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네트워크 인공지능이란?

인공지능과 네트워킹의 시너지 효과를 활용하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 사용자 장치와 이를 통해 생성되는 데이터가 급증함에 따라 기업에서는 방대한 네트워크 인프라를 관리하기 위해 인공 지능에 점점 더 의존하고 있습니다.

2024년까지 기업의 60%가 인공 지능 인프라를 갖게 될 것이며, 이를 위해서는 네트워크 문제 해결, 사고 예방, 사고 상관 관계를 위해 더 광범위한 자동화와 예측 분석이 필요합니다.

네트워크 인공 지능이란 무엇입니까?

기업이 IT 부서에서 점점 더 복잡해지는 네트워크를 관리해야 하는 리소스를 활용하려고 시도함에 따라 인공 지능은 점점 일반화되고 있습니다. 네트워크 관리자가 수동으로 수행했던 작업은 이제 대부분 자동화되거나 자동화 방향으로 이동하고 있습니다.

그러나 기업의 규모가 아무리 크더라도 인공지능을 사용한다고 해서 네트워크 중단을 피할 수는 없습니다. Facebook은 2021년 10월에 심각한 중단을 겪었고, 회사는 이를 라우터 재구성 오류로 인해 비난했습니다. AWS도 2021년 12월 네트워크 확장성 오류로 인해 중단을 경험했습니다.

AI는 복잡하고 네트워크에 대해 많은 일을 할 수 있지만 완벽하지는 않습니다. 이는 네트워크에 대한 인간 개입의 지속적인 중요성을 강조합니다.

인공 지능이 네트워크에 배포되는 방법

인공 지능, 특히 기계 학습의 응용은 네트워크 관리자가 네트워크 보안을 보장하고, 문제를 해결하고, 최적화하고, 네트워크 개발을 계획하는 데 도움이 됩니다.

보안

재택근무, 어디서나 근무가 가능해지는 시대에 네트워크 엔드포인트의 확산으로 네트워크의 공격 표면이 확대되었습니다. 항상 보안을 유지하려면 네트워크가 승인되지 않거나 손상된 장치를 감지하고 이에 대응할 수 있어야 합니다.

AI는 장치 또는 장치 그룹에 대한 서비스 품질 및 보안 정책을 설정하고 지속적으로 시행하여 장치를 네트워크에 승인하는 프로세스를 개선합니다. 인공 지능은 동작을 기반으로 장치를 자동으로 식별하고 지속적으로 올바른 정책을 시행합니다.

AI 기반 네트워크는 의심스러운 행동, 정책을 벗어난 활동, 네트워크에 액세스하는 승인되지 않은 장치를 인간보다 빠르게 감지할 수도 있습니다. 승인된 장치가 실제로 손상된 경우 AI 네트워크는 사건에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

장치 분류 및 동작 추적은 네트워크 관리자가 다양한 장치 및 장치 그룹에 대한 다양한 정책을 관리하는 데 도움이 되므로 새로운 인증 장치를 네트워크에 도입할 때 인적 오류가 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다. 또한 짧은 시간 내에 네트워크 문제를 감지하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

문제 해결

AI 기반 네트워크 이전에는 네트워크 운영에서 여러 시스템의 로그, 이벤트 및 데이터를 검사하여 네트워크 문제를 식별해야 했습니다. 이러한 수동 작업에는 시간이 걸리고 가동 중지 시간이 길어질 뿐만 아니라 인적 오류도 발생하기 쉽습니다. 오늘날의 네트워크에 포함된 방대한 양의 데이터로 인해 NetOps 팀은 규모에 관계없이 이벤트 로그를 조사하여 네트워크 문제를 식별하고 해결하는 것이 불가능합니다.

이제 AI는 네트워크가 최대 가동 시간을 위해 문제를 자체 수정하도록 할 수 있을 뿐만 아니라 NetOps에 실행 가능한 조치 권장 사항을 제공할 수도 있습니다.

문제가 발생하면 AI 기반 네트워크는 데이터 마이닝 기술을 사용하여 몇 분 만에 테라바이트 규모의 데이터를 조사하여 이벤트 상관 관계 및 근본 원인 분석을 수행합니다. 이벤트 상관 관계 및 근본 원인 분석은 문제를 신속하게 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능은 실시간 데이터와 과거 데이터를 비교하여 관련 이상 현상을 발견하고 문제 해결 프로세스를 시작합니다. 관련 데이터의 예로는 펌웨어, 장치 활동 로그 및 기타 측정항목이 있습니다.

인공 지능 네트워크는 사고가 발생하기 전에 관련 데이터를 캡처하여 문제 해결 프로세스를 조사하고 속도를 높일 수 있습니다. 각 이벤트의 데이터는 네트워크의 기계 학습 알고리즘이 향후 네트워크 이벤트와 그 원인을 예측하는 데 도움이 됩니다.

