개요
인공 지능(AI)은 수년 동안 뜨거운 주제였습니다. 지난 몇 년 동안 엄청난 발전을 이루었고 불과 몇 년 전만 해도 전문가조차 불가능하다고 생각했던 일을 AI가 수행하는 것을 보기 시작했습니다. 사실 AI는 컴퓨터에 대해 전혀 모르는 사람들도 일상생활에서 사용할 수 있을 정도로 발전했습니다.
이 기사에서는 비즈니스에서 AI를 사용할 때의 이점과 기존 네트워킹 작업에 AI를 추가하는 것을 고려해야 하는 이유에 대해 설명합니다.
인공 지능 (AI)이란 무엇입니까?
인공 지능은 문제 해결을 가능하게 하는 컴퓨터 과학, 강력한 데이터 세트 및 기계 학습에 대한 연구를 포괄하는 분야입니다. 인공지능과 관련해 자주 거론되는 딥러닝도 포함된다. 이러한 분야는 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 분류를 수행하는 전문가 시스템을 생성하려는 AI 알고리즘으로 구성됩니다.
네트워킹을 위한 인공 지능이란 무엇입니까?
인공 지능은 새로운 정보를 학습하고 적응할 수 있는 일종의 소프트웨어입니다. 또한 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 구축하는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학 연구 분야이기도 합니다.
네트워킹에 사용할 수 있는 AI의 예는 다음과 같습니다. 주니퍼 미스트 AI. Mist AI는 인공 지능, 기계 학습 및 데이터 과학을 사용하여 사용자 경험을 최적화하고 무선 액세스, 유선 액세스 및 SD-WAN 도메인 전반에서 운영을 단순화합니다.
사용 중인 네트워킹용 AI의 예는 무엇입니까?
AI는 네트워크를 보다 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. AI는 과거 네트워크 활동의 데이터를 분석하고 특정 사용자 집합이 미래에 어떻게 행동할지 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 AI 시스템은 공용 Wi-Fi에서 랩톱을 자주 사용하는 특정 사람이 월요일 아침에 직장에 도착하면 네트워크에 연결하는 데 도움이 필요할 수 있습니다. 이 예측은 해당 사용자가 도착할 때 모든 것을 준비할 수 있도록 적절한 팀 구성원에게 미리 보낼 수 있습니다.
AI의 또 다른 사용 사례는 자동화입니다. 누군가 수동으로 절차를 수행하는 대신 AI 시스템이 자동으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어 엔지니어가 네트워크의 모든 컴퓨터에 소프트웨어를 설치하려는 경우 AI 프로그램에 필요한 컴퓨터를 식별하고 설치 프로세스 자체를 수행하여 자동으로 설치하도록 요청할 수 있습니다. 이렇게 하면 인간 엔지니어가 더 이상 각 기계를 하나씩 수동으로 설치할 필요가 없기 때문에 시간과 자원을 모두 절약할 수 있습니다!
AI는 네트워킹을 어떻게 혁신합니까?
AI는 보다 자동화되고 효율적이며 안전한 방식으로 작동하도록 하여 네트워킹을 혁신합니다. 인공 지능의 장점은 네트워크 운영자가 기계 학습을 사용하여 데이터를 해석하는 데 사람에게 의존하는 대신 패턴을 기반으로 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 이는 AI를 사용하여 문제가 발생하기 전에 네트워크 문제를 진단하거나 문제가 발생할 시기를 예측할 수 있음을 의미합니다.
이는 기업과 소비자 모두에게 많은 이점을 제공합니다. 예를 들어, AI를 통해 기업은 네트워크와 인프라를 더 잘 활용하여 비용을 절감하는 동시에 보안도 개선할 수 있습니다. 소비자는 더 나은 서비스와 더 나은 개인 정보 보호 및 해커로부터의 보호를 통해 이익을 얻을 것입니다.
네트워크 모니터링은 AI에 의해 자동화되어 네트워크 지원 서비스 공급자나 엔지니어가 데이터 검사 시간을 줄이고 개선에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
네트워킹에서 AI와 ML의 장점은 무엇입니까?
