주니퍼 네트웍스는 빠르게 변화하는 인공지능(AI) 시장에서 고객 요구를 한발 앞서 충족하기 위해 막대한 투자를 해왔습니다.
2024년 1월, 주니퍼는 적합한 데이터를, 적합한 보안 인프라상에서 활용하여 최적의 사용자 및 운영자 경험을 위해 적합한 실시간 조치를 제공하는 AI 네이티브 네트워킹(AI-Native Networking) 플랫폼을 발표했습니다. 주니퍼는 단순한 네트워킹 운영을 위해 AI를 활용하고(AI for Networking : 네트워킹을 위한 AI), 우수한 AI 워크로드와 GPU 성능을 위해 AI 최적화 이더넷 패브릭을 사용하여(Networking for AI : AI를 위한 네트워킹) 고객과 파트너가 고성능 AI 학습 및 추론 네트워크를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하고 있습니다. 더 최근인 7월에는 자체 AI 데이터센터 인프라를 구축하는 고객들에게 추가적인 가치를 제공하는 Ops4AI 솔루션을 공개하기도 했습니다.
결국 중요한 것은 애플리케이션
최신 애플리케이션은 느슨하게 결합된 마이크로서비스의 단순한 집합체 라고 표현할 수 있을 만큼, 각 서비스는 제각각 개발, 배포, 확장되고 있습니다. 데이터센터는 궁극적으로 최종 사용자의 요구를 충족하는 애플리케이션을 제공하고 유지 관리하기 위해 존재한다고 할 수 있습니다.
최고 매출 책임자(CRO)가 중요한 고객 미팅에 들어가기 몇 분 전에 고객 리소스 관리(CRM) 애플리케이션이 다운되었다고 상상해 보세요. DevOps 팀은 CRO에게 애플리케이션이 자신들 쪽에서는 제대로 작동하니 네트워크에 문제가 있을 것이라고 말합니다. 그러면 화가 난 CRO는 네트워크 운영 책임자인 여러분에게 전화를 겁니다. 이 모든 상황이 휴가 중에 발생한다면 스트레스는 가중됩니다. 문제를 해결하기 위해 팀원들과 몇 시간을 정신없이 보내는 바람에 여러분은 결국 다시는 돌아오지 않을, 자녀들과 해변에서 보내는 시간을 놓치게 됩니다.
하지만 다른 시나리오를 상상해 보세요. 여러분은 스위치 포트 성능이 저하되었다는 자동 알림을 받습니다. 옵틱에서 그레이 장애(gray failure)가 발생한 것이죠. 이 알림은 또한 회사의 CRM 애플리케이션이 해당 포트를 통해 실행되는 Kafka 서비스에 연결되어 있음을 알려줍니다. 네트워크 운영자인 여러분은 몇 초 만에 트래픽을 다른 포트로 우회시킵니다. CRM 앱의 속도가 느려진 시간은 5분 미만에 불과했습니다. 회사의 어느 누구도 눈치채지 못했으니 이제 휴가를 즐겨도 됩니다.
이제 주니퍼의 AI 데이터센터 기능을 사용하면 데이터센터 네트워크 운영자는 두 번째 시나리오와 같은 방식으로 비즈니스 크리티컬 애플리케이션을 관리할 수 있습니다.
데이터센터 애플리케이션 보장을 위한 인텐트 기반 네트워킹(Intent-Based Networking) + AIOps
주니퍼는 데이터센터용 클라우드 기반 AI 네이티브 애플리케이션 제품군에 새롭게 추가되는 주니퍼 앱스트라 클라우드 서비스(Juniper Apstra Cloud Services)와 주니퍼 앱스트라(Juniper Apstra) 5.0 최신 버전을 발표했습니다. 전통적인(CPU 기반) 데이터센터든 AI 중심(GPU 기반) 데이터센터든 관계없이 주니퍼는 Day 0 설계에서부터 Day 1 배포, Day 2 이후의 지속적인 운영에 이르는 네트워크 수명 주기를 단순화하는 데 데이터센터의 초점을 꾸준히 맞춰 왔습니다. 주니퍼 앱스트라 멀티벤더 인텐트 기반 네트워킹(Intent-Based Networking, IBN)은 결정적 컨트롤, 예측 가능성 및 도메인 컨텍스트를 제공하여 이를 가능하게 합니다. 올해 초에 주니퍼는 마이크로서비스 클라우드와 데이터센터용 Marvis™ VNA(Virtual Network Assistance)를 통합하여 IBN을 보완하는 AIOps를 추가하기 시작했습니다. AI는 확률론적이며, 선제적 조치와 자연어 인터페이스를 제공합니다. 이는 고객이 데이터센터 인프라를 구축하고 예측 불가능한 환경에서 운영할 때 특히 유용합니다. Marvis와 주니퍼 Apstra를 함께 사용하면 고객은 각자의 장점을 모두 누릴 수 있습니다.
