AI가 유통, 의료기관, 대학, 금융 등 다양한 산업을 재편하는 가운데, 디지털 인프라의 핵심인 네트워킹 역시 거대한 변화를 겪고 있습니다. 주니퍼는 대규모 언어 모델(LLM), 생성형 AI(GenAI), 대규모 경험 모델(LEM), 합성 사용자 데이터(Marvis® Minis), 가상 네트워크 어시스턴트(VNA)를 네트워킹 솔루션에 통합하여 이러한 변화를 열정적으로 주도하고 있습니다. 이번 글에서는 주니퍼가 어떻게 이러한 혁신을 통해 실제 현장의 문제를 해결하고, 운영을 단순화하며, IT 팀이 전략적 업무에 집중할 수 있도록 지원하는지 설명하겠습니다.
변화하는 환경: AI와 네트워킹의 결합
네트워크는 항상 IT 운영의 핵심이었지만 CLI 관리, 복잡한 대시보드 해석, 끝없는 로그 분석 등 기존 방식은 이제 한계에 다다르고 있습니다. 이제는 단순히 네트워크 구성요소(AP, 스위치, 라우터 등)를 관리하는 것을 넘어, 클라이언트에서 클라우드에 이르는(Client-to-Cloud) 애플리케이션 사용자 경험을 관리하는 것으로 패러다임이 근본적으로 전환되고 있습니다. 물론 AP, 스위치, 라우터가 정상 작동하도록 하는 것도 여전히 중요하지만, 이제는 뛰어난 사용자 경험을 예측하고 보장하는 것이 더 큰 과제가 되었습니다. 이제 클라우드 AIOps(AI for IT operations)는 단순한 옵션이 아니라, 조직이 네트워크를 설계·배포·운영하는 방식을 바꾸는 데 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다.
쉽게 말해 이렇게 볼 수 있습니다. 기존 네트워크는 문제가 발생하면 반응하는 방식이지만, AI 네이티브 네트워크는 문제를 예측하고 선제적으로 해결합니다. 이 전환은 그저 문제를 수습하는 수준에서 벗어나, 전략적으로 사고하고 자율적으로 운영되는 생태계로 나아가는 과정이라 할 수 있습니다. 이러한 진화는 비디오 회의, 온라인 거래, 원격 학습 등 고성능 연결이 필수인 복잡한 디지털 환경에 대응하기 위한 것입니다.
IT 팀이 인력 부족에 시달리고 데이터 볼륨이 압도적으로 많아지는 상황에서 AIOps의 필요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. AI는 사람의 전문성을 보완해 주는 신뢰할 수 있는 조력자가 되어, 급속하게 진화하는 요구와 위협 속에서도 네트워크가 원활하고 효율적으로 작동하도록 보장합니다.
네트워크와 대화하기: LLM과 생성형 AI의 힘
“불만을 가진 사용자가 있어?”, “VPN 트래픽 지연의 원인은 뭐야?” 같은 질문에 네트워크가 답변하면서 대화할 수 있다고 상상해보세요. 이것은 더 이상 미래의 일이 아닙니다. 주니퍼는 LLM과 생성형 AI 통합을 통해 이를 이미 실현하고 있습니다.
기존 네트워크 운영은 복잡한 로그 분석과 다양한 인터페이스 관리가 필수적입니다. 하지만 현재 주니퍼는 LLM과 GenAI를 활용해 IT 팀이 자연어로 네트워크와 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 즉, 평이한 영어로 질문하기만 하면 명확하고 실행 가능하며 선제적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
바쁜 유통 환경에서 IT 담당자가 휴가철의 트래픽 급증과 예기치 않은 장애를 동시에 관리해야 하는 경우를 생각해 봅시다. 몇 시간씩 데이터를 분석하는 대신, “연결 문제를 일으키는 구간이 있나요?”라고 질문만 하면 됩니다. Marvis AI Assistant는 대화형 인터페이스를 통해 이런 쿼리를 구체적인 네트워크 진단으로 변환하고, 근본 원인을 찾아내며, 즉각적인 해결 조치를 추천합니다.
많은 조직이 방대한 네트워크 데이터 볼륨뿐 아니라 이를 관리하고 해석할 숙련된 인력의 부족으로 커다란 어려움을 겪고 있습니다. Marvis AI Assistant의 대화형 인터페이스는 이러한 문제를 해결해줍니다. 기술적으로 복잡한 네트워크 관리를 쉽게 안내하는 대화형 방식으로 바꿔서 명확성을 제공하고, 다운타임을 줄이며, IT 팀의 일상적인 작업을 훨씬 수월하게 만듭니다.
