셀프드라이빙 네트워크(Self-Driving Network)로의 여정

셀프드라이빙 네트워크(Self-Driving Network)를 구축하는 데 가장 중요한 첫 번째 단계는 올바른 데이터를 확보하는 것입니다. 고품질의 관련성 있는 데이터는 AI 모델을 교육시켜 보다 의미 있고 정확한 인사이트를 생성합니다. 주니퍼는 10년 넘게 액세스 포인트, 라우터, 스위치, 방화벽, 타사 애플리케이션에서 텔레메트리를 수집하여 Marvis® AI 엔진을 학습해 왔습니다. 확장 가능한 마이크로서비스 클라우드에 중앙 집중화된 이 데이터는 주니퍼의 AI 네이티브 네트워킹(AI-Native Networking) 플랫폼인 Mist™를 구동하여 고급 AIOps를 제공합니다. AIOps는 운영을 간소화하고 보다 나은 결과를 이끌어내는 선제적 인사이트, 지침에 따른 권장 사항 및 셀프드라이빙 작업을 제공합니다.

관련 데이터를 유용한 인사이트로 변환하면 IT 팀은 네트워크 성능에 대한 가시성과 맥락을 확보할 수 있습니다. Marvis는 이 단계에서 사용자 경험에 대한 인사이트를 제공하고 문제 발생 시 근본 원인을 신속하게 파악합니다. 이를 통해 IT 팀이 문제를 사전에 발견하고 보다 빠르게 해결할 수 있으므로, 문제 해결에 걸리는 시간이 줄어들고 최종 사용자 경험에 영향을 미치는 문제를 방지할 수 있습니다.

권장 사항은 네트워크 성능을 개선할 수 있는 실행 가능한 제안을 제공하여 데이터 기반 인사이트를 한 차원 끌어 올려 줍니다. 주니퍼의 Marvis® AI Assistant는 모든 네트워킹 도메인에서 근본 원인 분석을 제공하고 빠른 해결을 위한 조치를 권장하는 탁월한 능력을 제공합니다. Marvis Actions는 네트워크 전반에서 가장 중요한 성능 문제를 자동으로 표시해 IT 팀이 어디에 우선 집중해야 할지 정확하고 직관적으로 판단할 수 있도록 도와줍니다.

이 단계에서는 네트워크가 인간의 개입 없이 문제를 해결하기 시작합니다. 현재 Marvis AI Assistant는 이미 이를 실현하고 있습니다. 권한이 부여되면, Marvis는 VLAN 오류 구성, 네트워크 루프, 정책 업데이트 및 펌웨어 적합성 확인과 같은 자동화 작업을 자율적으로 해결할 수 있습니다. 이러한 자동 복구 기능은 다운타임을 줄이고 IT 리소스의 부담을 덜어주어 팀이 우선 순위가 더 높은 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.

마지막 단계는 인간의 개입 없이 스스로 운영되는 완전 자율 단계인 완전 셀프드라이빙 네트워크(Self-Driving Network)입니다. 문제를 자율적으로 해결하고 성능을 자동으로 최적화하여 사용자가 연결할 때마다 탁월한 경험을 제공합니다. 대부분의 운영 업무를 처리하고 네트워크 문제를 완화 및 사전 예방적으로 해결함으로써 IT 팀은 비즈니스에 기하급수적인 가치를 더하는 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.