인공지능(AI)과 기계학습(ML)을 네트워킹에 활용함으로써 기업 네트워크의 아키텍처가 변화되었습니다. 자가치유형 네트워크를 구현함으로써 장애를 자동으로 감지하고 해결할 수 있어 조직은 인간 개입 없이도 네트워크 관리를 크게 향상시킬 수 있으며 다운타임을 줄일 수 있습니다. 시스코의 Catalyst Centre 네트워크 관리 도구는 가치 있는 통찰력을 제공하며 일반적인 작업을 자동화하고 장애를 예측하고 처리하며 성능을 모니터링합니다. 3D 무선 분석 프로그램을 통해 관리자는 WiFi 신호 전파를 최적화하고 문제를 효율적으로 식별하고 해결할 수 있습니다. 병원과 같은 중요한 환경에서는 자가치유형 네트워크가 광범위한 수동 진단이 필요없이 문제를 빠르게 해결하여 시간을 절약시킬 수 있습니다.
AI와 ML은 또한 네트워크 보안을 향상시킬 수 있습니다. 위협을 정확하게 분류하고 이상을 감지함으로써 네트워크 보안을 향상시킬 수 있습니다. 신뢰할 수 없는 악성 코드, 내부 위협 및 정책 위반과 같은 위협을 감지하는 AI는 안전한 브라우징 경험을 제공할 수 있습니다. 또한, AI 기반 시스템은 은닉 트래픽에서도 숨겨진 위협과 관련된 패턴을 식별할 수 있어 엔드포인트 악성 코드 검출을 향상시킬 수 있습니다.
하지만 AI와 ML을 기존 네트워크에 통합하는 것은 어려움이 따릅니다. 기존 하드웨어와의 호환성 및 규정 준수 등을 고려해야 합니다. AI와 ML 기술에 대한 최상의 지원을 보장하기 위해 조직은 종종 “포크리프트 업그레이드”를 수행해야 할 수도 있습니다. 이러한 업그레이드는 일반적으로 네트워크 새로고침 주기 동안 계획되기 때문에 문제를 최소화하고 자가치유형 네트워크의 이점을 극대화할 수 있습니다.
결론적으로, 인공지능과 기계학습을 네트워킹에 활용함으로써 기업 네트워크 구조가 변화하였으며 이는 관리, 신뢰성 및 보안을 향상시키는 자가치유 기능을 제공합니다. 시스코의 Catalyst Centre와 3D 무선 분석 프로그램과 같은 도구를 활용함으로써 조직은 네트워크 성능을 크게 최적화하고 다운타임을 최소화할 수 있습니다. AI와 ML을 기존 네트워크에 통합하는 것에는 도전이 있지만 신중한 계획과 고객사와의 협력을 통해 성공적인 구현과 장기적인 이점을 확보할 수 있습니다.
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