인공지능(AI)은 올해 서비스 프로바이더 네트워킹 부문에서 주도적인 역할을 할 전망이다. AI는 자동화를 촉진하고 정확한 예측을 구현할 뿐만 아니라, 환경 친화적인 역할을 강화할 것이다. 디지털 트윈을 통해 진화된 네트워크의 미래를 모색하고, 방대해지는 네트워크 수요를 감당하기 위해 400G/800G 네트워킹의 구축이 본격화할 것으로 예상된다.

AI·자동화·협업·지속가능성을 위한 '오픈 RAN' 구축 증가

2025년에는 사업자가 주도하는 오픈 RAN(Open RAN, O-RAN) 구축이 탄력을 받을 것으로 예상된다. 서비스 품질 향상과 네트워크 성능 최적화, 에너지 소비 절감을 위한 Non-RT RIC(Non-Real-Time RIC) 및 Near-RT RIC(Near-Real-Time RIC) 애플리케이션을 중심으로 O-RAN 자동화에 대한 관심이 증가하면서 이러한 추세가 가속화될 것으로 전망된다. O-RAN 표준이 지속적으로 발전하고, 광범위한 O-RAN 생태계에 다양한 기능이 도입되면 멀티 벤더 네트워크 전반에서 협업형 AI 지원 애플리케이션은 증가할 것으로 보인다.

서비스 프로바이더를 위한 AIOps 자동화의 원년

엔터프라이즈, 클라우드, 서비스 프로바이더 네트워킹 부문 전반에서 인텐트 기반 폐루프 자동화 솔루션 도입이 증가할 것으로 전망된다. 이런 흐름은 AI 추론 모델, 생성형 AI, 디지털 트윈 등 획기적으로 향상된 AI옵스(AIOps)가 이끌게 된다.

AI 추론 모델은 네트워크 데이터의 실시간 활용으로 운영자에게 과거, 현재, 심지어 미래의 네트워크에 대한 더욱 강력하고, 실행 가능한 인사이트를 제공한다. AI 기반 예측 분석이 제공하는 인사이트는 랜덤 패킷 손실(random packet loss) 같은 복잡한 문제에서도 MTTI/MTTR(문제를 인식하고 해결하는 시간)을 줄일 수 있다. 또한 능동적 전력 관리(adaptive power management), 근본원인 분석 자동화, 보안 위협 탐지 등의 기능 구현이 가능하다.

생성형 AI 가상 어시스턴트는 자연어 처리 인터페이스를 통해 운영자가 스크립트 개발을 간소화하고 장애 티켓 생성, 기록, 모니터링에 도움을 주는 동시에 네트워크를 파악하도록 지원한다. 디지털 트윈 활용은 라이브 네트워크에 영향을 주지 않으면서 계획, 서비스 검증, AIOps 기반 문제 식별 및 해결을 통해 의미 있는 실험을 가능하게 돕는다. 투자에 대한 빠른 결과를 가져다줄 수 있다는 의미다. 빠른 AI 도입을 위한 투자는 네트워크 사업자가 전략적 비지니스 목표에 집중하도록 도울 수 있다.

400G/800G 네트워킹의 확대

전 세계적으로 많은 대역폭과 짧은 지연 시간에 대한 요구가 증가하면서 400G/800G 네트워킹 구축이 증가할 것으로 전망된다. 400G/800G 기술 도입은 더 많은 데이터와 더 빠른 속도, 그리고 향상된 경험을 요구하는 애플리케이션 및 서비스의 확대를 지원하는 대응책이 될 수 있다.

클라우드 사업자, 통신 사업자, 데이터센터가 더 방대한 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 400G/800G 네트워킹은 코어, 피어링, DCI(Data Center Interconnect), 데이터센터 에지, 에지 통합 및 AI 데이터센터 네트워킹에 중점적으로 적용될 것으로 예상된다. 400G/800G로의 진화는 통신사업자가 용량 증대, 친환경적 지속가능성, 비용 관리의 균형을 유지하면서 지속 가능한 성장을 모색해 나가는 데 매우 중요한 요소다.

'트윈(twin) 기술'의 해

비전 프로(Vision Pro) 헤드셋을 착용하고 네트워크 전체를 몰입형 가상환경에서 운영한다고 상상해 보자. 핵심 사항들이 강조 표시된 전체 네트워크를 한눈에 확인할 수 있고 디바이스, 경로, 레이어, 서비스, 심지어 패킷까지 네트워크의 모든 구성 요소를 상세히 살펴볼 수 있다. 길게 누르기 동작을 이용하면 발생한 이벤트나 문제에 대한 세부 정보 확인도 가능하다. 또한, 멀티버스 보기를 사용해 현재 진행 중인 이벤트뿐만 아니라 이미 발생한 이벤트와 향후 발생할 수 있는 이벤트를 점검할 수 있다.