인공 지능과 기계 학습은 우리가 비즈니스를 수행하는 방식을 변화시키고 있습니다. 제조에서 의약품, 운송에서 소매에 이르기까지 AI와 ML은 우리의 삶을 변화시키고 있습니다. 네트워킹도 예외는 아닙니다.
그렇다면 네트워킹에서 AI와 ML의 장점은 무엇입니까?
1) 더 나은 보안 – AI를 사용하면 네트워크에서 모든 단일 사용자의 행동을 추적하고 의심스러운 활동이 발생하기 전에 포착할 수 있습니다. 또한 이상 탐지를 위해 AI를 사용할 수도 있습니다. 즉, 사용자가 성격에 맞지 않는 행동을 하면 즉시 플래그가 지정되어 더 자세히 조사할 수 있습니다.
2) 더 나은 효율성 – 기계 학습을 통해 시스템이 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선함으로써 특정 작업을 가장 잘 처리하는 방법을 학습하도록 시스템을 훈련시킬 수 있습니다. 즉, 사람의 개입이 덜 필요하므로 시간과 비용이 절약됩니다!
3) 보다 지능적인 네트워킹 – 기계 학습을 통해 사용자의 요구 사항을 그 어느 때보다 더 잘 이해하는 더 스마트한 네트워크를 구축할 수 있습니다. 여기에는 스마트 라우팅(라우터가 전송되는 데이터 유형에 따라 패킷이 어디로 가야 하는지 알고 있음)과 실시간 로드 밸런싱(로드 밸런서가 여러 리소스에 트래픽을 분산시키는 것)이 포함됩니다.
오늘날의 네트워크 관리에서 AI 및 ML 기술은 얼마나 중요합니까?
인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 오늘날 네트워크 관리에서 가장 중요한 두 가지 기술입니다. 이들은 기업이 IT 인프라를 관리하는 방식을 변화시켜 어떤 종류의 리소스가 어디에 필요한지 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
AI는 시스템이 시간이 지남에 따라 새로운 것을 학습할 수 있게 해주는 자동화된 기계 학습에서부터 프로그램이 인간의 언어를 이해할 수 있게 해주는 자연어 처리(NLP)에 이르기까지 모든 것에 사용될 수 있습니다. 이 기술은 엔지니어가 데이터에서 패턴을 찾고 미래 이벤트를 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 시스템이 얼마나 잘 실행되고 있는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 또한 특정 작업이나 시뮬레이션을 자동화하여 수작업으로 수행할 필요가 없습니다.
ML은 수집한 데이터에서 학습한 다음 데이터에 대한 이해를 바탕으로 예측할 수 있는 알고리즘을 생성하여 AI와 함께 작동합니다. 이러한 알고리즘은 자체적으로 또는 기존 알고리즘이 허용하는 것보다 더 복잡한 모델을 생성하기 위해 뉴런이 작동하는 방식을 모델링하려는 딥 러닝 기술과 같은 다른 기술과 함께 사용할 수 있습니다. 이러한 종류의 접근 방식은 사전에 레이블을 부착하지 않고 사진이나 비디오에서 개체를 식별하는 것과 같은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
유선 및 무선 운영에 대한 AI의 이점
- 시계열 이상 감지
AI는 이제 문제를 나타낼 수 있는 데이터의 패턴을 찾는 프로세스인 시계열 이상을 감지하는 데 사용되고 있습니다. 예를 들어 매주 같은 시간에 기계 고장이 증가한다면 인프라에 문제가 있다는 신호일 수 있습니다.
데이터의 패턴을 식별하고 비즈니스 수행 방식에 대한 통찰력을 제공하는 것 외에도 AI는 과거 데이터를 기반으로 미래 추세를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 문제가 발생하기 전에 사전 조치를 취할 수 있으므로 조직이 목표를 달성할 수 있습니다. - 이벤트 상관 관계 및 근본 원인 분석
이벤트 상관 관계 및 근본 원인 분석은 유선 및 무선 작업에서 AI의 가장 일반적인 두 가지 용도입니다.
이벤트 상관 관계는 IoT 장치와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집한 다음 해당 데이터에서 패턴을 분석하는 프로세스입니다. 이벤트가 시작되거나 종료된 시기를 식별하는 데 사용되지만 해당 이벤트가 발생한 원인을 확인하는 데에도 사용됩니다. 이렇게 하면 문제의 원인을 빠르게 식별하여 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다.