예를 들어 병원의 IT 책임자는 환자의 중요한 데이터가 각 부서 사이에서 원활하게 전달되도록 하면서, 동시에 원격 진료 서비스를 관리해야 할 것입니다. 생성형 AI를 기반으로 하는 Marvis AI Assistant는 복잡한 디지털 환경과 원활한 운영에 필요한 쉽고 인간적인 언어를 연결해주는 역할을 합니다.
경험 기반 인사이트의 과학: LEM
주니퍼의 강력한 핵심 혁신 중 하나인 LEM(Large Experience Models)은 네트워크 문제를 사용자 불편으로 번지기 전에 미리 예측하고 차단하는 데 큰 진전을 가져왔습니다.
LEM은 방대한 영상 협업 데이터를 학습한 첨단 딥러닝 모델로, 실시간 사용자 경험과 네트워크 상태를 연계하여 분석합니다. 예를 들어, 대학 캠퍼스 네트워크를 관리하고 있는데 온라인 수업 중 영상 품질이 좋지 않다는 불만이 접수된다면, LEM은 방대한 네트워크 데이터를 신속하게 분석해 어떤 네트워크 요소가 문제를 일으키고 있는지 예측하고 해결 방안을 도출합니다.
여기서 SHAP(SHapley Additive exPlanation)는 모델의 판단 근거를 설명해주는 역할을 합니다. 즉, LEM은 문제를 예측하고 SHAP는 어떤 네트워크 특성이나 구간이 사용자 불편을 초래하는지 이유를 설명해 줍니다. SHAP는 잘못된 VPN 설정, 과부하된 Wi-Fi 액세스 포인트, 성능이 저하된 스위치 등 문제의 근본 원인을 파악하는 데 도움을 줍니다. 이 두 가지 기능을 통해 IT 팀은 문제의 근원을 정확히 찾아내고 조치할 수 있습니다. 예를 들어, 유통 매장의 QoS 설정 오류나 대학의 원격 수업에 영향을 주는 네트워크 지연 같은 문제를 근본적으로 해결할 수 있습니다.
LEM의 핵심 가치는 바로 예측 능력에 있습니다. 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 예측하여, IT 팀이 조기에 개입할 수 있어 사후 대응적인 문제 해결자에서 선제적인 전략가로 역할이 전환됩니다. 이러한 기능은 특히 의료기관에서 매우 중요합니다. 순간적인 네트워크 장애조차 환자 치료에 치명적인 영향을 줄 수 있기 때문입니다.
자동 복구 네트워크: Marvis Actions 및 Marvis Minis
문제를 찾아내는 데 그치지 않고 스스로 해결하는 자동 복구 및 자체 수정 기능을 갖춘 네트워크를 떠올려 보세요. 이러한 환경은 Marvis Actions와 Marvis Minis를 통해 구현됩니다.
Marvis Actions는 잠재적인 네트워크 문제를 전용 ‘Actions’ 뷰를 통해 보여주는 Marvis AI의 셀프 드라이빙 구성 요소입니다. 여기서 IT 팀은 단순히 문제 목록만 받는 것이 아니라, 우선순위가 지정된 명확한 해결 방안도 함께 받습니다. 예를 들어, Marvis Actions는 유통 매장의 Wi-Fi 커버리지 부족이나 기업 캠퍼스의 불안정한 스위치 포트 문제 등 다양한 상황에 대해 실행 가능한 계획을 제공합니다.
IT 관리자는 많은 작업에서 Marvis Actions가 자동으로 문제를 해결하도록 승인할 수 있습니다. 이러한 ‘자동 복구‘(self-healing) 모드는 일반적인 문제에 대해 수동 개입 없이 네트워크가 스스로 수정함으로써, 시간과 자원을 절약하고 다운타임을 줄일 수 있습니다.
Marvis Actions와 함께 작동하는 Marvis Minis는 사용자 행동을 시뮬레이션하는 디지털 트윈 기술입니다. 이 ‘가상 사용자’들이 실제 사용자의 행동을 흉내 내며 네트워크를 지속적으로 테스트하고 점검합니다. 예를 들어, 이들은 회사 Wi-Fi 네트워크에 로그인하거나 클라우드 애플리케이션에 접속하는 시도를 반복해 실제 사용자가 문제를 제기하기 전에 잠재적인 장애 요소를 사전에 찾아냅니다.
