오늘날 AIOps(네트워크 운영에 AI 기술을 적용한다는 의미)는 널리 사용되는 용어이지만, 범용 AIOps 솔루션은 IP/광 네트워크 환경에서 사실상 한계를 드러내고 있습니다. 이번 블로그에서 제품 라인 관리 부문 시니어 디렉터 Erik McLaughlin은 의미 있는 AIOps 구현을 위해 왜 전문화된 다중 계층 도메인 지식과 제어 능력이 필수 요소인지를 설명합니다.

오늘날 네트워킹 환경에서 AIOps라는 말은 일종의 만능 키워드로 변했습니다. 거의 모든 플랫폼이 더 스마트한 운영, 빠른 문제 해결과 효율성 향상을 가져다준다고 주장합니다. 하지만 그런 업계의 목소리가 커질수록 각종 AIOps 솔루션의 가치가 제각각이라는 사실이 점점 더 명확해지고 있습니다.

망 운용, 엔지니어링 및 계획 부문의 리더들에게 진짜 과제는 솔루션이 AI를 사용하느냐가 아니라, 그 AI가 운영 대상인 네트워크를 진정으로 이해하고 있는지입니다. 범용 AIOps와 도메인 인식형 AIOps의 차이점은 곧 점진적인 최적화와 실질적인 운영 혁신 사이의 차이점을 의미합니다.

범용 AIOps의 한계

많은 AIOps 플랫폼은 수평적이고 광범위한 접근 방식을 취합니다. 즉, 기본 네트워크 도메인에 대한 깊은 이해 없이 대량의 데이터에 범용 ML(머신러닝) 기법을 적용합니다. 이 방식은 과도한 경보로 인한 노이즈를 줄이거나 이상 징후를 찾아내는 데는 도움이 될 수 있지만, 네트워크가 복잡해지고 다중 계층화되고 공급업체별 특성이 구체적일수록 한계에 부딪히는 경우가 많습니다.

서비스 공급자 네트워크는 그 이상을 요구합니다. 광, IP, 서비스 계층에 대한 컨텍스트가 없고 계층 간의 동작을 상관 관계를 파악할 수 있는 능력이 없다면 AI는 부분적인 통찰력만 제공할 뿐입니다. 그 결과 진단이 수반되지 않는 감지 기능과 확신할 수 없는 자동화에 그치게 됩니다.

도메인 컨텍스트와 데이터 품질이 중요한 이유

효과적인 AIOps는 고충실도 텔레메트리, 도메인 심층 전문 지식, 통합된 다중 계층 데이터 모델에서 시작합니다. 이러한 토대 없이는 아무리 고급 알고리즘이라도 정확하고 적절하며 실행 가능한 통찰력을 제공하기 어렵습니다.

Ciena의 다중 계층 네트워크 컨트롤러인 Navigator NCS(Navigator Network Control Suite)는 이러한 원칙을 중심으로 설계되었습니다. AIOps를 단순히 나중에 덧붙이는 분석 계층으로 취급하지 않고, 지능성을 Navigator NCS의 토폴로지, 성능 및 서비스 보기에 기본적으로 내장했습니다. 이 접근 방식은 도메인 인식 분석과 풍부한 시각적 컨텍스트를 결합하여 더 빠른 의사 결정과 확신 있는 행동을 가능하게 합니다.

Not all AIOps are created equal

Navigator NCS는 공통 다중 계층 데이터 모델을 통해 다음과 같은 기능을 수행합니다.

  • 계층 간 상관 분석: 광, OTN(광 전송 네트워크), 이더넷, IP 및 서비스 계층은 복잡하게 상호 작용합니다. Navigator NCS는 이러한 기술 전반의 텔레메트리를 상관 분석하여 범용 AIOps 플랫폼이 놓치기 쉬운 근본 원인과 연쇄적인 영향을 드러냅니다.
  • 총체적 네트워크 이해: Navigator NCS는 다중 계층 인사이트를 통합함으로써 숨겨진 상호 의존성을 드러내고 단기 운영을 장기 전략에 맞추는 의사 결정을 지원합니다.

일상적인 작업 흐름에 더해진 지능성

인사이트는 실용적이어야만 가치가 있습니다. Navigator NCS는 UI 우선 접근 방식을 취하여 네트워크 엔지니어와 계획자가 매일 사용하는 작업 흐름에 지능성을 바로 적용합니다. Navigator NCS는 UI 우선으로 구축되었습니다. 즉, 지능성은 별도의 대시보드로 나중에 나타나는 것이 아니라, 네트워크 토폴로지 및 서비스 보기와 함께 설계되었습니다. 이를 통해 복잡한 동작을 시각화하고 계층 간 상호 작용을 탐색하며 데이터 과학이나 AI에 대한 심층 전문 지식 없이도 조치를 취하기가 수월합니다. 또한 새로운 운영 사용자가 더 빨리 숙달할 수 있도록 돕습니다.