근본 원인 분석을 통해 특정 문제를 살펴보고 원인을 파악할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 문제가 다시 발생하기 전에 해결할 수 있습니다. 이벤트 상관 관계의 정보는 항상 사용할 수 없는 경우보다 더 빠르게 근본 원인을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. - 사용자 경험 예측
AI는 사용자 경험을 예측하고 그들이 긍정적인 경험을 하도록 도울 수 있습니다.
이는 많은 사용자가 자주 사용하는 IoT 장치의 경우 특히 중요합니다. 장치가 직원의 활동을 추적하도록 설계된 경우 장치 작동에 문제가 있는지 알고 싶을 것입니다.
AI는 잠재적인 문제가 발생하기 전에 식별할 수 있도록 사용자가 특정 자극에 어떻게 반응할지 예측하는 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 비즈니스나 고객에게 큰 문제가 되기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. - Wi-Fi 성능 향상
Wi-Fi는 거의 모든 비즈니스에서 중요한 부분이지만 Wi-Fi 네트워크가 최상의 성능을 발휘하는지 확인하기 어려울 수 있습니다. AI 기술은 다른 방법으로는 발견하지 못한 네트워크 문제를 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 네트워크를 최적화하여 고객에게 최상의 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 AI는 액세스 포인트에서 캡처한 데이터를 분석한 다음 처리량을 최대화하고 대기 시간을 줄이기 위해 설정을 자동으로 조정합니다. 이를 통해 변화하는 환경 조건에 적응하고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. - IoT 엔드포인트 추적을 위한 AI/ML
IoT 장치가 증가함에 따라 이러한 장치의 데이터를 추적하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI/ML을 사용하여 각 장치를 추적할 수 있습니다. 즉, 각 장치의 위치와 주어진 시간에 수행하는 작업을 알 수 있습니다. 이는 재고를 추적해야 하거나 장치 자체에 문제(예: 배터리 수명)가 있는 경우 회사에 유용합니다.
네트워킹 및 보안을 위한 AI란 무엇입니까?
네트워킹 및 보안을 위한 AI는 인공 지능을 사용하여 네트워크를 보다 효율적이고 안전하게 만드는 방법입니다. 이 기술은 위협 탐지, 워크로드 우선 순위 지정, 프로세스 자동화, 실시간 모니터링을 기반으로 한 보안 결정 등 네트워크 관리의 많은 영역에서 사용할 수 있습니다.
네트워킹 및 보안용 AI는 네트워크 트래픽을 모니터링하여 비정상적인 동작이나 비정상적인 활동을 감지하는 시스템에서 사용됩니다. AI 소프트웨어는 딥 러닝과 같은 기계 학습 기술을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고 해당 패턴을 기반으로 향후 이벤트를 예측합니다(예: "이 유형의 장치가 이 포트를 통해 연결되면 사용자가 성능 문제를 경험할 가능성이 높습니다.").
AI는 또한 데이터 패턴을 분석하고 보안 사고로 이어진 이벤트를 재구성하여 네트워크 트래픽의 우선 순위를 지정하는 데 사용할 수 있습니다. AI는 사람이 하루 종일 처리할 필요가 없도록 위협 탐지 및 치료와 같은 프로세스를 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
마지막으로 AI는 네트워크 트래픽의 실시간 모니터링을 기반으로 보안 결정을 내리고 사람의 개입 없이 이상 징후를 감지할 수 있습니다.
결론
결론적으로 인공 지능의 장점은 광범위합니다. 효율성을 높이고 비용을 절감하며 안전을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기술은 많은 도구 중 하나일 뿐이라는 점을 명심하는 한 비즈니스, 고객 및 우리 자신에게 이익이 되는 방식으로 기술의 잠재력을 활용할 수 있습니다.
인공 지능은 여기에 있습니다. 일부 사람들이 생각했던 마법의 약이 아닐 수도 있지만 비즈니스에 진정한 가치를 제공할 수 있습니다. 올바른 도구와 프로세스를 갖추면 그 힘을 활용하여 효율성을 높이고 그 어느 때보다 더 빠르게 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
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- 출처 : Plato Data Intelligence : Platodata.ai
