2018.11.20

네트워크 운영 : AI와 ML의 새로운 역할

Craig Mathias | Network World

학계와 산업계에서 수십년에 걸쳐 발전해왔고 성공적인 응용 사례도 많지만 인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대한 IT의 시각은 여전히 상당부분 회의적이다. 그러나 그 이유는 충분히 납득할 만하다. 디지털 컴퓨터에서 실행되는 알고리즘이 고도로 숙련된 전문가의 지식과 판단을 모방하고 나아가 더 개선할 수 있으며, 머신러닝을 통해 시간이 지날수록 결과의 품질을 높일 수 있다는 개념 자체가 아직은 먼 미래의 이야기처럼 들리기 때문이다. 그러나 AI/ML 알고리즘이 발전하고 프로세서와 스토리지의 성능이 대폭 향상되고 특히 현재 솔루션이 뛰어난 가격 대 성능비를 제공하는 덕분에 네트워크 운영 부문에서는 이미 AI와 ML이 많은 역할을 하고 있다.

Image Credit : GettyImagesBank

일상적인 운영에 AI와 ML을 도입하는 주된 동기를 보면 네트워크 솔루션, 특히 무선 네트워크의 복잡성 증대, 갈수록 커지는 네트워크 범위와 규모에 대응하기 위한 네트워크 전문가의 부족, 끊임없이 계속되는 노동 집약적 운영 경비 최소화 압박, 최종 사용자 생산성을 높여야 할 필요성과 복수의 모바일 기기를 동시에 사용하면서 시간에 민감한 애플리케이션을 실행하는 최종 사용자의 증가에 대처하기 위한 네트워크 용량 확보 등이다.

작업 속도 측면에서 어쩔 수 없는 사람의 한계 역시 AI/ML 도입을 이끄는 요소 중 하나다. 아무리 뛰어난 운영 전문가라도 오늘날의 네트워크에 존재하는 여러 변수를 동시에 고려하기란 점점 더 불가능에 가까워지고 있다. 게다가 새로운 기술과 제품도 익혀야 한다. 결과적으로 회의적인 사람들 사이에서도 AI/ML 기반 제품과 클라우드 기반 서비스 도입이 가장 중대한 관심사로 부상하고 있다.

인공 지능과 머신러닝의 정의
AI와 ML은 여전히 발전 중이지만 사실 꽤 성숙한 기술이다. 프로덕션 배치는 1980년대부터 시작됐다. 간단히 말하자면 AI는 사람의 지식을 포착해서 흔히 전문가 시스템(Expert System)이라고 하는 알고리즘과 운영 솔루션으로 엔지니어링하는 에뮬레이션이다. ML은 이러한 알고리즘이 운영 경험을 기반으로, 사람의 개입이나 전통적인 재프로그래밍 없이 스스로의 성능을 개선할 수 있는 능력이다(물론 많은 경우 인간 운영 전문가의 피드백을 반영해 개선한다). 신경망, 딥러닝과 같은 기술이 빈번히 적용된다. 여러 애플리케이션에서 그 혜택을 입증한 IBM의 왓슨 솔루션을 생각하면 된다.

AI가 없으면 현대의 제어 시스템(민간 항공기 및 이와 유사한 핵심 설비의 시스템 포함)과 의료 보건, 금융 시장 등은 성공을 위해 필수적인 안정성과 가용성을 확보하지 못한다. 사람은 100%의 생산성을 달성할 수 없지만 AI/ML 솔루션은 24/7/365 작동이 가능하다. 게다가 글로벌 단위로, 방대한 변수를 동시에 고려해 대처할 수 있다. 최고 수준의 전문가라 해도 사람은 도저히 따라갈 수 없는 부분이다.

AI와 ML의 혜택을 정량화하기 위해 이미 AI/ML 기반 네트워크 운영 솔루션을 사용 중인 최종 사용자와 서비스 제공업체 조직을 찾아 인터뷰했다. 이들의 경험을 통해 AI/ML로 어떤 운영 요구 사항과 과제에 대처하고 있는지, 어떤 혜택을 얻고 있는지, 이러한 얼리 어댑터의 희망 사항은 무엇인지 알아봤다.