명확한 권장 사항, 직관적인 시각화 및 대화형 탐색 도구는 팀이 네트워크에서 무엇이 일어나고 있는지 외에도 그것이 왜 일어났으며 어떻게 대처해야 하는지를 파악하도록 돕습니다. 또한 이렇게 내장된 지능성은 정보를 시각적으로 전달할 뿐만 아니라 Navigator NCS의 노스바운드(상향) API를 통해서도 사용할 수 있습니다. 그러면 운영 스택의 상하부를 원활하게 통합하고 자동화할 수 있습니다.

Navigator NCS가 특정 네트워크 도메인 내에서 자율적으로 운영되는 데 필요한 상세 지식과 제어 기능을 갖추고 있다는 점을 고려할 때, Ciena는 이 솔루션이 향후 AI 에이전트로 작동하며 상위의 종단 간 OSS(운영 지원 시스템) 에이전트 기반 AI 프레임워크와 노스바운드로 상호 작용할 수 있는 잠재력을 갖췄다고 전망합니다.

Not all AIOps solutions are created equal

그림 1: Navigator NCS로 상관 관계를 분석한 다중 계층 인사이트의 직관적인 시각화

경보 감소 그 이상의 가치

경보 감소는 종종 AIOps의 주요한 가치로 언급됩니다. 물론 경보 감소도 중요하지만 이는 시작일 뿐입니다. 진정한 운영 지능성은 그 이상의 가치를 지닙니다. 즉, 팀이 문제를 예측하고 근본 원인 분석을 가속화하며 네트워크 성능을 지속적으로 최적화하도록 지원합니다.

팀은 도메인 인식 Navigator NCS AIOps 솔루션으로 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 서비스에 영향을 주기 전에 패턴과 이상 징후를 선제적으로 식별
  • 계층 간 상관 분석을 통한 근본 원인 분석 가속화
  • 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 통해 MTTR(평균 복구 시간) 단축
  • 예측 분석을 사용하여 계획 정확도 향상
  • 지능형 자동화를 통한 운영 효율성 증대
  • 고품질 서비스를 유지하기 위한 네트워크 성능 최적화
  • 구축된 네트워크 자산에서 더 많은 용량 추출
  • 네트워크 동작을 예측하여 적재적소에 선제적으로 용량 구축

이는 이론적으로만 가능한 AI 기능이 아니라, 서비스 공급자 네트워크의 현실에 맞춰 설계된 실질적이고 일상적으로 활용할 수 있는 기능입니다.

일반 AIOps가 놓치는 것과 Navigator가 줄 수 있는 것

환경 조건 때문에 광 신호 품질이 저하되는 상황을 가정해 보십시오. 범용 AIOps 플랫폼은 이상 징후를 표시할 수 있지만, 광 도메인 인식이나 서비스 상관 분석 기능이 없으면 영향이나 해결 방법에 대한 한정적인 가이드만 제공합니다. Navigator NCS는 그보다 더 나아갑니다. 신호 레벨 가시성, 도메인별 알고리즘, 공통 다중 계층 데이터 모델을 결합하여 문제를 식별할 뿐만 아니라, 물리적 노후화와 상위 계층 서비스 영향 사이의 관계를 파악하여 시정 조치를 제안합니다.

Navigator NCS의 디지털 트윈 기능은 이를 더욱 확장하여 다양한 조건에서 네트워크 동작을 시뮬레이션합니다. 팀은 실제 네트워크를 변경하기 전에 잠재적 해결책을 평가하고 결과를 예측하며 최선의 조치를 택할 수 있습니다. 수십 년의 실무 노하우를 가진 노련한 Ciena 엔지니어들이 신뢰하는 것과 동일한 모델과 가정을 사용하여 실제 네트워크에 변경 사항을 적용하기 전에 먼저 결정을 테스트해볼 수 있는 것입니다.

결론

AIOps 솔루션들은 대동소이하지 않습니다. 서비스 공급자 네트워크의 경우 그 차이는 데이터, 도메인 지식, 실행 가능한 인사이트의 깊이로 결정됩니다. Ciena의 Navigator NCS AIOps 접근 방식은 광 및 IP 네트워크에 특화된 상태로 설계되었으며, 공통 다중 계층 데이터 모델, 네트워크 디지털 트윈 혁신, UI 우선 설계를 지능성의 토대로 삼았습니다. 그 결과 자동화를 넘어 진정한 확신과 제어력을 제공하는 운영 지능성을 실현했습니다.

AIOps 솔루션을 평가할 때 다음과 같은 핵심적인 질문을 던져보십시오.

  • 이 솔루션이 내 네트워크를 제대로 이해하고 있는가?
  • 단순한 경보가 아니라 실행 가능한 지능성을 제공하는가?
  • 우리 팀이 미래의 자율 운영에 대비하도록 해주는가?

Ciena는 올바른 AIOps 솔루션이 단순한 운영 개선을 넘어 전략적인 비즈니스 이점을 제공한다고 믿습니다.