서비스 프로바이더(SP)는 자동화 자체를 위해 자동화에 투자하지 않습니다. 비즈니스 성과를 달성하는 것이 자동화 투자의 목적입니다. 결국 출시 시간 단축, 운영 복잡성 및 비용 감소, 보다 안정적이고 우수한 품질의 가입자 경험 등을 실현하기 위한 것입니다. 이제 트래픽 양이 폭발적으로 증가하고 오퍼레이터가 5G, 에지 클라우드, 사물인터넷(IoT), FWA(Fixed Wireless Access) 등의 새로운 기업용 및 소비자용 서비스를 도입함에 따라 자동화가 SP의 전략적 최우선 과제로 대두되었습니다. 이러한 증가 추세와 새로운 서비스 유형이 융합되는 공간이 가장 중요해졌습니다. 바로 Cloud Metro입니다.
그림 1: 네트워크 자동화의 원동력 – Heavy Reading
시장을 조사하면 네트워크 자동화가 구축되고 소비되는 방식을 근본적으로 혁신해야 할 필요성을 느끼게 됩니다. 실제로 시장 분석가들은 사내 네트워크 자동화 프로젝트의 70% 이상이 실패한다고 주장합니다. 또한 조직이 레거시 벤더 자동화 솔루션에 의존할 경우 실질적인 비즈니스 성과를 얻을 수 없습니다. 예를 들어, 최근 Heavy Reading 설문 조사에서 SP의 40%가 일반적인 자동화 프레임워크를 사용하는 것이 실제로 전송 네트워크에서 자동화를 채택하는 데 장애가 된다고 말했습니다.
주니퍼 네트웍스는 더 나은 방법이 있다고 믿습니다. 이 방법을 위해서는 다음 세 가지 핵심 원칙을 따라야 합니다.
- 빠른 속도: 사용하는 자동화 도구는 “최초의 비즈니스 성과를 거두기까지 걸리는 시간”에 중점을 두어야 하며 그 시간은 몇 년이 아니라 며칠이 되어야 합니다. 자동화를 통해 SP는 내부적인 운영 속도가 아닌 비즈니스 속도에 맞춰 움직일 수 있도록 지원해야 합니다.
- 오버헤드 최소화: 자동화 소프트웨어와 하드웨어를 구축, 운영, 지속적으로 업데이트하기 위해 자본 예산, 시간, 인력에 막대한 투자를 요구해서는 안 됩니다. 자동화를 통해 SP는 운영이 아닌 생산성에 집중할 수 있어야 합니다.
- 사용 용이성: 직원들이 광범위한 교육, 소프트웨어 개발 기술 없이도 네트워크 자동화를 아주 손쉽게 사용할 수 있어야 합니다. SP가 소프트웨어를 위해 일하는 것이 아니라 자동화 소프트웨어가 SP를 위해 일하도록 해야 합니다.
업계는 이러한 요구사항을 어떻게 이행할 수 있을까요? 주니퍼는 미래를 여는 네트워크 자동화가 클라우드에서 제공되고 인공 지능(AI) 기반이어야 한다고 생각합니다. 이는 다른 도메인에서 입증되었습니다. 이제 이 모델을 WAN(Wide-Area Network)에 적용할 때입니다.
오늘 주니퍼는 Paragon Automation as a Service의 출시를 발표했습니다. 이 솔루션은 단지 단순히 재창조된 네트워크 자동화 제품군이 아니라 재정립된 자동화 경험이라 할 수 있습니다. 또한 Cloud Metro와 네트워크 전반에서 보다 지속 가능한 비즈니스 운영을 위한 기반을 마련합니다.
Paragon Automation as a Service를 통한 미래 재정립
주니퍼는 Paragon Automation as a Service를 통해 다음과 같은 방식으로 자동화 경험을 재정립하고 있습니다.
- 클라우드로 제공. 가입하고, 로그인하고, 디바이스를 연결하고, 몇 분 안에 시작하기만 하면 됩니다. 하드웨어/소프트웨어 설치 오버헤드에 대해 염려할 필요가 없으며, 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있는 DIY 자동화를 구현하는 것보다 훨씬 빠릅니다.
