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예측 애널리틱스로 네트워크 이슈 대응하기 : 현실과 한계

2019.09.04 John Edwards  |  Network World

미래를 예측한다는 어려운 일이 조금씩 쉬워지고 있다. 로또 당첨번호를 정확히 예측하는 것은 아직 가능하지 않지만, 각종 유해한 네트워크 문제를 예측하고 초기에 저지하는 능력은 이제 어느 네트워크 관리자든 이용할 수 있다.

예측 애널리틱스 툴은 다양한 기술과 방법론을 이용하며 위력을 발휘한다. 예를 들어 빅데이터, 데이터 마이닝, 통계 모델링 같은 것들이다. 그리고 네트워크 분야에서도 활용될 수 있다. 문제가 심각해지거나 장애가 나타나기 전에 이를 식별할 수 있는 것이다. 

네크워크 성능 전문회사인 액시디언(Accedian)의 최고 전략 임원인 리처드 피아센틴은 “다양한 출처의 순수한 데이터를 확보하고 여기에 양호하고 정확한 정보를 전달하는 내장된 중복정리 시스템과 네트워크 가시성이 더해진다면, 문제에 단순히 반응하는 것이 아니라 문제를 예방할 수 있다”라고 말했다. 

그는 애널리틱스가 심지어 폐쇄-루프 오케스트레이션 시스템으로 통합될 수 있어서 여러 보편적 문제를 자체적으로 교정할 수 있다고 언급했다. 피아센틴은 “궁극적으로, 예측 애널리틱스는 운영 비용을 절감하는데 기여하고, 완전한 정지를 유발하는 것이 보통인 문제가 인지되지 않고 지나치는 것을 방지한다”라고 말했다. 
 

ⓒ Image Credit : Getty Images Bank


네트워크 활동 분석, 인프라 한계점 
적절하게 설계되고 전개될 때 예측 애널리틱스는 평범하고 특수한 네트워크 문제들에 대한 깊은 통찰을 전달할 수 있어서, 정책 수립, 네트워크 제어로부터 보안에 이르기까지 운영자가 모든 것을 처리할 수 있도록 도움을 준다고 데이터 과학 교육 단체인 데이터 사이언스 도조(Data Science Dojo)의 데이터 과학자 라힘 라술은 평가했다. 

예를 들어 보안 문제를 취급할 때, 예측 애널리틱스는 예외 검출 알고리즘을 이용해 수상한 활동을 인지할 수 있고, 잠재적 데이터 유출을 식별할 수 있다. 라술은 “이들 알고리즘은 데이터 전송 네트워크의 움직임을 정밀 조사해 정당한 활동과 그 외의 활동을 구별할 수 있다”라고 설명했다. 이어 “예측 애널리틱스 시스템은 네트워크의 취약점을 해커 집단이 감지하기 전에 감지할 수 있고, 그 후에는 방어 메커니즘이 작동될 수 있다”라고 말했다. 

아울러 예측 애널리틱스는 인프라 역량 및 경보 한계점과 추세를 서로 비교하여 조직에 도움을 줄 수 있다. 클라우드 기반의 성능 모니터링 플랫폼을 운영하는 로직모니터(LogicMonitor)의 기술 전파 부사장인 가디 오렌은 “거의 모든 신호는 인프라 역량의 결과인 상한 및 하한을 갖는다. 예를 들어, 일정 디바이스 인터페이스는 포화 상태가 되기까지 단위 시간 당 전송할 수 있는 용량이 정해져 있다”라고 말했다. 

아울러, 일부 신호는 경보 한계점과 연계된다. 그는 “노출된 추세와 추세 변동성을 이용해 어떤 물리적 시스템이 최대 용량에 이를 것인지, 또는 언제 추세가 한계점에 이르러 경보를 유발할 것인지 예측할 수 있다”라고 말했다. 
 


예측 애널리틱스의 실제 
거의 모든 종류의 기업 네트워크가 예측 애널리틱스로 생성된 통찰로부터 혜택을 받을 수 있지만 의료, 비상 대응, 항공 교통 관리 등 생사를 다루는 분야의 네트워크가 받는 혜택이 가장 크다.  

유틸리티 회사는 네트워크 안정성에 특히 신경을 쓴다. 사소한 정전이라도 중대한 인적 및 금융적 위해로 이어질 수 있기 때문이다. GE파워의 그리드 애널리틱스 관련 수석 디지털 제품 매니저인 파나즈 아민은 “우리는 머신러닝을 활용해 앞으로의 날씨를 기초로 고객의 네트워크에 영향을 줄 미래의 정전을 예상할 수 있고, 고객의 네트워크 모델에서 오류를 검출하여 정정함으로써 데이터 무결성을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다”라고 말했다. 

180개국 이상에서 사업을 영위하는 GE파워는 전세계 전력의 3분의 1을 생산하고, 세계적으로 송전 설비의 90%를 가설하고, 세계 에너지의 40% 이상을 관리하는 소프트웨어를 개발하고 있다. 

그에 따르면 재생 에너지 기술이 등장함에 따라 송전 네트워크가 복잡해졌고, 바람이나 햇빛의 예측할 수 없는 감소는 발전 탄력성을 감소시킨다. 비효율적인 송전 시스템 관리는 정전은 물론이고, 전력 회사에게 막대한 금전적 및 평판의 손실을 가져올 수 있다. 이에 대처하기 위해 GE파워는 AI에 의존해 발전 탄력성을 측정하고 예측하면서 전력 그리드를 한층 안정적으로 만들었다. 

GE파워는 또 다른 고질적이고 잠재적으로 서비스에 치명적인 문제에 대항하는 데에도 애널리틱스를 활용하고 있다. 즉, 서비스 공급자가 정보를 수작업으로 입력하면서 종종 생기는 데이터 오류이다. 심지어 사소해 보이는 오류조차 비상 및 정전 대응 팀을 방해할 수 있고, 이는 부실한 고객 서비스 경험과 낮은 만족 수준으로 이어질 수 있다. 

GE파워는 지리정보시스템(GIS) 및 여타 운영 체계 데이터를 융합하는 알고리즘을 개발하여 만연한 오류를 검출하고, 제시하고, 교정하면서 이 문제에 대처한다. 양질의 데이터를 확보한 전력회사는 보다 효율적으로 직원을 파견할 수 있고, 정전 복구시간을 단축할 수 있고, 고객에게 부정확한 정전 정보를 제공하는 것을 피할 수 있다. 

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