자율 관리 네트워크

자율 관리 네트워크에서 '자율 관리'는 네트워크 시스템이 사전에 정의된 정책과 목표에 따라, 인간 관리자의 지속적인 개입 없이 스스로 운영 상태를 진단, 분석, 최적화, 복구하는 능력을 의미한다. 이는 단순한 자동화를 넘어 인공지능과 머신러닝 기술을 활용해 네트워크 환경의 변화를 학습하고, 예측하며, 적응적으로 대응하는 고도화된 개념이다. 핵심은 네트워크가 스스로 '생각'하고 '행동'하여 최적의 상태를 유지하는 것이다.

이러한 자율성은 네트워크 구성 최적화, 트래픽 관리, 보안 위협 탐지 및 대응, 장애 진단 및 복구 등 다양한 영역에서 구현된다. 예를 들어, 예상치 못한 트래픽 폭주가 발생했을 때 시스템이 이를 실시간으로 감지하고 대역폭을 자동으로 재분배하거나, 새로운 보안 취약점이 나타나면 관련 정책을 업데이트하여 위협을 차단하는 행위가 여기에 해당한다. 이는 기존의 수동적이고 반응적인 네트워크 관리 방식을 근본적으로 전환시킨다.

네트워크 운영 자동화는 자율 관리 네트워크의 핵심 구현 방식이다. 이는 네트워크 구성, 모니터링, 유지보수, 문제 해결 등 일련의 운영 작업을 사람의 직접적인 개입 없이 소프트웨어와 시스템이 자동으로 수행하도록 하는 것을 의미한다. 기존의 수동 운영 방식은 설정 오류나 응답 지연과 같은 문제를 초래할 수 있으나, 자동화를 통해 이러한 인적 오류를 줄이고 운영 효율성을 극대화할 수 있다.

자동화의 범위는 단순한 반복 작업을 넘어선다. 예를 들어, 새로운 서버나 스위치가 네트워크에 연결되면, 자동화 시스템은 미리 정의된 정책에 따라 해당 장비에 필요한 IP 주소, VLAN 설정, 보안 정책을 자동으로 구성한다. 또한 트래픽 패턴을 실시간으로 분석하여 대역폭을 동적으로 조정하거나, 애플리케이션의 성능 요구사항에 따라 네트워크 경로를 최적화하는 작업도 포함된다.

이러한 자동화는 인공지능과 머신러닝 기술을 기반으로 한 분석 및 의사 결정 능력에 힘입어 더욱 진화하고 있다. 시스템은 방대한 네트워크 로그와 성능 데이터를 학습하여 정상적인 운영 기준을 스스로 파악하고, 이 기준에서 벗어나는 이상 징후를 조기에 탐지한다. 탐지된 문제는 사전에 정의된 플레이북에 따라 자동으로 조치되거나, 관리자에게 우선순위가 부여된 경고를 제공한다.

결과적으로 네트워크 운영 자동화는 네트워크 관리자가 전략적 계획과 복잡한 예외 상황 처리에 더 집중할 수 있도록 하며, 네트워크의 전반적인 안정성과 보안을 강화하는 데 기여한다. 이는 특히 규모가 크고 변화가 빠른 데이터 센터나 클라우드 인프라 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있다.

정책 기반 관리란 네트워크 관리자가 사전에 정의한 비즈니스 목표나 규칙, 즉 정책에 따라 네트워크의 동작을 자동으로 제어하는 접근 방식이다. 이는 전통적인 장비별 명령어 기반 구성과 달리, 추상화된 정책을 중앙에서 정의하면 시스템이 이를 해석하여 필요한 네트워크 구성 변경을 자동으로 수행한다. 예를 들어, "금융 데이터 트래픽은 최우선 순위를 가지며 항상 가장 안전한 경로로 전송되어야 한다"는 정책을 설정하면, 자율 관리 네트워크는 이를 실현하기 위해 적절한 라우팅 경로를 선택하고 방화벽 규칙을 구성하며 QoS 설정을 적용한다.

이러한 관리 방식은 네트워크 운영의 일관성과 확장성을 크게 향상시킨다. 정책은 일반적으로 의도 기반 네트워킹의 형태로 표현되어, 관리자가 원하는 최종 상태를 선언하면 시스템이 현재 상태와 목표 상태의 차이를 인지하고 자동으로 조정 작업을 실행한다. 이는 대규모 데이터 센터나 복잡한 클라우드 인프라 환경에서 특히 유용하며, 소프트웨어 정의 네트워킹 및 네트워크 기능 가상화 기술과 밀접하게 연동되어 구현된다. 정책 기반 관리는 네트워크의 보안, 성능, 규정 준수 요구사항을 통합적으로 관리하는 토대를 제공한다.

