[주목 2021] 디지털 네트워킹 혁신 엔진 ‘자동화·AI’
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[주목 2021] 디지털 네트워킹 혁신 엔진 ‘자동화·AI’
  • 강석오 기자
  • 승인 2021.01.19 09:00
  • 댓글 0
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머신러닝·머신추론으로 가시성·인사이트 제공 … 차세대 네트워킹 모델 토대 마련

[데이터넷] 다양한 혁신 기술이 통합돼 차세대 네트워킹 모델의 토대를 형성하고 있는 가운데 자동화와 인공지능(AI)이 네트워크 혁신의 견인차로 주목된다.

특히 AI와 결합된 자동화는 네트워크에 연결된 물리 및 가상 기기의 구성, 관리, 테스트, 배치, 운영을 자동화하는 프로세스로, 지속적인 서비스 향상을 위해 네트워크 최적화 자체도 자동화될 것으로 기대된다.

자동화 이어 AI로 네트워크 혁신
소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 네트워크 자동화 구현에 큰 역할을 수행했다. 엔드투엔드 네트워크 관리는 물론 효율적이고 유연한 네트워크 운영을 가능하게 했다. 특히 지속적인 애플리케이션 및 서비스 성능 유지와 비즈니스 보호를 위해 SDN을 기반으로 자동화가 큰 진전을 이뤘지만 아직은 솔루션의 일부로, 역동적이고 디지털화되고 있는 비즈니스 모델 지원을 위해서는 네트워크 모니터링과 가시성 확보를 보다 최적화해야 한다.

이를 위해서는 비즈니스 의도를 이해하고 동적인 네트워크 모니터링을 통해 의도를 지속적으로 반영할 수 있어야 한다. 따라서 정책 기반 네트워킹이 자체적인 모니터링과 자동화가 가능한 인텐트 기반 네트워킹(IBN)으로 전환될 전망으로, 의도가 실제로 수행되도록 보장하는 기능을 통해 SDN의 자동화 기능을 강화해 나갈 전망이다.

뿐만 아니라 네트워크 운영, 서비스, 보장 등에 있어 AI의 역할도 점점 중요해지면서 AI의 기능과 운영 조합인 AI옵스(AIOps)도 주목받고 있다. 네트워크 투자에 있어 AI의 우선순위가 높아지며 네트워크 차세대화에 큰 힘이 될 전망이지만 AI 기술의 성숙 시간이 좀 더 필요한 상황이다. 

트래픽 폭증, 모바일 및 IoT 기기 연결 급증, 상호 연결된 애플리케이션 및 마이크로 서비스 증가, 보안 위협 고조 등은 네트워크 운영에 큰 부담으로 작용하고 있다. 많은 기기와 서비스를 지원하는 네트워크에서 생성된 대량의 데이터, 원격 측정, 이벤트 등은 사람이 감당할 수 있는 범위를 넘어서고 있기 때문이다.

IBN 고도화와 확산 촉진
이러한 문제를 해소하기 위해 등장한 인텐트 기반 네트워킹(IBN)은 자동화와 AI가 기본 바탕을 이루고 있다. AI는 방대한 네트워크 소스 데이터를 사용해 환경의 복잡성을 탐색하고 네트워크 조정을 동적으로 제어하고, 머신러닝(ML)과 머신추론(MR)을 통해 복잡한 이벤트 처리는 물론 가시성과 인사이트를 제공할 것으로 기대된다.

발전 단계에 있는 AI 지원 툴의 가용성은 아직 부족한 상태지만 머지않은 시기에 IT 및 비즈니스 목표를 의도한대로 달성하고 있음을 확인하는 데 필요한 고급 기술로 안착할 것으로 예측된다. 과도기인 현재는 상황별로 적합한 의사 결정이 필요한 부분에 운영자의 전문 지식과 개입이 불가피하지만 AI 기반 네트워크 보증 툴이 점차 진화해 나가며 운영 관련 다양한 작업을 보다 명확히 정의하고, 자동화해 나갈 전망이다. 

네트워크의 복잡성은 물론 클라우드, 보안 등의 관련 환경 급변은 AI 기반 네트워크의 발전을 재촉하고 있다. AI는 방대한 데이터를 보다 효율적으로 활용할 수 있어 네트워크가 비즈니스 요구에 맞춰 효과적이고 지속적으로 구동될 수 있는 바탕을 제공할 수 있기 때문으로, IBN 고도화와 확산을 촉진할 것으로 기대된다.

네트워킹 산업 한 단계 도약 견인
자동화, AI를 기반으로 하는 IBN의 잠재력을 극대화하려면 프로그래밍이 가능한 물리적 또는 가상 네트워크 인프라 구축이 우선으로 프로그래밍이 가능한 장치, 인터페이스, ASIC을 통해 지능형 네트워크의 토대를 구현하는 것이 우선이다. 

이를 위해 CLI 기반의 수동 관리가 아니라 데이터 모델 중심 인터페이스 채택이 늘며 일관성, 개방성, 아키텍처, 효율성 등을 높여 나가고 있다. 

초연결은 물론 지능화, 자동화된 네트워크 구현을 위해 AI 접목은 한층 빨라질 전망으로, IBN은 수준 높은 가시성, 자동화, 보증을 포함하는 머신러닝 기반의 네트워크 관리 기능을 지원하며 진화를 거듭해 나가고 있다. 

물론 AI의 혜택을 온전히 누리기 위해서는 클라우드는 물론 온프레미스, 엣지에 이르기까지 네트워크 자동화 구현이 우선인 만큼 완성까지는 시간이 더 필요한 상황이다.

그러나 네트워크와 AI는 뗄 수 없는 관계가 되면서 차세대 네트워킹에서 AI는 핵심 기술로 자리매김하고 있다. 이처럼 자동화, AI는 네트워킹 산업의 한 단계 도약을 의미하는 중요한 이정표로 주목받고 있다.


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