머신 러닝(ML)과 인공 지능(AI)이 SD-WAN의 핵심 기술인 이유
사용자와 애플리케이션을 안전하게 연결하기 위한 기술의 발전 속도와 트래픽 패턴의 급격한 변화를 고려할 때, SD-WAN은 이에 발맞춰야 합니다. 비정상적인 네트워크 동작이 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 자동으로 탐지하고 분석할 수 있는 새로운 도구를 지속적으로 개발 및 구축해야 합니다. 네트워크 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 이를 완화하고 예방하려면 네트워킹 전문가가 이러한 도구를 빠르게 이해하고 도입해야 합니다.
네트워킹 분야에서 가장 가치 있는 신흥 기술 중 하나인 머신 러닝(ML)은 변경 사항을 구축하는 시간을 절약하고 네트워크 문제를 보다 효과적으로 관리하며 새로운 상황에 지속적으로 자동으로 적응할 수 있도록 지원합니다.
인공지능(AI)과 머신러닝은 현재 보안을 포함한 광범위한 사용 사례에서 프로덕션에 사용되고 있습니다. 이러한 기술은 IT 운영에 빠르게 도입되어 인간이 기술과 상호 작용하는 방식을 크게 변화시키고 있으며, 보다 능동적이고 자동화된 접근 방식을 제공하고 있습니다.
인적 오류는 예기치 않은 네트워크 다운타임의 가장 흔한 원인 중 하나입니다. 자동화는 사람의 실수를 줄여주지만, 여전히 사람이 최종 결정을 내리는 경우 모든 실수를 없애주지는 못합니다. 또한 광역 네트워크(WAN) 문제 해결은 지금까지 관리자가 수많은 로그 파일과 알림을 살펴봐야 하는 지루하고 시간이 많이 소요되는 작업이었습니다. 네트워크 문제의 원인을 파악하고 해결하는 데 필요한 시간은 네트워크의 총소유비용에 크게 기여합니다. 기존 소프트웨어 정의 WAN(SD-WAN) 솔루션은 중앙 집중식 네트워크 관리를 제공하여 관리자가 문제를 더 빨리 찾을 수 있도록 도와주지만, 차세대 SD-WAN에 있는 ML 기반 기능은 문제가 발생하기도 전에 미리 예측할 수 있습니다. ML 기반 기능을 갖춘 오늘날의 차세대 SD-WAN 솔루션은 사람이 개입하는 것보다 훨씬 더 빠르게 환경 변화에 적응합니다.
인공 지능과 머신 러닝이 SD-WAN 솔루션에 내장되면 네트워크는 대규모 데이터 처리뿐만 아니라 네트워크 및 애플리케이션 성능에 대한 더 풍부한 이해를 얻을 수 있습니다. 기본적으로 네트워크가 더 스마트해집니다. 자동화, 머신 러닝, 인공 지능의 결합으로 사람의 개입을 최소화하면서 모니터링, 분석, 수정, 조정할 수 있는 자가 치유, 자율 주행 네트워크가 만들어집니다.
ML 기반 자율 SD-WAN의 3대 주요 기능
ML 기반 기능을 갖춘 차세대 SD-WAN 솔루션을 사용하면 세 가지 주요 이점을 통해 네트워크 운영을 간소화하고 성능을 개선할 수 있습니다:
- 네트워크에 대한 정확한 가시성과 네트워크 및 애플리케이션 성능에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 이는 문제가 발생했을 때 해결하는 데 도움이 되는 핵심 정보입니다.
- 다양한 이벤트가 네트워크, 애플리케이션 성능 및 보안에 미치는 영향을 분석한 후 네트워크 변경에 대한 지능형 경고 및 권장 사항을 포함한 스마트 분석 기능을 제공합니다.
- 자동화된 통계 분석을 통해 용량 계획을 간편하게 수립할 수 있습니다.
SD-WAN이 지속적으로 널리 채택됨에 따라 향후에는 머신 러닝의 사용을 모든 사용 사례로 확장하여 지점 연결에서 자동화된 운영으로 초점을 전환해야 합니다. 이를 통해 운영 비용을 절감하는 동시에 뛰어난 성능, 고가용성 및 유연한 대역폭, 풍부한 데이터 및 분석 기능을 기대할 수 있는 새로운 시대가 열립니다.
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