주니퍼네트웍스가 연례 컨퍼런스(AI in Action)를 열고 인공지능(AI)의 역할과 미래를 조망했다. 주니퍼는 강화 학습, 지도 학습, 비지도 학습과 생성AI를 결합해 진정한 의미의 AI를 완성하고, 이를 활용해 안정성·신뢰성과 운영편의성을 혁신하는 AI 기반 네트워크를 구현한다는 전략이다. 

채기병 한국주니퍼 지사장은 네트워크 패러다임 전환 시대에서 AI 융합 기술 강점으로 금융·공공시장 개척에 집중할 계획을 밝혔다.

주니퍼는 ▲고품질 데이터 기반의 학습 ▲완성도 높은 클라우드 ▲학습 고도화 등에 초점을 맞춰 AI 고도화에 나서고 있다고 설명했다. 

AI는 학습을 통해 발전되기에 올바른 학습을 지원하는 고품질 데이터를 생산·활용할 수 있는 시스템을 설계하고, AI 구현에 클라우드가 활용되는 만큼 완성도 높은 클라우드 시스템이 필요하다는 것이다.

학습 방법도 중요한 요소로, 명확한 워크플로우를 매핑하고, 성숙된 데이터 사이언스 알고리즘이 요구된다.

주니퍼는 이러한 원칙으로 설계된 융합 솔루션 ‘주니퍼 미스트’를 전면에 내세웠다. AI 기반 네트워크 솔루션인 주니퍼 미스트는 클라우드에서 클라우드로의 통합된 비지도 학습을 통해 최고의 운영환경을 구현하고 강화학습과 지도학습으로 문제 제기를 최소화하며, 클라우드네이티브 플랫폼으로 가장 빠른 롤아웃을 구현할 수 있다는 게 사측 설명이다. 

미스트 가상네트워크어시스턴트(VNA)인 ‘마비스’로 보다 편리한 네트워크 운영관리를 지원하고 있다.

마비스는 생성AI 기반 서비스로 자연어로 장애가 반복되는 유·무선 클라이언트나 WAN 링크 문제, 무선 주파수 용량 부족 등을 설명해 운영관리의 어려움을 줄이고 사용자경험을 높이는 데 기여하고 있다고 주니퍼는 소개했다. 

키리티 콤펠라 주니퍼 엔지니어링 부문 최고기술책임자(CTO)는 “복잡한 레이어 구조로 구성된 네트워크는 문제 시 발생 지점과 연결 방식을 파악하고, 문제가 미치는 영향을 빠르게 파악하는 것이 중요하다”며 “AI는 이를 지원할 수 있는 최고의 도구로 주니퍼는 진화된 AI를 광범위하게 도입하고, 다양한 기능을 지속적으로 추가할 것”이라고 강조했다. 

예두 시다링아파 주니퍼 테크 리드 스페셜리스트는 “2017년 마비스 대화형 인터페이스 개발을 기점으로 주니퍼의 생성AI는 대규모언어모델(LLM) 요약형 공개자료로 완성됐으며, 미래에는 대화형 데이터 탐험 로드맵을 기반으로 구현될 것이다. 강화 학습, 지도 학습, 비지도 학습을 마비스와 결합시켜 진정한 의미의 AI를 구현하고, 사용자가 원하는 모든 내용들을 찾아 문제를 해결하는 동시에 비용을 대폭 절감하는 AI 네트워크를 구현할 것”이라고 덧붙였다. 

현재 IT부문에서 AI의 역할은 반복적으로 패턴을 찾아 적절한 조치를 취하고, 위협이 식별되면 호스트를 격리하며, 사용자경험이 저하될 때 근본 원인을 빠르게 찾아 사용자가 알아차리기 전에 해결할 수 있도록 지원하는 것이다.

선도적으로 AI 기반 네트워크 개념을 받아들인 주니퍼는 미스트와 마비스를 통해 효율적이고 안정적 네트워크를 구현한다. 

실제로 AI 기반 무선리소스관리 기능을 실현한 한 대학교은 선제적인 네트워크 문제 해결로 사용자의 네트워크 불만을 99% 감소시켰다. AI 바탕으로 네트워크를 고도화하고, 사용자 경험을 제고시킨 사례다.

채기병 한국주니퍼 지사장은 “현재 많은 고객들이 주니퍼 AI에 관심을 보이면서 다수의 PoC가 진행되고 있다”며 “AI에 기반한 네트워크 패러다임 전환의 시대에서 AI에 대한 강점을 바탕으로 대기업은 물론 중소기업까지 고객층을 넓히는 동시에 금융·공공 시장도 개척할 것”이라고 밝혔다.

올해 국내 대형 금융사 프로젝트 수주에 성공한 한국주니퍼는 대형 금융 고객 사례발굴을 계기로 안정성·신뢰성을 중시하는 금융·공공시장에 능동적으로 접근하고 실질적인 성공사례 발굴에 집중한다는 목표다.