“AIOps는 네트워크 자동화의 실질적 해법…GenAI는 운영 혁신 가속”

//인터뷰//김성준 시에나코리아 전무

AI 기술이 네트워크 산업에 빠르게 확산되며 운영 패러다임을 변화시키고 있다. 시에나코리아 김성준 기술총괄 전무는 최근 본지와의 인터뷰에서 AIOps와 GenAI를 활용한 네트워크 운영 혁신 전략을 공유했다. 김 전무는 AI 기술이 선택이 아닌 필수가 되고 있다며, AIOps는 네트워크 자동화를 실현하는 핵심 기술이라고 강조했다.

-AIOps란 무엇이며, 시에나는 이를 어떻게 활용하고 있나.

▲AIOps는 AI 기술을 활용해 네트워크 및 서비스 운영을 향상하고 자동화하는 기술 전반을 뜻한다. 최근 AI에 대한 관심이 급증하면서, 정보 탐색과 소통 방식은 물론 네트워크 운영 방식까지 변화하고 있다.

시에나는 Navigator NCS(Network Control Suite)와 Blue Planet 자동화 포트폴리오에 고도화된 분석 기능과 알고리즘을 적용해 AIOps 기술을 구축해 왔다. 이를 통해 복잡한 네트워크 환경에서도 효율적인 운영 자동화가 가능해졌다.

-AIOps가 실제로 비즈니스에 주는 효과는 무엇인가.

▲머신러닝은 다중 계층 네트워크에서 서비스 품질 보장에 실질적인 기여를 한다. 운영자는 실시간 및 과거 네트워크 데이터를 분석해 경로, 대역폭, 스펙트럼을 최적화할 수 있으며, SLA(서비스 수준 계약)를 안정적으로 충족시킬 수 있다.

시에나의 'Fiber Health Assurance' 앱은 광섬유 측정값의 편차를 분석해 장애 가능성을 조기에 감지하고, 선제 대응을 가능하게 한다. 예를 들어 광 경로를 미세 조정하거나, SNR(신호 대 잡음비)이 양호한 경우에는 IP 링크 용량을 확장해 자본 지출을 줄일 수 있다.

-생성형 AI(GenAI)는 네트워크 운영에도 적용할 수 있나.

▲GenAI는 네트워크 운영에서 새로운 가능성을 열고 있다. 다만, 기술 적용 시에는 각 서비스 공급자가 자사 환경에 적합한 사용 사례를 선별하는 것이 중요하다.

많은 고객이 GenAI를 통해 운영 자동화를 기대하고 있지만, 여전히 중요한 결정은 사람이 직접 내리는 방식을 선호한다. 이러한 흐름은 '휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop)' 접근 방식으로 해석할 수 있다.

시에나는 GenAI와 자연어처리(NLP)를 기반으로 도메인 데이터를 문맥에 맞게 통합해, 운영자가 보다 정확하고 빠르게 업무를 수행할 수 있도록 지원하고 있다. 더불어 GenAI 엔진은 API를 통해 네트워크와 직접 상호작용하며, 기존 DevOps를 넘어선 자동화 방식을 구현하고 있다.

-GenAI 기술의 현장 적용 시 어떤 효과가 기대되나.

▲네트워크 운영에서 가장 중요한 요소는 시간이다. 문제가 발생했을 때 이를 얼마나 빨리 해결하느냐에 따라 전체 영향도가 달라진다.

시에나는 고객 포털에 GenAI를 적용해 고객의 문의를 자동 분석하고, 문제 상황에 가장 적합한 지식 기반 문서를 빠르게 추천하고 있다. 이를 통해 대응 시간을 단축하고, 문제 해결까지의 흐름을 단순화하고 있다.

또한 GenAI는 문제 해결 외에도 프로비저닝, 계획 수립 등 다양한 업무 프로세스를 자동화함으로써 운영 효율을 크게 향상시킨다. 반복 업무에서 벗어난 인력은 새로운 서비스 기획과 고객 경험 개선에 더욱 집중할 수 있다.

-국내 서비스 공급자가 AIOps 전략을 도입하려면 어떻게 시작해야 하나.

▲다중 계층 및 다중 벤더 환경에서는 AI를 통해 방대한 네트워크 데이터를 분석하고 상관관계를 추론하는 방식이 유효하다. 기존 수작업 방식은 시간이 오래 걸리고 정확도도 제한적이지만, AI 모델을 학습·검증하면 훨씬 빠르고 정밀한 인사이트를 제공할 수 있다.

AIOps 전략 도입은 빠르게 변화하는 시장 환경에 적응하기 위한 필수 단계다. AI는 장애 감지, 서비스 품질 보장, 네트워크 자원 최적화 등에 걸쳐 네트워크 운영 전반의 경쟁력을 강화할 수 있다.

김정희 기자 jhakim@etnews.com