네트워킹 분야의 AI 네트워킹 분야의 AI란?
네트워킹 분야의 AI 또는 AI 네트워킹은 차세대 클라우드 관리형 'NMS'(네트워크 관리 시스템)을 의미하며, 확장된 고급 AIOps 기술 집합과 최신 NMS UX를 통합하여 네트워크 인프라의 성능, 보안, 관리를 최적화하고 자동화합니다. 네트워킹 분야의 AI는 GenAI 변환기와 대규모 네트워크 원격 측정 데이터 세트에 대한 딥 러닝 분류 AI와 같은 고급 데이터 과학 기술을 활용하여 네트워킹 내에서 AIOps 기능의 효율성을 개선합니다.
- 네트워킹 분야의 AI 설명
- 네트워킹에 AI가 필요한 이유
- 네트워킹 분야에서 AI의 이점
- AI 기술이 네트워킹 분야의 AI에 적용되는 방식
- 네트워킹에서 AI를 구동하는 주요 기술
네트워킹 분야의 AI 설명
AIOps는 지능형 자동화와 실시간 분석을 활용하여 네트워킹과 같은 중요한 IT 인프라의 관리와 통합 가시성을 고도화하고 있습니다. 더욱 광범위한 컨텍스트 네트워크 경험 통합 가시성을 위해 설계된 최신 NMS 인터페이스와 결합하면 조직에서 운영을 간소화하고 뛰어난 사용자 체감 만족도를 제공하는 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있으며, 네트워크가 반응성뿐 아니라 복원력도 갖게 할 수 있습니다.
또한 AI는 사용 추세를 분석하고 향후 수요를 예측하여 사전 예방적 용량 계획을 수립할 수 있으며, 이를 통해 기업은 리소스를 효과적으로 할당하고 성장함에 따라 최적의 성과를 유지할 수 있습니다. 따라서 조직은 변화하는 시장 상황과 사용자 요구에 신속하게 적응할 수 있습니다.
네트워킹에 AI가 필요한 이유
네트워킹에서 AI의 중요성은 관리 자동화, 성능 최적화, 보안 강화를 위한 혁신적인 능력에 있습니다. 이를 통해 기업은 수요와 위협을 예상하고 해결하는 지능적인 적응형 네트워크를 구축할 수 있습니다. 네트워킹 분야의 AI는 다음과 같은 여러 가지 설득력 있는 이유로 주목을 받고 있습니다.
- 네트워킹 전문성 추가: AI는 다양한 고객과 네트워킹 환경을 포괄하는 상당한 양의 데이터 세트를 활용하여 권장 사항과 인사이트를 제공하며, 전문적인 교육이 부족한 네트워킹 전문가를 지원할 수 있습니다.
- 통합 가시성 향상: AI는 방대한 양의 네트워크 데이터에서 알림을 상황에 맞게 정리하여 네트워크 운영자가 MTTI/MTTR을 단축하는 데 도움이 됩니다.
- 확장 가능: 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 절감: AI는 일상적인 작업을 자동화하고 효율성을 개선함으로써 네트워크 관리와 관련된 운영 비용을 낮출 수 있습니다.
네트워킹 분야에서 AI의 이점
네트워킹 분야의 AI는 다음을 통해 오늘날 사용자와 애플리케이션의 요구 사항을 더 잘 충족하는 더욱 탄력적이고 효율적이며 안전한 네트워크로 이어질 수 있습니다.
- 예측 분석: AI는 과거 데이터를 분석하여 문제가 발생하기 전에 잠재적인 네트워크 문제를 예측하며 사전 유지 관리를 수행하고 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다.
- 관리 자동화: AI는 구성, 모니터링, 문제 해결과 같은 일상적인 네트워크 관리 작업을 자동화하여 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다.
- 적응형 학습: AI는 시간이 지남에 따라 새로운 데이터로부터 학습하여 효율성과 보안이 계속 향상될 수 있습니다.
- 네트워크 성능: AI는 트래픽 패턴을 분석하고, 혼잡을 예측하고, 대역폭 할당을 동적으로 조정하여 네트워크를 최적화할 수 있습니다.