자동화 엔진은 자율 관리 네트워크의 핵심 구성 요소로서, 네트워크 운영의 자동화를 실제로 구동하는 소프트웨어 모듈이다. 이 엔진은 사전에 정의된 정책이나 인공지능 및 머신러닝 알고리즘에 기반하여 네트워크 상태를 지속적으로 분석하고, 필요한 조치를 자동으로 실행한다. 예를 들어, 특정 트래픽 패턴이 감지되면 대역폭을 동적으로 재할당하거나, 이상 징후를 발견하면 보안 정책을 즉시 적용하는 등의 작업을 수행한다. 이는 네트워크 관리자가 수동으로 개입할 필요 없이 시스템이 스스로 결정하고 실행하는 자율성을 실현하는 기반이 된다.

자동화 엔진의 주요 기능은 구성 관리, 모니터링, 그리고 문제 해결로 구분된다. 구성 관리 측면에서는 새로운 장비 추가나 네트워크 정책 변경 시, 엔진이 표준화된 템플릿에 따라 자동으로 구성을 배포하고 검증한다. 모니터링 기능은 네트워크 성능 지표, 트래픽 흐름, 보안 로그 등을 실시간으로 수집하여 분석한다. 문제 해결 영역에서는 수집된 데이터를 바탕으로 장애 진단을 수행하고, 사전 정의된 복구 절차를 실행하거나 관리자에게 권고 사항을 제시한다.

이러한 엔진은 중앙 관리 플랫폼과 긴밀하게 통합되어 작동하며, 다양한 네트워크 장비와 프로토콜을 지원하도록 설계된다. 구현 방식은 특정 업체의 독점 솔루션부터 오픈소스 기반의 자동화 프레임워크까지 다양하다. 자동화 엔진의 성능은 네트워크의 규모와 복잡도에 맞춰 확장 가능해야 하며, 신뢰성과 안정성이 가장 중요한 고려 사항이다.

자율 관리 네트워크에서 중앙 관리 플랫폼은 전체 네트워크의 두뇌 역할을 담당하는 핵심 구성 요소이다. 이 플랫폼은 분산된 네트워크 장비들로부터 데이터를 수집하고, 통합된 정책을 정의하며, 자동화된 조치를 네트워크 전반에 걸쳐 조율하는 중앙 집중식 제어 지점을 제공한다. 소프트웨어 정의 네트워킹의 컨트롤러 개념과 유사하게, 중앙 관리 플랫폼은 네트워크의 논리적 상태를 전역적으로 파악하고 관리한다.

이 플랫폼의 주요 기능은 정책 관리, 자동화 워크플로우 실행, 그리고 통합된 가시성 제공이다. 관리자는 플랫폼을 통해 네트워크 구성, 보안, 성능에 관한 높은 수준의 비즈니스 정책을 정의한다. 예를 들어, "중요한 애플리케이션 트래픽은 항상 최우선 대역폭을 보장받는다"와 같은 정책을 입력하면, 플랫폼은 이를 네트워크 장치별 구체적인 구성 명령으로 변환하여 자동으로 배포한다. 또한 네트워크 기능 가상화 환경에서 가상 네트워크 기능의 배치와 생명주기 관리도 이 플랫폼을 통해 이루어진다.

중앙 관리 플랫폼은 인공지능과 머신러닝 엔진과 긴밀하게 통합되어 운영된다. 플랫폼이 수집한 방대한 네트워크 원격 측정 데이터는 AI/ML 모델의 학습 자료로 활용되어 이상 탐지, 근본 원인 분석, 예측 유지보수와 같은 고급 기능을 지원한다. 이를 통해 플랫폼은 단순한 자동화를 넘어 사전 예방적이고 지능적인 네트워크 운영을 가능하게 한다.

이러한 중앙 집중식 접근 방식은 관리의 일관성을 보장하고, 대규모 기업 네트워크나 데이터 센터에서의 운영 복잡성을 크게 줄여준다. 그러나 플랫폼 자체의 가용성과 보안은 전체 네트워크의 안정성에 직접적인 영향을 미치므로, 고가용성 설계와 강력한 접근 제어가 필수적으로 요구된다.