- AI 기반. Paragon Automation 클라우드 인프라에는 내장 AI/머신러닝(ML) 데이터 및 교육 파이프라인과 WAN별 AIOps 사용 사례가 제공됩니다. SP는 기존 툴을 사용하여 인적 분석으로 찾지 못하는 WAN 문제를 발견하고 근본 원인을 파악하여 서비스 환경에 영향을 미치기 전에 해결할 수 있습니다. 또한 AI/ML을 통해 자동화 프레임워크는 매일 학습하고 시간이 지남에 따라 이러한 문제를 더 잘 예측할 수 있습니다.
- 네이티브 보장. Paragon Active Assurance 테스트 에이전트는 이제 모든 ACX7000 플랫폼에서 진화한 Junos OS Evolved에 네이티브로 포함되어 있습니다. 이러한 내장형 “경험 센서”는 가상 트래픽을 생성하여 네트워크 어디에서나 서비스/애플리케이션 품질을 측정합니다. Paragon Automation as a Service와 함께 SP는 경험 문제를 사전에 감지하고 해결할 수 있습니다. 이는 경험 최우선 네트워킹의 비전을 실현하는 또 다른 증명 포인트입니다.
- 신뢰성 보장. Paragon Automation as a Service는 SP가 세 가지 수준에서 네트워크 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 하드웨어 수준에서는 라우터에 내장된 TPM 2.0 칩에 연결된 고유한 장치 ID를 검증하여 정품 주니퍼 장비를 사용하고 있음을 보장합니다. 그런 다음 소프트웨어 수준에서 소프트웨어 무결성을 지속적으로 검사하고 마지막으로 네트워크 전체의 신뢰 점수를 계산하여 잠재적인 위험에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
- 사용 사례 기반. 이는 클라우드를 통해 제공되는 가치로, 필요한 만큼만 사용하고 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. SP가 즉각적인 비즈니스 문제를 해결하기 위해 한 가지 사용 사례만 자동화하면 된다면 Paragon Automation as a Service로 시작해보세요. 대부분의 벤더 및 DIY 솔루션과 같이 레거시 자동화 시스템의 구축 및 교육에 “올인”하거나 “불가능한 것을 시도”할 필요가 없습니다. Paragon Automation as a Service를 사용하면 소규모로 시작하여 빠르게 진행할 수 있습니다. SP는 계획, 조정, 탐지 및 보증, 최적화 사용 사례의 라이프사이클 전반에 걸쳐 자신만의 길을 선택할 수 있습니다.
- 직관적이고 단순함. 주니퍼 네트웍스는 UX 디자인의 모든 측면에서 마치 사용자의 마음을 읽는 것처럼 Paragon Automation as a Service를 사용하기 쉽게 만들었습니다. 첨단 UI는 계층화된 정보 아키텍처, 추천 엔진, 사용자의 작업 과정을 따른 시각적 가이드를 기반으로 합니다.
클라우드에서 자동화의 미래가 실현되는 이유는 무엇일까요?
비즈니스와 기술 관점에서 모두 클라우드를 사용하는 것이 타당하기 때문입니다. 전 세계 대부분의 소프트웨어가 클라우드 제공 SaaS 모델로 전환된 데는 이유가 있습니다. 바로 이것이 SP의 61%가 High Reading에 전송 자동화에 대한 새로운 설문 조사에서 클라우드 기반 네트워크 자동화를 원한다고 답한 이유입니다.
또한 Analysys Mason은 DIY/레거시 솔루션과 비교하여 SaaS 기반 자동화의 이점을 수량화했으며, SaaS의 가치는 놀라울 정도로 분명합니다.
- 비즈니스 이점:
- SaaS 플랫폼의 단순성은 대부분의 프로젝트에서 구축 시간을 50% 단축하여 시장 출시 기간을 단축하고 수익을 증대합니다.
- SaaS 자동화 플랫폼을 구축하면 SP는 기존 접근 방식보다 70% 더 빠르게 새로운 사용 사례를 추가할 수 있습니다.
- SP는 내부 개발에 비해 SaaS 기반 자동화 접근 방식을 통해 비용을 40% 절감합니다. 이는 자체 솔루션의 설치 및 유지보수를 위한 하드웨어, 인력, 운영 비용이 절감된 덕분입니다.
- 기술적 이점: 클라우드를 사용하면 혁신이 빠르게 이루어집니다. 기존 솔루션은 몇 달 주기로 개성 사항을 릴리스하는 반면 매주 소프트웨어 개선 사항을 릴리스합니다. AI에 관한 한, SP는 익명화된 데이터, ML 모델, 전 세계 네트워크의 지식을 집단적으로 활용할 수 있도록 클라우드를 사용하는 것이 타당합니다.
