 결과 네트워크가 더욱 스마트하게 작동하여 IT 팀이 문제 해결 활동보다 혁신에 집중할 수 있게 됩니다.
자율 구동 네트워크가 IT 일자리를 완전히 없애지는 않겠지만 IT 역할의 본질이 바뀔 것입니다. 일부 일상적인 업무는 자동화될 수 있지만 이러한 네트워크를 설계, 관리, 감독할 수 있는 숙련된 전문가는 여전히 매우 중요합니다. 따라서 AI 통합, 빅 데이터 분석, 전략적 계획과 같은 고급 기술에 대한 수요가 증가할 것입니다.
HPE와 자율 구동 네트워크
HPE Networking은 Mist AI 및 Marvis VNA(Virtual Network Assistant)를 통해 Self-Driving Network™를 향한 여정을 주도하고 있습니다. Mist AI와 Marvis는 함께 운영을 간소화하고 보안을 강화하며 탁월한 사용자 체감 만족도를 제공하는 동시에 운영의 복잡성을 줄입니다.
Mist AI는 네트워크 장치와 애플리케이션에서 실시간으로 풍부한 원격 측정 데이터를 지속적으로 수집하고, 이를 안전하고 확장 가능한 마이크로 서비스 클라우드에서 집계하며, 수년간의 AI/ML 교육을 적용하여 실행 가능한 인사이트, 사전 권장 사항, 자체 복구 네트워크 기능을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 성능 최적화, 네트워크 운영 간소화에 도움이 되며 IT 팀의 부담을 덜어줍니다.
10년 이상의 AI 교육 및 개발 경험을 바탕으로 Mist AI는 네트워크 자동화의 핵심 단계인 데이터 수집, 인사이트 생성, 실행 가능한 권장 사항, 자체 복구 기능, 최종적으로 완전한 자율 네트워킹을 거치면서 효율성과 지능이 꾸준히 발전해 왔습니다. AI 기능이 계속 발전함에 따라 Mist AI는 수동 문제 해결을 줄이고 네트워크에서 데이터 중심 의사 결정을 내리고 자율적인 작업을 수행할 수 있도록 함으로써 IT 팀의 역량을 강화합니다. 이러한 지속적인 발전은 기업이 성능 문제를 미리 파악하고 최적의 네트워크 상태를 유지하며 탄력성, 보안, 효율성이 향상된 네트워크 인프라를 구축하는 데 도움이 됩니다.
Mist AI로 구동되는 Marvis VNA는 IT 팀의 중요한 확장 역할을 기능하면서 성능에 영향을 미치는 중요한 이벤트를 식별하고 Marvis Actions를 통해 권장되는 수정 단계를 제공합니다. Marvis를 사용하는 데 전문 지식이나 기술은 필요하지 않은데 대화형 인터페이스를 통해 NLP(자연어 처리), NLU(자연어 이해), LLM(대규모 언어 모델), GenAI(생성형 AI), 에이전트 AI를 활용하여 직관적인 상호 작용을 구현하기 때문입니다.