훌륭한 와인이 훌륭한 포도에서 탄생하는 것처럼, 훌륭한 AI에는 훌륭한 데이터가 필요합니다. AI 네이티브 네트워크 는 적절하고 훌륭한 데이터를 기반으로 구축됩니다. 이번 블로그 게시물에서는 주니퍼의 Self-Driving Network™ 여정 중 1단계에 해당하며 지능형 AI 기반 네트워크의 중요한 요소인 데이터에 관해 이야기합니다.
업타임에서 사용자 경험까지
전통적인 네트워크 관리는 업타임, CPU 사용량, 메모리, 대역폭과 같은 네트워크 디바이스의 기본 지표를 모니터링하는 데 중점을 둡니다. 하지만 주니퍼는 이게 전체적인 그림의 절반에 불과하다고 생각합니다. 주니퍼는 단순히 네트워크 가동을 유지하는 것에 그치지 않고 네트워크의 모든 사용자에게 탁월한 엔드투엔드, 클라이언트에서 클라우드까지의 경험을 보장하는 데 중점을 두고 있습니다. 주니퍼는 단순히 “네트워크가 가동 중인가?”만을 묻지 않습니다. 주니퍼는 “사용자의 네트워크 경험이 어떤가?”를 묻습니다. 이러한 사용자 중심 철학은 데이터 수집과 분석에 대한 주니퍼의 전반적인 접근 방식을 이끌어 갑니다. 주니퍼는 사용자 경험 기록부터 시작합니다. 즉, 사용자의 네트워크 경험이 어떤지에 대한 실시간 인사이트를 포착한 다음, 데이터 과학을 활용하여 사용자 경험을 예측하고 최적화합니다. 궁극적으로 네트워크의 가치는 사용자의 역량을 강화하고 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 능력에 있습니다. 이는 셀프드라이빙 네트워크를 향한 여정 의 각 단계를 지원하는 데 매우 중요한 요소입니다.
협업의 강력한 힘
그렇다면 주니퍼는 사용자 경험을 최적화하기 위해 어떻게 관련 데이터를 수집할까요? 모든 것은 데이터 과학자가 고객 성공 팀과 긴밀히 협력하는 것에서 시작됩니다. 고객 성공 팀은 도메인 전문가이자 기업 고객의 대리인입니다. 고객 성공 팀은 그 누구보다도 고객이 실질적으로 직면한 문제를 더 잘 이해합니다. 따라서 이러한 협업은 필수적입니다. 고객의 구체적인 문제점과 사용 사례를 이해함으로써, AI 모델의 훈련과 개선에 가장 가치 있는 데이터를 파악할 수 있습니다.
이러한 깊은 이해를 통해 우리는 진정으로 효과적인 솔루션을 구축할 수 있습니다. AI 벤더의 데이터 과학 팀과 고객 성공 팀이 자체 클라우드 AIOps 솔루션을 활용하여 협업하지 않는다면 아직 AI 여정을 시작하지 않았다고 해도 과언이 아닙니다. 그들은 기술과 실제 적용 사이의 중요한 연결 고리를 놓치고 있기 때문입니다.
실시간 데이터에서 실시간 인사이트 도출
고객의 요구 사항을 명확하게 이해하면, 마이크로서비스를 실행하는 클라우드 아키텍처로 텔레메트리 데이터를 전송하도록 최적화된 네트워크 디바이스에서 실시간으로 리치 데이터를 수집하는 데 집중할 수 있습니다. 주니퍼는 10년이 넘는 기간 동안 액세스 포인트(AP), 라우터, 스위치, 방화벽, 클라이언트 디바이스에서 데이터를 수집하고 정제해 왔습니다. 예를 들어, 주니퍼는 AP에서 텔레메트리를 스트리밍하여 150개가 넘는 실시간 무선 사용자 상태를 수집합니다. 이러한 지속적인 텔레메트리 스트림은 클라우드에 집계되어 Mist AI™에 의해 분석됩니다. 바로 여기에서 진정한 마법이 일어납니다. Mist AI는 이 리치 데이터 세트를 분석하여 IT 팀에 즉각적이고 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 또한 폐루프 고객 서비스 피드백을 통해 지속적으로 학습하고 개선하여 점점 더 정확한 인사이트와 권장 사항을 제공합니다.
데이터 생태계 확장
하지만 주니퍼는 여기에서 멈추지 않습니다. 강력한 파트너 생태계 와 100% 개방형 API를 통해 더 많은 소스에서 데이터를 수집함으로써 기능을 더욱 강화하고 인사이트를 확장할 수 있습니다. 예를 들어, Marvis® Application Experience Insights는 Zoom과 Microsoft® Teams의 회의 데이터를 주니퍼 네트워크와 통합하여 영상 품질 저하의 근본 원인을 명확히 파악할 수 있으며, 심지어는 통화가 시작되기 전에 통화 품질을 예측할 수도 있습니다. 이러한 선제적 접근 방식은 사용자에게 탁월한 협업 경험을 보장할 뿐 아니라 IT 팀이 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 지원합니다.
다음 단계: 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환
클라우드에 올바른 데이터가 있으면 진정한 마법이 시작됩니다. 즉, 해당 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하는 것입니다. 다음 블로그 게시물에서는 원시 데이터를 셀프드라이빙 네트워크를 구동하는 인텔리전스로 변환하여 선제적인 문제 해결, 최적화된 리소스 할당, 그리고 궁극적으로 우수한 사용자 경험을 지원하는 하는 방법을 살펴보겠습니다.
귀사는 셀프드라이빙 네트워크를 향한 여정에서 어느 단계에 있습니까? 어떤 단계이든, 주니퍼는 귀사가 다음 단계로 도약하는 과정을 도와드릴 수 있습니다.
이 시리즈의 추가 블로그