MSP, 직원 역량과 AI의 힘 결합
테크놀로지 엔지니어링 그룹(Technology Engineering Group)은 미국 오하이오 주 메디나에 위치한 전문 IT, 네트워크 리셀러 및 컨설팅 업체다. 이 업체가 제공하는 무선 LAN 제품군 중에는 지난 몇 년 사이 “AI 기반 WLAN”으로 이름을 알린 미스트 시스템(Mist Systems)의 솔루션이 있다.

북동부 오하이오 지역의 학교, 기업, 지방 정부, 제조업체 등을 대상으로 무선을 포함한 대규모 네트워크 구축을 전문으로 하는 이 회사의 공동 창업자이자 경영 파트너 존 스트롱은 “우리는 네트워크 설계자”라며 “클라우드 기반 WLAN이 지금 대세지만 개선된 분석을 원하는 수요도 여전히 있다. 숙련된 기술자라 해도 문제의 원인을 파악하기가 어려운 경우가 많다. 진단이 어려운 상황은 곧 전체적인 생산성 손실과 막대한 자원 낭비를 소모를 의미할 수 있다”고 말했다.

스트롱은 미스트 AI 기반 솔루션의 특징에 대해 “클라이언트 시각에서 네트워크를 본다는 점이다. 상향식 문제 해결은 가장 효과적인 전략이며, 미스트는 원하는 모든 것을 제공한다”고 강조했다.

예를 들어 스트롱은 노스 캔턴 시 학교와 관련, “운영에 대한 더 높은 가시성이 필요했다. 1개월 만에 314대의 AP를 배치해 무선 범위를 늘리고 가시성과 지속적이고 선제적인 모니터링을 개선했으며 문제가 사용자에게 나타나기 전에 파악할 수 있게 됐다”고 말했다.

또 다른 학구에서도 스트롱은 “언제부터 있었는지도 모를 VLAN/DHCP 문제를 발견했다. 미스트는 고도로 숙련된 네트워크 전문가라도 찾기 어려운 문제를 지금도 계속 찾고 있다”고 말했다. 또한 스트롱은 미스트의 또 다른 AI 제품인 마비스 버추얼 네트워크 어시스턴트(Marvis Virtual Network Assistant)에 대해 “저수준 네트워크 및 클라이언트 문제에 대해서도 자연어 쿼리를 가능하게 해준다”고 말했다.

AI가 제공하는 또 다른 혜택은 네트워크에대한 추상화된 뷰이다. 이는 요소 기반의 네트워크 뷰가 아닌 고수준의 네트워크 뷰를 통해 네트워크 엔지니어의 생산성을 높여준다. 스트롱은 “필요한 데이터가 즉시 사용 가능한 형식으로 제공된다”고 덧붙였다.

AI와 ML을 통한 생산성 향상
노스게이트 곤잘레스 마켓(Northgate Gonzalez Markets)은 미국 남부 캘리포니아 지역에 40개 지점을 둔 특제 식품 체인점이다. 이 회사는 2곳의 데이터센터와 다양한 온도 구역으로 구성된 40만평방피트 규모의 유통 센터, 그리고 관련 금융 서비스 조직으로 구성돼 있다. 이 회사의 WLAN에는 AI 중심의 클라우드 기반 와이파이 솔루션에 초점을 둔 공급업체인 코다클라우드(KodaCloud)의 AP 약 500대가 사용된다.

노스게이트 곤잘레스의 CIO 해리슨 루이스는 이전에 사용했던 전통적인 솔루션을 대체하기 위해 코다클라우드를 선택한 이유에 대해 “클라우드에 호스팅되는 와이파이 솔루션과 네트워크 운영을 위한 AI 및 ML, 두 가지 측면의 가능성에 이끌렸다”면서 “코다클라우드 AP는 자동으로 환경과 클라이언트, 부하에 대한 정보를 수집하고 스스로 구성하므로 운영 팀에 아무런 부담을 주지 않는다. 또한 신호 커버리지 관련 문제 등을 자동으로 해결한다. 목표와 기대, 두 가지 모두 만족하고 있다”고 평가했다.