자율 관리 네트워크에서 모니터링 및 분석 도구는 네트워크의 상태를 지속적으로 관찰하고, 수집된 데이터를 분석하여 자율적 의사 결정의 기반을 제공하는 핵심 구성 요소이다. 이 도구들은 네트워크 전반에서 실시간으로 트래픽 흐름, 장비 성능, 보안 이벤트, 애플리케이션 성능 등 방대한 양의 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 빅데이터 분석 플랫폼에서 처리되며, 이를 통해 네트워크의 정상적인 동작 기준을 학습하고 이상 징후를 빠르게 식별할 수 있다.

이러한 도구는 단순한 상태 모니터링을 넘어 예측 분석과 근본 원인 분석 기능을 포함한다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘을 활용해 특정 트래픽 패턴이 미래에 대역폭 부족이나 지연을 초래할 가능성을 예측하거나, 발생한 장애의 원인이 특정 라우터의 설정 오류인지, 서버의 과부하인지를 자동으로 진단한다. 이 분석 결과는 자동화 엔진으로 전달되어 사전 예방적 조치나 자동 복구 절차를 트리거하는 데 사용된다.

자율 관리 네트워크는 기업 네트워크 환경에서 운영 효율성과 안정성을 극대화하는 핵심 솔루션으로 주목받는다. 기존의 기업 네트워크는 방대한 수의 스위치, 라우터, 방화벽 등 장비를 수동으로 구성하고 모니터링해야 하므로 관리 부담이 컸다. 자율 관리 네트워크는 인공지능과 머신러닝을 활용해 이러한 일상적 운영 업무를 자동화함으로써 네트워크 관리자의 업무 부하를 크게 줄여준다.

이 기술의 주요 적용 사례로는 네트워크 구성 최적화와 트래픽 관리가 있다. 예를 들어, 사무실 이전이나 새로운 지사 개설 시 필요한 네트워크 설정을 정책에 따라 자동으로 프로비저닝할 수 있다. 또한, 업무 시간대에 특정 애플리케이션의 트래픽이 급증하면, 시스템이 실시간으로 대역폭을 재할당하거나 경로를 최적화하여 서비스 품질(QoS)을 유지한다.

보안 측면에서도 자율 관리 네트워크는 기업 네트워크의 취약점을 보완한다. 시스템은 지속적으로 네트워크 내부의 이상 징후를 분석하여, 악성코드의 확산이나 무단 접속 시도와 같은 보안 위협을 조기에 탐지하고 격리 정책을 자동으로 적용할 수 있다. 이는 사이버 보안 대응 시간을 단축시키고 인적 오류로 인한 보안 허점을 줄이는 데 기여한다.

마지막으로, 데이터 센터와 클라우드 컴퓨팅 인프라가 결합된 하이브리드 또는 멀티 클라우드 환경을 운영하는 현대 기업에게 특히 유용하다. 다양한 환경에 걸쳐 분산된 네트워크 리소스를 통합된 정책과 자동화 워크플로우로 관리할 수 있어, 복잡성이 증가하는 네트워크 운영을 효율적으로 통제할 수 있게 해준다.

데이터 센터는 자율 관리 네트워크의 핵심 적용 분야 중 하나이다. 데이터 센터 내부에는 수많은 서버, 스토리지, 네트워크 스위치가 고밀도로 배치되어 복잡한 트래픽 패턴을 생성하며, 이는 전통적인 수동 관리 방식으로는 효율적으로 운영하기 어렵다. 자율 관리 네트워크는 이러한 환경에서 네트워크 구성 변경, 부하 분산, 장애 조치 등을 자동으로 수행하여 가용성과 성능을 극대화한다.

특히 가상화 기술과 컨테이너 기반의 마이크로서비스 아키텍처가 보편화된 현대 데이터 센터에서는 워크로드의 동적 생성과 이동이 빈번하게 발생한다. 자율 관리 네트워크는 소프트웨어 정의 네트워킹과 네트워크 기능 가상화 기술을 기반으로, 이러한 변화에 실시간으로 대응하여 필요한 네트워크 정책과 리소스를 자동으로 프로비저닝한다. 이를 통해 애플리케이션의 배포 속도를 가속화하고 운영 부담을 줄인다.

이러한 자율성은 데이터 센터 운영의 효율성을 획기적으로 높여, 인프라스트럭처 관리에 소요되는 인력과 시간을 절감하고, 궁극적으로 총소유비용을 낮추는 데 기여한다.