Marvis Minis는 일종의 네트워크 조기 경보 시스템 역할을 합니다. 예를 들어, 분주한 병원 환경에서는 이 디지털 트윈이 DHCP나 ARP 설정 오류를 탐지해 긴급 대응 시스템에 영향을 줄 수 있는 문제를 사전에 파악할 수 있습니다. 이상이 감지되면 Marvis Actions가 자동으로 개입해 해결 방안을 제시하거나, 필요 시 수정 조치를 시작합니다.
주니퍼의 AI 네이티브 네트워킹의 경쟁력
디지털 시대에 올바른 파트너를 선택하는 것은 매우 중요합니다. 주니퍼는 AI 네이티브 네트워킹 혁신에 집중하며, 단순히 기술 트렌드를 따라가는 것이 아니라 네트워크 운영 방식을 근본적으로 재정의하고 있습니다. 주니퍼의 접근 방식이 중요한 이유는 다음과 같습니다.
- 운영 효율성 향상: AI 기반 인사이트와 자동화된 프로세스를 통해 IT 팀은 끊임없는 문제 해결에서 벗어나 비즈니스 성장을 이끄는 전략적 과제에 집중할 수 있습니다.
- 복잡성 간소화: 주니퍼 솔루션은 기술 데이터를 명확하고 실행 가능한 권장 사항으로 전환해 전통적으로 복잡한 네트워크 관리 작업을 이해하기 쉽게 만듭니다.
- 선제적인 문제 해결: LEM과 같은 예측 모델과 Marvis Actions에 내장된 자동 복구 메커니즘은 다운타임을 줄이고 전반적인 사용자 경험을 향상시킵니다. 이는 쇼핑 성수기의 유통 매장이나 온라인 강의를 운영하는 대학 등 다양한 환경에서 효과를 발휘합니다.
- 보안 및 규정 준수 강화: 자동화와 지속적인 모니터링으로 취약점을 사전에 파악하고 해결해 업계 전반에 걸쳐 강력한 보안 태세를 유지합니다.
- 성능 저하 없는 지속 가능성 실현: 지속 가능성을 설계와 엔지니어링에 통합해 주니퍼 네트웍스의 최적화된 실리콘, 소형 폼팩터, AI 네이티브 전력 관리 기능은 성능을 저해하지 않으면서도 에너지 효율을 크게 개선합니다.
- IT 팀 역량 강화: 반복적인 작업을 스마트 자동화에 맡김으로써, IT 전문가들은 혁신, 최적화, 성장 전략에 집중할 수 있습니다.
주니퍼와 협력한다는 것은 단순히 네트워크 하드웨어와 소프트웨어를 구매하는 것이 아니라, 네트워크 스스로 이해하고 최적화하는 환경을 위한 미래에 투자하는 것입니다. 예를 들어, 의료기관 환경에서 네트워크 장애가 더 이상 IT 인력의 환자 진료 지원을 방해하지 않는 상황을 상상해보세요. 또는 대규모 할인 행사 중에도 네트워크가 문제를 미리 예측해 원활한 고객 경험을 보장하는 유통 체인을 떠올려 보세요. 주니퍼의 AI 네이티브 접근 방식으로 이러한 미래는 이미 현실이 되고 있습니다.
더 스마트하고 안전한 네트워크 미래로의 초대
자율적이고 스마트한 셀프드라이빙 네트워크를 향한 여정은 이제 시작입니다. 지금이야말로 디지털 환경을 혁신할 최고의 기회입니다. 의료, 유통, 대학 등 어떤 산업에서든 AI 기반 혁신이 네트워크 운영을 어떻게 변화시킬 수 있는지 알고 싶다면, 지금 주니퍼와 대화를 시작해 보세요.
주니퍼 AI 네이티브 네트워킹 솔루션이 업계를 어떻게 선도하고 있는지 지금 확인해 보세요. 데모 요청, 상담 예약, 또는 솔루션 맞춤화를 위한 대화를 원하시면 언제든지 연락 주십시오. 또한 최근 진행된 Mobility Field Day 13 프레젠테이션의 다시 보기 영상도 놓치지 마세요. 그리고 세계적인 혁신가 및 업계 리더들과 함께 AI의 혁신적인 힘에 대해 자세히 알아보는 The Q&AI Podcast 도 꼭 들어보시기 바랍니다.