2018.11.20

네트워크 운영 : AI와 ML의 새로운 역할

Craig Mathias | Network World

학계와 산업계에서 수십년에 걸쳐 발전해왔고 성공적인 응용 사례도 많지만 인공 지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대한 IT의 시각은 여전히 상당부분 회의적이다. 그러나 그 이유는 충분히 납득할 만하다. 디지털 컴퓨터에서 실행되는 알고리즘이 고도로 숙련된 전문가의 지식과 판단을 모방하고 나아가 더 개선할 수 있으며, 머신러닝을 통해 시간이 지날수록 결과의 품질을 높일 수 있다는 개념 자체가 아직은 먼 미래의 이야기처럼 들리기 때문이다. 그러나 AI/ML 알고리즘이 발전하고 프로세서와 스토리지의 성능이 대폭 향상되고 특히 현재 솔루션이 뛰어난 가격 대 성능비를 제공하는 덕분에 네트워크 운영 부문에서는 이미 AI와 ML이 많은 역할을 하고 있다.

Image Credit : GettyImagesBank

일상적인 운영에 AI와 ML을 도입하는 주된 동기를 보면 네트워크 솔루션, 특히 무선 네트워크의 복잡성 증대, 갈수록 커지는 네트워크 범위와 규모에 대응하기 위한 네트워크 전문가의 부족, 끊임없이 계속되는 노동 집약적 운영 경비 최소화 압박, 최종 사용자 생산성을 높여야 할 필요성과 복수의 모바일 기기를 동시에 사용하면서 시간에 민감한 애플리케이션을 실행하는 최종 사용자의 증가에 대처하기 위한 네트워크 용량 확보 등이다.

작업 속도 측면에서 어쩔 수 없는 사람의 한계 역시 AI/ML 도입을 이끄는 요소 중 하나다. 아무리 뛰어난 운영 전문가라도 오늘날의 네트워크에 존재하는 여러 변수를 동시에 고려하기란 점점 더 불가능에 가까워지고 있다. 게다가 새로운 기술과 제품도 익혀야 한다. 결과적으로 회의적인 사람들 사이에서도 AI/ML 기반 제품과 클라우드 기반 서비스 도입이 가장 중대한 관심사로 부상하고 있다.

인공 지능과 머신러닝의 정의
AI와 ML은 여전히 발전 중이지만 사실 꽤 성숙한 기술이다. 프로덕션 배치는 1980년대부터 시작됐다. 간단히 말하자면 AI는 사람의 지식을 포착해서 흔히 전문가 시스템(Expert System)이라고 하는 알고리즘과 운영 솔루션으로 엔지니어링하는 에뮬레이션이다. ML은 이러한 알고리즘이 운영 경험을 기반으로, 사람의 개입이나 전통적인 재프로그래밍 없이 스스로의 성능을 개선할 수 있는 능력이다(물론 많은 경우 인간 운영 전문가의 피드백을 반영해 개선한다). 신경망, 딥러닝과 같은 기술이 빈번히 적용된다. 여러 애플리케이션에서 그 혜택을 입증한 IBM의 왓슨 솔루션을 생각하면 된다.

AI가 없으면 현대의 제어 시스템(민간 항공기 및 이와 유사한 핵심 설비의 시스템 포함)과 의료 보건, 금융 시장 등은 성공을 위해 필수적인 안정성과 가용성을 확보하지 못한다. 사람은 100%의 생산성을 달성할 수 없지만 AI/ML 솔루션은 24/7/365 작동이 가능하다. 게다가 글로벌 단위로, 방대한 변수를 동시에 고려해 대처할 수 있다. 최고 수준의 전문가라 해도 사람은 도저히 따라갈 수 없는 부분이다.

AI와 ML의 혜택을 정량화하기 위해 이미 AI/ML 기반 네트워크 운영 솔루션을 사용 중인 최종 사용자와 서비스 제공업체 조직을 찾아 인터뷰했다. 이들의 경험을 통해 AI/ML로 어떤 운영 요구 사항과 과제에 대처하고 있는지, 어떤 혜택을 얻고 있는지, 이러한 얼리 어댑터의 희망 사항은 무엇인지 알아봤다.

