AI 시대, 네트워크 관찰가능성이 기업의 성공을 좌우한다
AI 도입과 네트워크 인프라의 중요성
기업들이 AI 애플리케이션을 도입하면서 데이터센터, 클라우드, WAN 엣지 전반에서 AI 트래픽 최적화에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 데이터센터 네트워크 혁신과 WAN을 통한 AI 트래픽 가속화에 많은 노력을 기울이고 있지만, 간과해서는 안 될 중요한 요소가 있습니다. 바로 네트워크 관찰가능성입니다. AI 워크로드는 지연, 패킷 손실, 혼잡에 매우 민감하며 예측 불가능한 트래픽 폭증을 유발할 수 있습니다. 따라서 네트워크 성능에 대한 심층적이고 실시간적인 관찰가능성 확보는 AI 프로젝트 성공의 필수 조건입니다.
네트워크 관찰가능성, AI 성공의 핵심 지표
엔터프라이즈 매니지먼트 어소시에이츠(EMA)의 연구 보고서에 따르면, 네트워크 관찰가능성 도구를 충분히 갖춘 기업은 그렇지 않은 기업보다 AI 네트워킹 전략에서 성공을 기대할 가능성이 5배 더 높습니다. 이는 네트워크 관찰가능성이 단순한 기술 업그레이드를 넘어, AI 프로젝트의 전략적 성공을 예측하는 중요한 지표임을 시사합니다. 관찰가능성 도구를 잘 갖춘 기업들은 AI CoE(center of excellence)를 운영하고, AI에 대한 상당한 IT 예산을 배정하며, 규제 준수 및 개인 정보 보호 위험에 대한 우려가 적은 경향을 보입니다.
하이브리드 환경에서의 관찰가능성 확보
AI 워크로드는 프라이빗 데이터센터, 퍼블릭 클라우드, 엣지 컴퓨팅 환경에 걸쳐 분산된 하이브리드 아키텍처에서 실행되는 경우가 많습니다. EMA는 이러한 AI 네트워크를 효과적으로 관리하기 위해 엔드투엔드 네트워크 관찰가능성이 필수적이라고 강조합니다. 특히 퍼블릭 클라우드 네트워크와 엔터프라이즈 네트워크를 연결하는 클라우드 인터커넥트에서의 관찰가능성 강화가 중요합니다. AWS, 애저, 구글과 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체뿐만 아니라, 새롭게 떠오르는 서비스형 GPU(GPU-as-a-Service) 제공업체에 대한 관찰가능성 확보도 중요한 과제입니다.
실시간 데이터와 텔레메트리의 필요성
AI 네트워크 관찰가능성을 확보하기 위해서는 네트워크 데이터를 수집하는 방식 자체를 최적화해야 합니다. 기존의 SNMP 폴링 방식은 실시간 모니터링에는 한계가 있습니다. AI 트래픽 폭증은 순식간에 발생하고 사라지기 때문에, 짧은 간격으로 장비를 폴링하는 것만으로는 포착하기 어렵습니다. 실시간 텔레메트리는 이러한 관찰가능성의 공백을 메워줍니다. 네트워크팀은 스트리밍 네트워크 텔레메트리를 도입하여 더욱 세밀한 메트릭을 확보해야 합니다. 또한 넷플로우(NetFlow), IPFIX 같은 네트워크 플로우 기술을 활용하여 거의 실시간에 가까운 데이터를 확보해야 합니다.
지능적인 분석과 AI 애플리케이션 식별
네트워크팀은 AI 네트워크에 맞춰 더 지능적으로 동작하는 관찰가능성 도구를 필요로 합니다. 예를 들어 관찰가능성 도구가 네트워크 트래픽에서 AI 애플리케이션을 식별할 수 있다면, 기업은 AI 애플리케이션 성능을 모니터링하고 AI 트래픽에 맞춰 네트워크를 최적화할 수 있습니다. 또한 AI 트래픽 혼잡을 예측하고 분석하거나, AI 트래픽 패턴에 특화된 이상 징후를 탐지하는 고급 분석 기능도 유용합니다. GPU 클러스터 단위의 트래픽 패턴을 분석하는 기능은 네트워크팀이 AI 애플리케이션 성능에 영향을 주기 전에 문제를 미리 예측할 수 있도록 도와줍니다.
결론: 관찰가능성은 AI 성공의 필수 조건
AI는 네트워크의 역할과 네트워크팀의 관리 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 실시간, 지능형, 포괄적인 네트워크 관찰가능성에 대한 투자는 AI 도입 성공의 핵심 요소입니다. AI 워크로드가 더욱 복잡해지고 규모가 커질수록 효과적인 관찰가능성 확보 여부가 기업의 혁신과 성장을 좌우하는 중요한 요소가 될 것입니다.