믿기 어려울 정도로 환상적인 이야기처럼 들릴 수도 있지만 이 기능은 첨단 디지털 트윈 기술을 통해 구현할 수 있다고 한다. 디지털 트윈은 서비스 프로바이더 네트워크뿐만 아니라 로켓 우주선 같은 복잡한 시스템의 복제를 위해 10년 이상 여러 산업 분야에서 활용돼 왔다. 그리고 최근 엔터프라이즈 캠퍼스 및 브랜치 네트워크를 위한 디지털 트윈 기능을 발표한 다수의 벤더가 IP 네트워크용 디지털 트윈 개발을 위해 노력하고 있다.

도전 과제는 대규모 서비스 프로바이더 네트워크를 위한 디지털 트윈을 완성하는 일이다. 서비스 프로바이더 네트워크 디지털 트윈 구축에 필요한 구성 요소들 가운데 상당수는 이미 존재한다. 가상 현실 기능을 포함한 네트워크 디지털 트윈은 서비스 프로바이더로부터 호응을 얻고 있다. 우선적으로 네트워크의 특정 레이어, 성능, 기능을 복제하는 모델 구축을 위한 투자가 증가할 것으로 예상된다. 네트워크 디지털 트윈은 완전 자동화되고, 자율화된 셀프 드라이빙 네트워크(Self-Driving Networks)를 향한 진화의 다음 단계다.

네트워킹 서비스의 미래는 AI 기반 예측 및 자동화 솔루션으로 진화

서비스 프로바이더는 최고의 고객 경험을 제공하는 데 더욱 집중하고 있다. 네트워킹 업계는 제공하는 서비스와 고객지원의 미래를 고도로 자동화된 셀프 서비스 및 AI 기반 경험으로 빠르게 발전시켜 나가고 있다. 제공하는 서비스는 AI 기술의 가치를 최대한 활용하는 종합적인 자문 및 구현 지원을 비롯해 Day 1부터 Day N까지 엔드-투-엔드 솔루션을 제공하는 방향으로 진화하고 있다. 고객지원 서비스는 자동화된 사고 탐지 및 자동 해결(self-healing) 기능을 통해 예측적 지원으로 발전하면서 AIOps 모델로 진화 중이다. 이러한 진화는 고객 경험을 혁신해 간소화되고, 안정적이며, 응답성이 뛰어난 AI 기반 서비스를 제공하게 될 것이다.

친환경 AI와 순환 경제로 기술 지속가능성을 혁신

2025년에는 벤더와 사업자 모두 AI 시스템의 환경 영향을 감소시키는 '친환경 AI' 솔루션에 집중할 것으로 예상된다. 또한 AI 모델을 학습시키고 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스를 줄이는 알고리즘 설계 혁신 등 기술 혁신이 이뤄질 전망이다.

목표는 모델 경량화(model pruning), 양자화, 에너지 효율적 하드웨어 활용과 같은 전략을 사용해 에너지 소비를 감소시키는 데 있다. 서비스 프로바이더는 네트워크 리프레시 및 하드웨어 교체 관행에 순환 경제 원칙을 적용해 제품 수명 연장, 장비 리퍼브 및 재사용 촉진, 재활용 및 폐기 지원, 순환 조달 관행 구현, 자원 효율성 최적화를 구현할 수 있다.

서비스 프로바이더는 순환 경제 프로그램을 도입해 전자 폐기물을 줄일 뿐만 아니라 탄소 발자국 감소를 이끌어낼 수 있다. 지속 가능한 방식과 에너지 효율적인 솔루션에 대한 요구가 증가하면서 네트워크 운영을 최적화하고, 환경 영향을 최소화하는 AI 기반 접근 방식을 도입하는 서비스 프로바이더가 늘어날 것으로 예상된다. 또한 AI와 자동화는 절전 모드 구현으로 다양한 네트워크 구성 요소에서 저전력 상태를 지원해 에너지 소비 절감에도 중요한 역할을 할 것이다.

AI와 자동화가 옵저버빌리티(observability) 도구로 활용되면서 탄소 배출량, 열 발산 및 기타 관련 데이터를 모니터링해 배출량에 대한 투명하고, 실행 가능한 인사이트 제공이 가능할 것으로 예상된다. 서비스 프로바이더는 탄소 발자국을 종합 파악하고 개선이 필요한 영역에 대한 식별이 가능해질 것이다.

오동열 한국주니퍼네트웍스 기술총괄 상무

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