클라우드 인프라는 자율 관리 네트워크의 핵심 적용 분야 중 하나이다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 가상 머신, 컨테이너, 마이크로서비스 등이 동적으로 생성되고 소멸되며, 이에 따라 네트워크 트래픽 패턴과 보안 요구사항이 끊임없이 변화한다. 이러한 높은 동적성과 복잡성을 가진 환경에서 전통적인 수동 네트워크 관리 방식은 한계에 부딪힌다.

자율 관리 네트워크는 인공지능과 머신러닝을 활용하여 클라우드 인프라의 네트워크 상태를 실시간으로 모니터링하고 분석한다. 이를 통해 워크로드의 이동에 따라 필요한 네트워크 구성을 자동으로 최적화하거나, 비정상적인 트래픽을 감지하여 보안 위협에 선제적으로 대응할 수 있다. 예를 들어, 특정 서비스에 대한 수요가 급증하면 자동으로 대역폭을 할당하고, DDoS 공격 징후를 탐지하면 즉시 차단 규칙을 적용하는 식이다.

이러한 자율성은 멀티 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 환경에서 더욱 빛을 발한다. 서로 다른 퍼블릭 클라우드 제공자와 프라이빗 클라우드 간의 네트워크 연결, 정책 일관성 유지, 성능 관리 등을 중앙에서 통합적으로 자동화함으로써 운영의 복잡성을 크게 줄이고 효율성을 높인다. 결과적으로 클라우드 인프라의 확장성과 탄력성이라는 본연의 장점을 네트워크 관리 측면에서도 충분히 발휘할 수 있게 한다.

자율 관리 네트워크는 운영 효율성을 극적으로 향상시킨다. 기존의 수동 네트워크 관리 방식은 구성 변경, 성능 모니터링, 장애 대응 등에 상당한 시간과 인력을 투입해야 했다. 자율 관리 네트워크는 이러한 일상적이고 반복적인 작업을 인공지능과 머신러닝 기반의 자동화 엔진이 대신 처리함으로써, 네트워크 엔지니어가 더 높은 가치의 전략적 업무에 집중할 수 있도록 돕는다. 이는 인력 운영 비용을 절감하고 생산성을 높이는 효과를 가져온다.

특히 대규모 데이터 센터나 복잡한 기업 네트워크 환경에서 그 효용이 두드러진다. 수백 대의 스위치, 라우터, 방화벽으로 구성된 네트워크에서 정책 일관성을 유지하거나 구성 오류를 수정하는 작업은 매우 번거롭고 오류 가능성이 높다. 자율 관리 네트워크는 중앙에서 정의된 정책을 네트워크 전반에 자동으로 적용하고 검증하여, 이러한 인적 오류를 근본적으로 줄이고 배포 시간을 단축한다.

자율 관리 네트워크는 보안과 안정성을 강화하는 데 중요한 역할을 한다. 전통적인 네트워크에서는 새로운 보안 위협이 발생했을 때 관리자가 수동으로 정책을 업데이트하고 패치를 적용해야 하는 시간적 지연이 있었다. 반면, 자율 관리 네트워크는 인공지능과 머신러닝을 활용해 네트워크 내부의 트래픽 패턴과 행위를 지속적으로 학습하고 분석한다. 이를 통해 정상적인 상태에서 벗어난 이상 징후, 예를 들어 DDoS 공격이나 악성코드의 확산과 같은 보안 위협을 실시간으로 탐지하고, 사전에 정의된 정책에 따라 자동으로 격리 또는 차단하는 대응을 신속하게 수행할 수 있다.

네트워크의 안정성 측면에서는 장애 예측과 자가 복구 기능이 핵심이다. 시스템은 각 네트워크 장비의 성능 지표, 로그, 연결 상태 등을 모니터링하며, 잠재적인 하드웨어 고장이나 성능 저하의 조짐을 미리 감지한다. 문제가 발생하기 전에 관리자에게 경고를 보내거나, 구성 변경이나 트래픽 재라우팅을 통해 서비스 중단을 방지한다. 실제 장애가 발생했을 때에도 시스템은 사전 정의된 복구 절차를 자동으로 실행하여 가용성을 유지하려고 노력한다. 이는 특히 데이터 센터나 클라우드 인프라와 같이 고가용성이 요구되는 환경에서 큰 장점으로 작용한다.

