미스트의 클라우드 기반 와이파이 어슈어런스(Wi-Fi Assurance) 시스템은 마비스(Marvis)란 AI 기반 엔진을 이용해 네트워크 문제를 자동으로 파악하고 수정하고 바로잡는 동적 패킷 캡처와 머신러닝이 특징이다.
와이파이 어슈어런스는 성능과 서비스 수준 지표를 측정해 무선 네트워크를 좀 더 예측 가능하고 안정적으로 만들어 준다. 주니퍼는 최근 이 기능을 주노스 기반 무선 스위치 플랫폼 일부로 확장했다.
주니퍼가 최근 개최한 가상 AI 행사에서도 이런 지속적인 ‘미스트화’와 AI 사용 확대가 주된 주제였다. 주니퍼 CEO 라미 라힘은 “진정한 AI로 할 수 있는 일의 극히 일부만 하고 있다고 생각한다”며, “더 큰 규모의 유무선 네트워크 데이터를 계속 축적하면, 클라우드나 엣지에서 사람의 개입이 필요없는 자율적인 네트워크를 개발하는 데 이르게 될 것”이라고 강조했다.
라힘은 AI를 여러 산업군에서 가장 과대평가된 기술이자 가장 과소평가된 기술이지만, 네트워킹에서 AI를 실행 가능한 기술로 만들어주는 다양한 활동이 이루어지고 있다고 설명했다. 이런 변화에는 누구나 액세스할 수 있는 충분한 컴퓨팅 성능과 귀중한 자원으로써 데이터를 발굴하는 활동, 그리고 오픈소스 소프트웨어가 있다. 라힙은 “AI는 오픈소스에 의해 민주화되고 있다”고 덧붙였다.
알고리즘과 데이터는 마법이 일어나는 곳이다. 미스트는 스케일아웃 시대에 개발되었으며, 미스트가 정보를 수집하는 추가 데이터 지점은 이를 더욱 지능적으로 만들었다. 이들 데이터를 이용해 마비스 AI 엔진은 정상적인 네트워크가 어떤 모습인지를 이해하고 많은 사례에서 사람의 개입없이 필요한 대응을 할 수 있다.
주니퍼는 마비스로 성과를 올린 고객 사례로 유통업체 갭(Gap)을 소개했는데, 갭은 1,500개 매장에 걸쳐 POS 에러를 97% 개선했다. 또 다트마우스 대학(Dartmouth College)은 사람의 개입없이 헬프데스크 티켓 75%를 해결했다고 밝혔다.
다트마우스 대학은 최고 2만 8,000대의 디바이스가 동시에 접속하는 대규모 무선 네트워크를 운영하고 있다. AI는 큰 문제의 근본 원인을 찾아내는데, 이는 사람이라면 수십 분, 심지어 몇 시간이 걸리는 작업이다. 다트마우스의 네트워크 서비스 담당 수석 디렉터 펠릭스 윈트는 “이제 우리는 이 작업을 몇 초 만에 해내고, 선제적으로 수행하는 전문가 시스템을 보유하고 있다”고 강조했다.
윈트에 따르면, 다트마우스 대학은 현재 무선 네트워크로부터 실행 가능한 아이템을 알려주는 측정 정보를 수신하는 단계에 있다. 예를 들어, DNS 서버를 살펴봐야 한다거나 건물의 특정 RF에 문제가 있고 권장 해결책은 어떤 것이라고 알려준다. 주니퍼와 미스트의 결합으로 IT 부서는 문제가 보고된 뒤에 뒤쫓는 일을 하지 않는다. 대신에 마비스 AI 엔진에 현재 상태가 가장 나쁜 시스템을 물어보는 것으로 성능이 가장 낮은 장비 10대의 목록을 확보해 문제 해결에 나설 수 있다.
다트마우스는 단기적으로 액세스 계층 스위치를 마비스에 맡겨 무선 네트워크를 통제하는 방안을 추진하고 있으며, 장기적으로는 서로 다른 AI 간에 정보를 공유하는 환경을 고려하고 있다.
주니퍼는 일부 보안 지원 기능을 미스트에 통합하는 작업에 착수했으며, 자사 하드웨어 제품군과의 통합도 계속 확대할 계획이다. 지난 2월 주니퍼는 자사의 보안 패키지인 시큐리티 인텔리전스(SecIntel)를 미스트 플랫폼에 통합할 것이라고 밝힌 바 있다. SecIntel에는 위협탐지 소프트웨어, 로컬 및 클라우드 기반 보안 정보 및 통제 시스템, 차세대 파이어월 시스템 등이 포함되어 있다.
미스트 AI 기술을 통합할 또 다른 영역으로는 주니퍼의 SD-WAN 기술이 있다. 라힘은 “고객은 네트워크의 모든 경로에 걸쳐 확고한 연결성을 보장하는 역량을 필요로 한다. 여기에는 유무선 접속이 모두 포함된다. SD-WAN은 자연스러운 확장으로, 현재 진행 중”이라고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr
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