AI는 네트워크 오류를 감지하고 학습하는 것 외에도 네트워크의 풍부한 기록 데이터베이스를 활용하여 자동으로 오류를 복구합니다. 또는 이 데이터를 사용하여 네트워크 엔지니어가 문제에 접근하는 방법에 대한 정확한 권장 사항을 제시합니다.

인공 지능 기능은 문제 해결 프로세스를 단순화하고 크게 개선합니다. 인공 지능은 IT가 처리해야 하는 티켓 수를 줄이고 경우에 따라 최종 사용자나 IT가 이를 인지하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.

네트워크 최적화

네트워크를 기본적으로 가동하고 안전하게 유지하는 것과 최적화하는 것은 별개의 문제입니다. 네트워크를 지속적으로 최적화하는 과정은 최종 사용자를 행복하게 만듭니다.

무선 연결 표준은 속도, 채널 수, 채널 대역폭 용량 측면에서 계속 발전하고 있습니다. 이러한 표준은 기존 NetOps 프로그램이 처리할 수 있는 것 이상이지만 AI가 주입된 네트워크에는 그리 많지 않습니다.

네트워크 최적화에는 네트워크 모니터링, 트래픽 라우팅 및 로드 밸런싱이 포함됩니다. 이렇게 하면 네트워크의 어느 부분에도 과부하가 걸리지 않습니다. 대신 네트워크 전체에 트래픽을 보다 균등하게 분산함으로써 네트워크는 가능한 최고의 서비스 품질을 효율적으로 제공할 수 있습니다.

오늘날의 네트워크에는 실시간 이벤트의 네트워크 데이터를 기반으로 자체 최적화되는 AI 네트워크가 필요합니다. 예를 들어, 딥러닝을 통해 컴퓨터는 웹과 관련된 여러 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 네트워크의 추천 엔진은 정책 엔진을 확인하고 기존 정책을 강화하기 위한 지능적인 추천을 제공합니다.

한편으로 이러한 권장 사항은 특정 지역이나 사용자 장치의 트래픽 급증과 같은 변화하는 상황에도 불구하고 서비스 품질 기준 표준을 충족합니다. 추천 엔진은 혼잡을 완화하기 위해 유휴 자산으로 전환하거나 트래픽을 더 긴 경로로 리디렉션하도록 제안할 수 있습니다.

동시에 이러한 권장 사항은 비디오 스트리밍보다 전화 통화 및 SMS 성능의 우선 순위와 같은 네트워크의 기본 운영 제약 조건을 준수합니다.

네트워크는 권장 사항에 따라 장치 자체를 다시 최적화합니다. 자체 최적화 네트워크는 네트워크의 기존 자산 활용을 극대화하여 서비스 수준 계약 준수를 보장하면서 제한된 리소스로 최적의 운영 방법을 안내합니다.

AI 기반 네트워크의 관찰 가능성과 조정을 통해 사용자에게 가능한 최고의 네트워크 경험을 제공합니다.

네트워크 계획

5G 네트워크의 발전을 고려할 때 AI는 새로운 서비스를 제공하거나 서비스가 부족한 시장에 기존 서비스를 확장하기 위한 네트워크 계획에 가장 큰 영향을 미칠 것입니다.

2018년 Ericsson 보고서에 따르면 글로벌 서비스 제공업체의 70%가 인공 지능이 네트워크 안정성에 가장 큰 영향을 미친다고 보고했습니다. 그 뒤를 바짝 뒤쫓는 응답자 중 58%가 AI가 주목을 받고 있는 두 가지 영역은 안정성, 네트워크 최적화 및 네트워크 성능 분석입니다.

네트워크 성능 분석에 인공 지능을 사용하면 통신 서비스 제공업체가 네트워크 요구 사항을 정확하게 예측하여 더 효과적으로 대비할 수 있습니다.

예를 들어 AI를 배포하여 공급업체 네트워크의 위치 정보 정확도를 향상할 수 있습니다. 이를 통해 제공업체가 특정 영역의 서비스 품질을 평가하는 데 도움이 되는 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 이 정보는 향후 네트워크 업그레이드 계획을 알려줍니다.

AI는 서비스가 부족한 시장 부문을 식별하려고 할 때도 활용됩니다. 위성 이미지를 통해 서비스가 제공되는 시장과 서비스가 제공되지 않는 시장을 구별하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능은 기업, 특히 통신 서비스 제공업체가 전략적 기회를 식별하고 그에 따라 조치를 취할 수 있도록 지원함으로써 경쟁 우위를 제공합니다.