By Hanmin Jo, SE 조한민 과장
대한민국의 정보통신 산업은 운영에 AI를 더 많이 활용하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이 시장은 전통적으로 신기술을 빠르게 받아들여 왔을 뿐만 아니라, 시장을 형성하는 압력이 매우 강하다는 점에서도 다른 시장과 차별화됩니다. AI에 대한 포부, 높아지는 보안 기대치, 그리고 갈수록 단호해지는 규제 환경이 맞물리면서 사업자들은 네트워크 구축 및 운영의 토대를 재고해야만 하는 상황에 직면했습니다.
기존 운영의 한계를 드러내는 AI 기반 수요
대한민국 사업자들은 국내 기업과 소비자들의 요구에 따라 대규모 언어 모델과 AI 플랫폼에 투자합니다. 동시에, AI 워크로드가 증가하면서 새로운 형태의 네트워크 수요가 등장하고 있습니다.
AI가 여러 서비스에 내재하면서 네트워크 트래픽의 본질도 변화하고 있습니다. 워크로드는 한층 역동적이고 분산되어 있으며, 지연 시간과 성능 변동성에 더 민감합니다. 데이터 흐름은 더 이상 예측 가능한 노스-사우스(North-South) 패턴에 머무르지 않습니다. 대신 데이터 센터, 에지 환경, 코어 인프라 전반에 걸쳐 이스트-웨스트(East-West) 방향으로의 이동이 늘고 있습니다.
이러한 변화는 구조적인 난제를 드러냅니다. 네트워크는 지능형 시스템처럼 행동하도록 요구받지만, 여전히 훨씬 더 정적인 환경을 위해 고안된 운영 모델로 관리되고 있다는 것입니다.
이러한 간극을 메우려면 단순히 기존 시스템에 분석을 덧붙이는 것만으로는 부족하며 정확한 데이터, 도메인 인식, 네트워크 전반의 동작을 연관 짓는 능력을 갖춘 운영 모델이 필요합니다.
AIOps를 통한 가시성 및 운영 조율
서비스 공급자 네트워크의 맥락에서 AIOps는 AI와 머신 러닝을 네트워크 운영에 적용해 문제 감지, 이해 및 해결 방식을 개선하는 것을 의미합니다. 그러나 모든 AIOps 접근법이 유의미한 성과로 이어지는 것은 아닙니다. 일반적인 솔루션은 기저의 네트워크 도메인을 충분히 이해하지 못한 채로 방대한 양의 데이터를 분석하는 경우가 많아, 실행 가능한 통찰력을 도출하는 데 한계가 있습니다.
Ciena는 Navigator Network Control Suite를 통해 문제가 생겼을 때 이에 대응하는 작업 흐름에서 벗어나, 보다 예측 가능한 운영으로 나아가는 길을 제시합니다. 시스템은 명확한 지침을 제시하여 복잡성을 관리하는 데 필요한 수작업을 줄여 줍니다.
이러한 방식은 광, IP, 서비스 계층의 원격 측정을 한눈에 볼 수 있도록 함으로써, 사업자에게 네트워크 전반에서 문제가 어떻게 발생하고 전파되는지 이해하는 데 필요한 맥락을 제공합니다.
보다 심화된 시나리오의 경우, Ciena의 AIOps 접근법은 사업자가 잠재적인 성과를 평가하고 운영 위험을 줄이는 데 도움이 되는 시뮬레이션 및 계획 기능을 지원합니다.
네트워크의 역할을 새롭게 정의하는 주권 AI
대한민국이 국내 기반 개발에 중점을 두면서 데이터의 처리, 전송, 관리 방식에 대한 추가적인 요건이 생겨났습니다. 목표는 단순한 AI의 구축이 아니라 데이터에 대한 통제력을 유지하고, 현지 요건에 부합하며, 국가 경쟁력을 뒷받침하는 방식의 구축입니다.
이러한 포부는 네트워크 인프라에 직접적인 영향을 미칩니다. 대규모 AI 학습 및 추론에는 컴퓨팅 클러스터, 스토리지 시스템, 그리고 분산된 엔드포인트 간의 고용량 저지연 연결성이 필요합니다. 동시에 사업자들은 이러한 환경 전반에서 데이터가 어떻게 이동하는지 지속적으로 명확히 파악할 수 있어야 합니다.
이는 네트워크가 독립적인 여러 도메인의 집합이 아니라 하나의 통합된 시스템으로서 동작해야 함을 분명히 보여줍니다.
이러한 맥락에서 다중 계층 가시성은 필수적인 요소입니다. 사업자들은 광 및 IP 계층 전반에서 트래픽이 어떻게 동작하는지 이해함으로써 자원 활용을 최적화하고, 용량을 한층 효과적으로 관리하며, 분산된 AI 워크로드를 지원할 수 있습니다.
규제를 통한 가시성과 통제의 중요성 강화
대한민국의 규제 요건은 투명성, 서비스 안정성, 운영 책임성을 한층 더 강조합니다. 사업자들은 이러한 기준을 충족하는 것은 물론, 그 준수 여부를 투명하고 감사 가능한 방식으로 입증해야 합니다.
이로써 가시성은 내부 최적화 도구를 넘어 핵심 운영 요건으로 자리 잡고 있습니다. 네트워크 전반의 지속적인 관측 가능성은 사업자가 성능 추이를 확인하고, 이상 상태를 추적하며, 네트워크 동작과 운영 작업에 대한 상세한 기록을 유지할 수 있도록 합니다. 이러한 수준의 통찰력을 확보하면 규제상의 기대치를 충족하면서도 운영 효율성까지 높일 수 있습니다.
자율적이고 신뢰할 수 있는 네트워크를 향하여
오늘날 대한민국에서 나타나는 움직임은 업계 전반의 궤적을 반영합니다. AI로 인해 네트워크의 전략적 중요성이 높아지고 있지만, 그만큼 네트워크에 대한 요구 사항도 늘어납니다. 복잡성은 심화하고, 보안 위험은 진화하며, 규제상의 기대치는 확대되고 있습니다.
이러한 난관을 헤쳐나가려면 점진적인 변화만으로는 충분하지 않습니다. 지능적이고 적응력이 뛰어나며, 고도의 자율성을 가지고 작동할 수 있는 네트워크로 전환해야 합니다.
Ciena의 AIOps 기능은 이러한 전환을 위해 설계되었습니다. 이러한 기능은 사업자가 사후 대응적인 운영에서 예측적이고 자동화된 모델로 나아가는 데 도움이 되며, AI 기반 환경에 필요한 고도의 가시성 및 책임성까지 지원합니다.
대한민국처럼 통신의 미래가 실시간으로 펼쳐지는 시장에서, 이는 먼 미래의 이야기가 아니라 앞으로 다가올 변화의 토대입니다.