SD-WAN은 AI 시스템 성능 향상에 도움이 됩니다.

AI 시스템은 인공지능(AI) 기술을 활용해 복잡한 작업을 수행하는 시스템입니다. AI를 신속하게 훈련하고 배포하려면 이를 지원하는 빠르고 안정적이며 안전한 네트워크 인프라가 필요합니다. 복잡성, 비효율성, 비용, 비유연성 및 기타 단점으로 인해 기존의 광역 네트워크(WAN)는 AI의 네트워크 요구 사항을 충족할 수 없었습니다. 따라서 신흥 엔터프라이즈 네트워킹 솔루션인 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN)가 특히 중요합니다.

인공 지능(AI)은 오늘날 가장 혁신적이고 유망한 기술 중 하나이며, 모든 계층에 엄청난 가치와 효율성을 가져올 수 있습니다. AI 시스템은 인공지능(AI) 기술을 활용해 음성인식, 영상분석, 자율주행 등 복잡한 작업을 수행하는 시스템이다. AI를 신속하게 훈련하고 배포하려면 이를 지원하는 빠르고 안정적이며 안전한 네트워크 인프라가 필요합니다. 복잡성, 비효율성, 비용, 비유연성 및 기타 단점으로 인해 기존의 광역 네트워크(WAN)는 AI의 네트워크 요구 사항을 충족할 수 없었습니다. 따라서 신흥 엔터프라이즈 네트워킹 솔루션인 소프트웨어 정의 광역 네트워크(SD-WAN)가 특히 중요합니다.

SD-WAN은 데이터 패킷을 전송하는 최적의 경로를 동적으로 선택하여 네트워크 성능과 안정성을 향상시키는 네트워크 기술입니다. SD-WAN은 실시간 네트워크 상태 및 애플리케이션 요구 사항을 기반으로 가장 적절한 전송 방법을 자동으로 선택할 수 있기 때문에 AI 시스템에 더 빠르고 안정적이며 안전하고 유연하며 효율적인 네트워크 연결을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템에 클라우드의 대량 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요한 경우 SD-WAN은 기존 데이터 센터를 거치지 않고 트래픽을 클라우드 서비스 제공업체에 직접 전달할 수 있습니다. 이를 통해 대기 시간과 혼잡이 줄어들고 사용자 경험과 효율성이 향상됩니다.

SD-WAN은 AI 시스템이 필요한 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅 지원을 받도록 도울 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 AI 시스템은 다양한 위치에서 다양한 작업을 수행하여 분산 지능을 달성할 수 있습니다. 예를 들어 자율주행 시스템은 차량에서 실시간 인식 및 의사결정 작업을 수행하고, 엣지 디바이스에서 조정 및 제어 작업을 수행하며, 클라우드에서 학습 및 최적화 작업을 수행할 수 있습니다. SD-WAN은 각 작업의 특성에 따라 가장 가깝거나 가장 적합한 클라우드 또는 엣지 노드에 트래픽을 분산시킬 수 있습니다. 이를 통해 비용과 에너지 소비가 줄어들고 확장성과 보안이 향상됩니다.

SD-WAN을 통해 AI 시스템 성능을 강화하고 개선하면 다음과 같은 주요 이점이 있습니다.

• 사용자 경험 및 효율성 향상: SD-WAN을 사용하면 AI 시스템이 필요한 데이터와 컴퓨팅 리소스를 신속하게 얻을 수 있으므로 지연 시간이 단축되고 혼잡을 완화하여 응답 속도와 정확성을 향상시킵니다.

• 비용 및 에너지 소비 절감: SD-WAN을 통해 AI 시스템은 가장 경제적이거나 가장 가까운 클라우드 또는 엣지 노드를 활용하여 작업을 수행함으로써 대역폭과 장비 비용을 절약하고 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.

• 향상된 확장성 및 보안: SD-WAN을 사용하면 AI 시스템이 다양한 규모나 시나리오의 수요 변화에 쉽게 적응할 수 있으며 SASE의 보호를 통해 데이터 유출이나 시스템 손상을 방지할 수 있습니다.

몇 가지 실제 사례를 들어보겠습니다.