그림 2: 네트워크 자동화의 이점(DIY 대비) – Analysys Mason
벤더의 “빅뱅” 자동화 시스템이나 SP의 자체 DIY 시스템 등 오늘날의 일반적인 자동화 접근 방식과 비교할 때, 이러한 노력의 대부분은 다음 세 가지 원칙에서 실패하게 됩니다.
- 첫 번째 결과까지의 오랜 시간: 일반적인 자동화 솔루션을 모든 네트워크 도메인에 적용하려면 시간과 노력에 막대한 투자가 필요합니다. 종종 너무 광범위하고 복잡하기 때문에 시작부터 시작, 진화, 확장하기 어려우며 가장 중요한 비즈니스 성과 제공이 어렵습니다. 결국 SP는 몇 가지 긍정적인 성과를 볼 수 있지만 이를 빠르고 쉽게 달성할 수는 없습니다.
- 추가 오버헤드: 인프라를 구축, 배포, 관리하는 비용이 빠르게 증가합니다. 대부분의 경우 예산보다 훨씬 많은 비용이 소요되므로 ROI를 입증하기가 어렵습니다.
- 사용의 어려움: 기존 솔루션을 효과적으로 사용하려면 광범위한 교육과 기술이 필요합니다. 숙련된 직원이 드물고 직원 이탈률이 높은 경우 상황은 더 어려워집니다.
중요한 것은 클라우드를 통해 제공되는 AI 지원 네트워크 자동화 접근 방식은 훨씬 더 빠르고, 비용 효율적이고, 단순하고, 결과 중심적인 결과를 제공한다는 점입니다.
Cloud Metro 자동화
SP가 Cloud Metro 모델을 채택하여 가입자에게 더 많은 용량과 서비스 인텔리전스를 배포하면 메트로 네트워크 운영에 대한 과거의 접근 방식에 의존할 필요가 없습니다. SP가 원하는 것은 빌트인 보안, 서비스 보장, AIOps입니다.
그림 3: 메트로 네트워크 자동화를 위한 SP 요구 사항 – Heavy Reading
Juniper Paragon Automation as a Service를 Cloud Metro 플랫폼과 결합하는 것은 완벽한 압축 포장 솔루션입니다. SP는 임베디드 Active Assurance 센서와 빌트인 제로 트러스트 보안과 같은 온박스 요소와 Paragon Automation as a Service와 같은 오프박스 요소를 활용합니다. 이를 통해 라이프사이클 전반에 걸쳐 지속 가능한 Cloud Metro 운영을 구축할 수 있습니다.
- Day 0: Paragon Automation as a Service를 통해 수천 대의 Cloud Metro 디바이스를 며칠이 아니라 몇 분 만에 인증 및 온보딩하고 새로운 서비스를 더욱 신속하게 시작할 수 있습니다.
- Day 1: 내장된 경험 센서를 통해 Cloud Metro 서비스의 품질을 기본적으로 지원하고 규모에 맞는 하드웨어 및 소프트웨어 무결성을 검증하여 네트워크 신뢰를 구축합니다.
- Day 2 이후: Paragon Automation as a Service에 내장된 WAN AIOps를 통해 Cloud Metro 문제가 사용자 환경에 영향을 미치기 전에 문제를 찾아 해결하고 예측할 수 있습니다.
서비스 프로바이더는 그 어느 때보다 자동화를 구현하고자 합니다. 그러나 지금까지 대부분의 자동화 솔루션은 SP에게 필요한 결과를 제공할 수 없었습니다.
AI 지원 디바이스 온보딩 as a Service의 자동화 미래에 대한 한 가지 예인 Paragon Automation as a Service의 위력을 직접 확인하고 주니퍼가 즉시 오류 없이 보안 상태를 유지할 수 있도록 온보딩 프로세스를 재정립하는 방법에 대해 알아보세요.
미래에는 클라우드 방식의 AI 기반 자동화가 적합하며, 주니퍼의 초기 서비스는 2023년 초에 제공될 예정이며, 이제 곧 시작됩니다. 2023년 내내, 추가적인 사용 사례와 AI 주도의 대화 어시스턴트를 출시할 것입니다.
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