- 인력 효율성: AI는 반복적인 작업을 자동화하고 오류를 줄이며 더 나은 의사 결정을 촉진하여 사용자가 지루한 작업을 효율적으로 처리하고 전략적 이니셔티브에 집중하는 데 도움이 됩니다.
AI 기술이 네트워킹 분야의 AI에 적용되는 방식
고급 AI 기술은 여러 가지 면에서 네트워킹을 혁신하고 있습니다. 몇 가지 예를 들어보자면 다음과 같습니다.
- 챗봇 지원: AI 기반 챗봇은 네트워크 문제를 해결하는 데 도움이 되며 운영자에게 즉각적인 지원과 정보를 제공할 수 있습니다.
- 피어 비교: AI는 성능이 더 좋은 비교 가능한 사이트에서 네트워크 적용 범위와 성능 격차를 자동으로 식별하고, 증가하는 사용자 체감 만족도 관련 요구에 대처하기 위한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 폐쇄 루프 구성: AI는 프로세스를 제어하고 원하는 출력을 유지하여 실시간 데이터를 기반으로 한 조정을 통해 지속적인 모니터링을 가능하게 하는 데 사용됩니다.
- 트래픽 관리: AI 알고리즘은 네트워크 패턴을 분석하여 대역폭 할당과 라우팅 결정을 최적화함으로써 성능을 개선하고 대기 시간을 줄입니다.
- 이상 징후 감지: AI 시스템이 네트워크 동작을 모니터링하여 보안 위협을 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 식별함으로써 사고에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.
- 용량 계획: AI가 추세를 분석하여 조직이 향후 네트워크 수요를 예측하고 더 나은 리소스 할당과 투자 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 로드 밸런싱: AI는 최적의 성능을 보장하고 과부하를 방지하기 위해 서버와 리소스에 걸쳐 워크로드를 동적으로 분산할 수 있습니다.
- 서비스 품질: AI는 더욱 정교한 QoS 메커니즘을 제공하여 중요한 애플리케이션의 우선순위를 정하고 필요한 대역폭을 확보할 수 있도록 보장합니다.
- IoT와 통합: AI는 IoT 장치 관리를 개선하여 네트워크 내에서 연결성과 성능을 최적화합니다.
- 네트워크 보안: AI 기반 보안 도구가 방대한 양의 데이터를 분석하여 취약점과 잠재적 침해를 식별하고 전반적인 보안 태세를 개선합니다.
이러한 사용 사례는 AI가 조직의 운영 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다.
네트워킹에서 AI를 구동하는 주요 기술
- ML(기계 학습): AI의 하위 집합으로, 시스템이 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 의사 결정과 성능을 개선할 수 있게 해줍니다.
- DL(딥 러닝): 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 모델링하고 이해하기 위해 신경망을 사용하는 ML의 하위 집합으로, 이미지 및 음성 인식과 자연어 처리와 같은 작업에서 정확성을 지원하므로 특히 구조화되지 않은 데이터를 분석하는 데 효과적입니다.
- NLP(자연어 처리): 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있게 해주는 AI 분야로, 감정과 의도 인식을 통해 데이터 분석을 강화하여 궁극적으로 효율성과 접근성을 높입니다.
- GenAI(생성형 AI): 입력된 교육 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 생성하여 텍스트, 이미지, 비디오 및 기타 데이터를 생성할 수 있는 인공 지능입니다.
- 분류 AI: 미리 정의된 클래스나 레이블로 데이터를 분류하도록 설계된 기계 학습 방법의 한 유형입니다. 이 과정에는 데이터 세트를 기반으로 모델의 교육이 포함됩니다.
- 고성능 데이터 웨어하우징: 다양한 소스에서 생성된 방대한 양의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 분석하고 패턴, 추세, 인사이트를 발견하여 정보에 입각한 실행 가능한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 계산을 수행하는 데 필요한 컴퓨팅 능력과 인프라를 제공합니다. 첨단 기술이 없다면 AI 시스템은 학습하고 적응하며 의미 있는 인사이트를 제공할 수 없으며, 이로 인해 다양한 응용 분야에서 그 효과가 제한됩니다.
