오늘날의 디지털 환경은 네트워크 인프라의 복잡성과 규모가 계속해서 기하급수적으로 증가함에 따라 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 급증으로 인해 네트워크를 효율적으로 관리하는 것이 그 어느 때보다 어려워지고 있습니다. NetOps 팀을 돕기 위해 설계된 다양한 도구가 있지만, 가트너 네트워크 작업의 3분의 2가 여전히 수동으로 이루어지고 있다고 주장합니다. 이에 따라 네트워크 운영 및 관리 효율화에 대한 요구가 지속적으로 제기되고 있습니다.
또한, 새로운 기술 및 서비스와 결합된 클라우드 컴퓨팅 및 가상화 기술의 채택은 조직이 증가하는 네트워크 트래픽 및 장치 볼륨에 도움이 될 수 있는 보다 유연하고 확장 가능한 네트워크 관리 기술이 필요하다는 것을 의미합니다. 스크립팅은 오랫동안 개별 엔지니어링 작업을 자동화하는 방법이었지만 전체 운영 팀으로 확장할 수는 없습니다.
AI, 더 구체적으로 말하면 생성 AI이는 지난 2년 동안 시장의 촉매제 역할을 해왔습니다. 그러나 현재 네트워킹 공간에 적용되는 수많은 AI 지원 기술로 인해 어떤 기능이 실제인지, AI 화이트워싱이 무엇인지 이해하기 어려울 수 있습니다. AI가 현재 NetOps 팀에 도움이 될 수 있는 5가지 네트워킹 작업과 그렇지 않은 5가지 영역(그러나 미래에는 가능할까요?)을 살펴보겠습니다.
NetOps 팀에 도움이 됩니다.
1. 인프라 검색 및 구성 분석 – 조직의 IT 인프라를 구성하는 모든 물리적 및 가상 구성 요소를 식별 및 분류하고 해당 인프라 내 구성 요소의 설정, 구성 및 상태를 검사하는 것은 표준 운영 절차입니다. 이는 수동으로 수행할 경우 일주일에 몇 시간이 걸릴 수 있는 지속적인 프로세스입니다. 하지만 AI는 디지털 트윈 NetOps 팀이 장치 하드웨어 또는 소프트웨어, 구성, 리소스, 성능 및 보안 위험 평가에 필요할 수 있는 중요한 정보를 가져오는 등 이 프로세스를 대폭 가속화합니다(예: BGP 터널 다운을 2시간에서 10분으로 줄일 수 있음). .
2. 동적 매핑 – NetOps 팀은 네트워크 시각화, 네트워크 모니터링, 문제 해결 등을 위해 동적 매핑을 사용합니다. 다양한 네트워크 장치와 구성 요소 간의 관계, 경로 및 연결을 자동으로 검색, 문서화 및 업데이트합니다. AI(네트워크의 전체 디지털 트윈 포함)는 필요할 때마다 몇 분 만에 쿼리 또는 네트워크 문제와 관련된 네트워크 토폴로지를 동적으로 그리고 매핑할 수 있습니다. AI가 없으면 네트워크 엔지니어는 Visio에서 지도를 그리는 데 사이트당 몇 시간을 소비해야 하며(엔터프라이즈 네트워크를 완전히 매핑하는 데 최대 수백 시간이 추가될 수 있음) 지도는 몇 주 또는 며칠 안에 최신 상태가 되지 않게 됩니다.
3. 근본 원인 분석 및 이상 징후 탐지 – 모든 네트워킹 전문가는 근본 원인 분석과 이상 탐지가 얼마나 중요한지 알고 있습니다. 이는 시스템과 프로세스의 안정성, 보안 및 효율성을 보장합니다. 일반적으로 이를 위해서는 수년간의 경험(CLI 도구, Ansible, Python 등 사용)을 갖춘 IT 전문가의 직관적인 전문 지식이 필요합니다. AI 이전에는 이러한 문제 해결 지식을 얻는 지름길은 없었습니다. 해당 분야 전문가가 훈련한 AI는 AI가 이미 프로그래머가 코드를 생성하는 데 도움을 주는 방식과 유사하게 네트워크 자동화에 사용할 진단 또는 평가 논리를 제안할 수 있습니다. AI는 곧 네트워크의 모든 장치에 대한 자동화를 안정적으로 복제, 조정 및 확장하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
4. 권장 조치 – 문제 해결과 마찬가지로 문제 해결(서비스 저하를 원하는 기준으로 복원)에는 전문적인 기술이 필요한 경우가 많습니다. 여기에는 공급업체 문서를 조사하고 모범 사례 및 개인적인 경험에 대한 지식을 얻는 것이 포함됩니다. AI는 수십 년의 경험을 분류하고 새로운 문제에 대한 부족 지식을 모든 수준의 엔지니어에게 더 효과적으로 배포할 수 있습니다. 진단이 내려지고 수락되거나 원치 않는 추세가 식별되면 AI는 시정 조치, 다음 단계, 후속 절차 또는 변경 제안을 추천할 수 있습니다.
