[2021년 01월 27일] - 문제를 미연에 예측할 수 있다면 대응도 가능하다. 완벽하지는 못해도 피해를 최소화 할 수 있다면 효과를 무시 못 한다. 특히 네트워크 환경에서 무중단·무정전 이라는 과업에 문제는 유일한 장애물이기에 모든 기업은 큰 비용을 들여 2차 3차 대응을 보상받고자 구축한다. 궁극적으로는 비용 상승을 야기하며, 현장에서의 선제적인 대응이 과할 지라도 보험 성격과 진배없다.
한국 아루바 휴렛팩커드 엔터프라이즈 컴퍼니(이하 HPE 아루바)가 문제가 발생하기 전에 이를 예측하고 해결하고자 나서는 데 사활을 건 이유이기도 하다. 시장 먹거리 사수에 이보다 명확한 명제는 없다. 그리고 AI 기반 클라우드 네이티브 플랫폼 Aruba ESP(Edge Services Platform)을 해답으로 제시했다. 실제 현장에서 얼마나 효과를 보일지는 사실상 미지수. 하지만 선제적 대응 여부는 현장이 공통으로 바라는 바다.
지난 10년을 통틀어 중요한 트렌드는 ▲모빌리티에 대한 수요 증가 ▲애플리케이션과 데이터를 클라우드로 이동시키는 것. 덕분에 에지에 대한 수요는 증가했고 기업의 IT 부서가 인프라 구축에 천문학적인 비용을 소진해 왔다. 관건은 어떻게 IoT 기기를 연결하고, 새로운 경험과 비즈니스 결과를 창출하기 위해 생성된 데이터를 활용할 것인지에 관한 방법론이다.
아루바 ESP 아키텍처는 3가지 단계로 이를 구현한다.
1단계는 연결이다. ESP는 유무선과 WAN까지 다양한 환경에서 센트럴이라는 네트워크 관리 플랫폼을 통해 유무선, WAN 통합 환경을 모두 모니터링 및 제어할 수 있다. 2단계는 보호이며 내부에서부터 외부까지 관리자의 부담을 덜 간편한 보안이 핵심이다. 마지막 3단계는 분석과 실행으로, 에지의 단말을 연결하고 보호한 후 데이터를 토대로 행하는 의미 있는 행위다. 관리자의 목표는 보안 위협이나 장애 등으로 네트워크가 다운되는 것을 막고 항상 사용자가 불편 없이 느낄 수 있도록 최상의 성능을 유지하는 것이다.
하지만 작업 중 절반 이상은 자동화되어 있지 않고 수동으로만 가능하며 극히 일부만이 네트워크 운영에 AI와 머신러닝 기능을 사용하고 있다. 이러한 환경에서 기존에 보유한 6만 5천개의 사이트, 100만개의 네트워크 장치로부터 얻어진 데이터를 바탕으로 100개 이상의 인공지능 패턴과 모델링을 활용할 수 있다.
By 김현동 에디터 hyundong.kim@weeklypost.kr
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