디지털화의 가속화와 기업 데이터의 기하급수적 증가로 네트워크는 단순한 기술 인프라를 넘어 브라질 기업의 운영 및 전략에 필수적인 중심지로 자리 잡았습니다. 가트너의 최근 데이터에 따르면 2027년까지 브라질 대기업의 70% 이상이 경쟁력 유지와 운영 보안 강화를 위해 네트워크에 적용되는 운영 인텔리전스에 직접적으로 의존할 것으로 예상됩니다.
이러한 맥락에서 자동화, 머신러닝, 실시간 분석의 지능적인 활용은 기업의 차별화 요소일 뿐만 아니라 회복력, 민첩성, 지속 가능한 성장을 추구하는 기업에게 필수적인 전략적 요소가 됩니다. 이러한 움직임은 기업 네트워크 내에서 포괄적인 데이터와 지능형 자동화를 기반으로 실시간으로 의사 결정과 조정이 이루어지는 운영 인텔리전스(OI) 시대를 열어갑니다.
운영 인텔리전스: 실시간 의사 결정
원래 IT 분야, 즉 서버, 네트워크 트래픽, 애플리케이션 및 보안에 대한 지표 추적에 적용되었던 IO(입출력) 개념은 센서, 연결된 장치 및 다양한 데이터 소스의 확산 덕분에 이제 기업의 거의 모든 운영 활동으로 확장되었습니다.
이러한 실시간 인텔리전스의 가장 큰 이점은 대응 속도입니다. 문제와 기회를 발생하는 즉시 해결하거나, 예측 유지보수처럼 사전에 예측할 수도 있습니다. 다시 말해, 네트워크 사고가 사용자나 운영에 영향을 미친 후에야 대응하는 대신, 기업은 데이터 기반의 예방적 조치를 취할 수 있게 됩니다.
이러한 접근 방식은 가동 중지 시간을 줄이고 사용자 경험을 개선하며 운영 손실을 방지합니다. 예를 들어, I/O 중심의 기업 네트워크에서 중요한 링크의 지연 시간이 갑자기 급증하면 즉시 경고가 발생하고 문제가 커지기 전에 자동 라우팅 조정이 트리거될 수 있습니다. 마찬가지로, 비정상적인 사용 패턴을 지속적으로 감지하여 추가 용량 필요성이나 잠재적인 보안 위협을 파악하고 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있습니다.
이 개념은 IT 시장에서 AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)라고 부르는 것과 일맥상통하며, AI와 자동화를 통합하여 IT 및 네트워크 운영을 통합적이고 자율적인 방식으로 최적화하는 것을 의미합니다.
실시간 네트워크 관리에 인공지능, 머신러닝 및 자동화를 적용했습니다.
인공지능과 머신러닝을 네트워크 자동화에 통합하면 기업 인프라가 더욱 스마트하고 자율적으로 운영될 수 있으며, 성능과 보안을 최적화하기 위해 실시간으로 매개변수를 조정할 수 있습니다.
인공지능(AI)을 통해 네트워크 자동화는 새로운 차원의 정교함을 갖추게 되었습니다. 지능형 알고리즘을 탑재한 네트워크는 자체 성능을 최적화하고, 오류를 예측하여 감지하며, 보안을 자동으로 강화할 수 있습니다. AI 도구는 트래픽 데이터 양을 분석하고 사람의 직접적인 개입 없이도 효율성을 극대화하도록 구성을 동적으로 조정합니다.
이는 예를 들어 네트워크 환경에 따라 대역폭, 트래픽 우선순위 또는 대체 경로를 조정하여 피크 시간대에도 높은 성능을 보장하는 것을 의미합니다. 동시에 지능형 시스템은 패킷 손실의 비정상적인 증가 또는 라우터의 이상 동작과 같은 장애 징후를 사전에 감지하고 장비 재시작, 네트워크 세그먼트 격리 또는 정확한 진단을 통해 지원팀에 알림을 보내는 등의 조치를 취하여 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 대응할 수 있습니다.
