기업 IT인프라 운영 맥락 스마트 데이터 제공 ‘데이터 플랫폼’ 발표...AI 기반 운영 가속화 및 비용 통제 지원
넷스카우트(지사장 김재욱)는 9월 15일, 기업 전체 네트워크 인프라에 대한 패킷 수준의 데이터를 실시간으로 분석하고 의미를 추출해 운영 컨텍스트(Operational Context)에 대한 스마트 데이터(Smart Data)로 제공하여, AI 활용 비용을 절감할 수 있는 ‘넷스카우트 데이터 플랫폼(NETSCOUT data platform)’을 발표했다.
업체 측에 따르면, ‘넷스카우트 데이터 플랫폼’은 기업의 비즈니스를 움직이는 모든 디지털 상호작용(Digital Interactions), 트랜잭션 및 사용자 경험을 실시간으로 관찰하고, 네트워크 패킷을 높은 정확도의 컴팩트하고 상황 맥락화된 증거(High-Fidelity, Compact, Contextualized Evidence)로 변환한다. 또한 가시성(Observability), 서비스 보증(SA), 사이버보안 및 AI를 위해 이러한 증거를 대규모로 선별·관리한다.
이는 기업의 AI 도입을 가로막는 중요한 장벽 중 하나를 해결한다. AI 모델의 성능이 지속적으로 향상되고 있음에도 불구하고, AI에 제공되는 데이터가 불완전하거나 노이즈가 많고, 여러 시스템에 분산돼 있거나 컨텍스트가 제거된 경우 신뢰할 수 있는 운영상의 의사결정을 내리기 어렵다는 설명이다.
기존의 메트릭(Metrics), 이벤트(Events), 로그(Logs), 트레이스(Traces)를 포함하는 MELT 데이터는 여전히 중요하지만, 텔레메트리(Telemetry)가 샘플링되거나 집계되거나 여러 도구에 분산된 이후 AI 시스템이 실제 상황을 다시 재구성해야 하는 경우가 많다. 이는 추론(Inference), 컴퓨팅(Compute) 요구사항, 토큰 사용량(Token Consumption)을 증가시키고 부정확한 권고안이 생성될 위험도 높인다고 업체 측은 전했다.
넷스카우트 데이터 플랫폼은 이러한 한계를 보완하기 위해 대규모 딥 패킷 검사(DPI)와 소스 기반 분석을 활용한다. 네트워크 트래픽이 관찰되는 시점에 패킷 수준의 데이터를 실시간으로 분석하고 운영상의 의미를 추출해 ‘스마트 데이터(Smart Data)’로 변환한다. 이를 통해 샘플링되거나 추론되거나 재구성된 데이터가 아니라 실제 네트워크 활동에서 관찰된 정보를 기반으로 서비스, 애플리케이션 및 사용자가 실제로 어떻게 동작하고 있는지를 보여주는 고정밀 데이터를 제공한다는 것이다.
넷스카우트는 이렇게 생성된 스마트데이터를 네트워크 계층에서 한 번 생성되는 단일 진실 공급원(Single Source of Truth)?으로 활용할 수 있도록 한다. 넷스카우트의 가시성 및 사이버보안 애플리케이션뿐만 아니라 기업이 사용하는 AIOps 플랫폼, 데이터 레이크, SIEM 및 AI 환경에서도 동일한 운영 컨텍스트를 활용할 수 있도록 지원해, AI 모델과 운영팀이 추측이 아닌 실제 관찰된 증거를 기반으로 판단할 수 있도록 한다.
가트너(Gartner)는 2027년까지 AI 레디 데이터(AI-ready Data)에 의미론(Semantics)을 우선적으로 적용하는 조직이 에이전틱 AI(Agentic AI)의 정확도를 최대 80% 높이고 비용을 최대 60% 절감할 것으로 전망했다. 에이전틱 AI의 결과는 데이터의 의미론적 표현(Semantic Representations)을 포함한 컨텍스트에 따라 달라진다. AI 에이전트가 운영자에게 조언하는 수준에서 벗어나 자율적으로 행동하는 단계로 발전할수록, 신뢰할 수 있는 컨텍스트의 중요성은 더욱 커진다.
넷스카우트 산제이 문시(Sanjay Munshi)최고운영책임자(COO)는 “기업 전반에서 AI의 이점을 실현하는 것은 또 하나의 모델을 추가하는 것만으로 달성할 수 없다”며, “추론이 시작되기 전에 AI에 올바른 운영 컨텍스트를 제공하는 ‘컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)’을 통해 실현할 수 있다”고 말했다.
이어, “넷스카우트는 관찰된 디지털 상호작용을 실제 상황에 기반한 증거(Grounded-truth Evidence)로 전환한다”며, “컴팩트하면서도 풍부한 컨텍스트를 포함한 운영 인텔리전스(Operational Intelligence)는 고객이 의사결정에 대한 확신을 높이고 AI 기반 분석 비용을 낮추며, AIOps 권고에서 안전한 자율 운영으로 전환하는 데 필요한 통제력을 확보할 수 있도록 지원한다”라고 강조했다.
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