지난 몇 년 동안 기존 WAN 모델은 극적인 변화를 겪었습니다. 팬데믹 이전에는 사무실에서 근무하는 직원들을 다양한 규모, 유형, 정교함을 갖춘 몇 개의 회사 데이터센터에 분산된 정보 및 애플리케이션에 연결하는 데 널리 사용되었습니다.
오늘날에는 모든 직원이 언제 어디서나 제한이나 서비스 저하 없이 업무를 수행할 수 있는 환경을 기대합니다. 오늘날의 현대적인 IT 및 네트워킹 환경에서는 이러한 클라우드 중심 세계와 이에 수반되는 모든 것을 지원해야 합니다. WAN은 현대 기업을 지원하도록 진화해야 하며, 인공지능(AI)이 이를 지원할 수 있습니다.
복잡성 해결하기
네트워크 트래픽과 서비스에 대한 가시성과 제어는 WAN의 대표적인 특징 중 하나입니다. 중요한 트래픽의 경로를 지정하고 필요할 때 필요한 위치로 전송하려면 이러한 인사이트와 제어 기능이 필요합니다. 네트워크 트래픽과 성능을 최적화하면 최종 사용자 경험을 보호하고 만족을 보장하는 데 도움이 됩니다.
오늘날의 네트워크가 점점 복잡해지고 있다는 사실은 의심의 여지가 없습니다. 장치 대수와 연결 수가 천문학적으로 증가했으며, 이에 따라 네트워크 관리도 개선해야 합니다.
일반적인 네트워크 팀이 감당할 수 있는 것보다 훨씬 빠른 속도로 확장하고 있기 때문에, 이미 복잡해진 오늘날의 네트워크 구조를 처리하고 조직이 실시간으로 확장을 관리하려면 AI를 도입해야 합니다.
트래픽 라우팅 개선
주니퍼 네트웍스는 오늘날의 네트워킹 성공 여부는 최종 사용자에게 제공되는 경험을 기준으로 판단해야 한다는 점을 알고 있습니다. 정보와 애플리케이션을 지연 없이 즉시 사용할 수 있나요? 영상 통화 시 지연이 발생하거나 사용자 경험이 저하되나요? 직원이 네트워크를 통해 효과적으로, 효율적으로 근무할 수 있나요, 아니면 오히려 업무 수행에 방해를 받나요?
AI는 이러한 측면에서 큰 도움이 될 수 있습니다. 적절한 트래픽을 우선 처리하고 더욱 효율적으로 라우팅하여 긍정적인 최종 사용자 경험을 강화하고 보호할 수 있습니다. AI는 특정 유형의 트래픽을 우선 처리하도록 통합할 수 있으며, 이에 따라 성능 저하나 기타 문제의 징후를 파악하고 네트워크팀에 알리거나 자동으로 수정할 수 있습니다. 시간 경과에 따라 이러한 변수에 대한 AI의 이해도가 점점 높아지며, 이에 따라 AI는 일반적인 상황의 원인과 효과를 이해하여 예측에 기반한 작업을 수행하고 미리 조정을 수행할 수 있습니다.
네트워크, 서비스 레벨 요건, 사용자의 요구사항, 최선의 트래픽 경로를 이해하고 이 모든 것을 동시에 최적화하기는 쉽지 않습니다. 문제에 AI를 적용하면 문제를 훨씬 쉽게 관리할 수 있어 네트워크팀은 더 많은 시간을 중요한 업무에 투자할 수 있습니다.
운영 개선
IT와 네트워킹 팀은 조직의 네트워크 운영과 관련된 세부 사항으로 인해 어려움에 빠질 수 있습니다. 트래픽 경로 선택, 보안 알림 검토, 문제 분야 해결 등이 이러한 사항에 속합니다. 네트워크 팀에 대한 요구사항이 점점 증가함에 따라, 네트워크를 활용하여 업무를 더욱 효율적으로 수행해야 할 필요도 증가합니다. AI를 적용하면 끊임없이 증가하는 복잡한 네트워크 관리에 도움이 될 뿐 아니라 설정 및 수리 측면에서도 속도를 높일 수 있습니다.
AI는 프로비저닝 단계를 지원하여 네트워크 팀이 장비 롤아웃을 최적화하도록 지원하는 동시에 새로운 사이트나 서비스를 시스템에 연결하려는 비정상적인 시도를 알려줍니다. AI는 이러한 연결 시도를 격리하고, 알리고, 저지하면서 새롭게 추가된 장비 또는 기능을 기준으로 새로운 정책 정의를 조정 및 롤아웃할 수 있습니다.
문제를 빠르게 진단 및 수리하는 능력 역시 AI를 네트워크에 적용해야 하는 또 다른 이유입니다. 문제가 발생하거나 알림이 울리면 네트워킹팀은 이 알림이 즉시 해결해야 하는 심각한 문제인지 파악하기 위한 작업에 착수합니다. 그 다음에는 문제의 근본 원인을 탐색, 격리 및 해결해야 합니다. 하지만 기업의 네트워크가 계속 성장하고 확장함에 따라 문제가 증가하고 알림도 이에 따라 늘어난다는 점이 풀어야 할 과제입니다. 내부 네트워킹팀의 규모가 기업 네트워크 확장에 맞추어 성장하는 경우는 매우 드뭅니다. 즉, 조사하고 관리해야 하는 알림의 양이 감당 불가능할 정도에 도달한다는 뜻입니다.
AI는 알림을 검토하면서 문제가 심각한지, 나중에 처리해도 되는지, 또는 오탐인지에 따라 우선순위를 지정합니다. 또한 잘 학습된 AI는 네트워크의 대역폭 증가와 같은 문제를 스스로 조정하고 해결할 수 있습니다. 운영 프로세스에 AI를 적용함으로써 얻는 강력한 장점 중 하나는 문제 해결 소요 시간을 단축할 수 있다는 점입니다. 이전까지만 해도 네트워크팀은 알림을 통해 문제에 대해 막연한 정보만 얻을 수 있었습니다. AI는 지연이 발생하는 이유나 화상 통화가 끊어지는 이유 등 문제의 정확한 본질을 팀에게 안내하고 진행해야 할 수리 지침을 안내합니다.
롤아웃과 관리를 간소화하면 네트워크팀의 시간을 소진하는 반복적인 작업을 제거함으로써 가치 창출 시간과 수리 시간을 단축할 수 있습니다.
Mist AI 기반 주니퍼 SD-WAN
주니퍼 AI 기반 SD-WAN 기술을 활용하면 오늘날의 현대적인 네트워크에 이러한 AI를 적용하고 최종 사용자와 IT 사용자 경험을 모두 개선할 수 있습니다. AI가 조직이 더 효과적으로 빠르게 업무를 수행하도록 지원하는 방법을 자세히 알아보려면 다음 온디맨드 웨비나 SD-WAN 재정의 웨비나 시리즈 1부: SD-WAN의 AI 적용 사례(John Burk, Nemertes Research)를 시청하십시오.
또한 AI 기반 SD-WAN을 실제로 사용하는 모습을 유럽, 중동 및 아프리카 및 미주에 적합한 시간대에 진행하는 주니퍼의 격주 웨비나에서 확인하십시오.