입출력 및 지능형 자동화를 통해 보안이 강화됩니다. AI 기반 솔루션은 사이버 위협을 실시간으로 모니터링하고 악성 트래픽을 필터링하며 의심스러운 동작이 감지되면 자동으로 완화 조치를 적용합니다.
예측에 따르면 2026년까지 최소 30%의 기업이 네트워크 관리 활동의 절반 이상을 자동화할 것으로 예상됩니다. 이는 2023년 10% 미만이었던 것에 비해 상당한 증가입니다. 이러한 성장은 지능형 자동화를 통해서만 현대 네트워크의 복잡성이 증가하는 환경에 효과적으로 대응하고 비즈니스 요구사항을 실시간으로 충족할 수 있다는 인식이 확산되고 있음을 반영합니다.
구현상의 어려움
분명한 이점에도 불구하고, 대규모 운영 인텔리전스를 구현하고 유지하는 것은 대기업에게 상당한 어려움을 안겨줍니다. 주요 장애물 중 하나는 기술적인 문제, 즉 기존 시스템과 도구 간의 데이터 통합 부족입니다. 많은 조직이 여전히 분리된 데이터 "사일로"에 직면해 있어 네트워크 운영에 대한 통합적인 시각을 확보하기 어렵습니다.
이질적인 시스템을 통합하고 데이터 소스를 통합하는 것은 운영 인텔리전스로 나아가기 위한 필수적인 단계입니다. 또 다른 명백한 장벽은 전문 인력 부족입니다. AI, 머신러닝, 자동화 솔루션은 예측 모델을 만들 수 있는 데이터 과학자부터 복잡한 자동화 프로그램을 작성할 수 있는 네트워크 엔지니어에 이르기까지 고급 기술 역량을 갖춘 전문가를 필요로 합니다. 시장 추산에 따르면 브라질 기업의 최소 73%는 AI 프로젝트 전담팀을 보유하고 있지 않으며, 약 30%는 그 이유를 시장에서 구할 수 있는 전문가 부족으로 꼽습니다.
이를 구현하는 데 있어 또 다른 복잡한 측면은 기업 환경의 이질성입니다. 기업 환경에는 여러 클라우드(공용, 사설, 하이브리드), 사물 인터넷(IoT) 장치의 확산, 분산 애플리케이션, 그리고 다양한 위치와 네트워크에서 접속하는 사용자(특히 원격 및 하이브리드 근무 환경)가 포함될 수 있습니다.
이처럼 파편화된 환경에 I/O 플랫폼을 통합하려면 호환 가능한 도구에 대한 투자뿐만 아니라 다양한 데이터 소스를 연결하고 분석 결과가 네트워크의 모든 현실을 반영하도록 세심한 아키텍처 계획을 수립해야 합니다.
작전 정보에 기반한 회복력과 진화.
이 모든 것을 고려해 볼 때, 운영 인텔리전스는 단순한 기술 트렌드가 아니라 기업 네트워크의 회복력과 발전을 위한 필수적인 기둥이 되었다는 것이 분명합니다.
서비스 중단으로 수백만 달러의 손실이 발생할 수 있고, 민첩성과 고객 경험이 경쟁 우위를 확보하는 핵심 요소가 된 비즈니스 환경에서 실시간으로 모니터링, 학습 및 대응하는 능력은 매우 중요한 전략적 요소로 부상하고 있습니다. 기업은 실시간 분석, 자동화 및 인공지능(AI)을 통합적으로 도입함으로써 네트워크 운영을 새로운 차원의 지능과 복원력으로 끌어올릴 수 있습니다.
이번 투자는 조직의 지속적인 적응력을 강화합니다. 새로운 시장 수요, 5G와 같은 기술 발전, 또는 예상치 못한 사건에 직면하더라도 지능형 네트워크는 신속하게 진화하고 복구하여 혁신을 저해하는 것이 아니라 오히려 촉진할 수 있습니다. 궁극적으로 네트워크 운영 인텔리전스 시대에 성공적으로 나아가기 위해서는 기술적 효율성뿐 아니라 기업의 디지털 인프라가 학습하고 스스로를 강화하며, 견고함과 민첩성을 바탕으로 비즈니스를 미래로 이끌어갈 수 있도록 해야 합니다.
