네트워킹에 적용된 AI

AI를 활용해 네트워크 성능을 최적화하고 운영을 자동화하며 보안을 강화할 때 다양한 AI 도구와 기술을 사용합니다. 여기에는 다음과 같은 도구와 기술이 포함됩니다.

• 머신러닝(ML)은 방대한 데이터를 분석해 패턴을 찾아냅니다. ML 기술을 적용한 네트워킹 사례에는 네트워크 트래픽 이상 탐지와 과거 데이터를 기반으로 혼잡이나 잠재적 장애를 예측해 성능 병목을 막는 방법이 포함됩니다.
• 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터와 딥러닝 기법을 활용하여 텍스트를 생성, 합성, 조작하는 생성형 AI의 한 분야입니다. LLM을 활용한 AI 네트워킹 적용 분야는 인간 언어와 기술적 구성의 교차점에서 특히 빠르게 확장되고 있습니다. 이 적용 분야에는 네트워크 구성을 단순화하고 자동화하는 작업이 포함되며, LLM은 자연어 입력을 구조화된 구성 명령어나 템플릿으로 변환합니다. 또한 코드 생성과 네트워크 문서 작성 및 업데이트 작업도 더욱 효율적으로 만들고 있습니다.
• 기계 추론(MR)은 패턴 인식을 넘어 네트워크와 같은 복잡하고 변동성이 큰 환경에서 논리 기반의 의사결정을 실행합니다. MR 기술은 습득한 지식을 활용해 가능한 여러 단계를 모델링하고 최적의 행동 방침을 도출함으로써 AI 시스템이 단순 감시를 넘어 능동적이고 지능적인 관리자로 움직일 수 있도록 지원합니다. 네트워킹 분야 사례로는 혼잡 문제나 취약점에 대한 해결 전략을 제안하는 일을 들 수 있습니다.

AI가 핵심 네트워킹 기능 영역에서 통찰을 제공하고 성능, 보안, 효율성을 높이는 주요 방법은 다음과 같습니다.

• 네트워크 자동화. AI로 구성, 관리, 최적화 같은 일상적 반복 작업을 처리해 효율성을 높이고 사람의 실수를 줄입니다. 각 라우터나 스위치를 직접 설정하는 대신 AI 시스템이 분산 환경 전체에 구성 변경을 자동 적용하고 확인합니다.
• 예측 분석과 인사이트 제공합니다. AI 모델은 네트워크 상태, 사용자 행동, 트래픽 패턴에 관한 광범위한 데이터를 분석해 대역폭 수요와 성능 이슈를 미리 파악합니다. 과거 데이터와 현재 동향을 활용해 AI가 링크 혼잡 시점이나 장비 고장 가능성을 정확히 예측합니다.
• 성능 모니터링. AI는 성능 저하 신호를 신속하게 포착하고 특정 장치, 액세스 포인트, 스위치, 라우터 등 문제의 근본 원인을 명확히 파악할 수 있도록 상세한 인사이트를 제공합니다. AI는 잠재적 네트워크 문제를 나타내는 패턴과 변화를 실시간으로 감지해, 기기 운영자보다 먼저 문제를 알아차리도록 지원합니다.
• 네트워크 보안. AI가 위협 패턴을 분석하여 선제적으로 인사이트를 제공하고, 위협을 빠르게 식별하고 해결해 제로데이 공격을 탐지합니다. 자격 증명 무차별 대입 공격은 의심스러운 지역에서 로그인 실패가 급증하는 순간 바로 파악할 수 있으며, 공격이 새로운 방식이라도 대응 가능합니다.
• 지능형 라우팅과 확장성. AI가 적용된 네트워크는 부하를 실시간으로 조절하고 자원 할당을 최적화해 많은 트래픽도 효율적으로 관리합니다. 트래픽이 몰릴 때 AI가 덜 사용되는 경로로 트래픽을 유도하거나 추가 네트워크 자원을 즉시 가동해 성능을 유지합니다.

조직이 AI 워크로드와 애플리케이션을 지원하기 위해 AI 인프라를 도입하면서 네트워크 환경에 새로운 요구가 생깁니다. 이들 워크로드는 기존 네트워킹 솔루션의 한계를 훨씬 뛰어넘는 대역폭, 낮은 지연 시간, 즉각적인 반응성을 필요로 합니다. 우리는 이러한 변화를 따라가려면 현대 네트워킹이 진화해야 하며, 네트워크 성능 최적화를 위해 AI를 활용하는 것이 자연스러운 필수 과제임을 압니다.

예를 들어, AI 워크로드에 필요한 대용량 및 저지연 데이터 전송을 지원하기 위해 AI를 활용해 트래픽 관리를 개선하세요. AI 기반 네트워크 시스템이 실시간 트래픽 패턴을 모니터링하고, 혼잡 구간을 감지하며, 라우팅과 대역폭 할당을 유동적으로 조정합니다. 이 과정에서 컴퓨팅 클러스터와 데이터 파이프라인 전반의 성능을 최적화해 AI 데이터 트래픽 처리량을 높이고 지연 시간은 줄입니다.

AI는 네트워크 세분화를 지능적으로 자동화하여 네트워크 구간을 AI 클러스터와 일치시킵니다. AI 인프라는 종종 특정 작업에 전용된 분리된 GPU 클러스터로 구성됩니다. AI가 컴퓨팅 작업 부하, 트래픽 패턴, 애플리케이션 동작을 분석해 작업 부하 요구에 맞춰 네트워크 구간을 생성하거나 조정합니다. 수요와 부하 분산 목표에 따라 GPU 자원을 해당 구간에 동적으로 할당하거나 재배치할 수도 있습니다.