• 음성 인식 및 자연어 처리 기술을 사용하는 AI 시스템은 클라우드에서 대량의 음성 및 텍스트 데이터를 가져와 분석하고 처리해야 합니다. SD-WAN은 데이터 패킷의 내용과 우선순위를 기반으로 최적의 네트워크 경로와 대역폭을 선택할 수 있으므로 지연 시간과 패킷 손실이 줄어들고 음성 인식 및 자연어 처리의 정확성과 효율성이 향상됩니다.

• 이미지 분석과 머신러닝 기술을 사용하는 AI 시스템은 에지 노드에서 실시간 이미지 처리 작업을 수행하고 저장 또는 추가 분석을 위해 결과를 클라우드로 보내야 합니다. SD-WAN은 엣지 노드의 위치와 성능을 기반으로 가장 가깝거나 가장 강한 네트워크 연결을 선택할 수 있으므로 네트워크 오버헤드와 에너지 소비를 줄이고 이미지 분석 및 기계 학습의 속도와 품질을 향상시킬 수 있습니다.

• 자율주행 기술을 활용한 AI 시스템은 차량 내부에서 복잡한 내비게이션 및 제어 작업을 수행하고 외부 환경과 상호작용해야 합니다. SD-WAN은 차량의 주행 상태와 주변 조건을 기반으로 가장 신뢰할 수 있거나 안전한 네트워크 연결을 선택할 수 있어 위험과 간섭을 줄이고 자율 주행 기술의 안전성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

요약하자면, SD-WAN 기술의 강화로 다양한 시나리오에서의 AI 경험이 더욱 원활해질 것입니다. 그렇다면 데이터 액세스 및 전송의 보안을 어떻게 보장할 수 있을까요?

SASE는 Secure Access Service Edge의 약자로 SD-WAN과 클라우드 보안 서비스를 통합한 네트워크 아키텍처입니다. SASE는 사용자, 장치, 애플리케이션 및 데이터의 ID와 컨텍스트를 기반으로 가장 적절한 보안 정책과 제어를 동적으로 제공하므로 SD-WAN 및 AI 시스템을 보호합니다. 예를 들어 AI 시스템이 민감한 클라우드 데이터베이스에 액세스해야 하는 경우 SASE는 트래픽을 암호화, 인증, 승인 및 감사하여 데이터 유출이나 변조를 방지할 수 있습니다. AI 시스템에서 네트워크 공격이나 비정상적인 동작이 발생하는 경우 SASE는 트래픽을 감지, 격리, 대응 및 복구하여 시스템 충돌이나 손상을 방지할 수 있습니다.

요즘 많은 기업에서 SASE를 사용하여 네트워크 및 보안 기능을 향상시키기 시작했습니다. 예를 들어 Lingrui Lanxin의 SASE(차세대 데이터 보안) 액세스 플랫폼은 SD-WAN 네트워크 기술과 네트워크 보안 기술을 정교하게 통합하여 SD-WAN + SD-Security 아키텍처를 기반으로 하는 새로운 솔루션을 구성하고 네트워크 및 보안 기능을 모듈화합니다. 동적 라우팅, 멀티링크 통합, 로드 밸런싱, UDP/TCP 최적화 등과 같은 SD-WAN 네트워크 기능에 ZTNA 제로 트러스트 액세스, DDOS 보호, 악성 코드 보호, NGFW 방화벽, DNS 보호 및 기타 기능을 통합합니다. 보안 기능은 여러 시나리오에서 고객의 보안 액세스 요구 사항을 충족하기 위해 컨트롤러를 통해 조정, 제어 및 예약됩니다. 기본 데이터 전송은 데이터 전송 보안을 보장할 뿐만 아니라 이를 향상시키는 SecHX 독립적으로 제어 가능한 보안 캡슐화 프로토콜을 채택합니다. 데이터 전송의 효율성을 향상시킵니다.

Gartner의 예측에 따르면 2024년까지 최소 40%의 기업이 디지털 혁신을 지원하기 위해 SASE 아키텍처 모델을 채택할 것입니다. 이는 SASE가 미래 네트워크 및 보안 개발의 중요한 추세 중 하나임을 보여줍니다.

요약하자면, 성숙한 엔터프라이즈 네트워킹 솔루션인 SD-WAN은 AI 네트워크 성능과 보안을 향상시키는 데 상당한 이점을 가지고 있습니다. 앞으로는 SD-WAN과 AI 기술이 더욱 발전하고 통합되면서 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 등 분야에서 더 많은 혁신과 가치가 창출될 것입니다.

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