MSP, 직원 역량과 AI의 힘 결합
테크놀로지 엔지니어링 그룹(Technology Engineering Group)은 미국 오하이오 주 메디나에 위치한 전문 IT, 네트워크 리셀러 및 컨설팅 업체다. 이 업체가 제공하는 무선 LAN 제품군 중에는 지난 몇 년 사이 “AI 기반 WLAN”으로 이름을 알린 미스트 시스템(Mist Systems)의 솔루션이 있다.

북동부 오하이오 지역의 학교, 기업, 지방 정부, 제조업체 등을 대상으로 무선을 포함한 대규모 네트워크 구축을 전문으로 하는 이 회사의 공동 창업자이자 경영 파트너 존 스트롱은 “우리는 네트워크 설계자”라며 “클라우드 기반 WLAN이 지금 대세지만 개선된 분석을 원하는 수요도 여전히 있다. 숙련된 기술자라 해도 문제의 원인을 파악하기가 어려운 경우가 많다. 진단이 어려운 상황은 곧 전체적인 생산성 손실과 막대한 자원 낭비를 소모를 의미할 수 있다”고 말했다.

스트롱은 미스트 AI 기반 솔루션의 특징에 대해 “클라이언트 시각에서 네트워크를 본다는 점이다. 상향식 문제 해결은 가장 효과적인 전략이며, 미스트는 원하는 모든 것을 제공한다”고 강조했다.

예를 들어 스트롱은 노스 캔턴 시 학교와 관련, “운영에 대한 더 높은 가시성이 필요했다. 1개월 만에 314대의 AP를 배치해 무선 범위를 늘리고 가시성과 지속적이고 선제적인 모니터링을 개선했으며 문제가 사용자에게 나타나기 전에 파악할 수 있게 됐다”고 말했다.

또 다른 학구에서도 스트롱은 “언제부터 있었는지도 모를 VLAN/DHCP 문제를 발견했다. 미스트는 고도로 숙련된 네트워크 전문가라도 찾기 어려운 문제를 지금도 계속 찾고 있다”고 말했다. 또한 스트롱은 미스트의 또 다른 AI 제품인 마비스 버추얼 네트워크 어시스턴트(Marvis Virtual Network Assistant)에 대해 “저수준 네트워크 및 클라이언트 문제에 대해서도 자연어 쿼리를 가능하게 해준다”고 말했다.

AI가 제공하는 또 다른 혜택은 네트워크에대한 추상화된 뷰이다. 이는 요소 기반의 네트워크 뷰가 아닌 고수준의 네트워크 뷰를 통해 네트워크 엔지니어의 생산성을 높여준다. 스트롱은 “필요한 데이터가 즉시 사용 가능한 형식으로 제공된다”고 덧붙였다.

AI와 ML을 통한 생산성 향상
노스게이트 곤잘레스 마켓(Northgate Gonzalez Markets)은 미국 남부 캘리포니아 지역에 40개 지점을 둔 특제 식품 체인점이다. 이 회사는 2곳의 데이터센터와 다양한 온도 구역으로 구성된 40만평방피트 규모의 유통 센터, 그리고 관련 금융 서비스 조직으로 구성돼 있다. 이 회사의 WLAN에는 AI 중심의 클라우드 기반 와이파이 솔루션에 초점을 둔 공급업체인 코다클라우드(KodaCloud)의 AP 약 500대가 사용된다.

노스게이트 곤잘레스의 CIO 해리슨 루이스는 이전에 사용했던 전통적인 솔루션을 대체하기 위해 코다클라우드를 선택한 이유에 대해 “클라우드에 호스팅되는 와이파이 솔루션과 네트워크 운영을 위한 AI 및 ML, 두 가지 측면의 가능성에 이끌렸다”면서 “코다클라우드 AP는 자동으로 환경과 클라이언트, 부하에 대한 정보를 수집하고 스스로 구성하므로 운영 팀에 아무런 부담을 주지 않는다. 또한 신호 커버리지 관련 문제 등을 자동으로 해결한다. 목표와 기대, 두 가지 모두 만족하고 있다”고 평가했다.



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