네트워크 자동화

네트워크 자동화란?

네트워크 자동화를 통해 운영 간소화, 효율성 향상뿐 아니라 인적 오류를 줄일 수 있습니다.  

• TechTarget은 CLI, 스크립트 또는 복잡한 ACL을 사용한 수동 구성이 비효율적이며 네트워크 문제의 90%가 여기에서 기인한다고 밝혔습니다. 
• ZK Research는 네트워크 엔지니어가 Wi-Fi 문제를 찾고 해결하는 데 매주 평균 10시간을 허비하며, 60%는 여전히 패킷 캡처를 기본 문제 해결 툴로 사용한다고 밝혔습니다.

• 이상 징후를 사전에 추적하고 알림을 트리거하여 네트워크의 복원력이 강화되면 IT 팀이 네트워크에 AIOps를 도입하고 성능, 사용률, 보안, 리소스 할당에 대한 포괄적인 인사이트를 확보하여 미리 대비할 수 있어 수동 방식과 비교하여 문제 해결 속도가 향상되고 지속적인 비즈니스 운영이 가능해집니다.
• 기계 학습 및 빅 데이터 기술을 마이크로 서비스 기반의 클라우드 네이티브 네트워킹 플랫폼에 통합하여 AIOps를 도입하고 인사이트, 권장 사항, 폐쇄 루프 자동화를 선제적으로 활용할 수 있습니다. 커버리지 홀 식별 또는 포트 플래핑 등 전에는 문제 해결에 며칠에서 몇 주가 걸리던 네트워크 문제를 이제 빠르게 발견하고 처리할 수 있습니다.
• 사전 정의된 규칙을 사용하여 자동화된 워크플로를 트리거함으로써 반복 작업에 소요되는 시간을 줄이고 인적 오류를 방지하면서 민첩성과 네트워크 성능을 개선하는 등 운영 효율성이 향상됩니다.
• IT 관리자가 네트워크 전체에 대한 포괄적인 가시성을 활용하여 유연하게 필요에 따라 네트워크를 정밀하게 제어 및 조정할 수 있어 네트워크의 가시성과 제어가 개선됩니다.
• 특수한 구성요소나 전문 기술이 필요하지 않은 BLE, Zigbee, 기타 IP 및 비IP 기반 IoT 장치에 대한 통합 가시성, 네트워크 모니터링, 인사이트를 제공하여 운영이 IoT로 확장됩니다.
• 소프트웨어 업데이트, 패치 관리, 사용자 역할당 액세스 제어 등과 같은 핵심 작업을 자동화하여 보안 위험이 최소화됩니다. 자동화된 네트워크 구성은 일관성과 함께 모든 규정 준수를 보장합니다.
• 여러 개의 관리 콘솔이 필요하지 않은 중앙 집중식 플랫폼을 제공하여 지속 가능성을 지원하며 네트워크 및 IT 운영을 최적화합니다. 이러한 효율성으로 전력 소비와 리소스의 사용을 줄이는 동시에 서비스 수준 기대 사항을 충족할 수 있습니다.

AI가 제공하는 예측 가능한 인사이트, 권장 사항, 조치를 통해 네트워크의 적응성을 높이고, AI를 활용하여 네트워크 및 사용자/IoT 장치의 동작에 따라 조정되는 서비스 수준 기준을 자동으로 설정할 수 있습니다. AI는 네트워크 자동화에서 다음과 같이 중요한 역할을 합니다.

• IBN(인텐트 기반 네트워킹)으로 복잡한 기술 사양 대신 비즈니스 인텐트 기반의 네트워크 구성 및 관리를 지원합니다. 예를 들어 의심스러운 사용자의 네트워크 액세스를 비즈니스 인텐트에 따라 취소함으로써 네트워크 운영에 필요한 시간과 리소스를 줄이는 동시에 네트워크의 안정성, 성능, 보안을 크게 개선할 수 있습니다.
• LLM(대규모 언어 모델) 기반 생성형 AI 기능을 활용한 인터랙티브 네트워크 운영으로 문서 검색, 영향 평가, 문제 해결 등의 작업을 간소화하여 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.
• AI를 활용한 지속 가능한 방식의 전력 절약 권장 사항에 따라 사용량이 낮은 시간대에 전원을 차단하도록 AP를 구성할 수 있습니다.