5. 대시보드 및 보고 – 실시간 관찰 가능성, 실행 가능한 통찰력, 정보에 입각한 결정을 신속하게 내릴 수 있는 능력은 모두 NetOps 작업 설명의 일부입니다. 자동화는 이러한 프로세스를 크게 간소화할 수 있지만 인간 의사 결정자에게 자동화 결과가 어떻게 제공됩니까? 유용한 분석을 시각화하는 것은 수십 개의 그래프 및 대시보드 플랫폼을 통해 자체 산업이 되었습니다. 그러나 이를 구축하려면 여전히 신중한 고려와 몇 시간 또는 며칠의 작업이 필요합니다. AI는 추적, 모니터링 및 협업을 위한 특정 사용 사례에 맞는 맞춤형 대시보드 및 보고서 생성을 지원함으로써 관찰 가능성 및 자동화 결과의 시각화를 크게 쉽게 할 수 있습니다. 원격 측정 및 자동화된 분석을 통해 수집된 수천 개의 네트워크 통찰력을 숙독한 다음 AI 보조자가 해당 데이터를 긴급 문제와 우선 순위 작업을 강조하는 한눈에 볼 수 있는 시각적 대시보드로 변환한다고 상상해 보십시오.
NetOps 팀에 도움이 되지 않습니다:
1. 네트워크 변경 승인 – NetOps는 가동 중지 시간의 위험을 최소화하고, 규정 준수를 보장하고, 보안을 유지하고, 전반적으로 비즈니스 목표에 부합하기를 원합니다. 이것이 바로 네트워크 변경 승인이 매우 중요한 기능인 이유입니다. AI는 권장 조치를 제안할 수 있지만 네트워크 변경 사항을 승인하거나 마무리하기 위한 판단을 내릴 수는 없습니다. 이러한 변화는 복잡하고 기업 네트워크마다 다르며 실수로 인해 다운타임이 발생하면 수만 달러의 손실이 발생할 수 있습니다. AI는 경영진이 그렇게 중요한 작업을 맡길 만큼 충분한 고급 네트워킹 지식을 보여주지 못했습니다.
2. 복잡한 네트워크 설계 – 모든 네트워크와 해당 요구 사항은 고유합니다. AI는 언젠가는 기초적인 사용 사례를 위해 간단한 네트워크를 설계할 수 있지만 기업 네트워크는 너무 복잡하고 특정 사용 사례에 맞게 맞춤 제작되어 있습니다. 소규모 무역 회사에는 대기 시간이 매우 짧은 네트워크가 필요할 수 있습니다. 비디오 콘텐츠 제공 회사에는 높은 대역폭이 필요할 수 있습니다. 의료 회사에는 고가용성이 필요할 수 있습니다. 기존 IP부터 멀티캐스트, MPLS, SD-WAN까지 각 기업에 가장 적합한 다양한 프로토콜은 말할 것도 없습니다. AI는 네트워크의 가능한 모든 반복을 계산하고 최상의 설계를 선택할 수 없습니다. 오직 인간만이 그러한 고려와 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 선택 – NetOps 전문가는 트래픽 관리, 성능 최적화, 경고 및 사고에 대한 대응, 네트워크 변경 승인 등에 관해 매일 중요한 결정을 끊임없이 내려야 합니다. AI는 확실히 이러한 의사 결정자에게 정보를 제공할 수 있지만 장단점을 고려하거나 어려운 결정을 내리거나 타협을 선택할 만큼 맥락을 이해할 수는 없습니다. 병원이나 정부 기관의 네트워크 서비스 제공에 영향을 미칠 수 있는 결정을 AI가 내리기를 원하십니까?
4. 책임을 진다 – NetOps 팀은 가동 시간, 가용성, 네트워크 성능, 문제 관리, 규정 준수 준수 등을 기준으로 평가됩니다. AI가 혼합된 상태에서 팀을 어떻게 측정합니까? “AI의 잘못이었습니다”라는 대답이 받아들일 수 있을까요? AI는 결코 주요 이해관계자나 고객을 달래지 않습니다.
5. 혁신 – 효율성 향상, 성능 향상, 확장성 향상, 사용자 경험 향상… 이 모든 것에는 혁신이 필요합니다. 인간은 오늘날 네트워크의 복잡성을 이해하고 이를 조직의 비즈니스 목표 및 역할의 기능과 결합하여 독특한 아이디어와 솔루션을 생각해 낼 수 있는 능력을 가지고 있습니다. AI는 아이디어를 변형하고 새로운 것을 창조할 수 있는 능력이 없습니다. 고정관념에서 벗어나 기업의 과제에 맞는 혁신적인 네트워크 솔루션을 제공할 수는 없습니다.
AI가 기술 스택 전반에 걸쳐 긴밀하게 통합되고 있는 강력한 도구라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 가시성 향상, 작업 자동화 등을 통해 NetOps 팀에 귀중한 지원을 제공할 수 있습니다. 하지만 할 수 없는 일도 많으며, 아마도 결코 할 수 없을 것입니다. 우리는 이 공생 관계의 시작에 불과합니다. NetOps에서 보고 싶은 킬러 AI 기능은 무엇입니까?
게시물 AI가 NetOps에 도움을 줄 수 있는 5가지 네트워킹 작업과 그렇지 않은 5가지 네트워킹 작업 처음 등장한 Unite.AI.