새로운 데이터센터 클라우드 서비스는 데이터센터 네트워크 보장에서 애플리케이션 보장으로 전환하는 여정을 위한 새로운 진보를 의미합니다. 이와 같은 여정은 1월에 애플리케이션 및 서비스 플로우 모니터링 기능이 내장된 유일한 멀티벤더 패브릭 관리 툴인 Apstra Flow가 출시되면서 시작되었습니다. 주니퍼가 최초로 도입한 DC 클라우드 서비스인 데이터센터용 Marvis Virtual Network Assistant(VNA)는 2024년 4월에 출시되었습니다. 이제 주니퍼는 앱/서비스 인식(App/Service Awareness)과 영향 분석(Impact Analysis)이라는 두 가지 새로운 추가 기능을 발표합니다.
이상 징후 탐지, 예측 및 해결에 대한 AI/ML 알고리즘을 기반으로 하는 앱/서비스 인식 및 영향 분석은 DevOps 팀이 네트워크를 애플리케이션 문제의 원인으로 잘못 지목하는 경우에 발생하는 알림 피로, 평균 복구 소요 시간(MTTR), 평균 무해 시간(MTTI)을 줄여주므로 데이터센터 운영자에게 도움이 됩니다. 데이터센터용 Marvis는 모든 주니퍼 Apstra 라이선스에서 제공되며, 앱/서비스 인식 및 영향 분석은 프리미엄 라이선스에서만 제공됩니다.
앱/서비스 인식
앱/서비스 인식은 데이터센터 네트워크 운영자가 최종 사용자를 위해 애플리케이션 성능과 가용성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 운영자는 애플리케이션과 서비스-리소스 매핑에 대해 이해할 수 있습니다. 즉, 어떤 네트워크의 물리적 및 가상 리소스(포트, 링크, 가상 라우팅 기능 등)가 어떤 애플리케이션 플로우를 지원하는지 파악할 수 있는 것입니다. 앱/서비스 인식을 통해 고객은 앱이 네트워크에 연결되는 위치와 네트워크 리소스 사용 방식을 확인할 수 있습니다. 이는 네트워크 인프라가 어떻게 특정 애플리케이션 트래픽을 지원하는지 보여줍니다. 마치 자동차가 다른 동네로 가기 위해 어떤 도로를 이용할지 확인하는 것과 같습니다.
영향 분석
영향 분석은 앱/서비스 인식을 기반으로 구축되어 네트워크 이상을 관리하는 운영자의 인지적 부담을 줄여주며, 이는 알림이 많고 애플리케이션에 미치는 영향이 커서 스트레스가 높은 상황에 특히 중요합니다. 빅데이터가 방대한 지식으로 바뀌게 되는 것입니다.
영향 분석은 특정 네트워크 문제로 인해 어려움을 겪고 있는 애플리케이션을 정확하게 파악하여 알림 피로 문제를 해결합니다. 네트워크에 병목 현상이 있습니까? 스토리지 문제인가요? 패브릭에 다른 문제도 발생합니까? 영향 분석은 이와 같은 질문에 대한 답을 밝혀내며, 매핑은 양방향으로 이루어집니다.
- 이를 통해 사용자는 패브릭에서 특정한 이상이 발생할 경우 어떤 애플리케이션이 영향을 받는지 알 수 있습니다.