그러나 완전한 자율성에 대한 의존은 새로운 형태의 위험을 초래할 수도 있다. 인공지능 모델 자체가 악의적으로 조작되거나 편향된 데이터로 학습될 경우, 오탐 또는 미탐으로 이어져 보안 허점이 생길 수 있다. 또한, 복잡한 자동화 정책과 시스템 간 상호작용에서 예상치 못한 오류가 발생하면 전체 네트워크의 안정성을 위협할 수 있다. 따라서 자율 관리 네트워크의 보안과 안정성은 강력한 자동화 기능과 함께, 인간 관리자의 감독과 정책 검증이라는 이중 안전장치가 필수적으로 결합되어야 완성된다.

자율 관리 네트워크의 도입은 상당한 구현 복잡성을 동반한다. 가장 큰 과제는 기존의 레거시 시스템과의 통합이다. 많은 기업은 오랜 기간 구축해 온 이종의 네트워크 장비와 프로토콜을 사용하고 있어, 이를 완전히 새로운 자율 관리 체계로 전환하는 데 기술적, 재정적 장벽이 존재한다. 특히 데이터 센터나 대규모 기업 네트워크에서는 단계적 이전 과정에서 발생하는 호환성 문제와 서비스 중단 위험을 관리해야 한다.

구현의 또 다른 난점은 초기 설정과 정책 정의의 어려움이다. 시스템이 자율적으로 판단하고 행동할 수 있도록 하려면 사전에 매우 정교하고 포괄적인 정책을 수립해야 한다. 이는 네트워크 운영의 모든 측면, 즉 보안, 성능, 가용성에 대한 명확한 목표와 제약 조건을 정의하는 것을 의미하며, 이 과정에는 깊은 도메인 지식과 상당한 시간이 필요하다. 잘못 정의된 정책은 시스템이 비효율적으로 동작하거나 예상치 못한 문제를 일으킬 수 있다.

또한, 자율 관리 네트워크의 핵심인 인공지능과 머신러닝 모델의 개발과 유지보수는 전문 인력과 지속적인 투자를 요구한다. 이러한 모델은 네트워크 환경의 변화에 따라 지속적으로 학습하고 재훈련되어야 하며, 그 동작 원리에 대한 설명 가능성과 투명성을 확보하는 것도 중요한 과제로 남아 있다. 이는 단순한 자동화를 넘어 진정한 지능형 운영을 구현하는 데 있어 피할 수 없는 복잡성이다.

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 자율 관리 네트워크의 핵심 기반 기술 중 하나이다. SDN은 네트워크의 제어 평면과 데이터 평면을 분리하여, 네트워크 장비의 전달 기능과 제어 기능을 논리적으로 분리한다. 이를 통해 네트워크 제어 기능이 중앙 집중화된 소프트웨어 기반의 SDN 컨트롤러로 이동하게 되며, 네트워크 관리자는 이 컨트롤러를 통해 전체 네트워크를 프로그래밍 가능한 방식으로 중앙에서 관리하고 제어할 수 있다.

이러한 SDN의 아키텍처는 자율 관리 네트워크가 요구하는 자동화와 정책 기반 관리의 토대를 제공한다. 중앙 컨트롤러는 네트워크의 전역적 상태를 파악하고, 이를 바탕으로 애플리케이션의 요구사항이나 관리자가 설정한 정책에 따라 네트워크 경로와 트래픽 흐름을 동적으로 재구성할 수 있다. 이는 기존의 분산된 장비별 구성 관리 방식에 비해 훨씬 빠르고 유연한 네트워크 운영을 가능하게 한다.

SDN은 네트워크 기능 가상화(NFV)와 밀접하게 연동되어 자율 관리 네트워크를 구현한다. NFV가 네트워크 기능을 하드웨어에서 분리하여 가상 머신이나 컨테이너 형태의 소프트웨어로 제공한다면, SDN은 이러한 가상화된 네트워크 기능들을 효율적으로 연결하고 제어하는 역할을 담당한다. 두 기술의 결합은 물리적 인프라에 구애받지 않고 소프트웨어적으로 네트워크 서비스를 생성, 수정, 배포하는 것을 가능케 한다.

결국, SDN은 자율 관리 네트워크가 지향하는 네트워크 운영 자동화의 핵심 인프라이다. SDN 컨트롤러를 통해 구현된 중앙 집중식 관리와 프로그래밍 가능성은 인공지능이나 머신러닝 기반의 고급 자동화 엔진이 네트워크 전체를 실시간으로 모니터링하고 최적의 결정을 내려 실행할 수 있는 통로를 열어준다. 따라서 SDN은 자율 관리 네트워크의 실현을 위한 필수적인 선행 조건이자 구성 요소로 평가된다.

