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세상의 모든 IT 리서치 자료 - 넘버스 Numbers

멀티클라우드 전략을 실행 중인 기업 비율
72
%
자료 제목 :
네트워크 관리 메가트렌드 2022
Network Management Megatrends 2022: Navigating Multi-Cloud, IoT, and NetDevOps During a Labor Shortage
자료 출처 :
EMA
원본자료 다운로드
발행 날짜 :
2022년 04월 29일
AI / 로봇|자동화 / 통신|네트워크

‘AI에 믿고 맡길 수 있을까’ 기업용 네트워크 기술의 현주소와 미래

Jeff Vance | CIO 2023.03.08
요즘 수많은 기업이 AI 물결에 올라타고자 안달이다. 그러나 기업용 네트워크 분야의 분위기는 조금 다르다. 이미 수년 전부터 AI 기반 네트워크 모니터링 및 관리 도구의 비중이 커지고 있지만, 네트워크 전문가들은 안정성이 가장 중요한 네트워크의 고삐를 완전히 AI에게 넘기는 것을 꺼린다. AI 물결에 이미 올라탄 네트워크 분야의 IT 리더들은 네트워크 분야에서 AI가 진정으로 대중화되려면 AI 모델이 블랙박스가 아닌 '익스플레이너블 AI(explainable AI)'가 되어야 한다고 말한다. 동시에 네트워크 전문가 또한 어느 정도 AI 전문가로 거듭날 필요가 있다고 조언한다. AI 기반 네트워크 기술의 현황과 실제 기업의 사용 사례, 그리고 미래에 대해 알아본다. 
 
ⓒGetty Images Bank

챗GPT가 세상에 모습을 드러낸 이후 생성 AI가 장안의 화제다. 덕분에 AI는 이제 일상적인 개념이 됐다. 그렇다면 기업용 네트워크 전문가는 AI의 대중화를 어떻게 받아들여야 할까? 

미션 크리티컬 소프트웨어에서 AI가 더 중요한 역할을 차지할 것으로 예상되는 가운데, 네트워크 관리팀과 전문가들이 뒤처지지 않으려면 어떤 준비를 해야할까? 

IBM의 소프트웨어 기반 네트워 GM 앤드류 코워드는 대다수 기업 네트워크가 이미 뒤처져 있다고 평가했다. 많은 기업이 클라우드로 이전하면서 기존 기업용 네트워크는 버림받은 신세다. 그에 따르면 기업들이 지금이라도 네트워크를 현대화하려면 AI와 자동화가 필수 조건이다.

그는 “무게중심이 데이터 센터에서 하이브리드 멀티클라우드 환경으로 바뀐 데 반해 기존 네트워크는 여전히 모든 트래픽이 데이터 센터로 흘러 들어가는 시대에 머물러 있다. 트래픽 플로우와 정책을 결정하는 네트워크 구성요소가 네트워크 관리팀의 통제권을 벗어날 수밖에 없는 이유다”라고 말했다. 

EMA(Enterprise Management Associates)의 최근 연구도 이런 시사점을 뒷받침한다. EMA의 2022년 네트워크 관리 메가트렌드 보고서에 따르면, 99%의 기업이 적어도 하나의 퍼블릭 클라우드 서비스를 채택한 상황이며, 72%가 멀티클라우드 전략을 실행 중이다. 반면 400개의 IT 기업 중 현재 사용하고 있는 도구가 퍼블릭 클라우드를 효과적으로 모니터링하고 있다고 답한 비율은 18%에 불과했다.
 

AI는 AI로 상대하라 

네트워크 기술의 관점에서 AI의 부상은 네트워크에 더 큰 부담을 안기고 있다. 일단 오픈AI, IBM 왓슨, AWS 딥렌즈와 같이 클라우드 기반 AI 툴을 사용하는 기업은 이런 모델을 학습시키기 위해 클라우드와 엔터프라이즈 데이터 센터 간에 엄청난 네트워크 트래픽을 발생시킨다. AI를 학습시키고 최신 상태로 유지하려면 방대한 양의 데이터가 오가야 한다. 

심지어 AI는 알게 모르게 네트워크에 압력을 가하기도 한다. 다른 툴에 내장된 AI 기능에 옆문을 통해 네트워크에 올라타기 때문이다. AI는 콘텐츠 제작 툴, 안티스팸 엔진, 영상 감시 소프트웨어, 엣지 장치에 이르기까지 오늘날 수많은 툴과 솔루션에 탑재된다. WAN을 통해 엔터프라이즈 데이터 센터와 쉴새없이 통신한다. 트래픽이 급증하거나 지연 현상을 일으키는 주범이 될 수도 있다. 

반대로 ‘AI는 AI로 상대하라’는 말처럼 AI를 네트워크 관리에 활용할 방법도 많다. AI 기반의 트래픽 관리 및 모니터링 툴은 항상 자원에 쪼들린 네트워크 팀이 멀티 클라우드 분산 네트워크의 복잡성과 취약성에 대처하는 데 한 줄기 빛과 같은 존재다. 동시에 SD-WAN, SASE 및 5G와 같은 현대 네트워크 서비스도 이제 지능형 라우팅, 로드 밸런싱 및 네트워크 슬라이싱 같은 작업을 수행하기 위해 AI에 의존한다. 

그러나 AI가 네트워크에 많이 쓰일수록 이 질문을 피해갈 수 없다. 과연 기업 리더들이 이 기술을 완전히 신뢰할 수 있을까? 
 

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 Tags 넷데브옵스 기업용네트워크 네트워크엔지니어 익스플레이너블AI 미션크리티컬 멀티클라우드 네트워크관리

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