- 애플리케이션 문제가 발생하면 패브릭의 어떤 이상이 문제에 영향을 미치는지 파악합니다.
예를 들어, 포트에 문제가 생기면 고객은 이제 사건의 영향 범위를 이해하고 어떤 서비스와 앱에 문제가 있는지 파악할 수 있습니다. 그 결과, 장애를 더 빠르게 해결하고, 더 강력한 대응 방안을 개발하거나, 나아가 애플리케이션 장애가 발생하는 것을 애초에 방지할 수 있습니다.
그 밖의 강화된 기능들
Apstra에 대한 주니퍼의 지속적인 노력은 최상의 데이터센터 네트워크 경험과 관련된 리더십을 확대하고 AIOps를 더욱 활성화합니다.
주니퍼 Apstra 5.0에는 복잡한 EVPN 운영을 간소화하기 위한 향상된 EVPN 분석, 원시 데이터를 그 어느 때보다 빠르게 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있는 인텐트 기반 분석(IBA) 간편 버튼 및 시각적 가이드, 벤더별 충돌을 줄이기 위한 스위치 포트 검증 간소화, 학습 곡선을 단순화하고 워크플로우를 간소화하기 위한 사용자 경험 개선 및 상황에 맞는 제품 내 도움말 등 운영 환경을 단순화하는 데 초점을 맞춘 100가지 이상의 새로운 기능이 포함되어 있습니다.
또한 주니퍼 Apstra 5.0은 미래의 AIOps 애플리케이션을 지원하는 중요한 방식으로 텔레메트리 수집 기능을 확장합니다. 스위치 상태, 옵틱 성능, 전원 공급 장치, 팬 및 온도와 관련된 메트릭의 적용 범위가 넓어지면서 더욱 포괄적인 데이터 기준을 제공하여 향후 AI 기반 예측 및 선제적 유지보수가 가능해지므로, 운영자는 구성 요소에 장애가 발생하여 애플리케이션 가용성에 영향을 미치기 전에 교체할 수 있습니다.
DC AIOps를 위한 독보적인 솔루션
주니퍼 AI 네이티브 네트워킹(AI-Native Networking) 플랫폼은 적절한 데이터를 기반으로 구축됩니다. 더 나은 데이터는 더 나은 AI를 의미합니다. 하지만 데이터가 더 효과적으로 구조화되면 더 뛰어나고 효율적인 AI 모델이 탄생합니다. 주니퍼 Apstra 5.0은 새로운 데이터센터용 AIOps 애플리케이션을 위해 현재의 견고한 데이터 기반을 확장합니다.
Apstra는 그래프 데이터베이스를 기반으로 구축되었으며, 이는 주니퍼가 새로운 데이터센터용 AIOps를 개발하는 데 있어 확실한 이점을 제공합니다. 그래프 데이터베이스는 데이터를 저장하고 쿼리하는 데 있어 “관계 우선” 접근 방식을 사용하므로, 연결된 데이터를 탐색하는 데 적합합니다. 그래프를 사용하면 종속성을 분석하고 간접적이면서 명확하지 않은 관계(링크 차단, 노드 중단, 정책 변경 등의 영향)를 파악하기도 용이합니다. 이벤트 상관분석과 근본 원인 분석이 획기적으로 개선됩니다. 그래프 데이터를 머신러닝 알고리즘에 공급하면 덜 구조화된 데이터 세트를 공급하는 경우에 비해 의사 결정이 더 정밀해지고 생성되는 결과도 개선됩니다.
운영 간소화 | 개방적인 유연성 | 검증된 솔루션 성능
새로운 클라우드 기반 AIOps 기능과 새로운 인텐트 기반 네트워킹(Intent-Based Networking) 에 대한 투자는 파트너와 고객에게 가장 유연하게 설계하고 가장 손쉽게 관리할 수 있는 데이터센터 네트워크를 제공하는 데 도움이 됩니다. 주니퍼 앱스트라를 통한 데이터센터 서비스 보장을 경험한 고객은 작년에 40% 이상 증가했으며 이는 시작에 불과합니다. 자세한 내용은 여기에서 알아보십시오.