네트워크 기능 가상화는 네트워크의 핵심 기능을 전용 하드웨어 장비에서 분리하여 가상 머신이나 컨테이너와 같은 소프트웨어 형태로 구현하는 기술이다. 이는 라우터, 방화벽, 로드 밸런서 등과 같은 전통적인 네트워크 장비의 기능을 범용 서버에서 실행되는 소프트웨어 모듈로 대체한다. 자율 관리 네트워크의 실현을 위해 네트워크 기능 가상화는 필수적인 기반 기술로 작용하며, 소프트웨어 정의 네트워킹과 함께 현대 네트워크 자동화의 핵심 축을 이룬다.

네트워크 기능 가상화의 주요 장점은 네트워크 서비스의 배포와 운영의 유연성과 확장성을 극대화한다는 점이다. 새로운 네트워크 기능을 도입하거나 용량을 조정할 때, 별도의 물리적 장비를 구매하고 설치하는 대신 소프트웨어를 배포하거나 업데이트하는 방식으로 신속하게 대응할 수 있다. 이는 클라우드 컴퓨팅 환경과 특히 잘 맞아떨어져, 데이터 센터나 엣지 컴퓨팅 인프라에서 탄력적인 네트워크 서비스 제공을 가능하게 한다.

자율 관리 네트워크에서 네트워크 기능 가상화는 자동화 엔진이 네트워크 정책을 실행하는 데 있어 핵심적인 역할을 한다. 가상화된 네트워크 기능들은 중앙 오케스트레이션 플랫폼의 지시에 따라 동적으로 생성, 이동, 확장 또는 종료될 수 있다. 예를 들어, 특정 구간의 트래픽이 증가하면 자율 관리 시스템은 가상 로드 밸런서 인스턴스를 추가로 배포하여 부하를 분산시킬 수 있다. 이러한 유연성은 인공지능과 머신러닝 기반의 실시간 분석 및 의사 결정을 통한 완전한 자율 운영을 위한 토대를 마련한다.

자율 관리 네트워크의 진화는 인공지능과 머신러닝 기술의 도입으로 가속화되고 있다. AI 기반 네트워크 운영은 단순한 자동화를 넘어, 네트워크에서 수집된 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측, 진단, 최적화 결정을 내리는 것을 핵심으로 한다. 이는 네트워크가 사전에 정의된 규칙에 따라 반응하는 수준에서, 스스로 상황을 판단하고 적응하는 진정한 의미의 '자율성'을 갖추는 방향으로 나아가게 한다.

AI 기반 운영의 주요 적용 분야는 네트워크 성능 최적화, 예측적 유지보수, 그리고 지능형 보안이다. 성능 최적화 측면에서는 트래픽 흐름을 실시간으로 분석하여 병목 현상을 예측하고, 라우팅 경로를 동적으로 조정하여 지연 시간을 최소화한다. 예측적 유지보수에서는 네트워크 장비의 성능 지표와 로그 데이터를 지속적으로 모니터링하여 잠재적인 하드웨어 장애나 성능 저하 징후를 조기에 발견한다. 이를 통해 사전에 조치를 취함으로써 네트워크 가용성을 높인다.

보안 영역에서는 AI가 사이버 보안 위협 탐지에 강력한 도구로 작용한다. 기존의 시그니처 기반 탐지 방식으로는 발견하기 어려운 새로운 형태의 공격이나 변종 악성코드, 내부 위협을 이상 행위 분석을 통해 식별할 수 있다. 네트워크 내의 정상적인 활동 패턴을 학습한 AI 모델은 이로부터 벗어나는 비정상적인 접속 시도나 데이터 이동을 실시간으로 탐지하고 경고 또는 차단 조치를 자동으로 수행할 수 있다.

이러한 AI 기반 운영은 클라우드 컴퓨팅 환경과 데이터 센터의 초대규모 네트워크, 그리고 수많은 사물인터넷 기기가 연결된 복잡한 엣지 컴퓨팅 망을 관리하는 데 특히 유용하다. 그러나 AI 모델의 학습을 위한 고품질 데이터 확보, 모델의 의사결정 과정에 대한 설명 가능성 부족, 그리고 보안상의 새로운 취약점 창출 가능성 등의 과제도 함께 존재한다.